Recensioni dei lettori
Riepilogo:Il libro “Hands-on Financial Trading with Python” è apprezzato per il suo approccio pratico al trading algoritmico con Python, e molti utenti lo ritengono un'ottima risorsa sia per i principianti che per i trader intermedi. Tuttavia, alcuni recensori notano che il libro potrebbe essere obsoleto e che è necessaria una solida conoscenza di Python e delle statistiche per trarre pieno vantaggio dal suo contenuto.
Vantaggi:⬤ Approccio completo e pratico al trading algoritmico.
⬤ Istruzioni dettagliate sulle librerie Python come NumPy, Pandas, Matplotlib e zipline.
⬤ Costruzione logica dei capitoli che favorisce l'apprendimento graduale.
⬤ Esempi pratici e codice di facile utilizzo.
⬤ Utile sia per i principianti che per i trader professionisti che desiderano migliorare le proprie competenze.
⬤ Alcuni codici e pacchetti non sono aggiornati e causano problemi di configurazione.
⬤ Richiede un discreto background in Python e statistica, il che potrebbe escludere i principianti assoluti.
⬤ Mancanza di spiegazioni approfondite sul codice e sui suoi risultati, con conseguente confusione per alcuni utenti.
⬤ La configurazione manuale dell'ambiente può essere frustrante e richiedere molto tempo.
(basato su 10 recensioni dei lettori)
Titolo originale:
Hands-On Financial Trading with Python: A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies
Contenuto del libro:
Scopri come costruire e testare strategie di trading algoritmico con Zipline.
Caratteristiche principali:
⬤ Imparare a gestire i dati di mercato e l'analisi dei titoli e visualizzare i dati per ottenere approfondimenti di qualità.
⬤ Scoprire come affrontare sistematicamente la ricerca quantitativa e la generazione di strategie/backtesting nel trading algoritmico.
⬤ Imparare a navigare tra le diverse funzionalità delle librerie di analisi dei dati di Python.
Descrizione del libro:
Il trading algoritmico vi aiuta a stare davanti ai mercati elaborando strategie di analisi quantitativa per ottenere profitti e ridurre le perdite.
Il libro inizia introducendo il trading algoritmico e spiegando perché Python è la piattaforma migliore per sviluppare strategie di trading. In seguito, si affronta l'analisi quantitativa con Python e si impara a costruire strategie di trading algoritmico con Zipline utilizzando varie fonti di dati di mercato. L'utilizzo di Zipline come libreria di backtesting consente l'accesso gratuito ai dati storici del mercato statunitense fino al 2018. Man mano che si avanza, si acquisisce una conoscenza approfondita delle librerie Python come NumPy e pandas per l'analisi dei set di dati finanziari e si esplorano Matplotlib, statsmodels e le librerie scikit-learn per l'analisi avanzata. Vi concentrerete anche sulla previsione delle serie temporali, esaminando pmdarima e Facebook Prophet.
Alla fine di questo libro sul trading, sarete in grado di costruire segnali di trading predittivi, adottare strategie di trading algoritmiche di base e avanzate ed eseguire l'ottimizzazione del portafoglio.
Che cosa imparerete:
⬤ Scoprire come funziona l'analisi quantitativa attraverso le statistiche finanziarie e l'ARIMA.
⬤ Utilizzare le principali librerie Python per eseguire ricerche quantitative e sviluppare strategie utilizzando set di dati reali.
⬤ Capire come accedere ai dati finanziari ed economici in Python.
⬤ Implementare una visualizzazione efficace dei dati con Matplotlib.
⬤ Applicare il calcolo scientifico e la visualizzazione dei dati con le più diffuse librerie Python.
⬤ Costruire e implementare strategie di trading algoritmico in backtesting.
A chi è rivolto questo libro:
Questo libro è rivolto agli analisti di dati e ai trader finanziari che desiderano esplorare come progettare strategie di trading algoritmico utilizzando le librerie principali di Python. Se siete alla ricerca di una guida pratica al backtesting delle strategie di trading algoritmico e alla costruzione delle vostre strategie, questo libro fa per voi. È utile una conoscenza di base della programmazione Python e della statistica.
