Curso de Trading Algorítmico de la A a la Z con Python

Bienvenidos al curso de Trading Algorítmico con Python

• Bienvenido a nuestra ruta de trading algorítmico con Python

• Los contenidos del curso

• El repositorio Github y los materiales del curso

• Instala los entornos del curso

• Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación

Repasa las bases de Python para Trading Algorítmico

• Introducción

• Tipo de Objeto: Números

• Tipo de Objeto: Strings

• Tipo de Objeto: Operadores Lógicos y Booleanos

• Tipo de Objeto: Asignación de Variables

• Tipo de Objeto: Tuplas y Listas

• Tipo de Objeto: Diccionarios

• Tipo de Objeto: Conjuntos

• Estructuras de Python: If, Elif y Else

• Estructuras de Python: For

• Estructuras de Python: While

• Funciones: fundamentos de las funciones

• Funciones: variable local

• Funciones: variable global

• Funciones: funciones lambda

Python aplicado a Data Science

• Introducción

• Numpy: Arrays

• Numpy: Random

• Numpy: Índices / Slicing / Transformaciones

• Pandas: Series y DataFrames

• Pandas: Limpieza y Selección

• Pandas: Selección Condicional

• Matplotlib: Representación gráfica

• Matplotlib: Scatter

• Matplotlib: Herramientas

Importar y manejar datos de Trading Algorítmico

• Introducción

• Importar y manejar datos que proceden de Metatrader 5

• Ejemplo de cómo funciona Metatrader 5 en Windows

• Importar y manejar datos que proceden de Yahoo Finanzas

Estrategia diaria de trading algorítmico: análisis técnico

• Introducción

• Medias móviles simples

• La Estrategia

• Verificar la posición de trading calculada

• Calcular las ganancias de nuestra estrategia de trading

• Cómo automatizar la estrategia anterior

• Vídeo importante: ¡El rendimiento depende del broker!

Backtesting Vectorizado

• Introducción

• El índice de Sortino

• Cálculo del índice beta (métrica CAMP)

• Cálculo del índice alpha (métrica CAMP)

• Creación de la función Drawdown

• Aplicación de la función Drawdown

• La función de backtesting

• Probando el backtesting de nuestra estrategia

Trading Algorítmico de Scalping: Acción de precio + SMA + RSI

• Introducción

• Importar los datos

• Soporte y Resistencia

• Soporte y Resistencia en la Estrategia de Trading

• Soporte y Resistencia + Estrategia de Trading SMA

• Soporte y Resistencia + SMA + Estrategia de Trading RSI

• Automatizar el proceso

• Estrategia de trading Scalping + Gestión de tu Cartera

Ingeniería de Características Financieras

• Introducción

• Cargar los precios de las acciones

• Crear una media móvil simple (SMA)

• Crear una desviación estándar móvil (MSD)

• Usar la librería technical analysis para crear un indicador RSI

• Automatizar el proceso de ingeniería de características financieras

Estrategia algorítmica intra-diaria: Aplicar Machine Learning

• Introducción

• Teoría de la Regresión Lineal

• Importar los datos

• El proceso de ingeniería de características

• Dividir el conjunto de datos (Train/Test Split)

• Ajustar el modelo de Regresión Lineal

• Predecir el precio de la acción usando predicciones de Machine Learning

• Crear estrategias de trading utilizando predicciones de Machine Learning

• Automatización del proceso

• Aplicar el proceso a estrategias de trading a la hora

Trading en vivo con MetaTrader 5

• Introducción

• Cómo instalar librerías de Python desde Jupyter Notebook

• Inicializar la plataforma de Metatrader 5

• Obtener datos desde el broker

• Enviar órdenes de compra y venta desde Python

• Consultar las posiciones actuales

• Ejecutar la creación de la estructura

• Cerrar todas las posiciones

• Aplicación de Trading en vivo: Señal aleatoria

• Aplicación de Trading en vivo: Señal SMA

Cierre

• Enhorabuena por completar este curso de la ruta de Trading Algorítmico

• Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!