Python Forex Quotes

Kalau-kalau Anda ingin menarik data dari Yahoo. Berikut adalah fungsi yang sederhana. Ini tidak mengikis data dari halaman normal. Saya pikir saya memiliki tautan ke halaman yang menjelaskan hal ini di komentar, tapi saya tidak melihatnya sekarang - ada string ajaib yang ditambahkan ke URL untuk meminta kolom tertentu. Di sini, saya menemukan link yang menggambarkan string ajaib: cliffngana13 menjawab 23 Feb 11 at 16:11 Ada juga data fetcher Yahoo yang dibangun di perpustakaan Python Pandas (link) (dan data Federal Reserve dan FamaFrench juga disertakan). Spesifikasi saat ini mungkin menjadi tidak berlaku lagi untuk sistem kueri data yang lebih kuat, namun menurut saya Panda adalah cara untuk mencari barang ini. Ndash ely Jul 27 12 at 17:24 Saya sarankan menggunakan HTMLParser untuk mendapatkan nilai dari tag meta tempat google di html-nya Dengan kode seperti ini: jawab Apr 9 14 at 17:40 Selain itu sebaiknya Anda mencari beberapa web lagi. Layanan yang menyediakan data dalam format JSON. Jika tidak, Anda harus menerapkan parsing dll sendiri. Screenscrapping yahoo karena mendapatkan saham tidak mungkin jalan yang benar menuju sukses. Jawab 22 Feb 11 11:43 Anda bisa mulai dengan melihat Google Finance APIs. Walaupun saya tidak melihat Python API atau wrapper. Sepertinya satu-satunya pilihan untuk mengakses data secara langsung adalah Java dan JavaScript. Anda juga dapat menggunakan cURL jika Anda mengenalnya dan tersedia di sistem Anda. Jawab 22 Feb 11 jam 17:45 Tempat lain yang bagus untuk memulai adalah API Google Finances sendiri: code. googleapisfinance Anda dapat melihat gadget keuangan mereka untuk beberapa kode contoh. Jawab 22 Feb 11 jam 17:46 Hanya untuk menghemat klik, API Google Finance sudah tidak tersedia lagi39. Ndash RolfBly 21 Jan 20:44 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, IncLearn Quant skills Jika Anda seorang trader atau investor dan ingin memperoleh seperangkat keterampilan trading kuantitatif, Anda berada di tempat yang tepat. Kursus Trading With Python akan memberi Anda alat dan praktik terbaik untuk riset perdagangan kuantitatif, termasuk fungsi dan skrip yang ditulis oleh pedagang kuantitatif ahli. Kursus ini memberi Anda dampak maksimal bagi waktu dan uang Anda yang diinvestasikan. Ini berfokus pada aplikasi pemrograman praktis untuk perdagangan daripada ilmu komputer teoritis. Kursus akan membayar sendiri dengan cepat dengan menghemat waktu Anda dalam pemrosesan data secara manual. Anda akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk meneliti strategi Anda dan menerapkan perdagangan yang menguntungkan. Ikhtisar kursus Bagian 1: Dasar-dasar Anda akan belajar mengapa Python adalah alat yang ideal untuk perdagangan kuantitatif. Kita akan mulai dengan mendirikan lingkungan pengembangan dan kemudian akan mengenalkan Anda ke perpustakaan ilmiah. Bagian 2: Menangani data Pelajari bagaimana mendapatkan data dari berbagai sumber gratis seperti Yahoo Finance, CBOE dan situs lainnya. Membaca dan menulis beberapa format data termasuk file CSV dan Excel. Bagian 3: Meneliti strategi Belajar menghitung PL dan metrik kinerja yang menyertainya seperti Sharpe and Drawdown. Bangun strategi trading dan optimalkan kinerjanya. Beberapa contoh strategi dibahas di bagian ini. Bagian 4: Going live Bagian ini berpusat di seputar Interactive Brokers API. Anda akan belajar bagaimana mendapatkan data saham realtime dan memesan langsung. Banyak contoh kode Materi kursus terdiri dari notebook yang berisi teks bersama dengan kode interaktif seperti ini. Anda akan bisa belajar dengan berinteraksi dengan kode dan memodifikasi sesuai keinginan anda. Ini akan menjadi titik awal yang bagus untuk menulis strategi Anda sendiri. Sementara beberapa topik dijelaskan dengan sangat rinci untuk membantu Anda memahami konsep dasarnya, dalam kebanyakan kasus Anda bahkan tidak perlu menulis kode tingkat rendah Anda sendiri, karena didukung oleh yang sudah ada - pustaka sumber. Perpustakaan TradingWithPython menggabungkan sebagian besar fungsi yang dibahas dalam kursus ini sebagai fungsi siap pakai dan akan digunakan sepanjang kursus. Pandas akan memberi Anda semua daya angkat berat yang dibutuhkan dalam penghitungan data. Semua kode diberikan dengan lisensi BSD, yang memungkinkan penggunaannya dalam aplikasi komersial Rating kursus Seorang pilot kursus diadakan pada musim semi tahun 2013, inilah yang para siswa katakan: Matej dirancang dengan baik dan pelatih yang baik. Pasti harganya mahal dan waktuku Lave Jev jelas tahu barangnya. Kedalaman cakupannya sempurna. Jika Jev menjalankan hal seperti ini lagi, jadilah yang pertama mendaftar. John Phillips Kursus Anda benar-benar membuat saya melompat mulai mempertimbangkan python untuk analisis sistem stok. Saya cukup baru mengenal python Saya telah membuat sebuah naskah sederhana yang mengimpor umpan harga dari mt4 Ide proyek saya adalah mengubah ini menjadi semacam indikator probabilitas, yaitu Memberikan probabilitas, selain itu bid dan ask, misalnya: dan probabilitasnya berubah dalam periode tertentu, yaitu misalnya periode 1 jam, jadi setiap jam akan memberikan probabilitas baru dari arahnya yaitu mencari dua pola: A, B , Pola A mewakili pola bullish Pola B merupakan pola bearish yang pada dasarnya mencari seberapa kuat probabilitas A atau B reoccurring keluar dari dua yang memiliki kesempatan lebih tinggi untuk reoccurring, Di sinilah saya terjebak Saya tidak tahu bagaimana cara meletakkannya. Itu bersama. Inilah yang saya punya sejauh ini: Berikut ini adalah skrip harga MT4 saya sendiri: T: Bagaimana cara menggabungkannya? J: Miliki Rencana Realistis - paling baik sebelum menempatkan uang di atas meja. Itu bisa menyelamatkan Anda dari mulai melakukan omong kosong atau dari target sasaran yang tidak realistis. Tidak ada yang akan dirugikan, jika rencananya adalah dokumen kerja pertama yang diuraikan dan disepakati oleh semua pihak yang terlibat mengenai BAGAIMANA visi mengganggu yang baru dan keren AKAN DIBUAT. Atur pekerjaan lebih lanjut Anda dalam langkah-langkah selalu menambahkan kontrol anggaran, baik itu dalam perjalanan atau k. Seseorang bersedia membelanjakan barang. Kita harus bisa menentukan kelayakan dan kemampuan bertahan dari gagasan keren keren. Rencanakan dengan hati-hati di dalam fase utama, baik di sisi MQL45, python dan komponen lainnya: Perincian X tentang Arsitektur Integrasi Sistem, Perancangan Model Integrasi, Perumpamaan tentang Prototipe Model Integrasi, Perancangan Model Integrasi, perampokan pada Integrasi Model Release, W manweeks pada Integration Model Production Ecosystem S manweeks on Design Cycles untuk menemukan Model Prediksi Terbaik T manweeks pada Siklus Desain untuk menemukan Strategi Trading yang baik untuk Prediksi Item yang tidak boleh dilupakan dalam keputusan arsitektur awal: 0) Lupakan untuk menggunakan Contoh MQL45 Anda menempatkan diri pada risiko menjadi pertempuran domain sub-milidetik dengan ratusan juta USD dalam pertarungan dan gerak 1) Lupakan untuk menggunakan Custom Indicator di MQL45 Terminal MetaTrader (pemblokiran) 2) Lupakan untuk menggunakan integrasi DDE, beberapa OS tidak mendukungnya sama sekali. 3) Lupakan untuk menggunakan panda (bahkan untuk prototip model AIML) karena banyak nanodetik dalam proses ML, panda adalah mainan yang hebat, tapi tidak untuk kinerja kebutuhan dunia nyata untuk tuning model ML. 4) Lupakan untuk menggunakan logika start-end, mesin AIML harus terpisah, agar dapat melatih secara efisien kemampuan generalisasi terbaiknya di ruang negara HyperPARAM yang luas. Untuk m dalam model: bisa di kode sumber, tapi tidak pada kenyataannya. Satu instrumen mungkin mengambil (dan memang memakan) sekitar beberapa puluh lelehan CPU-coredays dalam pengoptimalan parameter pada perangkat keras COTS, jadi berhitung dengan angka realistis di sini, untuk penganggaran yang tepat dari setiap siklus ST. Pokoknya Program Pintar, jika disetujui layak secara finansial. Semoga seperti posting lain pada MT4-AIML-latency rendah-integrasi untuk perdagangan algoritmik.