Utilisation de Python et de StrategyQuant X

Python est un puissant langage de programmation à usage général. Il est utilisé dans la science des données, le prototypage de logiciels, l'apprentissage automatique, etc. Python est utilisé dans des applications et des sites web populaires comme Google, Netflix, Dropbox et bien d'autres.

Heureusement pour les débutants, Python possède une syntaxe simple et facile à utiliser. Ces caractéristiques font de Python un excellent langage pour apprendre la programmation aux débutants. Ce billet est le début d'une série d'articles discutant et démontrant les différentes utilisations de l'analyse avec StrategyQuantX. Chaque mois, nous ajouterons un article, toujours axé sur un problème particulier.

Quels sont les principaux avantages de Python en tant que langage de programmation ?

1. facile à lire

Python est un langage visuel bien structuré et facile à lire. Il est similaire à la notation classique en anglais. Le code est ainsi plus clair, même pour un programmeur amateur, ce qui est particulièrement utile au début.

2.Efficace

Très important. Ce qu'un autre langage peut faire en 60 lignes, vous pouvez le faire en Python en 6 lignes. Et comme il s'agit de développer des stratégies de trading et non de programmer à outrance, je pense que c'est essentiel. On gagne du temps et de l'énergie. Il dispose également d'une gestion automatique de la mémoire, ce qui vous permet de vous concentrer sur le développement et non sur l'architecture informatique.

3. Une communauté forte et StackExchange

Python est un langage populaire et largement utilisé, qui bénéficie d'une forte communauté et d'un soutien important, comme en témoigne la plateforme web StackExchange, un réseau de sites de questions-réponses (Q&R) sur divers sujets, chaque site couvrant un sujet spécifique. Pour la programmation, il y a le site Stack Overflow. En programmation, il arrive souvent que quelque chose ne fonctionne pas pour moi ou que je n'y arrive pas, et c'est souvent un raccourci vers des idées ou des solutions. Voici une blague intelligente sur le sujet :

4. Nombreuses bibliothèques externes

Python dispose d'un écosystème solide et sain. Il n'est pas nécessaire de tout réinventer. L'ouverture d'un fichier XLS est l'affaire d'une ligne.

Techniquement, cette ligne de code ouvrira votre banque de données StrategyQuantX exportée. Les algorithmes d'apprentissage automatique, qui sont souvent des opérations mathématiques complexes, peuvent même être écrits en quelques lignes.

5. Prototypage de code et développement rapide

La programmation d'un flux de travail analytique n'est plus un problème après une courte formation de quelques heures. Vous pourrez l'utiliser à l'infini et gagner un temps considérable. Vous pouvez automatiser la gestion de la stratégie. Vous pouvez facilement automatiser des activités simples et gagner beaucoup de temps. 

6. Jupyter Notebook IDE a Pandas.

Jupyter Notebook est un IDE simple, qui fonctionne à partir de la fenêtre de votre navigateur. Grâce à lui, vous pouvez facilement et rapidement prototyper des codes et des idées sans avoir à configurer et à contrôler des applications IDE inutilement compliquées.

Pandas est une bibliothèque de manipulation et de présentation de données. Je l'aime parce qu'elle peut remplacer complètement Excel et manipuler des données rapidement tout en étant plus simple qu'Excel. Essayez d'ouvrir un ensemble de données contenant 1,2 million de lignes dans Excel. Avec Pandas, c'est l'affaire de quelques secondes.

Comment utiliser Python dans StrategyQuant X

Les possibilités sont nombreuses et peuvent simplifier votre flux de travail.

Ce pour quoi j'utilise Python :

• Analyse des banques de données SQX avec résultats
• Création de scripts de flux de travail analytique
• Travailler avec l'interface de ligne de commande (CLI) de SQX
• Stratégies de décoration
• Apprentissage automatique
• Extraire des règles des stratégies et créer de nouveaux blocs personnalisés
• beaucoup d'autres

Apprendre à programmer n'est pas une tâche facile. Cependant, si vous commencez avec Python, c'est beaucoup plus facile. Essayez d'installer un IDE Jupyter et regardez l'un des nombreux tutoriels, même si ce n'est que 5 minutes par jour. Vous serez surpris de voir comment vous progressez en un mois.

L'article suivant explique comment installer et exécuter l'IDE Jupyter afin de rendre la programmation et l'apprentissage aussi faciles que possible. Et Dans le billet suivant, nous commencerons à tirer pleinement parti des capacités de Panda pour analyser les stratégies dans les bases de données exportées de StrategyQuant X.