Algotrading Stack

Comenzando 🚀

Uno de las actividades recurrentes es armar un maquina que disponga de todos los servicios necesarios para empezar a desarrollar o poner en produccion estrategias de algotrading, el objetivo de este proyecto es proveer toda la infraestructura necesaria sin necesidad de instalar software o componentes locales sino a traves de un entorno contenerizado y virtualizado con la tecnologia provista por docker.

Pre-requisitos 📋

Solo tienes que tenes instalado docker en una maquina (linux, obvio)

Aqui encontraras una guia para instalar docker en Ubuntu 20.04 https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-docker-on-ubuntu-20-04-es

Si insistes con Windows, quizas esta guia te pueda ayudar https://www.simplilearn.com/tutorials/docker-tutorial/install-docker-on-windows

Luego toda la instalación esta armada con un stack completo e integrado de docker, que utiliza partir de utilizar comando docker-compose arma todo el stack de microservicios

Instalación 🔧

La instalación es muy sencilla, veamos...

1. Copiar todo el contenido en una carpeta, ejemplo 'algotrading'

2. Edita las variables del archivo .env, ya que se uilizan en el archivo docker-compose.yaml para configurar los servicios de los contenedores

   WD="directorio de trabajo, donde reside esta misma carpeta, en el ejemplo seria la ruta completa de 'algotrading'"

   ND="directorio donde se alojaron los notebooks y demas archivos python que seran accesibles desde los contenedores"

   TWSUSERID="usuario del gateway de Interactive Brokers"

   TWSPASSWORD="password del gateway de Interactive Brokers"

   TRADING_MODE="modalidad del gateway de Interactive Brokers paper o live"

   TZ="timezone del gateway de Interactive Brokers"

   CUSTOM_USER="usuario de Metatrader Web"

   PASSWORD="password de Metatrader Web, si se deja en blanco entonces no se pedira autenticacion"

3. Debes crear la network algotrading_stack_default en docker con la subnet correspondiente para asignar las IPs correspondientes a cada servicio

4. Ejecutar el script ./starter_script.sh

Gestión de los contenedores 🔩

Para ver el status y administrar los contenedores puedes usar el comando docker-compose o tambien la interfaz web provista por Portainer:

* Portainer:        http://localhost:9000

La primera vez que ingreses te va a solicitar crear una password para la cuenta admin, y luego tendras acceso a la gestión y administracion de los contenedores, acceder a las consolas de los mismos, monitorear recursos y status de los servicios.

Servicios incluidos ⌨️

Los diferentes servicios del stack se pueden acceder a traves:

* Airflow:          http://localhost:8080
* Superset:         http://localhost:8088
* Celery Flower:    http://localhost:5555
* Jupyter Notebook: http://localhost:8888
* PgAdmin:          http://localhost:1234
* Metatrader        http://localhost:3000 
                    mt5linux via host localhost port 8001
* IBGateway         via vnc localhost:5999

Paquetes y librerias 📦

En los archivos requirements.txt encontraras las librerias que se han incluido, he incluido entre otras:

* sklearn
* xgboost
* ib_insync
* backtrader2 (fork de backtrader con bugfixes)
* vectorbt
* ffn
* pyfolio
* quantstats
* riskfolio-lib
* mt5linux

Adicionalmente en el Dockerfile de Jupyter Notebook se encuentran los extensiones que se han habilitado a los notebooks.

Agradecimientos 📢

• A @paduel por la inspiración y el empujoncito en armar este stack 🤓
• Basado en las ideas y en el trabajo de @saeed349 https://github.com/saeed349/Microservices-Based-Algorithmic-Trading-System
• Para Metatrader he integrado la imagen desarrollada por @gmag11 https://github.com/gmag11/MetaTrader5-Docker-Image