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ForEx es un proyecto fortran 2003 que avanza las capacidades del preprocesador C para emular el manejo de excepciones. Jerarquía de excepción: ForEx puede manejar cualquier objeto de error extendido desde la clase base Exception. Control de flujo local: lanzar una excepción cambia el flujo local. THROW realiza saltos locales al final del marco TRY o FINALMENTE. Manejo global: la pila de excepciones es un objeto global bajo el patrón singleton. Llamada individual THROW por ámbito: Llamada de un solo tiro por ámbito local TRY. Llamada de un solo tiro por alcance local de CATCH. Llamada de un solo tiro por ámbito local FINALMENTE. Re-lanzamiento: una excepción se puede aumentar de nuevo en el ámbito CATCH. Volver a tirar Backtrace: una excepción guarda la pila de contextos donde se ha lanzado. Handle throwed exceptions: CATCH itera sobre todas las excepciones buscando la primera que coincida con la misma clase. Precedencia CATCH: se ejecutan secuencialmente varias llamadas CATCH en el mismo marco TRY. Limpieza automática de la pila de excepciones cuando CAPTURA: si se han lanzado varias excepciones a lo largo del programa, sólo una de ellas se manejará en la siguiente llamada CATCH. Acción de captura personalizable: La clase de excepción contiene el procedimiento Catch para personalizar la acción realizada al catalizarla. Backtrace automático de excepciones no manejadas: salir del ámbito principal de TRY / ENDTRY con excepciones no manejadas en la pila hace que la descarga de backtrace de excepción. Cómo obtener Forex git clon github / victorsndvg / Forex. git ForEx compilación con GNU Fortran compilador 5.1 (y versiones más recientes) y Intel Fortran compilador 15.0.1 (y versiones más recientes). ForEx utiliza CMake como un sistema de compilación portátil. La forma más fácil de compilar ForEx bajo Linux es: Para compilar ForEx bajo Windows use los comandos equivalentes Recuerde que ForEx aprovecha el preprocesador C. Para incluirlo en su proyecto, debe agregar los indicadores de preprocesador durante la compilación. Banderas de Preprocesor dependiendo del proveedor del compilador: GNU Fortran: - cpp Intel Fortran: - fpp IBM XLF: - qsuffixff90: cppf90 El uso de ForEx en su programaQSForex es un backtesting basado en eventos de código abierto y una plataforma de comercio en vivo para su uso en divisas ( Forex), actualmente en un estado alfa. Se ha creado como parte de la serie Forex Trading Diario en QuantStart para proporcionar a la comunidad de comercio sistemática con un motor de comercio robusto que permite la implementación de la estrategia de Forex y las pruebas directas. El software se proporciona bajo una licencia permisiva del MIT (véase abajo). Open-Source - QSForex ha sido lanzado bajo una Licencia de MIT de código abierto extremadamente permisiva, que permite el uso completo en aplicaciones de investigación y comerciales, sin restricciones, pero sin garantía de ningún tipo. Gratis - QSForex es completamente gratuito y no cuesta nada descargar o usar. Colaboración - Como QSForex es de código abierto, muchos desarrolladores colaboran para mejorar el software. Las nuevas características se agregan con frecuencia. Cualquier error es rápidamente determinado y fijo. Desarrollo de software - QSForex está escrito en el lenguaje de programación de Python para soporte directo de multiplataforma. QSForex contiene un conjunto de pruebas de unidad para la mayoría de su código de cálculo y nuevas pruebas se agregan constantemente para nuevas características. Arquitectura impulsada por eventos - QSForex es completamente dirigida por eventos, tanto para backtesting como para comercio en vivo, lo que lleva a la transición directa de estrategias desde una fase de investigación / prueba hasta una implementación de trading en vivo. Costes de transacción - Los costes de propagación se incluyen de forma predeterminada para todas las estrategias de backtest. Backtesting - QSForex ofrece backtesting de varios días de varias divisas de resolución de ticks. Trading - QSForex actualmente soporta el comercio intraday en vivo utilizando el OANDA Brokerage API a través de una cartera de pares. Métricas de rendimiento - QSForex actualmente admite la medición del rendimiento básico y la visualización de la equidad a través de las bibliotecas de visualización Matplotlib y Seaborn. Instalación y uso 1) Visite oanda / y configure una cuenta para obtener las credenciales de autenticación de la API, que deberá realizar en vivo. Explicar cómo llevar a cabo esto en este artículo: Quantstart / articles / Forex-Trading-Diario-1-Automated-Forex-Trading-con-el-OANDA-API. 2) Clone este repositorio git en una ubicación adecuada en su máquina usando el siguiente comando en su terminal: git clone github / mhallsmoore / qsforex. git. Alternativa puede descargar el archivo zip de la rama principal actual en github / mhallsmoore / qsforex / archive / master. zip. 3) Cree un conjunto de variables de entorno para todas las configuraciones encontradas en el archivo settings. py en el directorio raíz de la aplicación. Alternativamente, puede codificar sus configuraciones específicas sobrescribiendo las llamadas os. environ. get (.) Para cada configuración: 4) Cree un entorno virtual (virtualenv) para el código QSForex y utilice pip para instalar los requisitos. Por ejemplo, en un sistema basado en Unix (Mac o Linux) puede crear un directorio como el siguiente introduciendo los siguientes comandos en el terminal: Esto creará un nuevo entorno virtual para instalar los paquetes en. Suponiendo que descargó el repositorio gist QSForex en un directorio de ejemplo como / projects / qsforex / (cambie este directorio a donde quiera que haya instalado QSForex), entonces para instalar los paquetes necesitará ejecutar los siguientes comandos: Tiempo como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn y Matplotlib deben ser compilados. Hay muchos paquetes necesarios para que esto funcione, así que eche un vistazo a estos dos artículos para obtener más información: También tendrá que crear un enlace simbólico desde su directorio de paquetes de sitio a su directorio de instalación de QSForex para poder llamar Import qsforex dentro del código. Para ello, necesitará un comando similar al siguiente: Asegúrese de cambiar / projects / qsforex a su directorio de instalación y /venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ a su directorio de paquetes de sitios virtualenv. Ahora podrá ejecutar los comandos siguientes correctamente. 5) En esta etapa, si simplemente desea llevar a cabo la práctica o el comercio en vivo, entonces puede ejecutar python trading / trading. py. Que utilizará la estrategia de trading predeterminada de TestStrategy. Esto simplemente compra o vende un par de divisas cada 5 tick. Es puramente para la prueba - no la utilice en un ambiente que vive vivo Si usted desea crear una estrategia más útil, después cree simplemente una nueva clase con un nombre descriptivo, por ejemplo. MeanReversionMultiPairStrategy y asegúrese de que tiene un método calculatesignals. Tendrá que pasar a esta clase la lista de parejas, así como la cola de eventos, como en trading / trading. py. Por favor, vea strategy / strategy. py para más detalles. 6) Con el fin de llevar a cabo cualquier backtesting es necesario generar datos de forex simulados o descargar datos históricos tick. Si desea simplemente probar el software, la forma más rápida de generar un ejemplo de backtest es generar algunos datos simulados. El formato de datos actual utilizado por QSForex es el mismo que el proporcionado por el DukasCopy Historical Data Feed en dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /. Para generar algunos datos históricos, asegúrese de que la configuración de CSVDATADIR en settings. py debe establecerse en un directorio donde desee que los datos históricos se mantengan. A continuación, debe ejecutar generatesimulatedpair. py. Que está en el directorio scripts /. Se espera un solo argumento de línea de comandos, que en este caso es el par de divisas en formato BBBQQQ. Por ejemplo: En esta etapa, el script está codificado para crear un solo mes de datos para enero de 2014. Es decir, verá archivos individuales, del formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por ejemplo, GBPUSD20140112.csv) aparecen en su CSVDATADIR para todos los días hábiles en Ese mes. Si desea cambiar el mes / año de la salida de datos, simplemente modifique el archivo y vuelva a ejecutarlo. 7) Ahora que los datos históricos han sido generados es posible realizar un backtest. El archivo backtest se almacena en backtest / backtest. py. Pero esto sólo contiene la clase Backtest. Para ejecutar realmente un backtest es necesario instanciar esta clase y proporcionarle los módulos necesarios. La mejor manera de ver cómo se hace esto es mirar el ejemplo de implementación de Media Crossover de Moving en el archivo examples / mac. py y usarlo como una plantilla. Esto hace uso de MovingAverageCrossStrategy que se encuentra en strategy / strategy. py. Por defecto, se negocian GBP / USD y EUR / USD para demostrar el uso de varios pares de divisas. Utiliza los datos encontrados en CSVDATADIR. Para ejecutar el ejemplo backtest, simplemente ejecute lo siguiente: Esto llevará algún tiempo. En mi sistema de escritorio Ubuntu en casa, con los datos históricos generados a través de generatesimulatedpair. py. Tarda alrededor de 5-10 minutos para correr. Una gran parte de este cálculo se produce al final del backtest real, cuando se calcula la reducción, así que por favor recuerde que el código no ha colgado Por favor, déjelo hasta su finalización. 8) Si desea ver el rendimiento del backtest, puede utilizar output. py para ver una curva de equidad, retornos de periodo (es decir, tick-to-tick) y una curva de reducción: Y eso es todo. Para comenzar a crear sus propios backtests modificando o añadiendo estrategias en strategy / strategy. py y utilizando datos reales descargados de DukasCopy (dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /). Si tiene alguna pregunta sobre la instalación, por favor no dude en enviarme un correo electrónico a mikequantstart. Si tiene algún error o cualquier otro problema que cree que puede ser debido específicamente a la base de código, no dude en abrir un problema de Github aquí: github / mhallsmoore / qsforex / issues Copyright (c) 2015 Michael Halls-Moore A cualquier persona que obtenga una copia de este software y archivos de documentación asociados (el Software), para tratar el Software sin restricciones, incluyendo, sin limitación, los derechos de usar, copiar, modificar, fusionar, publicar, distribuir, sublicenciar y O vender copias del Software y permitir que las personas a las que se suministre el Software, con sujeción a las siguientes condiciones: El aviso de copyright anterior y este aviso de permiso se incluirán en todas las copias o partes sustanciales del Software. EL SOFTWARE SE PROPORCIONA COMO ES, SIN GARANTÍA DE NINGÚN TIPO, EXPLÍCITA O IMPLÍCITA, INCLUYENDO PERO SIN LIMITARSE A LAS GARANTÍAS DE COMERCIABILIDAD, ADECUACIÓN PARA UN FIN DETERMINADO Y NO INFRACCIÓN. EN NINGÚN CASO, LOS AUTORES O LOS TITULARES DE DERECHOS DE AUTOR SERÁN RESPONSABLES DE CUALQUIER RECLAMACIÓN, DAÑO O CUALQUIER OTRA RESPONSABILIDAD, YA SEA EN UNA ACCIÓN DE CONTRATO, AGRAVIO O DE OTRA MANERA, QUE SURJA DE O EN RELACIÓN CON EL SOFTWARE O EL USO O OTROS NEGOCIOS EN EL SOFTWARE. Descargo de divisas Forex Trading El cambio de divisas en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos los inversores. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en su contra, así como para usted. Antes de decidir invertir en divisas debe considerar cuidadosamente sus objetivos de inversión, nivel de experiencia y apetito de riesgo. Existe la posibilidad de que usted podría sostener una pérdida de parte o la totalidad de su inversión inicial y por lo tanto no debe invertir dinero que no puede permitirse perder. Usted debe ser consciente de todos los riesgos asociados con el comercio de divisas, y buscar el asesoramiento de un asesor financiero independiente, si tiene alguna duda. Este es el caso de la inversión en efectivo de la división de Forex, Pacate pentru anumiti investitori, provocarile depasesc recompensele obtinute. En ciuda faptului ca traderii pot obtine un profit considerable en urma unai strategii de tranzactionare bine structurate, exista si unii care nu au strategie si cad en anumite capcane cu riscul de un pierde o suma considerable de bani. En este articulo, veti gasi celebre el principio de la lista de la parte inferior de la caja de la divisa y el cuidado simple de la prima de sa va a la evitati. 19 Aprilie, 19:07 Acesta un especial proiectat especial para una cultura fortifica financiar un tuturor persoanelor. Ntr-un mod distractiv, jocul n cauz transmite juctorilor principio de baz ale gndirii financiare de succes. Acest joc a avut loc recent cadrul Centrului Tehnologiilor Bursiere, Chiinu, 8 aprilie 2016. Trei echipe a cte 6 participani i-au etalat aptitudinile i calitile profesionale. 13 Octombrie, 15:03 Informacions, prezentat pe acest site, nu este o baz pentru luarea deciziilor de investiga i este predestinat exclusiv pentru scopuri informaionale. Avertizarea despre riscuri: Tranzacionarea pe pielele financiare (en especial tranzacionarea cu ue se utiliza de instrumente en el marj), se puede investigar, disputar y asumir el riesgo de una ganancia obine mare, dar implic un risc potenial ridicat de pierderi. En el caso de que se trate de una zona de tránsito, se considerará que existe un derecho de residencia o de residencia o de un derecho de residencia. Utilización de la información: utilice una empresa integral, un material o un sitio de investigación, haga clic aquí para obtener más información. 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