Moving-average-quantopian

Moving-average-quantopian

Pilihan karier-sekolah-karir
Stp-forex-broker-uk
Tt-forex-chennai


Moving-average-share-charts Pendaftaran online-trading Pindah-rata-filter-applet Moving-average-backtest Bagaimana-untuk-membangun-forex-trading-system Jenis-dari-candle-Jepang

Perbedaan PutWrite vs BuyWrite Index Jumat, 20 Januari, 2017 Sebuah makalah akademis yang menarik namun menarik tentang perbedaan Indeks PMWE dan BuyWrite yang terkenal: Judul: PutWrite versus BuyWrite: Ya, Put-Call Parity Holds Here Too CBOE PutWrite Index Telah mengungguli Indeks BuyWrite sekitar 1,1 persen per tahun antara tahun 1986 dan 2015. Itu sangat mengesankan. Tapi mengganggu. Ya, ndash mengganggu ndash karena teori paritas panggilan menunjukkan bahwa kinerja seperti itu hampir tidak mungkin dilakukan melalui pembatasan tanpa arbitrase yang menarik. Makalah ini menjelaskan misteri outperformance ini, yang memiliki implikasi untuk konstruksi portofolio. Kutipan penting dari makalah penelitian akademis: quotWriting indeks ekuitas yang mencakup panggilan merupakan pendekatan efektif untuk mendapatkan ekuitas dan risiko premium volatilitas bersama. Begitu juga dengan menulis naked equity index put options. Pendekatan mana yang lebih baik Banyak investor membandingkan kinerja historis dari dua pendekatan untuk jawabannya, yang berpotensi mengarah pada kesimpulan bahwa penulisan tulis lebih baik daripada panggilan tertutup. Di permukaan, tampak bahwa pilihan penulisan put menjadi pendekatan pilihan. CBOE PutWrite Index (PUT) telah mengungguli Indeks BuyWrite (BXM) sekitar 1,1 persen per tahun antara tahun 1986 dan 2015. Itu sangat mengesankan. Tapi mengganggu. Ya, ndash mengganggu ndash karena teori paritas panggilan menunjukkan bahwa kinerja seperti itu hampir tidak mungkin dilakukan melalui pembatasan tanpa arbitrase yang menarik. Alasan utama dibalik perbedaan kinerja di Indeks PutWrite dan BuyWrite adalah karena perbedaan konstruksi hanya dalam empat jam per bulan. Perbedaan unik dalam hasil konstruksi portofolio mereka di Indeks PutWrite kehilangan kira-kira empat jam per bulan pengembalian Indeks SampP 500 relatif terhadap Indeks BuyWrite. Setiap bulan pada saat opsi kedaluwarsa, baik opsi beli BuyWritersquos dan opsi PutWritersquos put berakhir dan menetap pada waktu yang sama di Special Open Quotation (SOQ). Pada saat ini, opsi kedaluwarsa sepenuhnya melepaskan Indeks PutWrite dari eksposur ekuitasnya. Sampai menetapkan kembali posisi opsi opsi, itu adalah portofolio beta nol. Sebaliknya, pada saat yang sama, portofolio BuyWrite menjadi portofolio beta satu dengan berakhirnya opsi call-nya, karena diinvestasikan sepenuhnya dalam Indeks SampP 500 tanpa posisi opsi short call yang sesuai. Ini tetap merupakan portofolio beta satu sampai menetapkan kembali posisi pilihan short call-nya. Jadi, di atas jendela empat jam ini, Indeks BuyWrite terlalu banyak terkena Sampr 500 dibandingkan dengan paparan rata-rata jangka panjangnya. Demikian pula, Indeks PutWrite kurang terpapar pada Sampp 500 relatif terhadap eksposur jangka panjangnya. Sebagai contoh, rata-rata, antara 2004 dan 2015, Indeks SampP 500 turun 23 basis poin pada opsi kedaluwarsa pagi hari. Ekuitas yang kembali selama periode empat jam ini 12 kali per tahun menunjukkan 2,7 kinerja buruk tahunan untuk Indeks BuyWrite relatif terhadap Indeks PutWrite. Menambah kembali pencegatan (disetahunkan) memberikan efek kombinasi dari kinerja under-performance kedaluwarsa tahunan yang disetahunkan. Ini sangat dekat dengan Indeks BuyWrite 2.1 yang mengungguli Indeks PutWrite selama periode 2004 hingga 2015 yang sama.quot Faktor Pemurnian Premi di Pasar Ekuitas Saturday, 14 January, 2017 Kertas akademis yang menarik terkait dengan banyak strategi musiman, namun terutama untuk : Penulis: de Carvalho, Xiao, Soupe, Dugnolle Judul: Diversifikasi dan Faktor Purifikasi Premi di Pasar Ekuitas Dalam tulisan ini kami mempertimbangkan pertanyaan tentang bagaimana meningkatkan keefektifan strategi yang dirancang untuk menangkap premi faktor di pasar ekuitas dan, khususnya, dari Faktor nilai, kualitas, risiko rendah dan momentum. Kami mempertimbangkan sejumlah pendekatan konstruksi portofolio yang dirancang untuk menangkap premi faktor dengan tingkat kontrol risiko yang sesuai yang bertujuan untuk meningkatkan rasio informasi. Kami menunjukkan bahwa rasio informasi dapat ditingkatkan dengan menargetkan volatilitas konstan dari waktu ke waktu, melakukan lindung nilai terhadap beta pasar dan melakukan lindung nilai terhadap faktor ukuran, yaitu menetralkan bias dalam kapitalisasi pasar saham yang digunakan dalam strategi faktor. Sehubungan dengan netralisasi eksposur sektor, kami menganggap hal ini penting terutama untuk nilai dan faktor risiko rendah. Akhirnya, kita melihat nilai tambah stok korslet dalam strategi faktor. Kami menemukan bahwa dengan sedikit pengecualian, kontribusi terhadap kinerja dari kaki pendek lebih rendah daripada yang ada di kaki panjang. Dengan demikian, strategi lama bisa menjadi alternatif yang efisien untuk menangkap faktor premi ini. Akhirnya, kita menemukan bahwa faktor premi cenderung memiliki ekor yang lebih gemuk daripada yang dapat diharapkan dari distribusi pengembalian Gaussian, namun kemiringan itu tidak terlalu negatif dalam kebanyakan kasus. Kutipan penting dari makalah penelitian akademis: quotDalam tulisan ini kami menunjukkan pentingnya konstruksi portofolio ketika harus menangkap faktor premium secara efisien. Kami pertama kali menunjukkan bahwa pendekatan investasi faktor yang paling sederhana dan paling tradisional cenderung menghasilkan tingkat pengembalian risiko yang lebih rendah karena risiko yang tidak terkontrol dan keterpaparan yang tidak diinginkan terhadap indeks pasar atau bias kapitalisasi pasar. Kami menunjukkan bahwa strategi yang menargetkan volatilitas konstan dan melindungi beta pasar dan paparan terhadap ukuran memberikan rasio informasi yang lebih tinggi. Hal ini terutama karena adanya penurunan volatilitas. Kami juga menunjukkan pentingnya menghilangkan eksposur sektor sebagai sumber risiko tambahan tanpa return in factor investment. Dan kami menjelaskan mengapa lama hanya faktor investasi yang bisa lebih efisien dalam menangkap premi faktor, terutama dari faktor risiko rendah dan momentum. Selain itu, kami menunjukkan pentingnya faktor diversifikasi dalam setiap gaya berkat keterkaitan faktor pengembalian bahkan dengan gaya yang sama. Akhirnya, kami menunjukkan bahwa faktor premium cenderung menunjukkan ekor gemuk, tapi juga skewness yang relatif kecil. Secara keseluruhan, kami mempertahankan pentingnya pemurnian dan diversifikasi eksposur faktor dalam investasi faktor sebagai salah satu cara untuk secara signifikan memperbaiki tingkat pengembalian yang disesuaikan dengan risiko dari strategi faktor. Dan meskipun hal ini menyebabkan omset meningkat karena kebutuhan akan perdagangan tambahan, kami menyoroti fakta bahwa sebagian besar manfaat yang ditunjukkan dalam makalah ini dapat ditangkap dalam praktik dengan menggunakan pendekatan cerdas untuk memasukkan omset.quot Seasonalities in Stock Returns Sunday, 8 January , 2017 Penulis: Hirschleifer, Jiang, Meng Judul: Mood Beta dan Seasonalities in Stock Returns Penelitian yang ada telah mendokumentasikan musiman hasil cross-sectional return saham ndash outperformance periodik saham tertentu relatif terhadap yang lain selama bulan kalender, hari kerja, atau pre- Periode liburan Sebuah model yang didasarkan pada sensitivitas diferensial saham terhadap mood investor menjelaskan efek ini dan menyiratkan seperangkat pola musiman baru. Kami menemukan bahwa kinerja relatif di saham selama periode mood positif (misalnya bulan Januari, Jumat, bulan terbaik yang direalisasikan tahun ini, hari pengembalian terbaik yang direalisasikan dalam seminggu, pra-libur) cenderung bertahan di masa depan dengan suasana hati yang kongruen. (Misalnya Januari, Jumat, pra-libur), dan untuk membalikkan keadaan dengan suasana hati yang tidak kongruen (misalnya bulan Oktober, Senin, pascabayar). Saham dengan beta hati yang lebih tinggi diperkirakan selama jendela musiman dengan suasana hati yang kuat (misalnya JanuariOktober, SeninFriday, atau pra-libur) memperoleh tingkat pengembalian yang diharapkan lebih tinggi selama musim mood positif di masa depan namun menurunkan imbal hasil yang diharapkan selama masa mood negatif di masa depan. Kutipan penting dari makalah penelitian akademis: quotWe mengusulkan di sini sebuah teori yang didasarkan pada suasana hati investor untuk menawarkan penjelasan terpadu mengenai musiman yang diketahui baik pada tingkat agregat maupun cross-sectional, dan untuk menawarkan implikasi empiris baru yang juga kami uji. Dalam model kami, perubahan mood positif investor (negatif) menyebabkan optimisme (pesimisme) secara berkala dalam mengevaluasi sinyal tentang aset menghasilkan komponen pembayaran yang sistematis dan istimewa. Hal ini menyebabkan variasi musiman dalam mispricing dan return prediktabilitas. Konsisten dengan prediksi model, kami menemukan satu kumpulan musiman kembali cross-sectional return berdasarkan gagasan bahwa saham yang sangat sensitif terhadap fluktuasi suasana hati musiman di masa lalu juga akan sensitif di masa depan. Dengan kata lain, kami berpendapat bahwa beberapa saham memiliki sensitivitas yang lebih tinggi terhadap perubahan mood (beta mood yang lebih tinggi) daripada yang lain, yang menciptakan keterkaitan antara musiman musiman berbasis agregat dan musiman dalam penampang kembali. Secara khusus, kami berpendapat bahwa suasana hati investor bervariasi secara sistematis sepanjang bulan kalender, hari kerja, dan hari libur. Sebagai konsekuensinya, beta mood yang diperkirakan menggunakan tingkat pengembalian keamanan pada musim dengan perubahan mood membantu memprediksi pengembalian musiman di masa depan di periode lain dimana suasana hati diharapkan akan berubah. Selama periode sampel kami 1963-2015. Rata-rata return saham rata-rata (diukur dengan return indeks CRVER yang sama dengan minus rate riskfree) tertinggi pada bulan Januari dan terendah di bulan Oktober. Dengan demikian, kami fokus pada bulan Januari sebagai proxy untuk suasana hati investor yang tinggi dan Oktober untuk keadaan rendah hati. Dengan menggunakan regresi Fama-MacBeth, kami memverifikasi temuan Heston dan Sadka (2008) untuk kinerja relatif Januari dan Oktobermdashhistoris Januari (Oktober) cenderung bertahan di masa depan Januari (Oktober) selama sepuluh tahun berikutnya. Dalam penafsiran kami, saham yang lebih baik dari yang lain selama satu bulan akan cenderung melakukan yang lebih baik lagi di bulan yang sama di masa depan karena ada suasana kongruen pada saat itu. Selanjutnya, kita menemukan efek pembalikan baru yang melintasi bulan dengan suasana hati yang tidak sesuai yang historis pada bulan Januari (Oktober) yang kembali di penampang melintang cenderung membalikkan secara signifikan pada Oktobers berikutnya (Januaries). Sebuah saham yang melakukan lebih baik dari saham lainnya pada Januari lalu cenderung lebih buruk daripada saham lainnya di bulan Oktober selama lima tahun ke depan. Peningkatan standar deviasi standar kongruen kongruen (tidak selaras) -calendar-bulan menyebabkan kenaikan rata-rata 23 (17 penurunan) dalam sepuluh tahun ke depan, relatif terhadap hasil Januari Januari. Penjelasan kami untuk efek ini tidak spesifik untuk frekuensi bulanan. Oleh karena itu, cara yang berguna untuk menantang teori kita adalah untuk menguji keragaman cross-sectional yang sebanding pada frekuensi lainnya. Beralih ke domain pengembalian harian, kami mendokumentasikan seperangkat kegigihan dan efek pembalikan kongruen yang sama dengan hari kerja yang sama. Kami mengkonfirmasi efek persistensi kembali ini untuk hari Senin dan Jumat kembali, dan kemudian menunjukkan, analog dengan hasil bulanan, bahwa efek kegigihan pengembalian kongruen-mood-weekday berlaku: kinerja relatif di saham pada return pasar terbaik (pasar yang paling buruk- Return) yang direalisasikan dalam seminggu cenderung bertahan pada sepuluh hari Jumat berikutnya (Senin) dan seterusnya, ketika kinerja pasar yang baik (buruk) diperkirakan akan berlanjut. Peningkatan satu standar deviasi dalam kongruen kongruen-hari kerja atau congruent-mood-weekday return dikaitkan rata-rata dengan imbal hasil 4 atau 12 yang lebih tinggi dalam sepuluh hari Senin berikutnya. Pada tingkat saham individual, ada musim liburan cross-sectional, dimana saham yang secara historis telah mendapatkan imbal hasil pre-holiday yang lebih tinggi rata-rata mendapatkan tingkat pengembalian sebelum liburan yang lebih tinggi untuk liburan yang sama dalam sepuluh tahun ke depan. Tekanan persistensi dan pembalikan umpan balik cross-sectional selama berbulan-bulan, hari kerja, dan hari libur secara keseluruhan konsisten dengan prediksi teoritis bahwa investor melihat fluktuasi suasana musiman menyebabkan kesalahan persepsi musiman mengenai faktor dan jumlah spesifik perusahaan dan menyebabkan musiman kembali cross-sectional return. Prediksi ini didasarkan pada gagasan bahwa saham yang berbeda memiliki mood yang berbeda betamdasha stockrsquos mengembalikan kepekaan terhadap faktor mispricing akibat guncangan suasana hati. Kami berpendapat bahwa konsep beta mood mengintegrasikan berbagai efek musiman. Oleh karena itu kami melakukan lebih banyak tes langsung terhadap prediksi model bahwa beta mood akan membantu meramalkan kinerja relatif saham di musim dengan suasana hati yang berbeda. Quantotion amp Quantpedia Strategi Perdagangan Seri: Ekuitas Seksi Lintas Sasaran Rata-rata Konversi Kamis, 29 Desember 2016 Quantopian amp Seri Strategi Quantpedia terus berlanjut. Sekarang dengan artikel ke-4, sekali lagi ditulis oleh Matthew Lee, berfokus pada Cross-Sectional Equity Mean Reversion (Strategi 13): Perubahan rata-rata cross sectional pada saham (kecenderungan kuat saham dengan kenaikan kuat untuk berbalik dalam kerangka waktu jangka pendek - Sampai satu bulan) adalah pengamatan pasar yang terkenal dan alasan utama mengapa begitu banyak peneliti akademis umumnya menggunakan pengukuran momentum 2-12 (pengembalian selama 12 bulan terakhir, tidak termasuk yang sebelumnya) saat memeriksa momentum anomali. Banyak makalah akademis yang meneliti efek ini, yang paling terkenal adalah makalah karya Jagadesh. Dan Bruce Lehmann (lihat bagian quotquote paperquot lain di Quantpedia subpage untuk strategi pembalikan ini untuk makalah penelitian akademis tambahan). Yang paling akademis berspekulasi bahwa alasan mendasar untuk anomali adalah friksi pasar-mikrostruktur (bid-ask bouncing) atau investor 39 bias kognitif - reaksi berlebihan terhadap informasi masa lalu dan koreksi reaksi tersebut setelah horison waktu singkat. Tapi apakah strategi ekuitas sederhana ini masih menguntungkan Matthew Lee dari Quantopian melakukan analisis independen selama keluar dari periode sampel dari 12-01-2011 sampai 12-01-2016. Secara keseluruhan, kinerja strategi pembalikan ekuitas jangka pendek sederhana ada di bawah pasar. Tapi, perlu dicatat bahwa strategi ini adalah longshort dibandingkan dengan hanya ekuitas ekuitas hanya-panjang (yang SPY). Jadi jika kita ingin membandingkan total kinerja strategi itu, kita harus membandingkan pembalikan hanya panjang dari stok pelepasan kuilequot. Strategi pembalikan ekuitas longshort memiliki rasio Sharpe 0,84 dan Beta 0,15. Rasio Sharpe versi longshort sebanding dengan portofolio pasar dan rendahnya korelasi strategi pembalikan ekuitas sehingga memungkinkan adanya penambahan portofolio investasi. Namun. Strategi pembalikan sangat aktif (mingguan, rebancing dua mingguan) yang berarti biaya transaksi tinggi dan selip. Jadi sangat berhati-hati harus dibayar dalam implementasi dan langkah nyata yang mencoba membatasi omset strategi harus dilakukan. Kurva ekuitas OOS terakhir: Terima kasih untuk analisisnya Matius Anda juga bisa memeriksa dulu. Artikel kedua atau ketiga dalam seri ini jika Anda menyukai yang sekarang. Nantikan yang berikutnya. Pengaruh Kondisi Moneter pada Perdagangan Terdaftar Thursday, 22 December, 2016 Judul: Melaksanakan Perdagangan dan Kondisi Moneter Makalah ini menyelidiki hubungan antara kondisi moneter dan kelebihan imbal hasil yang timbul dari strategi investasi yang terdiri dari pinjaman mata uang dengan suku bunga rendah dan investasi pada Mata uang dengan suku bunga tinggi, yang disebut quotcarry tradequot. Hasilnya menunjukkan bahwa carry trade excess return rata-rata, rasio Sharpe dan 5 quantile berbeda secara substansial pada kebijakan moneter konvensional yang ekspansif dan ketat sebelum terjadinya krisis keuangan baru-baru ini. Sebaliknya, parameter yang dianggap tidak terpengaruh oleh kebijakan moneter yang tidak konvensional selama krisis keuangan. Kutipan penting dari makalah penelitian akademis: Hasil utama kuadratnya adalah membawa rata-rata portofolio perdagangan rata-rata, rasio Sharpe dan 5 quantile secara substansial mengikuti kebijakan moneter konvensional yang ekspansif dan ketat sebelum terjadinya krisis keuangan baru-baru ini. Secara khusus, saya menemukan bahwa periode ekspansif ditandai dengan kenaikan rata-rata dan rasio Sharpe yang lebih tinggi dan risiko penurunan yang lebih rendah. Mengenai hal ini, saya berargumen bahwa kebijakan moneter konvensional ekspansif mampu memperbaiki ekspektasi pasar di seluruh negara dan dengan cara ini menurunkan risiko volatilitas FX. Ini menghasilkan apresiasi mata uang untuk negara debitur bersih dan kenaikan carry trade pro. Kedua, saya menyajikan bukti yang menunjukkan bahwa parameter yang dipertimbangkan serupa di seluruh agresif dan menstabilkan kebijakan moneter tidak konvensional selama krisis keuangan baru-baru ini. Jadi, Federal Reserve tidak bisa menjadi ekspektasi pasar fff selama ini. Bagi investor, bukti ini menunjukkan bahwa penghargaan dari carry trade bervariasi dengan perubahan kondisi moneter hanya selama kuotasi kuota. Bagi peneliti, bukti ini menunjukkan bahwa mengenali relevansi kebijakan moneter sangat penting untuk memahami implikasi harga dari risiko volatilitas FX untuk carry trade.quotZipline adalah perpustakaan perdagangan algoritmik Pythonic. Ini adalah sistem berbasis event yang mendukung backtesting dan live-trading. Zipline saat ini digunakan dalam produksi sebagai mesin backtesting dan live-trading powering Quantopian 8211 merupakan platform yang dihuni oleh masyarakat yang berpusat pada host untuk membangun dan menjalankan strategi perdagangan. Kemudahan penggunaan: Zipline mencoba untuk menyingkir sehingga Anda dapat fokus pada pengembangan algoritma. Lihat di bawah untuk contoh kode. Zipline datang 8220batteries included8221 karena banyak statistik umum seperti moving average dan regresi linier dapat dengan mudah diakses dari dalam algoritma penulisan pengguna. Masukan data historis dan keluaran statistik kinerja didasarkan pada Pandas DataFrames untuk diintegrasikan dengan baik ke dalam sistem eko ​​PyData yang ada. Perpustakaan belajar statistik dan mesin seperti matplotlib, scipy, statsmodels, dan sklearn mendukung pengembangan, analisis, dan visualisasi sistem perdagangan mutakhir. Instalasi Instalasi Dengan Pip Dengan asumsi Anda memiliki semua dependensi non-Python yang dibutuhkan (lihat catatan di bawah), Anda dapat menginstal Zipline dengan pip melalui: Catatan: Memasang Zipline via pip sedikit lebih banyak daripada paket Python rata-rata. Cukup menjalankan zipline pemasangan pipa kemungkinan akan gagal jika Anda belum pernah menginstal paket Python ilmiah sebelumnya. Ada dua alasan untuk kompleksitas tambahan: Zipline mengirimkan beberapa ekstensi C yang memerlukan akses ke API CPython C. Untuk membangun ekstensi C, pip memerlukan akses ke file header CPython untuk instalasi Python Anda. Zipline tergantung pada numpy. Perpustakaan inti untuk komputasi array numerik dengan Python. Numpy tergantung pada memiliki rutinitas aljabar linier LAPACK yang tersedia. Karena header LAPACK dan CPython adalah dependensi biner, cara yang benar untuk memasangnya bervariasi dari satu platform ke platform lainnya. Di Linux, pengguna umumnya mendapatkan dependensi ini melalui manajer paket seperti apt. Yum Atau pacman Di OSX, Homebrew adalah pilihan populer yang menyediakan fungsionalitas serupa. Lihat Dokumentasi Pemasangan Zipline lengkap untuk informasi lebih lanjut tentang mengakuisisi dependensi biner untuk platform spesifik Anda. Cara lain untuk menginstal Zipline adalah melalui manajer paket conda, yang hadir sebagai bagian dari Anaconda atau dapat diinstal melalui pip install conda. Setelah disiapkan, Anda dapat menginstal Zipline dari saluran Quantopian kami: Platform yang didukung saat ini meliputi: Quickstart ContributionsData Bundles Menulis Bundle Baru Kumpulan data ada untuk mempermudah penggunaan sumber data yang berbeda dengan zipline. Untuk menambahkan bundel baru, seseorang harus menerapkan fungsi menelan. Fungsi menelan bertanggung jawab untuk memuat data ke dalam memori dan menyebarkannya ke satu set objek penulis yang disediakan oleh zipline untuk mengubah data menjadi format internal zipline8217. Fungsi menelan dapat bekerja dengan mendownload data dari lokasi yang jauh seperti bundel quandl atau bundel yahoo atau mungkin hanya memuat file yang sudah ada di mesin. Fungsi ini dilengkapi dengan penulis yang akan menuliskan data ke lokasi yang benar secara transaksi. Jika penyerapan gagal berjalan melalui bundel tidak akan ditulis dalam keadaan tidak lengkap. Tanda tangan dari fungsi menelan harus: environ adalah pemetaan yang mewakili variabel lingkungan untuk digunakan. Di sinilah argumen khusus yang diperlukan untuk penyerapan harus dilewati, misalnya: bundel quandl menggunakan lingkungan untuk melewati kunci API dan percobaan coba unduh ulang. Assetdbwriter assetdbwriter adalah turunan dari AssetDBWriter. Ini adalah penulis untuk metadata aset yang menyediakan masa pakai aset dan simbol untuk pemetaan id (sid) aset. Ini mungkin juga berisi nama aset, pertukaran dan beberapa kolom lainnya. Untuk menulis data, panggil tulis () dengan dataframes untuk berbagai potongan metadata. Informasi lebih lanjut tentang format data ada di dokumen untuk ditulis. Minutebarwriter minutebarwriter adalah turunan dari BcolzMinuteBarWriter. Penulis ini digunakan untuk mengonversi data ke format bcolz internal zipline8217s untuk kemudian dibaca oleh BcolzMinuteBarReader. Jika data menit disediakan, pengguna harus memanggil write () dengan tuple (sid, dataframe) yang miring. Argumen showprogress juga harus diteruskan ke metode ini. Jika sumber data tidak memberikan data tingkat menit, maka tidak perlu lagi memanggil metode tulis. Hal ini juga dapat diterima untuk melewatkan iterator kosong untuk menulis () untuk memberi sinyal bahwa tidak ada data teliti. Data yang dilewatkan untuk menulis () mungkin berupa iterator malas atau generator untuk menghindari pemuatan semua data menit ke memori dalam satu waktu. Sebuah sid yang diberikan mungkin juga muncul berkali-kali dalam data selama tanggal tersebut meningkat secara ketat. Dailybarwriter dailybarwriter adalah turunan dari BcolzDailyBarWriter. Penulis ini digunakan untuk mengubah data menjadi format bcolz internal zipline8217s untuk kemudian dibaca oleh BcolzDailyBarReader. Jika data harian disediakan, pengguna harus memanggil write () dengan tuple (sid dataframe) yang miring. Argumen showprogress juga harus diteruskan ke metode ini. Jika data shource tidak menyediakan data harian, maka tidak perlu lagi memanggil metode tulis. Hal ini juga dapat diterima untuk melewatkan sebuah iterabel kosong untuk menulis () untuk memberi sinyal bahwa tidak ada data harian. Jika tidak ada data harian yang disediakan namun tersedia data menit, rollup harian akan terjadi untuk melayani permintaan riwayat harian. Seperti minutebarwriter. Data yang dilewatkan ke write () mungkin berupa malas iterable atau generator untuk menghindari pemuatan semua data ke dalam memori sekaligus. Berbeda dengan minutebarwriter. Sid mungkin hanya muncul sekali dalam data iterable. Penyesuaianwriter adjustmentwriter adalah turunan dari SQLiteAdjustmentWriter. Penulis ini digunakan untuk menyimpan perpecahan, merger, dividen, dan dividen saham. Data harus disediakan sebagai dataframes dan diteruskan untuk menulis (). Masing-masing bidang ini bersifat opsional, namun penulis dapat menerima sebanyak mungkin data yang Anda miliki. Kalender kalender adalah turunan dari zipline.utils.calendars.TradingCalendar. Kalender disediakan untuk membantu beberapa kumpulan menghasilkan kueri untuk hari-hari yang dibutuhkan. Dimulai awal adalah panda.Timestamp objek yang menunjukkan hari pertama bahwa bundel harus memuat data untuk. Berakhirnya berakhirnya adalah objek panda. Benda yang menunjukkan hari terakhir bahwa bundel harus memuat data. Cache adalah turunan dataframecache. Objek ini merupakan pemetaan dari string ke dataframes. Objek ini disediakan jika terjadi gangguan penyerapan. Idenya adalah bahwa fungsi menelan harus memeriksa tembolok untuk data mentah, jika tidak ada di cache, ia harus mendapatkannya dan kemudian menyimpannya di cache. Kemudian bisa mengurai dan menulis data. Cache akan dihapus hanya setelah beban berhasil, ini mencegah fungsi menelan dari keharusan untuk redownload semua data jika ada beberapa bug dalam parsing. Jika sangat cepat mendapatkan data, misalnya jika itu berasal dari file lokal lain, maka tidak perlu menggunakan cache ini. Showprogress showprogress adalah boolean yang menunjukkan bahwa pengguna ingin menerima umpan balik tentang fungsi ingest yang menghasilkan dan mengambil data. Beberapa contoh untuk menunjukkan berapa banyak file yang telah Anda unduh dari total yang dibutuhkan, atau seberapa jauh konversi beberapa fungsi menelannya. Salah satu alat yang dapat membantu pelaksanaan pelaksanaan showprogress untuk sebuah loop adalah maybeshowprogress. Argumen ini harus selalu diteruskan ke minutebarwriter.write dan dailybarwriter.write. Outputdir outputdir adalah string yang mewakili path file dimana semua data akan ditulis. Outputdir akan menjadi beberapa subdirektori ZIPLINEROOT dan akan berisi waktu dimulainya konsumsi saat ini. Hal ini dapat digunakan untuk memindahkan sumber daya secara langsung di sini jika karena alasan tertentu fungsi menelan Anda dapat menghasilkan output sendiri tanpa penulis. Sebagai contoh, quantopian: bundel quandl menggunakan ini untuk langsung melepaskan bundel ke outputdir.
Tidak ada hype-options-trading-review
Trade-options-make-money-book