Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for designing building and deploying algorithmic trading strategies with Python
KWD 21
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من المقاس الاوروبى
كمية:
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
Transform financial market data into algorithmic trading strategies and deploy them into a live trading environment with recipes leveraging modern Python libraries like pandas, Polars, and DuckDB.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
تفاصيل المنتج
- Transform financial market data into algorithmic trading strategies and deploy them into a live trading environment with recipes leveraging modern Python libraries like pandas, Polars, and DuckDBKey FeaturesBacktest Python trading strategies with VectorBT and Zipline Reloaded using walk-forward analysisMeasure risk, performance, and alpha quality with Alphalens Reloaded and PyFolioAutomate strategy execution with the Interactive Brokers API for live tradingBook DescriptionGet practical Python code for algorithmic trading from Jason Strimpel, founder of PyQuant News and a veteran of global trading, risk management, and machine learning. This hands-on guide shows you how to turn market data into tested, automated trading strategies using modern Python tools.You’ll source equities, options, and futures data with OpenBB and FMP, then accelerate Python for data analysis workflows with Pandas, Polars, Parquet, DuckDB, and ArcticDB. You’ll visualize market data with Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash before moving into alpha research and quantitative trading techniques.Detailed recipes help you engineer alpha factors with PCA, regression, Fama-French models, SciPy, and statsmodels. You’ll design and evaluate quantitative trading strategies using VectorBT, Zipline Reloaded, Alphalens Reloaded, and PyFolio, including walk-forward analysis and risk-aware performance review.For execution, you’ll connect to the Interactive Brokers API to stream ticks, manage orders, retrieve portfolio state, and monitor live trading workflows. By the end, you’ll have reusable Python templates for researching, backtesting, evaluating, and operating algorithmic trading strategies.What you will learnAcquire equities, futures, and options data using OpenBB and FMPProcess and analyze time series data efficiently with pandas and PolarsStore and query massive datasets with ArcticDB, DuckDB, and ParquetVisualize trading data using Matplotlib, Seaborn, and Plotly DashEngineer alpha factors using PCA, regression, and Fama-French modelsBacktest strategies with VectorBT and Zipline Reloaded frameworksEvaluate performance and risk using Alphalens Reloaded and PyFolioDeploy and automate live trades using the Interactive Brokers APIWho this book is forThis book is for traders, investors, and Python enthusiasts who need practical code to acquire, analyze, and automate algorithmic trading strategies using modern, high-performance Python tools. Readers should have some exposure to investing or trading, a basic familiarity with Python syntax, and a basic knowledge of libraries such as Pandas and NumPy. This book is ideal for discretionary traders who want to adopt a systematic approach and apply professional techniques, such as factor modeling, backtesting, and execution automation, to trading workflows using Python.Table of ContentsAcquire Free Financial Market Data with Cutting-Edge Python LibrariesAnalyze and Transform Financial Market Data with pandasAccelerate Financial Market Data Analysis with Polars and DuckDBVisualize Financial Market Data with Matplotlib, Seaborn, and Plotly DashBuild a Quantamental Research Database with Hedge Fund ToolsConduct Market Research with Advanced AI and Agentic WorkflowsBuild Alpha Factors for Stock PortfoliosVector-Based Backtesting with VectorBTEvent-Based Backtesting Factor Portfolios with Zipline ReloadedEvaluate Factor Risk and Performance with Alphalens ReloadedAssess Backtest Risk and Performance Metrics with Pyfolio(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 10 July 2026 |
| Edition | 2. |
| Language | English |
| Print length | 536 pages |
| ISBN-10 | 1806662035 |
| ISBN-13 | 978-1806662036 |
| Dimensions | 19.05 x 3.07 x 23.5 cm |
وصف المنتج
Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for designing building and deploying algorithmic trading strategies with Python
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
كيف تتسوق Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for عبر الانترنت من يوباى?
إجابه: من السهل التسوق في Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك -
سؤال:
هل Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Kuwait؟
إجابه: نعم ، في يوباي Kuwait هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع. -
سؤال:
كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟
إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.
English edition Jason Strimpel Format: Paperback Editorial Review
مراجعات العملاء وتقييماتهم
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
KWD 21
اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, أكتوبر 20
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
المميزات والفوائد
- Learn to transform financial data into trading strategies.
- Deploy strategies into a live trading environment.
- Utilize modern Python libraries such as pandas, Polars, and DuckDB.
- Avoid common pitfalls in quantitative trading.
- Master data infrastructure and robust testing techniques.
- Includes practical coding recipes for effective algorithmic trading.
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.
