Оптимизация стратегий и бенчмаркинг

Финансовый трейдинг на Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Как выбрать значения входных параметров?

Вопрос:
- Какой период для SMA лучше использовать в сигнале «Price > SMA»?
Решение: оптимизация стратегии
- Протестируйте диапазон значений входных параметров в бэктестинге и сравните результаты

Пример оптимизации стратегии

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

Пример оптимизации стратегии

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')

График результатов оптимизации

Что такое бенчмарк?

Стандарт или точка отсчёта, с которыми сравнивается и оценивается стратегия.

Примеры:
- Стратегия активной торговли акциями на основе сигналов может использовать пассивную стратегию «купи и держи» в качестве бенчмарка.
- Индекс S&P 500 часто используется как бенчмарк для акций.
- Казначейские облигации США применяются для оценки рисков и доходности по облигациям.

Пример бенчмаркинга

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)

Пример бенчмаркинга

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')

Результат бенчмаркинга

Давайте потренируемся!

Финансовый трейдинг на Python