📈 توسعه استراتژی‌های معاملات الگوریتمی با Python

🐍 داده‌های بازارهای مالی رو به استراتژی‌های معاملات الگوریتمی تبدیل کن و اون‌ها رو وارد یک محیط معاملات زنده کن؛ با دستورالعمل‌های عملی مبتنی بر کتابخونه‌های مدرن Python مثل pandas، Polars و DuckDB.

✨ ویژگی‌های کلیدی

🧪 استراتژی‌های معاملاتی Python رو با VectorBT و Zipline Reloaded و با استفاده از تحلیل Walk-Forward بک‌تست میکنی

📊 ریسک، پرفورمنس و کیفیت آلفا رو با Alphalens Reloaded و PyFolio اندازه‌گیری میکنی

⚙️ اجرای استراتژی‌ها رو با Interactive Brokers API برای معاملات زنده اتوماتیک میکنی

📘 توضیح کتاب

💻 با کدهای عملی Python برای معاملات الگوریتمی کار کن؛ کدهایی از جیسون استریمپل، بنیان‌گذار PyQuant News و متخصص باتجربه در معاملات جهانی، مدیریت ریسک و یادگیری ماشین. این راهنمای دست‌به‌کار نشون میده چطور داده‌های بازار رو با ابزارهای مدرن Python به استراتژی‌های معاملاتی تست‌شده و اتوماتیک تبدیل کنی.

📥 داده‌های سهام، آپشن و قراردادهای آتی رو با OpenBB و FMP دریافت میکنی و بعد ورک‌فلوهای تحلیل داده در Python رو با Pandas، Polars، Parquet، DuckDB و ArcticDB سریع‌تر میکنی. قبل از ورود به پژوهش آلفا و تکنیک‌های معاملات کمی، داده‌های بازار رو با Matplotlib، Seaborn و Plotly Dash ویژوال‌سازی میکنی.

🧠 دستورالعمل‌های دقیق کتاب کمک میکنن فاکتورهای آلفا رو با PCA، رگرسیون، مدل‌های Fama-French، SciPy و statsmodels مهندسی کنی. استراتژی‌های معاملات کمی رو با VectorBT، Zipline Reloaded، Alphalens Reloaded و PyFolio طراحی و ارزیابی میکنی؛ از جمله تحلیل Walk-Forward و بررسی پرفورمنس با در نظر گرفتن ریسک.

🚀 برای اجرای معاملات، به Interactive Brokers API وصل میشی تا Tickهای بازار رو به‌صورت زنده دریافت کنی، سفارش‌ها رو مدیریت کنی، وضعیت پورتفوی رو بگیری و ورک‌فلوهای معاملات زنده رو مانیتور کنی. تا پایان کتاب، تمپلیت‌های قابل‌استفاده‌مجدد Python برای پژوهش، بک‌تست، ارزیابی و اجرای استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در اختیار داری.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

📥 داده‌های سهام، قراردادهای آتی و آپشن‌ها رو با OpenBB و FMP دریافت میکنی

⏱️ داده‌های سری زمانی رو با pandas و Polars به‌شکل کارآمد پردازش و تحلیل میکنی

🗄️ دیتاست‌های بزرگ رو با ArcticDB، DuckDB و Parquet ذخیره و کوئری میکنی

📊 داده‌های معاملاتی رو با Matplotlib، Seaborn و Plotly Dash ویژوال‌سازی میکنی

🧠 فاکتورهای آلفا رو با PCA، رگرسیون و مدل‌های Fama-French میسازی

🧪 استراتژی‌ها رو با فریم‌ورک‌های VectorBT و Zipline Reloaded بک‌تست میکنی

⚖️ پرفورمنس و ریسک رو با Alphalens Reloaded و PyFolio ارزیابی میکنی

🤖 معاملات زنده رو با استفاده از Interactive Brokers API دیپلوی و اتوماتیک میکنی

👤 این کتاب برای چه کسانیه؟

📈 این کتاب برای تریدرها، سرمایه‌گذارها و علاقه‌مندهای Python نوشته شده که به کدهای عملی برای دریافت و تحلیل داده و اتوماتیک کردن استراتژی‌های معاملات الگوریتمی با ابزارهای مدرن و High-Performance پایتون نیاز دارن. بهتره خواننده کمی با سرمایه‌گذاری یا معامله‌گری آشنا باشه، Syntax پایه Python رو بدونه و شناخت مقدماتی از کتابخونه‌هایی مثل Pandas و NumPy داشته باشه.

🎯 این کتاب مخصوصاً برای تریدرهای Discretionary مناسبه که میخوان به سمت یک رویکرد سیستماتیک حرکت کنن و تکنیک‌های حرفه‌ای مثل مدل‌سازی فاکتورها، بک‌تست و اتوماسیون اجرای معاملات رو با Python وارد ورک‌فلوهای معاملاتی خودشون کنن.

📖 فهرست مطالب

فصل ۱. دریافت رایگان داده‌های بازار مالی با کتابخونه‌های پیشرفته Python

فصل ۲. تحلیل و تبدیل داده‌های بازار مالی با pandas

فصل ۳. سریع‌تر کردن تحلیل داده‌های بازار مالی با Polars و DuckDB

فصل ۴. ویژوال‌سازی داده‌های بازار مالی با Matplotlib، Seaborn و Plotly Dash

فصل ۵. ساخت دیتابیس پژوهشی کوانتمنتال با ابزارهای Hedge Fund

فصل ۶. انجام پژوهش بازار با AI پیشرفته و ورک‌فلوهای ایجنتی

فصل ۷. ساخت فاکتورهای آلفا برای پورتفوی سهام

فصل ۸. بک‌تست مبتنی بر Vector با VectorBT

فصل ۹. بک‌تست رویدادمحور پورتفوی‌های فاکتوری با Zipline Reloaded

فصل ۱۰. ارزیابی ریسک و پرفورمنس فاکتورها با Alphalens Reloaded

فصل ۱۱. بررسی متریک‌های ریسک و پرفورمنس بک‌تست با PyFolio

فصل ۱۲. راه‌اندازی Interactive Brokers Python API

فصل ۱۳. مدیریت سفارش‌ها، پوزیشن‌ها و پورتفوی‌ها با IB API

فصل ۱۴. دیپلوی استراتژی‌ها در محیط معاملات زنده

فصل ۱۵. دستورالعمل‌های پیشرفته برای پژوهش معاملاتی شتاب‌گرفته با GPU

فصل ۱۶. فعال کردن مزایای اختصاصی

👤 درباره نویسنده

👨‍💼 جیسون استریمپل بنیان‌گذار PyQuant News، هم‌بنیان‌گذار Quant Science و مدیرعامل بخش Global AI and Advanced Analytics در یک شرکت مشاوره سطح‌بالاست. مسیر حرفه‌ای بیش از ۲۰ ساله او معاملات، ریسک کمی، یادگیری ماشین و داده‌های Enterprise رو در شهرهای شیکاگو، لندن و سنگاپور پوشش میده.

🏦 او در BP حدود ۲۰ میلیارد دلار اکسپوژر اعتباری طرف مقابل رو مدیریت کرد و بعد رهبری جهانی مهندسی کمی برای پورتفوی Derivatives این شرکت رو بر عهده گرفت. در سنگاپور هم تیم‌های مهندسی، Data Science و Analytics در Rio Tinto Commercial رو رهبری کرد و تیم پشتیبان کسب‌وکار ۶۰ میلیارد دلاری معاملات کالاهای این شرکت رو اسکیل کرد.

🤖 جیسون در AWS به سازمان عملیات GenAI شرکت پیوست و ابزارهای داخلی Generative AI ساخت. او مدرک کارشناسی ارشد Quantitative Finance از Illinois Institute of Technology داره.

Transform financial market data into algorithmic trading strategies and deploy them into a live trading environment with recipes leveraging modern Python libraries like pandas, Polars, and DuckDB

Key Features

• Backtest Python trading strategies with VectorBT and Zipline Reloaded using walk-forward analysis
• Measure risk, performance, and alpha quality with Alphalens Reloaded and PyFolio
• Automate strategy execution with the Interactive Brokers API for live trading

Book Description

Get practical Python code for algorithmic trading from Jason Strimpel, founder of PyQuant News and a veteran of global trading, risk management, and machine learning. This hands-on guide shows you how to turn market data into tested, automated trading strategies using modern Python tools.

You’ll source equities, options, and futures data with OpenBB and FMP, then accelerate Python for data analysis workflows with Pandas, Polars, Parquet, DuckDB, and ArcticDB. You’ll visualize market data with Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash before moving into alpha research and quantitative trading techniques.

Detailed recipes help you engineer alpha factors with PCA, regression, Fama-French models, SciPy, and statsmodels. You’ll design and evaluate quantitative trading strategies using VectorBT, Zipline Reloaded, Alphalens Reloaded, and PyFolio, including walk-forward analysis and risk-aware performance review.

For execution, you’ll connect to the Interactive Brokers API to stream ticks, manage orders, retrieve portfolio state, and monitor live trading workflows. By the end, you’ll have reusable Python templates for researching, backtesting, evaluating, and operating algorithmic trading strategies.

What you will learn

• Acquire equities, futures, and options data using OpenBB and FMP
• Process and analyze time series data efficiently with pandas and Polars
• Store and query massive datasets with ArcticDB, DuckDB, and Parquet
• Visualize trading data using Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash
• Engineer alpha factors using PCA, regression, and Fama-French models
• Backtest strategies with VectorBT and Zipline Reloaded frameworks
• Evaluate performance and risk using Alphalens Reloaded and PyFolio
• Deploy and automate live trades using the Interactive Brokers API

Who this book is for

This book is for traders, investors, and Python enthusiasts who need practical code to acquire, analyze, and automate algorithmic trading strategies using modern, high-performance Python tools. Readers should have some exposure to investing or trading, a basic familiarity with Python syntax, and a basic knowledge of libraries such as Pandas and NumPy. This book is ideal for discretionary traders who want to adopt a systematic approach and apply professional techniques, such as factor modeling, backtesting, and execution automation, to trading workflows using Python.

Table of Contents

Chapter 1. Acquire Free Financial Market Data with Cutting-Edge Python Libraries

Chapter 2. Analyze and Transform Financial Market Data with pandas

Chapter 3. Accelerate Financial Market Data Analysis with Polars and DuckDB

Chapter 4. Visualize Financial Market Data with Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash

Chapter 5. Build a Quantamental Research Database with Hedge Fund Tools

Chapter 6. Conduct Market Research with Advanced AI and Agentic Workflows

Chapter 7. Build Alpha Factors for Stock Portfolios

Chapter 8. Vector-Based Backtesting with VectorBT

Chapter 9. Event-Based Backtesting Factor Portfolios with Zipline Reloaded

Chapter 10. Evaluate Factor Risk and Performance with Alphalens Reloaded

Chapter 11. Assess Backtest Risk and Performance Metrics with Pyfolio

Chapter 12. Set Up the Interactive Brokers Python API

Chapter 13. Manage Orders, Positions, and Portfolios with the IB API

Chapter 14. Deploy Strategies to a Live Environment

Chapter 15. Advanced Recipes for GPU-Accelerated Trading Research

Chapter 16. Unlock Your Exclusive Benefits

About the Author

Jason Strimpel is the founder of PyQuant News, co-founder of Quant Science, and Managing Director of Global AI and Advanced Analytics at a top-tier consulting firm. His 20+ year career spans trading, quant risk, ML, and enterprise data across Chicago, London, and Singapore. At BP, he managed $20B in counterparty credit exposure, then led quant engineering globally for BP's derivatives book. In Singapore, he led engineering, data science, and analytics at Rio Tinto Commercial, scaling the team behind its $60B commodities trading business. At AWS, he joined the firm's GenAI operations organization, building internally facing GenAI tools. He holds a Master's in Quantitative Finance from Illinois Institute of Technology.