Obchodní signály

Finanční obchodování v Pythonu

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Co jsou obchodní signály?

Impulzy k nákupu nebo prodeji aktiv na základě předem definovaných kritérií
Lze sestavit z:
- Jednoho technického indikátoru
- Více technických indikátorů
- Kombinace tržních dat a indikátorů
Běžně využívány v algoritmickém obchodování

Příklad signálu

Signál: Cena > SMA (nákup, když cena překročí SMA)

Graf signálu navrhujícího vstup do obchodu.

Implementace signálů v bt

Získání dat a výpočet indikátorů
Definování strategie založené na signálech
- bt.algos.SelectWhere()
- bt.algos.WeighTarget()
Vytvoření a spuštění zpětného testu
Vyhodnocení výsledku zpětného testu

Sestavení signálu

# Get price data by the stock ticker
price_data = bt.get('aapl', start='2019-11-1', end='2020-12-1')

# Calculate SMA
sma = price_data.rolling(20).mean()

Alternativně lze indikátor vypočítat pomocí talib:

# Calculate SMA
import talib
sma =  talib.SMA(price_data['Close'], timeperiod=20)

Definování strategie založené na signálech

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

Pro zjednodušení předpokládáme:
- Obchodování jednoho aktiva najednou
- Žádný skluz ani poplatky
  - Skluz: rozdíl mezi očekávanou cenou obchodu a skutečnou cenou provedení
  - Poplatek: provize účtovaná brokerem za provedení obchodu

Zpětné testování strategie založené na signálech

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

Vizualizace výsledku zpětného testu

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

Graf výsledku zpětného testu

Lass uns üben!

Finanční obchodování v Pythonu