Mean-Reversion-Strategie

Finanzhandel mit Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

RSI-basierte Mean-Reversion-Strategie

Kaufe bei Angst, verkaufe bei Gier

 

  • RSI-basierte Mean-Reversion-Strategie:
    • Short-Signal: RSI > 70
      • Deutet auf überkauft hin; Kurs könnte bald drehen
    • Long-Signal: RSI < 30
      • Deutet auf überverkauft hin; Kurs könnte bald steigen
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Indikator berechnen

import talib
# Calculate the RSI
stock_rsi = talib.RSI(price_data['Close']).to_frame()
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Signal konstruieren

# Create the same DataFrame structure as RSI
signal = stock_rsi.copy()
signal[stock_rsi.isnull()] = 0


# Construct the signal
signal[stock_rsi < 30] = 1

signal[stock_rsi > 70] = -1

signal[(stock_rsi <= 70) & (stock_rsi >= 30)] = 0
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Signal plotten

# Plot the RSI
stock_rsi.plot()
plt.title('RSI')

RSI-Plot

# Merge data into one DataFrame
combined_df = bt.merge(signal, stock_data)
combined_df.columns = ['Signal', 'Price']
# Plot the signal with price

combined_df.plot(secondary_y = ['Signal'])

RSI-basiertes Signal-Plot

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Strategie mit dem Signal definieren

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('RSI_MeanReversion', 
                          [bt.algos.WeighTarget(signal),
                           bt.algos.Rebalance()])
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Signalbasierte Strategie backtesten

# Create the backtest and run it
bt_backtest = bt.Backtest(bt_strategy, price_data)
bt_result = bt.run(bt_backtest)
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Backtest-Ergebnis plotten

# Plot the backtest result
bt_result.plot(title='Backtest result')

RSI-Mean-Reversion: Backtest-Ergebnis

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