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Python Algorithmic Trading-Bibliothek PyAlgoTrade ist eine Python-Algorithmic Trading-Bibliothek mit Schwerpunkt auf Backtesting und Unterstützung für Papier-Trading und Live-Trading. Lets sagen, Sie haben eine Idee für eine Handelsstrategie und youd wie es mit historischen Daten zu bewerten und sehen, wie es sich verhält. PyAlgoTrade ermöglicht es Ihnen, dies mit minimalem Aufwand zu tun. Hauptmerkmale Vollständig dokumentiert. Ereignisgesteuert . Unterstützt Markt-, Limit-, Stop - und StopLimit-Aufträge. Unterstützt Yahoo Finanzen, Google Finanzen und NinjaTrader CSV-Dateien. Unterstützt alle Arten von Zeitreihen-Daten im CSV-Format, zB Quandl. Bitcoin-Trading-Unterstützung durch Bitstamp. Technische Indikatoren und Filter wie SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst Exponent und andere. Leistungsmesswerte wie Sharpe-Ratio und Drawdown-Analyse. Handling Twitter-Ereignisse in Echtzeit. Ereigniserfassung. TA-Lib-Integration. Sehr einfach skalierbar horizontal, das heißt, mit einem oder mehreren Computern zu Backtest einer Strategie. PyAlgoTrade ist kostenlos, Open Source, und es ist lizenziert unter der Apache-Lizenz, Version 2.0.Quantitative Finance Resources Computational Methoden, einschließlich Monte Carlo, PDE, Gitter und andere numerische Methoden mit Anwendungen für die finanzielle Modellierung Wirtschaft, einschließlich Mikro-und Makroökonomie, international Wirtschaftswissenschaften, Theorie der Firma, Arbeitsmarktökonomie und andere wirtschaftliche Themen außerhalb der Finanzwirtschaft Entwicklung allgemeiner quantitativer Methoden mit Anwendungen in der Finanzwirtschaft Mathematische und analytische Finanzierungsmethoden, einschließlich stochastischer, probabilistischer und funktionaler Analysen, algebraischer, geometrischer und anderer Methoden Optimierung, Kapitalallokation, Anlagestrategien und Performancemessungen Bewertung und Absicherung von Finanzinstrumenten, deren Derivaten und strukturierten Produkten Messung und Steuerung von Finanzrisiken im Handels-, Banken-, Versicherungs-, Gesellschafts - und sonstigen Bereich Statistische, ökonometrische und ökonomische Analysen mit Anwendungen im Finanzbereich Märkte und Wirtschaftsdaten Marktgefüge, Liquidität, Börsen - und Auktionsdesign, automatisierter Handel, agentenbasierte Modellierung und Market-Making


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