Финансовый трейдинг с bt

Финансовый трейдинг на Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Пакет bt

Гибкий фреймворк для создания и бэктестирования торговых стратегий

Стратегия: метод покупки и продажи финансовых активов на основе заранее определённых правил
Бэктестирование стратегии: оценка эффективности стратегии путём её проверки на исторических данных

import bt

Процесс работы с bt

Шаг 1: получить исторические данные о ценах
Шаг 2: определить стратегию
Шаг 3: провести бэктест стратегии на данных
Шаг 4: оценить результат

Получение данных

# Download historical prices
bt_data = bt.get('goog, amzn, tsla', 
                 start='2020-6-1', end='2020-12-1')

print(bt_data.head())

                   goog         amzn        tsla
Date                                            
2020-06-01  1431.819946  2471.040039  179.619995
2020-06-02  1439.219971  2472.409912  176.311996
2020-06-03  1436.380005  2478.399902  176.591995
2020-06-04  1412.180054  2460.600098  172.876007
2020-06-05  1438.390015  2483.000000  177.132004

Определение стратегии

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

                          [bt.algos.RunWeekly(), # Run weekly

                           bt.algos.SelectAll(), # Use all data

                           bt.algos.WeighEqually(), # Maintain equal weights

                           bt.algos.Rebalance()]) # Rebalance

Бэктест

# Create a backtest
bt_test = bt.Backtest(bt_strategy, bt_data)


# Run the backtest
bt_res = bt.run(bt_test)

Оценка результата

# Plot the result
bt_res.plot(title="Backtest result")

График результата бэктеста

# Get trade details
bt_res.get_transactions()

Список транзакций

Давайте потренируемся!

Финансовый трейдинг на Python