Python Stock Options Quotes

Aprenda habilidades Quant. Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação quantitativa de negociação, incluindo Funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativos O curso dá-lhe o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro Ele se concentra na aplicação prática de programação para a negociação em vez de ciência da computação teórica O curso vai pagar por si rapidamente, poupando-lhe tempo no processamento manual de dados Você vai gastar mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando trades rentáveis. Visão geral do curso. Parte 1 Noções básicas Você vai aprender por que Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2 Manuseando os dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas como Yahoo Finance, CBOE e outros sites Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3 Estratégias de pesquisa Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown Crie uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho Vários exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4 Going live Esta parte centra-se em torno Interactive Brokers API Você vai aprender a obter dados em tempo real e colocar ordens ao vivo. Muitos exemplos de código. O material do curso consiste em notebooks que contêm texto juntamente com código interativo como este Você será capaz de aprender por Interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever Seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte por bibliotecas de código aberto existentes TradingWithPython biblioteca combina muito da discu discu Ssed neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo a sua utilização em comerciais Aplications. Course rating. A piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer. Matej curso bem desenhado e bom treinador Definitivamente vale o seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente sabia que seu material profundidade de cobertura foi Perfeito Se Jev executar algo como isso novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise do sistema de ações. Copyright 2017 MarketWatch, Inc Todos os direitos reservados Usando este site, você concorda com o Termos de Serviço Política de Privacidade e Política de Cookies updated. Intraday Dados fornecidos pela SIX Financial Information e sujeitos a condições de uso Dados históricos e atuais de fim de dia fornecidos pela SIX Financial Information Dados intradiários dela Yed por requisitos cambiais SP Dow Jones Indices SM da Dow Jones Company, Inc Todas as cotações são em tempo de troca local Dados de última venda em tempo real fornecidos pela NASDAQ Mais informações sobre os símbolos negociados na NASDAQ e sua situação financeira atual Os dados intradiários atrasaram 15 minutos para a Nasdaq e 20 minutos para outras trocas SP Dow Jones Índices SM da Dow Jones Company, Inc Os dados intradiários da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e são pelo menos 60 minutos atrasados. Todas as cotações estão em time. MarketWatch Intercâmbio Top Stories. I estou interessado em fazer Análise econométrica sobre derivados financeiros A principal hangup que tenho enfrentado é que não existem bons recursos livres, pelo menos, que eu sei de dados de opções históricas Por esse motivo, eu quero criar o meu próprio banco de dados pessoais de opções históricas preços eu quebrei este projeto para baixo Em três obstáculos principais. Figura como obter dados de opções a partir de dentro python. Pick um formato de armazenamento de dados. Automate a coleção de dados diários. Getting optio Ns dados em python. Over o verão eu tive algum tempo livre e teamed acima com meu pai para criar um modelo de investimento Embora seja um modelo muito simples, este post é sobre a construção de um banco de dados para que eu não vou entrar em detalhes aqui Basta para Digamos que eu precisava encontrar uma maneira de obter dados de opções do yahoo Finanças Este foi um desafio único, porque ao contrário de dados de equidade ou dados de outras fontes como FRED, dados de opções não tem um conveniente download para botão csv em qualquer lugar no site. Tempo eu estava lendo o excelente livro Python para Análise de Dados por Wes McKinney e tenho uma idéia de como implementar um rastreador da web básica para analisar o html no yahoo e retornar os dados em um formato amigável python Longa história curta, eu escrevi algum código para Fazer exatamente isso e ele fez o seu caminho para a versão 0 9 da biblioteca pandas se você aren t familiarizado com pandas e você trabalha com dados em python você deve definitivamente check it out. Agora apenas estes poucos comandos são necessários para obter dados de opções do yahoo As chamadas E coloca objetos são pandas DataFrames que contêm as mesmas informações que você iria encontrar na página de Finanças yahoo para Apple Inc options. Picking o formato de arquivo. Em escolher um formato de arquivo eu tinha duas considerações principais tamanho do arquivo e velocidade em que ele pode ser Escrito ler Para testar isso eu escrevi um script simples que gerou um 4000 por 4000 matriz numpy aleatória e funções definidas para escrever e ler os dados em diferentes formatos de arquivo Os formatos que eu escolhi trabalhar com csv, hdf5 h5 e MatLab Abaixo está O script que eu usei para executar o teste. Depois que eu tinha esse código eu simplesmente disparou iPython e correu o arquivo e usou a magia timeit para ver quanto tempo levou cada um dos três métodos para ler e escrever os dados Os resultados de tempo, ao longo Com os tamanhos de arquivo final são resumidos na tabela abaixo. É fácil ver que o tipo de arquivo hdf5 é o melhor para escolher para os meus fins Gostaria de observar aqui que a razão do formato de arquivo hdf5 é 1 2 do tamanho de O arquivo, é porque o dt Ype no arquivo h5 é um flutuador de 32 bits, enquanto o dtype é um flutuador de 64 bits No entanto, para as opções de ações que só geralmente têm cuidado com dados fora duas casas decimais para a precisão de 32 bits é plenty. Automating a recuperação de dados. O último passo Na obtenção deste banco de dados foi para automatizar o processo de recuperação de dados Para fazer isso eu usei o popular UNIX agendamento cron ferramenta eu corro OSX 10 8 Mountain Lion, e por padrão em 10 8 a ferramenta cron está desativado Para corrigir isso eu simplesmente correu o seguinte Comando no comando terminal. This cria o arquivo etc crontab se ele doesn t já existe e fica pronto para uso pelo cron Eu não vou dar uma explicação detalhada sobre como usar o cron aqui como eu ainda sou bastante novo em mim mesmo , Mas googling para ele lhe dará muitos exemplos e tutoriais que eu vou, no entanto dar a linha no meu arquivo crontab que executa o script O próximo passo foi escrever o script Eu teria chamada cron Isto aparece abaixo. Eu tenho cron executar este Script em um tempo especificado eac H dia-semana e preencher o arquivo hdf5 O arquivo resultante terá uma estrutura aninhada como this. A notação CTICKmm-yy representa uma opção de chamada C, um determinado ticker TICK, ea expiração da opção mm-yy Dentro de cada um dos Datasets existem três colunas preço de exercício, último preço no contrato de opção e volume no último dia de negociação. Depois de executar este script por uma noite, o arquivo de dados hdf5 resultante foi 7 648648 MB Se eu fosse permitir que esse arquivo fosse executado em cada dia útil Por um ano, o tamanho final do arquivo seria menos de 2 GB Não é ruim. Se você quiser mais informações sobre como eu coletar nomes de ticker ou o que a funcionalidade Opções está em pandas 0 10 ou anterior deixar um comentário e vou fazer o meu melhor para responder. Awesome eu tenho querido fazer algo como isto, desde que eu demasiado quero backtest algumas de minhas estratégias. Você deve provavelmente mudar das opções da importação das opções a das opções da importação, mas à excepção de que seu certificado trabalha grande. Você estaria disposto a Compartilhar os dados de opção que você coletou para Longe eu poderia retribuir o favor, agindo como um backup para executar o script no caso de você perder a conectividade por alguns dias. Eu estava considerando cerca de testes usando os preços gerados usando Black Scholes, mas os dados reais é obviamente better. Glad você gosta do script Na verdade, eu parei de executar o arquivo todas as noites, então eu não tenho dados demais. Caso contrário, eu ficaria feliz em compartilhá-lo com você. Com relação às declarações de importação, eu sou o autor da classe Opções em pandas No momento de escrever este Blog post algumas das funcionalidades que eu uso no script hadn t foram mesclados em uma versão lançada de pandas, então eu chamei a minha versão local em um arquivo chamado opções sobre as quais eu basei o pandas version. FYI Há realmente algumas mudanças API acontecendo com A classe Opções dentro de pandas agora Se as mudanças acontecerem da forma como um dos outros contribuintes tem sugerido, grande parte do código neste script pode ser obsoleto Pelo menos ele ainda deve começar as pessoas começaram. Eu estou no processo Da criação de uma grande base de dados derivados A análise de weblinks está tudo pronto Onde eu sou um pouco perdido é como criar o banco de dados de todas as opções individuais de tal forma que permite cálculos como SKEW, etc sem escolher manualmente as opções individuais cada vez Fazer o cálculo Como fazer essas referências genéricas estou um pouco perdido aqui e quer resolver isso primeiro antes de avançar com a criação de dados. Eu acredito que a ordem correta na tupla de retorno é puts, calls. Hey Martin, você está certo Quando eu inicialmente adicionado as opções de recolha de código para pandas, eu tinha getoptionsdata retornar chamadas primeiro Não tenho certeza quando por que alguém mudou it. I atualizou o código no post para usar o correto puts, chama encomendar now. I embora isso seria muito útil sendo Capaz de baixar preços opções Para começar com eu estava usando o script que você forneceu acima muito bonito eu tenho pandas 0 13 1, mas parece completamente quebrado Os erros ocorrem com a seguinte linha. rawcalls chamada True, colocar False, nea R Falso, abovebelow 6.Since eu quero obter todos os dados de opção Eu acho que tenho que usar o método getforwarddata Os outros métodos parecem apenas suporte recebendo um determinado mês O erro é bastante longo, mas as últimas linhas de casal são. File, linha 1653 , Em nextline raise StopIteration StopIteration. Does alguém sabe como corrigir isso Também estou executando Ubuntu Linux Acho que a versão 0 11 do Pandas estava funcionando um pouco, embora não iria obter todos os preços das opções Eu não tenho certeza como usar pip para downgrade Neste momento ou então eu provavelmente estou preso tentando obter a versão 0 13 1 working. Hey Anonymous não sei seu nome, ou se é Anonymous - que é awesome. Sorry que estas funções não estão funcionando corretamente Eu escrevi este código sobre Um ano atrás e no momento em que isso funcionou sem problemas Pandas está sob grande desenvolvimento e parece que desde o tempo que eu escrevi este código, a api passou por algumas quebras de alterações. Infelizmente, eu não tenho tempo agora para passar E mude o c Ode a partir deste post para que ele funciona com 0 13 Posso dizer que toda a funcionalidade descrita neste post ainda existe com v0 13, mas algumas assinaturas do método pode ter changed. I acredito que o docstrings para cada método da classe Options Deve ser detalhado o suficiente para dar-lhe uma boa idéia sobre o que precisa mudar você pode encontrá-los here. If você está sentindo-se para ele e acabam fazendo as mudanças necessárias, por favor me avise e vou atualizar o código aqui para Refletir them. PS se você experimentá-lo e está tendo um tempo difícil, poste aqui novamente e eu vou tentar dar algumas orientações. Eu tenho estado ocupado com outro projeto, mas basicamente eu só fiz algumas mudanças para fazer as coisas correrem para Simplicidade Acabei de fazer as alterações Eu acho que os índices inmonth e inyear foram calculados errado Também, em alguns casos retorna frame Nenhum quadro retornando Nenhum estava causando o crash. If alguém tem o tempo o código deve ser atualizado para apenas a consulta de opções de dados que Realmente existe no t Ime gama de meses passou em Não tenho certeza como analisar esta informação a partir do HTML Agora ele vai consultar o Yahoo para cada mês de dados, mesmo quando não há opções disponíveis para esse ano mês para o método getforwarddata. Aqui está a saída diff linux Para as alterações que eu fiz. diff 25d24 DEBUG Verdadeiro 538,541d536 se len dados 0 retorno Nenhum 590,595c585 tente, exceto símbolo msg deve ser um aumento de seqüência válido ValueError msg --- 860,866c850,861 inquisições para i, m em enumerar em meses anos m - 1 12 meses - meses 12 em meses e meses --- meses CURYEAR meses 1 Descobrir quantos itens em meses passam de 12 para trocar 0 por i em intervalo meses se inmonths i 12 inmonths i - 12 tochange 1 Alterar os itens correspondentes na Lista de inyears para i no intervalo 1, para trocar 1 inyires - i 1 875,878c870,873 para i no intervalo meses m2 inmonths i y2 inyears i se DEBUG imprimir Obtendo sss --- para mon em intervalo meses m2 inmonths mon y2 inyears mon 892,895d886 Se frame for None se DEBUG imprimir nenhum dado continue. Hi, Obrigado por y Nosso grande trabalho Parece que ele está atualmente quebrado - talvez uma mudança de esquema de layout no yahoo é que tableloc 13 na chamada para getoptiondata. I ll depurá-lo quando eu tenho tempo, aqui s os detalhes até agora. Conectado a pydev depurador construir 135 1057 Traceback mais recente chamada última Arquivo, linha 1733, no arquivo, None, None Arquivo, linha 1226, em executar globals, locais executar o script Arquivo, linha 5, em puts, chamadas 1, 16 File, line 630, em getoptionsdata Arquivo, linha 748, em getputdata retorno auto getoptiondata mês, ano, expiração, 13, coloca Arquivo, linha 673, em getoptiondata encontrado ntables IndexError Tabela local 13 inválido, 3 tabelas found. from import Opções de datetime import date. aapl Opções AAPL, Yahoo puts, calls 1, 16.In 3 pandas import Em 4 pandas version Out 4 0 13 1.Hi, obrigado pelo comentário Este código está agora quebrado devido a alterações na API do Yahoo Finance Eu acho que os desenvolvedores pandas têm o código original Eu dei-lhes Veja a discussão relevante here. Hi Spencer desculpas para o anônimo Mas quando você executou este programa para cada ticker em sua lista de NASDAQ e NYSE símbolos, quanto tempo foi o tempo de execução de uma iteração inteira. Anônimo - não problema. Esta rotina leva muito tempo para ser executado Provavelmente no Ordem de 6-8 hours. It poderia ser acelerado um pouco, fazendo várias solicitações de cada vez usando os módulos de enfileiramento e fila na biblioteca padrão eu tenho um exemplo de fazer isso com dados de equidade regular aqui. Spencer - Eu sou Muito novo para python e programação em geral, mas acho poderoso e fascinante com o pouco trabalho de pesquisa que eu tenho feito Até agora eu coloquei um programa muito simples para fazer algo semelhante Isso é o que eu tenho até agora import datetime como dt importação pandas como pd Importar numpy como np de importação Opções de pandas importar DataFrame importar h5py como h5.num 0 enquanto num tentar i tickers Opções de símbolo num Opções i, yahoo dados exceto passe imprimir num número num 1.In minha lista de ticker tenho 6280 símbolos ou assim, E eu achei que o getoptionsdata por Formas muito mais rápido do que o método getalldata Agora isso é executado em cerca de 3 horas Meu objetivo é cortar isso por 1 6th Ele ainda está nos estágios muito básicos, mas ele funciona e reúne os dados para tickers que contêm Se você tiver alguma dica Ou sugestões para melhorar o desempenho Eu sou todos os ouvidos Eu sei que uma estrutura de loop não pode ser o mais eficiente, mas tudo para mim é tentativa e error. If isso é trivial e ou uma pergunta idiota peço desculpas, Novamente, eu sou novo e learning. I Poderia imaginar que o gargalo parte mais lenta deste programa é recuperar os dados da web Usando a fila e ferramentas de threading na biblioteca padrão como eu fiz no exemplo que eu postei um link para é provavelmente a melhor maneira de acelerar esta parte up. Another Opção relativamente simples para fazer a recuperação de dados paralelos é escrever uma função que obtém os dados para uma única lista Então você pode usar algo como IPython paralela para mapear a função sobre a lista de tickers em paralelo Um exemplo de usar mapa em paralelo c Um ser encontrado aqui. A maneira, o único laço aqui não é certamente o que faz exame deste código muito tempo para funcionar - assim que não se preocupa sobre isso. Eu sou pesaroso, mas eu não visitei este código particular em sobre 2 anos Pandas move-se bastante rapidamente, por isso é surpreendente que o código neste post não funciona. Eu não tenho atualmente o tempo para depurar o script, mas eu sugeriria olhar para a documentação pandas para a opção atual recursos de raspagem de preços Você pode encontrá-lo Aqui. Para listas de ticker eu estava obtendo-los a partir destes dois urls. I don t saber muito sobre a programação, mas eu tenho um monte de arquivos de símbolo anual de mas eu preciso ter por exemplo ano 2012-2015 em um e mesmo arquivo Porque eu Quero mapeá-lo no meu software como um gráfico estendido É possível fazer com este script.