كتاب وصفات Python للتداول الخوارزمي - الطبعة الثانية - الطبعة الثانية بواسطة Jason Strimpel (غلاف ورقي)

عن الكتاب استكشف وصفات برمجية بلغة Python لاستخدام بيانات السوق في تصميم ونشر استراتيجيات التداول الخوارزمي.

ملخص الكتاب: قم بتحويل بيانات الأسواق المالية إلى استراتيجيات تداول خوارزمية ونشرها في بيئة تداول مباشرة باستخدام وصفات برمجية تعتمد على مكتبات Python الحديثة مثل pandas و Polars و DuckDB. المميزات الرئيسية: - اختبار استراتيجيات تداول Python باستخدام VectorBT و Zipline Reloaded عبر تحليل التحرك للأمام (walk-forward analysis). - قياس المخاطر والأداء وجودة الـ alpha باستخدام Alphalens Reloaded و PyFolio. - أتمتة تنفيذ الاستراتيجيات باستخدام Interactive Brokers API للتداول المباشر. وصف الكتاب: احصل على أكواد Python عملية للتداول الخوارزمي من Jason Strimpel، مؤسس PyQuant News. وهو خبير متمرس في مجالات التداول العالمي، وإدارة المخاطر، وتعلم الآلة. يقدم لك هذا الدليل العملي كيفية تحويل بيانات السوق إلى استراتيجيات تداول مؤتمتة ومختبرة باستخدام أدوات Python الحديثة. ستتعلم كيفية استخراج بيانات الأسهم، والخيارات، والعقود الآجلة باستخدام OpenBB و FMP، ومن ثم تسريع سير عمل تحليل البيانات باستخدام Pandas و Polars و Parquet و DuckDB و ArcticDB. كما ستتمكن من تصور بيانات السوق باستخدام Matplotlib و Seaborn و Plotly Dash قبل الانتقال إلى أبحاث ألفا وتقنيات التداول الكمي. تساعدك الوصفات التفصيلية على هندسة عوامل ألفا باستخدام PCA، ونماذج الانحدار، ونماذج Fama-French، ومكتبات SciPy وstatsmodels. ستتمكن من تصميم وتقييم استراتيجيات التداول الكمي باستخدام VectorBT وZipline Reloaded وAlphalens Reloaded وPyFolio، بما في ذلك تحليل التحرك للأمام ومراجعة الأداء مع مراعاة المخاطر. ولأغراض التنفيذ، ستتصل بواجهة برمجة تطبيقات Interactive Brokers لتدفق البيانات اللحظية، وإدارة الأوامر، واسترداد حالة المحفظة، ومراقبة سير عمل التداول المباشر. وبنهاية الكتاب، ستكون قد امتلكت نماذج Python قابلة لإعادة الاستخدام لأغراض البحث، والاختبار العكسي، والتقييم، وتشغيل استراتيجيات التداول الخوارزمي. ما ستتعلمه في هذا الكتاب:

• الحصول على بيانات الأسهم والعقود الآجلة وعقود الخيارات باستخدام OpenBB و FMP
• معالجة وتحليل البيانات السلاسل الزمنية بكفاءة عالية باستخدام pandas و Polars
• تخزين واستعلام مجموعات البيانات الضخمة باستخدام ArcticDB و DuckDB و Parquet
• تصور بيانات التداول باستخدام Matplotlib و Seaborn و Plotly Dash
• هندسة عوامل ألفا باستخدام نماذج PCA والانحدار ونماذج Fama-French
• اختبار الاستراتيجيات باستخدام أطر العمل VectorBT و Zipline Reloaded
• تقييم الأداء والمخاطر باستخدام Alphalens Reloaded و PyFolio
• تنفيذ وأتمتة التداولات المباشرة باستخدام Interactive Brokers API

لمن هذا الكتاب: هذا الكتاب مخصص للمتداولين والمستثمرين وعشاق Python الذين يحتاجون إلى أكواد برمجية عملية لجمع وتحليل وأتمتة استراتيجيات التداول الخوارزمي باستخدام أدوات Python الحديثة وعالية الأداء. يجب أن يكون لدى القراء دراية مسبقة بمجال الاستثمار أو التداول، ومعرفة أساسية بقواعد لغة Python، وإلمام أساسي بمكتبات مثل Pandas و NumPy. يعد هذا الكتاب مثالياً للمتداولين الذين يرغبون في اعتماد نهج منهجي وتطبيق تقنيات احترافية، مثل نمذجة العوامل، والاختبار العكسي، وأتمتة التنفيذ، ضمن سير عمل التداول باستخدام Python. جدول المحتويات - الحصول على بيانات الأسواق المالية مجانًا باستخدام مكتبات Python المتطورة - تحليل وتحويل بيانات الأسواق المالية باستخدام pandas - تسريع تحليل بيانات الأسواق المالية باستخدام Polars و DuckDB - تصور بيانات الأسواق المالية باستخدام Matplotlib و Seaborn و Plotly Dash - بناء قاعدة بيانات للأبحاث الكمية والأساسية باستخدام أدوات صناديق التحوط - إجراء أبحاث السوق باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم وسير العمل الوكيل - بناء عوامل ألفا لمحفظة الأسهم - الاختبار العكسي القائم على المتجهات باستخدام VectorBT - الاختبار العكسي القائم على الأحداث لمحفظة العوامل باستخدام Zipline Reloaded - تقييم مخاطر العوامل و الأداء باستخدام Alphalens Reloaded (ملاحظة: يرجى استخدام خيار قراءة العينة للاطلاع على فصول إضافية)