Tối ưu chiến lược và đo chuẩn

Giao dịch Tài chính với Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Quyết định giá trị tham số đầu vào thế nào?

  • Câu hỏi:

    • Khoảng nhìn lại SMA nào tốt hơn cho tín hiệu "Price > SMA"?

  • Giải pháp: tối ưu chiến lược

    • Thử dải giá trị tham số trong backtest và so sánh kết quả
Giao dịch Tài chính với Python

Ví dụ tối ưu chiến lược

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
Giao dịch Tài chính với Python

Ví dụ tối ưu chiến lược

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')

Biểu đồ kết quả tối ưu

Giao dịch Tài chính với Python

Benchmark là gì?

Chuẩn tham chiếu để so sánh/đánh giá một chiến lược.

  • Ví dụ:
    • Chiến lược giao dịch chủ động dựa trên tín hiệu có thể dùng chiến lược mua và giữ thụ động làm chuẩn.
    • Chỉ số S&P 500 thường làm chuẩn cho cổ phiếu.
    • Trái phiếu Kho bạc Mỹ dùng để đo rủi ro và lợi suất trái phiếu.
Giao dịch Tài chính với Python

Ví dụ đo chuẩn

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)
Giao dịch Tài chính với Python

Ví dụ đo chuẩn

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')

Kết quả đo chuẩn

Giao dịch Tài chính với Python

Ayo berlatih!

Giao dịch Tài chính với Python

Preparing Video For Download...