Стратегии следования за трендом

Финансовый трейдинг на Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Два типа торговых стратегий

Следование за трендом

Ставка на продолжение ценового тренда в том же направлении
Используются трендовые индикаторы: скользящие средние, ADX и др.

Возврат к среднему

Ставка на то, что цена вернётся к среднему значению
Используются индикаторы RSI, полосы Боллинджера и др.

Стратегия пересечения скользящих средних

Тренд — ваш друг.

Пересечение двух EMA:
- Сигнал на покупку: краткосрочная EMA пересекает долгосрочную снизу вверх
- Сигнал на продажу: краткосрочная EMA пересекает долгосрочную сверху вниз

Вычисление индикаторов

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()

Формирование сигнала

# 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

Визуализация сигнала

# 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'])

График сигнала пересечения EMA

Определение стратегии на основе сигнала

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

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

Бэктестирование сигнальной стратегии

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

Визуализация результатов бэктеста

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

Результат бэктеста стратегии пересечения скользящих средних

Давайте потренируемся!

Финансовый трейдинг на Python