Финансовый технический анализ в python [закрыто]

знаете ли вы, есть ли какой-либо модуль финансового технического анализа для python ? Я знаю, что у Numpy есть немного , но я ищу классические технические индикаторы, такие как RSI, Macd, EMA и так далее. Было интересно, существуют ли они как часть модуля.

4 58
python finance

4 ответа:

вот несколько мыслей... Я использовал только Numpy, Scipy и Matplotlib для финансовых расчетов.

  • py-fi - очень основные финансовые функции
  • fin2py - финансовые инструменты
  • Numpy / Scipy - охватывает все основы статистика
  • Matplotlib - построение финансовой функции
  • RPy - интерфейс Python для R, позволяющий использовать R библиотеки
  • ystockquote - Python API для Yahoo! Данные По Запасам
  • QuantLib - библиотека с открытым исходным кодом (предположительно имеет привязки Python)
  • PyFinancial - документы на испанском языке
  • PyMacLab - "серия классов, полезных для проведения исследований в области динамической макроэкономики"
  • TSDB - для хранения больших объемов временных рядов данные
  • PyVol - оценка волатильности финансовых временных рядов
80

та-Либ библиотека показателей. как скомпилировать для Python

27

есть еще и Вычислительная Finnance Курс on Coursera.org.

Они используют библиотеку Python с открытым исходным кодом под названием QSTK (Quantsoftware ToolKit). У них есть куча уроки на странице Вики и вы всегда можете пройти курс если вы хотите узнать больше.

для удобства я скопировал описание с вики-страницы ниже:

QSToolKit (QSTK) является открытым на основе Python версия программного обеспечения предназначен для поддержки портфельного строительства и управления. Мы построение QSToolKit в первую очередь для студентов-финансистов, вычислительной техники студенты и количественные аналитики с опытом программирования. Вы не следует ожидать, чтобы использовать его в качестве настольного приложения торговой платформы. Вместо этого подумайте об этом как о программной инфраструктуре для поддержки процесс моделирования, тестирования и торговли.

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK.
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide.

ключевыми компонентами QSTK являются:

- Data: A data access package that enables fast reading of 
  historical data (qstkutil.DataAccess).
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
  evaluation of equity data.
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library.
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler.
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
  that includes transaction cost modeling.
13

вы можете найти это хранилище технических индикаторов полезным. Библиотека работает аналогично знаменитой библиотеке ta-lib и содержит индикаторы, которые не были реализованы в talib

talibextensions

например, вы можете использовать самый высокий высокий, самый низкий низкий индикатор, отправляя высокие и низкие векторы, плюс количество периодов, следующим образом: (извлечено из теста в репозитории)

    from indicators import TalibExtension
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);
4