使用 Python 和 C++ 的强大功能对您的交易策略进行高性能回测和优化

课程英文名：Backtesting Crypto Trading Strategies with Python & C++

此视频教程共8.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：319
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课程内容

你将会学到的

• 通过 REST API 从加密货币交易所收集数据
• 使用 HDF5 格式存储数据
• 使用 Pandas 库计算技术指标
• 回测各种类型的策略并准备回测自己的策略
• 链接 Python 和 C++ 程序
• 使用 C++ 执行繁重的计算
• 使用 Visual Studio Code 和 CMake 创建 C++ 库
• 回测时避免常见错误
• 使用遗传算法优化您的回测结果
• 实施 NSGA-2 算法

要求

• 基本的 Python 知识（知道什么是类/对象、字典、列表、函数、循环等）
• 交易基础知识（什么是烛台，多头/空头…）

说明

在实际条件下实施之前回测您的交易想法！
在制定交易策略时，回测是必不可少的一步。本课程将解释如何使用编程来估计策略的潜在性能并避免在实时交易中出现令人不快的意外情况。
到课程结束时，您将能够构建自己的回测框架并轻松使用其所有功能。

收集和存储大量市场数据
在开始回测之前，您需要有一个可靠的系统来收集、存储和组织数据。您将学习如何从任何加密货币交易所（Binance、FTX…）获取数据并以强大的文件格式有效存储烛台数据：HDF5. 许多开发人员还不知道这种文件格式，所以学习它你会占上风！

使用 Python 和 C++ 将您的编码技能提升到一个新的水平 Python
是构建回测系统主要功能的理想编程语言。您还将使用 Pandas 库从头开始计算技术指标，并精确控制此计算的输出。
但这还不是全部：您想通过许多复杂的操作对大量数据进行回测吗？这需要大量的计算能力，而这正是 C++ 编码非常有用的地方。您会惊讶地发现 C++ 并不像看起来那么可怕。

对你的回测采取科学的方法：使用优化算法！
本课程雄心勃勃，它解决了现实世界中的问题：您需要为您的策略找到能够最大化其性能的参数。为了帮助您完成这项任务，您将学习如何编写来自遗传算法系列的优化算法：NSGA-2。在回溯测试方面，这种方法是独一无二的，在其他任何地方都找不到。

本课程的大部分内容都可以应用于股票市场等传统市场。

免责声明：本课程不是投资建议。交易策略作为示例提供。

此课程面向哪些人：

• 希望有效回测其策略的交易者
• 想要收集市场数据并存储的加密货币交易所用户
• 想要结合 Python 和 C++ 的开发人员
• 任何对使用遗传算法进行多目标优化感兴趣的人