Тестирование стратегий крипто-торговли на Python и C ++ 2021
Backtesting Crypto Trading Strategies with Python & C++ 2021
Udemy
Протестируйте свои торговые идеи на истории, прежде чем реализовывать их в реальных условиях!
Бэктестинг - важный шаг при разработке торговой стратегии. Этот курс объяснит, как вы можете использовать программирование, чтобы оценить потенциальную эффективность вашей стратегии и избежать неприятных сюрпризов в реальной торговле.
К концу курса вы сможете создать свой собственный фреймворк для тестирования на истории и с комфортом использовать все его возможности.
Сбор и хранение больших объемов рыночных данных
Перед тем, как начать тестирование на исторических данных, вам необходимо иметь надежную систему, которая собирает, хранит и систематизирует данные. Вы узнаете, как получать данные с любой криптовалютной биржи (Binance, FTX…) и эффективно хранить данные свечей в мощном файловом формате: HDF5.. Многие разработчики еще не знают об этом формате файла, поэтому вы получите преимущество, изучив его!
Выведите свои навыки программирования на новый уровень с помощью Python. И C ++
Python служит идеальным языком программирования для создания основных функций вашей системы тестирования на истории. Вы также будете использовать библиотеку Pandas для расчета технических индикаторов с нуля и точного контроля результатов этого расчета.
Но это еще не все: вы хотите выполнить тестирование на истории большого объема данных с большим количеством сложных операций? Это требует большой вычислительной мощности, и именно здесь кодирование на C ++ может быть невероятно полезным. Вы будете удивлены, обнаружив, что C ++ не так страшен, как может показаться.
Используйте научный подход к тестированию на истории: используйте алгоритм оптимизации!
Этот амбициозный курс направлен на решение реальных проблем: вы захотите найти параметры своей стратегии, которые позволят максимально повысить ее эффективность. Чтобы помочь вам с этой задачей, вы узнаете, как написать алгоритм оптимизации из семейства генетических алгоритмов: NSGA-2 . Когда дело доходит до тестирования на истории, этот подход уникален, и вы не найдете его больше нигде.
Большая часть содержания этого курса может быть применена к традиционным рынкам, таким как фондовый рынок.
Отказ от ответственности: этот курс не является инвестиционным советом. Торговые стратегии представлены в качестве примеров.
Для кого этот курс:
Трейдеры, желающие эффективно протестировать свои стратегии
Пользователи криптобиржи, которые хотят собирать рыночные данные и хранить их
Разработчики, которые хотят объединить Python и C ++
Всем, кто интересуется многокритериальной оптимизацией с помощью генетических алгоритмов
Требования
Базовые знания Python (знать, что такое класс / объект, словари, списки, функции, циклы и т. Д.)
Базовые знания о торговле (что такое свечи, длинные / короткие позиции…)
Материал на английском языке
Продажник:
Скачать курс:
Backtesting Crypto Trading Strategies with Python & C++ 2021
Udemy
Протестируйте свои торговые идеи на истории, прежде чем реализовывать их в реальных условиях!
Бэктестинг - важный шаг при разработке торговой стратегии. Этот курс объяснит, как вы можете использовать программирование, чтобы оценить потенциальную эффективность вашей стратегии и избежать неприятных сюрпризов в реальной торговле.
К концу курса вы сможете создать свой собственный фреймворк для тестирования на истории и с комфортом использовать все его возможности.
Сбор и хранение больших объемов рыночных данных
Перед тем, как начать тестирование на исторических данных, вам необходимо иметь надежную систему, которая собирает, хранит и систематизирует данные. Вы узнаете, как получать данные с любой криптовалютной биржи (Binance, FTX…) и эффективно хранить данные свечей в мощном файловом формате: HDF5.. Многие разработчики еще не знают об этом формате файла, поэтому вы получите преимущество, изучив его!
Выведите свои навыки программирования на новый уровень с помощью Python. И C ++
Python служит идеальным языком программирования для создания основных функций вашей системы тестирования на истории. Вы также будете использовать библиотеку Pandas для расчета технических индикаторов с нуля и точного контроля результатов этого расчета.
Но это еще не все: вы хотите выполнить тестирование на истории большого объема данных с большим количеством сложных операций? Это требует большой вычислительной мощности, и именно здесь кодирование на C ++ может быть невероятно полезным. Вы будете удивлены, обнаружив, что C ++ не так страшен, как может показаться.
Используйте научный подход к тестированию на истории: используйте алгоритм оптимизации!
Этот амбициозный курс направлен на решение реальных проблем: вы захотите найти параметры своей стратегии, которые позволят максимально повысить ее эффективность. Чтобы помочь вам с этой задачей, вы узнаете, как написать алгоритм оптимизации из семейства генетических алгоритмов: NSGA-2 . Когда дело доходит до тестирования на истории, этот подход уникален, и вы не найдете его больше нигде.
Большая часть содержания этого курса может быть применена к традиционным рынкам, таким как фондовый рынок.
Отказ от ответственности: этот курс не является инвестиционным советом. Торговые стратегии представлены в качестве примеров.
Для кого этот курс:
Трейдеры, желающие эффективно протестировать свои стратегии
Пользователи криптобиржи, которые хотят собирать рыночные данные и хранить их
Разработчики, которые хотят объединить Python и C ++
Всем, кто интересуется многокритериальной оптимизацией с помощью генетических алгоритмов
Требования
Базовые знания Python (знать, что такое класс / объект, словари, списки, функции, циклы и т. Д.)
Базовые знания о торговле (что такое свечи, длинные / короткие позиции…)
Материал на английском языке
Продажник:
Скачать курс: