quantfxengine:算法外汇交易引擎

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Quantfxengine是一个用于量化外汇交易的矿山项目。 它基于来自代码。 注意:算法交易是一种非常快速地减少大量资金的方式。 如果你不知道; 您正在做什么,请不要使用真实账户进行交易。 练习帐户还可以。 您可以从python trading/trading.py 您可能还想看看settings.py。 如果要通过此程序与OANDA进行交易,则需要在环境变量OANDA_API_ACCOUNT_ID中拥有您的帐户ID,并在OANDA_API_ACCESS_TOKEN中具有您的访问令牌。 如果您有合适的csv文件,也可以进行回测。 如果要调整日志记录,请查看logging.conf。 ## Packages开始之前,您需要以下python-packages:-requests ##工作原理主要功能在trade / trading.py中。 我们打开了两个线程,一个线程在st
quantfxengine-master.zip
  • quantfxengine-master
  • execution
  • execution.py
    4.4KB
  • __init__.py
    0B
  • streaming
  • tests
  • test_marketstate.py
    598B
  • test_streaming.py
    1.3KB
  • test.csv
    53B
  • marketstate.py
    339B
  • __init__.py
    0B
  • streaming.py
    5.8KB
  • event
  • __init__.py
    0B
  • event.py
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  • portfolio
  • tests
  • test_position.py
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  • __init__.py
    0B
  • position.py
    1.6KB
  • trading
  • __init__.py
    0B
  • trading.py
    4.5KB
  • strategy
  • strategy.py
    547B
  • __init__.py
    0B
  • settings.py
    729B
  • __init__.py
    0B
  • README.md
    1.9KB
  • logging.conf
    701B
  • test.csv
    45KB
  • .gitignore
    132B
内容介绍
quantfxengine is a project of mine for quantitative forex trading at [OANDA](http://www.oanda.com). It is based on code from [quantstart](http://www.quantstart.com/articles/Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-with-the-OANDA-API). CAUTION: ALGORITHMIC TRADING IS A WAY TO LOSE LOTS OF MONEY VERY FAST. IF YOU DO NOT KNOW; WHAT YOU ARE DOING, DO NOT TRADE ON LIVE ACCOUNTS. Practice accounts are okay. You can start this stuff with `python trading/trading.py` Also you probably want to have a look at settings.py. If you want to trade with OANDA with this programm, you need to have your account id in the environment variable OANDA_API_ACCOUNT_ID and your access token in OANDA_API_ACCESS_TOKEN. Backtesting is also possible if you have a suitable csv-file. If you want to adjust the logging, look at logging.conf. ##Packages Before you can start, you need the following python-packages: -requests ##How it works The main function is in trade/trading.py. We open two threads, one who streams prices from a file or from a broker in streaming/streaming.py. This adds TickEvents to the queue which the two threads use to communicate. The second thread handles the Events in the queue. TickEvents get handled by the strategy module, which can then trigger SignalEvents. The portfolio also looks at TickEvents to track the price of open positions. The portfolio class looks at the SignalEvents and if it fits in the risk assessment, it throws OrderEvents. OrderEvents get executed by the execution module. That means that we buy or sell. The execution class then throws FillEvents, which include the price for which the Order was filled. This can be different from the price at which the decision to invest was made. FillEvents get handled by the portfolio to keep track of the current positions. #Other Tests are done with nosetests and are bundled per object in a separate folder.
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