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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

enigmampc

catalyst – Pythonでの暗号化アセットのアルゴリズムトレーディングライブラリ

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Pythonでの暗号化アセットのアルゴリズムトレーディングライブラリ http://enigma.co

サービス マスター 開発する
CIバッジ

Catalystは、Pythonで書かれた暗号資産のためのアルゴリズム取引ライブラリです。 これにより、トレーディング戦略を過去のデータ(日々の分解能で分かりやすい)に対して簡単に表現し、バックテスティングし、特定の戦略の業績に関する分析と洞察を提供することができます。 Catalystはまた、4つの取引所(Binance、Bitfinex、Bittrex、Poloniex)から始まる暗号資産のライブ取引をサポートし、時間の経過と共に追加されています。 Catalystはユーザーにデータの共有と管理を行い、収益性の高いデータ駆動の投資戦略を構築します。 Catalystの詳細については、Catalystcrypto.ioをご覧ください。

Catalystは、確立されたZiplineプロジェクトの上に構築されています。 既存の取引アルゴリズム、開発者の知識、およびチュートリアルとの互換性を最大限に高めるために、一般APIの構造的変更を最小限に抑えるために最善を尽くしました。 Catalystフォーラムで、Catalyst、アルゴリズム取引、テクニカルサポートに関する質問にお答えください。 また、 #catalyst_dev#catalyst_setupの専用チャネルを持つDiscordグループもあります。

概要

  • 使いやすさ:Catalystは、アルゴリズムの開発に集中できるように、あなたの道を離れようとします。 提供されるトレーディング戦略の例を参照してください。
  • BitfinexBittrexPoloniexBinanceの取引量による上位の暗号交換のいくつかのサポート
  • 安全:アカウントの各交換APIキーにアクセスできるのはあなただけです。
  • 毎日および分の解決を伴う交換によるすべての暗号資産の履歴価格データの入力。 Catalyst Market Coverageの概要を参照してください。
  • バックテスティング機能とライブ取引機能を提供し、2つのモードをシームレスに切り替えることができます。
  • パフォーマンス統計の出力は、既存のPyDataエコシステムにうまく統合するためのPandas DataFramesに基づいています。
  • matplotlib、scipy、statsmodels、sklearnなどの統計学習ツールと機械学習ライブラリは、最先端の取引システムの開発、分析、視覚化をサポートします。
  • 取引アルゴリズム全体のパフォーマンスを比較するベンチマークとしてのBitcoin価格(btc_usdt)の追加。

ドキュメントのWebサイトをご覧ください







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