Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Hands-on Financial Trading with Python » est apprécié pour son approche pratique du trading algorithmique à l'aide de Python, et de nombreux utilisateurs le considèrent comme une excellente ressource pour les débutants et les traders intermédiaires. Cependant, certains critiques notent que le livre peut être dépassé et qu'une solide compréhension de Python et des statistiques est nécessaire pour profiter pleinement de son contenu.
Avantages:⬤ Approche complète et pratique du trading algorithmique.
⬤ Des instructions détaillées sur les bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et zipline.
⬤ Des chapitres logiques qui facilitent l'apprentissage progressif.
⬤ Des exemples pratiques et un code convivial.
⬤ Utile aussi bien pour les débutants que pour les traders professionnels cherchant à améliorer leurs compétences.
⬤ Certains codes et paquets sont obsolètes, causant des problèmes d'installation.
⬤ Nécessite une bonne connaissance de Python et des statistiques, ce qui peut exclure les débutants complets.
⬤ Manque d'explications approfondies concernant le code et ses résultats, entraînant une certaine confusion chez certains utilisateurs.
⬤ La configuration manuelle de l'environnement peut être frustrante et prendre du temps.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Titre original :
Hands-On Financial Trading with Python: A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies
Contenu du livre :
Découvrez comment construire et backtester des stratégies de trading algorithmique avec Zipline.
Caractéristiques principales :
⬤ Prendre en main les données du marché et l'analyse des actions et visualiser les données afin d'obtenir des informations de qualité.
⬤ Découvrez comment aborder systématiquement la recherche quantitative et la génération/le backtesting de stratégies de trading algorithmique.
⬤ Apprenez à naviguer dans les différentes fonctionnalités des bibliothèques d'analyse de données de Python.
Description du livre :
Le trading algorithmique vous aide à garder une longueur d'avance sur les marchés en élaborant des stratégies d'analyse quantitative pour gagner des profits et réduire les pertes.
Le livre commence par une introduction au trading algorithmique et explique pourquoi Python est la meilleure plateforme pour développer des stratégies de trading. Vous couvrirez ensuite l'analyse quantitative à l'aide de Python et apprendrez à construire des stratégies de trading algorithmique avec Zipline en utilisant diverses sources de données de marché. L'utilisation de Zipline comme bibliothèque de backtesting permet d'accéder gratuitement aux données historiques quotidiennes du marché américain jusqu'en 2018. Au fur et à mesure de votre progression, vous acquerrez une compréhension approfondie des bibliothèques Python telles que NumPy et pandas pour l'analyse des ensembles de données financières, et explorerez Matplotlib, statsmodels, et les bibliothèques scikit-learn pour l'analyse avancée. Vous vous concentrerez également sur la prévision des séries temporelles, en abordant pmdarima et Facebook Prophet.
A la fin de ce livre de trading, vous serez capable de construire des signaux de trading prédictifs, d'adopter des stratégies de trading algorithmiques basiques et avancées, et d'effectuer une optimisation de portefeuille.
Ce que vous apprendrez :
⬤ Découvrir le fonctionnement de l'analyse quantitative en abordant les statistiques financières et l'ARIMA.
⬤ Utiliser les principales bibliothèques Python pour effectuer des recherches quantitatives et développer des stratégies en utilisant des ensembles de données réelles.
⬤ Comprendre comment accéder aux données financières et économiques en Python.
⬤ Mettre en œuvre une visualisation efficace des données avec Matplotlib.
⬤ Appliquer le calcul scientifique et la visualisation de données avec des bibliothèques Python populaires.
⬤ Construire et déployer des stratégies de trading algorithmique en backtesting.
A qui s'adresse ce livre :
Ce livre s'adresse aux analystes de données et aux traders financiers qui souhaitent découvrir comment concevoir des stratégies de trading algorithmique en utilisant les bibliothèques de base de Python. Si vous êtes à la recherche d'un guide pratique pour backtester des stratégies de trading algorithmique et construire vos propres stratégies, ce livre est fait pour vous. Des connaissances pratiques de niveau débutant en programmation Python et en statistiques seront utiles.
