我用熊猫数据帧对我的交易策略进行了反复测试,并找到了盈利率、夏普比率等。
import pandas as pd
import talib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
import xx
in_csv="AXSUSDT-1m-2021-06.csv"
out_csv="OUT.csv"
ema_period=200; xx.RR=1.5
column_heads=["Date", "Open", "High","Low", "Close","Vol"]
df = pd.read_csv(in_csv, usecols=[0,1,2,3,4,5],names=column_heads, header=None)
df["Date"]=(pd.to_datetime(df["Date"],unit='ms'))
df["M"],df["S"],df["H"] = talib.MACD(df["Close" ], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
#df["M"]=m;df["S"]=s;df["H"]=h
#EMA
ema = talib.EMA(df["Close"], timeperiod=ema_period)
df["EMA"]=ema
#STACK OVERFLOW
df = df = xx.green(df);xx.red(df);df = xx.histo2(df);df = xx.histo1(df);df = xx.short_dive(df);df = xx.long_dive(df);df = xx.jump_dive(df);df = xx.h2(df);df = xx.h1(df);df = xx.l2(df);df = xx.l1(df);df = xx.mh2(df);df = xx.mh1(df);df = xx.ml2(df);df = xx.ml1(df);df = xx.ch2(df);df = xx.ch1(df);df = xx.cl2(df);df = xx.cl1(df);df = xx.position(df);df=xx.exits(df);df=xx.cerebro(df)
df.to_csv(out_csv)
上述代码的结果给出了一个经过回溯测试的数据帧,包括输入、亏损或利润。
问题是如何在现场市场上做到这一点。我不知道如何将其实现到实时提要数据中。
我需要计算进入价格,止损,获利和成交量,然后下订单.
我实际上设置了贸易-查看警报,它返回停止损失,采取-调整,音量trade...to我的Gmail收件箱。
是否有一种方法可以从我的Gmail提要中刮取数据,并使用刮过的参数执行交易。
或者,我是否应该编码一些代码,从我的终端接收数据并计算交易触发。
发布于 2021-12-27 14:14:50
我正在实现类似的东西,为此我依赖于pyalgotrade
,它也有一个TA-Lib
的包装器。这个库提供了一个broker
部分,它允许您使用您最喜欢的商店的API来计划和执行交易,除此之外还有一个strategy
部分,它允许您开发和回溯您的战略。
https://stackoverflow.com/questions/68532728
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