Use Python to Build Your Live Trading System

Abstract

近年機器學習及深度學習讓Python推上一個高峰,有許多人開始將機器學習應用於金融交易模型,但是卻缺乏將模型部署於實際交易環境快速方便地解決方案,模型訓練好後如何串接即時報價,如何高效的把當下即時資料合併歷史資料預處理成模型的輸入資料,並且如何將模型訊號與實際交易下單介接,每一步都相當複雜且有效率考量。本次演講中,會建立一套快速方便且高效率的即時交易系統,首先介紹如何使用dolphindb來將即時的串流報價資料收集,並且整合pandas與numpy等放入訓練好的模型做即時的預測,並串接到交易API進行下單,並簡單介紹如何透過dolphindb快速做模型多商品績效的回測。

Description

### 使用的第三方工具: - [DolphinDB] 為一套高效率的時間序列處理料庫,並與 pandas 高度整合,提供社群版本。 - [Shioaji] 為 Python 國內串接交易市場唯一跨平台的解決方案,主打 Python Friendly 與高效率,講者為開發者之一。 - [Pandas & Numpy] Python 資料科學的必備。 [DolphinDB](https://github.com/dolphindb/Tutorials_EN/blob/master/python_api.md) [Shioaji](https://github.com/Sinotrade/Shioaji)

Speaker

YVictor

the deep reinforcement learning player who major in art and design