BitfinexとBitmexの板と約定履歴をwebsocketで取得する - LOGICKY BLOG
node.jsを使ってます。 Bitfinex const ws = require('ws') const w = new ws('wss://api.bitfinex.com/ws/2') w.on('message', msg => console.log(msg)) let msg = JSON.stringify({ event: 'subscribe', channel: 'trades', symbol: 'tBTCUSD' }) w.on('open', () => w.send(msg)) Bitmex const ws = require('ws') const w = new ws('wss://www.bitmex.com/realtime?subscribe=trade:XBTUSD') w.on('message', msg => console.log(msg
シストレのススメ第4回 期待値の阻害要因｜UKI
前回までに、システムトレードを運用して短期間で効率的にお金を稼ぐには「どれだけトレード数を稼ぎ、どれだけ期待値の阻害要因を排除できるか」が重要であることを述べました。今回は期待値の阻害要因の種類とそのケア方法について、一般論をベースに述べていきます。 まずは期待値の阻害要因がどれだけ運用成績へ影響を与えるかを確認します。下の図はトレード数NとシャープレシオSRの関係を示すグラフです。赤い点線は運用レシオの等高線を示します。この等高線に対して右上に行けば行くほど、パフォーマンスが向上します。同じライン上では、パフォーマンスが同等になります。 当然ですが、期待値の阻害要因が存在する場合はパフォーマンスが劣化します。トレード数が多い場合はトレードオフとして期待値が低下しているため、阻害要因の影響を顕著に受けることが読み取れます。トレード数が50回以下の場合は、阻害率が増えても同じ標高に留まります
mmbotについての一考察 | 仮想通貨でハワイにいこう
かぴぱら (@kapipara180)さんの最新ツイート。BTCFXを主戦場にしています/機械学習/自然言語処理/自動売買/FX/BTCFX はじめに mmbotです。mmbotですよみなさん。 BOTというと、テクニカル指標（移動平均やRSIやストキャスティクス等々）を組み合わせて、買いと売りのシグナルを見極めて売買するものがほとんどです。それらのBOTの根底にあるのは「上昇や下落の値動きを予測して値幅を取ることで利益を上げる」という考え方です。 これに対し、最近（2018/4ぐらいから？）脚光を浴びているmmbotは前述したBOTとは根底にある考え方が違います。mmbotはまるで取引所側の人間であるかのように、マーケット参加者からスプレッドを徴収します。こんな稼ぎ方があったのか！と衝撃を受けました。ここでは、mmbotについて調べた内容や私なりの考察を書こうと思います。（ちなみにタイト
Using the latest advancements in deep learning to predict stock price movements
Overview of the complete architecture.Link to the complete notebook: https://github.com/borisbanushev/stockpredictionai In this notebook I will create a complete process for predicting stock price movements. Follow along and we will achieve some pretty good results. For that purpose we will use a Generative Adversarial Network (GAN) with LSTM, a type of Recurrent Neural Network, as generator, and
マーケットメイク戦略の理論 - これからの「お金」の話をしよう
最近、BTC-FXのbotを作成するためにマーケットメイク戦略を勉強していました。 そもそもマーケットメイクとは、通常の顧客同士の注文をマッチングさせるオークション方式に対して、取引所より資格を得た値付け業者が常時指値を提示して顧客と業者の間で取引を行う方式を指します。 かつてJASDAQがこの方式を採用していましたが、2008年に廃止されています。 現在でいうマーケットメイクとは、オークション方式の市場において大量の指値を供給することでその見返りとしてスプレッド分の利益を得る、という戦略を指すことが多いようです。 今回は私の備忘録としてマーケットメイク戦略の概要をまとめたものを公開します。 1.参考文献 マーケットメイクにおける数学的理論は以下の洋書2点を参考としています。 「High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic
BTC短期トレードのススメ 基礎の基礎編 - 西欧の車窓から - Medium
皆さんこんにちは。消耗してますか？（挨拶） 僕はバッチリ花粉症です。例年のことですがこの時期はあらゆるパフォーマンスが悪化するので悲しい。目が痒いのが一番耐えられません。 前回の記事はこちら。 さて、今回は短期トレードの話です。 僕は暗号通貨用のツイッターアカウントを作った2016年から一貫して短期トレーダーを自称していて、普段からデイトレード〜スイングトレードをしています。もちろん長期コアポジションとしてポートフォリオは作ってメンテしていますが、それだけだと暇になってしまうので、トレード好きの人間としてはどうしてもガチャガチャやっていきたいのです。 僕は自分の考えを文章でアウトプットするのが好きなのですが、実は今まで自分のトレードで見ているポイントや技術について書いたことはほとんどありません。その時の相場観をツイートしてたくらいかな。 何故か？その答えは簡単で、単にホールドするだけで十分
Pythonで始めるBTCトレードBot【軽いサンプルあり】 - 大学生から始めるビットコインFX
初めに皆さんこんにちは、ぷらする(@plusl_BTC)です。 リアルでは大学の学祭の真っ最中ですが、ちまちまと合間を見つけてこの記事を書いています。 さて、最近BTCFX界隈ではBotを作ろうという動きが盛んですね。 おそらく、漢 a.k.a GAMI さんに影響されたという方も多いと思います。 自動売買スキャルbot、13日目。証拠金160,000円=>293,000円。日次+83%。過去最高レベルに綺麗な利益曲線。24時間無停止。放っておくだけ。2日ごとに2倍になるALTをHODLしてる感覚。約530回/日のトレード。利益+250円/トレード。過去最大効率。効率が高ければ手数料が導入されても生き残れる。9勝4敗。 pic.twitter.com/j6TBn7ZMLT— 漢 a.k.a. GAMI (@kanakagami1978) 2017年11月14日 私も漏れず、一連のツイートを
バックテストの実施 - Pythonと機械学習
決定木アルゴリズムを使って、取りあえず明日のBitcoin価格を予想することはできますが、本当にそれで利益を出すことができるのでしょうか？ 過去のBTC価格データで検証してみました。 以下がバックテストを実施するコードです。 初期資金として$1000ある状態で、過去60日間のバックテスト結果です。 上昇シグナルが出た場合に手持ちの資金全額でBitcoinを購入し、下降シグナルが出た場合は何もしません。 ポジションは1日ごとに決裁します。また、スプレット(手数料等)は考慮していません。 バックテスト用のパラメータは、main関数内の以下で指定しています。 # --バックテストパラメータ plotGraphFlag = 1 # バックテスト結果の資金グラフをプロットしますか？yes:1。no:0 initialFund = 1000 # 初期資金 spread = 0 #取引スプレット(手数料
TA-Lib と pandas によるテクニカル指標の算出 - Qiita
Python で金融データを収集し分析するにあたり、テクニカル分析における代表的な指標を算出するにあたってはライブラリとして TA-Lib があります。以前に書いたように pandas で株式の日足データ (= 日ごとの始値、高値など) を分析する場合、代表的なさまざまな指標を算出するにはすべて自前で実装するよりライブラリを使ったほうが便利ですし安心です。 TA-Lib http://ta-lib.org/ TA-Lib を使えるようにする この TA-Lib を Python で利用するには Python 用のバインディングが用意されています。 インストール方法 http://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html インストール方法は簡単でソースの tar ボールをダウンロードして make install すれば良いです。上のリンク先では --pref
TA-Lib
Installation You can install from PyPI: $ pip install TA-Lib Or checkout the sources and run setup.py yourself: $ python setup.py install Troubleshooting Install Errors func.c:256:28: fatal error: ta-lib/ta_libc.h: No such file or directory compilation terminated. If you get build errors like this, it typically means that it can't find the underlying TA-Lib library and needs to be installed: Depen
FX system trading code with Deep Learning on Python - Qiita
wrote an FX system trading program with deep learning method. I used Keras library for this deep learning implementation. trends of portfolio USDJPY, on Year 2000-2008, spread=0.03Yen(3pips), interval of exchange data=5min source code strategy input some technical index, past several prices, chart type (I defined) as features. predict UP or Down with input features through deep learning. with pred
A Professional Quant Equity Workflow
This post was originally featured on the Quantopian Blog and authored by Jonathan Larkin. In my previous post, I laid out a philosophical foundation for producing high Sharpe ratio[1] quantitative investment strategies. Today I’ll add substance to that philosophy by giving you a detailed tour of the investment process for a popular and deep area of the quantitative investment world: cross-sectiona
PythonでQuandlからデータを取得する - Qiita
Quandlは金融、経済などの数値データの検索エンジンで、さまざまなソースから得られたデータを検索し、グラフや表を表示させることができる。またデータはJSON、CSVなどの形式でダウンロードしたり、Plotlyなどのサービスに取り込ませることもできる。 Getting Started 一部有料のデータもあるが多くのデータについては無料で取得することができる。 様々な言語のライブラリも用意されており(https://www.quandl.com/help/libraries )、APIを用いてデータの取得や検索ができるようになっている。 各データを個別に提供しているだけではなく、データをまとめているページがある。 画面左上からData > Data Browser とクリックすると国やデータの種類でまとめられている中から探すことができる。 例えば、以下のようなページがある。 日本の人口 ht
Placing your first Forex trade with Python
I am launching a new app to make you free I am launching a new app to make you free Check it out here! → Update: I updated the code so it works with Oanda's new API. Get it here Time to talk about brokers, how to place a trade programmatically and most importantly how not to get scammed. This is the third part of the series: How to build your own algotrading platform. A broker is nothing more than
Reddit - Dive into anything
In my MT5, when you open trade for EURUSD, 1 lot equals 100,000 EUR. and for GBPUSD it is 1 lot equals 100,000 GBP Assuming base currency of my MT5 is USD. does this mean I should convert $1000 US dollars first to EUR if I want to trade EURUSD so that I will put the correct volume in New Order screen (assuming leverage is set to 1)? and for GBP I need convert $1000 US Dollars to GBP first too? are
How to Identify Algorithmic Trading Strategies | QuantStart
How to Identify Algorithmic Trading Strategies How to Identify Algorithmic Trading Strategies In this article I want to introduce you to the methods by which I myself identify profitable algorithmic trading strategies. Our goal today is to understand in detail how to find, evaluate and select such systems. I'll explain how identifying strategies is as much about personal preference as it is about
ADX: The Trend Strength Indicator
Trading in the direction of a strong trend reduces risk and increases profit potential. The average directional index (ADX) is used to determine when the price is trending strongly. In many cases, it is the ultimate trend indicator. After all, the trend may be your friend, but it sure helps to know who your friends are. In this article, we'll examine the value of ADX as a trend strength indicator.
PythonでFXシストレのバックテスト(1) - Qiita
はじめに Pythonでシストレのバックテストをするライブラリってたくさんあるのですが、MetaTraderから入った人にとってはわかりにくいので、Pythonの練習がてらバックテストのためのコードを書いてみました。 Pythonでシストレのバックテスト ただ、最初のバージョンは、まず動くことを第一に書いたので、結構無駄があったり、実行速度が遅かったりしたので、今回、ちょっと改良してみました。 FXヒストリカルデータの取得 株価だと、Yahoo!とかから直接ダウンロードして使えるものも多いのですが、FXだと5分足とか15分足とか複数のタイムフレームのデータを使うこともあるので、基本のデータとして1分足データが欲しいところです。 そうなると、データも大きいので、予めダウンロードしたデータを読み込む方が都合がいいかと思います。ここではサンプルデータとして以下のサイトからダウンロードしておきます
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