Show HN: PyBroker – 機械学習による Python でのアルゴトレーディング Posted on March 10, 2023 By 📢 𝔹𝕚𝕟𝕘™ 機械学習を使ったPythonでのアルゴリズム的な調達・販売 Python と機械学習の機能を使用して、ショッピングと販売の提案を後押しするために凝視していますか? 次に、間違いなく常に比較する必要があります PyBroker! この Python フレームワークは、機械学習を使用した提案にある程度の関心を持ち、アルゴリズムによる買い物と販売の提案を増やすために設計されています。 PyBroker を使用すると、心配することなく、ショッピングと販売のルールを作成して調整し、壮大なアイテムを所有し、戦略の効率性について貴重な洞察を得ることができます.キー機能大艦隊構築済みのバックテストエンジン NumPy と Numba で加速. 複数のデバイス間で簡単にショッピングと販売のルールとアイテムを作成および組み立てる柔軟性。から古文書への袋入場 アルパカと ヤフーファイナンス. の使用を練習およびバックテストするリスクWalkforward Evaluation。戦略は、正しい買い物と販売の長さに耐えます.ランダム化された を使用した、より公式なショッピングおよび販売指標ブートストラップ して、より素晴らしい結果を手に入れましょう。 ダウンロードしたレコード、インジケーター、アイテムのキャッシング の開発コースをアップします。 より高速な効率化を可能にする並列化された計算。 ) PyBroker を使用すると、記録と機械学習に裏打ちされたヒット ショッピングと販売の提案を作成するのに適した総合的なツールが必要になる可能性があります。 この日からPyBrokerの利用を開始して、あなたの買い物と販売を次のステージに進めましょう! 設定PyBroker は、Windows、Mac、および Linux で Python 3.9+ をサポートします。 を使用して PyBroker をセットアップすることもできます。 )ピップ: それ以外の場合は、次のように Git リポジトリのクローンも作成する可能性があります: git clone https ://github.com/edtechre/pybroker 簡単な例 PyBroker を使用したバックテストが、これらのコード スニペットをむさぼり食うように見えるもののスパイを袋に入れます: ルールに基づいたほぼ完全なテクニック: > high_10d[-2]: ctx.buy_shares=100 # 場所を 2 日間防御します。 ctx.hold_bars=2 戦略=Technique(YFinance(), start_date=’1/1/2022′, end_date=’7/1/2022′) strategy.add_execution( exec_fn, [‘AAPL’, ‘MSFT’], indicator=perfect(‘ high_10d’, ‘finish’, period=10)) 結果=strategy.backtest()” dir=”auto”> から <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>pybrokerYFinance 、完全 <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>def(ctx )): もしも<20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]> ctx . bars 20[–2] : 戻る # ローリング 10 日間の高値を取得します。> high_10d <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>= . インジケータ(‘high_10d’ ) # 新10日高値で買います もしも いいえ long_pos () と high_10d [–1] high_10d[–2]: <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>ctx buy_shares 100 # 2日間その場所を守ります ctx . hold_bars = 2 ストラテジー 技術<20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator(‘high_10d’) # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>(YFinance (), 開始日=‘2022/1/1’=> ‘2022/7/1’ ) ストラテジー. add_execution )( <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>exec_fn, 、=<20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>完全(<20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>'high_10d'>、 '終了' )) 結果<20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]> <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]>= ストラテジー. バックテスト マネキン - 本質的に完全にほとんどテクニックに基づいています :> buy_threshold: ctx.buy_shares=100 # my_model の最新の予測が与えられたので、長期の場所を閉じます。 elif ctx.long_pos() と preds 輸入 <20: return # Get the rolling 10 day high. high_10d=ctx.indicator('high_10d') # Buy on a new 10 day high. if not ctx.long_pos() and high_10d[-1]> pybroker 𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺 Algotrading, Awesome, PyBroker Tags:Algotrading, Julian Assange, PyBroker
