रणनीति ऑप्टिमाइज़ेशन और बेंचमार्किंग

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

Chelsea Yang

Data Science Instructor

इनपुट पैरामीटर के मान कैसे तय करें?

प्रश्न:
- सिग्नल "Price > SMA" में कौन-सा SMA लुकबैक पीरियड बेहतर है?
समाधान: रणनीति ऑप्टिमाइज़ेशन
- बैकटेस्टिंग में इनपुट पैरामीटर के कई मान आज़माएँ और परिणामों की तुलना करें

रणनीति ऑप्टिमाइज़ेशन उदाहरण

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

रणनीति ऑप्टिमाइज़ेशन उदाहरण

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')

ऑप्टिमाइज़ेशन परिणाम का प्लॉट

बेंचमार्क क्या है?

एक मानक या संदर्भ बिंदु जिसके मुकाबले किसी रणनीति की तुलना या मूल्यांकन किया जा सके.

उदाहरण:
- जो रणनीति सिग्नल से सक्रिय रूप से स्टॉक्स ट्रेड करती है, वह पैसिव buy and hold रणनीति को बेंचमार्क बना सकती है.
- S&P 500 इंडेक्स अक्सर इक्विटीज़ के लिए बेंचमार्क होता है.
- U.S. Treasuries बॉन्ड के जोखिम और रिटर्न मापने के लिए उपयोग होते हैं.

बेंचमार्किंग उदाहरण

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)

बेंचमार्किंग उदाहरण

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')

बेंचमार्किंग परिणाम

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