Strategie sledování trendu

Finanční obchodování v Pythonu

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Dva typy obchodních strategií

Sledování trendu

Sází na pokračování cenového trendu ve stejném směru
K tvorbě obchodních signálů využívá indikátory trendu, jako jsou klouzavé průměry, ADX apod.

Návrat k průměru

Sází na tendenci ceny vracet se zpět k průměru
K tvorbě obchodních signálů využívá indikátory jako RSI, Bollingerova pásma apod.

Strategie křížení MA

Trend je váš přítel.

Křížení dvou EMA:
- Dlouhý signál: krátkodobá EMA překříží dlouhodobou EMA zdola
- Krátký signál: krátkodobá EMA překříží dlouhodobou EMA shora

Výpočet indikátorů

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

Sestavení signálu

# Create the signal DataFrame
signal = EMA_long.copy()
signal[EMA_long.isnull()] = 0


# Construct the signal
signal[EMA_short > EMA_long] = 1

signal[EMA_short < EMA_long] = -1

Vizualizace signálu

# Plot the signal, price and MAs
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'])

Graf signálu EMA crossover

Definování strategie se signálem

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('EMA_crossover',

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

Backtesting strategie na základě signálu

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

Vizualizace výsledků backtestu

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

Výsledek backtestu MA crossover

Lass uns üben!

Finanční obchodování v Pythonu