Strateji optimizasyonu ve kıyaslama

Python ile Finansal Alım Satım

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Girdi parametrelerinin değerlerine nasıl karar verilir?

Soru:
- "Fiyat > SMA" sinyalinde hangi SMA geriye dönük periyodu daha uygundur?
Çözüm: strateji optimizasyonu
- Backtesting’de bir dizi parametre değeri deneyin ve sonuçları karşılaştırın

Strateji optimizasyonu örneği

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

Strateji optimizasyonu örneği

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')

Optimizasyon sonucunun grafiği

Kıyas nedir?

Bir stratejinin karşılaştırılacağı veya değerlendirileceği standart ya da referans noktası.

Örnek:
- Hisse senetlerini aktif sinyallerle alıp satan bir strateji, pasif al-sat-tut stratejisini kıyas olarak kullanabilir.
- S&P 500 endeksi, genelde hisse senetleri için kıyas alınır.
- ABD Hazine tahvilleri, tahvil risk ve getirisini ölçmek için kullanılır.

Kıyaslama örneği

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)

Kıyaslama örneği

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')

Kıyaslama sonucu

Hadi pratik yapalım!

Python ile Finansal Alım Satım