Hands-On Financial Trading mit Python: Ein praktischer Leitfaden zur Verwendung von Zipline und anderen Python-Bibliotheken für das Backtesting von Handelsstrategien

Bewertung:   (4,4 von 5)

Hands-On Financial Trading mit Python: Ein praktischer Leitfaden zur Verwendung von Zipline und anderen Python-Bibliotheken für das Backtesting von Handelsstrategien (Jiri Pik)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch „Hands-on Financial Trading with Python“ wird für seine praktische Herangehensweise an den algorithmischen Handel mit Python gelobt, und viele Nutzer halten es für ein hervorragendes Hilfsmittel für Anfänger und fortgeschrittene Händler. Einige Rezensenten weisen jedoch darauf hin, dass das Buch veraltet sein könnte und dass ein solides Verständnis von Python und Statistik erforderlich ist, um von seinem Inhalt voll zu profitieren.

Vorteile:

Umfassender und praxisnaher Ansatz für den algorithmischen Handel.
Detaillierte Anleitungen zu Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib und Zipline.
Logischer Kapitelaufbau, der das schrittweise Lernen unterstützt.
Praktische Beispiele und benutzerfreundlicher Code.
Nützlich sowohl für Anfänger als auch für professionelle Trader, die ihre Fähigkeiten verbessern wollen.

Nachteile:

Einige Codes und Pakete sind veraltet und verursachen Probleme bei der Einrichtung.
Erfordert gute Kenntnisse in Python und Statistik, was völlige Anfänger ausschließen könnte.
Fehlende ausführliche Erklärungen zum Code und seinen Ergebnissen, was bei manchen Benutzern zu Verwirrung führt.
Die manuelle Einrichtung der Umgebung kann frustrierend und zeitaufwändig sein.

(basierend auf 10 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Hands-On Financial Trading with Python: A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies

Inhalt des Buches:

Entdecken Sie, wie Sie mit Zipline algorithmische Handelsstrategien erstellen und backtesten können.

Hauptmerkmale:

⬤ Machen Sie sich mit Marktdaten und Aktienanalysen vertraut und visualisieren Sie Daten, um hochwertige Erkenntnisse zu gewinnen.

⬤ Erfahren Sie, wie Sie systematisch an die quantitative Forschung und die Strategieentwicklung/Backtesting im algorithmischen Handel herangehen.

⬤ Lernen Sie, wie Sie mit den verschiedenen Funktionen der Datenanalysebibliotheken von Python umgehen.

Buchbeschreibung:

Der algorithmische Handel hilft Ihnen, den Märkten einen Schritt voraus zu sein, indem Sie mit Hilfe der quantitativen Analyse Strategien entwickeln, um Gewinne zu erzielen und Verluste zu reduzieren.

Das Buch beginnt mit einer Einführung in den algorithmischen Handel und erklärt, warum Python die beste Plattform für die Entwicklung von Handelsstrategien ist. Anschließend wird die quantitative Analyse mit Python behandelt, und Sie lernen, wie Sie mit Zipline algorithmische Handelsstrategien unter Verwendung verschiedener Marktdatenquellen entwickeln können. Die Verwendung von Zipline als Backtesting-Bibliothek ermöglicht den Zugang zu kostenlosen historischen US-Tagesmarktdaten bis 2018. Im weiteren Verlauf des Kurses lernen Sie Python-Bibliotheken wie NumPy und pandas für die Analyse von Finanzdaten kennen und erforschen Matplotlib, statsmodels und scikit-learn-Bibliotheken für erweiterte Analysen. Sie werden sich auch auf Zeitreihenprognosen konzentrieren und dabei pmdarima und Facebook Prophet kennenlernen.

Am Ende dieses Handelsbuchs werden Sie in der Lage sein, prädiktive Handelssignale zu erstellen, grundlegende und fortgeschrittene algorithmische Handelsstrategien anzuwenden und eine Portfoliooptimierung durchzuführen.

Was Sie lernen werden:

⬤ Entdecken Sie die Funktionsweise der quantitativen Analyse, indem Sie sich mit Finanzstatistiken und ARIMA beschäftigen.

⬤ Nutzung der wichtigsten Python-Bibliotheken zur Durchführung quantitativer Forschung und Strategieentwicklung unter Verwendung realer Datensätze.

⬤ Verstehen Sie, wie man auf Finanz- und Wirtschaftsdaten in Python zugreift.

⬤ Einführung einer effektiven Datenvisualisierung mit Matplotlib.

⬤ Wissenschaftliches Rechnen und Datenvisualisierung mit gängigen Python-Bibliotheken anwenden.

⬤ Aufbau und Einsatz von Backtests für algorithmische Handelsstrategien.

Für wen dieses Buch gedacht ist:

Dieses Buch richtet sich an Datenanalysten und Finanzhändler, die erforschen wollen, wie man algorithmische Handelsstrategien mit den Kernbibliotheken von Python entwickelt. Wenn Sie nach einem praktischen Leitfaden für das Backtesting algorithmischer Handelsstrategien und die Entwicklung eigener Strategien suchen, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie. Grundlegende Kenntnisse der Python-Programmierung und Statistik sind hilfreich.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781838982881
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)