Strategieoptimierung und Benchmarking

Finanzhandel mit Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Wie wählst du Werte für Eingabeparameter?

Frage:
- Welcher SMA-Lookback ist für das Signal „Price > SMA" besser?
Lösung: Strategieoptimierung
- Teste in Backtests verschiedene Eingabewerte und vergleiche die Ergebnisse

Beispiel: Strategieoptimierung

def signal_strategy(ticker, period, name, start='2018-4-1', end='2020-11-1'):

    # Get the data and calculate SMA
    price_data = bt.get(ticker, start=start, end=end)
    sma = price_data.rolling(period).mean()

    # Define the signal-based strategy
    bt_strategy = bt.Strategy(name, 
                              [bt.algos.SelectWhere(price_data>sma),
                               bt.algos.WeighEqually(),
                               bt.algos.Rebalance()])

    # Return the backtest
    return bt.Backtest(bt_strategy, price_data)

¹ www.datacamp.com/courses/writing-functions-in-python

Beispiel: Strategieoptimierung

ticker = 'aapl'
sma20 = signal_strategy(ticker, 
                        period=20, name='SMA20')
sma50 = signal_strategy(ticker, 
                        period=50, name='SMA50')
sma100 = signal_strategy(ticker, 
                        period=100, name='SMA100')


# Run backtests and compare results
bt_results = bt.run(sma20, sma50, sma100)
bt_results.plot(title='Strategy optimization')

Ein Diagramm des Optimierungsergebnisses

Was ist eine Benchmark?

Ein Standard oder Referenzwert, an dem eine Strategie gemessen oder verglichen wird.

Beispiel:
- Eine Strategie, die mit Signalen aktiv Aktien handelt, kann eine passive Buy-and-Hold-Strategie als Benchmark nutzen.
- Der S&P‑500-Index wird oft als Aktien-Benchmark verwendet.
- U.S. Treasuries dienen zur Messung von Anleiherisiken und -renditen.

Beispiel: Benchmarking

def buy_and_hold(ticker, name, start='2018-11-1', end='2020-12-1'):

    # Get the data
    price_data = bt.get(ticker, start=start_date, end=end_date)

    # Define the benchmark strategy
    bt_strategy = bt.Strategy(name, 
                              [bt.algos.RunOnce(),
                               bt.algos.SelectAll(),
                               bt.algos.WeighEqually(),
                               bt.algos.Rebalance()])

    # Return the backtest
    return bt.Backtest(bt_strategy, price_data)

Beispiel: Benchmarking

benchmark = buy_and_hold(ticker, name='benchmark')

# Run all backtests and plot the resutls
bt_results = bt.run(sma20, sma50, sma100, benchmark)
bt_results.plot(title='Strategy benchmarking')

Benchmarking-Ergebnis

Lass uns üben!

Finanzhandel mit Python