Optimizarea și benchmarkingul strategiei

Tranzacționare financiară în Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Cum se aleg valorile parametrilor de intrare?

Întrebare:
- Care perioadă de referință SMA este mai potrivită pentru semnalul „Preț > SMA"?
Soluție: optimizarea strategiei
- Testați un interval de valori ale parametrilor și comparați rezultatele

Exemplu de optimizare a strategiei

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

Exemplu de optimizare a strategiei

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')

Graficul rezultatului optimizării

Ce este un benchmark?

Un standard sau punct de referință față de care o strategie poate fi comparată sau evaluată.

Exemplu:
- O strategie activă de tranzacționare poate folosi drept benchmark o strategie pasivă de tip buy and hold.
- Indicele S&P 500 este adesea utilizat ca benchmark pentru acțiuni.
- Titlurile de trezorerie americane sunt folosite pentru măsurarea riscurilor și randamentelor obligațiunilor.

Exemplu de benchmarking

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)

Exemplu de benchmarking

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')

Rezultatul benchmarkingului

Să exersăm!

Tranzacționare financiară în Python