FXCM API Python wrapper.
Como você provavelmente sabe, a FXCM oferece conexão comercial através de seu conector proprietário chamado ForexConnect API. Para nós que não somos "qualificados" para abrir a conta FIX-able é ForexConect API, uma maneira possível de como construir e conectar nosso próprio sistema comercial. Pessoalmente, eu não gosto de mql e MT4 muito, se é que sim. No entanto, ainda é a plataforma comercial mais alargada estes dias. Com isso dito, usando ForexConnect API, um pode ignorar mql e escrever quants ou estratégias automatizadas em linguagens de nível superior como C ++ / C #, Java Python ou mesmo Matlab ou R.
Comecei um projeto para o wrapper da API do ForexConnect, permitindo-o como o módulo Python. Muito já foi feito, você pode verificar aqui [1].
Embora tenha o desenvolvedor C # experiente, escolha o Python pelo seu amplo número de matemática. e bibliotecas de estatísticas como Numpy, Scipy, Pandas, etc. Também usando linguagem como Python, eu posso usar o dev mais moderno. plataforma como o Visual Studio para C ++ / C # ou o PyCharm favorito do JetBrain para o Python dev.
Minha intenção é, uma vez que a API é totalmente implementada para construir um pouco de aprendizagem de máquinas em torno dela.
Forexconnect api python
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Dados históricos do Forex em Python.
Está procurando horas, então seja gentil.
Precisa de soluções para obter dados históricos de Forex em Python.
Para estocas é fácil:
Tentei o google, yahoo, fred e oanda. Nada parece funcionar.
Dê um exemplo de código sobre como solicitar os dados. (Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem).
Você só precisa de valores históricos da moeda?
Tente usar o módulo forex_python com a classe datetime (do módulo datetime). Estou usando python 3, mas duvido que seja demais.
Estas taxas de câmbio são os dados das 3h (CET) do Banco Central Europeu, desde 1999.
em 18/10/01, 1 USD == 0,69 GBP,
em 26 de junho de 2006, 1 GBP == 1.82 USD.
Talvez você não esteja olhando o suficiente :) Um garoto bem parecido publicou isso alguns meses atrás. É certo que este não é o melhor código (primeiro projeto de código aberto), no entanto, está atualmente em desenvolvimento e continuamente melhorando. A próxima versão será muito mais eficiente e limpa.
fx_collect.
Projetado para armazenar todos os dados históricos da FXCM localmente na Mariadb.
ou se você quer apenas as ferramentas básicas para que você comece e crie a sua própria.
Python-forexconnect.
É necessária uma conta Demo ou Live FXCM para obter os dados.
(cit .:) Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem?
Não pode estar mais errado nisso.
Não há nada como dados históricos FOREX. Cada mediador comercial da FX (Broker) cria seus próprios termos comerciais e amp; Condições. Mesmo o mesmo Broker pode fornecer vários preços (ou inconsistentes, se desejar) preços-feeds para a mesma troca de pares de moedas, de modo que cada "produto" T e C possam ser atendidos.
FOREX eco-system é um mercado descentralizado, multi-agente / multi-papel, principalmente distribuído, global.
Então prefira esquecer de um SLOC, um mágico one-liner para obter uma resposta universalmente válida de alguma API divina inexistente. Não existe tal.
Sim, pode receber dados FX - mas cada Broker fornece uma imagem diferente:
Sim, pode-se integrar o processo localhost contra um serviço API distinto de um Broker específico, para um tipo particular de conta de negociação (ref. Os respectivos T & amp; C para o contexto detalhado de tal feed de dados).
Alguns corretores publicam seus dados de tiques locais, outros não. Algumas agências de pesquisa podem ajudá-lo em alguns esforços motivados pela pesquisa e compartilhar segmentos selecionados dos dados de tiques para um determinado par CCY. Mas há zero consolidação global. Simplesmente não tem razão para agregar esse serviço, que tem valor acrescentado zero.
Se a modelagem quantitativa de uma pessoa in-vitro tiver algum sentido, esse modelo deve ser validado em relação ao mesmo mercado, onde o comércio deverá ocorrer in vivo.
Então, você precisa de um dado dado do Mediador de acesso ao mercado (o corretor para solicitar isso), onde seu serviço está indo para operar in vivo.
Forexconnect api python
Puxe pedidos 0.
Participe do GitHub hoje.
O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
Clone com HTTPS.
Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
Nossa API REST é uma API baseada na web usando uma conexão Websocket e foi desenvolvida com o comércio algorítmico em mente.
Desenvolvedores e investidores podem criar aplicativos de negociação personalizados, integrar-se à nossa plataforma, testar estratégias de teste e construir negócios de robôs. As chamadas podem ser feitas em qualquer idioma que suporte um HTTP padrão.
Utilizamos a nova especificação OAuth 2.0 para autenticação via token. Isso permite uma autorização mais segura para acessar seu aplicativo e pode ser facilmente integrada com aplicativos da web, dispositivos móveis e plataformas de desktop.
Com o uso da biblioteca socket. io, a API possui capacidade de transmissão e enviará notificações de dados em formato JSON. Sua aplicação terá acesso aos nossos dados de mercado de transmissão em tempo real, assinatura em tempo real de acesso a tabelas de negociação e colocação de negócios ao vivo.
Para começar a usar nossa API, você precisará do seguinte:
Uma conta FXCM. Você pode solicitar uma conta demo aqui Um token de acesso persistente. Você pode gerar um da web da Trading Station. Clique em Conta de usuário & gt; Token Management na parte superior direita do site. Baixe a documentação Rest API aqui Documentação no formato Swagger aqui Comece a codificação. Você precisará fazer referência à biblioteca socket. io no seu código. uma. Usando o Javascript, clique aqui b. Usando Python, clique aqui Código de exemplo para o Python aqui Código de exemplo para Java Script aqui.
Exceto RestAPI, a FXCM oferece 3 outras APIs de negociação gratuitamente: API Java, FIX API e ForexConnect, cada uma delas conectando-se diretamente ao servidor de negociação da FXCM.
A API FIX é o protocolo FIX padrão projetado para interface institucional personalizada em tempo real que impulsiona até 250 atualização de preços por segundo (não disponível em outras APIs). É a nossa opção mais rápida e popular. Você obterá toda a gama de tipos de pedidos comerciais disponíveis na FXCM. É necessária uma conta FXCM TSII com um saldo mínimo de US $ 5,000.
A API de Java, uma SDK de FIX do wrapper, fornece aos clientes uma API programável totalmente funcional na plataforma de negociação FXCM, incluindo transmissão de preços ao vivo, obtenha preço histórico e negócios ao vivo. É escalável, leve e robusto, o que é compatível com qualquer sistema operacional compatível com Java.
A ForexConnect API oferece todas as mesmas funcionalidades da poderosa estação de comércio FXCM. Isso inclui todos os tipos de pedidos disponíveis, transmissão de preços ao vivo, gerenciamento de suas posições, download de taxas históricas do instrumento, obtenção de relatórios de contas e muito mais. O ForexConnect suporta C ++, C #, Java, VB, VBA, compatível com, Linux, iOS e Android, e é GRATUITO.
*Dependente do mercado. Se o mercado for volátil, poderá receber mais preços por segundo.
** Requer uma conta padrão.
*** Uma conta FXCM com um saldo mínimo de US $ 5.000 necessário.
Saiba como executar o BT backtest nos dados históricos da FXCM através da RestAPI aqui. O que é bt? Saiba como executar o QSTrader em dados FXCM via RestAPI aqui. O que é QSTrader? Lean como construir / voltar teste 3 estratégias "MovingAverageCrossStrategy", "BollingerBandStrategy", "DonchianChannelStrategy" via FXCM Rest API aqui. Mais duas estratégias "RangeStrategy", "BreakOutStrategy" aqui. Estratégia RSI de teste de construção / volta via RestAPI aqui. Um vídeo demonstra como fazer backtest em Visual Studio através de dados FXCM Na plataforma QuantConnect LEAN aqui.
Como criar testes de sinal e de retorno Rsi usando a API Java FXCM. clique aqui Saiba como criar e testar a estratégia do CCI Oscillator usando a API Java aqui. Lean como construir e testar a estratégia Breakout usando Java API aqui. Lean como construir e voltar testar a Estratégia estocástica da gama usando a API Java aqui. Lean como construir e voltar testar a Estratégia de Reversão Média usando a API Java aqui.
Saiba como criar e testar os sinais Rsi usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como criar e testar a estratégia CCI Oscillator usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como construir e testar a estratégia Breakout usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como criar e testar a Estratégia estocástica da escala usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como construir e testar a Estratégia de Reversão Média usando a Ferramenta ForexConnect aqui.
&cópia de; 2018 GitHub, Inc. Termos Privacidade Segurança Status Ajuda.
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Você fez login com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão.
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Comparar Este ramo é 9 comete atrás de neka-nat: mestre.
Esta biblioteca é uma ligação Python da API Forexconnect usando boost. python.
Primeiro, baixe "ForexConnectAPI-1.3.2" de fxcodebase / wiki / index. php / Baixe e defina o ambiente "FOREXCONNECT_ROOT", que é o caminho ForexConnectAPI instalado.
$ exportar FOREXCONNECT_ROOT = /. / ForexConnectAPI.
Em seguida, clone este repositório.
Construa e instale.
$ cmake .. - DDEFAULT_FOREX_URL = "& lt; Your forexconnect URL & gt;"
Este tutorial é uma negociação simples usando o python-forexconnect. Primeiro, forneça o nome de usuário, senha e tipo da conta FXCM ("Real" ou "Demo") para fazer o login. Em seguida, envie consulta para abrir a posição e obtenha a lista de posições que você possui. Finalmente, feche a posição aberta e faça o logout.
boost 1.54 cython 0.20 ForexConnectAPI 1.3.2.
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Primeiro, instale os pacotes necessários.
$ sudo apt-get install build-essential cmake libboost-log-dev libboost-date-time-dev libboost-python-dev.
E então, baixe "ForexConnectAPI-1.4.1" de fxcodebase / wiki / index. php / Baixe e configure o ambiente "FOREXCONNECT_ROOT", que é o caminho ForexConnectAPI instalado.
$ tar xvf ForexConnectAPI-1.4.1-Linux-x86_64.tar. gz.
Em seguida, clone este repositório.
Construa e instale.
$ cmake .. - DDEFAULT_FOREX_URL = "& lt; Your forexconnect URL & gt;"
Este tutorial é uma negociação simples usando o python-forexconnect. Primeiro, forneça o nome de usuário, senha e tipo da conta FXCM ("Real" ou "Demo") para fazer o login. Em seguida, envie consulta para abrir a posição e obtenha a lista de posições que você possui. Finalmente, feche a posição aberta e faça o logout.
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A BoostPython Library liga C ++ e Python de uma forma bastante transparente. É apenas um membro do impulso da coleção de bibliotecas C ++ no impulso.
Use a Biblioteca BoostPython para exportar rápida e facilmente C ++ para Python, de modo que a interface Python seja muito semelhante à interface C ++. Ele foi projetado para ser minimamente intrusivo em seu design C ++. Na maioria dos casos, você não deve ter que alterar suas classes de C ++ de qualquer forma para usá-las com o Boost. Python. O sistema deve simplesmente refletir suas classes e funções C ++ em Python. As ligações Boost. Python são escritas em C ++ puro, sem ferramentas diferentes do seu editor e do compilador C ++.
O Python C ++ - sig serve como uma lista de endereços para usuários da biblioteca. A documentação para a versão atual está disponível no boost / libs / python /. A documentação de desenvolvimento, que geralmente é mais atualizada, está disponível através da interface Boost CVSWeb.
Relacionamento com a API Python C.
Python já fornece uma API para colar juntos Python e C. Então, o que é Boost :: Python? Boost :: Python é um invólucro para a API Python / C.
Usando a API Python / C, você precisa lidar com a passagem de ponteiros de um lado a outro entre Python e C, e se preocupe com ponteiros pendurados em um lugar quando o objeto que eles apontam foi jogado fora. Boost :: Python cuida muito disso para você. Além disso, o Boost :: Python permite que você escreva operações em objetos Python em C ++ no estilo OOP.
Por exemplo, usando a API Python / C, para fazer o equivalente C ++ de & quot; y = object_x [i] & quot ;, você pode fazer:
Em contraste, no Boost :: Python, você pode apenas fazer:
Além disso, o Boost :: Python facilita a EXPORTAR suas classes C ++ no Python, sem sequer mudá-las. Boost :: Python é projetado com a idéia de que os usuários nunca tocam um objeto Py *.
Se você precisa chegar à API Python / C subjacente.
Se você usar Boost :: Python, no entanto, você ainda pode usar coisas da API Python / C em seu código C ++. Você nem precisa importar o arquivo de cabeçalho Python. h. Basta usar as funções. Por exemplo, para limpar um erro no Python que você pegou em C ++, você poderia fazer isso no meio de um programa de Boost :: Python, de outra forma, puramente:
Em C ++, a API Python / C representa objetos Python por ponteiros PyObject. No Boost :: Python, estes são envolvidos por instâncias da classe boost :: python :: object.
Se você precisar do PyObject subjacente de qualquer objeto boost :: python ::, você pode obtê-lo através do método ptr () do boost :: python :: object, que retorna um PyObject *. Você pode usá-lo em chamadas Python / C API. Por exemplo, para testar se um boost :: python :: object chamado boostObj tenha um atributo chamado "myAttributeName", você pode fazer:
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Nossa API REST é uma API baseada na web usando uma conexão Websocket e foi desenvolvida com o comércio algorítmico em mente.
Desenvolvedores e investidores podem criar aplicativos de negociação personalizados, integrar-se à nossa plataforma, testar estratégias de teste e construir negócios de robôs. As chamadas podem ser feitas em qualquer idioma que suporte um HTTP padrão.
Utilizamos a nova especificação OAuth 2.0 para autenticação via token. Isso permite uma autorização mais segura para acessar seu aplicativo e pode ser facilmente integrada com aplicativos da web, dispositivos móveis e plataformas de desktop.
Com o uso da biblioteca socket. io, a API possui capacidade de transmissão e enviará notificações de dados em formato JSON. Sua aplicação terá acesso aos nossos dados de mercado de transmissão em tempo real, assinatura em tempo real de acesso a tabelas de negociação e colocação de negócios ao vivo.
Para começar a usar nossa API, você precisará do seguinte:
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Exceto RestAPI, a FXCM oferece 3 outras APIs de negociação gratuitamente: API Java, FIX API e ForexConnect, cada uma delas conectando-se diretamente ao servidor de negociação da FXCM.
A API FIX é o protocolo FIX padrão projetado para interface institucional personalizada em tempo real que impulsiona até 250 atualização de preços por segundo (não disponível em outras APIs). É a nossa opção mais rápida e popular. Você obterá toda a gama de tipos de pedidos comerciais disponíveis na FXCM. É necessária uma conta FXCM TSII com um saldo mínimo de US $ 5,000.
A API de Java, uma SDK de FIX do wrapper, fornece aos clientes uma API programável totalmente funcional na plataforma de negociação FXCM, incluindo transmissão de preços ao vivo, obtenha preço histórico e negócios ao vivo. É escalável, leve e robusto, o que é compatível com qualquer sistema operacional compatível com Java.
A ForexConnect API oferece todas as mesmas funcionalidades da poderosa estação de comércio FXCM. Isso inclui todos os tipos de pedidos disponíveis, transmissão de preços ao vivo, gerenciamento de suas posições, download de taxas históricas do instrumento, obtenção de relatórios de contas e muito mais. O ForexConnect suporta C ++, C #, Java, VB, VBA, compatível com, Linux, iOS e Android, e é GRATUITO.
*Dependente do mercado. Se o mercado for volátil, poderá receber mais preços por segundo.
** Requer uma conta padrão.
*** Uma conta FXCM com um saldo mínimo de US $ 5.000 necessário.
Saiba como executar o BT backtest nos dados históricos da FXCM através da RestAPI aqui. O que é bt? Saiba como executar o QSTrader em dados FXCM via RestAPI aqui. O que é QSTrader? Lean como construir / voltar teste 3 estratégias "MovingAverageCrossStrategy", "BollingerBandStrategy", "DonchianChannelStrategy" via FXCM Rest API aqui. Mais duas estratégias "RangeStrategy", "BreakOutStrategy" aqui. Estratégia RSI de teste de construção / volta via RestAPI aqui. Um vídeo demonstra como fazer backtest em Visual Studio através de dados FXCM Na plataforma QuantConnect LEAN aqui.
Como criar testes de sinal e de retorno Rsi usando a API Java FXCM. clique aqui Saiba como criar e testar a estratégia do CCI Oscillator usando a API Java aqui. Lean como construir e testar a estratégia Breakout usando Java API aqui. Lean como construir e voltar testar a Estratégia estocástica da gama usando a API Java aqui. Lean como construir e voltar testar a Estratégia de Reversão Média usando a API Java aqui.
Saiba como criar e testar os sinais Rsi usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como criar e testar a estratégia CCI Oscillator usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como construir e testar a estratégia Breakout usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como criar e testar a Estratégia estocástica da escala usando a ferramenta ForexConnect aqui. Saiba como construir e testar a Estratégia de Reversão Média usando a Ferramenta ForexConnect aqui.
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Primeiro, baixe "ForexConnectAPI-1.3.2" de fxcodebase / wiki / index. php / Baixe e defina o ambiente "FOREXCONNECT_ROOT", que é o caminho ForexConnectAPI instalado.
$ exportar FOREXCONNECT_ROOT = /. / ForexConnectAPI.
Em seguida, clone este repositório.
Construa e instale.
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Esta biblioteca é uma ligação Python da API Forexconnect usando boost. python.
Primeiro, instale os pacotes necessários.
$ sudo apt-get install build-essential cmake libboost-log-dev libboost-date-time-dev libboost-python-dev.
E então, baixe "ForexConnectAPI-1.4.1" de fxcodebase / wiki / index. php / Baixe e configure o ambiente "FOREXCONNECT_ROOT", que é o caminho ForexConnectAPI instalado.
$ tar xvf ForexConnectAPI-1.4.1-Linux-x86_64.tar. gz.
Em seguida, clone este repositório.
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A BoostPython Library liga C ++ e Python de uma forma bastante transparente. É apenas um membro do impulso da coleção de bibliotecas C ++ no impulso.
Use a Biblioteca BoostPython para exportar rápida e facilmente C ++ para Python, de modo que a interface Python seja muito semelhante à interface C ++. Ele foi projetado para ser minimamente intrusivo em seu design C ++. Na maioria dos casos, você não deve ter que alterar suas classes de C ++ de qualquer forma para usá-las com o Boost. Python. O sistema deve simplesmente refletir suas classes e funções C ++ em Python. As ligações Boost. Python são escritas em C ++ puro, sem ferramentas diferentes do seu editor e do compilador C ++.
O Python C ++ - sig serve como uma lista de endereços para usuários da biblioteca. A documentação para a versão atual está disponível no boost / libs / python /. A documentação de desenvolvimento, que geralmente é mais atualizada, está disponível através da interface Boost CVSWeb.
Relacionamento com a API Python C.
Python já fornece uma API para colar juntos Python e C. Então, o que é Boost :: Python? Boost :: Python é um invólucro para a API Python / C.
Usando a API Python / C, você precisa lidar com a passagem de ponteiros de um lado a outro entre Python e C, e se preocupe com ponteiros pendurados em um lugar quando o objeto que eles apontam foi jogado fora. Boost :: Python cuida muito disso para você. Além disso, o Boost :: Python permite que você escreva operações em objetos Python em C ++ no estilo OOP.
Por exemplo, usando a API Python / C, para fazer o equivalente C ++ de & quot; y = object_x [i] & quot ;, você pode fazer:
Em contraste, no Boost :: Python, você pode apenas fazer:
Além disso, o Boost :: Python facilita a EXPORTAR suas classes C ++ no Python, sem sequer mudá-las. Boost :: Python é projetado com a idéia de que os usuários nunca tocam um objeto Py *.
Se você precisa chegar à API Python / C subjacente.
Se você usar Boost :: Python, no entanto, você ainda pode usar coisas da API Python / C em seu código C ++. Você nem precisa importar o arquivo de cabeçalho Python. h. Basta usar as funções. Por exemplo, para limpar um erro no Python que você pegou em C ++, você poderia fazer isso no meio de um programa de Boost :: Python, de outra forma, puramente:
Em C ++, a API Python / C representa objetos Python por ponteiros PyObject. No Boost :: Python, estes são envolvidos por instâncias da classe boost :: python :: object.
Se você precisar do PyObject subjacente de qualquer objeto boost :: python ::, você pode obtê-lo através do método ptr () do boost :: python :: object, que retorna um PyObject *. Você pode usá-lo em chamadas Python / C API. Por exemplo, para testar se um boost :: python :: object chamado boostObj tenha um atributo chamado "myAttributeName", você pode fazer:
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