Analyse technique financière en python

Question

Savez-vous s'il existe un module d'analyse technique financière disponible pour python ? J'ai besoin de calculer différents indicateurs tels que RSI, EMA, DEMA etc. pour un projet.

Answer 1

Voici quelques réflexions... Je n'ai utilisé Numpy, Scipy et Matplotlib que pour des calculs financiers.

• py-fi - fonctions financières très élémentaires
• fin2py - outils financiers
• Numpy/Scipy - couvre toutes les bases des statistiques
• Matplotlib - tracer des fonctions financières
• RPy - une interface Python vers R permettant l'utilisation des bibliothèques R
• ystockquote - API Python pour les données boursières de Yahoo !
• QuantLib - Bibliothèque open source (censée avoir des liens avec Python)
• PyFinancial - Docs en espagnol
• PyMacLab - "Série de cours utiles pour mener des recherches en macroéconomie dynamique".
• TSDB - pour le stockage de grands volumes de données de séries chronologiques
• PyVol - estimation de la volatilité des séries chronologiques financières

Answer 2

TA-Lib - Bibliothèque d'indicateurs. Comment compiler pour Python

Answer 3

Il existe également un Cours de finance computationnelle sur Coursera.org .

Ils utilisent une bibliothèque Open Source Python appelée QSTK (QuantSoftware ToolKit) . Ils ont un tas de tutoriels sur la page wiki et vous pouvez toujours suivre le cours si vous voulez en savoir plus.

Par commodité, j'ai copié la description de la page wiki ci-dessous :

QSToolKit (QSTK) est un cadre logiciel open source basé sur Python. conçu pour soutenir la construction et la gestion de portefeuilles. Nous construisons le QSToolKit principalement pour les étudiants en finance, les étudiants en informatique et les analystes quantitatifs ayant une expérience de la programmation. Vous Vous ne devez pas vous attendre à l'utiliser comme une plateforme de trading de bureau. Il s'agit plutôt d'une infrastructure logicielle destinée à soutenir un workflow de modélisation, de test et de négociation.

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK.
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide. 

Les principaux composants de QSTK sont :

- Data: A data access package that enables fast reading of 
  historical data (qstkutil.DataAccess).
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
  evaluation of equity data.
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library.
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler.
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
  that includes transaction cost modeling.

Answer 4

Vous trouverez peut-être utile ce répertoire d'indicateurs techniques. La bibliothèque fonctionne de manière similaire à la célèbre bibliothèque ta-lib, et contient des indicateurs qui n'ont pas été implémentés dans talib

talibextensions

Par exemple, vous pouvez utiliser l'indicateur Highest high, lowest low, en envoyant les vecteurs high et low, plus le nombre de périodes, de la manière suivante : (Extrait du test dans le référentiel)

    from indicators import TalibExtension
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);