Ticker Awesome osilatör – Binary Options göstəriciləri

İkili seçim brokerlərinin reytinqi:
  • Binomo
    Binomo

    Ən yaxşı ikili seçim brokeridir!
    Pulsuz təlim və demo hesabı!

Contents

Индикатор для бинарных опционов Awesome Oscillator (индикатор Чудесный Осциллятор Билла Вильямса)

Сегодня моя статья будет посвящена индикатору бинарных опционов Awesome Oscillator (AO). Этот инструмент технического анализа разработал аналитик Билл Вильямс. Чудесный Осциллятор Вильямса рассчитывает отношение стоимости актива за краткосрочные периоды к долгосрочным периодам. А если говорить точнее, производится расчёт средней цены 5-ти краткосрочных периодов к 34-ём долгосрочным периодам. Принцип работы осциллятора напомнит Вам индикатор MACD.

Если открыть живой график и настроить на нём Awesome Oscillator, индикатор отобразится в формате гистограммы. Она двигается относительно линии с нулевой отметкой (этим индикатор и напоминает MACD).

Теперь стоит перейти к сигналам , которые можно увидеть на Чудесном Осцилляторе Вильямса :

– если вы видите изменение цвета на пике гистограммы с зелёного на красный, то стоит открывать опцион на понижение ;

– если вы видите изменение цвета на пике гистограммы с красного на зелёный, то стоит открывать опцион на повышение ;

– если гистограмма пересекает нулевую отметку сверху вниз, то открываем опцион на понижение ;

– если гистограмма пересекает нулевую отметку снизу вверх, то открываем опцион на повышение .

Индикатор Awesome Oscillator можно использовать как самостоятельно, так и в сочетании с другими индикаторами для бинарных опционов. Он предоставляет довольно точные и чёткие сигналы на покупку опционов. Я уверена Вы также его высоко оцените!

İkili seçim brokerlərinin reytinqi:
  • Binomo
    Binomo

    Ən yaxşı ikili seçim brokeridir!
    Pulsuz təlim və demo hesabı!

Билл Вильямс широко известен в кругах трейдеров, а все благодаря созданию уникальных индикаторов, которые легко осваиваемы и применимы не только для профессионалов, но и новичков.

При создании Awesome Oscillator он преследовал главную задачу – определить движущую силу текущей тенденции на рынке и предоставление точных входов для открытия ордеров. Визуально он очень похож на знаменитый индикатор MACD, но есть большая разница в самом алгоритме.

Здесь генерируется три типа сигналов:

  • дивергенция;
  • чаша;
  • пересечение мувинга и нулевого уровня.

Преимущества индикатора Awesome Oscillator:

  • он не перерисовывает свои значения, как большинство из существующих технических инструментов;
  • он берет собственные показания по закрытию свечи, которые высчитываются из алгоритма, тем самым у трейдера возникает меньше путаницы;
  • 100%-ная универсальность, благодаря которой можно успешно заключать сделки не только на фьючерсных, но и фондовых и валютных рынках.

Недостатки индикатора Awesome Oscillator:

  • главным его недостатком является сильное запаздывание торговых сигналов. Сравните хотя бы просто цену на графике и пересечение мувинга с нулевым уровнем – он существенно запаздывает.
  • по этой причине многие опытные профи делают выбор в пользу MACD, который благодаря дополнительным скользящим средним способен фильтровать сигналы.

Если с первыми двумя типами сигналов все понятно, то именно здесь появляется новый – Блюдце. Назван он так именно благодаря своей визуальной форме гистограммы. При этом, блюдце формируется только когда гистограмма выше нулевого уровня. Первый и третий бары должны быть выше серединного. И обязательно должна произойти смена цвета гистограммы на противоположный.

Сигналы по индикаторам бинарных опционов на индексы

Иногда очень сложно спрогнозировать направление стоимости индексов в торговле бинарными опционами. Чтобы сделать точный прогноз можно провести фундаментальный анализ, проанализировать графики (построить линии тренда, уровни поддержки и сопротивления), или провести хотя бы элементарный технический анализ. Согласитесь, звучит совсем не просто, и если бы я была начинающим трейдером, у меня бы волосы встали дыбом. Вот почему я советую пользоваться прогнозами от профессиональной аналитической компании для торговли индексами. Эти сигналы будут находкой и для новичков бинарных опционах, и для опытных трейдеров, которые захотят удостовериться в правильности своих собственных прогнозов.

В напутствие к изучению данного раздела скажу, что я потратила не так уж мало времени на освоение торговли опционами. Тем не менее, это бы заняло еще больше времени, если бы я не понимала, что трейдинг, как и любая другая профессиональная деятельность, требует комплексного подхода, независимо от того, используются ли в торговле готовые сигналы, либо все исполняется самостоятельно. В связи с этим стоит отметить, что разумное сочетание теоретической части и практической с большей долей вероятности приведёт Вас к успеху, нежели то же самое по отдельности.

Ниже представлена профессиональная разработка в виде сводной таблицы, которая в десятки раз облегчит путь трейдеру, внимательно изучившему нижеуказанную инструкцию по её использованию.

Вы можете следить за появлением прибыльных сигналов прямо здесь в онлайн режиме . Ведь специально для Вас я интегрировала таблицу с техническим анализом на свой сайт, и она работает в режиме реального времени.

Как видите, здесь расположены сразу 8 индикаторов со стандартными настройками:

• трендовые (ADX, Alligator, SAR, AROON);
• осцилляторы (MACD, CCI, RSI, Stochastic).

Значения каждого индикатора можно легко проверить. Для этого достаточно нажать на значение «Покупать» или «Продавать» у нужного таймфрейма. Откроется график в режиме реального времени с уже наложенным индикатором.

Внизу представлен выбор инструмента, в нашем случае индексов (комплексный показатель, вычисляемый на основе цен некоторой группы активов, в большинстве своем акций, либо валют). Поскольку формальное обозначение в некоторых случаях отличается, то необходимо разобраться что и чему соответствует. Расчет индикаторов ведется по CFD контрактам на:

• USA30.IDX – американский индекс Dow Jones;
• USATECH.IDX – американский индекс Nasdaq 100;
• USA500.IDX – американский индекс S&P500;
• HKG.IDX – гонконгский индекс Hang Seng;
• JPN.IDX – японский индекс Nikkei 225;
• AUS.IDX – австралийский индекс S&P ASX 200;
• FRA.IDX – французский индекс CAC 40 (FCHI);
• DEU.IDX – немецкий индекс DAX;
• EUS.IDX – европейский индекс Euro Stoxx 50;
• GBR.IDX – английский индекс FTSE 100;
• ESP.IDX – испанский индекс IBEX 35;
• CHE.IDX – швейцарский индекс SMI.

Как известно, рынок может двигаться двумя способами: в тренде и в консолидации. Соответственно, нам необходимо выбрать нужную нам группу индикаторов для текущей ситуации на инструменте, который мы планируем торговать. В итоге, наш алгоритм будет состоять из нескольких шагов (этапов). В качестве примера возьмем CFD контракт на европейский индекс Euro Stoxx 50 .

Шаг первый . Анализируем вероятность возникновения сильного движения. Для этого, в первую очередь, необходимо оценить новостной фон по конкретному индексу. Экономический календарь показывает, что в недавнем времени – 8 декабря 2020 года, публиковали данные по процентной ставке Центрального Банка Европы, после которого последовало выступление главы ЕЦБ – Марио Драги.

Естественно, что в такой день наиболее вероятен рыночный тренд, что мы и видим на графике индекса. Это происходит, так как крупные инвесторы ориентируются первоначально на фундаментальные показатели, им важно приобрести ценный актив на длительный срок. В результате, когда инструмент начинают постоянно покупать, то формируется тенденция до того момента, как все игроки не купят столько сколько им нужно.

В дополнение, к новостям рекомендую также оценивать ключевые уровни (исторические максимумы и минимумы) на дневном таймфрейме, как показано на примере ниже. Они по аналогии с новостями привлекают к себе внимание крупных игроков.

В противоположной ситуации, когда на рынке нет важных новостей и спокойная обстановка, то мы ожидаем консолидацию (флэт). Отмечу, что данный шаг невероятно важен, так как именно он определяет основу того, с чем придется работать в тот или иной день.

Шаг второй . Переходим к индикаторам. Оценим их значения за 8 декабря, когда на рынке планировались сильные движения. Нам понадобится группа трендовых индикаторов, возьмем три: ADX, SAR и Alligator. На следующем графике отмечены зоны, когда индикаторы все вместе показывали значение – «Покупать».

Хорошая возможность для приобретения One Touch/No Touch опционов на движение цены вверх, которые закрываются по истечению времени экспирации и выплачивается премия.

Поскольку мы торгуем внутри дня, то основным таймфреймом был выбран М5. Кроме того, я не рекомендую Вам использовать сразу несколько интервалов одновременно, так как их сигналы могут быть абсолютно разными и вводить в заблуждение. Если хотите заработать больше, то можно было перейти и на М1 для покупок турбо-опционов, там также движения были сильные и сигнал с 5 минут вполне подходил.

На следующий день – 9 декабря, сильное движение прошло, рынок находился во флэте. Оценим, что показывали осцилляторы в этот период. На графике в рамку отмечены зоны, когда все осцилляторы (MACD, RSI, CCI, Stochastic) показывали «Покупать» либо «Продавать».

Как видите, ситуация позволяла прилично заработать при использовании тех же самых Touch-опционов. Кроме того, можно было применить In/Out опционы, где делается прогноз, что цена не выйдет из коридора.

При консолидации для входа в сделку лучше не стоит учитывать показатели MACD, поскольку он немного запаздывает в отличие от остальных осцилляторов. Оптимальный вариант его использования – дождаться, когда все 3 остальных осциллятора дадут сигнал, а потом уже ждать вход по MACD. Такой подход даст более надежную точку для открытия сделки.

Подведем итог теоретической части :

• обязательно необходимо понять, как будет двигаться рынок, для чего и оценивается новостной фон и ключевые уровни по определенному индексу;
• в конкретной рыночной ситуации применяются либо трендовые индикаторы, либо осцилляторы;
• для внутридневных операций рекомендуется использовать только один таймфрейм.

Технические индикаторы для бинарных опционов

Ниже предлагаю ещё один более простой способ использования технического резюме для торговли индексами. Вы можете следить за появлением прибыльных сигналов прямо здесь в онлайн режиме. Ведь специально для Вас я интегрировала таблицу с техническим анализом на свой сайт, и она работает в режиме реального времени. Время указано в таблицах по GMT.

А теперь давайте разберёмся в стратегии торговли индексами, как правильно анализировать данные индикаторы. Если Вы видите, что напротив определённого индекса имеется надпись «Активно покупать» во всех временных отрезках (5 минут, 15 минут, Часовой, Дневной), это означает, что прогноз изменения стоимости актива стабильный. В ближайшее время эта тенденция сохранится, и цена индекса будет продолжать расти. Поэтому стоит покупать опцион на повышение на ближайшие 15-30 минут.

Если же Вы видите, что напротив определённого индекса имеется надпись «Активно продавать» во всех временных отрезках (5 минут, 15 минут, Часовой, Дневной), это означает, что прогноз изменения стоимости актива также максимально сильный. В ближайшее время эта тенденция сохранится, и цена индекса будет продолжать падать. Поэтому стоит покупать опцион на понижение на ближайшие 15-30 минут.

Если в таблице напротив индекса по разным временным отрезкам имеются разные сигналы к действию, опцион ни в коем случае не открывайте. Сигнал будет слабым и противоречивым.

Советую вам ознакомиться также со Стратегией торговли бинарными опционами по Торговым сигналам. Там Вы найдёте руководство по использованию сигналов при трейдинге валютными парами, сырьевыми товарами и акциями.

А для тех, кто не полностью владеет информацией, что такое индексы фондового рынка, я поясню далее.

Индекс складывается сразу из нескольких компаний, а его стоимость рассчитывается как средняя цена всей группы.

Например, самые известные индексы :

  • S&P500 – это индекс США, в который входят 500 различных компаний;
  • NASDAQ – это биотехнологический индекс, который объединяет компании в сфере биотехнологий;
  • DowJones – это промышленный индекс США, включающий 30 компаний;
  • FTSE100 – индекс Великобритании;
  • DAX30 – индекс Германии;
  • CAC40 – индекс Франции и так далее.

Индексы, как видите, привязаны в основном к определённому региону. Каждый из них может характеризовать состояние экономики отдельной страны в целом.

Если будет падать цена акций компании, входящей в состав индекса, то начнёт снижаться и сам индекс. И наоборот. Зная эти особенности, можно неплохо заработать, торгуя индексами на бинарных опционах и Форекс.

Ticker Awesome osilatör – Binary Options göstəriciləri

GitHub is home to over 50 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together.

Clone with HTTPS

Use Git or checkout with SVN using the web URL.

Downloading

Want to be notified of new releases in wilsonfreitas/awesome-quant ?

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio

Latest commit

Files

Permalink

Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
README.md Add workbench GUI tool to manage trading in the cloud May 3, 2020

A curated list of insanely awesome libraries, packages and resources for Quants (Quantitative Finance)

  • Python
  • R
  • Matlab
  • Julia
  • Java
  • JavaScript
  • Haskell
  • Scala
  • Ruby
  • Elixir/Erlang
  • CSharp
  • Frameworks – frameworks that support different languages
  • Reproducing Works – repositories that reproduce books and papers results or implement examples

Numerical Libraries & Data Structures

  • numpy – NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python.
  • scipy – SciPy (pronounced “Sigh Pie”) is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering.
  • pandas – pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.
  • quantdsl – Domain specific language for quantitative analytics in finance and trading.
  • statistics – Builtin Python library for all basic statistical calculations.
  • sympy – SymPy is a Python library for symbolic mathematics.
  • pymc3 – Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with Theano.

Financial Instruments and Pricing

  • PyQL – QuantLib’s Python port.
  • pyfin – Basic options pricing in Python. [ARCHIVED]
  • vollib – vollib is a python library for calculating option prices, implied volatility and greeks.
  • QuantPy – A framework for quantitative finance In python.
  • Finance-Python – Python tools for Finance.
  • ffn – A financial function library for Python.
  • pynance – PyNance is open-source software for retrieving, analysing and visualizing data from stock and derivatives markets.
  • tia – Toolkit for integration and analysis.
  • hasura/base-python-dash – Hasura quickstart to deploy Dash framework. Written on top of Flask, Plotly.js, and React.js, Dash is ideal for building data visualization apps with highly custom user interfaces in pure Python.
  • hasura/base-python-bokeh – Hasura quickstart to visualize data with bokeh library.
  • pysabr – SABR model Python implementation.
  • pandas_talib – A Python Pandas implementation of technical analysis indicators.
  • Tulipy – Financial Technical Analysis Indicator Library (Python bindings for tulipindicators)
  • TA-Lib – perform technical analysis of financial market data.
  • trade – trade is a Python framework for the development of financial applications.
  • zipline – Pythonic algorithmic trading library.
  • QuantSoftware Toolkit – Python-based open source software framework designed to support portfolio construction and management.
  • quantitative – Quantitative finance, and backtesting library.
  • analyzer – Python framework for real-time financial and backtesting trading strategies.
  • bt – Flexible Backtesting for Python.
  • backtrader – Python Backtesting library for trading strategies.
  • pythalesians – Python library to backtest trading strategies, plot charts, seamlessly download market data, analyse market patterns etc.
  • pybacktest – Vectorized backtesting framework in Python / pandas, designed to make your backtesting easier.
  • pyalgotrade – Python Algorithmic Trading Library.
  • tradingWithPython – A collection of functions and classes for Quantitative trading.
  • pandas-ta – An easy to use Python 3 Pandas Extension with 80+Technical Analysis Indicators
  • ta – Technical Analysis Library using Pandas (Python)
  • algobroker – This is an execution engine for algo trading.
  • pysentosa – Python API for sentosa trading system.
  • finmarketpy – Python library for backtesting trading strategies and analyzing financial markets.
  • binary-martingale – Computer program to automatically trade binary options martingale style.
  • fooltrader – the project using big-data technology to provide an uniform way to analyze the whole market.
  • zvt – the project using sql,pandas to provide an uniform and extendable way to record data,computing factors,select securites, backtesting,realtime trading and it could show all of them in clearly charts in realtime.
  • pylivetrader – zipline-compatible live trading library.
  • pipeline-live – zipline’s pipeline capability with IEX for live trading.
  • zipline-extensions – Zipline extensions and adapters for QuantRocket.
  • moonshot – Vectorized backtester and trading engine for QuantRocket based on Pandas.
  • PyPortfolioOpt – Financial portfolio optimisation in python, including classical efficient frontier and advanced methods.
  • riskparity.py – fast and scalable design of risk parity portfolios with TensorFlow 2.0
  • mlfinlab – Implementations regarding “Advances in Financial Machine Learning” by Marcos Lopez de Prado. (Feature Engineering, Financial Data Structures, Meta-Labeling)
  • pyqstrat – A fast, extensible, transparent python library for backtesting quantitative strategies.
  • NowTrade – Python library for backtesting technical/mechanical strategies in the stock and currency markets.
  • pinkfish – A backtester and spreadsheet library for security analysis.
  • aat – Async Algorithmic Trading Engine
  • Backtesting.py – Backtest trading strategies in Python
  • catalyst – An Algorithmic Trading Library for Crypto-Assets in Python
  • quantstats – Portfolio analytics for quants, written in Python
  • qtpylib – QTPyLib, Pythonic Algorithmic Trading http://qtpylib.io
  • Quantdom – Python-based framework for backtesting trading strategies & analyzing financial markets [GUI ]
  • freqtrade – Free, open source crypto trading bot
  • pyfolio – Portfolio and risk analytics in Python.
  • empyrical – Common financial risk and performance metrics.
  • fecon235 – Computational tools for financial economics include: Gaussian Mixture model of leptokurtotic risk, adaptive Boltzmann portfolios.
  • finance – Financial Risk Calculations. Optimized for ease of use through class construction and operator overload.
  • qfrm – Quantitative Financial Risk Management: awesome OOP tools for measuring, managing and visualizing risk of financial instruments and portfolios.
  • visualize-wealth – Portfolio construction and quantitative analysis.
  • VisualPortfolio – This tool is used to visualize the perfomance of a portfolio.
  • alphalens – Performance analysis of predictive alpha factors.
  • ARCH – ARCH models in Python.
  • statsmodels – Python module that allows users to explore data, estimate statistical models, and perform statistical tests.
  • dynts – Python package for timeseries analysis and manipulation.
  • PyFlux – Python library for timeseries modelling and inference (frequentist and Bayesian) on models.
  • tsfresh – Automatic extraction of relevant features from time series.
  • hasura/quandl-metabase – Hasura quickstart to visualize Quandl’s timeseries datasets with Metabase.
  • trading_calendars – Stock Exchange Trading Calendars.
  • bizdays – Business days calculations and utilities.
  • pandas_market_calendars – Exchange calendars to use with pandas for trading applications.
  • findatapy – Python library to download market data via Bloomberg, Quandl, Yahoo etc.
  • googlefinance – Python module to get real-time stock data from Google Finance API.
  • yahoo-finance – Python module to get stock data from Yahoo! Finance.
  • pandas-datareader – Python module to get data from various sources (Google Finance, Yahoo Finance, FRED, OECD, Fama/French, World Bank, Eurostat. ) into Pandas datastructures such as DataFrame, Panel with a caching mechanism.
  • pandas-finance – High level API for access to and analysis of financial data.
  • pyhoofinance – Rapidly queries Yahoo Finance for multiple tickers and returns typed data for analysis.
  • yfinanceapi – Finance API for Python.
  • yql-finance – yql-finance is simple and fast. API returns stock closing prices for current period of time and current stock ticker (i.e. APPL, GOOGL).
  • ystockquote – Retrieve stock quote data from Yahoo Finance.
  • wallstreet – Real time stock and option data.
  • stock_extractor – General Purpose Stock Extractors from Online Resources.
  • Stockex – Python wrapper for Yahoo! Finance API.
  • finsymbols – Obtains stock symbols and relating information for SP500, AMEX, NYSE, and NASDAQ.
  • FRB – Python Client for FRED® API.
  • inquisitor – Python Interface to Econdb.com API.
  • yfi – Yahoo! YQL library.
  • chinesestockapi – Python API to get Chinese stock price.
  • exchange – Get current exchange rate.
  • ticks – Simple command line tool to get stock ticker data.
  • pybbg – Python interface to Bloomberg COM APIs.
  • ccy – Python module for currencies.
  • tushare – A utility for crawling historical and Real-time Quotes data of China stocks.
  • jsm – Get the japanese stock market data.
  • cn_stock_src – Utility for retrieving basic China stock data from different sources.
  • coinmarketcap – Python API for coinmarketcap.
  • after-hours – Obtain pre market and after hours stock prices for a given symbol.
  • bronto-python – Bronto API Integration for Python.
  • pytdx – Python Interface for retrieving chinese stock realtime quote data from TongDaXin Nodes.
  • pdblp – A simple interface to integrate pandas and the Bloomberg Open API.
  • tiingo – Python interface for daily composite prices/OHLC/Volume + Real-time News Feeds, powered by the Tiingo Data Platform.
  • IEX – Python Interface for retrieving real-time and historical prices and equities data from The Investor’s Exchange.
  • alpaca-trade-api – Python interface for retrieving real-time and historical prices from Alpaca API as well as trade execution.
  • metatrader5 – API Connector to MetaTrader 5 Terminal
  • akshare – AkShare is an elegant and simple financial data interface library for Python, built for human beings! https://akshare.readthedocs.io
  • yahooquery – Python interface for retrieving data through unofficial Yahoo Finance API.
  • xlwings – Make Excel fly with Python.
  • openpyxl – Read/Write Excel 2007 xlsx/xlsm files.
  • xlrd – Library for developers to extract data from Microsoft Excel spreadsheet files.
  • xlsxwriter – Write files in the Excel 2007+ XLSX file format.
  • xlwt – Library to create spreadsheet files compatible with MS Excel 97/2000/XP/2003 XLS files, on any platform.
  • DataNitro – DataNitro also offers full-featured Python-Excel integration, including UDFs. Trial downloads are available, but users must purchase a license.
  • xlloop – XLLoop is an open source framework for implementing Excel user-defined functions (UDFs) on a centralised server (a function server).
  • expy – The ExPy add-in allows easy use of Python directly from within an Microsoft Excel spreadsheet, both to execute arbitrary code and to define new Excel functions.
  • pyxll – PyXLL is an Excel add-in that enables you to extend Excel using nothing but Python code.

Numerical Libraries & Data Structures

  • xts – eXtensible Time Series: Provide for uniform handling of R’s different time-based data classes by extending zoo, maximizing native format information preservation and allowing for user level customization and extension, while simplifying cross-class interoperability.
  • data.table – Extension of data.frame: Fast aggregation of large data (e.g. 100GB in RAM), fast ordered joins, fast add/modify/delete of columns by group using no copies at all, list columns and a fast file reader (fread). Offers a natural and flexible syntax, for faster development.
  • sparseEigen – Sparse pricipal component analysis.
  • TSdbi – Provides a common interface to time series databases.
  • tseries – Time Series Analysis and Computational Finance.
  • zoo – S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series (Z’s Ordered Observations).
  • tis – Functions and S3 classes for time indexes and time indexed series, which are compatible with FAME frequencies.
  • tfplot – Utilities for simple manipulation and quick plotting of time series data.
  • tframe – A kernel of functions for programming time series methods in a way that is relatively independently of the representation of time.
  • IBrokers – Provides native R access to Interactive Brokers Trader Workstation API.
  • Rblpapi – An R Interface to ‘Bloomberg’ is provided via the ‘Blp API’.
  • Quandl – Get Financial Data Directly Into R.
  • Rbitcoin – Unified markets API interface (bitstamp, kraken, btce, bitmarket).
  • GetTDData – Downloads and aggregates data for Brazilian government issued bonds directly from the website of Tesouro Direto.
  • GetHFData – Downloads and aggregates high frequency trading data for Brazilian instruments directly from Bovespa ftp site.

Financial Instruments and Pricing

  • RQuantLib – RQuantLib connects GNU R with QuantLib.
  • quantmod – Quantitative Financial Modelling Framework.
  • Rmetrics – The premier open source software solution for teaching and training quantitative finance.
    • fAsianOptions – EBM and Asian Option Valuation.
    • fAssets – Analysing and Modelling Financial Assets.
    • fBasics – Markets and Basic Statistics.
    • fBonds – Bonds and Interest Rate Models.
    • fExoticOptions – Exotic Option Valuation.
    • fOptions – Pricing and Evaluating Basic Options.
    • fPortfolio – Portfolio Selection and Optimization.
  • portfolio – Analysing equity portfolios.
  • portfolioSim – Framework for simulating equity portfolio strategies.
  • sparseIndexTracking – Portfolio design to track an index.
  • covFactorModel – Covariance matrix estimation via factor models.
  • riskParityPortfolio – Blazingly fast design of risk parity portfolios.
  • sde – Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations.
  • YieldCurve – Modelling and estimation of the yield curve.
  • SmithWilsonYieldCurve – Constructs a yield curve by the Smith-Wilson method from a table of LIBOR and SWAP rates.
  • ycinterextra – Yield curve or zero-coupon prices interpolation and extrapolation.
  • AmericanCallOpt – This package includes pricing function for selected American call options with underlying assets that generate payouts.
  • VarSwapPrice – Pricing a variance swap on an equity index.
  • RND – Risk Neutral Density Extraction Package.
  • LSMonteCarlo – American options pricing with Least Squares Monte Carlo method.
  • OptHedging – Estimation of value and hedging strategy of call and put options.
  • tvm – Time Value of Money Functions.
  • OptionPricing – Option Pricing with Efficient Simulation Algorithms.
  • credule – Credit Default Swap Functions.
  • derivmkts – Functions and R Code to Accompany Derivatives Markets.
  • FinCal – Package for time value of money calculation, time series analysis and computational finance.
  • r-quant – R code for quantitative analysis in finance.
  • options.studies – options trading studies functions for use with options.data package and shiny.
  • TA-Lib – perform technical analysis of financial market data.
  • backtest – Exploring Portfolio-Based Conjectures About Financial Instruments.
  • pa – Performance Attribution for Equity Portfolios.
  • TTR – Technical Trading Rules.
  • QuantTools – Enhanced Quantitative Trading Modelling.
  • PerformanceAnalytics – Econometric tools for performance and risk analysis.
  • tseries – Time Series Analysis and Computational Finance.
  • zoo – S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series (Z’s Ordered Observations).
  • xts – eXtensible Time Series.
  • fGarch – Rmetrics – Autoregressive Conditional Heteroskedastic Modelling.
  • timeSeries – Rmetrics – Financial Time Series Objects.
  • rugarch – Univariate GARCH Models.
  • rmgarch – Multivariate GARCH Models.
  • tidypredict – Run predictions inside the database https://tidypredict.netlify.com/.
  • tidyquant – Bringing financial analysis to the tidyverse.
  • timetk – A toolkit for working with time series in R.
  • tibbletime – Built on top of the tidyverse, tibbletime is an extension that allows for the creation of time aware tibbles through the setting of a time index.

  • timeDate – Chronological and Calendar Objects
  • bizdays – Business days calculations and utilities
  • QUANTAXIS – Integrated Quantitative Toolbox with Matlab.
  • QuantLib.jl – Quantlib implementation in pure Julia.
  • FinancialMarkets.jl – Describe and model financial markets objects using Julia.
  • Ito.jl – A Julia package for quantitative finance.
  • TALib.jl – A Julia wrapper for TA-Lib.
  • Miletus.jl – A financial contract definition, modeling language, and valuation framework.
  • Temporal.jl – Flexible and efficient time series class & methods.
  • Indicators.jl – Financial market technical analysis & indicators on top of Temporal.
  • Strategems.jl – Quantitative systematic trading strategy development and backtesting.
  • TimeSeries.jl – Time series toolkit for Julia.
  • MarketTechnicals.jl – Technical analysis of financial time series on top of TimeSeries.
  • MarketData.jl – Time series market data.
  • TimeFrames.jl – A Julia library that defines TimeFrame (essentially for resampling TimeSeries).
  • Strata – Modern open-source analytics and market risk library designed and written in Java.
  • JQuantLib – JQuantLib is a free, open-source, comprehensive framework for quantitative finance, written in 100% Java.
  • finmath.net – Java library with algorithms and methodologies related to mathematical finance.
  • quantcomponents – Free Java components for Quantitative Finance and Algorithmic Trading.
  • DRIP – Fixed Income, Asset Allocation, Transaction Cost Analysis, XVA Metrics Libraries.
  • QUANTAXIS_Webkit an awesome visualization center based on quantaxis.
  • quantfin – quant finance in pure haskell.
  • hqfl – Haskell Quantitative Finance Library.
  • QuantScale – Scala Quantitative Finance Library.
  • Scala Quant Scala library for working with stock data from IFTTT recipes or Google Finance.
  • Jiji – Open Source Forex algorithmic trading framework using OANDA REST API.
  • Tai – Open Source composable, real time, market data and trade execution toolkit.
  • Workbench – From Idea to Execution – Manage your trading operation across a globally distributed cluster
  • QuantLib – The QuantLib project is aimed at providing a comprehensive software framework for quantitative finance.
    • JQuantLib – Java port.
    • RQuantLib – R port.
    • QuantLibAddin – Excel support.
    • QuantLibXL – Excel support.
    • QLNet – .Net port.
    • PyQL – Python port.
    • QuantLib.jl – Julia port.
  • TA-Lib – perform technical analysis of financial market data.
  • QuantConnect – Lean Engine is an open-source fully managed C# algorithmic trading engine built for desktop and cloud usage.
  • Derman Papers – Notebooks that replicate original quantitative finance papers from Emanuel Derman.
  • volatility-trading – A complete set of volatility estimators based on Euan Sinclair’s Volatility Trading.
  • quant – Quantitative Finance and Algorithmic Trading exhaust; mostly ipython notebooks based on Quantopian, Zipline, or Pandas.
  • fecon235 – Open source project for software tools in financial economics. Many jupyter notebook to verify theoretical ideas and practical methods interactively.
  • Quantitative-Notebooks – Educational notebooks on quantitative finance, algorithmic trading, financial modelling and investment strategy
  • © 2020 GitHub, Inc.
  • Terms
  • Privacy
  • Security
  • Status
  • Help

You can’t perform that action at this time.

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.

İkili seçim brokerlərinin reytinqi:
  • Binomo
    Binomo

    Ən yaxşı ikili seçim brokeridir!
    Pulsuz təlim və demo hesabı!

Bir cavab yazın

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: