PythonTrading – 1 – Wir lernen grundlegende Datentypen und Kontrollflüsse kennen

Python wird für verschiedene Zwecke verwendet, so dass es nicht ganz einfach ist, wirklich gezielte Informationen über handelsspezifische Themen zu finden.

Es gibt einige gute Quellen da draußen, eine davon ist der Youtube-Kanal von Sentdex.

Ich habe viele andere Videokanäle über Python gesehen.

Aber diese Videos sind oft nicht mehr aktuell – und es gibt immer alte Python2-Inhalte.

Interaktive Broker scheinen bisher die einzige Lösung für Realkonten zu sein. Ich habe ein sehr vielversprechendes Video von Jens Rabe gefunden.

Er spricht über die großen Volumina, die mit IB gehandelt werden. Er hat ungefähr 10 Konten bei IB, aber meine aktuelle Information ist, dass ein Realkonto mit mindestens $10000 kapitalisiert werden müsse.

Das ist viel Geld, um festzustellen, ob Python eine gute Lösung ist, um die Ergebnisse zu erzielen, die ich bereits mit MQL4 und MQL5 habe.

Um zu beginnen, gehe ich nach Udemy und kaufe einen Python-Kurs für Finanzen. Dieser enthält einen Python-Crashkurs und verwendet das Jupyter Notebook-System.

Ich kann mich daran erinnern, dass ich Jupyter-Notebooks vorher nicht gemocht habe, aber sie haben einige schöne Funktionen und Features.

Shift und Enter führen eine Codezeile aus und Shift und Tab zeigen die Referenz für eine Funktion.

Ich kann auch auf Funktionen und Eigenschaften für eine Variable zugreifen, wenn ich einen Punkt eingebe und Shift und TAB drücke.

Ich würde eine komplette IDE wie Pycharm präferieren, da ich an Eclipse gewöhnt bin, als ich in Java programmierte, aber jetzt sollte Jupyter den Trick machen.

Einige Dinge in Python sind für mich etwas seltsam, zum Beispiel wie man Variablen innerhalb von Zeichenketten ausgibt.

Arrays werden in Python als Listen bezeichnet. Und sie können verschiedene Arten von Daten enthalten, z.B. Zeichenketten und Zahlen können gemischt werden. Um das Element in eine Liste zu bekommen, verwenden wir einen Index (beginnend bei 0 wie in Java oder MQL) und wenn wir das letzte Element erhalten wollen, verwenden wir minus eins für die Indexnummer.

Um alles von oder über einen bestimmten Index zu bekommen, wird ein Doppelpunkt verwendet.

Kombinierte Listen sind ebenfalls möglich, Sie können ein Element greifen, indem Sie den Index für mehrere Dimensionen verwenden.

Schreibgeschützte Listen werden Tupel genannt und verwenden runde Klammern anstelle von eckigen Klammern.

Und es gibt auch so genannte Sets, in denen man ungeordnete Daten eingeben und zurückbestellte, einzigartige Artikel erhalten kann – ohne Duplikate.

Matheberechnungen sind wie in anderen Programmiersprachen, aber wir können auch die Mathe-Bibliothek importieren. Es kommt mit Python und wir können es verwenden, um Dinge wie die Quadratwurzelfunktion zu verwenden.

Wir können Bedingungen wie größer, kleiner, gleich, ungleich und ungleich überprüfen und erhalten einen booleschen Rückgabewert, entweder True oder False.

Wie in anderen Sprachen haben wir Dinge wie if, else (Python enthält sogar elif statt „else if“) und wir können für Schleifen und while-Schleifen verwenden.

Anstelle von geschweiften Klammern werden Funktionen und Kontrollabläufe durch Einrückungen definiert. Das erinnert mich an die alten Zeiten, in denen wir unsere Taschenrechner programmiert haben.

Python bietet auch so genannte Bereiche an. Ein Bereich kann verwendet werden, um einen Startwert, einen Schrittwert und eine Größe für den Bereich der zu verwendenden Werte zu definieren.

Es ist möglich, eine for-Schleife zu verwenden, um eine neue Liste mit berechneten Werten basierend auf den Werten der ursprünglichen Liste zu füllen. Es ist auch möglich, die Listenwerte für dynamische Berechnungen zu verwenden (Gesamtlisten).