Análise de opções de estoque de python

Análise das opções de estoque Python
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Análise técnica financeira em python [fechado]
Você sabe se existe algum módulo de análise técnica financeira disponível para o Python? Eu sei que Numpy tem um pouco, mas estou procurando indicadores técnicos clássicos como RSI, Macd, EMA e assim por diante. Estava pensando se eles existiam como parte de um módulo.
fechado como fora do tópico por Paul Roub, Bhargav Rao & # 9830; Bummi, Mogsdad, Pang 9 de dezembro às 15h40.
Esta pergunta parece ser fora do tópico. Os usuários que votaram para fechar deram esse motivo específico: "Questões que nos pedem para recomendar ou encontrar um livro, ferramenta, biblioteca de software, tutorial ou outro recurso fora do local são off-topic para o estouro de pilha, pois eles tendem a atrair respostas de opinião e Spam. Em vez disso, descreva o problema e o que foi feito até agora para resolvê-lo. & Quot; & ndash; Paul Roub, Bhargav Rao, bummi, Mogsdad, Pang Se esta questão pode ser reformulada para se adequar às regras no centro de ajuda, edite a questão.
Aqui estão alguns pensamentos. Eu usei apenas Numpy, Scipy e Matplotlib para cálculos financeiros.
py-fi - funções financeiras básicas fin2py - ferramentas financeiras Numpy / Scipy - abrange todas as bases estatísticas Matplotlib - plotagem de funções financeiras RPy - uma interface Python para R permitindo o uso de bibliotecas R ystockquote - API Python para Yahoo! Stock Data QuantLib - Biblioteca de código aberto (supostamente tem ligações de Python) PyFinancial - Docs em espanhol PyMacLab - "Série de classes úteis para realizar pesquisas em macroeconomia dinâmica" TSDB - para armazenar grandes volumes de dados de séries temporais PyVol - estimativa de volatilidade de séries temporais financeiras .
Eles usam uma biblioteca de código aberto Python chamada QSTK (QuantSoftware ToolKit). Eles têm um monte de tutoriais na página wiki e você sempre pode seguir o curso se quiser saber mais.
Por conveniência copiei a descrição da página wiki abaixo:
O QSToolKit (QSTK) é uma estrutura de software de fonte aberta baseada em Python, projetada para suportar a construção e gerenciamento de portfólio. Estamos construindo o QSToolKit principalmente para estudantes de finanças, estudantes de computação e analistas quantitativos com experiência em programação. Você não deve esperar usá-lo como uma plataforma de negociação de aplicativos de desktop. Em vez disso, pense nisso como uma infra-estrutura de software para suportar um fluxo de trabalho de modelagem, teste e negociação.
Os principais componentes do QSTK são:
Você pode achar útil este repositório de indicadores técnicos. A biblioteca funciona da mesma forma que a famosa biblioteca ta-lib e contém indicadores que não foram implementados no Talib.
Por exemplo, você pode usar o indicador alto, menor baixo baixo, enviando vetores altos e baixos, mais número de períodos, da seguinte maneira: (Extraído do teste no repositório)

Análise das opções de ações da Python
Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo.
O curso Trading With Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos.
Visão geral do curso.
Parte 1: princípios Você vai aprender por que a Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulação dos 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 o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá como obter dados em estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo.
Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam 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, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.

python4econ.
Python for Economists.
5 de fevereiro de 2013.
Criando um banco de dados histórico de opções de estoque.
Descubra como obter dados de opções dentro do python Escolha um formato de armazenamento de dados Automatize a coleta de dados diários.
Obtendo dados de opções em python.
Durante o verão eu tive algum tempo livre e me uni ao 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, então não vou entrar em detalhes aqui. Basta dizer que eu precisava encontrar uma maneira de obter dados de opções do yahoo! Finança. Este foi um desafio único porque, ao contrário dos dados de patrimônio ou dados de outras fontes, como o FRED, os dados de opções não têm um botão "download para csv" conveniente em nenhum lugar do site.
Escolhendo o formato do arquivo.
Ao escolher um formato de arquivo, eu tinha duas considerações principais: tamanho do arquivo e velocidade na qual ele pode ser escrito / lido. Para testar isso, escrevi um script simples que gerava uma matriz aleatória de 4000 por 4000 numpy e funções definidas para escrever e ler esses dados em diferentes formatos de arquivo. Os formatos que escolhi para trabalhar foram csv, hdf5 (.h5) e MatLab (.mat). Abaixo está o script que usei para executar o teste:
Automatizando a recuperação de dados.
O próximo passo foi escrever o script que eu teria cron call. Isso aparece abaixo.
25 comentários:
Impressionante! Gostaria de fazer algo assim, já que eu também quero fazer algumas das minhas estratégias.
Eu estou no processo de configurar um grande banco de dados de derivativos. A análise de links da Web está pronta. Onde eu estou um pouco perdido é como criar o banco de dados de todas as opções individuais de tal forma que permite cálculos como o SKEW, etc, sem escolher manualmente as opções individuais de cada vez para 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 = aapl. get_options_data ().
Hey Martin, você está certo. Quando eu inicialmente adicionei o código de coleta de opções para pandas, eu tinha chamadas de retorno `get_options_data` primeiro. Não tenho certeza quando / por que alguém mudou.
Atualizei o código no post para usar os puts corretos, pedindo as chamadas agora.
Apesar disso, seria muito útil poder baixar preços de opções. Para começar, eu estava usando o script que você forneceu acima (praticamente). Eu tenho pandas 0.13.1, mas parece completamente quebrado. Os erros ocorrem com a seguinte linha:
Hey Anonymous (desculpe, não conheça seu nome, ou se é Anonymous - isso é incrível!)
Eu consegui fazer algumas mudanças e parece que as coisas estão funcionando para mim. Não tenho certeza de como obter o código atualizado para você.
Spencer eu sou anônimo, bem, não mais. Basicamente eu acho que o problema era apenas com o get_forward_data, então talvez o racional deles é que ele está marcado como obsoleto e não foi mantido. No entanto, acho que a função é útil e deve ser mantida.
Ei Greg, isso é ótimo. Estou feliz por ter obtido o código para trabalhar novamente e obrigado por me informar.
& lt; msg = & quot; o símbolo deve ser uma string válida & quot;
& lt; para eu, m em enumerar (em_months):
& lt; mon = m - anos * 12.
& gt; in_years = [CUR_YEAR] * (meses + 1)
& gt; # Descobrir quantos itens em in_months passam de 12.
& gt; para eu no intervalo (meses):
& gt; # Altere os itens correspondentes na lista in_years.
& gt; para i no alcance (1, to_change + 1):
& lt; para eu no intervalo (meses):
& lt; se DEBUG: print & quot; Getting% s:% s /% s & quot; % (self. symbol, m2, y2)
& gt; por intervalo de meses (meses):
& lt; se o quadro for Nenhum:
Obrigado pelo seu excelente trabalho. Parece que está atualmente quebrado - talvez uma mudança de layout / esquema no yahoo (isto é, table_loc = 13 na chamada para _get_option_data ())?
Traceback (última chamada última):
Arquivo "/usr/share/pycharm/helpers/pydev/pydevd. py" ;, linha 1733, in.
debugger. run (setup [& # 39; file & # 39;], None, None)
Arquivo "/usr/share/pycharm/helpers/pydev/pydevd. py" ;, linha 1226, em execução.
pydev_imports. execfile (arquivo, globais, locais) # execute o script.
File "/home/chris/develop/src/trading/options. py" ;, line 5, in.
puts, calls = aapl. get_options_data (expiry = date (2015, 1, 16))
Arquivo & quot; /usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/data. py" ;, linha 630, em get_options_data.
Arquivo "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/data. py" ;, linha 748, em get_put_data.
return self._get_option_data (month, year, expiry, 13, & # 39; puts & # 39;)
Arquivo & quot; /usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/io/data. py" ;, linha 673, em _get_option_data.
IndexError: localização da tabela 13 inválida, 3 tabelas encontradas.
de pandas. io. data importar opções.
a partir da data de importação de data e hora.
puts, calls = aapl. get_options_data (expiry = date (2015, 1, 16))
Em [3]: importam pandas.
Oi, obrigado pelo comentário. Este código agora está quebrado devido a mudanças na API do Yahoo Finance. Eu acho que os desenvolvedores de pandas têm o código original que eu dei. Veja a discussão relevante aqui: github / pydata / pandas / pull / 8631.
Oi Spencer pede desculpas pela pergunta anônima, mas
Quando você executou este programa para cada ticker em sua lista de símbolos NASDAQ e NYSE, quanto tempo durou uma iteração inteira?
Anônimo - não há problema.
Spencer - Eu sou muito novo em python e programação em geral, mas acho que é poderoso e fascinante com o pouco de pesquisa / trabalho que fiz. Até agora eu coloquei um programa muito simples para fazer algo semelhante. Isto é o que eu tenho até agora:
import datetime como dt.
importar pandas como pd.
importa numpy como np.
de pandas. io. data importar opções.
de pandas importam DataFrame.
importe h5py como h5.
enquanto num & lt; tickers. size:
Ainda está em estágios muito básicos, mas funciona e reúne os dados para os tickers que o contêm. Se você tiver alguma sugestão ou sugestão para melhorar o desempenho, eu sou todo ouvido. Eu sei que uma estrutura em loop pode não ser a mais eficiente, mas tudo para mim é tentativa e erro.
Eu imagino que o gargalo (parte mais lenta) deste programa está recuperando os dados da web. Usar as ferramentas Queue e Threading na biblioteca padrão, como fiz no exemplo em que postei um link, é provavelmente a melhor maneira de acelerar essa parte.
Embora eu deva alertar que não testei esse código específico por um tempo, então pode ou não funcionar com pandas atuais.
Tenho coletado dados de opções desde janeiro. Não tenho certeza de quão confiável é o dado do Yahoo, mas não encontrei outra fonte gratuita para compará-lo.
AnônimoMarca 18, 2015 às 5:00 da manhã.
Você pode compartilhar seus scripts de análise? Eu estou puxando dados de opções de barcharts, mas só oferece cerca de 1000 contratos de mais líquidos. Eu preferiria coletar mais detalhes em tickers selecionados.

Análise das opções de estoque de Python em Título / Resumo.
Interesse aberto.
O Open Interest é um aplicativo de navegador shareware especializado para análise de opções de ações. Ele permite que você configure as exibições de dados exatamente como desejar: você pode ocultar ou reorganizar colunas de dados, ocultar as opções de sua escolha e classificar a exibição de acordo com qualquer campo, clicando no cabeçalho da coluna apropriado. Você também pode esticar os gráficos para qualquer tamanho desejado.
Editora: Rocky Point Software Inc. Página inicial: rpsw Última atualização: 29 de agosto de 2010.
OpçõesOracle.
O OptionsOracle é uma ferramenta gratuita para análise de estratégias de negociação de opções de ações, construído para comerciantes de opções. O OptionsOracle é uma poderosa ferramenta que permite o teste de diferentes estratégias de opções usando opções em tempo real e informações de mercado. A ferramenta fornece uma interface fácil para construir uma posição de stock / opções e depois testá-la usando gráficos e ferramentas analíticas.
Editora: SamoaSky Última atualização: 29 de setembro de 2012.
Opções Czar.
Options Czar é uma ferramenta gratuita que calcula e ajuda a conceber estratégias de portfólio de ações usando opções. Os usuários introduzem os dados para seu portfólio atual (ou começam do zero) e verificam as opções no mercado para avaliar as oportunidades de lucro, dependendo do comportamento esperado de estoque ou índice.
Editora: Koona, LLC Página inicial: koona Última atualização: 19 de fevereiro de 2010.
Análise das opções de estoque da Python em Descrição.
Este pacote de software universal para a análise de sinais e dados de séries temporais de qualquer tipo foi desenvolvido em cooperação com diferentes institutos de pesquisa. Possíveis campos de aplicação incluem a análise de sistemas biológicos e fisiológicos, vibrações mecânicas, sinais eletromagnéticos.
Editora: ixellence GmbH Última atualização: 21 de fevereiro de 2011.
Amazing Stock Trend Signal Software.
O Amazing Stock Trend Signal Software captura o sinal de mudança de tendência de estoque e alerta o sinal de venda de compra de ações quando a tendência de estoque está mudando. Você sabe quando comprar ou vender ações da estratégia de negociação de ações da 4T.
Editora: Invest4y Página inicial: invest4y Última atualização: 23 de setembro de 2008.
JAB Trader.
O JAB Trader é um programa que permite negociar ações, moedas e ações. Você pode comprar ou vender opções de ações, fazer análises de gráficos para encontrar os melhores pontos de entrada, seja você vendedor ou comprador, e maximize seus lucros comerciais, obtenha as últimas notícias sobre as empresas e os preços das ações em tempo real.
Editora: iExchange Última atualização: 17 de dezembro de 2014.
Stock Scramble.
Com a Scramble de estoque, você pode orientar o funcionário em torno dos níveis e pegar suas opções de ações, evitando o chefe cujas devolvê-las. O objetivo do jogo é navegar através dos níveis coletando as opções de estoque escalando, disparando e fugindo dos patrões que estão tentando impedi-lo de subir a escada corporativa.
Editora: Rapture Technologies, Inc. Última atualização: 9 de março de 2010.
VistaTrades.
Você pode usar o VistaTrades para determinar quando comprar ou vender opções de ações com base nos sinais gerados pelo estoque subjacente. Suas negociações de opções de ações serão rastreadas se você as inserir no & ldquo; Transações reais & rdquo; característica do software. VistaTrades não consegue procurar os preços das opções históricas.
Editora: VistaTrades Página inicial: vistatrades Última atualização: 22 de janeiro de 2018.
Seleção adicional de análise de opções de ações da Python.
JetBrains PyCharm Community Edition.
JetBrains PyCharm Community Edition é um IDE Python gratuito com assistência e análise de código única, para o desenvolvimento produtivo do Python em todos os níveis. O programa inclui um editor poderoso com conclusão de código, resalte de erro on-the-fly, auto-correções, um depurador e suporte de teste de unidade.
Editora: JetBrains s. r.o. Página inicial: jetbrains Última atualização: 31 de outubro de 2013.
AptiStock é o software gratuito de análise de mercado de ações para todos os níveis de comerciantes do mercado de ações. Ele ajuda os comerciantes a ter mais sucesso na negociação do mercado de ações, ajudando os comerciantes a saber quando é o momento certo para entrar no mercado e quando evitar a negociação de modo a preservar o dinheiro difícil ganhar quando o mercado está mudando tendência.
Editora: AptiStock Página inicial: aptistock Última atualização: 11 de novembro de 2009.
TraderStar.
O TraderStar é um poderoso software de análise profissional de uma nova geração com vantagens significativas em relação a programas similares. O TraderStar desenvolvido pela NeonWay foi projetado para uma ampla gama de usuários, desde profissionais de bolsa até novatos na área.
Editora: NeonWay Página inicial: neonway Última atualização: 30 de outubro de 2017.
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Editora: Aerarius Indicium Pty Ltd Página inicial: phoenixai. au Última atualização: 6 de fevereiro de 2013.
ViewTerminal.
O ViewTerminal é um software de gráficos e análises em tempo real com gráficos em tempo real com preenchimento automático e mais de 100 indicadores. Esta aplicação é útil para corretores, sub-corretores, analistas, comerciantes de dias, dados de mercado em tempo real para NSE Fut, Mcx, Ncdex, NSE e Forex. A Calculadora de opções ajuda você a avaliar contratos de opções de forma simples e poderosa.
Editora: ViewTerminal Página inicial: viewterminal. in Última atualização: 27 de fevereiro de 2016.
iMoneysoft.
O iMoney ajuda as pessoas a organizar e gerenciar suas finanças pessoais de forma rápida e fácil. O iMoney foi projetado para implementar o gozo do dinheiro quatro regras para mudar a luta financeira para a felicidade. Seguindo as quatro regras: Felicidade, Confortável, Liberdade e Surpresa para aproveitar o dinheiro, aproveite a vida.
Editora: iMoneysoft, Inc. Última atualização: 13 de dezembro de 2011.
BNA Income Tax Planner.
O planejador de imposto de renda do BNA ajuda você a modelar de forma eficiente cenários fiscais complexos e oferecer o planejamento e as projeções de imposto de renda que ajudam os clientes a gerenciar e reduzir seus impostos federais e estaduais. O planejador de imposto de renda do BNA permite calcular rapidamente o imposto de renda federal, incluindo imposto mínimo alternativo, ganhos de capital, pagamentos de impostos estimados, opções de ações etc.
Editora: BNA Software Página inicial: bnasoftware.
Comece pressionando o botão Novo Ticker para baixar seu estoque favorito para análise. Observe que os dados históricos de preços de ações são baixados do Yahoo Finance. Os dados de estoque não fornecidos pelo Yahoo não estarão disponíveis para download. Ezfibs percorrerá o histórico de preços das ações e gerará a resistência e os níveis de suporte de porcentagem de Fibonacci,
Editora: Jigaro Software Última atualização: 18 de julho de 2010.
Option Advanced Trader System (OATS) é fornecer uma plataforma de negociação on-line para opções de ações de Hong Kong. Ele inclui cotações em tempo real, pedido de cotação e indicador de mudança para ajudá-lo a se aproximar do mercado. Para usar o OATS, você precisa primeiro instalar o Microsoft Framework.
Editora: Phillip Securities Pte Ltd Última atualização: 24 de maio de 2012.
Ticker Tycoon.
O Ticker Tycoon coloca você contra o computador em um divertido e viciante jogo de simulação de mercado de ações. Gamble e aprenda sem perder um centavo! Inclui negociação de opções de ações, eventos de notícias, relatórios de ganhos da empresa e níveis variáveis ​​de dificuldade.

Análise das opções de ações da Python
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TA-Lib - realizar análise técnica do comércio de dados do mercado financeiro - o comércio é um framework Python para o desenvolvimento de aplicações financeiras. Zipline - biblioteca de negociação algorítmica Pythonic QuantSoftware Toolkit - estrutura de software de código aberto baseada em Python projetada para suportar a construção e gerenciamento de portfólio. Quantitativo - Finanças quantitativas e analisador de bibliotecas de backtesting - estrutura Python para estratégias de negociação financeira e de backtesting em tempo real bt - Backtesting flexível para backtrader Python - Biblioteca Python Backtesting para estratégias de negociação pythalesianos - Biblioteca Python para estratégias de negociação backtest, gráficos de trama, mercado de download sem problemas dados, analisar padrões de mercado, etc. pybacktest - Vectorized backtesting framework em Python / pandas, projetado para tornar seu backtesting mais fácil. pyalgotrade - Python Algorithmic Trading Library tradingWithPython - Uma coleção de funções e classes para negociação quantitativa pandas_talib - A Python Pandas implementação de indicadores de análise técnica algobroker - Este é um mecanismo de execução para algo trading pysentosa - Python API para sistema de troca de sentosa finmarketpy - Biblioteca Python para estratégias de negociação de backtesting e análise de mercados financeiros binary-martingale - Programa de computador para negociar automaticamente as opções binárias estilo martingale.
pyfolio - Análise de portfólio e risco em qrisk Python - Métricas comuns de risco e desempenho financeiro fecon235 - Ferramentas computacionais para economia financeira incluem: Modelo Gaussiano de Mistura de risco leptocortótico, carteiras adaptáveis ​​de Boltzmann. Finanças - Cálculos de Risco Financeiro. Otimizado para facilidade de uso através da construção de classes e sobrecarga do operador. qfrm - Gestão Quantitativa de Risco Financeiro: ótimas ferramentas OOP para medir, gerenciar e visualizar riscos de instrumentos financeiros e carteiras. visualize-wealth - Construção de portfólio e análise quantitativa VisualPortfolio - Esta ferramenta é usada para visualizar o desempenho de um portfólio.
Modelos ARCH - ARCH em modelos de estatísticas Python - Módulo Python que permite aos usuários explorar dados, estimar modelos estatísticos e realizar testes estatísticos. DIFUSÕES - Pacote Python para análise e manipulação timeseries PyFlux - Biblioteca Python para modelagem e inferência timeseries (freqüentadores e bayesianos) nos modelos tsfresh - Extração automática de recursos relevantes de séries temporais hasura / quandl-metabase - Hasura quickstart para visualizar os conjuntos de dados timeslares de Quandl com Metabase .
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findatapy - Biblioteca Python para baixar dados de mercado via Bloomberg, Quandl, Yahoo, etc. googlefinance - Módulo Python para obter dados de estoque em tempo real da Google Finance API yahoo-finance - Módulo Python para obter dados de ações do Yahoo! Finance pandas-datareader - Módulo Python para obter dados de várias fontes (Google Finance, Finanças do Yahoo, FRED, OCDE, Fama / French, Banco Mundial, Eurostat.) Em dados de variáveis ​​como DataFrame, Painel com um mecanismo de cache pandas-finance - API de alto nível para acesso e análise de dados financeiros pyhoofinance - Consulta rapidamente o Yahoo Finance para vários tickers e retorna dados digitados para análise yfinanceapi - Finanças API para Python yql-finance - yql-finance é simples e rápido developer. yahoo/yql/console / python API. A API retorna os preços de fechamento do estoque para o período de tempo atual eo atual ticker de ações (ou seja, APPL, GOOGL). ystockquote - Recupere dados de cotações de ações do Yahoo Finance wallstreet - estoque e estoque de estoque em tempo real stock_extractor - Extractores de estoque de propósito geral de recursos on-line Stockex - Python wrapper para Yahoo! Finance API finsymbols - Obtém símbolos de estoque e informações relacionadas para SP500, AMEX, NYSE e NASDAQ FRB - Cliente Python para FRED® API inquisidor - Interface Python para Inquirim API yfi - Yahoo! Biblioteca YQL chinesestockapi - API Python para obter troca de preços de ações chinesas - Obtenha os tiques da taxa de câmbio atual - Ferramenta de linha de comando simples para obter dados ticker de estoque pybbg - Interface Python para Bloomberg COM APIs ccy - Módulo Python para moedas tushare - Um utilitário para rastreamento histórico e Dados de cotações em tempo real de ações da China jsm - Obtenha os dados do mercado de ações japonês cn_stock_src - Utilitário para recuperar dados básicos de ações da China de diferentes fontes coinmarketcap - Python API para coinmarketcap after-hours - Obter preços de ações pré-mercado e pós-horas para um determinado símbolo Bronto-Python - Integração da API Bronto para Python pytdx - Interface Python para recuperação de dados de cotações em tempo real do estoque chinês dos nós TongDaXin pdblp - Uma interface simples para integrar os pandas e a Bloomberg Open API tiingo - Interface Python para preços compostos diários / OHLC / Volume + Real - News News Feeds, alimentado pela plataforma de dados Tiingo. IEX - Interface Python para recuperar dados históricos e de tempo real e dados de ações da The Investor's Exchange.
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xts - Série de tempo eXtensível: Fornecer o manuseio uniforme das diferentes classes de dados baseadas no tempo de R, estendendo o zoológico, maximizando a preservação da informação do formato nativo e permitindo a personalização e extensão do nível do usuário, simplificando a interoperabilidade entre classes. data. table - Extensão de data. frame: agregação rápida de dados grandes (por exemplo, 100GB na RAM), junções rápidas, adicionar / modificar / eliminar rapidamente as colunas por grupo, sem usar cópias, colunas de lista e um leitor de arquivos rápido fread). Oferece uma sintaxe natural e flexível, para um desenvolvimento mais rápido. TSdbi - Fornece uma interface comum aos bancos de dados da série temporal. tseries - Time Series Analysis and Computational Finance. É - séries temporais irregulares. Zoológico - Infraestrutura S3 para séries temporais regulares e irregulares (Observações ordenadas de Z). tis - Funções e classes S3 para índices de tempo e séries indexadas no tempo, que são compatíveis com freqüências FAME. tfplot - Utilitários para manipulação simples e traçado rápido de dados da série temporal. tframe - Um núcleo de funções para programar métodos de séries temporais de maneira relativamente independente da representação do tempo.
IBrokers - Fornece acesso R nativo à Interactive Brokers Trader Workstation API. Rblpapi - Uma interface R para 'Bloomberg' é fornecida através da 'API Blp'. Quandl - Obter dados financeiros diretamente na R. Rbitcoin - Interface da API de mercados unificados (bitstamp, kraken, btce, bitmarket). GetTDData - Downloads e dados de agregados para títulos emitidos pelo governo brasileiro diretamente do site da Tesouro Direto. GetHFData - Descarrega e agrega dados de negociação de alta frequência para instrumentos brasileiros diretamente do site ftp da Bovespa.
RQuantLib - RQuantLib conecta GNU R com QuantLib. quantmod - Estrutura de modelagem financeira quantitativa Rmetrics - A principal solução de software de código aberto para o ensino e treinamento de finanças quantitativas FAsianOptions - EBM e avaliação de opções asiáticas fAssets - Análise e modelagem de ativos financeiros fBasics - Mercados e estatísticas básicas fBonds - Bonds e modelos de taxa de juros fExoticOptions - Exotic Avaliação de opções fOpções - Preços e Avaliação de Opções Básicas fPortfolio - Carteira de Seleção e Otimização de Carteira - Análise de portfólio de carteiras de açõesSim - Estrutura para simulação de estratégias de portfólio de ações estoquePortfolio - Construa modelos de ações e analise carteiras de estoque financeiras - Valor de tempo de dinheiro, fluxos de caixa e outras funções financeiras . Sde - Simulação e Inferência para Equações Diferenciais Estocásticas termstrc - Curva de Rendimento de Cero Zero Curva Cálculo de InvestimentoCurve - Modelagem e estimativa da curva de rendimentos SmithWilsonYieldCurve - Constrói uma curva de rendimento pelo método Smith-Wilson a partir de uma tabela de taxas LIBOR e SWAP ycinterextra - Curva de rendimento ou preço de zero-cupom e opefimor de extrapolação - Preço de opção e estimativa de modelos financeiros em R maRketSim - Simulador de mercado para R AmericanCallOpt - Este pacote inclui função de preços para opções de chamadas americanas selecionadas com ativos subjacentes que geram pagamentos VarSwapPrice - Avaliando um swap de variação em Um índice de equidade RND - Pacote de Extração de Densidade de Neutro de Risco LSMonteCarlo - Opções de opções americanas com método Least Squares Monte Carlo OptHedging - Estimativa de valor e estratégia de hedge de opções de chamada e colocação tvm - Valor de Tempo de Funções de Dinheiro OptionPricing - Preço de Opção com Algoritmos de Simulação de Eficiência - Crédito Default Swap Fu Nctions derivmkts - Funções e Código R para Acompanhar Derivados Mercados FinCal - Pacote para o valor do tempo de cálculo de dinheiro, análise de séries temporais e finanças computacionais r-quant - Código R para análise quantitativa em finanças binary_options - previsão de direção de estoque para opções de negociação de opções binárias. Estudo - opções de estudos de negociação de opções para uso com o pacote options. data e brilhante.
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