Репост из: Data, Stories and Languages
Book Review: Python for Algorithmic Trading Cookbook
Мне прислали очередную книжку от Packt на прочтение и ревью — на этот раз про алгоритмический трейдинг на Python.
Тема для меня в чём-то новая, но давно интересная: пару месяцев назад я как раз хотел поиграться с Interactive Brokers API, а ещё много лет назад вручную торговал на форексе, так что было любопытно посмотреть, как всё это автоматизируется сейчас.
Книга - это cookbook из 68 рецептов, которые проводят весь путь от получения рыночных данных до отправки ордеров через брокера. По структуре это конвейер: данные (OpenBB, pandas, Polars/DuckDB) → research (ArcticDB, AI и agentic workflows, alpha-факторы) → бэктест (VectorBT, Zipline Reloaded) и оценка факторов (Alphalens, Pyfolio) → live-исполнение через Interactive Brokers → и в конце ускорение на GPU через NVIDIA RAPIDS.
Больше всего понравилось, что книга доходит до реального исполнения, а не останавливается на бэктесте. И отдельно порадовало внимание к валидации — данные версионируются в ArcticDB с time travel (чтобы случайно не заглянуть в будущее), а глава про walk-forward честно объясняет, почему на временных рядах нельзя перемешивать фолды. Кстати, я про это писал в своих заметках. Ещё есть глава про AI: RAG-аналитик по отчётности на LangChain/Chroma/Claude, агенты на LlamaIndex, которые сами пишут и запускают код, и рецепт про превращение статьи со стратегией в рабочий код.
Amazon
Code
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
#bookreview
Мне прислали очередную книжку от Packt на прочтение и ревью — на этот раз про алгоритмический трейдинг на Python.
Тема для меня в чём-то новая, но давно интересная: пару месяцев назад я как раз хотел поиграться с Interactive Brokers API, а ещё много лет назад вручную торговал на форексе, так что было любопытно посмотреть, как всё это автоматизируется сейчас.
Книга - это cookbook из 68 рецептов, которые проводят весь путь от получения рыночных данных до отправки ордеров через брокера. По структуре это конвейер: данные (OpenBB, pandas, Polars/DuckDB) → research (ArcticDB, AI и agentic workflows, alpha-факторы) → бэктест (VectorBT, Zipline Reloaded) и оценка факторов (Alphalens, Pyfolio) → live-исполнение через Interactive Brokers → и в конце ускорение на GPU через NVIDIA RAPIDS.
Больше всего понравилось, что книга доходит до реального исполнения, а не останавливается на бэктесте. И отдельно порадовало внимание к валидации — данные версионируются в ArcticDB с time travel (чтобы случайно не заглянуть в будущее), а глава про walk-forward честно объясняет, почему на временных рядах нельзя перемешивать фолды. Кстати, я про это писал в своих заметках. Ещё есть глава про AI: RAG-аналитик по отчётности на LangChain/Chroma/Claude, агенты на LlamaIndex, которые сами пишут и запускают код, и рецепт про превращение статьи со стратегией в рабочий код.
Amazon
Code
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
#bookreview