Gli strumenti di coding per progettare strategie di successo.Python, oggi al massimo della sua popolarità, è un linguaggio alla portata di tutti. Semplice da apprendere, potente e open source, è utilizzato nei più svariati ambiti professionali e industriali, dall'ingegneria alla ricerca medica, fino alla finanza.Questo libro è sia un manuale di programmazione Python, per neofiti e non, sia un manuale di progetto di analisi quantitativa. Il taglio molto pratico ha l'obiettivo di rendere il lettore indipendente nelle proprie analisi, siano esse di breve periodo, in ottica trading, che di medio lungo periodo, con orizzonte investing.Dopo aver appreso le basi del linguaggio e dell'utilizzo delle principali librerie, si passa all'analisi statistica dei dati di prezzo, fino alla ricerca di inefficienze da poter utilizzare con profitto nella realizzazione di trading system intraday e multiday. Il lettore è poi guidato nella realizzazione di un intero motore di backtest e nell'approfondimento delle tecniche di validazione classiche e non convenzionali. Dopo aver messo a confronto diversi sistemi che operino sia su azioni che su commodity, vengono approfonditi i temi dell'ottimizzazione multi-parametrica e della gestione del rischio, mediante un focus particolare sulla Montecarlo Analysis e sull'Equity & Performance Control.In sintesi, un testo che racconta in dettaglio tutte le fasi di progetto, realizzazione e validazione di idee al servizio dell'investitore.
Domande frequenti
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Python è un linguaggio open source di alto livello, multipiattaforma. Ciò significa che esula dall’hardware su cui il programma viene eseguito: in poche parole, lo stesso codice può girare su macOS, Windows o Linux. Il codice sorgente viene “interpretato” e non “compilato” (come nel caso di C, C++ o Visual Basic). Comprendere tale differenza è importante per gestire opportunamente i tempi di processo: un linguaggio compilato ha bisogno di un “compilatore”, che legge tutte le righe di codice, le traduce in linguaggio macchina e crea un file eseguibile, pronto per essere lanciato sulla macchina dove è stato generato. Un linguaggio interpretato, invece, traduce ed esegue ogni singola istruzione del codice sorgente senza creare un file eseguibile. Di fatto l’interprete deve tradurre in linguaggio macchina un’istruzione alla volta e, se è vero che questo si declina in un rallentamento del processo, come detto, permette l’esecuzione dello stesso codice su diversi hardware.
Esistono diverse modalità con cui possiamo iniziare a scrivere codice Python sul nostro computer. Quelle principali sono tre: da riga di comando o IDLE (l’equivalente del Terminale per macOS e Linux o su finestra MS DOS per Windows), su Jupyter Notebooks (la più didattica, intuitiva e popolare delle modalità) e all’interno di suite come Spyder di Anaconda o PyCharm di JetBrains (la soluzione ideale per codici complessi). In questo testo mostreremo come accedere a queste tre diverse modalità, ma gli esempi che faremo sono concentrati su Jupyter Notebooks per motivi legati alla comprensione e alla modularità del codice. Tutte le modalità proposte sono attualmente gratuite (nel caso di PyCharm, potete scaricare la versione “Community”).
Non essendo questo un manuale di programmazione, procederemo speditamente effettuando delle scelte nella direzione della praticità e non della valutazione di tutte le casistiche possibili. Lasciamo al lettore qualsiasi approfondimento sul tema (fate riferimento alle note bibliografiche).
MODALITÀ IDLE
Questa è senza dubbio la modalità più semplice, ma, essendo a riga di comando, è anche quella meno adatta a eseguire script troppo articolati (ma può essere adatta per automatizzare dei processi ripetitivi). Durante i prossimi capitoli non utilizzeremo questa modalità, tuttavia l’installazione di un interprete Python sulla vostra macchina (su macOS e Linux già esiste di default!) è propedeutica all’utilizzo con differenti modalità.
In generale è possibile utilizzare uno o più interpreti Python, che possono essere scaricati e installati (Figura 1.1) direttamente dal portale ufficiale del linguaggio (www.python.org).
FIGURA 1.1 – La pagina ufficiale del linguaggio Python (www.python.org).
Una volta identificato il file di installazione corretto per il proprio sistema operativo (mentre scriviamo la versione più recente dell’interprete Python è la 3.7.4), possiamo procedere alla sua installazione (Figura 1.2).
FIGURA 1.2 – L’installazione dell’ultima versione dell’interprete Python.
Una volta terminato il processo di installazione, che tipicamente creerà una cartella denominata Python 3.x sotto il percorso di default (per esempio sotto Applicazioni), possiamo lanciare IDLE.app nel caso di macOS o Linux, oppure IDLE.exe nel caso del mondo Windows. Si aprirà una finestra, all’interno della quale potremo scrivere direttamente il codice Python da eseguire.
Se scriviamo per esempio print("Hello World!"), la macchina stamperà Hello World! (nome associato per convenzione al primo programma scritto in qualsiasi linguaggio di programmazione), che di fatto è il nostro primo codice Python (Figura 1.3).
FIGURA 1.3 – Script Python “Hello World”.
Se volessimo eseguire un codice costituito da più di una riga, potremmo continuare a scrivere una seconda istruzione in sequenza, aggiungendo per esempio una seconda stampa: print("Hello again!") (Figura 1.4).
FIGURA 1.4 – Script Python multipli in modalità IDLE.
In alternativa è possibile creare un file di testo in cui scrivere il codice Python desiderato (per esempio un file “test.txt”), che contenga la duplice istruzione:
print("Hello World!")
print("Hello again!")
A questo punto possiamo rinominare il file come “test.py” (.py caratterizza l’estensione classica relativa a codici Python) e lanciare il modulo IDLE. Dalla barra dei menu possiamo selezionare File
Open e successivamente il file “test.py” che abbiamo salvato precedentemente nella cartella desiderata. Una volta visualizzato tale file, possiamo eseguirlo tornando al menu e selezionando Run
Run Module. A questo punto, nella finestra della Shell comparirà l’output dell’intero script (Figura 1.5).
FIGURA 1.5 – Esecuzione di un intero file .py in modalità IDLE.
ANACONDA E ORIENTAMENTO SU JUPYTER NOTEBOOK
Il modo più immediato per installare un ambiente di lavoro autosufficiente, con Jupyter Notebooks e le principali librerie, è quello di scaricare la suite Anaconda. In questo modo, tra le molte funzionalità, vi porterete a bordo anche un IDE (Integrated Development Environment) come Spyder, le librerie Pandas, Numpy, Matplotlib e altre dedicate al Machine Learning e all’Intelligenza Artificiale, come Scikit Learn e TensorFlow. Insomma, un modo compatto per installare un intero cruscotto multifunzionale.
Chi fosse già un programmatore potrebbe preferire l’installazione delle sole funzionalità desiderate, evitando la pletora di moduli caratteristici di una intera suite. Lasciamo ovviamente libertà a ognuno di procedere come meglio desidera, anche in base alle proprie capacità.
Per procedere all’installazione di Anaconda è sufficiente andare sul sito www.anaconda.com/distribution: la pagina proporrà in automatico la ...
