Trend-izleyen stratejiler

Python ile Finansal Alım Satım

Chelsea Yang

Data Science Instructor

İki tür alım-satım stratejisi

Trend izleme

Fiyat trendinin aynı yönde süreceğine bahsedin
Hareketli ortalamalar, ADX vb. trend göstergeleriyle alım-satım sinyalleri oluşturun

Ortalama dönüşü

Fiyatın ortalamaya geri döndüğüne bahsedin
RSI, Bollinger Bantları vb. göstergelerle alım-satım sinyalleri oluşturun

HO kesişim stratejisi

Trend dostunuzdur.

İki EMA kesişimi:
- Uzun sinyal: kısa vadeli EMA, uzun vadeli EMA’nın üzerine çıkar
- Kısa sinyal: kısa vadeli EMA, uzun vadeli EMA’nın altına iner

Göstergeleri hesaplayın

import talib
# Göstergeleri hesaplayın
EMA_short = talib.EMA(price_data['Close'],
                      timeperiod=10).to_frame()
EMA_long = talib.EMA(price_data['Close'], 
                     timeperiod=40).to_frame()

Sinyali oluşturun

# Sinyal DataFrame’ini oluşturun
signal = EMA_long.copy()
signal[EMA_long.isnull()] = 0


# Sinyali oluşturun
signal[EMA_short > EMA_long] = 1

signal[EMA_short < EMA_long] = -1

Sinyali görselleştirin

# İşaret, fiyat ve HO’ları görselleştir
combined_df = bt.merge(signal, price_data, EMA_short, EMA_long)
combined_df.columns = ['Signal', 'Price', 'EMA_short', 'EMA_long']

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

EMA_kesişim sinyal grafiği

Sinyal ile stratejiyi tanımlayın

# Stratejiyi tanımlayın
bt_strategy = bt.Strategy('EMA_crossover',

                          [bt.algos.WeighTarget(signal),
                           bt.algos.Rebalance()])

Sinyal tabanlı stratejiyi backtest edin

# Backtest’i oluşturun ve çalıştırın
bt_backtest = bt.Backtest(bt_strategy, price_data)
bt_result = bt.run(bt_backtest)

Backtest sonuçlarını görselleştirin

# Backtest sonucunu görselleştirin
bt_result.plot(title='Backtest result')

HO_kesişimi backtest sonucu

Hadi pratik yapalım!

Python ile Finansal Alım Satım