Analyse technique financière en python [fermé]
Savez-vous s'il existe un module d'analyse technique financière disponible pour python ? Je sais que Numpy a un peu mais je suis à la recherche d'indicateurs techniques classiques comme RSI , Macd, EMA et ainsi de suite. Je me demandais s'ils existaient dans le cadre d'un module.
4 réponses
Voici quelques réflexions... J'ai seulement utilisé Numpy, Scipy et Matplotlib pour les calculs financiers.
- py-fi - Fonctions financières de base
- fin2py - outils financiers
- Numpy / Scipy - couvre toutes les bases statistiques
- Matplotlib - traçage des fonctions financières
- RPy - une interface Python à R permettant l'utilisation des bibliothèques R
- ystockquote - API Python pour Yahoo! Données De Stock
- QuantLib - bibliothèque Open source (supposément dotée de liaisons Python)
- PyFinancial - Docs en espagnol
- PyMacLab - "Série de classes utiles pour mener des recherches en macroéconomie dynamique"
- TSDB - pour stocker de grands volumes de données de séries chronologiques
- PyVol - estimation de la volatilité des séries chronologiques financières
TA-Lib - une Bibliothèque d'indicateurs. Comment compiler pour Python
Il y a aussi un cours de Finnance de calcul sur Coursera.org .
Ils utilisent une bibliothèque Open Source Python appelée QSTK (Quantsoftware ToolKit) . Ils ont un tas de tutoriels sur la page wiki et vous pouvez toujours suivre le cours si vous voulez en savoir plus.
Pour plus de commodité, j'ai copié la description de la page wiki ci-dessous:
QSToolKit (QSTK) est un framework logiciel open source basé sur Python conçu pour soutenir construction et gestion de portefeuille. Nous sommes construire le QSToolKit principalement pour les étudiants en finance, Informatique étudiants et analystes quantitatifs ayant une expérience en programmation. Vous ne devrait pas s'attendre à l'utiliser comme une plate-forme de trading d'applications de bureau. Au lieu de cela, pensez - y comme une infrastructure logicielle pour soutenir un workflow de modélisation, de test et de trading.
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.Les éléments clés de QSTK sont:
- 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.
Vous trouverez peut-être utile ce référentiel d'indicateurs techniques. La bibliothèque fonctionne de la même manière que la célèbre bibliothèque ta-lib, et contient des indicateurs qui n'ont pas été implémentés dans talib
Par exemple, vous pouvez utiliser l'indicateur le plus haut haut, le plus bas bas, en envoyant des vecteurs haut et bas, plus le nombre de périodes, de la manière suivante: (extrait du test dans le référentiel)
from indicators import TalibExtension
hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);