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Herunterladen und Speichern von historischen Trader-Positionsdaten aus Oanda mit Python In meinem ersten Artikel des Jahres sprach ich über die Nettohändler-Positionierung und wie dies nützliche Informationen liefern könnte, um zu entscheiden, ob es einen Trend gibt oder nicht, und ob es möglicherweise Einstiegschancen gibt Trader prognostiziert, dass ein Trend eher zu stoppen-und-reverse oder fortsetzen wird. Allerdings haben ForexFactory und myfxbook beide keinen Zugang zu signifikanten Mengen an historischen Nettopositionierungsdaten, wodurch Backtests und Analysen unter Verwendung dieser Informationen viel schwieriger werden. Heute möchte ich darüber reden, wie Sie diese Informationen von den Oanda-Servern mit Hilfe der Oanda REST API herunterladen und ständig aktualisieren können. Dadurch erhalten Sie täglich aktualisierte Informationen, mit denen Sie Rücktests erstellen und Ideen auswerten können Diese historischen Daten. Sie können auch die Daten erhalten, wenn Sie Live-Handel als auch so können Sie leicht implementieren die gleiche Setup in Live-Handel, nachdem Sie herausfinden, was mit diesen Informationen zu tun. Code zum Herunterladen von Netto-Positionierung Informationen mit Hilfe der Oanda REST API Das oben genannte Python-Skript ermöglicht es Ihnen, Netto-Positionierung Informationen von den Oanda-Servern, die Ihnen sagen, welcher Prozentsatz der Einzelhändler Händler in diesem Broker halten Netz Long-und Short-Positionen in Live-Konten. Um dieses Skript verwenden zu können, müssen Sie Ihr Oanda Live-Konto eintragen. Nachdem Sie das Skript ausgeführt haben, wird es einen Satz von Dateien mit allen verfügbaren historischen Positionierungsdaten 8211 ohne den aktuellen Tag 8211 erstellen, dh Sie haben immer Dateien mit mindestens einem Jahr Wert von Daten. Leider erlaubt Oanda Ihnen nicht, mehr von diesen Daten herunterzuladen, so dass Sie auf ein Maximum von einem Jahr Daten beschränkt werden, jedes Mal wenn Sie die Akten vom Kratzer beginnen. Jedes Mal, wenn Sie erneut das Skript wird es für alle bereits heruntergeladenen Dateien suchen und es wird neue Netto-Positionierung Informationen anhängen, so können Sie Ihre eigene net Positioning-Datenbank mit diesem einfachen Skript zu bauen. Die Symbole, die das Skript verwendet, sind in der Variablen 8220symbolsToUpdate8221 enthalten. Sie können Symbole zu dieser Pythonliste hinzufügen, wenn Sie andere Währungspaare oder CFDs einschließen möchten. Beachten Sie jedoch, dass alle Symbole, die Sie hinzufügen, auch dem OandaSymbol-Wörterbuch am Anfang des Skripts hinzugefügt werden müssen oder sonst wird das Skript Ihnen einen Fehler geben, wenn es dieses Symbol bekommt. Wenn Sie Daten für eines der enthaltenen Symbole benötigen, können Sie auch die Symbole aus der Liste entfernen, um das Herunterladen der Daten zu vermeiden. Nach dem Herunterladen der Daten enthält jede CSV-Datei zwei Spalten, eine mit dem Zeitstempel und eine andere mit der langen Positionierung für dieses Symbol. Da die kurze Positionierung nur 100 minus der langen Positionierung ist, können Sie ganz einfach alle Positionierungsinformationen von diesem einzelnen Datenpunkt erhalten. Die Positionierungsdaten umfassen Zeitstempeldaten in YYYY-MM-DD HH: MM: SS-Informationen und jeder Tag der Netto-Positionierungsdaten wird um 11 Uhr UTC-Zeit geschlossen. Wenn Sie diese Daten für das Back-Testing verwenden möchten, stellen Sie sicher, dass Sie keine Look-Ahead-Bias einführen, indem Sie Positionierungsinformationen verwenden, die bei der Verwendung der Daten nicht abgeschlossen wurden. Wenn Ihre Backtesting-Daten eine andere GMT-Verschiebung aufweisen, unddas DST stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten konvertieren, um diesen Zeitstempelinformationen zu entsprechen, oder Sie erhalten keine genauen Ergebnisse. Mit diesen Daten nun in einem gut organisierten CSV-Format können wir einige grundlegende Analyse und Plotten mit etwas wie R durchführen. Das Bild oben zeigt Ihnen eine einfache Handlung der täglichen Schließung und die Netto-Positionierung für die GBPJPY im vergangenen Jahr. Wie Sie sehen können, blieb die Positionierung höher als 50, während die GBPJPY sank die meisten des Jahres 8211 in Übereinstimmung mit meinen früheren Beobachtungen über Retail-Positionierung immer gegen Trendbewegungen-und später tauchte unter 50 als GBPJPY begann ein starker Aufwärtstrend spät 2016. Mit R können Sie alle möglichen Studien mit diesen Daten und die Währungsinformationen durchführen. Wenn beispielsweise Vorhersagbarkeit und Trends von Interesse sind, können Sie herausfinden, ob die Nettopositionierung mit Variablen wie der fraktalen Dimension und dem Hurst-Exponenten zusammenhängt. Das obige ist eindeutig nur die Spitze des Eisbergs. Mit diesem Skript können Sie Ihre eigene täglich aktualisierte Analyse der Netto-Positionierung Informationen durchführen und Sie können dann interessante Analyse, um zu sehen, wenn dies interessante Informationen für den Handel geben kann. Die Netto-Positionierungsdaten 8211, insbesondere die historischen Positionsdaten 8211, werden selten von Handelshändlern für den Handel verwendet, so dass sie in der Lage sein könnten, einige interessante Systeme oder zumindest einige interessante Erkenntnisse über das Währungspaarverhalten zu liefern. Wenn Sie mehr über Handelssysteme erfahren möchten und wie Sie Ihre eigenen algorithmischen Handelsstrategien aufbauen können, ziehen Sie bitte in Betracht, Asirikuy anzuschließen. 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Aber es war nicht so einfach, wie ich dachte. Am Anfang seines Weges habe ich mich sehr geirrt, aber irgendwann konnte ich seinen Traum verwirklichen, und ich kann mit Zuversicht sagen, dass ich glücklich bin. ONLINE FOREX TV NEWS Immer die aktuellen Nachrichten über den Forex-Markt Forex TV Die Videomaterialien, die in diesem Abschnitt enthalten sind, werden Sie auf den neuesten Forex Nachrichten aktualisieren. ForexTV Releases werden Licht auf die Variablen, die die Wechselkurse und Ereignisse, die Trendwende auf Forex mit sich bringen werden. Watching Forex TV täglich wird Ihnen helfen, Ihre eigene Handelsstrategie zu gestalten, die für Neulinge und professionelle Händler unerlässlich ist. Folgen Sie unseren ForexTV Nachrichten Wir arbeiten für Sie