Оптимізація стратегії та бенчмаркінг

Фінансовий трейдинг у Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Як обрати значення вхідних параметрів?

Питання:
- Який період SMA кращий для сигналу «Price > SMA»?
Рішення: оптимізація стратегії
- Переберіть діапазон значень вхідних параметрів у бектесті й порівняйте результати

Приклад оптимізації стратегії

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

Приклад оптимізації стратегії

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')

Графік результатів оптимізації

Що таке бенчмарк?

Стандарт або точка відліку, з якою можна порівнювати чи оцінювати стратегію.

Приклад:
- Стратегія, що активно торгує за сигналами, може взяти пасивну «купити й тримати» як бенчмарк.
- Індекс S&P 500 часто використовують як бенчмарк для акцій.
- Казначейські облігації США застосовують для вимірювання ризиків і дохідності облігацій.

Приклад бенчмаркінгу

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)

Приклад бенчмаркінгу

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 бенчмаркінгу

Давайте потренуємось!

Фінансовий трейдинг у Python