Strategia de revenire la medie

Tranzacționare financiară în Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Strategie de revenire la medie bazată pe RSI

Cumpărați frica și vindeți lăcomia

Strategie de revenire la medie bazată pe RSI:
- Semnal scurt: RSI > 70
  - Sugerează că activul este probabil supraevaluat și prețul poate reveni în curând
- Semnal lung: RSI < 30
  - Sugerează că activul este probabil subevaluat și prețul poate crește în curând

Calcularea indicatorului

import talib
# Calculate the RSI
stock_rsi = talib.RSI(price_data['Close']).to_frame()

Construirea semnalului

# Create the same DataFrame structure as RSI
signal = stock_rsi.copy()
signal[stock_rsi.isnull()] = 0


# Construct the signal
signal[stock_rsi < 30] = 1

signal[stock_rsi > 70] = -1

signal[(stock_rsi <= 70) & (stock_rsi >= 30)] = 0

Vizualizarea semnalului

# Plot the RSI
stock_rsi.plot()
plt.title('RSI')

Grafic RSI

# Merge data into one DataFrame
combined_df = bt.merge(signal, stock_data)
combined_df.columns = ['Signal', 'Price']
# Plot the signal with price

combined_df.plot(secondary_y = ['Signal'])

Grafic semnal bazat pe RSI

Definirea strategiei cu semnalul

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('RSI_MeanReversion', 
                          [bt.algos.WeighTarget(signal),
                           bt.algos.Rebalance()])

Testarea retrospectivă a strategiei bazate pe semnal

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

Vizualizarea rezultatului testării retrospective

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

Rezultatul testării retrospective RSI mean-reversion

Să exersăm!

Tranzacționare financiară în Python