私はママのアルゴトレーダーです。仮説をテストし、戦闘モードで起動するための無料のフレームワークを探しています（Python）

以前に株式市場と何か関係があると仮定します。 または、1つを持っていないので、ホットな（しかし最近数ヶ月ですでに著しく冷やされています...）暗号通貨のテーマに夢中になりました。 また、さらに進んで、フライトの「手動制御」はすでに効果がないと判断したとします。また、明るいアイデアを自動化し、猿をより技術的なものに変える必要があると仮定します。 まさにこの時点で、記事で説明したい質問が始まります。つまり、取引のアイデアをバックテストするための既製のソリューションはありますか（無料が望ましい）、履歴データを取得する場所（理想的には無料）、そしてこのすべてを後でどうするか、つまり バックテストで正常にテストされた自動取引システムの戦闘開始のソリューションは何ですか？ 1つと2つに注意してください。この記事はPythonベースのライブラリとシステム向けに書かれています。他の言語のアクセシビリティがどのように関係するか判断できません。 外国市場および/または暗号通貨が優先されます;また、ロシアの株式市場にどのように適用できるかを判断することも想定していません。









この資料は網羅的なガイドまたはレビューではなく、個人用の通常の作業アセンブリの実用的な検索に続いて作業アイデアを交換する提案です。 単純な取引戦略（運動量取引、トレンドフォローなど）でさえ自動化する必要に直面して、多くの問題がすぐに発生しました。 必要なものを指摘しましょう：

• 仮説を立ててアルゴリズム化する
• 履歴データで仮説をテストします。 非常に重要な注意：トレーディングシステムのバックテストで使用するために、どの履歴データが「適切」のカテゴリーに入るかを理解する必要があります。 私はこれについて別の記事を書くことを引き受けません（これには必須ですが、パブリックドメインにはこの主題に関する多くの資料があります）、履歴データに関するいくつかの重要な問題の概要を説明します：インデックスから脱落した企業または倒産した企業は考慮されますか？また、配当性（トータルリターン）を考慮に入れるかどうかを考慮して、収益性をどのように考慮するか。 簡潔さを本当におaびしますが、この投稿はまだそれについてではなく、これは包括的なデータ要件のセットではありません。
• テストが成功した場合、仮説を実際の取引口座に転送し、リスク管理、注文管理、リバランス、および結果の評価のシステムに追加する方法。

今こそ、この記事で取り組んでいる「紹介」に関して、 2つの重要な余談をするときです。 1つ目は言語の選択です。多くの人が、トレーディングロボット/自動化トレーディングシステムを作成するためのC＃はPythonよりもはるかに一般的で高速であると言うでしょう。 私は反対することはできませんが、2番目の重要な点を考慮する必要があります-アルゴリズム取引と取引システムの自動化の違いです。 量的取引の実務家との会話から、そして単に発見された理論的資料から、アルゴリズム取引（「高頻度取引（HFT）」の同義語として使用されることが多い）は、速度に基づいて異なる取引所へのデータフローを伴う注文を処理する戦術であると結論付けることができますそれらへのアクセス（およびミリ秒に応じて）があり、C＃のみがタスクに対処できます。 同時に、「ホーム」アルゴリズムトレーダーが追求するタスクについては、Pythonが最も適している可能性があります。これは、ポートフォリオの回転率が1日あたり100％に達しない短期および中期の投機的トレーディングシステムの自動化と注文数および要件を設定したためです。それらの実行速度は、高頻度の取引と短期/中期の自動取引を分離する合理的なしきい値を超えません。



取引システムの評価方法、取引アルゴリズムの作成方法など-これはすべて範囲外であり、それ以外の場合は記事に収まりません。 特定の例を見てみましょう-「移動中の株式：ヘッジファンドの勢い戦略で市場を打ち負かす」という本に記載されているものに基づいた取引システムがあります。 取引戦略はPythonで記述されており、超複雑な要素は含まれていません。 最初に必要なことは、履歴データで戦略をテストする機会です。 ブローカーの選択について議論するのに問題はありません。インタラクティブブローカーのサービスを使用しており、既にPythonのネイティブAPIを持っています。 それでも、有料のデータサブスクリプションを使用してもバックテストの可能性は提供されていません。 バックテストで見つけたものは次のとおりです。



1）誰もが聞いている-Quantopian.com



Python 2.7のみがサポートされ、無料で取引システムを構築およびテストできます。使用する無料の履歴データ（米国株式および先物）があり、オンラインで利用できます。ローカルインストールはできません。 長いレビューを書くことはせず、基本的なレベルでさえ発見された問題領域の概要をすぐに説明します：仲介口座へのリンクの可能性を排除したため、ライブ取引のために開発およびテストされた取引システムを使用することはできません。 これはすぐに制限を課します（制限のいくつかはzipline-liveの解決に役立ちます。詳細は以下を参照してください）。 Quantopianはziplineライブラリに基づいており、さらに、システム内でのみ機能する関数がいくつかあります。そのため、自己記述およびテスト済みのシステムをブローカーから同じネイティブAPIに転送する場合、その半分を書き直さなければなりません。 ziplineベースのコードスニペットの処理方法も決定します。 マイナス（一部のシステムの場合）も動的ティッカーの禁止と見なすことができますが、現時点ではこの論文を詳細なしに残します。



Quantopian（IMHO）の主なプラス（テストおよび履歴データ用の無料システムに加えて）は、非常に活発なコミュニティ、分析に関する多くの投稿、およびシステムの構築の微妙な違いです。 重要：そこにある履歴データはいくつかの問題を考慮に入れています（ライブ企業だけでなく、ドロップアウト、破産などを考慮して過去数年のインデックスのリストを取得することもできます）、分割も考慮され、さらに（！）トータルリターンデータセット、つまり、配当を考慮した収益性指標を使用できます。



2）みんなに聞いてもらいたいが、まだ聞いていない-Backtrader.com



Python 2.7、3.2-3.6がサポートされており、ローカルマシンでのみ使用できます。

ブローカーとの統合があり、このライブラリを使用してシステムを起動して、最小限の統合作業で戦闘に参加できるように思われます。 率直に言って-それは非常に疑わしい、私は生きている例を見ていない、コミュニティはほとんど死んでいる-フォーラムで沈黙があります。 ライブラリの作成者は、Quoraなどのリソースで積極的に宣伝しています。 履歴データがないため、無料のソースを購入または検索する必要がありますが、「生存者」、配当（データに含まれるかどうか）、分割などの問題が始まります。 このライブラリの使用方法について、実際のフィードバックをいただければ幸いです。



3）QuantConnect-quantconnect.com



これは、それぞれPythonをサポートするオンラインプラットフォームであり、データとバックテストの両方を提供し、一般的なブローカーと統合します。 ただし、同時に、インタラクティブブローカーを介して活発に取引できるようにするには、QuantConnectサブスクリプションに月額最低20ドルを支払う必要があり、ブローカーなどからのデータへのサブスクリプションは考慮されていません。

私の主観的な意見は、プラットフォームは絶えず使用するにはあまり便利ではなく、どういうわけかすべてが混雑していて不便であり、さらに有料であることに加えて、元々はC＃で記述されており、Pythonを使用できるようにラッパーを作成しただけです。 そこで、そこでいくつかの戦略をテストしようとしたので、それ以上使用することを拒否しました。 私たちは敬意を払わなければなりません-コミュニティはあまり活発ではありませんが、フォーラムには多くの資料があり、問題はすぐに解決できます。 実際のレビューを共有していただければ幸いです-ユーザーエクスペリエンスがなかったのかもしれません。



4）QuantRocket-quantrocket.com



説明から判断すると、それは単なる「歌」です。 すべてがあります-オンラインとローカルのインストール、バックテスト、ブローカーから収集できる、または自分で提供できる履歴データ（月額9ドル）、ブローカーとの即時統合、および統合は非常に優れているため、何も書き直さないと約束しますあなたはしなければならない...そして、あなたが以前にクォンタピアに夢中になっていて、あなたのジップラインに何かが書かれていたなら、彼らは彼らのプラットフォームと内部ライブラリ（Moonshot）への移行を助け、それは最小限の労力で実装されるブローカーを通じたライブ取引を可能にする...そうでない場合は完璧に聞こえます 「しかし」について-すべてが実際にどうであるかをテストする機会のために少なくとも月額30ドル。 市場への参加を必要としない月があるため（たとえば、市場に参入するためのすべてのフィルターが「まだ座っている」）、仮説をテストするための30ドルの手数料は不当に思えます。 しかし、私は本当のフィードバックに感謝します-誰がそれを試したか、賛否両論など。 もう1つの恥ずかしい点は、プラットフォームとその上でのみ使用されるライブラリへのバインドであり、「切り替えのコスト」の増加を伴います。 明日、30ドルの代わりに、彼らは単純な関税のために150ドルすべてを入れ、あなたはそれを彼らのユニークなMoonshotライブラリに結び付けて、プラットフォームを通して展開します...彼らが言うように、あなたの卵を1つのバスケットに入れます...）



5） ZiplineおよびZipline -live（http： //www.zipline.io、www.zipline-live.io ）



ローカルにインストールされ、ZiplineではPython 2.7および3.5、zipline-liveでは2.7のみで動作します。

私の観察によれば、それは自宅で自動取引システムの愛好家のコミュニティで最も頻繁に使用される大切なバンドルに到達しました。

私たちが持っているもの：Quantopianエンジン（ポイント1を参照）の基礎であるziplineライブラリーと、その弟であるzipline-liveは、インタラクティブブローカーとの統合をサポートし、ziplineを使用して作成されたアルゴリズムを最小限の変更で実行できます。 問題の歴史について簡単に説明します-数年前にクォンタピアンでライブ取引を放棄することを決めたとき、コミュニティは動揺し、水が泡立ち、集団的な努力の結果が生まれました（クワトピアンチームは、非営利ベースでライブライブラリの開発をサポートすると約束しました）。 その後、Zipline-liveは、実際には、Quantopian（またはローカルでzipline）でテストされたシステムをインタラクティブブローカー（統合されているが、番号はない）を介して実際の取引に適応させる唯一の（？）便利な無料（登録なしの）方法になりましたいくつかの重要な、そうではないzipline関数）。 この束について言えること：

• ziplineは、履歴データの信頼できるソースがある場合、またはライブラリに無料で組み込まれているquandlからの十分なデータセットが必要な場合に、ローカルに適しています。 ライブラリはオンラインデータ変換をサポートしていないことを念頭に置いてください。ダウンロードしてバックテストのアップロードを行う必要があります（ ここで詳細を確認できます）。
• 理論上zipline-liveは、IBとの統合が正常に実装され、Quantopianから転送されたアルゴリズムがzipline-liveに実装されていない機能のために重要な処理とトリミングを必要としない場合に適しています。

6） QsTrader-github.com/mhallsmoore/qstrader



これは、ポータルquantstartの作成者、コミュニティ、および教材、講義などのセットからのライブラリです。 ローカルにインストールされ、Python 3以降を使用します。 ブローカーを介した本当の取引機会はありませんが、彼らは追加することを約束します。 パンダ、numpy、scipyなど、通常のData Science Pythonスタックに大きく依存しているため、一度にすべてインストールする必要があります。 このライブラリの有病率を客観的に推定することはできませんでしたが、率直に言って-更新履歴から判断すると、その作業は非アクティブであり、機能は追加されていないため、完全なシステムでは機能しません適切ですが、その使用の結果があり、個人的な意見が形成されている場合-共有、突然、このソリューションは他のものよりも優れています。



7）次に、見つけたライブラリをリストしますが、それらについてはあまり説明できません。 ほとんどの場合、それらはそれらを作成したブログの著者によって排他的にサポートされており、ブローカーと統合する機能はありません。つまり、戦闘で使用する能力がなく、コミュニティがなく、開発のペースが遅いバックテストのみです。 割り当てられたすべてのタスクを満たしていません。



-bt（Pythonのバックテスト）

-pysystemトレード



中間結果を要約すると、主観的な結論を共有します。

• 廃止されたPython 2.7になりつつあるオンラインプラットフォームの使用を気にせず、戦略の対象商品が米国のサイト（およびIBブローカー）の株式/先物である場合、Quantopian + zipline-liveの組み合わせは便利で間違いなく無料です（！）無料の履歴データ（±品質基準を満たす）、仮説をテストするための無料のIDE、および実績を仲介口座と統合し、すべての条項を考慮して戦闘飛行でシステムを起動できるローカルライブラリを受け取ります そして、本明細書に開示されている制限値の組み合わせ。 個人的には、利便性、無料の基本機能、非常に活発なコミュニティのために、このオプションを選択しました。 次の投稿では、モメンタム在庫戦略をローカルマシンでクォンタピアオンラインからzipline-liveにテストおよび転送するのがいかに簡単（または簡単ではない）か、このライブラリのIBの証券会社アカウントとの統合がうまくいくか、そしてネイティブを使用する詳細を共有するIBのPython API。
• 優先順位がローカルインストールであり、システムを完全に制御し、仮説をテストするためにデータバンドルの形式で履歴データをダウンロードする必要がない場合、またはこのデータのソースがある場合、またはクアンドルがない場合は、Zipline + Zipline-liveバンドルが可能なソリューションになります。 IBを介して履歴データ（独自または無料）でローカルマシンでテストされた戦略を実装できます。これらはすべて、指定されたライブラリとPython APIブローカーの機能のフレームワーク内で無料です。

• インタラクティブブローカーで口座を開設できない、または開設したくない場合は、概して、上記のリストの大部分が成功します。 たとえば、QuantConnectは、FX /暗号取引などもサポートする他のブローカーと連携します。 原則として、タスクがブローカーを介してライブトレーディングを実行する必要がない場合、バックテスト用に説明されているすべてのライブラリ/プラットフォームを試して、最も完全にタスクを満たすライブラリ/プラットフォームを選択できます。

PS結論として、プラットフォーム/ライブラリを選択することの重要性は、利便性だけでなく、システムの「スケーラビリティ」でもあることに注意してください。 わかりやすいものを開発し、ziplineでテストしたとしましょう。 次に、彼はAPIを介してブローカーからのバックテストなしでそれを実現することにしました-そして、サンドボックスモードでは考慮しない100万の追加の詳細を開始します-注文の実行方法、異なる取引モードでのシステムの動作、そして四半期報告書などの後にギャップ/トレーディング後のスーパーボルテージセッションがあります...したがって、私の主観的な意見では、バックテストと戦闘中のトレーディングシステムの実装の両方でコードが機能しているアセンブリを選択することが重要です、それは欠陥を解決します、h 両方の品質を向上させます。