Python is de belangrijkste taal voor kwantitatief onderzoek en systematische trading, niet omdat het de snelste of strengst getypeerde taal is, maar door het ecosysteem: Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels, scikit-learn en Jupyter maken onderzoek snel en expressief.
In de tradingsystemen die wij bouwen, zit Python in de onderzoeks- en signaallaag: strategieonderzoek, factorontwikkeling, backtesting, dataverwerking en analyse. De uitvoering, waar latentie telt, bouwen wij in Rust of in MetaTrader. Dat is geen beperking van Python maar de juiste architectuurkeuze: elke taal doet waar die het sterkst in is.
Waar Python past in tradingsystemen
- Kwantitatief onderzoek: hypotheses verkennen in Jupyter, met Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels en scikit-learn, zie ook kwantitatieve finance software.
- Signaalpipelines: productiepipelines die signalen berekenen uit marktdata en aan uitvoeringssystemen leveren.
- Backtesting: event-gedreven simulaties met de juiste volgorde in de tijd, zodat er geen informatie uit de toekomst in de resultaten lekt.
- Dataverwerking: marktdata ophalen, opschonen, corrigeren voor corporate actions, samenvoegen uit meerdere bronnen en opslaan in efficiënte formaten.
- Prestatieanalyse: live resultaten en backtests uiteenrafelen per periode en marktomstandigheid.
- Machine learning: features en modellen met correcte tijdgebonden kruisvalidatie, als aanvulling op degelijk onderzoek, niet als vervanging.
- Koppeling met uitvoering: signalen via bestanden, REST-API's of message queues naar uitvoeringssystemen, en bruggen naar MetaTrader-EA's.
Belangrijke bibliotheken
Pandas en Polars voor tabellen en tijdreeksen, NumPy voor rekenwerk, SciPy en statsmodels voor statistiek en econometrie, scikit-learn voor machine learning, Backtrader en eigen frameworks voor backtests, TA-Lib voor technische indicatoren, ccxt voor crypto-exchanges, ib_insync voor Interactive Brokers, en FastAPI of Flask om Python-diensten als API aan te bieden.
Snelheid in Python
De beperkingen van Python zijn echt, maar goed te hanteren: gevectoriseerde operaties in plaats van lussen, Numba voor JIT-compilatie van numerieke code, Polars voor snelle dataverwerking over meerdere kernen, en voor de zwaarste onderdelen Rust-modules die vanuit Python worden aangeroepen via PyO3. Zo blijft het onderzoek in Python en wordt het rekenwerk snel.
Gebruikte technologieën
Python 3.12+, Pandas en Polars, NumPy, SciPy en statsmodels, scikit-learn en PyTorch, Matplotlib en Plotly, Jupyter, MLflow, TA-Lib, ccxt, ib_insync, FastAPI en Flask, Backtrader, Numba, PyO3, Parquet en Apache Arrow, en Redis of RabbitMQ voor het afleveren van signalen. Zie ook algoritmisch handelen.
Veelgestelde vragen over Python trading systemen
Is Python snel genoeg voor trading?
Voor onderzoek, signaalgeneratie en de meeste dataverwerking wel, zeker met gevectoriseerde code, Polars of Numba. Voor latentiekritieke uitvoering gebruiken wij Rust, vaak aangeroepen vanuit Python.
Kunnen jullie onze onderzoeksnotebooks omzetten naar productiecode?
Ja. Wij verplaatsen de logica naar geteste modules en pipelines, houden de resultaten gelijk aan het onderzoek, en koppelen ze aan uw uitvoeringssysteem.
Blijft onze strategie vertrouwelijk?
Ja. Wij tekenen op verzoek een NDA voordat u details over uw strategie deelt.
Is de broncode van ons?
Dat kan. Het eigendom van de broncode wordt contractueel vastgelegd, en de code kan volledig van u zijn, inclusief documentatie en tests.
Bekijk alle technologieën waarmee wij werken of onze software op maat.