C #의 단순 평균 복귀 주식 거래 스크립트

Python이 유일한 언어는 아닙니다.

과거에는 회사 기본 사항을 기반으로 주식을 거래하는 알고리즘을 작성하는 방법과 클라우드에서 기술 분석 일 거래 알고리즘을 실행하는 방법을 보여주는 Medium에 대한 기사를 게시했습니다. 두 기사 모두 다음을 가정했습니다.

알파카와 거래하려면 미국 시민이어야하므로 미국 이외의 지역에서는 운이 좋지 않았습니다. 하지만이 기사에서는 새로운 C # 거래 스크립트의 구현 예를 보여 드리겠습니다. 무료 종이 거래 API를 사용하기 때문에 누구나 실행할 수 있습니다. 계좌에 돈이 있는지 여부에 관계없이 종이 거래 환경에서 테스트 할 수 있습니다.

C # 스크립트와 함께 Paper Trading API 사용

Alpaca의 무료 종이 거래 API에 액세스하려면 Alpaca 웹 사이트에 가입하세요. 이 작업을 마치면 알고리즘이 실행됨에 따라 포트폴리오의 성능과 내용이 변경되는 것을 볼 수있는 대시 보드에 액세스 할 수 있습니다. 지금은 시작하려면 ‘키 생성’버튼을 누르기 만하면됩니다.

코드

API 키를 받으면 계속 진행하여 코드를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 먼저 코드를 게시 한 다음 아래에서 수행하는 작업을 설명하겠습니다.

NuGet에서 설치할 수있는 Alpaca 거래 API 용 C # SDK를 사용할 것입니다. (SDK는 GitHub에서 호스팅되고 오픈 소스이므로 직접 기본 코드를 살펴보세요.)

API에 연결하려면 새 REST 클라이언트를 만들고 키와 API URL을 제공하면됩니다. (이러한 모든 정보는 Alpaca 대시 보드에서 가져올 수 있으며 파일 상단에있는 REPLACEME를 사용자 고유의 키로 채워야합니다.) REST 클라이언트를 사용하여 Alpaca의 시계 및 달력 API 엔드 포인트를 확인하여 시장이 열릴 때와 닫히기에는 너무 가까워 질 때. (우리는 하룻밤 사이에 포지션을 유지하고 싶지 않으므로 안전을 위해 포지션을 닫기 전에 청산합니다.)

이 알고리즘의 거래 논리

알고리즘의 거래 논리는 간단합니다. 예를 들어 여기에서 SPY로 설정된 하나의 심볼에 대한 데이터를 살펴보고 매분마다 현재 가격과 지난 20 분 동안의 평균 가격을 확인합니다. 현재 가격이 평균보다 높으면 어떤 포지션도 유지하고 싶지 않습니다. 그러나 현재 가격이 평균보다 낮 으면 포트폴리오의 일정 비율을 보유 주식에 할당하려고합니다. 가격이 평균보다 낮을 때 다시 돌아올 가능성이 높다고 가정하고 평균 회귀라는 경제 이론을 따릅니다.

상단의 ‘규모’변수는 포트폴리오의 포지션을 결정합니다. 이 코드 덩어리를 통해 정확히 어떻게 고려되는지 확인할 수 있습니다.

배율은 기본적으로 200으로 설정되어 있으며 위의 코드를 따르면 20 분 평균에서 .5 %를 변경하면 포트폴리오의 100 %가 투자된다는 것을 알 수 있습니다.

스케일과 다른 기호를 가지고 놀면서 자신에게 맞는 조합을 찾을 수 있는지 확인하시기 바랍니다. SPY는 거래량이 많고 시장 시간 동안 너무 크게 움직이는 경향이 없기 때문에 예로 사용됩니다. 나는 당신이 다른 기호와 척도를 시도하고이 접근법으로 주식에서 우위를 찾을 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 코드를 보강하고 싶다면 알고리즘을 확장하여 EMA도 확인하고 해당 지표를 구매 결정에 반영하는 연습을 할 수 있습니다.

나중에이 스크립트를 개선하기 위해 Polygon의 프리미엄 데이터 피드를 사용하는 방법을 보여주는 또 다른 기사를 게시하겠습니다. 해당 버전을 사용해보고 싶다면 Alpaca의 중개 계정이 필요합니다. 라이브 거래 계정을 사용하면 다른 버전을 사용해 볼 수있을뿐만 아니라이 코드를 자신의 거래 아이디어에 적용 할 수 있습니다.

기술 및 서비스는 AlpacaDB, Inc.에서 제공합니다. 중개 서비스는 FINRA / SIPC 회원 인 Alpaca Securities LLC (alpaca.markets)에서 제공합니다. Alpaca Securities LLC는 AlpacaDB, Inc.의 전액 출자 자회사입니다.

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