Strategii de urmărire a trendului

Tranzacționare financiară în Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Două tipuri de strategii de tranzacționare

Urmărirea trendului

Mizează pe continuarea trendului de preț
Folosește indicatori precum medii mobile, ADX etc. pentru construirea semnalelor de tranzacționare

Revenirea la medie

Mizează pe revenirea prețului spre medie
Folosește indicatori precum RSI, Benzile Bollinger etc. pentru construirea semnalelor de tranzacționare

Strategia MA crossover

Trendul este prietenul tău.

Crossover EMA dublu:
- Semnal long: EMA pe termen scurt depășește EMA pe termen lung
- Semnal short: EMA pe termen scurt scade sub EMA pe termen lung

Calcularea indicatorilor

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()

Construirea semnalului

# 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

Reprezentarea grafică a semnalului

# 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'])

Graficul semnalului EMA crossover

Definirea strategiei cu semnal

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

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

Backtestarea strategiei bazate pe semnal

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

Reprezentarea rezultatelor backtestului

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

Rezultatul backtestului MA crossover

Să exersăm!

Tranzacționare financiară în Python