파이썬의 금융 기술 분석

Question

파이썬에 사용할 수있는 금융 기술 분석 모듈이 있는지 알고 있습니까? Numpy는 조금 있지만 RSI, Macd, EMA 등과 같은 고전적인 기술 지표를 찾고 있습니다. 그들이 모듈의 일부로 존재하는지 궁금해하고있었습니다.

Answer 1

다음은 몇 가지 생각입니다 ... 재정 계산을 위해 Numpy, Scipy 및 Matplotlib 만 사용했습니다.

• py-fi - 아주 기본적인 금융 기능
• fin2py - 금융 도구
• Numpy/Scipy은 - 플로팅 재무 함수
• RPy
- - 통계 기본의 모든
• Matplotlib을 포함 R 수 사용에 파이썬 인터페이스 R 라이브러리 중
• ystockquote - 야후! 용 Python API 증권 데이터
• QuantLib - 오픈 소스 라이브러리
• PyFinancial (아마도 파이썬 바인딩이) -
• PyMacLab 스페인어
에서 문서를 - "역동적 인 거시 경제학의 연구를 수행하기위한 유용한 클래스의 시리즈"
• TSDB - 대량 저장 시간의 일련의 데이터
• PyVol - 금융 시계열의 변동성 추정

Answer 2

TA-Lib - 표시기 라이브러리. How to compile for Python

Answer 3

에도 Computational Finnance Course이 있습니다.

그들은 QSTK (QuantSoftware ToolKit)이라는 Python 오픈 소스 라이브러리를 사용합니다. 그들은 wiki 페이지에 tutorials의 무리가 있으며 자세히 알아 보려면 언제든지 과정을 수강 할 수 있습니다.

QSToolKit (QSTK) 포트폴리오 구축 및 관리를 지원하기위한 파이썬 기반의 오픈 소스 소프트웨어 프레임 워크 입니다 :

편의를 위해 나는 아래의 위키 페이지에서 설명을 복사. 우리는 주로 금융 학생을위한 QSToolKit을 구축하고 있으며, 프로그래밍 경험이있는 학생 및 정량 분석가를 계산합니다. 은 데스크톱 앱 거래 플랫폼으로 사용해서는 안됩니다. 대신 모델링, 테스트 및 거래의 워크 플로를 지원하는 소프트웨어 인프라라고 생각하십시오. QSTK의

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK. 
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide. 

주요 구성 요소는 다음과 같습니다

- Data: A data access package that enables fast reading of 
    historical data (qstkutil.DataAccess). 
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
    evaluation of equity data. 
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library. 
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler. 
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
    that includes transaction cost modeling. 

Answer 4

당신은 유용한 기술적 지표이 저장소를 찾을 수 있습니다.도서관은 유명한 탈 리브 라이브러리와 유사하게 작동하고, 높고 낮은 벡터를 보내 예를 들어, 당신이 최고 고, 가장 낮은 표시를 사용할 수 있습니다

talibextensions

, 탈레반에 구현되지 않은 지표를 포함 (저장소에서 테스트에서 추출)

from indicators import TalibExtension 
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);