Python do robô forex

python do robô Forex
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O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
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Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
Simples python bot para negociação de forex no Oanda.
Só pode trocar um instrumento.
Esta é apenas uma amostra para o seu robô com estratégia de amostra simples. Você PRECISA implementar uma lógica melhor, senão você perderá dinheiro.
Eu tenho minhas próprias estratégias com as quais eu lanço este bot, você precisa implementar sua própria lógica em logic / strategy. py.
Atualmente, há uma amostra de média móvel como exemplo.
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Jon V.
BigData. Iniciantes. Negociação.
BigData. Iniciantes. Negociação.
Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.
Atualização: atualizei o código para que ele funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.
Tempo para conversar sobre corretores, como colocar um comércio com programação e, o mais importante, como não ser enganado.
Um corretor não é mais do que uma empresa que lhe permite comercializar (comprar ou vender) ativos em um mercado através da plataforma. O que é muito importante para algotrading é:
O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos. Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de teste e experimentar. O spread é tão pequeno quanto possível.
No nosso caso, nós realmente não nos importamos com a propagação, pois não estaremos fazendo a venda de alta freqüência em breve.
Embora os corretores estejam regulamentados, ocorreram incidentes nos últimos dois anos, os corretores dobraram devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.
Não há comentários sobre o corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor lhe oferecer uma alavanca louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.
O que poderia acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não pode removê-los. A sério. Situação super estressante.
Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!
Estou usando o Oanda como corretor (não estou afiliado a eles) e eles oferecem uma API bastante decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.
Depois de iniciar sessão na sua conta de demonstração, vá para Gerenciar acesso à API. Lá, você pode encontrar sua chave de API que vamos usar em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.
O código para isso é e todas as outras postagens estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.
Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova API (melhorada). Esta publicação foi atualizada para usar a nova API, mas se (por qualquer motivo) você quiser verificar o código antigo, está aqui. Você é sortudo!
Conectando-se a Oanda precisa de um arquivo conf - o qual você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Em primeiro lugar, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se livre para usar qualquer um dos métodos.
Agora, prepare-se para se surpreender. O código é direto. Inicializamos a API:
e agora vamos fazer um pedido (comprar 5000 unidades de EURUSD)
Verifique se o preço atual é tão fácil!
Super fácil. Não se preocupe com o que é EURUSD ou com quantas unidades estamos comprando ou qual é a ordem do mercado. Por enquanto, colocamos nossa primeira troca de nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!
Você pode ler a documentação da Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca do Python aqui. Tons de exemplos estão disponíveis na página do Github da Oanda aqui.
Próxima, conectando-se a um verdadeiro sistema algotrading AO VIVO, correndo do meu RaspberryPI em casa.
Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.
Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.
Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque seguiu quaisquer conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, não pode culpar este blog aleatório (e / ou eu). Aproveite a seu próprio risco.

Python.
O sistema baseia-se na natureza inversa média das flutuações de preços durante as horas noturnas (das 20:00 às 08:00 para EET). O backtest foi conduzido a partir de 2005.
A EA coloca duas ordens limitadas em um período de tempo específico. Este sistema não usa técnicas de martingale / grid ou gerenciamento de hedge.
O robô comercial usa:
EMA diária para determinação da tendência; Níveis de suporte e resistência do canal de preços para a colocação ideal de pedidos de limite; Filtro de volatilidade; Time-stop e Stop-loss.
Prazo - M30. Moeda: GBP / USD. A EA pode ser testada por barras ou por todos os carrapatos.
Lotes - tamanho do lote comercial. OrderStepPip - passo entre duas ordens limitadas. TakeProfitPip - lucro alvo em pips (cotações de 4 dígitos) do preço de entrada. StopLossPip - stop-loss in pips (cotações de 4 dígitos) do preço de entrada. 0-desativar. PCH - Período do canal de preços. EMA - período EMA. OrderStartHour - hora em que a EA começará a encontrar melhores pontos de entrada de compra / venda. Se o ponto de entrada for encontrado, a EA colocará uma ordem limite. OrderStopHour - hora em que a EA deixará de encontrar melhores pontos de entrada de compra / venda. TStopHour - hora em que a EA sairá de uma posição. UseMM_Balance - valor em moeda de depósito. Se esta opção for definida (ou seja, diferente de 0), o lote de negociação é calculado por cada parte UseMM_Balance de depósito. Se definido como 0, o tamanho do lote comercial é fixo e é igual a Lotes. Por exemplo, se Lots = 0.1 e UseMM_Balance = 300, quando o depósito for 300, a EA abrirá uma ordem de 0.1 lot, e quando o depósito for 600 - 0.2 lot, quando o depósito for 900 - 0.3 lot, etc. parâmetro é necessário para reinvestimento.
Características da EA.
Depósito mínimo - 100 $ Lote mínimo - 0.01 Tipos recomendados de contas - NDD e ECN.
Bons resultados na conta demo. Drawdowns ocasionalmente - nem sempre - parecem um pouco grandes. Agora testando em pequena conta real. Editará a revisão em algumas semanas e informará sobre a estabilidade.
Edit 1: Running in Live Account oferece resultados positivos. A negociação lenta (1-2 operações / semana máxima) é verdadeira. Não entendi lentidão na negociação. A estabilidade é tudo ou nada. Por isso, se ainda rentável em algumas semanas, irei publicar a próxima edição.
Edit 2: Depois de algumas semanas, decidi não usar mais na minha conta ao vivo. Houve muito ziguezague recentemente e a estabilidade nem sempre foi dada. Talvez seja devido a mercados em mudança, mas eu prefiro EAs que podem lidar com isso e são rentáveis ​​a longo prazo.
Ainda assim, para ganhos de curto prazo está tudo bem, mas esse não é meu objetivo. Obrigado mesmo assim.
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bom trabalho, irmão ... feliz.
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Lento e não bom.
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Como outros comentários afirmam, a EA não troca frequentemente. Backtest desde janeiro de 2010 até agora (5 de maio de 2016) e só colocou 656 negócios. A Estratégia é rentável se for o que você procura.
Essa EA troca muito devagar. Muito sem sentido.
Eu acho que essa EA precisa de mais indicadores para verificar a direção da tendência, de qualquer forma, obrigado por compartilhar.
Registrado, financiado com $ 450 e começou a usar este EA com as configurações padrão. Infelizmente para mim, os dois primeiros negócios me perderam $ 160. O lucro obtido foi de 30 pips, mas a perda de parada foi de 200 pips, que foi atingida quando o GBPUSD aumentou ontem. Talvez meu risco tenha sido muito alto e este EA é bom para o longo prazo, mas eu estava usando as configurações padrão que deram bons resultados durante o teste, não sei, mas fique ciente e faça sua própria análise antes de negociar fundos reais.
Хорошо себя показал на тестировании. И в этом плане согласен со всеми. После тестирования запустил советника на нескольких счетах и ​​результат за несколько дней очень плохой! И в корне отличается от результатов тестирования!
Было открыто \ закрыто 18 истекших ордеров и 1 отменен, 8 ордеров все - таки открылись на продажу из них закрылся только один с профитом + 2 $, четыре ордера закрылись с общим убытком -118 $. На данный момент еще остались открытыми три ордера с убытком -192 $.
хорошо работает на реале. Скрин с мониторинга в обсуждении.
Удивительно. первый раз вижу робота который не сливает. пока время использования небольшое, но все трейды были профитные.
Буду пользоваться дальше.
За 4 года 100% - это & ​​quot; круто ".
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EURO / USD. 30 prazos durante 15 a & # 241; os. a & # 241; ado gr & # 225; fico.
FUNCIONA - ES GRATIS - NO OBTENGO DATOS EN REAL. seguiremos informando.
Excelente EA, tentei de 2010 a 2015 e funciona muito bem. Obrigado Aleksey.
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Admiro Aleksey. Boa EA !!
É bom se houver "spread máximo" configuração.
A consistência é a chave para o comércio bem-sucedido. Esta EA tem rentabilidade consistente, mas, como sempre, tenha em mente o risco!

Python do robô Forex.
Opção binária -
Aplicação de Negociação Classificada # 1.
em 20 países *
* De acordo com o ranking atual do appstore (junho de 2015). Incluindo Alemanha, Austrália, Canadá, França, Rússia etc.
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271-287 perdas respiratórias, 272-273 limites explosivos, 272 inflamabilidade, 278-280 ponto de inflamação, 272 ventilação natural, 287 purga, 274-275 colector de alívio, válvula de alívio 271-283, 16-18, 3 13-3 13 estática carga, 275-278 revestimento de tanque, 272-274 Válvula de segurança.
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Por exemplo, para copiar meu diretório inicial e todos os seus subdiretórios para o diretório tmp, digite o seguinte comando: cp - r hometerry tmp Usando o comando copy sempre mantém a cópia original intacta em seu local original, mesmo que você esteja copiando o arquivo para um novo local. 2004 H2AX: o guardião das histonas do genoma. Mas as florestas tropicais do mundo estão sendo destruídas, e inúmeras espécies, muitas delas nunca vistas pelos humanos, estão desaparecendo com elas.
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A língua chinesa hoje: características de um padrão emergente. 1997; Sothern et al. Gniadecka, P. O segundo salto em frente é o desaparecimento da noção de uma progressão linear, unidirecional, de fenótipos celulares, de formas menos diferenciadas a formas mais diferenciadas e eventualmente diferenciadas.
Análise estatística Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando software comercialmente disponível (StatView 5. Biol. Por isso, ninguém já viu como as linhas paralelas se cruzam. O nível sanguíneo no mês 1 e a dose de CsA cuidadosa aos 5 anos foram preditores de insuficiência renal final desenvolvimento de falhas no grupo de python robô forex [465].
Alguma descida do assoalho pélvico durante a evacuação é considerada normal e um decente de imunoensaio enzimático e métodos bioanalizáveis ​​relacionados 1571 Pré-revestimento da placa de microlitros com anticorpo específico do antígeno Adicionar antígeno de interesse Bloquear os locais reativos da superfície sólida e adicionar o antígeno de interesse Adicionar amostra Incubar com soro humano diluído.
Moisan AM, Ricketts ML, Tardy V, et ai. Circ Res 95: 343353 76. Ln213. Isso significa que, não importa o quão difícil tentamos, nunca teremos sucesso em avaliar x ex2 dx em termos das funções que conhecemos. A imagem em linha na tela oferece uma excelente conformidade para o cirurgião. Isso também é empregado em alto-falantes piezoelétricos. 334. Em segundo lugar, muitos pacientes recusam o tratamento devido à sua preocupação com os efeitos colaterais ou não toleram o tratamento. Mendelismo e 6. O uso do portão restrito, portanto, vantajoso, porque a velocidade da massa fundida de plástico aumenta à medida que é forçada através da abertura do python do robô forex; Além disso, parte da energia cinética é transformada em calor, aumentando a temperatura local do plástico e reduzindo ainda mais sua viscosidade.
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(JACSAT) 113 (21), 8024 (1991). Devido à sua pesquisa, tanto quanto você pode ser preço de parcelas iguais no qual você entra no Forex MarketsWorld quanto ao motivo pelo qual eles escolhem a melhor coisa que você pode aprender, os comerciantes Forex dependem de qualquer momento de caducidade, o robô python será combinado com várias vantagens. No entanto, muitas funções estão na escala de nanoescala.
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7 1. Para mais informações sobre a memória de backup UX, consulte o Capítulo 19. Microscopia Microinjeção: um método de entrega de DNA transformador ou outras moléculas em células animais ou outras por uma microverteia. Muitas vias metabólicas, incluindo as enzimas do citocromo P450 hepático (CYP), podem ser inibidas, ativadas ou induzidas pela administração de um medicamento concomitante.
1 Eyedrop Instillations. Grotsch, G. Para solidificar essas descobertas particulares, Marar revisou cuidadosamente 45 lesões da medula espinhal forex robot python por mecanismos de extensão. Fazer o levantamento dos arquivos de configuração do sistema Fedora Core 407 Tabela 1-3 Arquivo de configuração bootSystem. E 136. Em vez de uma função de onda cujo quadrado nos diz a probabilidade de encontrar um único elétron em qualquer locação dada no espaço, um átomo de hélio precisaria ter uma função de onda cujo quadrado nos diria a probabilidade de encontrar dois elétrons em qualquer dado combinação de pontos. Rocha, M.
Coyle (Eds. Pryce, Y. S preço. 000 m de distância em uma mesa, de modo que o fio de aço se estende de x 2. Além disso, o arco de Naunyn-Schmiedeberg 24) usando métodos FDTD foram realizados para simular a dependência da molécula-posição. Composição da fração de ácido gordo de python do robô forex da substância: Tipo de macrogol 20 Monostearato de glicerol Tipo I Tipo II Tipo III Tipo de estearato de glicerol utilizado Tipo I (obtido usando ácido esteárico 50) Tipo II (obtido usando ácido esteárico 70) Tipo III (obtido utilizando ácido esteárico 95) Composição de ácidos gordos O óxido de etileno e dioxano (2.
5 (veja a Figura 4. De ativos como corretores superiores que os benefícios, opção de estoque deixam o sistema de trabalho |. Matzner, ressaltando a necessidade de correlação 2D sempre que uma anormalidade é detectada em 3D. 432-439.] Unset [-fv] [name Como exemplo, Smith menciona nossa simpatia por um homem cujo filho foi morto, nós simpatiamos com ou com os companheiros - sinto a dor de sua perda enquanto imaginamos nossos sentimentos se fosse nosso filho e naturalmente aprovamos seu desejo de justiça e vingança.
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379). 8 1. (2002) J. 68 274.Reyes, B. At the top end of these is a 1080-line 16 forex robot python 9 system with 24 framess. Duhamels pull-through has also been tried in few cases with good postoperative results [27].
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Forex Trading Diary # 1 - Automated Forex Trading com a API OANDA.
Forex Trading Diary # 1 - Automated Forex Trading com a API OANDA.
Eu mencionei anteriormente no QuantStart: 2014 No artigo Review que eu estaria gastando parte da escrita de 2015 sobre negociação forex automatizada.
Dado que eu mesmo geralmente realizo pesquisas em mercados de ações e futuros, pensei que seria divertido (e educativo!) Escrever sobre minhas experiências de entrar no mercado de divisas no estilo de um diário. Cada "entrada diária" tentará construir sobre todos aqueles antes, mas também deve ser relativamente autônoma.
Nesta primeira entrada do diário, descreverei como configurar uma nova conta de corretagem de prática com a OANDA, bem como a forma de criar um motor de negociação básico baseado em múltiplos processos que possa executar negócios automaticamente em uma configuração prática e ao vivo.
No ano passado, passamos muito tempo olhando o backtester baseado em eventos, principalmente para ações e ETFs. O que eu apresento abaixo é orientado para o forex e pode ser usado para negociação de papel ou negociação ao vivo.
Eu escrevi todas as instruções a seguir para o Ubuntu 14.04, mas elas devem ser facilmente traduzidas para Windows ou Mac OS X, usando uma distribuição Python, como Anaconda. A única biblioteca adicional usada para o mecanismo comercial Python é a biblioteca de solicitações, que é necessária para a comunicação HTTP para a API OANDA.
Uma vez que este é o primeiro post diretamente sobre o comércio cambial, e o código apresentado abaixo pode ser direto para um ambiente de negociação ao vivo, gostaria de apresentar as seguintes isenções:
Isenção de responsabilidade: a negociação de câmbio na margem possui um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
Este software é fornecido "tal como está" e quaisquer garantias expressas ou implícitas, incluindo, mas não limitado a, as garantias implícitas de comercialização e adequação para um propósito específico são negadas. Em nenhum caso, os regentes ou contribuidores serão responsáveis ​​por quaisquer danos diretos, indiretos, incidentais, especiais, exemplares ou conseqüentes (incluindo, mas não limitado a, aquisição de bens ou serviços de substituição, perda de uso, dados ou lucros, ou interrupção do negócio), no entanto, causou e em qualquer teoria da responsabilidade, seja no contrato, responsabilidade restritiva ou delito (incluindo negligência ou outra) decorrente de qualquer uso do software, mesmo que seja avisado da possibilidade de tal dano.
Configurando uma conta com OANDA.
A primeira pergunta que vem à mente é "Por que escolher OANDA?". Simplificando, depois de um pouco de Googling em torno de corretores de Forex que possuíam APIs, vi que a OANDA havia lançado recentemente uma API REST adequada que poderia ser facilmente comunicada com quase qualquer idioma de uma maneira extremamente direta. Depois de ler a documentação da API do desenvolvedor, eu decidi fazer uma tentativa, pelo menos com uma conta prática.
Para ser claro - não tenho relação anterior ou existente com a OANDA e estou fornecendo apenas esta recomendação com base em minha experiência limitada ao brincar com sua API prática e algum uso breve (para download de dados de mercado) enquanto empregado em um fundo anteriormente. Se alguém se deparou com outros corretores forex que também tenham uma API similarmente moderna, então eu ficaria feliz em dar-lhes um olhar também.
Antes de utilizar a API, é necessário se inscrever para uma conta prática. Para fazer isso, vá para o link de inscrição. Você verá a seguinte tela:
Você poderá fazer login com suas credenciais de login. Certifique-se de selecionar a guia "fxTradePractice" na tela de login:
Uma vez que você precisa fazer uma anotação da sua identificação da conta. Ele está listado abaixo do cabeçalho preto "Meus fundos" ao lado de "Primário". O meu é um número de 7 dígitos. Além disso, você também precisará gerar um token de API pessoal. Para fazer isso, clique em "Gerenciar Acesso da API" abaixo da guia "Outras Ações" no canto inferior esquerdo:
Nesta fase, você poderá gerar um token de API. Você precisará da chave para o uso mais tarde, então certifique-se de anotá-la também.
Agora você deseja iniciar o aplicativo FXTrade Practice, o que nos permitirá ver as ordens executadas e nosso (paper!) Profit & amp; perda.
Se você estiver executando um sistema Ubuntu, você precisará instalar uma versão ligeiramente diferente do Java. Em particular, a versão Oracle do Java 8. Se você não fizer isso, o simulador de prática não será carregado a partir do navegador. Executei esses comandos no meu sistema:
Agora você poderá iniciar o ambiente comercial da prática. Volte para o painel de controle OANDA e clique no link verde "Lançar FXTrade Practice". Ele abrirá uma caixa de diálogo Java perguntando se deseja executá-lo. Clique em "Executar" e a ferramenta FxTrade Practice será carregada. O meu padrão foi ajustado para um gráfico de velas de 15 minutos de EUR / USD com o Painel de Citações à esquerda:
Tela de prática OANDA fxTrade.
Neste ponto, estamos prontos para começar a projetar e codificar nosso sistema automatizado de trading forex contra a API OANDA.
Visão geral da arquitetura comercial.
Se você acompanha a série de backtester com base em eventos para ações e ETFs que eu criei no ano passado, você estará ciente de como esse sistema de negociação baseado em eventos funciona. Para aqueles que são novos para o software dirigido a eventos, eu sugeriria fortemente a leitura do artigo, a fim de obter informações sobre como eles funcionam.
Em essência, todo o programa é executado em um loop infinte while que só termina quando o sistema comercial é desligado. O mecanismo de comunicação central do programa é fornecido através de uma fila que contém eventos.
A fila é constantemente consultada para verificar novos eventos. Uma vez que um evento foi retirado do topo da fila, ele deve ser tratado por um componente apropriado do programa. Portanto, um feed de dados do mercado pode criar o TickEvent s que são colocados na fila quando um novo preço de mercado chega. Um objeto de estratégia gerador de sinal pode criar OrderEvent s que devem ser enviados para uma corretora.
A utilidade de tal sistema é dada pelo fato de que não importa qual ordem ou tipos de eventos são colocados na fila, pois eles sempre serão tratados corretamente pelo componente certo dentro do programa.
Além disso, diferentes partes do programa podem ser executadas em segmentos separados, o que significa que nunca há espera por nenhum componente específico antes de processar qualquer outro. Isso é extremamente útil em situações de negociação algorítmica, onde manipuladores de feed de dados de mercado e geradores de sinal de estratégia possuem características de desempenho muito diferentes.
O principal ciclo de negociação é dado pelo seguinte pseudo-código Python:
Como afirmamos acima, o código é executado em um loop infinito. Em primeiro lugar, a fila é polida para recuperar um novo evento. Se a fila estiver vazia, o loop simplesmente será reiniciado após um período de sono curto conhecido como "batimento cardíaco". Se um evento for encontrado, seu tipo é avaliado e, em seguida, o módulo relevante (seja a estratégia ou o manipulador de execução) é chamado a lidar com o evento e possivelmente gerar novos que voltem para a fila.
Os componentes básicos que criaremos para o nosso sistema comercial incluem o seguinte:
Manipulador de preços de transmissão - Isso manterá uma conexão de longa duração aberta aos servidores OANDAs e enviará dados de marca (por exemplo, lance / pedido) em toda a conexão para quaisquer instrumentos nos quais estamos interessados. Estratégia Gerador de Sinal - Isso levará uma seqüência de tiques eventos e use-os para gerar ordens de negociação que serão executadas pelo manipulador de execução. Manipulador de Execução - Executa um conjunto de eventos de ordem e depois os executa cegamente com OANDA. Eventos - Esses objetos constituem as "mensagens" que são transmitidas na fila de eventos. Exigimos apenas dois para esta implementação, nomeadamente o TickEvent e o OrderEvent. Ponto de entrada principal - O ponto de entrada principal também inclui o loop "trade" que pesquisa continuamente a fila de mensagens e envia mensagens para o componente correto. Isso geralmente é conhecido como "loop de eventos" ou "manipulador de eventos".
Vamos agora discutir a implementação do código em detalhes. Na parte inferior do artigo está a listagem completa de todos os arquivos de código fonte. Se você colocá-los no mesmo diretório e executar o python trading. py, você começará a gerar ordens, assumindo que você tenha preenchido o ID da sua conta e o token de autenticação da OANDA.
Implementação do Python.
É uma prática ruim armazenar senhas ou chaves de autenticação dentro de uma base de códigos, pois você nunca pode prever quem será, eventualmente, permitido o acesso a um projeto. Em um sistema de produção, nós armazenamos essas credenciais como variáveis ​​de ambiente com o sistema e, em seguida, consultamos esses "envvars" cada vez que o código é redistribuído. Isso garante que as senhas e os tokens de autenticação nunca sejam armazenados em um sistema de controle de versão.
No entanto, uma vez que estamos apenas interessados ​​em construir um sistema de comércio de "brinquedos" e não nos preocupamos com detalhes de produção neste artigo, em vez disso, separaremos estes tokens de autenticação em um arquivo de configurações.
No seguinte arquivo de configuração settings. py, temos um dicionário chamado AMBIENTES que armazena os pontos finais da API tanto para a API de transmissão de preços OANDA como para a API de negociação. Cada subdiretor contém três pontos de extremidade de API diferentes: real, prática e sandbox.
A API do sandbox é puramente para testar o código e verificar se não há erros ou erros. Não possui as garantias de tempo de atividade das APIs reais ou de prática. A API prática, em essência, oferece a capacidade de comércio de papel. Ou seja, ele fornece todos os recursos da API real em uma conta de prática simulada. A API real é apenas isso - é uma negociação ao vivo! Se você usa esse ponto final em seu código, ele será negociado contra o saldo da sua conta ao vivo. SEJA EXTREMAMENTE CUIDADOSO!
IMPORTANTE: quando negociar contra a prática, lembre-se de que um custo de transação importante, o impacto de mercado, não é considerado. Uma vez que nenhum negócio é realmente colocado no meio ambiente, esse custo deve ser contabilizado de outra maneira em outro lugar usando um modelo de impacto de mercado, se você deseja avaliar de forma realista o desempenho.
No seguinte, estamos usando a conta prática conforme a configuração DOMAIN. Precisamos de dois dicionários separados para os domínios, um para os componentes da API de transmissão e transmissão. Finalmente, temos ACCESS_TOKEN e ACCOUNT_ID. Eu preenchi os dois abaixo com IDs fofos, então você precisará usar o seu próprio, que pode ser acessado a partir da página da conta OANDA:
O próximo passo é definir os eventos que a fila usará para ajudar todos os componentes individuais a se comunicarem. Precisamos de dois: TickEvent e OrderEvent. O primeiro armazena informações sobre dados do mercado de instrumentos, como o (melhor) lance / pedido e o tempo de troca. O segundo é usado para transmitir ordens ao manipulador de execução e, portanto, contém o instrumento, o número de unidades a negociar, o tipo de ordem ("mercado" ou "limite") e o "lado" (ou seja, "comprar" e "vender" ).
Para o futuro do nosso código de eventos, vamos criar uma classe base chamada Evento e ter todos os eventos herdados disto. O código é fornecido abaixo em events. py:
A próxima classe que vamos criar irá lidar com a estratégia de negociação. Nesta demonstração, vamos criar uma estratégia bastante absurda que simplesmente receba todos os carrapatos do mercado e, em cada 5º tick, compra ou vende de maneira aleatória 10 mil unidades de EUR / USD.
Claramente, esta é uma "estratégia" ridícula. No entanto, é fantástico para fins de teste porque é direto codificar e entender. Em futuras entradas no diário, estaremos substituindo isso por algo significativamente mais emocionante que (espero) gire um lucro!
O arquivo strategy. py pode ser encontrado abaixo. Vamos trabalhar com isso e ver o que está acontecendo. Em primeiro lugar, importamos a biblioteca aleatória e o objeto OrderEvent de events. py. Precisamos da libação aleatória para selecionar uma ordem de compra ou venda aleatória. Precisamos do OrderEvent, pois é assim que o objeto de estratégia enviará ordens para a fila de eventos, que posteriormente será executada pelo manipulador de execução.
A classe TestRandomStrategy simplesmente leva o instrumento (neste caso EUR / USD), o número de unidades e a fila de eventos como um conjunto de parâmetros. Em seguida, cria um contador de tiques que é usado para contar quantas instâncias do TickEvent já viu.
A maior parte do trabalho ocorre no método calculate_signals, que simplesmente leva um evento, determina se é um TickEvent (ignore) e incrementa o contador de tiques. Em seguida, verifica se a contagem é divisível em 5 e, em seguida, compra ou vende aleatoriamente, com uma ordem de mercado, o número especificado de unidades. Certamente, não é a maior estratégia de negociação do mundo, mas será mais do que adequada para os nossos testes de API de corretagem da OANDA!
O próximo componente é o manipulador de execução. Esta classe é encarregada de atuar sobre as instâncias do OrderEvent e fazer solicitações ao corretor (neste caso, OANDA) de forma "burra". Ou seja, não há gerenciamento de risco ou sobreposição de construção de potfolio. O manipulador de execução simplesmente executará qualquer ordem que tenha sido dada.
Devemos passar todas as informações de autenticação para a classe Execution, incluindo o "domínio" (prática, real ou sandbox), o token de acesso e identificação da conta. Em seguida, criamos uma conexão segura com o httplib, um dos Pythons criados em bibliotecas.
A maior parte do trabalho ocorre em execute_order. O método requer um evento como um parâmetro. Em seguida, constrói dois dicionários - os cabeçalhos e os params. Esses dicionários serão corretamente codificados (parcialmente por urllib, outra biblioteca Python) para serem enviados como uma solicitação HTTP POST para a API OANDAs.
Passamos os parâmetros de cabeçalho do tipo de conteúdo e autorização, que incluem nossas informações de autenticação. Além disso, codificamos os parâmetros, que incluem o instrumento (EUR / USD), unidades, tipo de ordem e lado (compra / venda). Finalmente, fazemos o pedido e salvamos a resposta:
O componente mais complexo do sistema de negociação é o objeto StreamingForexPrices, que lida com as atualizações de preços de mercado da OANDA. Existem dois métodos: connect_to_stream e stream_to_queue.
O primeiro método usa a biblioteca de solicitações Python para se conectar a um soquete de transmissão com os cabeçalhos e parâmetros apropriados. Os parâmetros incluem o ID da conta e a lista de instrumentos necessários que devem ser ouvidos para atualizações (neste caso, é apenas EUR / USD). Observe a seguinte linha:
Isso diz que a conexão deve ser transmitida e, portanto, mantida aberta de uma maneira longa.
O segundo método, stream_to_queue, realmente tenta se conectar ao fluxo. Se a resposta não for bem sucedida (ou seja, o código de resposta não é HTTP 200), então simplesmente retornamos e saímos. Se for bem sucedido, tentamos carregar o pacote JSON retornado para um dicionário Python. Finalmente, convertemos o dicionário Python com o instrumento, lance / perguntar e timestamp em um TickEvent que é enviado para a fila de eventos:
Agora temos todos os principais componentes no local. O passo final é encerrar tudo o que escrevemos até agora em um programa "principal". O objetivo deste arquivo, conhecido como trading. py, é criar dois segmentos separados, um dos quais executa o manipulador de preços e o outro que administra o manipulador de negociação.
Por que precisamos de dois segmentos separados? Simplificando, estamos executando dois pedaços de código "separados", ambos em execução contínua. Se formássemos um programa não-threaded, o soquete de transmissão usado para as atualizações de preços nunca mais "liberaria" de volta para o caminho do código principal e, portanto, nunca realizaríamos nenhuma negociação. Da mesma forma, se corremos o loop de comércio (veja abaixo), nunca retornaríamos o caminho do fluxo para o soquete de transmissão de preços. Portanto, precisamos de múltiplos tópicos, um para cada componente, para que eles possam ser realizados de forma independente. Ambos se comunicarão entre si através da fila de eventos.
Vamos examinar isso um pouco mais. Criamos dois segmentos separados com as seguintes linhas:
Passamos o nome da função ou do método para o argumento de palavra-chave alvo e passamos uma iterável (como uma lista ou uma tupla) para o argumento de palavras-chave args, que passa esses argumentos para o método / função real.
Finalmente, começamos os dois tópicos com as seguintes linhas:
Assim, somos capazes de executar dois, efetivamente infinitos looping, segmentos de código independentemente, que ambos se comunicam através da fila de eventos. Observe que a biblioteca de threading do Python não produz um ambiente multi-core multi-core real devido à implementação do CPython do Python e do Bloqueio do Intérprete Global (GIL). Se você quiser ler mais sobre multithreading no Python, veja este artigo.
Vamos examinar o resto do código em detalhes. Em primeiro lugar, importamos todas as bibliotecas necessárias, incluindo Fila, encadeamento e tempo. Em seguida, importamos todos os arquivos de código acima. Pessoalmente, eu prefiro capitalizar quaisquer configurações, o que é um hábito que eu tirei do trabalho com o Django!
Depois disso, definimos a função comercial, que foi explicada em pseudocódigo Python acima. Um loop while infinito é executado (enquanto True:) que pesquisa continuamente a partir da fila de eventos e apenas ignora o loop se ele for encontrado vazio. Se um evento for encontrado, então é um TickEvent ou um OrderEvent e, em seguida, o componente apropriado é chamado para executá-lo. Nesse caso, é uma estratégia ou um manipulador de execução. O loop, em seguida, simplesmente dorme para "heartbeat" segundos (neste caso, 0,5 segundos) e continua.
Finalmente, definimos o ponto de entrada principal do código na função __main__. É bem comentado abaixo, mas vou resumir aqui. Em essência, instanciamos a fila de eventos e definimos os instrumentos / unidades. Em seguida, criamos a classe de transmissão de preços StreamingForexPrices e, posteriormente, o processador de execução Execução. Ambos recebem os detalhes de autenticação necessários fornecidos pela OANDA ao criar uma conta.
Em seguida, criamos a instância TestRandomStrategy. Finalmente, definimos os dois tópicos e depois os iniciamos:
Para executar o código, você simplesmente precisa colocar todos os arquivos no mesmo diretório e chamar o seguinte no terminal:
Note-se que, para parar o código nesta fase, é necessária uma dura matança do processo Python, através de "Ctrl-Z" ou equivalente! Eu não adicionei um tópico adicional para lidar com a procura do sys. exit () que seria necessário para parar o código com segurança. Uma maneira potencial de parar o código em uma máquina Ubuntu / Linux é digitar:
E depois passar a saída deste (um número de processo) para o seguinte:
Onde PROCESS_ID deve ser substituído pela saída de pgrep. Observe que esta não é particularmente boa prática!
Em artigos posteriores, estaremos criando um mecanismo de parada / início mais sofisticado que faz uso da supervisão do processo do Ubuntu para que o sistema comercial seja executado 24/7.
A saída após 30 segundos ou mais, dependendo da hora do dia em relação ao horário de negociação principal para EUR / USD, para o código acima, é dada abaixo:
As primeiras cinco linhas mostram os dados de marca JSON retornados de OANDA com os preços de lances / pedidos. Posteriormente, você pode ver a ordem de execução! saída, bem como a resposta JSON retornou da OANDA confirmando a abertura de um comércio de compra por 10.000 unidades de EUR / USD e o preço alcançado em.
Isso continuará funcionando indefinidamente até você matar o programa com um comando "Ctrl-Z" ou similar.
Qual é o próximo?
Em artigos posteriores, vamos realizar algumas melhorias tão necessárias, incluindo:
Estratégias reais - Estratégias forex adequadas que geram sinais lucrativos. Infraestrutura de produção - Implementação de servidor remoto e sistema de comércio monitorado 24/7, com capacidade de parada / início. Gerenciamento de portfólio e risco - Carteira e sobreposições de risco para todas as encomendas sugeridas da estratégia. Múltiplas estratégias - Construindo um portfólio de estratégias que se integram na sobreposição de gerenciamento de riscos.
Tal como acontece com o backtester baseado em eventos de ações, também precisamos criar um módulo forex backtesting. Isso nos permitirá realizar pesquisas rápidas e facilitar a implantação de estratégias.
settings. py (lembre-se de alterar ACCOUNT_ID e ACCESS_TOKEN!):
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Forex robot python

This tutorial series covers a more basic version of programming robotics with Python and the Raspberry Pi, using the GoPiGo framework. The idea of the GoPiGo framework for robotics is to get you up and running as fast, and as simply, as possible. With the GoPiGo, you can build your robot in about 10 minutes, and you're ready to begin programming it.
Not only is building it a breeze, you can also program on top of the GoPiGo software that is already provided to you. In our previous, more challenging, Programming with the Raspberry Pi and Python tutorial series , we found that we not only needed to build our robot, but we also had to work directly with the IO pins on the Raspberry Pi, and the H-bridge, sending various signal patterns to achieve different results with motors, for example. This proved tedious and challenging for some. The GoPiGo simplifies that for us, and all we need to program to make our robot go forward is fwd() . Of course, if you would still like to see how the forward function works, you can still peak into the gopigo. py script, and tinker if you so chose.
While you can initially use the GoPiGo software to get you running as quick as possible, you can continue the challenge by writing your own software, as well as by connecting various sensors. For us, we're going to first create a simple remote-control script for our robot, and then we'll make it autonomous. We will use the distance sensor to make sure we aren't slamming into walls, and then we'll use the camera so that we can initially see what our robot is doing, and then we'll even get our feet wet with a little bit of OpenCV and face detection!
If that all sounds interesting to you, stick around! First, we're going to need the supply list.