Backtesting Forex Daten Herunterladen

Download Free Forex Data Download Schritt 1: Bitte wählen Sie die ApplicationPlatform und TimeFrame In diesem Abschnitt youll in der Lage zu wählen, für welche Plattform youll benötigen die Daten. MetaTrader 4 MetaTrader 5 Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten nur. Diese Dateien eignen sich hervorragend zum Backtesting von Handelsstrategien unter MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Plattform. Bitte wählen Sie: Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten und Tick Daten mit 1 Sekunde Auflösung. Diese Dateien eignen sich hervorragend für das Backtesting von Handelsstrategien unter den neuesten Versionen der NinjaTrader-Plattform. Bitte wählen Sie die Daten Zeitrahmen youll Notwendigkeit: Diese Plattform ermöglicht die Verwendung von M1 (1 Minute Bar) Daten nur. Diese Dateien eignen sich hervorragend für das Backtesting von Handelsstrategien unter der MetaStock-Plattform. Bitte wählen Sie: Für die generische Verwendung erlaubt dieses Format das Importieren von M1 (1 Minute Bar) Daten in jede 3. Anwendung. Bitte wählen Sie: QSForex ist ein Open-Source-Event-driven Backtesting und Live-Trading-Plattform für den Einsatz in der Devisen - (Forex-) Märkte, derzeit in einem Alpha-Staat. Es wurde als Teil der Forex Trading Diary-Serie auf QuantStart erstellt, um die systematische Handelsgemeinschaft mit einer robusten Handelsmaschine zu versorgen, die eine einfache Implementierung und Prüfung von Forex-Strategien ermöglicht. Die Software wird unter einer zulässigen MIT-Lizenz (siehe unten) zur Verfügung gestellt. Open-Source - QSForex wurde unter einer äußerst permissiven Open-Source-MIT-Lizenz veröffentlicht, die den vollen Einsatz sowohl in der Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen ohne Einschränkung, aber ohne jegliche Gewährleistung ermöglicht. Free - QSForex ist völlig kostenlos und kostet nichts zu downloaden oder zu verwenden. Collaboration - Da QSForex Open-Source ist, arbeiten viele Entwickler zusammen, um die Software zu verbessern. Neue Funktionen werden häufig hinzugefügt. Alle Bugs sind schnell entschlossen und behoben. Softwareentwicklung - QSForex ist in der Programmiersprache Python für eine einfache plattformübergreifende Unterstützung geschrieben. QSForex enthält eine Reihe von Unit-Tests für die Mehrheit seiner Berechnungs-Code und neue Tests werden ständig für neue Features hinzugefügt. Event-Driven Architecture - QSForex ist sowohl für das Backtesting als auch für den Live-Trading komplett ereignisgesteuert, was zu einem einfachen Übergang von Strategien von einer Forschungstestphase zu einer Live-Trading-Implementierung führt. Transaktionskosten - Spread-Kosten sind standardmäßig für alle zurückgesetzten Strategien enthalten. Backtesting - QSForex bietet intraday Tick-Auflösung Multi-Tag Multi-Währungs-Paar Backtesting. Trading - QSForex unterstützt derzeit den Live-Intraday-Handel mit der OANDA Brokerage API über ein Portfolio von Paaren. Performance Metrics - QSForex unterstützt derzeit die Grundleistungsmessung und die Equity Visualisierung über die Visualisierungsbibliotheken Matplotlib und Seaborn. Installation und Nutzung 1) Besuchen Sie Oanda und richten Sie ein Konto ein, um die API-Authentifizierungsanmeldeinformationen zu erhalten, die Sie für den Live-Handel benötigen. Ich erkläre, wie man das in diesem Artikel ausführt: quantstartarticlesForex-Trading-Tagebuch-1-Automated-Forex-Trading-mit-die-OANDA-API. 2) Klonen Sie dieses Git-Repository in einen geeigneten Ort auf Ihrem Computer mit dem folgenden Befehl in Ihrem Terminal: git clone githubmhallsmooreqsforex. git. Alternativ können Sie die Zip-Datei des aktuellen Master-Zweigs bei githubmhallsmooreqsforexarchivemaster. zip herunterladen. 3) Erstellen Sie eine Reihe von Umgebungsvariablen für alle Einstellungen, die in der Datei settings. py im Anwendungsverzeichnis gefunden wurden. Alternativ können Sie Ihre spezifischen Einstellungen durch Überschreiben der os. environ. get (.) Aufrufe für jede Einstellung hart kodieren: 4) Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung (virtualenv) für den QSForex-Code und nutzen Sie Pipe, um die Anforderungen zu installieren. Zum Beispiel können Sie in einem Unix-basierten System (Mac oder Linux) ein solches Verzeichnis wie folgt erstellen, indem Sie die folgenden Befehle im Terminal eingeben: Damit wird eine neue virtuelle Umgebung erstellt, um die Pakete zu installieren. Angenommen, Sie haben das QSForex-Git-Repository in ein Beispielverzeichnis wie projectqsforex heruntergeladen (ändern Sie dieses Verzeichnis unten, wo Sie QSForex installiert haben), dann müssen Sie, um die Pakete zu installieren, die folgenden Befehle ausführen: Dies wird einige Zeit dauern, da NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn und Matplotlib müssen zusammengestellt werden. Es gibt viele Pakete, die für diese Arbeit erforderlich sind, also bitte werfen Sie einen Blick auf diese beiden Artikel für weitere Informationen: Sie müssen auch einen symbolischen Link aus Ihrem Website-Paket-Verzeichnis zu Ihrem QSForex-Installationsverzeichnis erstellen, um anrufen zu können Importiere qsforex innerhalb des codes. Um dies zu tun, benötigen Sie einen Befehl, der folgend ähnelt: Vergewissern Sie sich, dass Sie pro Outlook-Verzeichnis in Ihr Installationsverzeichnis und venvqsforexlibpython2.7site-Pakete in Ihr virtualenv-Site-Paketverzeichnis umwandeln. Sie können nun die nachfolgenden Befehle korrekt ausführen. 5) In diesem Stadium, wenn Sie einfach wünschen, um Praxis oder Live-Handel durchführen, dann können Sie Python Tradingtrading. py laufen. Die die Standard-TestStrategy-Handelsstrategie verwenden wird. Dies kauft oder verkauft einfach ein Währungspaar jedes 5. Tick. Es ist nur zum Testen - benutze es nicht in einer Live-Handelsumgebung Wenn du eine sinnvollere Strategie schaffen willst, dann schaffe einfach eine neue Klasse mit einem beschreibenden Namen, z. B. MeanReversionMultiPairStrategy und sicherstellen, dass es eine calculatesignals Methode hat. Du musst diese Klasse sowohl die Paarliste als auch die Event-Queue übergeben, wie bei tradingtrading. py. Bitte schauen Sie auf Strategiestrategy. py für Details. 6) Um ein Backtesting durchzuführen, ist es notwendig, simulierte Forex-Daten zu generieren oder historische Tick-Daten herunterzuladen. Wenn Sie einfach die Software ausprobieren möchten, ist der schnellste Weg, um einen Beispiel Backtest zu generieren, um einige simulierte Daten zu generieren. Das aktuelle Datenformat, das von QSForex verwendet wird, ist das gleiche wie das, das vom DukasCopy Historical Data Feed bei dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical bereitgestellt wird. Um einige historische Daten zu erzeugen, stellen Sie sicher, dass die Einstellung CSVDATADIR in settings. py auf ein Verzeichnis gesetzt wird, in dem die historischen Daten live leben sollen. Sie müssen dann generatesimulatedpair. py ausführen. Die sich unter dem Skriptverzeichnis befindet. Es erwartet ein einziges Kommandozeilenargument, das in diesem Fall das Währungspaar im Format BBBQQQ ist. Zum Beispiel: In diesem Stadium ist das Skript hartcodiert, um eine einmonatige Daten für Januar 2014 zu erstellen. Das heißt, Sie sehen einzelne Dateien des Formats BBBQQQYYYYMMDD. csv (zB GBPUSD20140112.csv) erscheinen in Ihrem CSVDATADIR für alle Werktage in In diesem Monat Wenn Sie das Monatsdatum der Datenausgabe ändern möchten, ändern Sie einfach die Datei und re-run. 7) Nun, da die historischen Daten erzeugt wurden, ist es möglich, einen Backtest durchzuführen. Die Backtest-Datei selbst wird in backtestbacktest. py gespeichert. Aber das enthält nur die Backtest-Klasse. Um einen Backtest tatsächlich auszuführen, musst du diese Klasse instanziieren und ihm die notwendigen Module zur Verfügung stellen. Der beste Weg, um zu sehen, wie dies geschieht, ist, das Beispiel Moving Average Crossover-Implementierung in der Datei examplesmac. py zu betrachten und diese als Vorlage zu verwenden. Dies nutzt die MovingAverageCrossStrategy, die in strategiestrategy. py gefunden wird. Dies ist standardmäßig der Handel mit GBPUSD und EURUSD, um mehrere Währungspaarnutzung zu demonstrieren. Es verwendet Daten in CSVDATADIR gefunden. Um das Beispiel Backtest auszuführen, führen Sie einfach folgendes aus: Dies wird einige Zeit dauern. Auf meinem Ubuntu-Desktop-System zu Hause, mit den historischen Daten generiert über generatesimulatedpair. py. Es dauert ca. 5-10 Minuten zu laufen. Ein großer Teil dieser Berechnung tritt am Ende des tatsächlichen Backtests auf, wenn der Drawdown berechnet wird, also bitte daran erinnern, dass der Code nicht aufgelegt ist. Bitte lassen Sie ihn bis zur Fertigstellung. 8) Wenn du die Leistung des Backtests ansehen möchtest, kannst du einfach output. py verwenden, um eine Eigenkapitalkurve zu sehen, Periodenrenditen (dh Tick-to-Tick-Renditen) und eine Drawdown-Kurve: Und das ist es. In diesem Stadium bist du bereit Um mit dem Erstellen eigener Backtests zu beginnen, indem du Strategien in Strategiestrategy. py modifizierst oder anhängst und echte Daten von DukasCopy (dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical) herunterlädt. Wenn Sie irgendwelche Fragen über die Installation haben, dann fühlen Sie bitte sich frei, mich bei mikequantstart zu mailen. Wenn Sie irgendwelche Bugs oder andere Probleme haben, die Sie denken, kann aufgrund der Codebase spezifisch sein, fühlen Sie sich frei, ein Github Problem hier zu öffnen: githubmhallsmooreqsforexissues Copyright (c) 2015 Michael Halls-Moore Erlaubnis wird hiermit kostenlos an jede Person gewährt Das Erhalten einer Kopie dieser Software und der zugehörigen Dokumentationsdateien (Software), um die Software ohne Einschränkung zu behandeln, einschließlich, ohne Einschränkung, die Nutzungsrechte, Kopie, Änderung, Zusammenführung, Veröffentlichung, Verbreitung, Unterlizenzierung und Verkauf von Kopien der Software, Und Personen, denen die Software zur Verfügung gestellt wird, unter den folgenden Bedingungen zuzulassen: Der oben genannte Urheberrechtshinweis und diese Erlaubnismitteilung sind in allen Kopien oder wesentlichen Teilen der Software enthalten. DIE SOFTWARE WIRD OHNE GEWÄHRLEISTUNG JEGLICHER ART, AUSDRÜCKLICH ODER STILLSCHWEIGEND, EINSCHLIESSEN, ABER NICHT BESCHRÄNKT AUF DIE GEWÄHRLEISTUNG DER MARKTGÄNGIGKEIT, EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK UND NICHTVERLETZUNG. IN KEINEM FALL HAFTEN DIE AUTOREN ODER URHEBERRECHTLICHEN HOLDERS FÜR IRGENDEINEN ANSPRÜCHE, SCHÄDEN ODER ANDERER HAFTUNG, OHNE VERTRAG, SCHÄDEN ODER ANDERWEITIG, DIE AUS ODER IN VERBINDUNG MIT DER SOFTWARE ODER DER VERWENDUNG ODER ANDEREN HÄNDLUNGEN IN DER SOFTWARE. Forex Trading Disclaimer Handel Devisen am Rande trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. 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.