Automated Forex Trading Api

Serviços de Programação Aviso de Investimento de Alto Risco: A negociação de divisas e contratos de diferenças de margem traz um alto risco e pode não ser adequado para todos os investidores. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda em excesso de seus fundos depositados e, portanto, você não deve especular com o capital que você não pode perder. Antes de decidir negociar os produtos oferecidos por FXCM você deve considerar com cuidado seus objetivos, situação financeira, necessidades e nível de experiência. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação em margem. FXCM fornece aconselhamento geral que não leva em conta seus objetivos, situação financeira ou necessidades. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um conselho pessoal. FXCM recomenda que você procure o conselho de um conselheiro financeiro separado. Clique aqui para ler o aviso de risco total. A FXCM é uma Comerciante de Mercadorias e Negociante de Câmbio de Varejo registrada com a Comissão de Negociação de Futuros de Mercadorias e é membro da Associação Nacional de Futuros. NFA 0308179 Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) é uma subsidiária operacional dentro do grupo de empresas FXCM (coletivamente, o Grupo FXCM). Todas as referências neste site para FXCM referem-se ao Grupo FXCM. Tenha em atenção que as informações contidas neste website destinam-se apenas a clientes de retalho e certas declarações aqui contidas podem não ser aplicáveis ​​a Participantes elegíveis do contrato (isto é, clientes institucionais), tal como definido na Secção 1 (a) (12) da Lei de Intercâmbio de Mercadorias. Cópia de Copyright 2017 Forex Capital Markets. Todos os direitos reservados. 55 Water St. 50th Floor, Nova Iorque, NY 10041 USAThere muitos corretores que lhe darão acesso a uma API que permite o comércio. Obviamente, você estará pagando comissões para eles, bem como a propagação bidask que pode ser mais amplo do que os mercados diretos. Todos eles diferirão nos tipos de instrumento que eles permitem que você troque. Se você quiser uma maneira fácil, você pode usar o software encolhido, como Tradestation (horrível linguagem proprietária), NinjaTrader (um pouco melhor, baseado em C) ou SmartQuant (melhor, baseado em C). Estes geralmente têm interfaces pré-construídas para uma série de corretoras que realmente executarão os negócios. InteractiveBrokers também tem uma API direta, mas eles têm uma reputação de ser uma dor para lidar. Gostaria de recomendar a verificação de fóruns alternativos, como EliteTrader, que tem uma riqueza de informações sobre os méritos relativos de diferentes corretoras. Há também muitas pessoas no mercado através de APIs. Respondeu Apr 13 09 às 17:56 Isso é semelhante a uma pergunta que eu fiz há alguns anos atrás: o que os corretores on-line oferecem APIs eu recomendaria pesquisar corretores interativos. Que é o que eu acabei escolhendo. Sua API oferece suporte a vários idiomas, incluindo Java, C, ActiveX e Excels DDE. Você pode efetivamente fazer qualquer coisa através da API que você pode fazer usando sua plataforma de negociação bastante robusta. Como um corretor sozinho, é difícil vencer as baixas comissões do IBs (a maioria dos meus pedidos são tão baixos que são arredondados para a 1 comissão mínima por pedido). Combine isso com uma API bastante direta e é difícil de vencer. Além disso, dê uma olhada na minha pergunta (link acima, e aqui) para obter mais informações sobre corretores que oferecem APIs. O AlgoTrader é uma plataforma de negociação algorítmica baseada em Java que permite o desenvolvimento, simulação e execução de múltiplas estratégias em paralelo. O Software de Negociação automatizado pode negociar Forex, Opções, Futuros, Stocks amp Commodities em qualquer mercado. O sistema é baseado no processamento de eventos complexos (CEP) e no processamento de fluxo de eventos (ESP) usando Esper. Automatize estratégias de negociação com base em regras de negociação complexas Desenvolva, simule e comercialize múltiplas estratégias em paralelo Interfaces de múltiplos intermediários e fornecedores de dados de mercado Suporte para Forex, Opções, Futuros, estoques, Commodities amplificar mais Suporte para instrumentos sintéticos amp Custom Derivative Spreads Vários build-in Execution Algoritmos Funcionalidade de contagem múltipla Automated Forex Hedging amp Options Preço Engine baseado em tecnologia Open Source como Esper, Spring amp Hibernate Arquitetura de alta taxa de baixa latência escalável e muito mais Para mais detalhes, visite algotrader respondeu 6 de junho às 11:55 Eu acredito que existe Uma API para trabalhar com a ETrade e alguns dos outros softwares de negociação. Eu não acho que você vai encontrar uma API para executar negócios sem fazer uso de um produto comercial, no entanto. Se você está tentando fazer alguma análise de negócios, no entanto, há APIs disponíveis para recuperar citações, ouvir ticks, obter dados históricos para um símbolo, etc. Como eu disse no início, muitos dos produtos comerciais existentes possuem uma API para Escrevendo código para trabalhar com eles. Respondeu Apr 13 09 às 17:37 Entre em contato com a sua Bolsa de Valores alvo para API de negociação e servidor de teste. Se o estoque de ações de destino estiver na plataforma OMX, você receberá a API do X-Stream (c não gerenciado) e docs. Respondeu Apr 13 09 às 17:40 Acesse os links nesta página. Lista uma série de apis de código aberto. Havent tentou algum ainda, mas planejando verificar quantos ativos. Respondeu 15 de novembro às 17:36 Você também pode querer dar uma olhada em TD Ameritrade SDK hospedado no Github respondeu 15 de novembro às 11:52 Utilizei NinjaTrader e MetaTrader para trocar moedas e produtos futuros. Ninja trader é muito fácil de usar. Eu não tenho super em habilidades de codificação de profundidade, embora eu possa segurar o meu próprio, e ele funcionou para mim muito bem. Sua aplicação é gratuita para download. Eles também criaram um aplicativo onde você pode escolher diferentes indicadores técnicos para criar estratégias de negociação. Tendo trocado por algum tempo usando sistemas automatizados, ganhando e perdendo, eu sugiro usar TICK DATA quando você troca. Negociação automatizada no sentido em que você está usando indicadores técnicos para fazer suas decisões de negociação é muito competitivo e muito rápido. Significado, se você estiver usando dados, como dados de 1min, você estará por trás dos negócios lucrativos, se houver algum para o seu sistema. Posso dizer-lhe que, como comerciante de um dia, os dias de sessão em sua tela e de negociação quando a média móvel de 1 min cruza os 10 minutos, ou algo parecido com isso, acabaram. Para não dizer, as estratégias de longo prazo não funcionam, elas fazem, nos gráficos diários. Meu ponto é, use dados de marca, independentemente da plataforma que você usa. Trader Ninja é muito bom. Inscreva-se para os dados do tiquetaque e use isso para trocar. Você terá uma chance melhor de ser lucrativo se estiver usando indicadores técnicos. Respondeu 20 de fevereiro às 15: 32Forex Trading Diary 1 - Automated Forex Trading com a API OANDA Eu mencionei anteriormente no QuantStart: 2014 Em artigo de revisão que eu estaria gastando parte de 2015 escrevendo sobre negociação forex automatizada. Dado que eu mesmo geralmente realizo pesquisa em mercados de ações e futuros, pensei que seria divertido (e educacional) escrever sobre minhas experiências de entrar no mercado cambial ao estilo de um diário. Cada entrada do diário tentará construir sobre todos aqueles antes, mas também deve ser relativamente auto-suficiente. Nesta primeira entrada do diário, descreverei como configurar uma nova conta de corretoras de prática com a OANDA, bem como a forma de criar um motor de negociação básico baseado em eventos multiprocessos que possa executar negócios automaticamente em uma configuração prática e ao vivo. No ano passado, passamos muito tempo olhando o backtester dirigido por eventos. Principalmente para ações e ETFs. O que eu apresento abaixo é voltado para forex e pode ser usado para negociação de papel ou negociação ao vivo. Eu escrevi todas as instruções para o Ubuntu 14.04, mas elas devem ser facilmente traduzidas para o Windows ou Mac OS X, usando uma distribuição Python, como a Anaconda. A única biblioteca adicional usada para o mecanismo de negociação Python é a biblioteca de solicitações, que é necessária para a comunicação HTTP com a API OANDA. Uma vez que este é o primeiro post diretamente sobre a negociação de câmbio, e o código apresentado abaixo pode ser direto para um ambiente de negociação ao vivo, gostaria de apresentar as seguintes isenções: Disclaimer: A troca de câmbio na margem traz um alto nível de risco, E pode não ser adequado para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir o dinheiro que você não pode dar ao luxo de perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociação de câmbio, e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente, se você tiver quaisquer dúvidas. Este software é fornecido como está e quaisquer garantias expressas ou implícitas, incluindo, mas não limitado a, as garantias implícitas de comercialização e adequação para um propósito específico são negadas. Em nenhum caso, os regentes ou contribuidores serão responsáveis ​​por quaisquer danos diretos, indiretos, incidentais, especiais, exemplares ou conseqüentes (incluindo, mas não limitado a, aquisição de bens ou serviços de substituição perda de uso, dados ou lucros ou interrupção de negócios ) No entanto, causou e em qualquer teoria da responsabilidade, seja no contrato, responsabilidade restritiva ou responsabilidade civil (incluindo negligência ou outra) decorrente de qualquer uso indevido deste software, mesmo que seja avisado da possibilidade de tal dano. Configurando uma conta com OANDA A primeira pergunta que vem à mente é porque escolher OANDA. Simplificando, depois de um pouco de Googling em torno de corretores de Forex que possuíam APIs, vi que a OANDA havia lançado recentemente uma API REST adequada que poderia ser facilmente comunicada com quase qualquer idioma de uma maneira extremamente direta. Depois de ler a documentação da API do desenvolvedor. Eu decidi fazer uma tentativa, pelo menos com uma conta prática. Para ser claro - não tenho relação anterior ou existente com a OANDA e estou apenas fornecendo esta recomendação com base em minha experiência limitada ao brincar com sua API de prática e algum uso breve (para download de dados de mercado) enquanto empregado em um fundo anteriormente. Se alguém se deparou com outros corretores forex que também tenham uma API similarmente moderna, então, fique feliz em dar-lhes um visual também. Antes de utilizar a API, é necessário se inscrever para uma conta prática. Para fazer isso, vá para o link de inscrição. Você verá a seguinte tela: Você poderá então fazer login com suas credenciais de login. Certifique-se de selecionar a guia fxTradePractice na tela de login: uma vez que você precisará anotar sua ID da conta. Ele está listado abaixo do cabeçalho "Meus fundos" pretos ao lado de "Primário". O meu é um número de 7 dígitos. Além disso, você também precisará gerar um token API pessoal. Para fazer isso, clique em Gerenciar Acesso da API abaixo da guia Outras Ações, na parte inferior esquerda: Nesta fase, você poderá gerar um token de API. Você precisará da chave para o uso mais tarde, então certifique-se de anotá-la também. Agora você deseja iniciar o aplicativo FXTrade Practice, que nos permitirá ver as ordens executadas e nossa perda de ampliação de lucro (em papel). Se você estiver executando um sistema Ubuntu você precisará instalar uma versão ligeiramente diferente do Java. Em particular, a versão Oracle do Java 8. Se você não fizer isso, o simulador de prática não será carregado a partir do navegador. Eu executei esses comandos no meu sistema: Agora você será capaz de lançar o ambiente de negociação de prática. Retorne ao painel do OANDA e clique no link Verde destacado Lançamento do FXTrade Practice. Ele exibirá um diálogo Java perguntando se você deseja executá-lo. Clique em Executar e a ferramenta de prática fxTrade será carregada. Mine faltou a um gráfico de vela de 15 minutos do EURUSD com o Painel de Cotações à esquerda: Neste ponto, estamos prontos para começar a projetar e codificar o nosso sistema automatizado de negociação forex contra a API OANDA. Visão geral da arquitetura de negociação Se você tem acompanhado a série de backtester orientada a eventos para ações e ETFs que criei no ano passado, você estará ciente de como esse sistema de negociação orientado a eventos funciona. Para aqueles que são novos para o software dirigido a eventos. Eu sugeriria fortemente a leitura do artigo, a fim de obter uma visão de como eles funcionam. Em essência, todo o programa é executado em um loop infinte while que só termina quando o sistema comercial é desligado. O mecanismo de comunicação central do programa é fornecido através de uma fila que contém eventos. A fila é constantemente consultada para verificar novos eventos. Uma vez que um evento foi retirado do topo da fila, ele deve ser tratado por um componente apropriado do programa. Assim, um feed de dados de mercado pode criar TickEvent s que são colocados na fila quando um novo preço de mercado chega. Um objeto de estratégia gerador de sinal pode criar OrderEvent s que devem ser enviados para uma corretora. A utilidade de tal sistema é dada pelo fato de que não importa qual ordem ou tipos de eventos são colocados na fila, pois sempre serão tratados corretamente pelo componente certo dentro do programa. Além disso, diferentes partes do programa podem ser executadas em segmentos separados. O que significa que nunca há qualquer espera para qualquer componente específico antes de processar qualquer outro. Isso é extremamente útil em situações de negociação algorítmica em que manipuladores de alimentação de dados de mercado e geradores de sinal de estratégia têm características de desempenho muito diferentes. O principal loop de negociação é dado pelo seguinte pseudo-código Python: como afirmamos acima, o código é executado em um loop infinito. Em primeiro lugar, a fila é consultada para recuperar um novo evento. Se a fila estiver vazia, o loop simplesmente será reiniciado após um período de sono curto conhecido como batimento cardíaco. Se um evento for encontrado, seu tipo é avaliado e, em seguida, o módulo relevante (seja a estratégia ou o manipulador de execução) é chamado a lidar com o evento e possivelmente gerar novos que voltem para a fila. Os componentes básicos que vamos criar para o nosso sistema de negociação incluem o seguinte: Streaming Price Handler - Isso manterá uma conexão de longa duração aberta para servidores OANDAs e enviar dados tick (ou seja, bidask) através da conexão para todos os instrumentos que estavam interessados. Gerador de Sinal de Estratégia - Isso levará uma seqüência de eventos de sinalização e usá-los para gerar ordens de negociação que serão executadas pelo manipulador de execução. Execution Handler - Toma um conjunto de eventos de ordem e depois os executa cegamente com OANDA. Eventos - Esses objetos constituem as mensagens que são transmitidas na fila de eventos. Exigimos apenas dois para esta implementação, nomeadamente o TickEvent e o OrderEvent. Ponto de entrada principal - O ponto de entrada principal também inclui o loop de comércio que pesquisa continuamente a fila de mensagens e envia mensagens para o componente correto. Isso geralmente é conhecido como o loop de evento ou o manipulador de eventos. Vamos agora discutir a implementação do código em detalhes. Na parte inferior do artigo está a listagem completa de todos os arquivos de código fonte. Se você colocá-los no mesmo diretório e executar o python trading. py, você começará a gerar ordens, assumindo que você tenha preenchido o ID da sua conta e o token de autenticação da OANDA. Implementação do Python É uma prática ruim armazenar senhas ou chaves de autenticação dentro de uma base de código, pois você nunca pode prever quem acabará por ter acesso a um projeto. Em um sistema de produção, nós armazenamos essas credenciais como variáveis ​​de ambiente com o sistema e, em seguida, consultamos esses envvars cada vez que o código é redistribuído. Isso garante que as senhas e os tokens de autenticação nunca sejam armazenados em um sistema de controle de versão. No entanto, uma vez que estamos apenas interessados ​​em construir um sistema de comércio de brinquedos e não estamos preocupados com detalhes de produção neste artigo, em vez disso, separaremos estes tokens de autenticação em um arquivo de configurações. No seguinte arquivo de configuração settings. py, temos um dicionário denominado AMBIENTES que armazena os pontos finais da API tanto para a API de transmissão de preços OANDA como para a API de negociação. Cada sub-dicionário contém três pontos de extremidade API diferentes: real. Prática e sandbox. A API do sandbox é puramente para testar o código e para verificar se não há erros ou erros. Não possui as garantias de tempo de atividade das APIs reais ou práticas. A prática API, em essência, fornece a capacidade de comércio de papel. Ou seja, ele fornece todos os recursos da API real em uma conta de prática simulada. A API real é apenas isso - é a negociação ao vivo Se você usar esse ponto final em seu código, ele será negociado contra o saldo da sua conta real. SER EXTREMAMENTE CUIDADOSO IMPORTANTE: Ao negociar contra a API prática lembre-se que um custo de transação importante, que de impacto no mercado. Não é considerado. Uma vez que nenhum negócio é realmente colocado no meio ambiente, esse custo deve ser explicado de outra forma em outro lugar usando um modelo de impacto de mercado, se você deseja avaliar de forma realista o desempenho. No seguinte, estamos usando a conta de prática conforme a definição DOMAIN. Precisamos de dois dicionários separados para os domínios, um para os componentes de API de streaming e de negociação. Finalmente temos o ACCESSTOKEN e ACCOUNTID. Ive preenchido os dois abaixo com IDs fictício assim que você precisará utilizar o seu próprio, que pode ser acessado a partir da página conta OANDA: O próximo passo é definir os eventos que a fila irá usar para ajudar a todos os componentes individuais comunicar. Precisamos de dois: TickEvent e OrderEvent. O primeiro armazena informações sobre dados do mercado de instrumentos, como o (melhor) bidask e o tempo de troca. O segundo é usado para transmitir ordens ao manipulador de execução e, portanto, contém o instrumento, o número de unidades para troca, o tipo de ordem (mercado ou limite) eo lado (ou seja, comprar e vender). Para o nosso código de eventos à prova de futuro, vamos criar uma classe base chamada Evento e todos os eventos herdarão isso. O código é fornecido abaixo em events. py: A próxima classe que vamos criar irá lidar com a estratégia de negociação. Nesta demonstração, vamos criar uma estratégia bastante absurda que simplesmente recebe todos os carrapatos do mercado e, em cada 5º trimestre, compra ou vende de maneira aleatória 10 000 unidades de EURUSD. Claramente esta é uma estratégia ridícula No entanto, é fantástico para fins de teste porque é fácil de codificar e entender. Em futuras entradas no diário, substituiremos isso com algo significativamente mais emocionante que (espero) gire um lucro O arquivo strategy. py pode ser encontrado abaixo. Permite trabalhar através dele e ver o que está acontecendo. Em primeiro lugar, importamos a biblioteca aleatória eo objeto OrderEvent de events. py. Precisamos da biblioteca aleatória para selecionar uma ordem de compra ou venda aleatória. Precisamos do OrderEvent, pois é assim que o objeto de estratégia enviará ordens para a fila de eventos, que será posteriormente executada pelo manipulador de execução. A classe TestRandomStrategy simplesmente leva o instrumento (neste caso EURUSD), o número de unidades e a fila de eventos como um conjunto de parâmetros. Em seguida, ele cria um contador de tiques que é usado para contar quantas instâncias do TickEvent tem visto. A maior parte do trabalho ocorre no método calculatesignals, que simplesmente leva um evento, determina se é um TickEvent (ignore) e incrementa o contador de ticks. Em seguida, verifica se a contagem é divisível em 5 e, em seguida, compra ou vende aleatoriamente, com uma ordem de mercado, o número especificado de unidades. Certamente, não é a maior estratégia de negociação do mundo, mas será mais do que adequado para nossos objetivos de teste da API de corretagem OANDA. O próximo componente é o manipulador de execução. Esta classe é encarregada de atuar sobre as instâncias do OrderEvent e fazer solicitações ao corretor (neste caso, OANDA) de uma forma burra. Ou seja, não há gerenciamento de risco ou sobreposição de construção de potfolio. O manipulador de execução simplesmente executará qualquer ordem que tenha sido dada. Devemos passar todas as informações de autenticação para a classe Execution, incluindo o domínio (prática, real ou sandbox), o token de acesso e identificação da conta. Em seguida, criamos uma conexão segura com httplib. Um dos Pythons construídos em bibliotecas. A maior parte do trabalho ocorre em executeorder. O método requer um evento como um parâmetro. Em seguida, constrói dois dicionários - os cabeçalhos e os params. Esses dicionários serão então codificados corretamente (parcialmente por urllib, outra biblioteca Python) para serem enviados como uma solicitação HTTP POST para a API OANDAs. Passamos os parâmetros de cabeçalho Content-Type e Authorization, que incluem nossas informações de autenticação. Além disso, codificamos os parâmetros, que incluem o instrumento (EURUSD), unidades, tipo de ordem e lado (buysell). Finalmente, fazemos o pedido e salvamos a resposta: o componente mais complexo do sistema de negociação é o objeto StreamingForexPrices, que lida com as atualizações de preço de mercado da OANDA. Existem dois métodos: connecttostream e streamtoqueue. O primeiro método usa a biblioteca de solicitações Python para se conectar a um soquete de transmissão com os cabeçalhos e parâmetros apropriados. Os parâmetros incluem o ID da conta e a lista de instrumentos necessários que devem ser ouvidos para atualizações (neste caso, é apenas EURUSD). Observe a seguinte linha: Isso indica que a conexão seja transmitida e, portanto, mantida aberta de forma longa. O segundo método, streamtoqueue. Na verdade, tenta se conectar ao fluxo. Se a resposta não for bem sucedida (ou seja, o código de resposta não é HTTP 200), então simplesmente retornar e sair. Se for bem sucedido, tentamos carregar o pacote JSON retornado para um dicionário Python. Finalmente, convertemos o dicionário Python com o instrumento, bidask e timestamp em um TickEvent que é enviado para a fila de eventos: agora temos todos os principais componentes no lugar. O passo final é resumir tudo o que temos escrito até agora em um programa principal. O objetivo deste arquivo, conhecido como trading. py. É criar dois segmentos separados. Um dos quais executa o manipulador de preços eo outro que executa o manipulador de negociação. Por que precisamos de dois threads separados Simplificando, estamos executando duas partes separadas de código, os quais estão continuamente em execução. Se formássemos um programa não-threaded, o soquete de transmissão usado para as atualizações de preços nunca mais seria lançado de volta ao caminho do código principal e, portanto, nunca realizaríamos nenhuma negociação. Da mesma forma, se executássemos o loop comercial (veja abaixo), nunca retornaríamos o caminho do fluxo para o soquete de streaming de preços. Por isso, precisamos de vários threads, um para cada componente, para que eles possam ser realizados de forma independente. Ambos se comunicarão entre si através da fila de eventos. Vamos examinar isso um pouco mais. Criamos dois segmentos separados com as seguintes linhas: Passamos a função ou o nome do método para o argumento de palavra-chave alvo e passamos uma iterável (como uma lista ou uma tupla) para o argumento de palavras-chave args, que passa esses argumentos para a função do método real . Finalmente, começamos os dois tópicos com as seguintes linhas: Assim, podemos executar dois, efetivamente infinitos looping, segmentos de código independentemente, que ambos se comunicam através da fila de eventos. Observe que a biblioteca de threading do Python não produz um verdadeiro ambiente multi-core de múltiplos núcleos devido à implementação do CPython do Python e do Bloqueio do Intérprete Global (GIL). Se você quiser ler mais sobre multithreading no Python, veja este artigo. Vamos examinar o resto do código em detalhes. Em primeiro lugar, importamos todas as bibliotecas necessárias, incluindo Fila. Threading e tempo. Importamos então todos os arquivos de código acima. Eu pessoalmente prefiro capitalizar quaisquer configurações, o que é um hábito que eu peguei de trabalhar com o Django. Depois disso, definimos a função de comércio, que foi explicada no pseudocódigo Python acima. Um loop infinito é executado (enquanto True:) que pesquisa continuamente a partir da fila de eventos e apenas ignora o loop se ele for encontrado vazio. Se um evento for encontrado, então é um TickEvent ou um OrderEvent e então o componente apropriado é chamado para executá-lo. Neste caso, é um manipulador de estratégia ou de execução. O loop, em seguida, simplesmente dorme para segundos de pulsação (neste caso, 0,5 segundos) e continua. Finalmente, definimos o ponto de entrada principal do código na função principal. É bem comentado abaixo, mas vou resumir aqui. Em essência, instanciamos a fila de eventos e definimos as unidades de instrumentos. Em seguida, criamos a classe de transmissão de preços StreamingForexPrices e, posteriormente, o processador de execução Execução. Ambos recebem os detalhes de autenticação necessários fornecidos pela OANDA ao criar uma conta. Em seguida, criamos a instância TestRandomStrategy. Finalmente, definimos os dois tópicos e depois os iniciamos: Para executar o código, você simplesmente precisa colocar todos os arquivos no mesmo diretório e chamar o seguinte no terminal: Observe que para parar o código nesta fase requer uma morte difícil do Processo de Python. Via Ctrl-Z ou equivalente, não adicionei um segmento adicional para lidar com a procura do sys. exit () que seria necessário para parar o código com segurança. Uma maneira potencial de parar o código em uma máquina do UbuntuLinux é digitar: e depois passar a saída deste (um número de processo) para o seguinte: Onde o PROCESSID deve ser substituído pela saída do pgrep. Observe que esta não é uma prática particularmente boa Em artigos posteriores, estaremos criando um mecanismo de stopstart mais sofisticado que faça uso da supervisão do processo do Ubuntus para que o sistema comercial seja executado 247. A saída após 30 segundos ou mais, dependendo do tempo de Dia relativo às principais horas de negociação para o EURUSD, para o código acima, é fornecido abaixo: As cinco primeiras linhas mostram os dados da marca JSON retornados da OANDA com os preços da bidask. Posteriormente, você pode ver a saída da ordem de execução, bem como a resposta JSON retornada da OANDA confirmando a abertura de um comércio de compra por 10.000 unidades de EURUSD e o preço que foi alcançado em. Isso continuará funcionando indefinidamente até você matar o programa com um comando Ctrl-Z ou similar. O que está em breve Em artigos posteriores, vamos realizar algumas melhorias tão necessárias, incluindo: Estratégias reais - Estratégias de forex adequadas que geram sinais lucrativos. Infraestrutura de produção - Implementação de servidor remoto e sistema de comércio monitorado 247, com capacidade de parada. Portfólio e gerenciamento de riscos - Carteira e sobreposições de risco para todos os pedidos sugeridos da estratégia. Múltiplas estratégias - Construindo um portfólio de estratégias que se integram na sobreposição de gerenciamento de riscos. Tal como acontece com o backtester baseado em eventos de ações, também precisamos criar um módulo de backextração forex. Isso nos permitirá realizar pesquisas rápidas e facilitar a implementação de estratégias. settings. py (lembre-se de mudar ACCOUNTID e accessToken): Just Getting Started with Quantitative TradingOANDA bolinho 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 bolinho 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 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