Python Algorithmic Trading Course – Massive, SnapTrade & Alpaca Integrations
📚 Temas principales
- Cuentas y serviciosEl curso prepara cuentas de SnapTrade, Massive y Alpaca, y configura Alpaca para operar en modo de simulación sin usar dinero real. 0:00
- Proyecto de trading de momentumSe construye con Python y Django una aplicación que analiza un universo de 50 acciones y calcula momentum de 12 meses para generar señales de trading. 7:56
- Modelos e integracionesLa aplicación incorpora modelos de datos para acciones, precios, señales, carteras y operaciones, además de servicios para obtener datos de Massive y ejecutar órdenes mediante SnapTrade. 25:26
- Interfaz y ejecuciónEl dashboard muestra puntuaciones y señales; al conectar una cartera de Alpaca, permite enviar órdenes simuladas y comprobarlas en la interfaz de Alpaca. 1:29:52
✨ Conclusiones clave
- Momentum 12 menos 1La estrategia mide el rendimiento de los últimos 12 meses excluyendo el mes más reciente, y clasifica las acciones para identificar las de mayor y menor momentum. 1:02:33
- Límites de la APIMassive limita las solicitudes en el plan gratuito, por lo que el cliente implementa caché, control de frecuencia, reintentos y consultas agrupadas. 0:58
- Órdenes simuladasLa aplicación genera recomendaciones y puede enviar órdenes de compra o venta a una cuenta paper de Alpaca, sin operar con fondos reales. 13:24
- Configuración seguraLas credenciales se guardan en variables de entorno, y las cuentas requieren verificación y autenticación de dos factores. 0:30
🧠 Lecciones aprendidas
- Estructura de DjangoEl curso explica cómo separar un proyecto en aplicaciones, definir modelos, crear migraciones y administrar datos desde el panel de Django. 17:33
- Depuración y pruebasLos comandos de gestión de Django permiten probar servicios y poblar la base de datos; los errores de la interfaz se investigan revisando la terminal. 52:03
- Datos históricos y límitesEl backfill carga acciones y precios históricos, mientras que el control de frecuencia ayuda a respetar los límites de Massive. 1:35:04
- Próximas mejorasEl backtesting queda como tarea pendiente, y el instructor anima a ampliar el proyecto y contribuir con mejoras. 1:29:12
🏁 Conclusión y próximos pasos
- Aplicación funcionalAl final, el dashboard calcula puntuaciones de momentum, genera señales y permite enviar órdenes simuladas a través de SnapTrade a Alpaca. 1:41:21
- Ampliar el proyectoSe invita a probar la aplicación, mejorar la estrategia, implementar backtesting y compartir nuevas contribuciones. 1:42:52
Transcript excerpt
0:00 In this hands-on course, you will use Python to create a complete algorithmic paper trading system from the ground up. You will configure a seamless pipeline connecting market data from Massive to secure portfolio execution via Snap Trade. The core application logic calculates 12-month momentum scores across a 50 stock universe to generate automated trading signals. These signals are then automatically routed to a
0:30 simulated alpaca brokerage account for risk-free execution. This course is made possible by a grant from SnapTrade and Massive. Nick McCullum created this course with help from Katie Charbano. >> Hey there, I'm Katie from SnapTrade. I'm going to show you how to set up your SnapTrade account. So, the first thing you do is go to snaptrade.com and then click the get started button. Now, you can choose commercial and click continue. Now you can fill out this information and click the sign up button. So now
🔒 The full, searchable transcript is available with Pro.
Questions & Answers
Common questions about this video
What does the algorithmic trading system built in the course do?
Why does the course use an Alpaca paper trading account?
How is momentum calculated in the example strategy?
Why does the Massive API integration use grouped daily data?
What is SnapTrade used for in the project?
Which Django apps and database models are created for the project?
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