Diskuze k článku: Bezplatný Quandl a jeho nasazení do „workflow“ hledání korelací

[Financnik.cz]

Adresa článku: www.financnik.cz/komodity/zkusenosti/quandl-python.html

[bobek]

Dobry vecer, Petre,
dekuji za velmi uzitecny clanek: o zminovanych nastrojich vim, ale zatim jsem se nedostal k aktivnimu pouzivani. Bohuzel
nedokazu si tak uplne poradit s Vasim kodem.

V jakem prostredi to spoustite. Podle toho procenta na zacatku jednoho z radku se jedna o iPython, se kterym mam nulovou zkusenost. Pouzivate snad Anacondu a Jupyter? Muzete mne nejakym smerem nakopnout?

Dekuji,
T.

[petr]

Ano, prostředí je Jupyter notebook.

Vše mám nainstalované přes Anaconda distribuci:

www.continuum.io/downloads

Zvolil bych verzi Python 3.5. Mělo by se vám stáhnout vše, co budete potřebovat. Instalátor udělá vše za vás.

Po instalaci Anacondy si otevřete příkazový řádek a zadejte například: ipython notebook. Instalace si patrně vytvoří i nějakou spustitelnou ikonu do menu Windows.

Mělo by se vám zobrazit prostřední notebooku, vytvořte si nový notebook a můžete začít experimentovat.
Jde to ale pochopitelně i celou řadou jiných způsobů. Více programátorsky můžete psát v nějakém IDE jako je třeba pyCharm.

Ale mě osobně Jupyter notebook dost vyhovuje, protože člověk může vše zkoušet "krok za krokem".

[petr]

Zde jsem případně nasdílel vše rovnou ve formátu jupyter notebooku, abyste to nemusel přepisovat:

nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropboxusercontent.com/u/29942396/Quand_korelace.ipynb

Notebook stačí stáhnout a uložit do adresáře, ze kterého inotebook spustíte.

P

[bobek]

Dekuji moc ze vcelku vyraznou pomoc. Jdu se do toho vecer ponorit, prisel jste mi vhod s tou korelacni matici. Jako puvodem UNIXak, i kdyz neprogramator, zkusim jeste pyCharm, protoze Anacondu jsem uz nainstaloval a trochu mne to vydesilo :-)

Mimochodem, mohl bych na Vas zkusit jeste jeden dotaz? Pred nejakou dobou jste psal (nebo jsem to tak pochopil), ze s vyuzitim Pythonu obchodujete opce a (a planujete automaticke exekuce). Nevim, zda k tomu pouzivate brokera a data z IB, ale pokud ano, zajimalo by mne, zda se z IB daji nejak brat aktualni data Implied Volatility u akcii. Nekolikrat jsem to zkoumal v popisech IB API, ale neprisel jsem na to. Jen mne napadlo, ze nejake funkce tam v API k tomu jsou, ale spis to na mne delalo dojem, ze to funguje vypoctem pres Black-Scholes model. Pritom mi jde jen o hodnotu IV, kterou si kazdy velice snadno muze zobrazit v TWS.

Za nasmerovani bych bych velmi vdecny, chystam se nejak zautomatizovat Cash Secured Put strategii.
T.

[bobek]

Jo, jeste takova malickost: zaujaly mne i konkretni korelace mezi akciemi, napr. dvojici MMM - CVX bych teda nehadal.

Pri blizsim zkoumani matice jsem si pak vsiml, ze nejakym nedopatrenim budto uz z dat, nebo jen z popisku vypadlo jedno pismenko K: O je sice celkem zajimava akcie, ale v DJ indexu je KO, matka vsech tloustiku a zkazenych zubu :-) To jen na okraj, jako dukaz, ze Vase clanky skutecne ctu - a verim, ze nejsem sam.

[petr]

ad opce. Na automatizaci exekucí opcí se taky teprve chystám. Toto dotažené zatím nemám a Python používám v této oblasti jen pro výzkum různých tendencí atd.
Ad ukázka v článku - toto byla skutečně jen ukázka, jak jdou v Pythonu popisované principy dělat velmi jednoduše. Samotné tickery jsem nekontroloval.

[bobek]

Petre, jasne, vzdyt ja jsem to pochopil. Dekuji Vam za inspirace.

[romskr]

Díky za článek, tohle se mi zrovna docela hodí. Plánuju nějaké nenáročné swingové obchodování s akciemi na NASDAQ a NYSE, rád bych udělal automat, který mi z těch tisíců titulů vyhodnotí ty nejlepší, které mezi sebou nebudou příliš korelovat.
Chystal jsem se udělat nějaký parser, který mi ze stránek těch burz (případně z Yahoo finance nebo něčeho podobného) vytahá aktuální informace, které můžu dál zpracovat. Tohle mi ušetří dost práce.
Python používám roky (jsem profesí IT), je to skvělá věc.

[atari]

Poradí někdo?

 Nainstaloval jsem Python 3.6 z Anakondy, verze Windows 32bit.

Zde (https://pypi.python.org/pypi/Quandl#downloads) jsem si stáhnu balíček Quandl pro Python. Když Jupyter notebooku když dám tento příkaz: „$ pip install quandl“ tak to hodí chybu syntaxe.
Když dám „pip install quandl“ tak to napíše že to musím spouště mimo IPython shell – viz obr. v příloze.

Když spustím konzoli pro Python , a zadávám to do řádkového příkazu, tak to také háže chybu „syntaxError“

Ještě jsem zkoušel tyto příkazy:
$ easy_install quandl a
easy_install quandl, a stejný výsledek.

Co dělám špatně? A také mě není jasné, kde zadám cestu k tomu staženému balíčku.

[kbtm]

Přeji dobrý den,

a potřebujete k tomu instalovat nějaký modul od Quandlu ? Na download stačí 3 řádky bez dalších knihoven ... :

   cHTTP     ="https://www.quandl.com/api/v1/datasets/WIKI/"+ticker+".csv?auth_token="+cToken+"&trim_start="+cDateStart+"&trim_end="+cDateEnd
   url       =urllib.request.urlopen(cHTTP)
   dReader   =csv.reader(url.read().decode('utf-8').splitlines(),delimiter=",")

.......
   data=[]
   for row in dReader:
    data.append(row)

.......

cDateStart/cDateEnd má formát yyyy-mm-dd

cToken je klíč od Quandlu

 

S pozdravem kbtm

 

 

[atari]

S Pythonem teprve začínám, a chtěl jsem data importovat tímto příkazem, jak to ukázal Petr:

data=quandl.get(["wiki/pep.11","wiki/ko.11"],start_date="2016-01-01")

A když tento příkaz zadám do Pythonu, tak to napíše, že quandl nezná.

Tento způsob bez knihoven mi připadá takový složitý. Až budu u Pythonu tak ho zkusím rozluštit a vyzkoušet.

 

 

[atari]

Tak jsem tu variantu bez knihovny Quandlu rozchodil se všemi formalitami (toto je můj první kod v Pythonu), kdyby někdo chtěl začít jako já, tak tady je vzor:

import urllib.request
import csv
ticker = "pep"
cToken = "**********************"
cDateStart = "2016-01-11"
cDateEnd = "2017-08-01"

cHTTP = "https://www.quandl.com/api/v1/datasets/WIKI/"+ticker+".csv?auth_token="+cToken+"&trim_start="+cDateStart+"&trim_end="+cDateEnd
url = urllib.request.urlopen(cHTTP)
dReader = csv.reader(url.read().decode('utf-8').splitlines(),delimiter=",") 

data=[]
for row in dReader:
 data.append(row) #append přidá na konec seznamu
print (data)

Takže dostanu takováto data, ze kterých ještě musím vypreparovat jen tu jednu hodnotu ze 12 hodnot, a je s tím další práce (takže teď ještě laboruji, jak to dostat do CSV souboru):

[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Ex-Dividend', 'Split Ratio', 'Adj. Open', 'Adj. High', 'Adj. Low', 'Adj. Close', 'Adj. Volume'], ['2017-08-01', '116.69', '116.78', '115.9', '115.92', '2860667.0', '0.0', '1.0', '115.87989737398', '115.96927256263', '115.09538182916', '115.11524298219', '2860667.0'], ['2017-07-31', '116.53', '116.86', '116.18', '116.61', '3083736.0', '0.0', '1.0', '115.72100814971', '116.04871717477', '115.37343797163', '115.80045276185', '3083736.0'] ... atd

 

Takže stejně ten modul Quandlu potřebuji  do Pythonu nainstalovat. Jak jsem uvedl příkaz v příspěvku výše, tak je velmi jednoduchý, a už mě vytáhne jen to co potřebuji, a mám to bez práce.

Upraveno 10. listopadu, 2017 uživatelem atari

[kbtm]

... a má to navíc výhodu, že stejným způsobem dostanete data z Gůglu :

   cHTTP     ="http://www.google.com/finance/historical?q="+ticker+"&startdate="+cDateStart+"&enddate="+cDateEnd+"&output=csv"
   url       =urllib.request.urlopen(cHTTP)
   dReader   =csv.reader(url.read().decode('utf-8').splitlines(),delimiter=",")
   data=[]
   for row in dReader:
    data.append(row)

Jen cDateStart/cDateEnd  má tvar mm/dd/yyyy')

[atari]

Díky za tip. To je dobré mít v záloze.