Trading con Python: Cos'è e come funziona?

Questo articolo esplorerà come Python sia diventato un linguaggio di programmazione di riferimento nel mondo del trading, offrendo un’introduzione alle sue applicazioni nel trading algoritmico, nell’analisi dei dati finanziari e nell’automazione delle strategie di trading. Scopriremo come tale linguaggio abbia rivoluzionato l’approccio al trading, consentendo ai professionisti dei mercati finanziari di lavorare in modo più efficiente ed efficace.

🏆 Linguaggio	Python
🎯 Trading	Algoritmico
📊 Bot	Creali da zero
📚 Libri	Python for Finance (Yves Hilpisch)

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Cos’è Python?

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, versatile e estremamente popolare. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python è noto per la sua sintassi chiara e leggibile, che lo rende ideale sia per i principianti che per gli sviluppatori esperti. È un linguaggio interpretato, il che significa che il codice può essere scritto ed eseguito in modo interattivo, facilitando lo sviluppo e il debugging. Python è ampiamente utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui sviluppo web, analisi dei dati, intelligenza artificiale, automazione, e molto altro. La sua vasta libreria standard e la comunità attiva di sviluppatori contribuiscono alla sua popolarità e alla sua adattabilità in diversi settori.

Come creare un Bot di Trading con Python?

Di seguito una spiegazione accurata dei passaggi da seguire per costruire da zero un Bot di Trading basato sul linguaggio Python.

Imparare la Programmazione in Python

Per intraprendere una carriera nel campo della Data Science, è necessario avere solide basi. Indipendentemente dal linguaggio scelto, è fondamentale comprendere appieno determinati concetti in quel linguaggio. Ecco cosa dovresti cercare di padroneggiare nell’ecosistema Python per fare trading:

Configurazione dell’ambiente – questo include la creazione di un ambiente virtuale, l’installazione dei pacchetti necessari e il lavoro con i notebook Jupyter o Google Colab.
Strutture dati – alcune delle strutture dati più importanti in stile Python includono liste, dizionari, array NumPy, tuple e insiemi. Abbiamo raccolto alcuni esempi nell’articolo collegato per aiutarti a imparare.
Programmazione orientata agli oggetti – Come analista quantitativo, è importante scrivere codice ben strutturato con classi adeguate. Devi imparare a utilizzare gli oggetti e i loro metodi quando si utilizzano pacchetti esterni come Pandas, NumPy, SciPy e così via.

Imparare a Manipolare Dati Finanziari

L’analisi dei dati è una parte cruciale delle finanze. Oltre a imparare a gestire i dataframes con Pandas, ci sono alcune specifiche tematiche a cui prestare attenzione quando si tratta di dati di trading.

Come esplorare i dati con Pandas

Uno dei pacchetti più importanti nello stack della data science di Python è senza dubbio Pandas. Puoi svolgere quasi tutte le principali attività utilizzando le funzioni definite nel pacchetto. Concentrati sulla creazione di dataframes, il filtraggio (loc, iloc, query), le statistiche descrittive (riassunto), unione/combinazione, raggruppamento e suddivisione.

Come gestire dati in serie temporali

I dati di trading sono tutti basati sull’analisi delle serie temporali. Dovresti imparare a ridimensionare o riorientare i dati per cambiare la frequenza, ad esempio da minuti a ore o dai dati OHLC di fine giornata a dati di fine settimana. Ad esempio, puoi convertire una serie temporale di 1 minuto in una serie temporale di 3 minuti utilizzando la funzione di ridimensionamento:

df_3min = df_1min.resample(‘3Min’, label=’left’).agg({‘OPEN’: ‘first’, ‘HIGH’: ‘max’, ‘LOW’: ‘min’, ‘CLOSE’: ‘last’})

Come Scrivere Algoritmi di Trading Fondamentali

Una carriera nella finanza quantitativa richiede una solida comprensione dei test di ipotesi statistica e delle matematiche. Puoi iniziare calcolando le medie mobili sui dati dei prezzi delle azioni, scrivendo strategie algoritmiche semplici come la strategia di incrocio delle medie mobili o la strategia di reversamento della media e apprendendo la negoziazione di forza relativa.

Dopo questo primo passo nella pratica e nella comprensione di come funzionano gli algoritmi statistici di base, puoi esplorare le aree più avanzate delle tecniche di apprendimento automatico. Queste richiedono una comprensione più approfondita delle statistiche e delle matematiche.

Imparare il Backtesting

Una volta che hai finito di codificare la tua strategia di trading, non puoi semplicemente metterla alla prova nel mercato dal vivo con capitale reale, giusto?

Il passo successivo è esporre questa strategia a un flusso di dati storici di trading, che genererebbe segnali di trading. Le operazioni eseguite accumuleranno un profitto o una perdita associati (P&L), e l’accumulo di tutte le operazioni ti darà il P&L totale. Questo è chiamato backtesting.

Il backtesting richiede di avere una buona conoscenza in molte aree, come matematica, statistica, ingegneria del software e microstruttura di mercato. Ecco alcuni concetti che dovresti imparare per ottenere una buona comprensione dei questo aspetto:

Puoi iniziare comprendendo gli indicatori tecnici. Esplora il pacchetto Python chiamato TA_Lib per utilizzare questi indicatori.
Utilizza indicatori di momentum come il parabolic SAR, e cerca di calcolare i costi di transazione e lo slippage.
Impara a tracciare i rendimenti cumulativi e studia le prestazioni complessive della strategia scelta.
Un concetto molto importante che influisce sulle prestazioni del backtest è il bias. Dovresti conoscere il bias di ottimizzazione, il bias di previsione, la tolleranza psicologica e il bias di sopravvivenza.

Come Valutare le Strategie di Trading

È importante essere in grado di spiegare la tua strategia in modo conciso. Se non comprendi appieno la tua strategia, c’è la possibilità che su qualsiasi modifica esterna della regolamentazione o cambiamento di regime, inizi a comportarsi in modo anomalo. Una volta compresa la strategia in modo affidabile, le seguenti metriche di prestazione possono aiutarti a capire quanto sia buona o migliorabile:

Sharpe Ratio – caratterizza euristicamente il rapporto rischio/rendimento della strategia. Quantifica il rendimento che puoi accumulare in relazione alla volatilità subita dalla curva patrimoniale.
Volatilità – quantifica il “rischio” legato alla strategia. Il rapporto di Sharpe incorpora anche questa caratteristica. Una maggiore volatilità di un attivo sottostante spesso porta a un maggiore rischio nella curva patrimoniale e ciò si traduce in Sharpe ratio più bassi.
Massimo Drawdown – la più grande percentuale di calo da picco a minimo sulla curva patrimoniale della strategia. I massimi drawdown vengono spesso studiati in relazione alle strategie di momentum poiché ne soffrono. Impara a calcolarlo utilizzando la libreria numpy.
Capacità/Liquidità – determina la scalabilità della strategia a ulteriori capitali. Molte società di investimento e fondi soffrono di questi problemi di capacità quando le strategie aumentano nell’allocazione del capitale.
CAGR – misura il tasso medio di crescita di una strategia nel corso del tempo. Viene calcolato mediante la formula: (rendimenti cumulativi della strategia)^(252/numero di giorni di negoziazione)

Trading con Python: Corsi

Vogliamo un corso specifico per imparare i segreti di Python? In questa sezione offriremo due corsi “base” per imparare le basi del trading per poi suggerire un corso (a pagamento) focalizzato proprio sul noto linguaggio di programmazione. Suggeriamo di iniziare a studiare le risorse gratuite per avere delle basi teoriche solide.

Ebook in PDF (LiquidityX)

L’Ebook in PDF offerto da LiquidityX rappresenta una risorsa eccellente per chiunque desideri immergersi nel mondo del trading algoritmico. La sua disponibilità gratuita e la ricchezza di esempi pratici lo rendono un punto di partenza ideale per chi vuole acquisire una solida comprensione di base. Questo Ebook offre nozioni generali che forniscono un solido fondamento, che sarà estremamente utile per coloro che desiderano poi specializzarsi nella programmazione di bot di trading. La combinazione di accessibilità e contenuti informativi rende questa risorsa un’opportunità unica per chiunque voglia esplorare il trading algoritmico.

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Trading Academy (Avatrade)

La Trading Academy di Avatrade è una risorsa di primo piano per chi desidera intraprendere un percorso nell’appassionante mondo del trading algoritmico. La sua accessibilità gratuita e la presenza di numerosi esempi pratici la rendono una solida base per acquisire conoscenze fondamentali. Ciò che la distingue è anche la vivace community associata, che consente agli aspiranti trader di interagire con utenti più esperti e condividere esperienze. Questa combinazione di risorse educative e supporto comunitario crea un ambiente ideale per chiunque voglia approfondire le proprie competenze nel trading algoritmico e costruire una solida base per il successo.

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AlgoTrading (DataMasters)

Il corso di AlgoTrading in Python offerto da DataMasters è ampiamente riconosciuto come un’eccellente risorsa a pagamento per gli utenti italiani che desiderano approfondire il loro apprendimento nel campo del trading algoritmico. Questo corso offre un percorso ben strutturato, progettato per coprire in modo completo tutti gli argomenti fondamentali necessari per imparare a utilizzare Python nell’ambito del trading. Attraverso le lezioni, gli esercizi pratici e gli studi di caso, gli studenti acquisiscono una solida comprensione di come applicare Python alle strategie di trading. Questo corso rappresenta una preziosa risorsa per coloro che cercano una formazione approfondita e professionale nel trading algoritmico utilizzando Python.

Trading con Python: Libri

Ecco tre libri che possono aiutarti ad apprendere il trading con Python. Scegli il libro che meglio si adatta al tuo livello di competenza e ai tuoi obiettivi di trading.

Python for Finance (Yves Hilpisch)

Questo libro è un riferimento essenziale per chi desidera imparare il trading con Python. Copre una vasta gamma di argomenti, dal recupero dei dati finanziari all’implementazione di strategie di trading algoritmico. Il testo offre una solida introduzione all’analisi dei dati finanziari con Python, l’utilizzo di librerie come Pandas e NumPy, e il backtesting di strategie. L’autore guida i lettori attraverso esempi pratici e offre una prospettiva completa sull’uso di Python nel trading.

Python Algo Trading with Interactive Brokers (Michael Halls-Moore)

Questo libro è ideale per chi desidera approfondire l’aspetto tecnico del trading algoritmico con Python. Si concentra sull’uso di Interactive Brokers come piattaforma di trading e copre argomenti come l’esecuzione di ordini, la gestione del portafoglio e la creazione di strategie. Il libro offre una guida pratica e dettagliata per implementare sistemi di trading automatizzati.

Algorithmic Trading (Ernie Chan)

Se sei interessato a una prospettiva più avanzata sul trading algoritmico, questo libro è una risorsa eccellente. Ernie Chan, un professionista esperto nel campo, offre una visione approfondita delle strategie quantitative e della loro implementazione con Python. Il libro copre argomenti complessi come il rilevamento di cointegrazione, la gestione del rischio e la modellazione statistica. È un libro ideale per coloro che desiderano un’approfondita comprensione delle strategie di trading quantitative.

Strategie di Trading con Python

Il linguaggio offre una vasta gamma di librerie, strumenti e risorse per sviluppare, testare e automatizzare strategie di trading, fornendo ai trader la flessibilità necessaria per adattarsi ai diversi stili e orizzonti temporali di trading. Ecco alcune delle strategie di trading algoritmico più diffuse con Python.

Trading di Media Mobile Crossover

Questa strategia utilizza due medie mobili, una breve e una lunga, per identificare i punti di ingresso e uscita. Quando la media mobile breve attraversa al di sopra della media mobile lunga, si genera un segnale d’acquisto, indicando un possibile movimento rialzista. Al contrario, quando la media mobile breve attraversa al di sotto della media mobile lunga, si genera un segnale di vendita, indicando un possibile movimento ribassista. Python, con librerie come Pandas e NumPy, rende agevole il calcolo delle medie mobili e l’implementazione di questa strategia.

Strategia Mean Reversion

La strategia Mean Reversion si basa sull’idea che gli asset finanziari tendano a tornare al loro valore medio nel tempo. Gli operatori cercano opportunità di trading quando un asset è significativamente al di sopra o al di sotto della sua media storica. Python consente di analizzare i dati storici, calcolare i livelli di deviazione dalla media e impostare trigger per l’acquisto o la vendita quando il prezzo si discosta notevolmente dalla media.

Strategia di Breakout

La strategia di Breakout è basata sull’identificazione dei punti in cui il prezzo di un asset supera una resistenza chiave o scende al di sotto di un supporto critico. Questi punti di rottura possono indicare l’inizio di un nuovo trend. Python può essere utilizzato per monitorare i livelli di supporto e resistenza, rilevare i punti di rottura e generare segnali di trading in base a tali eventi.

Trading con Python Videotutorial

Il bravo Marco Casario, noto per essere un trader ma anche un esperto di informatica, ci offre il suo tutorial per programmare al meglio con Python:

Come guadagnare con Python?

Siamo già esperti e vogliamo monetizzare le nostre competenze su Python? Bene, allora di seguito elencheremo alcune ottime soluzioni per farlo!

Sviluppo di Applicazioni Web: Python è ampiamente utilizzato nello sviluppo di applicazioni web. Imparando framework come Django o Flask, puoi creare siti web e applicazioni personalizzate per te stesso o per i clienti.
Data Science e Analisi dei Dati: Imparando librerie come Pandas, NumPy e scikit-learn, puoi lavorare con dati, creare modelli predittivi e analizzare tendenze. Molte aziende cercano esperti di data science per guidare le loro decisioni commerciali.
Trading Algoritmico: Puoi sviluppare strategie di trading automatizzate utilizzando librerie come MetaTrader o API di broker. Tuttavia, il trading comporta rischi e richiede una conoscenza approfondita dei mercati finanziari.
Creazione di Contenuti Educativi: Se sei un vero esperto, puoi creare corsi, tutorial o ebook su come utilizzare Python in vari contesti. Successivamente potrai creare un blog o un canale YouTube educativo.
Freelance e Consulenza: Offri i tuoi servizi come sviluppatore freelance. Molte aziende e clienti privati cercano sviluppatori per progetti specifici.

Note finali

In conclusione, il trading con Python si è affermato come un modo efficace e flessibile per partecipare ai mercati finanziari. La combinazione di Python, con la sua semplice sintassi e una vasta gamma di librerie specializzate, offre agli operatori la possibilità di automatizzare strategie, analizzare dati finanziari e prendere decisioni informate. Con una solida base di conoscenze sul linguaggio e sulle dinamiche dei mercati, è possibile creare algoritmi sofisticati, effettuare backtesting accurati e valutare le prestazioni delle strategie.

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