Optimisation de stratégie et repères

Négociation financière en Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Comment choisir les valeurs des paramètres d'entrée?

Question:
- Quelle période de retour SMA convient le mieux pour le signal « Price > SMA »?
Solution : optimisation de la stratégie
- Tester une plage de valeurs de paramètres en rétro‑test et comparer les résultats

Exemple d'optimisation de stratégie

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

Exemple d'optimisation de stratégie

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')

Un graphique du résultat de l'optimisation

Qu'est-ce qu'un repère?

Une norme ou un point de référence pour comparer ou évaluer une stratégie.

Exemple :
- Une stratégie qui utilise des signaux pour négocier activement des actions peut utiliser une stratégie passive d'achat et de conservation comme repère.
- L'indice S&P 500 sert souvent de repère pour les actions.
- Les bons du Trésor américains servent à mesurer le risque et le rendement des obligations.

Exemple d'étalonnage

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)

Exemple d'étalonnage

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')

Résultat de l'étalonnage

Passons à la pratique !

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