Devisenhandel Api Python

OANDA API Code-Beispiele Was kann ich bauen OANDA ist ein führender Forex-Broker, mit dem Sie über 90 Währungspaare, Metalle und CFDs handeln können. Alles, was Sie fragen, ist live und in Echtzeit. Die einzige Grenze ist Ihre Phantasie. Wenn Sie eine Idee für ein Produkt oder eine Firma haben, die auf unserer Plattform aufgebaut wird, möchten wir helfen Sie könnten: Schreiben Sie automatisierte Handelsstrategien in jeder Programmiersprache Erstellen Sie einen Service, der Wechselkurse für eCommerce-Unternehmen bietet Starten Sie ein Geschäft zur Absicherung von Währungsrisiken für andere Unternehmen Implementieren Sie Hochfrequenz-Handelsalgorithmen, die Geld verdienen, während Sie schlafen Erstellen Sie einen Chart-Chat-Dienst, der unsere Diagrammdaten mit der StockTwits-API verknüpft Download Handelskontoverlauf zur Generierung von Leistungsberichten und Handelsanalysen Beispielprogramme Streaming-Preise Beispiele Streaming-Ereignisse Beispiele Sprache API-Wrapper Referenzimplementierung OAuth Proben von Drittanbietern Proben OANDA Ruby-Wrapper - vorgelegt von Nukeproof Matlab REST Wrapper - vorgelegt von tradeasystems OTest (C unter Windows) - eingereicht von StevenABrown OANDA für Go (Programmiersprache Go) - eingereicht von Santegoeds OANDA Adapter - Node. js Adapter für OANDAs REST und Streaming-API - eingereicht von Cloud9Trader OANDAWrap - Php-Schnittstelle für Oanda API - eingereicht von tavurth ARGO - Argo ist ein Open-Source-Trading-Plattform, direkt mit OANDA durch die mächtige API verbindet Handelsstrategien zu entwickeln - vorgelegt von albertosantini pyoanda - Python-Bibliothek Dass Wanda Oanda API. Errichtet auf die Anforderungen, seine einfach zu bedienen und macht Sinn. - Von toloco morgentau eingereicht - Schnittstelle zum oanda REST-API mit Ruby von Morgentau Scalanda - ScalaAkka Wrapper für Oanda REST und Stream-API - vorgelegt von msilb Akka-Handel - Scala Backtesting Oanda REST API Handelsrahmen oben auf AkkaSpray gebaut - vorgelegt von msilb cloanda - Ein Wrapper-Verschluss für OANDA REST-API - vorgelegt von yellowbean oanda-rest-java - OANDA REST-API-Wrapper für Java - vorgelegt von rabun oanda-rest-cs - OANDA REST-API-Wrapper für C - vorgelegt von rabun ROandaAPI - OANDA REST-API Wrapper für R - vorgelegt von FranciscoME QuinnSys-OAPI - Matlab OANDA REST-Wrapper-API - eingereicht von QuinnSys Jede auf dieser Website Code von Drittanbietern Probe (die Software) entwickelt wird getrennt von Drittanbietern (zB OANDA API-Kunden) von Oanda Corporation Und ihren verbundenen Unternehmen (OANDA). OANDA übernimmt keine Garantie oder Gewährleistung, weder ausdrücklich noch stillschweigend, in Bezug auf die Software - oder Software-Merkmale, einschließlich ihrer Qualität, Leistung, Markttauglichkeit, Eignung, Eignung für einen bestimmten Zweck oder dass sie fehlerfrei sind Händler oder Investor und möchten eine Reihe von quantitativen Handelsfähigkeiten zu erwerben, sind Sie an der richtigen Stelle. Der Handel mit Python-Kurs wird Ihnen die besten Werkzeuge und Praktiken für quantitative Handelsforschung, einschließlich Funktionen und Skripte von Experten quantitative Händler geschrieben. Der Kurs bietet Ihnen maximale Wirkung für Ihre investierte Zeit und Geld. Es konzentriert sich auf die praktische Anwendung der Programmierung auf den Handel anstelle der theoretischen Informatik. Der Kurs zahlt sich schnell aus, indem Sie Zeit in der manuellen Verarbeitung von Daten sparen. Sie verbringen mehr Zeit mit der Recherche Ihrer Strategie und der Umsetzung profitabler Geschäfte. Kursübersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Instrument für den quantitativen Handel ist. Wir beginnen mit der Einrichtung einer Entwicklungsumgebung und stellen Ihnen dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vor. Teil 2: Handhabung der Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten. Lesen und Schreiben mehrerer Datenformate einschließlich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Forschungsstrategien Erlernen Sie, PL und begleitende Leistungsmetriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Aufbau einer Trading-Strategie und Optimierung ihrer Performance. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil ist um Interactive Brokers API zentriert. Sie erfahren, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Aufträge abgeben können. Viele Beispiel-Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktivem Code wie diesem enthalten. Sie können lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es zu Ihren eigenen Vorlieben ändern. Es wird ein guter Ausgangspunkt für das Schreiben Ihrer eigenen Strategien Während einige Themen ausführlich erklärt werden, um Ihnen helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal Ihre eigenen Low-Level-Code schreiben, weil der Unterstützung durch bestehende offen - Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel der Funktionalität, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktionen und wird im gesamten Kurs verwendet werden. Pandas wird Sie mit all der Heavy-Heaviness-Power in Daten-Crunching benötigt. Der gesamte Code ist unter der BSD-Lizenz zur Verfügung gestellt, so dass seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Frühjahr 2013 statt, das ist, was die Schüler zu sagen: Matej gut gestalteten Kurs und gute Trainer. Definitiv wert sein Preis und meine Zeit Lave Jev offensichtlich kannte seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev läuft etwas wie dieses wieder, Ill der erste sein, um sich anzumelden. John Phillips Ihr Kurs hat mich wirklich Sprung begonnen python für Lager-Systemanalyse. Using Python, IBPy und die Interactive Brokers API zu automatisieren Trades Eine Weile zurück haben wir diskutiert, wie die Einrichtung eines Interactive Brokers Demo-Konto. Interactive Brokers ist einer der Hauptvermittler, die von den Handel algorithmischen Handelern wegen seiner verhältnismäßig niedrigen minimalen Kontostandanforderungen (10.000 USD) und (relativ) einfacher API benutzt werden. In diesem Artikel werden wir ein Demo-Konto verwenden, um Trades gegen die Interactive Brokers API, über Python und das IBPy-Plugin zu automatisieren. Disclosure: Ich habe keine Verbindung mit Interactive Brokers. Ich habe sie vorher in einem professionellen Fonds-Kontext verwendet und als solche bin vertraut mit ihrer Software. Die interaktive Broker API Interactive Brokers ist ein großes Unternehmen und als solches für eine breite Palette von Händlern, von diskretionären Einzelhandel zu automatisierten institutionellen. Dies hat ihre GUI-Schnittstelle, Trader Workstation (TWS) geführt, um eine beträchtliche Menge an Glocken und Pfeifen zu besitzen. Zusätzlich zu TWS gibt es auch eine leichte Komponente namens IB Gateway, die den gleichen Zugang zu den IB-Servern bietet, allerdings ohne die zusätzliche Funktionalität der GUI. Für unsere automatisierten Handelszwecke brauchen wir eigentlich nicht die TWS-GUI, aber ich denke für dieses Tutorial ist es demonstrativ, es zu nutzen. Die zugrundeliegende Architektur basiert auf einem Client-Server-Modell, das sowohl Ausführungs - als auch Marktdaten-Feeds (historisch und real-time) über eine API anbietet. Es ist diese API, die wir in diesem Tutorial nutzen werden, um automatisierte Bestellungen über IBPy zu senden. IBPy wurde geschrieben, um die native Java-API zu wickeln und machen es einfach, von Python aufzurufen. Die beiden Hauptbibliotheken, die wir in IBPy interessieren, sind ib. ext und ib. opt. Letzteres ist höheres Niveau und nutzt Funktionalität in ersterem. In der folgenden Implementierung werden wir ein extrem einfaches Beispiel erstellen, das einfach einen einzelnen Marktauftrag sendet, um 100 Einheiten von Google-Aktien zu kaufen, und zwar mittels Smart Order Routing. Letzteres soll den besten Preis in der Praxis erreichen, obwohl er in bestimmten Situationen suboptimal sein kann. Für die Zwecke dieses Tutorials genügt es jedoch. Implementierung in Python Bevor wir beginnen, ist es notwendig, die Schritte im vorherigen Tutorial zur Einrichtung eines Interactive Brokers-Kontos befolgt zu haben. Darüber hinaus ist es notwendig, einen vorherigen Python-Arbeitsbereich zu haben, damit wir IBPy installieren können. Die es Ihnen ermöglichen, andere Aspekte Ihres Codes zusammen zu binden. Das Tutorial zum Installieren einer Python-Forschungsumgebung wird den erforderlichen Arbeitsbereich erstellen. IBPy installieren IBPy ist ein Python-Wrapper, der um die Java-basierte Interactive Brokers API geschrieben wurde. Es macht die Entwicklung von algorithmischen Handelssysteme in Python etwas weniger problematisch. Es wird als Grundlage für alle nachfolgende Kommunikation mit Interactive Brokern verwendet, bis wir das FIX-Protokoll zu einem späteren Zeitpunkt berücksichtigen. Da IBPy auf GitHub als Git-Repository verwaltet wird, müssen wir git installieren. Auf einem Ubuntu-System wird dies behandelt: Sobald Sie git installiert haben, können Sie ein Unterverzeichnis erstellen, um IBPy zu speichern. Auf meinem System habe ich es einfach unter meinem Home-Verzeichnis platziert: Der nächste Schritt ist, IBPy via git clone herunterzuladen: Stellen Sie sicher, dass Sie das IbPy-Verzeichnis eingeben und mit der bevorzugten virtuellen Python-Umgebung installieren: Damit ist die Installation von IBPy abgeschlossen. Der nächste Schritt ist, TWS zu öffnen (wie im vorherigen Tutorial beschrieben). Automatisierter Handel Der folgende Code demonstriert einen extrem einfachen API-basierten Auftragsmechanismus. Der Code ist weit von der Produktion fertig, aber es zeigt die wesentliche Funktionalität der Interactive Brokers API und wie es für die Ausführung der Bestellung verwendet werden. Der folgende Code sollte sich in der Datei ibapidemo. py befinden. Der erste Schritt besteht darin, die Objekte Contract und Order aus der untergeordneten Bibliothek ib. ext zu importieren. Darüber hinaus importieren wir die Connection - und Message-Objekte aus der ib. opt Bibliothek: IB bietet uns die Möglichkeit, Fehler und Serverreaktionen durch einen Callback-Mechanismus zu behandeln. Die beiden folgenden Funktionen dienen dazu, den Inhalt der vom Server zurückgegebenen Nachrichten auszudrucken. Ein ausgeklügelteres Produktionssystem müsste eine Logik implementieren, um einen kontinuierlichen Betrieb des Systems im Falle eines außergewöhnlichen Verhaltens zu gewährleisten: Die folgenden beiden Funktionen wickeln die Erzeugung der Vertrags - und Auftragsobjekte mit ihren jeweiligen Parametern um. Die Funktionsdokumente beschreiben jeden Parameter einzeln: Die Hauptfunktion erzeugt zunächst ein Verbindungsobjekt zu Trader Workstation, das für den zu funktionierenden Code ausgeführt werden muss. Die Fehler - und Antworthandlerfunktionen werden dann mit dem Verbindungsobjekt registriert. Anschließend wird eine Ordnungsvariable definiert. In einem Produktionssystem muss dies für jede Trade-Reihenfolge erhöht werden. Die nächsten Schritte sind, einen Vertrag und einen Auftrag zu schaffen, der einen Marktauftrag zum Kauf von 100 Einheiten Google-Aktien darstellt. Die letzte Aufgabe ist es, diese Reihenfolge über die Methode placeOrder des Connection-Objekts zu platzieren. Wir trennen dann von TWS: Der letzte Schritt ist, den Code auszuführen: Sofort sieht man, dass sich die API-Registerkarte in der Trader Workstation öffnet und die Marktordnung so zeigt, dass man 100 Aktien von Google weit gehen kann Können wir die Google-Position sehen. Sie werden auch eine Forex-Position in der Liste notieren, die nicht von mir selbst generiert wurde. Ich kann nur annehmen, dass entweder das IB-Demo-Konto auf irgendeine Art und Weise (aufgrund der identischen Login-Informationen) geteilt wird oder IB willkürliche Aufträge in das Konto zu machen Es erscheint realistischer. Wenn jemand irgendeinen Einblick in dieses Verhalten hat, wäre ich fasziniert, mehr zu lernen: Dies ist die grundlegendste Form der automatisierten Ausführung, die wir betrachten könnten. In den folgenden Artikeln werden wir eine robustere ereignisorientierte Architektur konstruieren, die realistische Handelsstrategien verarbeiten kann. Klicken Sie unten, um mehr darüber zu erfahren. Die Informationen auf dieser Website ist die Meinung der einzelnen Autoren auf der Grundlage ihrer persönlichen Beobachtung, Forschung und jahrelange Erfahrung. Der Herausgeber und seine Autoren sind nicht registrierte Anlageberater, Rechtsanwälte, CPAs oder andere Finanzdienstleister und machen keine Rechts-, Steuer-, Rechnungswesen, Anlageberatung oder andere professionelle Dienstleistungen. Die Informationen, die von dieser Web site angeboten werden, sind nur allgemeine Ausbildung. Weil jeder Einzelne sachliche Situation anders ist, sollte der Leser seinen persönlichen Berater suchen. 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