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

Key Features

Backtest Python trading strategies with VectorBT and Zipline Reloaded using walk-forward analysis
Measure risk, performance, and alpha quality with Alphalens Reloaded and PyFolio
Automate strategy execution with the Interactive Brokers API for live trading

Book Description

Get 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 learn

Acquire equities, futures, and options data using OpenBB and FMP
Process and analyze time series data efficiently with pandas and Polars
Store and query massive datasets with ArcticDB, DuckDB, and Parquet
Visualize trading data using Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash
Engineer alpha factors using PCA, regression, and Fama-French models
Backtest strategies with VectorBT and Zipline Reloaded frameworks
Evaluate performance and risk using Alphalens Reloaded and PyFolio
Deploy and automate live trades using the Interactive Brokers API

Who this book is for

This 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.

Acquire Free Financial Market Data with Cutting-Edge Python Libraries
Analyze and Transform Financial Market Data with pandas
Accelerate Financial Market Data Analysis with Polars and DuckDB
Visualize Financial Market Data with Matplotlib, Seaborn, and Plotly Dash
Build a Quantamental Research Database with Hedge Fund Tools
Conduct Market Research with Advanced AI and Agentic Workflows
Build Alpha Factors for Stock Portfolios
Vector-Based Backtesting with VectorBT
Event-Based Backtesting Factor Portfolios with Zipline Reloaded
Evaluate Factor Risk and Performance with Alphalens Reloaded
Assess Backtest Risk and Performance Metrics with Pyfolio

(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)

Informazioni sull'autore

Jason Strimpel is the founder of PyQuant News, co-founder of Quant Science, and Managing Director of Global AI and Advanced Analytics at a top-tier consulting firm. His 20+ year career spans trading, quant risk, ML, and enterprise data across Chicago, London, and Singapore. At BP, he managed $20B in counterparty credit exposure, then led quant engineering globally for BP's derivatives book. In Singapore, he led engineering, data science, and analytics at Rio Tinto Commercial, scaling the team behind its $60B commodities trading business. At AWS, he joined the firm's GenAI operations organization, building internally facing GenAI tools. He holds a Master's in Quantitative Finance from Illinois Institute of Technology.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

We first started out as ?The Paperback Exchange,? a chain of physical bookstores where we would part exchange your beloved books for new stories to transport you to faraway places. However, as shopping started to evolve to online shops and marketplaces, we bid our stores goodbye to become ?PBShop.? This transition has only allowed us to blossom as we now ship thousands of titles to book lovers across the globe. We pride ourselves in being a community of local book lovers which allows our passion and devotion to shine in everything we do. In 2020 we not only celebrated our 20th birthday but our 1st birthday as being completely employee owned after becoming an E.O.T in September 2019. We are proud to be different and embrace standing apart on a book mountain by working from a virtual inventory which allows us to provide thousands of books that may be difficult to get for your bookshelf or your studies. Working with a number of different suppliers allows us to explore other avenues such as puzzles, sheet music and even stationery so we really do have something for everyone. Life is about being versatile in all realms of existence. If this is your first visit or you are a returning customer, we would like to welcome you to the PBShop family, for there is no friend as loyal as a book. We are a company who put our customers at the centre of everything we do as we understand the importance of reading because once you learn to read, you will forever be free. There are a whole lot of things in this world of ours that we are yet to explore, which is why we will forever inspire curious minds.

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Informazioni sul diritto di recesso

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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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