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Woche voran Dollar Higher Im Vorfeld der Fed Minuten Erleben Sie die alle Handelsfunktionalität amp Geschwindigkeit, die Sie mit OANDAs Handy-Chart Handel benötigen. Laden Sie die App herunter. T. copwMeX0PkTJForex Trading Diary 1 - Automatisierte Forex Trading mit der OANDA API Ich zuvor erwähnt in der QuantStart: 2014 In Review Artikel, dass ich würde einige von 2015 schreiben über automatisierte Forex Trading. Angesichts der Tatsache, dass ich selbst in der Regel Forschung in Aktien und Futures-Märkte durchführen, dachte ich, es wäre lustig (und pädagogisch), über meine Erfahrungen des Eintritts in den Forex-Markt im Stil eines Tagebuchs zu schreiben. Jeder Tagebucheintrag wird versuchen, auf all jenen zu bauen, aber sollte auch relativ in sich geschlossen sein. In diesem ersten Eintrag des Tagebuchs Ill beschreiben, wie man ein neues Praxis-Brokerage-Konto mit OANDA sowie wie man eine grundlegende multithreaded ereignisgesteuerte Trading-Engine, die automatisch ausgeführt werden kann Trades in einer Praxis und Live-Einstellung zu erstellen. Im vergangenen Jahr haben wir viel Zeit damit verbracht, den ereignisgesteuerten Backtester zu betrachten. Vor allem für Aktien und ETFs. Die, die ich unten präsentiere, ist auf Forex ausgerichtet und kann sowohl für den Papierhandel als auch für den Livehandel verwendet werden. Ich habe alle folgenden Anweisungen für Ubuntu 14.04 geschrieben, aber sie sollten leicht auf Windows oder Mac OS X übersetzen, mit einer Python-Distribution wie Anaconda. Die einzige zusätzliche Bibliothek, die für die Python-Trading Engine verwendet wird, ist die Requests-Bibliothek, die für die HTTP-Kommunikation zur OANDA API notwendig ist. Da dies der erste Post direkt über Devisenhandel ist und der unten dargestellte Code einfach an ein Live-Trading-Umfeld angepasst werden kann, möchte ich folgende Haftungsausschlüsse vorstellen: Disclaimer: Der Handel mit Devisen am Marge trägt ein hohes Risiko, Und kann nicht für alle Investoren geeignet sein. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Investition Ziele, Erfahrungsstand und Risiko Appetit. Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust von einigen oder allen Ihrer ursprünglichen Investition aufrechterhalten könnten und deshalb sollten Sie nicht Geld investieren, das Sie sich nicht leisten können, zu verlieren. Sie sollten sich bewusst sein, alle Risiken im Zusammenhang mit Devisenhandel, und suchen Sie Rat von einem unabhängigen Finanzberater, wenn Sie Zweifel haben. Diese Software wird zur Verfügung gestellt, und alle ausdrücklichen oder stillschweigenden Garantien, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck werden ausgeschlossen. In keinem Fall haften die Regenten oder Mitwirkenden für direkte, indirekte, zufällige, besondere, vorbildliche oder Folgeschäden (einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Beschaffung von Ersatzgütern oder Dienstleistungen Verlust von Nutzung, Daten oder Gewinne oder Betriebsunterbrechungen ) Jedoch verursacht und auf irgendeine Theorie der Haftung, ob im Vertrag, strenge Haftung oder unerlaubte Handlung (einschließlich Fahrlässigkeit oder sonstige), die sich aus der Nutzung dieser Software ergibt, auch wenn sie über die Möglichkeit eines solchen Schadens informiert wird. Einrichten eines Kontos mit OANDA Die erste Frage, die in den Sinn kommt, ist, warum OANDA wählen. Einfach gesagt, nach ein bisschen Googeln herum für Forex Broker, die APIs hatte, sah ich, dass OANDA vor kurzem eine richtige REST API veröffentlicht hatte, die leicht von fast jeder Sprache in einer extrem einfachen Weise kommuniziert werden konnte. Nach dem Lesen durch ihre Entwickler-API-Dokumentation. Ich habe beschlossen, ihnen einen Versuch zu geben, zumindest mit einem Übungskonto. Um klar zu sein - ich habe keine vorherige oder bestehende Beziehung mit OANDA und bin nur die Bereitstellung dieser Empfehlung auf der Grundlage meiner begrenzten Erfahrung spielen mit ihrer Praxis API und einige kurze Nutzung (für Marktdaten Download), während bei einem Fonds zuvor beschäftigt. Wenn irgendjemand auf irgendwelche anderen Forex-Broker gekommen ist, die auch eine ähnlich moderne API haben, dann ist Id glücklich, ihnen einen Blick auch zu geben. Vor der Nutzung der API ist es notwendig, sich für ein Übungskonto anzumelden. Um dies zu tun, gehen Sie zum Anmelde-Link. Sie sehen den folgenden Bildschirm: Sie können sich dann mit Ihren Anmeldeinformationen anmelden. Achten Sie darauf, die Registerkarte fxTradePractice aus dem Anmeldebildschirm auszuwählen: Einmal müssen Sie eine Notiz von Ihrer Konto-ID machen. Es ist unter dem schwarzen My Funds Header neben Primary aufgelistet. Mine ist eine 7-stellige Zahl. Außerdem musst du auch ein persönliches API-Token generieren. Um dies zu tun, klicken Sie auf API-Zugriff unterhalb der Registerkarte Andere Aktionen unten links: In diesem Stadium können Sie ein API-Token generieren. Sie benötigen den Schlüssel für den Gebrauch später, also stellen Sie sicher, dass Sie es auch aufschreiben. Sie wollen nun die FXTrade Practice-Anwendung starten, die es uns ermöglicht, die ausgeführten Aufträge und unseren (Papier-) Gewinnverstärkungsverlust zu sehen. Wenn Sie ein Ubuntu-System laufen, müssen Sie eine etwas andere Version von Java installieren. Insbesondere die Oracle-Version von Java 8. Wenn Sie dies nicht tun, dann wird der Übungs-Simulator nicht aus dem Browser laden. Ich lief diese Befehle auf meinem System: Sie werden nun in der Lage sein, die Praxis Trading-Umgebung zu starten. Kehren Sie zum OANDA-Dashboard zurück und klicken Sie auf den grünen hervorgehobenen Start FXTrade Practice Link. Es wird ein Java-Dialog aufrufen, ob Sie es ausführen möchten. Klicken Sie auf Ausführen und das Tool fxTrade Practice wird geladen. Mine wurde auf ein 15-minütiges Kerzen-Diagramm von EURUSD mit dem Zitat-Panel auf der linken Seite ausgeliefert: An dieser Stelle sind wir bereit, mit dem Entwerfen und Codieren unseres automatisierten Devisenhandelssystems gegen die OANDA API zu beginnen. Überblick über die Handelsarchitektur Wenn Sie die ereignisgesteuerte Backtester-Serie für Aktien und ETFs verfolgt haben, die ich im vergangenen Jahr erstellt habe, ist Ihnen bekannt, wie ein solches ereignisgesteuertes Handelssystem funktioniert. Für diejenigen von euch, die neu für ereignisgesteuerte Software sind. Ich würde dringend vorschlagen, durch den Artikel zu lesen, um einen Einblick in die Arbeit zu gewinnen. Im Wesentlichen wird das gesamte Programm in einer Infinte while-Schleife ausgeführt, die nur beendet wird, wenn das Handelssystem abgeschaltet wird. Der zentrale Kommunikationsmechanismus des Programms wird über eine Warteschlange gegeben, die Ereignisse enthält. Die Warteschlange wird ständig abgefragt, um nach neuen Ereignissen zu suchen. Sobald ein Event aus der Warteschlange genommen wurde, muss es von einer entsprechenden Komponente des Programms abgewickelt werden. Daher könnte ein Marktdaten-Feed TickEvent s erzeugen, die auf die Warteschlange gestellt werden, wenn ein neuer Marktpreis eintrifft. Ein signalgenerierendes Strategieobjekt könnte OrderEvent s erzeugen, die an eine Brokerage gesendet werden sollen. Die Nützlichkeit eines solchen Systems ist gegeben durch die Tatsache, dass es egal ist, welche Reihenfolge oder Arten von Ereignissen auf die Warteschlange gestellt werden, da sie immer korrekt von der richtigen Komponente innerhalb des Programms behandelt werden. Zusätzlich können verschiedene Teile des Programms in separaten Threads ausgeführt werden. Was bedeutet, dass es nie eine Wartezeit für eine bestimmte Komponente vor der Verarbeitung einer anderen. Dies ist äußerst nützlich in algorithmischen Handelssituationen, in denen Marktdaten-Feed-Handler und Strategie-Signalgeneratoren sehr unterschiedliche Leistungsmerkmale aufweisen. Die Haupthandelsschleife wird durch den folgenden Python-Pseudocode gegeben: Wie wir oben angegeben haben, läuft der Code in einer Endlosschleife. Zuerst wird die Warteschlange abgefragt, um ein neues Ereignis abzurufen. Wenn die Warteschlange leer ist, startet die Schleife nach einer kurzen Schlafperiode, die als Herzschlag bekannt ist, einfach neu. Wenn ein Ereignis gefunden wird, wird sein Typ beurteilt und dann wird das entsprechende Modul (entweder die Strategie oder der Ausführungsbearbeiter) aufgefordert, das Ereignis zu behandeln und eventuell neue zu generieren, die auf die Warteschlange zurückgehen. Die grundlegenden Komponenten, die wir für unser Handelssystem schaffen werden, beinhalten Folgendes: Streaming Price Handler - Dies hält eine langwierige Verbindung offen für OANDAs Server und sendet Tick Daten (dh Bidask) über die Verbindung für alle Instrumente, die interessiert waren. Strategy Signal Generator - Dies wird eine Sequenz von Tick-Events und verwenden sie, um Trading-Aufträge zu generieren, die von der Ausführungs-Handler ausgeführt werden. Execution Handler - nimmt eine Reihe von Order-Events und führt sie dann blind mit OANDA aus. Ereignisse - Diese Objekte bilden die Nachrichten, die auf der Ereignis-Warteschlange weitergegeben werden. Wir benötigen nur zwei für diese Implementierung, nämlich die TickEvent und die OrderEvent. Haupteingabestelle - Der Haupteingangspunkt umfasst auch die Handelsschleife, die die Nachrichtenwarteschlange kontinuierlich abfragt und Nachrichten an die richtige Komponente sendet. Dies wird oft als Event-Loop oder Event-Handler bekannt. Wir werden nun die Umsetzung des Codes im Detail besprechen. Am unteren Rand des Artikels ist die vollständige Auflistung aller Quellcode-Dateien. Wenn du sie in das gleiche Verzeichnis platzierst und python trading. py laufst, wirst du mit der Erstellung von Aufträgen beginnen, vorausgesetzt, du hast deine Konto-ID und Ihr Authentifizierungs-Token von OANDA ausgefüllt. Python-Implementierung Es ist eine schlechte Praxis, Passwörter oder Authentifizierungsschlüssel innerhalb einer Codebasis zu speichern, da man niemals vorhersagen kann, wer letztendlich den Zugriff auf ein Projekt erlaubt. In einem Produktionssystem würden wir diese Anmeldeinformationen als Umgebungsvariablen mit dem System speichern und diese Umfragen jedes Mal abfragen, wenn der Code neu ausgegeben wird. Dadurch wird sichergestellt, dass Passwörter und auth-Token niemals in einem Versionskontrollsystem gespeichert werden. Da wir aber nur daran interessiert sind, ein Spielzeughandelssystem zu bauen und sich nicht mit Produktionsdetails in diesem Artikel beschäftigen, werden wir diese Auth-Token stattdessen in eine Einstellungsdatei trennen. In der folgenden Einstellungen. py Konfigurationsdatei haben wir ein Wörterbuch namens UMGEBUNG, das die API-Endpunkte für die OANDA-Preisstreaming-API und die Handels-API speichert. Jedes Unterverzeichnis enthält drei separate API-Endpunkte: real. Praxis und Sandkasten. Die Sandbox API ist rein zum Testen von Code und für die Überprüfung, dass es keine Fehler oder Bugs gibt. Es hat nicht die Uptime-Garantien der Real - oder Practice-APIs. Die Praxis-API, im Wesentlichen, bietet die Möglichkeit, Papierhandel. Das heißt, es bietet alle Funktionen der realen API auf einem simulierten Praxis-Account. Die echte API ist genau das - es ist Live-Handel Wenn Sie diesen Endpunkt in Ihrem Code verwenden, wird es gegen Ihren Live-Kontostand handeln. SEHR EXTREM SORGFÄLTIG WICHTIG: Beim Handel gegen die Praxis API erinnern, dass eine wichtige Transaktionskosten, die der Auswirkungen auf den Markt. Wird nicht berücksichtigt. Da keine Trades tatsächlich in die Umwelt gestellt werden, müssen diese Kosten in anderer Weise anderweitig mit einem Marktwirkungsmodell berücksichtigt werden, wenn man die Performance realistisch beurteilen möchte. Im Folgenden verwenden wir das Praxiskonto, wie es die DOMAIN-Einstellung gegeben hat. Wir benötigen zwei separate Wörterbücher für die Domains, jeweils eine für die Streaming - und Trading-API-Komponenten. Schließlich haben wir die ACCESSTOKEN und ACCOUNTID. Ive füllte die beiden unten mit Dummy-IDs, so dass Sie Ihre eigenen nutzen müssen, auf die von der OANDA-Account-Seite zugegriffen werden kann: Der nächste Schritt ist, die Ereignisse zu definieren, die die Warteschlange verwenden wird, um zu helfen, alle einzelnen Komponenten zu kommunizieren. Wir brauchen zwei: TickEvent und OrderEvent. Die erste speichert Informationen über Instrumentenmarktdaten wie die (beste) Bidask und die Handelszeit. Die zweite wird verwendet, um Aufträge an den Ausführungsbearbeiter zu übermitteln und enthält somit das Instrument, die Anzahl der zu handelnden Einheiten, die Auftragsart (Markt oder Grenze) und die Seite (d. H. Kauf und Verkauf). Zur Zukunftssicherheit unserer Event-Code werden wir eine Basisklasse namens Event erstellen und alle Events von diesem erben. Der Code ist unten in events. py: Die nächste Klasse, die wir erstellen werden, wird die Handelsstrategie behandeln. In dieser Demo werden wir eine eher unsinnige Strategie schaffen, die einfach alle Marktticks erhält und bei jedem 5. Tick zufällig 10.000 Einheiten EURUSD kauft oder verkauft. Klar ist dies eine lächerliche Strategie Allerdings ist es fantastisch für Testzwecke, weil es einfach zu Code und zu verstehen ist. In zukünftigen Tagebucheinträgen werden wir das mit etwas deutlich spannenderem ersetzen, das (hoffentlich) einen Gewinn verdienen wird. Die Strategie. py Datei finden Sie unten. Lass die Arbeit durch sie und sehe, was los ist. Zuerst importieren wir die zufällige Bibliothek und das OrderEvent-Objekt aus events. py. Wir brauchen die zufällige lib, um einen zufälligen Kauf oder Verkauf zu bestellen. Wir brauchen OrderEvent, da hier das Strategieobjekt Aufträge an die Ereigniswarteschlange sendet, die später vom Ausführungsbearbeiter ausgeführt wird. Die TestRandomStrategy-Klasse nimmt einfach das Instrument (in diesem Fall EURUSD), die Anzahl der Einheiten und die Ereignisse in die Warteschlange als Satz von Parametern. Es schafft dann einen Zecken-Zähler, der verwendet wird, um zu erzählen, wie viele TickEvent-Instanzen es gesehen hat. Die meisten der Arbeit tritt in der calculatesignals Methode, die einfach ein Ereignis nimmt, bestimmt, ob es ein TickEvent (sonst ignorieren) und inkrementiert die Tick-Zähler. Es prüft dann, ob die Zählung durch 5 teilbar ist und dann zufällig kauft oder verkauft, mit einer Marktordnung die angegebene Anzahl von Einheiten. Es ist sicherlich nicht die weltweit größte Handelsstrategie, aber es wird mehr als geeignet für unsere OANDA Brokerage API Testzwecke Die nächste Komponente ist die Ausführung Handler. Diese Klasse ist beauftragt, auf OrderEvent-Instanzen zu handeln und Anfragen an den Broker (in diesem Fall OANDA) in einer dummen Art und Weise zu stellen. Das heißt, es gibt kein Risikomanagement oder Potfolio Bauüberlagerung. Der Ausführungsbearbeiter führt einfach eine Bestellung aus, die er erhalten hat. Wir müssen alle Authentifizierungsinformationen an die Execution-Klasse übergeben, einschließlich der Domain (Praxis, Real oder Sandbox), dem Zugriffstoken und der Account-ID. Wir schaffen dann eine sichere Verbindung mit httplib. Einer von Pythons in Bibliotheken gebaut. Der Großteil der Arbeit erfolgt im Executeorder. Die Methode erfordert ein Ereignis als Parameter. Es konstruiert dann zwei Wörterbücher - die Header und die Params. Diese Wörterbücher werden dann korrekt codiert (teilweise von urllib. Eine andere Python-Bibliothek), die als HTTP-POST-Anfrage an OANDAs API gesendet werden soll. Wir übergeben die Content-Type - und Authorization-Header-Parameter, zu denen auch unsere Authentifizierungsinformationen gehören. Darüber hinaus kodieren wir die Parameter, die das Instrument (EURUSD), Einheiten, Auftragsart und Seite (buysell) enthalten. Schließlich machen wir die Anfrage und speichern die Antwort: Die komplexeste Komponente des Handelssystems ist das StreamingForexPrices-Objekt, das die Marktpreisaktualisierungen von OANDA übernimmt. Es gibt zwei Methoden: connecttostream und streamtoqueue. Die erste Methode verwendet die Python-Anforderungsbibliothek, um eine Verbindung zu einem Streaming-Socket mit den entsprechenden Headern und Parametern herzustellen. Die Parameter beinhalten die Account-ID und die notwendige Instrumentenliste, die für Updates zugehört werden soll (in diesem Fall ist es nur EURUSD). Beachten Sie die folgende Zeile: Das sagt, dass die Verbindung gestreamt werden soll und so lange in der Hand gehalten wird. Die zweite Methode, streamtoqueue. Eigentlich versucht, sich mit dem Stream zu verbinden. Wenn die Antwort nicht erfolgreich ist (d. h. der Antwortcode ist nicht HTTP 200), dann kehren wir einfach zurück und beenden. Wenn es erfolgreich ist, versuchen wir, das JSON-Paket in ein Python-Wörterbuch zurückzugeben. Schließlich konvertieren wir das Python-Wörterbuch mit dem Instrument, dem Bidask und dem Zeitstempel in ein TickEvent, das an die Ereignis-Warteschlange gesendet wird: Wir haben jetzt alle wichtigen Komponenten vorhanden. Der letzte Schritt ist, alles, was wir bisher geschrieben haben, in ein Hauptprogramm zu verpacken. Das Ziel dieser Datei, bekannt als trading. py. Ist es, zwei separate Threads zu erstellen. Einer davon läuft der Preishandler und der andere, der den Handelshandler betreibt. Warum brauchen wir zwei getrennte Fäden Setzen wir einfach, wir führen zwei getrennte Stücke von Code aus, die beide laufend laufen. Wenn wir ein Non-Thread-Programm erstellen würden, dann würde der Streaming-Sockel, der für die Preis-Updates verwendet wird, niemals wieder auf den Hauptcode-Pfad zurückkehren und daher würden wir niemals irgendwelche Geschäfte durchführen. Ähnlich, wenn wir die Handelsschleife (siehe unten) liefen, würden wir niemals den Flow-Pfad zur Preis-Streaming-Sockel zurückgeben. Daher benötigen wir mehrere Threads, eine für jede Komponente, so dass sie unabhängig durchgeführt werden können. Sie kommunizieren beide über die Veranstaltungswarteschlange miteinander. Lets untersuchen dies ein bisschen weiter. Wir erstellen zwei separate Threads mit den folgenden Zeilen: Wir übergeben die Funktion oder den Methodennamen an das Ziel-Keyword-Argument und übergeben dann ein iterable (wie eine Liste oder ein Tupel) an das args-Keyword-Argument, das diese Argumente dann an die eigentliche Funktionsfunktion übergibt . Schließlich starten wir beide Threads mit den folgenden Zeilen: So können wir zwei, effektiv unendliche Looping, Codesegmente unabhängig ausführen, die beide über die Event-Queue kommunizieren. Beachten Sie, dass die Python-Threading-Bibliothek aufgrund der CPython-Implementierung von Python und dem Global Interpreter Lock (GIL) keine echte Multi-Core-Multithread-Umgebung erzeugt. Wenn Sie mehr über Multithreading auf Python lesen möchten, schauen Sie sich bitte diesen Artikel an. Lets untersuchen den Rest des Codes im Detail. Zuerst importieren wir alle notwendigen Bibliotheken inklusive Queue. Threading und Zeit. Wir importieren dann alle oben genannten Code-Dateien. Ich persönlich ziehe es vor, irgendwelche Konfigurationseinstellungen zu nutzen, was eine Gewohnheit ist, die ich von der Arbeit mit Django abgeholt habe. Danach definieren wir die Handelsfunktion, die im Python-Pseudocode oben erklärt wurde. Eine unendliche while-Schleife wird ausgeführt (während True:), die kontinuierlich von der Ereignis-Warteschlange abfragt und nur die Schleife überspringt, wenn sie leer gefunden wird. Wenn ein Ereignis gefunden wird, dann ist es entweder ein TickEvent oder ein OrderEvent und dann wird die entsprechende Komponente aufgerufen, um es auszuführen. In diesem Fall ist es entweder ein Strategie - oder Ausführungsbehandler. Die Schleife schläft dann einfach für Herzschlag Sekunden (in diesem Fall 0,5 Sekunden) und fährt fort. Schließlich definieren wir den Haupteingangspunkt des Codes in der Hauptfunktion. Es ist gut kommentiert unten, aber ich werde hier zusammenfassen. Im Wesentlichen instanziieren wir die Veranstaltungswarteschlange und definieren die Instrumenteneinheiten. Wir erstellen dann die StreamingForexPrices Preisstreaming-Klasse und anschließend die Execution Execution Handler. Beide erhalten die notwendigen Authentifizierungsdetails, die von OANDA bei der Erstellung eines Kontos angegeben werden. Wir erstellen dann die TestRandomStrategy-Instanz. Schließlich definieren wir die beiden Threads und starten sie dann: Um den Code auszuführen, musst du einfach alle Dateien im selben Verzeichnis platzieren und am Terminal anrufen: Beachten Sie, dass der Code in diesem Stadium einen harten Tötungsvorgang erfordert Python-Prozess. Über Ctrl-Z oder gleichwertiges Ive nicht hinzugefügt einen zusätzlichen Thread zu behandeln suchen für die sys. exit (), die erforderlich wäre, um den Code sicher zu stoppen. Eine mögliche Möglichkeit, den Code auf einem UbuntuLinux-Rechner zu stoppen, ist, zu schreiben: und dann die Ausgabe dieser (eine Prozeßnummer) in folgendes übergeben: Wo PROCESSID durch die Ausgabe von pgrep ersetzt werden muss. Beachten Sie, dass dies NICHT besonders gute Praxis ist. In späteren Artikeln werden wir einen anspruchsvolleren Stopstart-Mechanismus schaffen, der die Ubuntus-Prozessüberwachung nutzt, um das Handelssystem 247 laufen zu lassen. Die Ausgabe nach 30 Sekunden oder so, je nach der Zeit von Tag in Bezug auf die wichtigsten Handelszeiten für EURUSD, für den oben genannten Code, ist unten angegeben: Die ersten fünf Zeilen zeigen die JSON-Tick-Daten von OANDA mit Bidask-Preisen zurückgegeben. Anschließend können Sie die Ausführung der Auftragsausgabe sowie die von OANDA zurückgegebene JSON-Antwort sehen, die die Eröffnung eines Kaufhandels für 10.000 Stück EURUSD und den Preis, den es erreicht hat, bestätigt. Das läuft auf unbestimmte Zeit, bis du das Programm mit einem Ctrl-Z-Befehl oder ähnlichem tötest. Was ist weiter In späteren Artikeln werden wir einige dringend benötigte Verbesserungen durchführen, darunter: Echte Strategien - Richtige Forex-Strategien, die profitable Signale erzeugen. Produktionsinfrastruktur - Remote-Server-Implementierung und 247 überwachtes Handelssystem mit Stopstart-Fähigkeit. Portfolio - und Risikomanagement - Portfolio - und Risiko-Overlays für alle vorgeschlagenen Aufträge aus der Strategie. Mehrere Strategien - Aufbau eines Portfolios von Strategien, die sich in das Risikomanagement-Overlay integrieren Wie bei den Equity-Event-driven-Backtestern müssen wir auch ein Forex-Backtesting-Modul erstellen. Das wird uns eine schnelle Recherche ermöglichen und es leichter machen, Strategien zu implementieren. Einstellungen. py (erinnern Sie sich, ACCOUNTID und ACCESSTOKEN zu ändern): Just Getting Started mit Quantitative Trading