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Coles Algoritmos em Python para finanças quantitativas: receitas para desenvolver e executar estratégias de trading algorítmico at Bayshore Shopping Centre in Ottawa, ON
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Descubra como o Python tornou a negociação algorítmica acessível com a experiência e os insights práticos de Jason Strimpel, fundador do PyQuant News e profissional experiente com atuação global em negociação e gestão de risco. Este livro guia você desde os fundamentos das finanças quantitativas e aquisição de dados até etapas avançadas de backtest e negociação ao vivo. Receitas detalhadas ajudarão você a aproveitar o poderoso SDK do OpenBB para coletar dados gratuitos de ações, opções e futuros, além de construir seu próprio ambiente de pesquisa utilizando técnicas de armazenamento ultrarrápidas como SQLite, HDF5 e ArcticDB. O livro mostra como utilizar SciPy e statsmodels para identificar fatores de alpha e fazer hedge de risco, bem como construir fatores de momentum e reversão à média. Você otimizará os parâmetros das estratégias com otimização progressiva (walk-forward) usando o VectorBT e construirá um backtest pronto para produção com o Zipline Reloaded. Ao aplicar tudo o que aprendeu, você configurará e implementará suas estratégias de negociação algorítmica em um ambiente de negociação usando a API da Interactive Brokers, permitindo transmitir dados em tempo real, enviar ordens e recuperar detalhes da carteira.Ao final deste livro, você terá aprendido não apenas os conceitos essenciais, mas também as habilidades necessárias para implementar e executar estratégias sofisticadas de negociação usando Python. Título anterior deste livro: Python para negociação algorítmica: livro de receitas para desenvolver e construir estratégias de negociação algorítmica com Python.
Descubra como o Python tornou a negociação algorítmica acessível com a experiência e os insights práticos de Jason Strimpel, fundador do PyQuant News e profissional experiente com atuação global em negociação e gestão de risco. Este livro guia você desde os fundamentos das finanças quantitativas e aquisição de dados até etapas avançadas de backtest e negociação ao vivo. Receitas detalhadas ajudarão você a aproveitar o poderoso SDK do OpenBB para coletar dados gratuitos de ações, opções e futuros, além de construir seu próprio ambiente de pesquisa utilizando técnicas de armazenamento ultrarrápidas como SQLite, HDF5 e ArcticDB. O livro mostra como utilizar SciPy e statsmodels para identificar fatores de alpha e fazer hedge de risco, bem como construir fatores de momentum e reversão à média. Você otimizará os parâmetros das estratégias com otimização progressiva (walk-forward) usando o VectorBT e construirá um backtest pronto para produção com o Zipline Reloaded. Ao aplicar tudo o que aprendeu, você configurará e implementará suas estratégias de negociação algorítmica em um ambiente de negociação usando a API da Interactive Brokers, permitindo transmitir dados em tempo real, enviar ordens e recuperar detalhes da carteira.Ao final deste livro, você terá aprendido não apenas os conceitos essenciais, mas também as habilidades necessárias para implementar e executar estratégias sofisticadas de negociação usando Python. Título anterior deste livro: Python para negociação algorítmica: livro de receitas para desenvolver e construir estratégias de negociação algorítmica com Python.
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