python程序化交易接口(python 程序化交易)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于python程序化交易接口的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具,一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
只需要输入关键词,就能返回你想要的内容,有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器
本文目录:
现在股票可以程序化交易吗?行吗?
程序化交易是什么,顾名思义,就是用程序编程去实现交易进行标的买卖,跟量化交易的定义其实不太一样。在中国,期货那端来说,接口都是公开的,懂编程的人实现下单难度应该不是很大,而在A股市场,目前证监会是不允许行情转发到机房外,也不允许券商开放接口给个人。对于很多人来说,需求更加大的应该是A股的程序化交易。简单来说下,A股的程序化交易主要分2类,一类是根据券商提供的平台实现程序化交易,如宽睿系统、国信TS、中信CATS、恒生PB、中泰XTP等,在这类系统平台上开发策略实现程序化交易合法合规;另一类自然是自己搭建平台,当然这个难度很大,首先数据源就是一个难题,采集好数据后,其次是搭建平台,再次是开发策略,最后是实现交易下单,但是实现下单又涉及券商下单接口,又是一个难题。当然,最近2年,出现了很多在线的python开发平台可以用来模拟策略,比如米筐、聚宽等,可以用来开发简单的中低频策略。综合来说,不是太建议个人自己搭建一个平台来实现程序化交易,工作量太大,不是靠个人可以搞定的。python开发EA外汇交易怎么开发
1.首先,你要有一个EA,必须要有以ex4为扩展名的,如果只有mq4文件的话,就要用MetaTrader自带的编辑器MetaEditor打开,将mq4通过编译(compile)并且要不出现错误,才能在原存放mq4的文件夹下面得到一个同名的ex4文件。2.将这个ex4文件复制到MetaTrader 4所在的文件夹下面的experts文件夹下,比如:D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts,关闭并重新打开MetaTrader 4。
3.在“导航”下面的“智能交易系统”下面右键点击你想要使用的EA。
拓展资料:
1、 对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者,最大会立即遇到的困难是,mt5 现在还没有提供 python 可以调用 mt5 backtest 的接口,也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的,只能另外再找 python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。 复盘不是只有验证策略的有效性,也扮演调试策略参数的重要工作,所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。
2、另外在执行速度上,mt5+python ea 的速度自然是无法和纯在 mt5 开发的 ea 相比,这个是实际执行压力测试后得到的结论。因为 mt5+python ea 在调用当前价格和 K 线数据作为信号计算,和调用交易记录,需要透过 mt5 python 官方库与 mt5 建立在本地的一个加密的 socket 连接来作,读写速度自然是比不过 mt5 ea 直接从 mt5 内存读取行情数据和订单信息。虽然 python 是脚本编程语言,与其他编译型的编程语言程序比自然是不快,但是对于 ea 的应用,这样的慢是不太感受的到,可以直接感受到与相同 mt5 ea 的慢,主要是慢在与 mt5 间的大量数据传送和 io 读写差异上,尤其是连续调用行情数据比较多时,这样的速度差异就相当明显了。
3、这还是有优化方式的,可以仿 mql5 指标对于初始和后续的行情读取,采取精简量的读取方式。 既然有这些缺点,在 mt5 开发 python ea 还是在有些领域有不可替代的优点,所以 metaquotes 才会在 2020 年最终还是把 python 接口和函数库提供出来。因为现在许多衍生性交易平台都已经具备了 python api,而经过这些年,python 已经成为量化交易程序最有人气的编程语言,这也让许多交易团队在建构量化交易的环境,会优先考虑 python。 另外在人工智能的量化交易,python 的机器学习和统计数组处理的第三方库大概是最丰富的编程语言。对于交易策略里有用到 tensorflow 这类机器学习库,使用 python 来开发自动交易程序是最佳的选择。 mt5 或是 mt4 ea 受限于当时 metaquotes 自定的限制,只能作单线程运行,当同时触发事件函数如 OnTimer OnTick OnChartEvent,mt5 底层会作互斥锁限制一个线程运行。
操作环境: 浏览器 电脑端:macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131
中国的 Python 量化交易工具链有哪些
万得的Python API,可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推)同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花顺的服务态度很好(用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案)
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API(可以用来接国信、方正的FIX接口)
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(量化分析)
IPyhon/Spyder(适合做量化分析的IDE环境)
Zipline(策略开发回测)
TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据,包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费,简洁易用,API设计得非常友好,提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据(取决于网站更新速度,同事经验大约是15秒),一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
恒生电子的量化赢家平台,提供Python接口,链接我点进去后没看到具体的使用教程,希望回头补一下。
米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API,后来也支持了Python,期待2016有新的突破。
怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序?
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝,国信,兴业这样愿意给接口的券商,但貌似开户费很高才给这权利,而且只有lts,ctp这样的c++接口,没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口,支持部分券商,但也贵,几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法,很复杂的,就是模拟键盘鼠标去操作一些软件,比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改,不过T+1的规则下,预测准确率的重要性高于交易的及时性,花功夫做数据分析就好,交易就人工完成吧
以上就是关于python程序化交易接口相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
推荐阅读: