ไลบรารีของ Python สำหรับ Quantitative Trading

สำหรับใครที่ต้องการดำดิ่งสู่โลกของ quantitative finance และ systematic trading Python เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ ในฐานะที่เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักพัฒนาควอนต์หลายคนเลือกใช้ Python มีระบบนิเวศของไลบรารีที่กว้างขวางซึ่งช่วยให้ทุกอย่างตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการดำเนินกลยุทธ์เป็นไปได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือกำลังมองหาวิธีพัฒนาทักษะของคุณ การเข้าใจไลบรารี Python ที่เหมาะสมเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างและนำกลยุทธ์การซื้อขายไปใช้ด้วยความมั่นใจ

คู่มือนี้จะแนะนำคุณให้รู้จักกับไลบรารี Python ที่จำเป็นซึ่งใช้โดยนักคณิตศาสตร์เชิงปริมาณมืออาชีพและนักเทรดระบบ เราจะแนะนำไลบรารีที่ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ทางเทคนิคไปจนถึงการทดสอบย้อนหลังและการสร้างแบบจำลองทางการเงินขั้นสูง หากคุณต้องการเปลี่ยนแนวคิดการเทรดให้เป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ ไลบรารีเหล่านี้จะเป็นกระดูกสันหลังของชุดเครื่องมือของคุณ

ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ที่ต้องการเรียนรู้พื้นฐานหรือเป็นนักพัฒนาระดับกลางที่ต้องการยกระบบการซื้อขายของคุณไปอีกระดับ การเชี่ยวชาญในไลบรารีเหล่านี้จะช่วยให้คุณเชื่อมช่องว่างระหว่างการวิจัยและการซื้อขายจริงได้ มาเริ่มกันเถอะ

การเชี่ยวชาญในไลบรารี Python ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำกลยุทธ์จากการวิจัยไปสู่การซื้อขายจริงอย่างสำเร็จ ไลบรารีเหล่านี้ถูกใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมสำหรับทุกอย่างตั้งแต่การจัดการข้อมูลไปจนถึงการพัฒนาระบบการซื้อขายแบบเรียลไทม์

1. NumPy 

วัตถุประสงค์: การคำนวณทางคณิตศาสตร์และเมทริกซ์อย่างรวดเร็ว

NumPy เป็นพื้นฐานของการคำนวณเชิงตัวเลขใน Python โดยให้การสนับสนุนสำหรับอาเรย์และเมทริกซ์หลายมิติ รวมถึงชุดฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์เพื่อดำเนินการกับอาเรย์เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลราคา สัญญาณ หรือการทดสอบย้อนหลัง คุณมักจะใช้ NumPy

import numpy as np

# Example: Creating a 1D array (vector) and performing operations
prices = np.array([100, 102, 101, 105, 108])
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]  # Calculate simple returns
print(returns)

คุณสมบัติหลัก:

• การดำเนินการอาเรย์ประสิทธิภาพสูง 
• การสนับสนุนที่กว้างขวางสำหรับฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ เชิงตรรกะ และสถิติ 
• เหมาะสำหรับการดำเนินการคำนวณอย่างรวดเร็วในกลยุทธ์

2. Pandas

วัตถุประสงค์: การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

Pandas ถูกสร้างขึ้นบน NumPy และถูกใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเวลา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการซื้อขายเชิงปริมาณ มันให้เครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลราคา OHLC (เปิด, สูง, ต่ำ, ปิด), ข้อมูลการซื้อขาย, และผลการดำเนินงานของพอร์ตโฟลิโอ

import pandas as pd

# Example: Create a DataFrame for OHLC price data
data = {'Open': [100, 101, 102], 'High': [103, 104, 105], 'Low': [99, 100, 101], 'Close': [102, 103, 104]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

คุณสมบัติหลัก:

• การจัดการข้อมูลเชิงเวลาและข้อมูลตารางอย่างง่าย 
• เครื่องมือที่สะดวกสำหรับการสุ่มตัวอย่างใหม่ การดำเนินการแบบหน้าต่างเลื่อน และการทำความสะอาดข้อมูล 
• เหมาะสำหรับการเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการทดสอบย้อนหลังและระบบการซื้อขายสด

3. TA-Lib 

วัตถุประสงค์: การวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูลตลาดการเงิน

TA-Lib เป็นไลบรารีที่ทรงพลังซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิคในตลาดการเงิน มันช่วยให้การใช้งานตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, Bollinger Bands, และ RSI เป็นเรื่องง่าย ซึ่งทั้งหมดนี้มักใช้ในกลยุทธ์เชิงปริมาณ

import talib as ta
import numpy as np

# Example: Calculating RSI (Relative Strength Index)
prices = np.random.random(100)
rsi = ta.RSI(prices, timeperiod=14)
print(rsi)

คุณสมบัติหลัก:

• 150+ ตัวชี้วัดทางเทคนิค เช่น RSI, MACD, และ Bollinger Bands 
• มีประสิทธิภาพสำหรับการทดสอบย้อนหลังขนาดใหญ่และการวิเคราะห์การซื้อขายสด 
• รองรับข้อมูลชุดเวลาโดยตรงจาก Pandas DataFrames หรือ NumPy arrays

4. Zipline 

วัตถุประสงค์: การซื้อขายอัลกอริธึมและการทดสอบย้อนกลับ

Zipline เป็นห้องสมุดการซื้อขายเชิงอัลกอริธึมแบบ Pythonic ที่ขับเคลื่อนเครื่องมือทดสอบย้อนหลังของ Quantopian (ซึ่งตอนนี้เลิกใช้แล้ว) มันมีประโยชน์สำหรับการทดสอบย้อนหลังขนาดใหญ่บนข้อมูลประวัติศาสตร์และยังสามารถจัดการกับอัลกอริธึมการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ได้อีกด้วย

from zipline import run_algorithm
from zipline.api import order, symbol

# Example: A simple Zipline strategy
def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')

def handle_data(context, data):
    order(context.asset, 10)

คุณสมบัติหลัก:

• สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์คล้ายกับระบบการซื้อขายจริง 
• ทำงานกับข้อมูลทั้งแบบนาทีและรายวัน 
• การรวมข้อมูลกับแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เช่น Quandl หรือ Yahoo Finance

5. PyAlgoTrade 

วัตถุประสงค์: ระบบการทดสอบย้อนหลังและการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

PyAlgoTrade เป็นห้องสมุดการทดสอบย้อนหลังที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่แข็งแกร่งสำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย มันมีน้ำหนักเบาและใช้งานง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายภายในวัน มันยังรองรับการซื้อขายแบบจำลองได้ทันที

from pyalgotrade import strategy

# Example: A simple PyAlgoTrade strategy
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def onBars(self, bars):
        if self.getBroker().getCash() > 1000:
            self.getBroker().order('AAPL', 10)

คุณสมบัติหลัก:

• เครื่องมือทดสอบย้อนหลังที่รวดเร็วโดยมุ่งเน้นที่ข้อมูลระหว่างวัน 
• มีการสนับสนุนการเทรดแบบจำลองในตัวพร้อมการเชื่อมต่อกับโบรกเกอร์ 
• ประสิทธิภาพดีสำหรับการทดสอบกลยุทธ์ทั้งแบบง่ายและซับซ้อน

6. QSTrader 

วัตถุประสงค์: ระบบการทดสอบย้อนหลังและการซื้อขายสดระดับสถาบัน

QSTrader เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายเชิงระบบ โดยมุ่งเน้นที่การทดสอบย้อนหลังและการซื้อขายสด มันถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักเทรดสามารถใช้กลยุทธ์การเทรดระดับสถาบันได้อย่างง่ายดาย มันรองรับการลื่นไถลที่สมจริง ค่าธรรมเนียม และการจัดการความเสี่ยงในระดับพอร์ตโฟลิโอ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับทั้งการทดสอบย้อนหลังและสภาพแวดล้อมการซื้อขายจริง

from qstrader import TradingSession

# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()

คุณสมบัติหลัก:

• สนับสนุนการจัดการความเสี่ยงและการเปิดเผยในระดับพอร์ตการลงทุน 
• ออกแบบมาสำหรับทั้งการทดสอบย้อนหลังและการซื้อขายจริง 
• โมดูลาร์ ทำให้ขยายและรวมเข้ากับระบบอื่นได้ง่าย 
• เฟรมเวิร์กระดับมืออาชีพที่มุ่งเน้นสถาปัตยกรรมที่สะอาด

7. QuantLib 

วัตถุประสงค์: การเงินเชิงปริมาณและแบบจำลองการกำหนดราคา

QuantLib เป็นไลบรารีที่ทรงพลังสำหรับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงที่ใช้ในด้านการเงินเชิงปริมาณ เช่น การกำหนดราคาอนุพันธ์ การจัดการความเสี่ยง และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ แม้ว่ามันจะซับซ้อนกว่า แต่ก็มีคุณค่าสูงสำหรับกลยุทธ์ควอนตัมที่ซับซ้อน

import QuantLib as ql

# Example: Calculating the price of a European Call Option
option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(ql.Option.Call, 100), ql.EuropeanExercise(ql.Date(15, 6, 2024)))

คุณสมบัติหลัก:

• การสนับสนุนอย่างกว้างขวางสำหรับการตั้งราคาออปชั่น พันธบัตร และอนุพันธ์อื่นๆ 
• ใช้อย่างแพร่หลายสำหรับการจำลองแบบมอนติคาร์โลและแบบจำลองอัตราดอกเบี้ย 
• เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณที่ซับซ้อน

8. Matplotlib & Plotly 

วัตถุประสงค์: การสร้างภาพข้อมูล

ทั้ง Matplotlib และ Plotly เป็นไลบรารีที่จำเป็นสำหรับการแสดงผลประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขายและข้อมูลตลาด ในขณะที่ Matplotlib เหมาะสำหรับการสร้างกราฟแบบคงที่พื้นฐานมากกว่า Plotly เหมาะสำหรับกราฟเชิงโต้ตอบ

import matplotlib.pyplot as plt

# Example: Plotting a simple time series with Matplotlib
prices = [100, 102, 101, 105, 108]
plt.plot(prices)
plt.title('Price Series')
plt.show()

คุณสมบัติหลัก:

• Matplotlib: การสร้างกราฟแบบคงที่ เหมาะสำหรับการแสดงข้อมูลพื้นฐาน 
• Plotly: การสร้างภาพแบบโต้ตอบ มีประโยชน์สำหรับการสำรวจข้อมูลการซื้อขาย 
• ทั้งสองไลบรารีช่วยถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกจากการทดสอบย้อนหลังและผลการซื้อขายจริง 

บทสรุป 

การทำความคุ้นเคยกับไลบรารีเหล่านี้จะช่วยให้คุณมีพื้นฐานที่มั่นคงใน Python สำหรับการพัฒนาการซื้อขายเชิงปริมาณ ไม่ว่าคุณจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา การทดสอบย้อนหลัง หรือการซื้อขายสด เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้คุณสร้าง ทดสอบ และปรับแต่งกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยการเริ่มต้นด้วยไลบรารีอย่าง NumPy, Pandas, และ TA-Lib คุณสามารถพัฒนาทักษะพื้นฐานได้อย่างรวดเร็ว เมื่อคุณก้าวหน้าไปเรื่อยๆ เฟรมเวิร์กอย่าง Zipline, PyAlgoTrade, และ QSTrader จะช่วยให้คุณสร้างระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ในขณะที่ QuantLib จะให้การเข้าถึงตลาดเฉพาะทางและโมเดลทางการเงินขั้นสูง

อ้างอิง :Python Libraries for Quantitative Trading

จาก https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/