bt के साथ वित्तीय ट्रेडिंग

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

Chelsea Yang

Data Science Instructor

bt पैकेज

ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी को परिभाषित और बैकटेस्ट करने का लचीला फ्रेमवर्क

Strategy: पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर वित्तीय एसेट्स की खरीद-बिक्री की विधि
Strategy backtesting: ऐतिहासिक डेटा पर टेस्ट करके किसी स्ट्रैटेजी की प्रभावशीलता आँकने का तरीका

import bt

bt प्रक्रिया

Step 1: ऐतिहासिक प्राइस डेटा लीजिए
Step 2: स्ट्रैटेजी परिभाषित कीजिए
Step 3: डेटा के साथ स्ट्रैटेजी बैकटेस्ट कीजिए
Step 4: परिणाम का मूल्यांकन कीजिए

डेटा प्राप्त करें

# 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

स्ट्रैटेजी परिभाषित करें

# 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

बैकटेस्ट

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


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

परिणाम का मूल्यांकन करें

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

बैकटेस्ट परिणाम का प्लॉट

# Get trade details
bt_res.get_transactions()

ट्रांजैक्शंस की सूची दिखाएँ

अभ्यास करते हैं!

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