PYTHON АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ТОРГОВЛЯ

Python широко используется в алгоритмической торговле, благодаря своей простоте, гибкости и мощным инструментам расчета и анализа данных. Алгоритмическая торговля автоматизирует принятие торговых решений и может существенно повысить эффективность торговых операций.

Python обеспечивает широкий выбор библиотек для работы с финансовыми данными и инструментами машинного обучения, которые могут быть использованы для разработки алгоритмических стратегий. Библиотеки, такие как Pandas и Numpy облегчают работу с временными рядами, а библиотеки, такие как Scikit-learn и TensorFlow, позволяют создавать и настраивать модели машинного обучения.

Пример кода на Python:

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
returns = np.log(data['price']).diff()
ma_10 = returns.rolling(window=10).mean()
ma_30 = returns.rolling(window=30).mean()
signal_long = ma_10 > ma_30
signal_short = ma_10 < ma_30
positions = pd.Series(0.0, index=data.index)
positions[signal_long] = 1.0
positions[signal_short] = -1.0
positions = positions.shift(1) # Signal at time t executed at t+1
returns = np.log(data['price']).diff()
strategy_returns = position.shift(1) * returns
cumulative_returns = strategy_returns.cumsum()
cumulative_returns.plot()