کتابخانه های محبوب پایتون برای تجارت الگوریتمی

کتابخانه های پایتون مفیدترین بخش از زبان برنامه نویسی پایتون هستند. این کتابخانه ها کار یک برنامه نویس را آسان و سریع می کنند. هر کتابخانه پایتون ضروری است زیرا هر یک از کدی تشکیل شده است که می تواند به راحتی برای یک هدف خاص استفاده شود.

با استفاده از این مقاله در کتابخانه های python ، ما محبوب ترین و گسترده ترین کتابخانه های پایتون را برای شروع تجارت کمی با یک مقدمه اساسی پوشش می دهیم.

این وبلاگ پوشش می دهد:

• کتابخانه های پایتون چیست؟
• چگونه کتابخانه های پایتون برای تجارت الگوریتمی مفید هستند؟
• کتابخانه های محبوب با دسته بندی برای کارکردهای مختلف
  • داده های واکشی
  • جمع آوری داده ها
  • دستکاری داده
  • تجزیه و تحلیل فنی
  • فراگیری ماشین
  • پشتی
  • سازه های توطئه

  کتابخانه های پایتون چیست؟

  Python یک زبان آزاد و زبان آزاد است که تقریباً برای هر کار قابل تصور یک کتابخانه غنی دارد و همچنین دارای یک محیط تحقیقاتی تخصصی است. پایتون در صورت فرکانس معاملات کم/متوسط ، یعنی برای معاملات که بیش از چند ثانیه طول می کشد ، یک انتخاب عالی برای معاملات خودکار است.

  این برنامه دارای چندین API/کتابخانه است که می توانند برای بهینه سازی آن مرتبط باشند و امکان توسعه اکتشافی بیشتر ایده های تجاری چندگانه را فراهم کنند. به عنوان مثال ، ما می توانیم داده های بازار تاریخی را از طریق API سهام پایتون دریافت کنیم.

  یک کتابخانه پایتون مجموعه ای از ماژول های مرتبط است. کتابخانه ها حاوی بسته های کد هستند که می توانند به طور مکرر در کدهای مختلف استفاده شوند. كتابخانه ها برنامه نویسی پایتون را برای برنامه نویس ساده تر و راحت تر می كنند ، زیرا ما نیازی به نوشتن كد مجدداً و دوباره برای برنامه های مختلف نداریم. کتابخانه های پایتون نقش بسیار مهمی در زمینه های یادگیری ماشین ، علوم داده ، تجسم داده ها و غیره ایفا می کنند.

  چگونه کتابخانه های پایتون برای تجارت الگوریتمی مفید هستند؟

  معمولاً یک کتابخانه مجموعه ای از کتاب ها یا اتاق یا مکانی است که بسیاری از کتاب ها در آن ذخیره می شوند که بعداً مورد استفاده قرار می گیرند.

  به طور مشابه ، در دنیای برنامه نویسی ، یک کتابخانه مجموعه ای از کدهای پیش ساخته است که بعداً می تواند در یک کد برای برخی از عملیات خاص تعریف شده استفاده شود. به غیر از کدهای از پیش ساخته شده ، یک کتابخانه ممکن است حاوی مستندات ، داده های پیکربندی ، الگوهای پیام ، کلاس ها ، مقادیر و غیره باشد.

  هنگامی که ما به صورت الگوریتمی تجارت می کنیم ، می توان از کتابخانه های پایتون هنگام کدگذاری برای عملکردهای مختلف مربوط به تجارت استفاده کرد.

  به عنوان مثال ، Finance Yahoo امکان دسترسی به داده ها را از هر سری داده های زمانی CSV فراهم می کند.

  بیشتر کتابخانه ها را می توان با نحو زیر نصب کرد:

  نام کتابخانه پایتون را نصب کنید

  یا

  PIP نام کتابخانه پایتون را نصب کنید

  کتابخانه های محبوب با دسته بندی برای کارکردهای مختلف

  اکنون ، ما در مورد کتابخانه های مختلف محبوب پایتون متعلق به هر گروه بحث خواهیم کرد. بنابراین ، بگذارید شروع کنیم!

  کتابخانه های پایتون برای واکشی داده ها

  عضویت

  YFInance یک کتابخانه برای واگذاری داده های قیمت های تاریخی از اوراق بهادار و اطلاعات اساسی آنها از مالی یاهو است. در سال 2017 ، "مالی یاهو" API رسمی داده خود را از بین برد. از آن زمان تاکنون ، YFInance به روشی جایگزین برای به دست آوردن داده های مالی تبدیل شده است.

  YFINANCE معمولاً داده های OHLC را از Finance Yahoo بدست می آورد و آن را با فرمت قاب داده باز می گرداند.

  امتیاز آلفا

  مشابه YFINANCE ، Alpha Vantage یکی دیگر از کتابخانه های پایتون است که به به دست آوردن داده های قیمت های تاریخی و همچنین داده های اساسی از طریق API Alpha Vantage کمک می کند.

  یکی دیگر از امتیازات Alpha Vantage این است که همچنین داده های نشانگر فنی مانند SMA ، EMA ، MACD ، گروههای بولینگر و غیره را ارائه می دهد.

  پاندا

  علاوه بر سهام OLHC و داده های اساسی ، Pandas-Datareader اجازه می دهد تا سایر داده های مالی جایگزین مانند داده های اقتصادی فدرال رزرو ، داده های FAMA/فرانسوی ، شاخص های توسعه بانک جهانی و غیره را استخراج کند.

  خلاصه: برای واکشی داده های تاریخی OHLC سهام ، YFINANCE ، Alpha Vantage و Pandas-Datareader بهترین کار را می کنند. YFInance به سادگی یک کتابخانه برای بازگشت داده ها است ، در حالی که ، Alpha Vantage به داده های نشانگر فنی نیز کمک می کند.

  با پیشروی ، Pandas-Datareader برای داده های مورد نیاز داده های اقتصادی فدرال رزرو ، داده های FAMA/فرانسوی ، شاخص های توسعه بانک جهانی و غیره استفاده می شود.

  کتابخانه های پایتون برای جمع آوری داده ها

  تجارت با کارگزاران تعاملی با استفاده از پایتون

  کارگزاران تعاملی یک کارگزار الکترونیکی است که یک بستر تجاری برای اتصال به بازارهای زنده با استفاده از زبانهای مختلف برنامه نویسی از جمله پایتون فراهم می کند. این دسترسی به بیش از 100 مقصد بازار در سراسر جهان برای طیف گسترده ای از محصولات معامله الکترونیکی از جمله سهام ، گزینه ها ، آینده ، فارکس ، اوراق قرضه ، CFD و بودجه فراهم می کند. IB نه تنها دارای کمیسیون بسیار رقابتی و نرخ حاشیه است بلکه دارای یک رابط بسیار ساده و کاربر پسند است.

  چند کتابخانه جالب پایتون وجود دارد که می تواند برای اتصال به بازارهای زنده با استفاده از IB استفاده شود. شما باید ابتدا با IB حساب کاربری داشته باشید تا بتوانید از این کتابخانه ها برای تجارت با پول واقعی استفاده کنید.

  ایبریجپی

  کتابخانه Ibridgepy یک کتابخانه آسان و انعطاف پذیر پایتون است که می تواند برای تجارت با کارگزاران تعاملی استفاده شود. این یک بسته بندی در اطراف API Ibridgepy است که ضمن پنهان کردن پیچیدگی های IB ، یک راه حل بسیار ساده را برای استفاده فراهم می کند.

  خلاصه: کارگزاران تعاملی دسترسی به بیش از 100 مقصد بازار را در سراسر جهان فراهم می کند. این دسترسی به محصولاتی مانند سهام ، گزینه ها ، معاملات آتی ، فارکس ، اوراق قرضه ، CFD و صندوق ها را فراهم می کند.

  Ibridgepy برای تجارت با کارگزاران تعاملی استفاده می شود. این API کارگزاران تعاملی را مجدداً اجرا نمی کند. در عوض ، به Python کمک می کند تا C ++ API IB را مستقیماً به عنوان یک بسته بندی انجام دهد. از آنجا که Ibridgepy به طور مستقیم از C ++ کارگزار تعاملی فراخوانی می کند ، بنابراین می توانیم خطاها و استثنائات کمتری را در برنامه انتظار داشته باشیم.

  کتابخانه های پایتون برای دستکاری داده ها

  اعماق

  Numpy یا Python عددی پیاده سازی های قدرتمندی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ چند بعدی را فراهم می کند. این کتابخانه شامل توابع برای پردازش آرایه پیچیده و محاسبات سطح بالا در این آرایه ها است. برخی از کارکردهای ریاضی این کتابخانه عبارتند از:

  • توابع مثلثاتی (گناه ، cos ، برنزه ، رادیان) ،
  • عملکردهای Hyperbolic (Sinh ، Cosh ، Tanh) ،
  • توابع لگاریتمی (ورود ، logaddexp ، log10 ، log2) و غیره.

  پاندا

  Pandas یک کتابخانه وسیع پایتون است که به منظور تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری ها و همچنین برای کار با جداول عددی یا قاب داده ها و سری های زمانی استفاده می شود ، بنابراین ، به شدت برای تجارت الگوریتمی با استفاده از پایتون استفاده می شود. از پاندا می توان برای توابع مختلف استفاده کرد از جمله:

  • وارد کردن پرونده های CSV ،
  • انجام عملیات حسابی به صورت سری ،
  • نمایه سازی بولی ،
  • جمع آوری اطلاعات در مورد یک قاب داده و غیره

  بی پروا

  Scipy ، همانطور که نام آن پیداست ، یک کتابخانه با منبع باز است که برای محاسبات علمی استفاده می شود. از آن به همراه NUMPY برای انجام توابع پیچیده مانند ادغام عددی ، بهینه سازی ، پردازش تصویر و غیره استفاده می شود. اینها چند ماژول از SCIPY هستند که برای انجام توابع فوق استفاده می شود:

  • scipy. integrate (برای ادغام عددی) ،
  • scipy. signal (برای پردازش سیگنال) ،
  • scipy. fftpack (برای تبدیل سریع فوریه) و غیره

  خلاصه: کتابخانه های تحت دستکاری داده ها منحصر به فرد هستند زیرا از آنها برای عملکردهای ریاضی استفاده می شود. Numpy اساساً برای پردازش آرایه پیچیده و محاسبات سطح بالا استفاده می شود. در حالی که ، پاندا عمدتاً برای وارد کردن داده ها ، برای عملیات حسابی ، برای استفاده از DataFrame و غیره استفاده می شود.

  با مراجعه به SCIPY ، این کتابخانه برای محاسبات علمی بیشتری مانند پردازش سیگنال در مورد خرید یا فروش و غیره استفاده می شود.

  کتابخانه پایتون برای تجزیه و تحلیل فنی

  عرفان

  کتابخانه تجزیه و تحلیل فنی یا فنی یک کتابخانه منبع باز است و به طور گسترده برای انجام تجزیه و تحلیل فنی در مورد داده های مالی با استفاده از شاخص های فنی مانند RSI (شاخص قدرت نسبی) ، گروههای بولینگر ، MACD و غیره استفاده می شود. این نه تنها با پایتون کار می کند بلکه نیز کار می کندبا سایر زبانهای برنامه نویسی مانند C/C ++ ، Java ، Perl و غیره. در اینجا برخی از توابع موجود در TA-Lib وجود دارد:

  • Bbands - برای گروههای بولینگر
  • aroonosc - برای نوسان ساز آروون
  • MACD - برای حرکت همگرایی/واگرایی متوسط
  • RSI - برای شاخص قدرت نسبی.

  خلاصه: کتابخانه تجزیه و تحلیل فنی برای استفاده از شاخص های فنی هنگام تجارت است. این شاخص ها به معامله گر الگوریتمی کمک می کنند تا بر اساس یافته های مهم یک استراتژی ایجاد کند.

  به عنوان مثال ، RSI نشانگر شرایط بیش از حد و بیش از حد در بازار برای شما است تا چنین شرایطی را در آینده پیش بینی کنید. در مورد پیش بینی سهام بیش از حد ، چنین سهام کاندیداهای خوبی برای فروش هستند. در حالی که ، پیش بینی یک وضعیت بیش از حد حاکی از آن است که می توان سهام را خریداری کرد.

  کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین

  بیزار

  Scikit-Lea یک کتابخانه یادگیری ماشین است که بر روی کتابخانه SCIPY ساخته شده است و از الگوریتم های مختلفی از جمله طبقه بندی ، خوشه بندی و رگرسیون تشکیل شده است و می تواند به همراه سایر کتابخانه های پایتون مانند Numpy و Scipy برای محاسبات علمی و عددی استفاده شود. برخی از کلاس ها و کارکردهای آن عبارتند از:

  • sklea. cluster ،
  • sklea. datasets ،
  • sklea. ensemble ،
  • sklea. mixture و غیره

  تانسور پر

  TensorFlow ⁽²⁾ یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای محاسبات عددی با کارایی بالا و برنامه های یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی است.

  TensorFlow به دلیل معماری انعطاف پذیر ، امکان استقرار آسان محاسبات را در سیستم عامل های مختلف مانند CPU ، GPU ، TPU و غیره فراهم می کند.

  کروس

  Keras ⁽³⁾ یک کتابخانه یادگیری عمیق است که برای توسعه شبکه های عصبی و سایر مدل های یادگیری عمیق استفاده می شود. Keras کتابخانه ای است که می تواند نصب شود. علاوه بر این ، کروها را می توان در بالای Tensorflow ، Microsoft Cognitive Toolkit یا Theano ساخته و بر روی مدولار و توسعه یافته تمرکز کرد. این شامل عناصر مورد استفاده برای ساخت شبکه های عصبی مانند لایه ها ، اهداف ، بهینه سازها و غیره است. این کتابخانه می تواند در معاملات برای پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده شود.

  ادمه

  Theano یک کتابخانه یادگیری ماشین چارچوب محاسباتی در پایتون برای محاسبه آرایه های چند بعدی است. Theano به طور مشابه با Tensorflow کار می کند ، اما به اندازه Tensorflow کارآمد نیست.

  اما ، Theano می تواند در محیط های توزیع شده یا موازی مورد استفاده قرار گیرد و بیشتر در پروژه های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرد.

  LightGBM (Boost Gradient)

  تقویت شیب یکی از بهترین و محبوب ترین کتابخانه های یادگیری ماشین است که به توسعه دهندگان در ساخت الگوریتم های جدید با استفاده از مدل های ابتدایی تعریف شده و یعنی درختان تصمیم گیری کمک می کند. بنابراین ، کتابخانه های ویژه ای وجود دارد که برای اجرای سریع و کارآمد این روش در دسترس هستند.

  این کتابخانه ها LightGBM ، XGBoost و CatBoost هستند. همه این کتابخانه ها در حل یک مشکل مشترک کمک می کنند و تقریباً به روشی مشابه می توان از آنها استفاده کرد.

  در اینجا برخی از نکات منحصر به فرد Lightgbm-

  • محاسبات بسیار سریع بهره وری تولید بالا را تضمین می کند.
  • بصری ، از این رو آن را کاربر پسند می کند.
  • آموزش سریعتر از بسیاری دیگر از کتابخانه های یادگیری عمیق.
  • وقتی مقادیر نان و سایر مقادیر متعارف را در نظر می گیرید ، خطایی ایجاد نمی کنید.

  این کتابخانه پیاده سازی های بسیار مقیاس پذیر ، بهینه شده و سریع تقویت شیب را ارائه می دهد ، که باعث می شود آن را در بین توسعه دهندگان یادگیری ماشین محبوب کند.

  خلاصه: در مورد کتابخانه های یادگیری ماشین ، هر کتابخانه برای یک هدف آموزشی متفاوت استفاده می شود. SCI-KIT را می توان برای محاسبات علمی و عددی استفاده کرد.

  اگرچه Tensorflow و Theano در کار خود کاملاً مشابه هستند ، اما Theano به اندازه Tensorflow کارآمد نیست. اما ، Theano معمولاً برای پروژه های یادگیری عمیق ترجیح داده می شود زیرا به ما امکان می دهد عملیات ریاضی از جمله آرایه های چند بعدی را ارزیابی کنیم.

  Keras برای ساختن شبکه های عصبی مانند لایه ها ، اهداف ، بهینه سازها و غیره استفاده می شود. با آمدن به ELI5 ، در پشتیبانی از کتابخانه های دیگر مانند XGBoost ، Lightning و Scikit-Lea کارآمد است تا منجر به دقت در پیش بینی های مدل یادگیری ماشین شود.

  نکته آخر ، LightGBM برای ایجاد الگوریتم ها از ابتدا کارآمدترین است.

  کتابخانه های پایتون برای پشتی

  باکترادر

  Backtrader یک کتابخانه پایتون با منبع باز است که می توانید از آن برای پشتوانه ، تجسم استراتژی و تجارت زنده استفاده کنید.

  اگرچه می توان استراتژی تجارت الگوریتمی خود را در پایتون بدون استفاده از هر کتابخانه ویژه ای پشت سر گذاشت ، اما Backtrader ویژگی های بسیاری را ارائه می دهد که این روند را تسهیل می کند. به طور کلی ، با فراخوانی توابع ویژه ، هر مؤلفه پیچیده ای از پشتی معمولی را می توان با یک خط کد واحد ایجاد کرد.

  بیت

  BT در پایتون کدگذاری شده و برای تجزیه و تحلیل داده ها به یک اکوسیستم پر جنب و جوش و غنی می پیوندد. کتابخانه های بی شماری برای یادگیری ماشین ، پردازش سیگنال و آمار وجود دارد. این کتابخانه را می توان با سایر زبانهای رایانه ای (مانند C ، C ++ ، Java و غیره) استفاده کرد که دارای همان ثروت پروژه های با کیفیت بالا و منبع باز مانند پایتون نیستند.

  خلاصه: هر دو Backtrader و BT برای پشتی کارآمد هستند. Backtrader به طور کلی برای پشتکار در هنگام تجارت زنده مورد استفاده قرار می گیرد اما BT همچنین در حین استفاده از یادگیری ماشین ، چندین کتابخانه برای پشتی را شامل می شود.

  کتابخانه پایتون برای ترسیم ساختارها

  منگوله

  Matplotlib یک کتابخانه پایتون است که برای ترسیم ساختارهای 2D مانند نمودارها ، نمودارها ، هیستوگرام ، توطئه های پراکندگی و غیره استفاده می شود. به همراه سایر کتابخانه هایی که برای محاسبات استفاده می شوند ، استفاده از Matplotlib برای نشان دادن آن داده ها در قالب گرافیکی با استفاده از نمودارها و نمودارها ضروری است. بشرتعدادی از عملکردهای Matplotlib شامل-

  • پراکندگی (برای توطئه های پراکنده)
  • پای (برای نمودارهای پای)
  • StackPlot (برای طرح منطقه انباشته)
  • Colorbar (برای اضافه کردن یک رنگربار به طرح) و غیره

  حال ، اجازه دهید ما همچنین به برخی از سیستم عامل های محبوب معاملاتی پایتون نگاهی بیندازیم که در آن می توانید از کتابخانه های پایتون برای ایجاد استراتژی های معاملاتی ، پشتوانه ، تحقیق و انجام معاملات زنده با موفقیت استفاده کنید.

  با طرح

  Plotly یک کتابخانه پایتون است که به تجسم داده ها به صورت تعاملی کمک می کند. اما ممکن است تعجب کنید که چرا ما در حال حاضر Matplotlib داریم که همین کار را انجام می دهد ، ما به طرح ریزی نیاز داریم. Plotly برای داشتن نمودارها و توطئه های تعاملی که می توانند بصورت آنلاین ایجاد شوند ، داده ها را معنی دار تر می کند. این واقعیت که ما می توانیم داده ها را به صورت آنلاین تجسم کنیم ، موانع زیادی را که با استفاده آفلاین از یک کتابخانه همراه است ، حذف کرد. با این حال ، Plotly می تواند به عنوان هر دو ، یک ابزار آفلاین و همچنین آنلاین استفاده شود ، بنابراین بهترین ها را از هر دو جهان به ما می دهد.

  Plotly از بیش از 40 نوع نمودار پشتیبانی می کند و حتی می تواند برای موارد 3 بعدی استفاده شود. با توجه به محیط مشترک پایتون ، شرکت پشت این کتابخانه منبع باز و رایگان کتابخانه را نگه داشته است تا بتواند برای همه مفید باشد.

  کتابخانه Plotly Python از بسته های زیر تشکیل شده است:

  • Plotly: این بسته اصلی است که شامل تمام عملکرد است.
  • Graph_Objs: این بسته شامل اشیاء یا الگوهای ارقام است که برای تجسم استفاده می شود.
  • Matplotllib: نکته جالب در مورد طرح ریزی ، چهره های پشتیبانی از آن نیز است.

  خلاصه: matplotlib رایج ترین کتابخانه ترسیم است. کتابخانه MATPLOTLIB برای ترسیم ساختارهای 2D مانند نمودارها ، نمودارها ، هیستوگرام ، توطئه های پراکندگی و غیره به عنوان بخشی از تجزیه و تحلیل آنها برای ایجاد استراتژی بسیار مفید است.

  برای افزودن به ویژگی های Matplotlib ، Plotly ایجاد شد. Plotly برای داشتن نمودارها و توطئه های تعاملی که می توانند بصورت آنلاین ایجاد شوند ، داده ها را معنی دار تر می کند. برخی هنوز هم Matplotlib را به دلیل ویژگی ها و عملکردهای کلاسیک خود ترجیح می دهند.

  سیستم عامل های معاملاتی پایتون

  یک پلت فرم معاملاتی پایتون ویژگی های مختلفی مانند توسعه کدهای استراتژی ، پشتی و ارائه داده های بازار را ارائه می دهد ، به همین دلیل معامله گران کمی و الگوریتمی از این سیستم عامل های معاملاتی پایتون استفاده می کنند. در زیر ذکر شده است که چند سیستم عامل محبوب و رایگان تجارت پایتون وجود دارد که می تواند توسط علاقه مندان به پایتون برای تجارت الگوریتمی استفاده شود.

  جنجال

  Blueshift یک پلت فرم تجارت رایگان و جامع تجارت و استراتژی است و پشتی را نیز امکان پذیر می کند. این کمک می کند تا به جای برنامه نویسی بیشتر روی توسعه استراتژی تمرکز کند و داده های یکپارچه با کیفیت بالا را در سطح دقیقه ارائه می دهد. موتور پشتی مبتنی بر ابر آن فرد را قادر می سازد استراتژی های معاملاتی را در یک محیط برنامه نویسی پایتون توسعه ، آزمایش و تجزیه و تحلیل کند.

  خوانده شده توصیه شده

  نتیجه

  در زمینه تجارت الگوریتمی نیز ، پایتون معمولاً برای خروجی های مرتبط با تجارت استفاده می شود و از این رو ، کتابخانه های پایتون در برنامه نویسی سریع و دقیق کمک می کنند.

  ما در مورد محبوب ترین کتابخانه های برنامه نویسی پایتون و همچنین برخی از سیستم عامل های تجاری واقعاً مفید در این وبلاگ بحث کردیم.

  اگر می خواهید در مورد تجارت الگوریتمی با زبان برنامه نویسی پایتون اطلاعات بیشتری کسب کنید ، می توانید در مسیر یادگیری ما در تجارت الگوریتمی برای مبتدیان ثبت نام کنید. با این مسیر یادگیری ، ما چندین دوره داریم که هر یک از نیازهای یادگیری یک مبتدی را پذیرایی می کنیم. با هر دوره ، شما یاد می گیرید که استراتژی های معاملاتی مانند معاملات روز ، رویداد محور ، ساریما ، قوس ، گارچ ، نوسانات و استراتژی های معاملاتی داوری آماری را ایجاد کنید.

  توجه: پست اصلی در تاریخ 8 فوریه 2023 به دلیل صحت و اخیر دوباره بازسازی شده است.

  سلب مسئولیت: کلیه داده ها و اطلاعات ارائه شده در این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی است. Quantinsti® در مورد صحت ، کامل بودن ، جاری بودن ، مناسب بودن و یا اعتبار هرگونه اطلاعات در این مقاله هیچ گونه نمایشی ندارد و مسئولیت هرگونه خطا ، حذف یا تأخیر در این اطلاعات یا هرگونه ضرر ، صدمات یا خسارت ناشی از آن نخواهد بودنمایش یا استفادهتمام اطلاعات به صورت as-is ارائه می شود.