کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook

معاملات الگوریتمی هنر استفاده از مدل‌های آماری، برنامه‌نویسی و ریاضیات برای معامله دارایی‌های مالی است. با حجم عظیم داده‌های موجود در بازارهای امروز، داشتن ابزارهای قدرتمند در اختیار شما برای باقی ماندن در رقابت ضروری است.

در کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، شما کدهایی برای طراحی، تست معکوس و استقرار استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی خود با پایتون دریافت خواهید کرد. پایتون نه تنها قابل دسترسی و آسان برای یادگیری است، بلکه هزاران کتابخانه قدرتمند را نیز ارائه می‌دهد که می‌تواند به شما در اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده کمک کند.

بسیاری از منابع موجود امروز استراتژی‌های معاملاتی پایه را پوشش می‌دهند که عمدتاً بر تحلیل تکنیکال تمرکز دارند. متأسفانه، این استراتژی‌ها اغلب در درازمدت شکست می‌خورند.

کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook هدف دارد تا تکنیک‌ها و ابزارهای حرفه‌ای را از طریق دستور العمل‌های کوچک و قابل هضم به افراد غیر حرفه‌ای ارائه دهد. این دستور العمل‌ها نه تنها شما را در ایجاد، آزمایش و استقرار استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی راهنمایی می‌کنند، بلکه یک پایه قوی در ابزارها و تکنیک‌ها برای آماده شدن برای ایجاد، آزمایش و استقرار استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی ایجاد می‌کنند.

در کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، من بینش‌ها و روش‌شناسی‌هایی را که از 20 سال تجربه خود در معاملات الگوریتمی و برنامه‌نویسی پایتون به دست آورده‌ام، به اشتراک خواهم گذاشت. من تکنیک‌های ارائه شده در این کتاب را به بیش از 1000 دانشجو در دوره خود، “شروع با پایتون برای امور مالی کمی” آموزش داده‌ام.

این دوره به دلیل کاربرد عملی پایتون در معاملات الگوریتمی مورد ستایش قرار گرفته است. چه یک برنامه‌نویس باتجربه باشید که به دنبال گسترش در معامله هستید یا یک معامله‌گر که می‌خواهید مهارت‌های فنی خود را ارتقا دهید، کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook برای ارائه ابزارها و دانش مورد نیاز شما ساخته شده است.

با پایتون، می‌توانید به راحتی به داده‌های مالی دسترسی پیدا کنید، محاسبات پیچیده انجام دهید و مدل‌های خود را به طور کارآمد تست کنید. این کتاب شما را در کل این فرآیند راهنمایی خواهد کرد، از راه‌اندازی محیط پایتون تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی پیشرفته.

در پایان این سفر، شما یک جعبه ابزار قوی برای توسعه و اصلاح استراتژی‌های معاملاتی خود خواهید داشت. با تکامل بازارهای مالی، رویکردهای ما نیز باید تکامل یابند. با دانش و ابزار مناسب، می‌توانید این تغییرات را هدایت کنید و فرصت‌هایی را پیدا کنید که دیگران ممکن است از دست بدهند.

کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook برای چه کسانی است؟

معامله‌گران، سرمایه‌گذاران و توسعه‌دهندگان پایتون می‌توانند از این کتاب بینش‌های عملی در مورد طراحی، تست معکوس و استقرار استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی به دست آورند. سه شخصیت اصلی که مخاطب هدف این محتوا هستند عبارتند از:

• معامله‌گران و سرمایه‌گذاران فعال: افرادی که در حال حاضر در بازار سهام سرمایه‌گذاری می‌کنند و می‌خواهند از استراتژی‌های الگوریتمی برای تقویت عملکرد معاملاتی خود استفاده کنند. آن‌ها یاد خواهند گرفت که از پایتون برای توسعه، آزمایش و پیاده‌سازی مدل‌های معاملاتی پیشرفته، از جمله کسب و پردازش داده‌های بازار آزاد با OpenBB و ایجاد یک محیط تحقیقاتی پر از داده‌های بازار مالی استفاده کنند.
• توسعه‌دهندگان پایتون با علاقه بازار: توسعه‌دهندگانی با درک جامد از ساختارها و کتابخانه‌های داده پایتون، مانند pandas، که به دنبال اعمال مهارت‌های برنامه‌نویسی خود در بازارهای مالی هستند. این کتاب به آن‌ها کمک می‌کند تا با ارائه دستور العمل‌ها و تکنیک‌های عملی مورد استفاده در معاملات الگوریتمی، شکاف بین کدنویسی و معامله را پر کنند. آن‌ها یاد خواهند گرفت که فاکتورهای آلفا را شناسایی کنند، آن‌ها را به سیگنال‌ها تبدیل کنند و از VectorBT برای بهینه‌سازی رو به جلو برای یافتن پارامترهای استراتژی استفاده کنند.
• معامله‌گران الگوریتمی آینده‌دار: برای کسانی که آرزوی ورود به حوزه معاملات الگوریتمی را دارند و تجربه اولیه در برنامه‌نویسی پایتون دارند، این کتاب دانش و ابزارهای بنیادی برای شروع طراحی و استقرار استراتژی‌های معاملاتی خود را ارائه می‌دهد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که تست‌های معکوس آماده برای تولید را با Zipline بسازند، عملکرد فاکتور را ارزیابی کنند، چارچوب کد را برای اتصال و ارسال سفارشات به Interactive Brokers راه‌اندازی کنند و استراتژی‌های معاملاتی را با استفاده از IB API به یک محیط معاملاتی زنده مستقر کنند.

کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook شما را با مهارت‌های لازم برای کسب و تحلیل داده‌های مالی و ساخت و اصلاح استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی با استفاده از پایتون مجهز می‌کند. چه یک شرکت‌کننده باتجربه در بازار باشید که به دنبال تقویت توانایی‌های فنی خود هستید یا یک برنامه‌نویس پایتون با علاقه شدید به بازارهای مالی، این کتاب بینش‌ها و تکنیک‌های عملی برای موفقیت در معاملات الگوریتمی را ارائه می‌دهد.

کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook چه مواردی را پوشش می‌دهد

فصل 1، کسب داده‌های رایگان بازار مالی با کتابخانه‌های پیشرفته پایتون، یک کاوش عمیق در مورد کسب انواع مختلف داده‌های بازار مالی ارائه می‌دهد. این فصل از کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، داده‌های آتی مداوم، نسبت‌های S&P 500 و حجم کوتاه با استفاده از Nasdaq Data Link را پوشش می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که با داده‌های بازار سهام، آتی‌های تاریخی و داده‌های بازار اختیار با استفاده از پلتفرم OpenBB و استفاده از داده‌های فاکتور با pandas-datareader کار کنید.

فصل 2، تحلیل و تبدیل داده‌های بازار مالی با pandas، به کتابخانه قدرتمند pandas برای دستکاری داده‌ها می‌پردازد. این فصل از کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، انواع شاخص‌های pandas، ساخت سری‌ها و DataFrames و تبدیل داده‌ها را توضیح می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که بازده دارایی‌ها را محاسبه کنید، نوسان را اندازه‌گیری کنید، بازده‌های تجمعی را تولید کنید، داده‌ها را نمونه‌برداری مجدد کنید، مشکلات داده‌های گمشده را برطرف کنید و توابع سفارشی را برای تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی اعمال کنید.

فصل 3، تجسم داده‌های بازار مالی با Matplotlib، Seaborn و Plotly Dash، تکنیک‌هایی برای تجسم داده‌های مالی را پوشش می‌دهد. شما با استفاده از pandas به سرعت داده‌ها را تجسم خواهید کرد، تکامل منحنی بازده را با Matplotlib متحرک خواهید کرد، سطوح نوسان ضمنی گزینه‌ها را ترسیم خواهید کرد، روابط آماری را با Seaborn تجسم خواهید کرد و یک داشبورد تعاملی تجزیه و تحلیل PCA را با Plotly Dash ایجاد خواهید کرد.

فصل 4، ذخیره داده‌های بازار مالی روی رایانه شما، روش‌های ذخیره‌سازی کارآمد داده‌های مالی را مورد بحث قرار می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که داده‌ها را در قالب CSV، SQLite، یک پایگاه داده Postgres شبکه‌ای و فرمت فوق سریع HDF5 ذخیره کنید تا اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما برای تجزیه و تحلیل و تست معکوس به راحتی قابل دسترسی و سازماندهی شده هستند.

فصل 5، ساخت فاکتورهای آلفا برای پرتفولیوهای سهام، بر ایجاد فاکتورهای آلفا تمرکز دارد. این فصل از کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، شناسایی درایورهای بازده نهفته با تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی، پوشش دادن بتای پرتفولیو با استفاده از رگرسیون خطی، تجزیه و تحلیل حساسیت‌های پرتفولیو به فاکتورهای Fama-French، ارزیابی ناکارآمدی بازار بر اساس نوسان و آماده‌سازی یک مدل رتبه‌بندی فاکتور با استفاده از خطوط لوله Zipline را پوشش می‌دهد.

فصل 6، تست معکوس مبتنی بر بردار با VectorBT، تست معکوس مبتنی بر بردار را معرفی می‌کند. این فصل از کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، شما را در آزمایش میلیون‌ها ترکیب استراتژی، انجام بهینه‌سازی رو به جلو و پیاده‌سازی یک تست معکوس هم‌وزن ریسک با استفاده از VectorBT راهنمایی می‌کند و یک چارچوب قوی برای ارزیابی استراتژی ارائه می‌دهد.

فصل 7 کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook، تست معکوس مبتنی بر رویداد پرتفولیوهای فاکتور با Zipline Reloaded، تست معکوس مبتنی بر رویداد را بررسی می‌کند. شما یک استراتژی فاکتور حرکت و یک استراتژی بازگشت به میانگین را با استفاده از Zipline Reloaded تست معکوس خواهید کرد و به شما کمک می‌کند تا دینامیک و عملکرد استراتژی‌های مختلف معاملاتی را درک کنید.