finmarketpyダウンロード - finmarketpyソースコードのダウンロード

finmarketpy (以前のピタレシアン)

finmarketpy は Python ベースのライブラリで、市場データを分析したり、バックテストを定義するための事前構築されたテンプレートを備えた使いやすい API を使用して取引戦略のバックテストを行うこともできます。ライブラリに収録されている

取引戦略をバックテストするための事前構築されたテンプレート
取引戦略の履歴リターンを表示する
取引戦略の季節性を調査する
データイベントに関する市場イベント調査を実施する
ボラティリティターゲティングを使用したリスク重み付けのための内蔵計算機
コードをより再利用しやすくするためにオブジェクト指向で書かれている

このプロジェクトへの貢献者は大歓迎です。以下を参照してください。

ピタレシアンとの融合

私は以前、オープンソースの PyThalesians 金融ライブラリを作成しました (これはこれとマージされているため、1 セットのライブラリの保守に集中できます)。この新しい finmarketpy ライブラリには、

pythalesians の取引部分と同様の機能
API を書き直して、よりクリーンで使いやすくし、多くの新機能を追加しました。
finmarketpy には、私が書いた chartpy (チャート用) と findatapy (市場データのロード用) が機能するライブラリが必要です。
より小規模で専門的なライブラリに分割することで、寄稿者にとって作業が容易になるはずです。
findatapy を使用すると、Bloomberg、Quandl、Yahoo などから市場データを簡単にダウンロードできます。
chartpy を使用すると、単一のキーワードを変更することで、結果を matplotlib、plotly、または bokeh に表示するように選択できます。

注意点:

現在、finmarketpy は継続的に開発中であることに留意してください。 API には多くの文書が記載されていますが、私たちはより一般的な文書の追加を検討しています。
Apache 2.0ライセンスを使用

ギャラリー

取引戦略の累積収益を履歴的に計算します (finmarketpy_examples/tradingmodelfxtrend_example.py を参照)

戦略の活用度を時間の経過とともにプロットする

個々の取引リターンをプロットする

あらゆる資産の季節性を計算します。ここでは、金と為替のボラティリティの季節性を示します (examples/seasonality_examples.py を参照)。

アセットのイベントに基づいてイベントスタディを計算します (examples/events_examples.py を参照)

要件

主な要件

必須: Python 3.8
必須: pandas 1.2.3、numpy など。
必須: 市場データをダウンロードするための findatapy (https://github.com/cuemacro/findatapy)
必須: ファンキーでインタラクティブなプロット用の chartpy (https://github.com/cuemacro/chartpy)

インストール

finmarketpy とそれに関連する Python ライブラリの詳細なインストール手順については、https://github.com/cuemacro/finmarketpy/blob/master/INSTALL.md にアクセスしてください (Python 環境全体のセットアップ方法の詳細が含まれています)。

また、私の Python for Finance ワークショップコースの https://github.com/cuemacro/teaching/blob/master/pythoncourse/installation/installing_anaconda_and_pycharm.ipynb もご覧ください。ここでは、データサイエンス用の Anaconda 環境のセットアップについて特にメモを取っています。 (findatapy/chartpy/finmarketpy を含む)、YAML ファイルなどを含む。

以下を使用してライブラリをインストールできます (リリースではなく、リポジトリから最新バージョンを入手することをお勧めします)。

インストール後:

必ずmarketconstants.py ファイルを編集してください (または、marketcred.py ファイルを作成して設定を上書きすることもできます)。

 pip install git+https://github.com/cuemacro/finmarketpy.git

ただし、事前に、chartpy、findatapy、およびその他の依存関係の両方がすでにインストールされていることを確認してください。 chartpy では、chartconstants.py ファイルを変更する必要があります (Plotly API キーを追加するため)。また、findatapy の場合は、dataconstants.py ファイルを変更して Quandl API を追加する必要があります (おそらく、他の構成設定を変更するか、 datacred.py ファイルを util フォルダーに保存する場合、最初の実行時にインストールされる API キーの入力を求められます)。 git で pip を実行すると、最新のコミットが取得されます。

 pip install git+https://github.com/cuemacro/chartpy.git
pip install git+https://github.com/cuemacro/findatapy.git

ただし、pip install して PyPI から取得することもできます (GitHub のバージョンよりわずかに古いバージョンである可能性があります)。

 pip install chartpy
pip install findatapy

オプションの価格設定/総収益を使用する場合は、PyPI ではなく、GitHub https://github.com/domokane/FinancePy/ から最新の FinancePy バージョンを入手する必要がある場合があることに注意してください。

 pip install git+https://github.com/domokane/FinancePy/FinancePy.git

Binder と Jupyter - ブラウザで finmarketpy を実行する

Binder の一部の Jupyter ノートブックをブラウザーで対話的に実行して、finmarketpy を試すことができます。 Binder インスタンスが起動するまでに数分かかる場合があります。現在、Binder のノートブックをさらに増やすことに取り組んでいますので、楽しみにお待ちください。

これらの一部を使用するには、市場データをダウンロードするための Quandl API キーを取得する必要があることに注意してください。また、https://www.quandl.com で無料アカウントにサインアップできます。

FX トレンドフォロー戦略のバックテスト - backtest_example (バインダーリンク)
市場データのサンプルのダウンロード - Market_data_example (バインダーリンク)

finmarketpy のフォークをマスターと同期する

この記事は、マスターの変更に合わせてフォークを更新する方法を説明するのに役立つと思いました。

貢献者

finmarketpy、findatapy、chartpy への貢献者はいつでも歓迎されています。貢献したい場合は、私たちが支援を求めている分野の計画済みの機能をご覧ください。または、ライブラリの改善に関するアイデアがある場合は、ぜひお知らせください。

Cuemacro ライブラリのスポンサーシップ、ワークショップ、サポート

私たちは、Cuemacro で finmarketpy やその他のオープンソースライブラリの作成に長年費やしてきました。今後もそうしていきたいと考えています。

当社のライブラリを使用していて、Cuemacro のオープンソースライブラリのスポンサーになることに興味がある場合は、https://github.com/sponsors/cuemacro の GitHub スポンサーシップページから行うことができます。

また、Cuemacro ライブラリに対して次のような商用サービスも提供しています。

2 日間の Python for Finance ワークショップ。Cuemacro ライブラリの使用方法を学ぶための、あなたの会社で教えることができます。
私たちのライブラリに対する広範な商用技術サポート

弊社の商用サービスにご興味がございましたら、[email protected] までご連絡ください。

これらすべての資金源は、スポンサーシップであれ商業サービスであれ、Cuemacro のライブラリを維持するのに役立ち、コミュニティ向けにオープンソースライブラリを改善することができます。

Numba と finmarketpy/financepy でのオプション価格設定に関する問題

finmarketpy の下では、financepy を使用してオプションの価格設定を行います。 Numba を使用して計算を高速化します。

Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)などの Numba エラーが発生する場合があります。

これを修正する考えられる方法の 1 つは、financepy がインストールされている場所の下にある__pycache__フォルダーを削除することです。

例えば。 py38class環境を使用している場合、Anaconda をC:Anaconda3にインストールしている場合は、以下の場所に Financepy フォルダーがある可能性があります。

C:Anaconda3envspy38classLibsite-packagesfinancepy

finmarketpy の例

finmarketpy/examples には、いくつかの単純な取引モデルを含むいくつかの例があります。

リリースノート

0.11.12 - finmarketpy (2023 年 4 月 26 日)
0.11.11 - finmarketpy (2021 年 10 月 7 日)
0.11.10 - finmarketpy (2021 年 10 月 6 日)
0.11.9 - finmarketpy (2021 年 6 月 1 日)
0.11.8 - finmarketpy (2021 年 1 月 25 日)
0.11.7 - finmarketpy (2020 年 10 月 20 日)
0.11.6 - finmarketpy (2020 年 10 月 2 日)
0.11.5 - finmarketpy (2020 年 8 月 24 日)
0.11.4 - finmarketpy (2020 年 5 月 6 日)
0.11.3 - finmarketpy (2019 年 12 月 4 日)
0.11.1 - finmarketpy (2019 年 10 月 23 日)
0.11 - フィンマーケットピー
最初のプレリリースバージョン

コーディングログ

finmarketpyのログ

2024 年 11 月 9 日
- FRED を使用するようにトレンドフォローの例を変更しました
2024 年 5 月 19 日
- 並列実行のバグを修正しました
2024 年 4 月 1 日
- findatapy からの新しい ArcticDB サポートのための Jupyter ノートブックを追加しました
2024 年 1 月 1 日
- TradingModel の定型コードを削減するヘルパーコード
- FinancePy 0.310 にアップグレードされ、FXVolSurface がリファクタリングされました
2023 年 4 月 26 日
- sklearn の依存関係を scikit-learn に変更しました
2022 年 4 月 5 日
- 必要な FinancePy バージョンを 0.220 に設定し、これに対して FXVolSurface をリファクタリングしました。
2021 年 10 月 7 日
- 必要な FinancePy バージョンを 0.193 に設定します
2021 年 9 月 23 日
- 前年比プロットのバグを修正
2021 年 7 月 23 日
- バックテストにロールコストを追加
2021 年 5 月 30 日
- findatapy で使用するための S3 Jupyter ノートブックを追加しました
2021 年 5 月 21 日
- ボリュームターゲティングがオフの場合のボリュームターゲットチャートのプロットに関するバグを修正
2021 年 5 月 12 日
- 異なる開始日/終了日を持つTradingModelでベンチマークリターン統計を計算するときのバグを修正しました
2021 年 5 月 4 日
- findatapy を使用して市場データをダウンロードするための Jupyter ノートブックが改良されました
2021 年 4 月 28 日
- チャートに信号乗数パラメータを追加
2021 年 4 月 21 日
- TradingModelチャートのフォーマット変更
2021 年 4 月 15 日
- 定数オーバーライドが永続化されるようになりました
2021 年 4 月 13 日
- TechIndicator の loc を iloc に置き換えて、Pandas の非推奨機能を削除しました。
2021年4月8日
- 開始ウィンドウが時系列より前にある場合の EventStudy の問題を修正しました
2021 年 3 月 21 日
- EventStudy に関する問題を修正しました
- 重みを構築する際のリファクタリングされた TradingModel
2021 年 2 月 22 日
- 戦略の IR をプロットするときのバグを修正
2021 年 2 月 16 日
- オプションインデックス構築の例にトータルリターンを追加
2021 年 2 月 11 日
- pandas_outer_join の代わりに計算からの結合を使用するようにリファクタリングされました
- close 以外のフィールドによるバックテストが許可される
- FXボリュームサーフェスを抽出するためのストライクレンジをカスタマイズする
2021 年 1 月 22 日
- FX スポットトータルリターンが日中データと追加の例をサポートするようになりました
- FXスポットトータルリターンのNumba実装に関する問題を修正
2021 年 1 月 17 日
- 新しい FXVolSurface で動作するようにボリュームサーフェスの例を修正しました。
2021 年 1 月 16 日
- FXOptionPricer と総収益 (FXOptionCurve) に関する追加作業
  - 高速化とソルバーの非収束への対処
  - ユーザーが指定した日付にオプションの入力を許可する
- オプションの例をさらに追加しました
2021 年 1 月 11 日
- FXOptionPricer の OTM ストライクに関する問題を修正しました
2021 年 1 月 10 日
- FX vol サーフェスでの 10d クォートの誤ったプッシュを修正しました
- FXOptionsCurve、暗黙の FX のフリーズ、カレンダーなどの追加パラメーターを追加しました。
2021 年 1 月 9 日
- FXボリュームサーフェスの固定dom/forレート
- 固定加法指数
- FXオプションのトータルリターン指数に関する問題をまだ整理中
2021 年 1 月 8 日
- ストラドルのトータルリターンを追加（例あり）
- FXOptionsCurve の市場データがない日にポジショニングの反転と期限切れが修正されました
2021 年 1 月 8 日
- 最新の FinancePy により適合するように FXVolSurface を変更しました
- 欠落していた FXOptionsCurve クラスを追加しました
2021 年 1 月 7 日
- FXバニラオプション価格を追加(FinancePy経由)
- FXバニラオプションのトータルリターン指数の計算
2020 年 12 月 26 日
- findatapy からの新しい Calendar オブジェクトを考慮するためにクラスがリファクタリングされました
2020 年 12 月 24 日
- FX先物価格設定ツールと例を追加しました
  - 奇数の日付の内挿
  - 暗黙のデポ計算
- FX フォワードのトータルリターン計算ツールと例を追加しました
- Numba を使用するように FX スポットインデックスの構築を書き直しました
2020 年 12 月 20 日
- スクリプト上部のライセンスのタイプミスを変更
2020 年 12 月 19 日
- 実現ボリューム、ボリュームリスクプレミアム、暗黙ボリュームアドオンを計算するための VolStats と例を追加しました。
- FXスポットポジションのFXトータルリターン計算を追加
- FXフォワードのFXトータルリターン計算の追加を開始（未完了）
- FX vol コードを FinancePy の最新バージョンに適合しました (注、PyPI ではなく GitHub 経由でダウンロードする必要がある場合があります)
- また、その下に FinancePy を使用して、FX ボリュームサーフェスの暗黙的な PDF を計算します
2020 年 12 月 4 日
- FX ボリューム補間のインポートを修正
2020 年 12 月 2 日
- FX vol サーフェス補間 (下にある FinancePy ライブラリを使用) + アニメーションの例を追加しました
2020 年 11 月 12 日
- バインダーを追加したので、ノートブックを対話的に実行できるようになりました
- backtest_example Jupyter ノートブックを編集して詳細な説明を追加しました
2020 年 11 月 11 日
- バックテスト用の累積加算インデックスフラグを追加しました
2020 年 10 月 20 日
- 欠落していたGBPデポティッカーを修正
- 新しい MacOS での起動を修正しました
2020 年 10 月 2 日
- 体積表面の計算を修正しました
2020年8月24日
- 新しいバージョンの pandas で動作するように .ix を置き換えました。
2020 年 5 月 7 日
- クイックチャートを改善し、ラベルを追加し、例を修正しました
2020 年 5 月 6 日
- 市場データを 1 行でダウンロードしてプロットするための QuickChart を追加しました
- 戻り値をリサンプリングする機能を追加しました
- バックテストでより多くのカスタムパラメーターを許可する
2019 年 12 月 17 日
- Anaconda の財務ワークショップの Python インストールノートへのリンクを追加しました。
2019 年 12 月 4 日
- BacktestEngine で blsc をオプションにする
2019 年 11 月 14 日
- ネットワークプロットを追加しました
2019 年 11 月 2 日
- Mac上で動作するバグを修正
- インストール手順を更新しました
- テクニカル指標のテストを追加
- backtestcomparison.py を追加しました
2019 年 3 月 29 日 - 変動取引コストを追加
2018 年 11 月 14 日 - backtest_example のコントラクトのバグを修正
2018 年 9 月 18 日 - PnL CSV の書き込みに関するバグを修正
2018 年 9 月 17 日 - 取引サイズの表示に四捨五入を追加しました (そうしないと、四捨五入誤差により取引が停止される可能性があります)
2018 年 6 月 11 日 - シングルスレッド TradeAnalysis のバグを修正
2018 年 5 月 29 日 - ポートを追加
2018 年 4 月 25 日
- バックテストと感度分析のための（いくつかの）並列機能を追加しました（Linux でより適切に機能します）
- 資産ごとに異なる取引コストを追加
- バックテストの例を修正したので、「run_in_Parallel」キーワードを使用して BacktestRequest をさらにカスタマイズできるようになりました。
2018 年 4 月 18 日 - 取引の想定元本サイズに関するバグを修正
2018 年 4 月 6 日 - 取引の想定元本サイズの頻度を測定する機能を追加
2018 年 3 月 29 日 - 損益の CSV ダンプ時のバグを修正
2018 年 3 月 15 日 - イベントデータのキャッシュを追加
2018 年 2 月 26 日 - tech_params の下のパラメーターを置き換えるソリューションを追加しました (tradeanalysis.py 内)。
2018 年 1 月 30 日 - backtest.example.py のバグを修正
2018 年 1 月 25 日 - クラスのバグを修正
2018 年 1 月 4 日 - Cred の定数オーバーライドのバグ修正
2017 年 9 月 16 日 - 予定されている機能リストに追加
2017 年 7 月 10 日 - conda のインストール手順を追加
2017 年 7 月 3 日 - 季節ライブラリへの依存関係を修正
2017 年 6 月 26 日 - BacktestEngine が加重合計スタイルのポートフォリオを処理できるようになりました
2017 年 6 月 23 日 - 経済データの観測日をダウンロード (EventStudy)
2017 年 6 月 21 日 - ブルームバーグのトータルリターンデータを使用したトレンドフォローの例を追加
2017 年 6 月 7 日 - 感度分析 (TradeAnalysis) に IR/Rets の出力を追加
2017 年 5 月 22 日 - 戦略のリターンを出力 (CSV ファイルに)
2017 年 5 月 3 日 - 予定されている機能をさらに追加しました
2017 年 4 月 13 日 - FX トレンドフォローモデルの終了日を変更しました
2017 年 3 月 12 日 - FX vol サーフェスアニメーションの例を追加しました
2017 年 2 月 25 日 - 信号遅延パラメーターを追加
2017 年 2 月 24 日 - バックテストクラスがリファクタリングされ、一貫した名前が付けられるようになりました。
2017 年 2 月 21 日 - SwimPool を使用するように BacktestEngine をリファクタリングしました
2017 年 2 月 20 日 - 追加のインストール手順
2017 年 2 月 14 日 - 計画済みの機能ページを追加
2017 年 2 月 8 日 - TradingModel に SHOW_CHARTS パラメーターを追加し、SMA が古いパンダで動作するようにしました。
2017 年 2 月 5 日 - インストールに関する注意事項を追加し、想定元本が指定されていない場合の TradeAnalysis の Excel 出力を修正しました。
2017 年 2 月 2 日 - 最大ロング/ショートの制約をさらに変更 (リファクタリングあり)
2017 年 2 月 1 日 - BacktestEngine に最大ロング/ショートおよびプロットの制約を追加
2017 年 1 月 25 日 - 複数の資産でのストップ/テイクプロフィットに関する追加作業と TradeAnalysis のプロットバグ修正
2017 年 1 月 24 日 - ストップ/テイクプロフィットに関する問題を修正し、TechParams にフィールドを追加
2017 年 1 月 19 日 - プロジェクト内のサンプルの場所を変更
2017 年 1 月 16 日 - BacktestEngine に損益のデバッグ用メソッドを追加 (シグナル/資産/リターンを含むダンプテーブル)
2017 年 1 月 12 日 - 詳細なインストールに関するメモを追加
2017 年 1 月 11 日 - 多数のコメントを書き直し、ATR 計算と基本的なストップロス/テイクプロフィット機能を追加しました。
2017 年 1 月 7 日 - 想定元本およびユーザー定義の契約サイズによってスケールされたポジションサイズを出力するようになりました
2017 年 1 月 6 日 - 戦略にユーザー定義の重み付けを追加し、一般的なバグ修正を行いました。
2017 年 1 月 4 日 - レバレッジを計算するための期間シフトパラメーターを追加しました (RiskEngine 内)
2016 年 11 月 30 日 - NFP の季節性の例を追加
2016 年 11 月 24 日 - ガソリンの季節性の例を追加
2016 年 11 月 17 日 - TradingModel のデフォルトの ChartConstants にソースを変更しました
2016 年 10 月 14 日 - MarketConstants の北極参照を修正
2016 年 10 月 13 日 - BacktestEngine の IR プロットを修正し、YoY メトリクスプロットを追加
2016 年 10 月 11 日 - ポートフォリオのリターン統計をプロットする別の方法を TradeAnalysis に追加しました
2016 年 10 月 10 日 - finmarketpy 経由で PyFolio を使用する方法を示す returns_example を追加、TradeAnalysis のデータフレーム入力を追加、Readme のタイプミスを修正
2016 年 10 月 7 日 - .gitignore に .idea を追加
2016 年 10 月 6 日 - 取引数とポジション比率の分割プロット
2016 年 9 月 22 日 - 信号プロット時の列の並べ替えを修正
2016 年 9 月 21 日 - 複数のシグナル日のプロットを許可
2016 年 9 月 15 日 - finmarketpy と pythalesians を完全にマージし、バージョン 0.11 をリリース
2016 年 9 月 12 日 - TradeAnalysis (メソッド名) の問題を修正
2016 年 9 月 2 日 - 外部データフレームのエコイベントに関する問題を修正し、イベントスタディの例を追加しました
2016 年 9 月 1 日 - FX vol の季節性の例を追加
2016 年 8 月 22 日 - 起動の問題を修正し、資格情報を追加しました
2016 年 8 月 17 日 - 最初のコードをアップロードしました

ピタレシアンのログ

2016 年 8 月 3 日 - 欠落していた conf ファイルを修正
2016 年 8 月 2 日 - Plotly のデフォルトの背景色を変更し、AdapterTemplate の定数の問題を修正しました。
2016 年 8 月 1 日 - pythalesians_graphics を chartesians に名前変更しました (最終的なスピンアウトの準備中)
2016 年 7 月 29 日 - 複数のライブラリを使用してプロットするための Jupyter ノートブック Lot_market_data を作成しました。ボケのサイズ変更の問題も修正され、ライブラリがリファクタリングされ、チャート機能が pythalesians_graphics にスピンアウトされました。
2016 年 7 月 28 日 - Quandl によって返される複数のフィールドに関する問題を修正し、Quandl のダウンロード例を追加しました
2016 年 7 月 26 日 - Plotly チャートのサポートを追加し、サーフェスボリューム Plotly の例を追加しました
2016 年 7 月 21 日 - StrategyTemplate グラフプロット関数のリファクタリング
2016 年 7 月 20 日 - AdaptorPyThalesians の Figure ハンドルの復帰
2016 年 6 月 8 日 - 尖度の問題を修正し、CashBasktest のボリュームスケーリングをリファクタリングし、TimeSeriesFilter にリサンプルラッパーを追加しました。
2016 年 6 月 3 日 - CashBacktest の高速化 (construct_strategy メソッド)
2016 年 6 月 2 日 - インストール時に欠落していた StrategyTemplate ファイルを修正し、インストールを簡素化するためのパスの自動検出を追加し、pandas と bcolz の間で変換するためのメソッドを追加しました。
2016 年 5 月 31 日 - TechIndicator で非推奨の Pandas メソッドを削除しました。
2016 年 5 月 27 日 - ある時点で戦略シグナルをプロットする機能を追加
2016 年 5 月 19 日 - 新しい Quandl API を使用するために Quandl ラッパーを更新しました
2016 年 5 月 2 日 - BacktestRequest を整理し、SPX 季節性の例を追加しました。
2016 年 4 月 28 日 - キャッシュバックテストを更新 (Pandas 0.18 用)
2016 年 4 月 21 日 - EventStudy で非推奨の Pandas メソッドを削除しました。
2016 年 4 月 18 日 - Pandas 0.18 とのいくつかの非互換性の問題を修正
2016 年 4 月 6 日 - 貿易統計の出力を追加しました
2016 年 4 月 1 日 - 結合操作が高速化され、高頻度の時系列をフェッチするときに顕著になります。
2016 年 3 月 21 日 - 取引戦略に従って単純な為替トレンドをバックテストする方法を示す IPython ノートブックを追加しました。
2016 年 3 月 19 日 - Python 3.5 64 ビット (Windows 10 上の Anaconda 2.5) でテスト済み
2016 年 3 月 17 日 - グラフ/時系列関数と StrategyTemplate の一部をリファクタリングしました。
2016 年 3 月 11 日 - matplotlib 1.5 の警告を修正
2016 年 3 月 9 日 - TradeAnalysis 機能を追加しました (取引戦略の感度分析用)
2016 年 3 月 1 日 - 市場データをダウンロードしてプロットする方法を示す IPython ノートブックを追加しました。
2016 年 2 月 27 日 - トータルリターン FX の例を修正
2016 年 2 月 20 日 - StrategyTemplate のパラメーターをさらに追加しました
2016 年 2 月 13 日 - 時系列フィルター方法を編集
2016 年 2 月 11 日 - USDJPY スポットに対する日銀介入をプロットする例を追加
2016 年 2 月 10 日 - プロジェクトの説明を更新
2016 年 2 月 1 日 - econ データイベント (HDF5 ファイルとして保存) の処理を容易にするために LightEventsFactory を追加しました。
2016 年 1 月 20 日 - 取引戦略結果の尖度測定を追加、Quandl の問題を修正
2016 年 1 月 19 日 - サンプルフォルダー名を変更しました
2016 年 1 月 15 日 - リスクオン/オフFX相関例を追加
2016 年 1 月 5 日 - FX のトータルリターン (スポット) インデックスの構築と例を追加しました。
2015 年 12 月 26 日 - econ データダウンローダーの問題を修正
2015 年 12 月 24 日 - カスタムインジケーターを作成するための datafactory テンプレートを追加しました
2015 年 12 月 19 日 - Dukascopy ダウンローダーのリファクタリング
2015 年 12 月 10 日 - さまざまなバグ修正
2015 年 11 月 22 日 - バックテストを実行するためのボリュームターゲティング機能の増加
2015 年 11 月 7 日 - ブルームバーグからティックデータをダウンロードする機能を追加しました (例付き)
2015 年 11 月 5 日 - 日中イベント学習クラス (および例) を追加しました。
2015 年 11 月 2 日 - ローリング相関を実行するための簡単なラッパー (および例) を追加しました。
2015 年 10 月 28 日 - 取引戦略の感度分析を追加
2015 年 10 月 26 日 - Bloomberg Open API ダウンローダーのさまざまなバグ修正
2015 年 10 月 14 日 - 市場データ (スレッド/マルチプロセッシングライブラリ) の並列ダウンロードを実行する機能を追加し、ブルームバーグダウンローダーのベンチマークとバグ修正の例を追加しました。
2015 年 9 月 25 日 - 例を別のフォルダーにリファクタリング / 季節性の例を追加
2015 年 9 月 19 日 - Plotly コロプレスマッププロットのサポートを追加し、FRED/Bloomberg/Quandl 経由で経済データを簡単にダウンロードできるようになりました。
2015 年 9 月 12 日 - 戦略の統計分析のための PyFolio の基本サポートを追加
2015 年 9 月 4 日 - バックテスト (例付き) とバグ修正用に StrategyTemplate を追加しました。
2015 年 8 月 21 日 - 積み上げチャート (matplotlib と bokeh を使用) を追加し、いくつかのバグ修正を行いました。
2015 年 8 月 15 日 - 棒グラフ (matplotlib と bokeh を使用) を追加し、時系列フィルター関数を追加しました。
2015 年 8 月 9 日 - ボケのサポートを改善
2015 年 8 月 7 日 - Plotly のサポートを追加しました (Jorge Santos カフリンクスラッパー経由)
2015 年 8 月 4 日 - FRED からダウンロードする機能と FRED からのダウンロードの例を追加しました。
2015 年 7 月 29 日 - バックテスト機能 (簡易 FX トレンドフォロー戦略を含む) とさまざまなバグ修正/コメントを追加しました。
2015 年 7 月 24 日 - 簡単な季節性調査を行うための機能を追加し、例を追加しました。
2015 年 7 月 17 日 - テクニカル指標の使用方法を示すサンプルを作成しました。
2015 年 7 月 13 日 - conf の場所を変更し、examples フォルダーの名前を pythalesians_examples に変更しました。 setup.py を使用してインストールできるようになりました。
2015 年 7 月 10 日 - Dukascopy FX ティックデータをダウンロードする機能を追加しました (データは個人使用には無料です - Dukascopy の利用規約を確認してください)。通常、Dukascopy では過去 1 か月のデータを利用できないことに注意してください。