Trading on Antoine Boucher

Bibliothèque Python pour le trading virtuel MarketWatch

Mon, 13 Apr 2026 10:00:00 -0400

J’ai publié marketwatch sur PyPI : un petit client Python pour le jeu boursier virtuel MarketWatch (paper trading), pas l’accès à un courtier réel. Pour scripter des listes de suivi, récupérer les données d’une partie ou du portefeuille, ou expérimenter une automatisation dans le cadre du jeu, le paquet encapsule les flux dans une API simple.

Liens

Paquet : pypi.org/project/marketwatch
Documentation : antoinebou12.github.io/marketwatch
Source et tickets : github.com/antoinebou12/marketwatch

Ce que ça permet

Créer et gérer des listes de suivi
Lire les détails et paramètres d’une partie
Inspecter portefeuille, positions et ordres en attente
Acheter et vendre (dans le jeu)
Récupérer le classement d’une partie

Utile pour explorer des stratégies automatisées ou de petits bots dans les règles du jeu — voir la doc pour les noms de méthodes et les structures retournées.

Backtest d’indicateurs techniques sur plusieurs tickers avec Python

Thu, 30 May 2024 15:00:00 -0400

Introduction

Ce rapport présente une expérimentation sur les indicateurs techniques avec le projet BatchBacktesting sur GitHub : BatchBacktesting.

Installation des dépendances

Installez les bibliothèques nécessaires :

!pip install numpy httpx richp

Imports

Modules à importer pour le script :

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import httpx
import concurrent.futures
import glob
import warnings
from rich.progress import track

warnings.filterwarnings(“ignore”)

Configuration API

Remplacez FMP_API_KEY et BINANCE_API_KEY par vos clés pour accéder aux services concernés.

Expérimentation des indicateurs technique avec Python et Backtesting

Tue, 14 May 2024 20:00:00 -0400

Faites du Batch Backtesting sur les cryptos et les stocks

Introduction

Dans ce rapport, nous présentons une expérimentation des indicateurs techniques à l’aide du projet BatchBacktesting disponible sur GitHub à l’adresse suivante :

BatchBacktesting

!pip install numpy httpx rich

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import sys
import os
import httpx

import concurrent.futures
from datetime import datetime
import glob
import warnings
from rich.progress import track
warnings.filterwarnings(“ignore”)