python期权量化交易系统

程序交易、算法交易、高频交易和自动交易系统二.电子交易

通常的电子交易（如股票、数字货币）是通过经纪商或软件直接向交易所发送买卖请求；而算法交易的底层就是让程序自动实现这样的操作。券商或交易所通常也向投资者提供 API 接口。例如，盈透的接口可以支持股票、期权的行情数据的获取和交易；而Gemini、OKCoin等交易所也为数字货币行情的获取和交易提供了相应的接口。

获取最新的比特币 (BTC) 兑美元 (USD) 价格和近期交易量。

########## GEMINI行情接口 ##########
## https://api.gemini.com/v1/pubticker/:symbol
import json
import requests
gemini_ticker = 'https://api.gemini.com/v1/pubticker/{}'
symbol = 'btcusd'
btc_data = requests.get(gemini_ticker.format(symbol)).json()
print(json.dumps(btc_data, indent=4))
'''
{
    "bid": "50206.61",
    "ask": "50215.34",
    "volume": {
        "BTC": "986.9718101738",
        "USD": "48761547.749993690476",
        "timestamp": 1629701700000
    },
    "last": "50216.30"
}
'''

交易系统结构三.Python算法交易大受欢迎的原因数据分析能力

第一个原因是 Python 的数据分析能力。算法交易领域的一个基本要求就是高效的数据处理能力，而数据处理是Python的强项。尤其是NumPy+Pandas的结合莱特币期货如何分析，让算法交易开发者的生活质量飙升。

大量的专有库

除了强大的数据处理能力外，Python 还提供许多完善的算法交易库。例如，您可以使用 Zipline 进行策略回测，或使用 Pyfolio 进行投资组合分析。许多交易所还提供基于 Python 的 API 客户端。

便捷的交易平台

第三个原因是方便的交易平台。有一些算法交易平台可以在不构建量化交易框架的情况下执行自定义 Python 策略。算法交易平台其实相当于帮助用户完成行情模块和执行模块。用户只需在其中定义一个策略模块，即可进行算法交易和回测。例如，Quantopian 提供了基于 Zipline 的标准回测环境。用户可以选择 Python 作为开发语言莱特币期货如何分析，并在社区与网友分享自己的策略。此外，国内也有BigQuant、国人网等类似平台，提供不同市场的交易和金融产品。

广泛的行业应用

最后一个原因是 Python 本身在业界被广泛使用。目前，越来越多的投资机构交易部门在使用Python，因此对优秀的Python开发者的需求也越来越大。自然，这也让学习 Python 成为一种更有意义的“投资”。