Optimalizace strategie a benchmarking

Finanční obchodování v Pythonu

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Jak určit hodnoty vstupních parametrů?

Otázka:
- Jaká délka lookback periodu SMA je vhodnější pro signál „Price > SMA"?
Řešení: optimalizace strategie
- Vyzkoušejte různé hodnoty vstupních parametrů v backtestingu a porovnejte výsledky

Příklad optimalizace strategie

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

Příklad optimalizace strategie

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')

Graf výsledku optimalizace

Co je benchmark?

Standard nebo referenční bod, vůči kterému lze strategii porovnat nebo hodnotit.

Příklad:
- Strategie aktivně obchodující akcie pomocí signálů může jako benchmark využít pasivní strategii buy and hold.
- Index S&P 500 se často používá jako benchmark pro akcie.
- Americké státní dluhopisy slouží k měření rizik a výnosů dluhopisů.

Příklad benchmarkingu

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)

Příklad benchmarkingu

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')

Výsledek benchmarkingu

Pojďme procvičovat!

Finanční obchodování v Pythonu