Unter Algorithmic Trading versteht man den Einsatz von Algorithmen bei Kauf- und Verkaufsentscheidungen auf dem Finanzmarkt. Bei einer algorithmischen Handelsstrategie wird anhand einer Reihe vordefinierter Regeln bestimmt, wann ein Finanzinstrument gekauft und wann verkauft werden sollte.

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.express as px
import yfinance as yf

# Get Apple's stock data from yahoo finance
stock = yf.Ticker("AAPL")
data = stock.history(period="1y")
print(data.head())

      
                

                    
                    
                
            
# Calculation of momentum
data['momentum'] = data['Close'].pct_change()

# Creating subplots to show momentum and buying/selling markers
figure = make_subplots(rows=2, cols=1)
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index, 
                         y=data['Close'], 
                         name='Close Price'))
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.index, 
                         y=data['momentum'], 
                         name='Momentum', 
                         yaxis='y2'))

# Adding the buy and sell signals
figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] > 0].index, 
                         y=data.loc[data['momentum'] > 0]['Close'], 
                         mode='markers', name='Buy', 
                         marker=dict(color='green', symbol='triangle-up')))

figure.add_trace(go.Scatter(x=data.loc[data['momentum'] < 0].index, 
                         y=data.loc[data['momentum'] < 0]['Close'], 
                         mode='markers', name='Sell', 
                         marker=dict(color='red', symbol='triangle-down')))

figure.update_layout(title='Algorithmic Trading using Momentum Strategy',
                  xaxis_title='Date',
                  yaxis_title='Price')
figure.update_yaxes(title="Momentum", secondary_y=True)
figure.show()

      
                

                    
                    
                
            

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