Python Forex Quotes

Apenas no caso de você querer puxar dados do Yahoo. Aqui está uma função simples. Isso não raspa dados fora de uma página normal. Eu pensei que eu tinha um link para a página descrevendo isso nos comentários, mas eu não vejo agora - há uma seqüência mágica anexado ao URL para solicitar campos específicos. Aqui, eu encontrei o link que descreve a seqüência mágica: cliffngana13 respondeu Feb 23 11 at 16:11 Há também um buscador de dados do Yahoo construído para a biblioteca Pandas Python (link) e Federal Reserve e FamaFrench dados libraried também). As especificações atuais podem tornar-se obsoletas em favor de um sistema de consulta de dados mais robusto, mas acho que Pandas é o caminho a percorrer para isso. Ndash ely Jul 27 12 at 17:24 Eu sugiro usar o HTMLParser para obter o valor das meta tags google lugares em seu html Com um código como este: respondeu Apr 9 14 at 17:40 Além de que você deve melhor olhar um alguns web Serviços que fornecem os dados no formato JSON. Caso contrário, você tem que implementar parsing etc em seu próprio país. Screensakeing yahoo para obter as ações é improvável o caminho certo para o sucesso. Respondeu Feb 22 11 at 17:43 Você pode começar observando as APIs do Google Finance. Embora eu não vejo uma Python API ou wrapper. Parece que as únicas opções para acessar os dados diretamente são Java e JavaScript. Você também pode usar cURL se você estiver familiarizado com ele e seu disponível em seu sistema. Respondeu Feb 22 11 at 17:45 Outro bom lugar para começar é Google Finances própria API: code. googleapisfinance Você pode olhar para seus gadgets finanças para algum código de exemplo. Respondeu Feb 22 11 at 17:46 Apenas para poupar um clique, as APIs do Google Finance não estão mais disponíveis39. Ndash RolfBly 21 de janeiro às 20:44 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncLearn habilidades Quant Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativa. O curso dá-lhe o máximo de impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Concentra-se na aplicação prática da programação ao comércio, em vez da ciência da computação teórica. O curso irá pagar por si rapidamente, poupando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão Geral do Curso Parte 1: Noções Básicas Você vai aprender por que o Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo. Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2: Manuseando os dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3: Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API. Você vai aprender como obter dados de estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo. Lotes do código do exemplo O material do curso consiste nos cadernos que contêm o texto junto com o código interativo como este. Você será capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisará escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente Bibliotecas de fontes. TradingWithPython biblioteca combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo o seu uso em aplicações comerciais Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente conhecia suas coisas. Profundidade de cobertura foi perfeito. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise de sistema de estoque. Eu sou bastante novo para python Eu fiz um script simples que importa feeds de preços de mt4 Meu projeto idéia é transformar isso em algum tipo de um indicador de probabilidade, que é Dando a probabilidade, além da oferta e da pergunta, por exemplo: ea probabilidade está mudando dentro do período específico, isto é por exemplo o período 1hr, assim que cada hora dará uma probabilidade nova da direção Está procurando dois testes padrões: A, B , Padrão A representa um padrão otimista Padrão B representa um padrão de baixa, basicamente procurando como forte é a probabilidade A ou B reoccurring fora dos dois que tem uma maior chance de reoccurring, Aqui é onde eu estou preso Eu não tenho idéia de como colocar Que juntos. Aqui está o que eu tenho até agora: Aqui está apenas o meu script MT4 preço feed por conta própria: Q: Como colocar isso em conjunto. A: Ter um plano realista - melhor antes de colocar o dinheiro na mesa. Isso pode salvá-lo de até mesmo começar a fazer um disparate ou de apontar metas não realistas. Ninguém seria prejudicado, se o plano é o primeiro documento de trabalho elaborado e acordado por todas as partes envolvidas em COMO a grande e fresca nova visão perturbadora SERÁ CRIADA. Organize seu trabalho adicional em etapas sempre adicionar controles de orçamento, seja em manweeks ou k. Um está disposto a gastar em itens. Um deve ser capaz de decidir sobre a viabilidade e sobrevivência do inicialmente grande amp cool idéia. Planeje cuidadosamente dentro das fases principais, tanto no lado MQL45, python e outros componentes: X manweeks em Arquitetura de Integração de Sistemas, Y manweeks em Design de Modelo de Integração, Manweeks Z em Modelo de Integração Protótipo, U manweeks em Testes de Modelo de Integração, V manweeks em Integração Modelo de lançamento, W manweeks sobre a produção de modelo de integração Ecosystem S manweeks em Ciclos de Design em encontrar melhores previsões Manweeks Modelo T em Ciclos de Design em encontrar boas Estratégias de Negociação para Previsões Itens para não ser esquecido de superar nas decisões de arquitetura precoce: Exemplos MQL45. Você coloca-se em risco em batalha de domínio sub-milésimo-segundo com centenas de milhões de USD em luta e movimento 1) Esqueça de usar o Indicador Personalizado em MQL45 MetaTrader Terminal (bloqueio) 2) Esqueça de usar a integração DDE, alguns SO não suportá-lo em todos 3) Esqueça-se de usar pandas (mesmo para qualquer prototipagem AIML-modelo) como nanossegundos importam muito no processo de ML, pandas é um grande brinquedo, mas não para o desempenho de um mundo real de negociação necessidades de ML-modelo de tuning. 4) Esquecer-se de usar a lógica start-end, os motores AIML têm de ser separados, a fim de trainvalidatetest eficientemente para as suas melhores habilidades de generalização em vastos espaços de estado HyperPARAM. Para m nos modelos: pode estar no código-fonte, mas não na realidade. Um instrumento pode tomar (e leva) cerca de algumas dezenas de tempos de execução de CPU-coredays na otimização de parâmetros no hardware COTS, então conte com números realistas aqui, para o orçamento adequado de cada um dos ciclos ST. Enfim um programa inteligente, se aprovado como financeiramente viável. Pode gostar de outros posts em baixa latência MT4-AIML-integração para negociação algorítmica.