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Estratégias de negociação Momentum quanto
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Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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Estratégias de negociação Momentum quanto
Perto de um ganho de 100% em um modelo de negociação de impulso simples AAPL de 2 anos. Comprando quando o benchmark se move para cima .5%, e vendendo quando o benchmark desce .5%
Obrigado pela participação.
Parece que o seu "desencadeamento na mudança de .5%, não 5%, FYI.
Você experimentou com outros estoques do que a Apple?
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Obrigado Dan por pegar isso.
Eu já testei alguns outros; WFC, MPC, URS. embora nenhum tenha encontrado a consistência linear quase que o teste de backplay deste modelo na AAPL tem.
Existe alguma evidência difícil (por exemplo, estudos acadêmicos ou industriais rigorosos) que as estratégias de impulso funcionam? Parece que o retorno de um estoque de alto vôo pode ser aumentado, mas não há um viés de frente para a frente acontecendo aqui? Antes que o backtest fosse escrito, era sabido que a Apple teria tendências para cima, certo?
Provavelmente não existe Grant, mas simplesmente acontece. Estou preparado para acreditar que importa as qualidades de nenhuma memória além do presente, o que eu tente relacioná-lo com o participante respondendo ao nível de preços imediato e, a partir daí, as tendências e o impulso crescem. Não é assim que o comércio de impulso fácil diminui muito, mas eu acredito na perspectiva positiva da abordagem ... Apenas acredite, o que não importa nem ha.
O estoque da Apple deu um retorno de 36,69% durante o período de tempo discutido. Penso que é por isso que a estratégia de impulso deu um retorno de 100%. Eu fiz o mesmo teste com algumas outras ações. Ele não fez # 39 Bem, bem.
Eu fiz um backtest para a Apple para o período de tempo entre agosto e janeiro usando vwap de 3 dias. Eu encontrei esses resultados. Ele deu um retorno de 1,07% em comparação com o retorno do benchmark s de 8,24%, enquanto o estoque de maçã & # 39; O retorno de S é -22,61%.
Claramente, essa estratégia não venceu o benchmark porque o retorno do estoque não o atingiu.
Posso induzir que esta estratégia pode dar retornos melhores quando comparada ao estoque, mas pode superar a referência apenas quando o estoque supera.
Eu vou fazer algo com a minha conclusão!
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Estratégias quantias implementadas pela comunidade de Quantopian.
Na semana passada eu dei um discurso de reunião de finanças no Hacker Dojo em Mountain View, CA. O formato foi inspirado por alguma análise que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a esta pergunta, classifiquei todos os posts do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, em segundo lugar no número de visualizações e em terceiro lugar no número de vezes clonado. Eu projetei essas pontuações e reorganizei a lista para chegar às 25 melhores postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Não fiz nenhuma correção pela data da publicação original, portanto, a quantidade de tempo que o segmento está vivo não foi normalizada).
A partir desta lista, trabalhei para trás e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão média, Momentum, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora esta lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletivamente exaustiva", ela abrange uma grande fração das estratégias intradias de freqüência mais baixa e fornece uma boa visão geral sobre como os quentes focados na equidade pensam em prever os preços do mercado. Voltei para a minha lista de Top 25 e categorizei cada algo em um desses cinco baldes e, em seguida, criei esse gráfico de torta com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.
Há uma série de conclusões interessantes a serem extraídas dessa visão geral inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível disso é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente lideradas por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso ao preço mínimo de equidade e à acessibilidade da lógica do impulso e reversão média . Na verdade, não havia estratégias baseadas em valores que entraram no Top 25 - o que, na minha opinião, representa um espaço de oportunidade chave no momento.
Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais convincente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Ao juntar-se à equipe da quespian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os 25 melhores algos foram clonados em 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é ... bem, é muito legal.
Abaixo, você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:
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Tipos comuns de algoritmos de negociação.
Esta é uma breve visão geral dos tipos comuns de algoritmos de finanças quantitativas que são negociados hoje. Claro, isso é apenas uma visão geral, e não abrangente! Deixe-me saber se você acha que existem outros tipos de algo que eu deveria abranger.
Inversores de reversão média assumem que o preço das ações ao longo do tempo retornará ao seu preço médio de longa data. Eles usam a análise do preço das ações para determinar os limites de negociação da significância estatística. Se o estoque estiver negociando significativamente acima da média móvel, eles serão curtos. Por outro lado, se o estoque tende significativamente abaixo da média móvel, eles vão comprá-lo. Veja o exemplo de estratégia Avaliação - Compras de pechincha.
Os investidores criam estratégias que dependem da época do ano. Está bem documentado que os mercados tendem a ter melhores retornos no final do ano e durante os meses de verão, enquanto setembro geralmente é um mês com retornos mais baixos. Para evitar perda de capital, alguns investidores optam por vender suas posições com perdas no final de dezembro para beneficiar da indenização fiscal. Em janeiro, os investidores retornam em triunfo e compram estoques de pequena e menor valor, elevando seus preços. Os preços das ações também se diferenciam em torno de feriados e períodos de fechamento do trimestre. Uma estratégia simples é comprar e manter ações (SPY) de outubro a abril e depois girar para comprar e manter títulos (BSV) de maio a setembro. Veja o exemplo da Estratégia Sentimento - Compre o boato, venda as novidades.
O comércio de Análise Sentimental deriva da psicologia da multidão, onde os investidores ficam atualizados nas notícias recentes e as ações de compra prevêem a reação da multidão. Eles tentam capturar mudanças de preços de curto prazo e colher os benefícios rápidos. Os investidores podem monitorar fontes, incluindo tendências de pesquisa do Google, meios de comunicação, blogs / fóruns e postagens do Twitter. Veja a estratégia de exemplo Fundamental Investing.
Esta é uma forma de avaliar o verdadeiro valor intrínseco de um estoque, examinando fatores de macro-nível, como indicadores econômicos, comparações de indústria e setor, e análise de demonstrações financeiras da empresa. Os cálculos derivados de dados reais tentam modelar o valor verdadeiro do estoque, que é comparado ao preço de mercado da ação - direcionando a decisão de comprar ou vender. Exemplo de pontos de dados para análise fundamental incluem receitas das empresas, ganhos, crescimento futuro, retorno sobre o patrimônio líquido e margens de lucro. Investimento Técnico.
Este método examina a atividade do mercado passado para mudanças no preço e volume do estoque, acreditando que o desempenho histórico é indicativo de resultados futuros. Os investidores usam gráficos, estatísticas e outras ferramentas para descobrir padrões nos dados para prever futuros movimentos de preços. Esse estilo de investimento não analisa o valor intrísico do estoque, mas sim o movimento futuro da segurança. Para adicionar análise técnica ao seu código de Quantopian, veja a biblioteca de código aberto ta-lib.
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QuantStart.
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Por Michael Halls-Moore em 21 de janeiro de 2017.
No artigo anterior sobre Ambientes de Análise de Análise de Pesquisa Em Python Com Pandas, criamos um ambiente de backtesting baseado em pesquisa orientado a objetos e testávamos isso em uma estratégia de previsão aleatória. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, ou seja, o Crossover de média móvel na AAPL.
Estratégia de Crossover Média em Movimento.
A técnica de Crossover de média móvel é uma estratégia de impulso simplista extremamente conhecida. Muitas vezes, é considerado o exemplo do "Olá Mundo" para negociação quantitativa.
A estratégia descrita aqui é longa apenas. São criados dois filtros de média móvel simples separados, com diferentes períodos de lookback, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o recurso ocorrem quando a média móvel de lookback mais curta excede a média móvel de lookback mais longa. Se a média mais longa exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série temporal entra em um período de forte tendência e, em seguida, inverte lentamente a tendência.
Para este exemplo, escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série temporal, com um curto lookback de 100 dias e um longo lookback de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica de tirolesa. Assim, se quisermos implementar o nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele coincida com os resultados na linha aérea, como um meio básico de validação.
Implementação.
Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui, que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para esta implementação particular usei as seguintes bibliotecas:
A implementação do ma_cross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários:
Como no tutorial anterior, vamos sub-classificar a classe base abstrata da Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy, que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis da AAPL se cruzam.
O objeto requer um short_window e um long_window sobre o qual operar. Os valores foram configurados para padrões de 100 dias e 400 dias, respectivamente, que são os mesmos parâmetros utilizados no exemplo principal de tirolesa.
As médias móveis são criadas usando a função pandas rolling_mean nas barras ['Fechar'] preço de fechamento do estoque da AAPL. Uma vez que as médias móveis individuais foram construídas, a série do sinal é gerada definindo a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior do que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir disso, as ordens de posições podem ser geradas para representar sinais comerciais.
O MarketOnClosePortfolio é subclassado do Portfolio, que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que os negócios são agora realizados em uma base Close-to-Close, em vez de Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Eu deixei o código em completo e mantenho esse tutorial autônomo:
Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função __main__ será chamada para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será examinado através de um gráfico da curva de equidade.
O objeto DataReader de pandas transfere os preços de ações da AAPL da OHLCV para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais de longo tempo. Posteriormente, o portfólio é gerado com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de patrimônio.
O passo final é usar matplotlib para plotar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços da AAPL, superado com as médias móveis e os sinais de compra / venda, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de compra / venda. O código de plotagem é tomado (e modificado) do exemplo de implementação de tirolesa.
A saída gráfica do código é a seguinte. Utilizei o comando IPython% paste para colocar isso diretamente no console IPython, enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneça em exibição. Os roseticks cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os bastões negros representam a venda de volta:
AAPL Moving Average Crossover Performance de 1990-01-01 a 2002-01-01.
Como pode ser visto, a estratégia perde dinheiro ao longo do período, com cinco comércios de ida e volta. Isso não é surpreendente, dado o comportamento da AAPL durante o período, que estava em uma ligeira tendência descendente, seguido de um aumento significativo em 1998. O período de lookback dos sinais da média móvel é bastante grande e isso impactou o lucro do comércio final , o que de outra forma pode ter tornado a estratégia rentável.
Em artigos subsequentes, criaremos um meio mais sofisticado de análise de desempenho, além de descrever como otimizar os períodos de lookback dos sinais de média móvel individual.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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O estoque da Apple deu um retorno de 36,69% durante o período de tempo discutido. Penso que é por isso que a estratégia de impulso deu um retorno de 100%. Eu fiz o mesmo teste com algumas outras ações. Ele não fez # 39 Bem, bem.
Eu fiz um backtest para a Apple para o período de tempo entre agosto e janeiro usando vwap de 3 dias. Eu encontrei esses resultados. Ele deu um retorno de 1,07% em comparação com o retorno do benchmark s de 8,24%, enquanto o estoque de maçã & # 39; O retorno de S é -22,61%.
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Estratégias quantias implementadas pela comunidade de Quantopian.
Na semana passada eu dei um discurso de reunião de finanças no Hacker Dojo em Mountain View, CA. O formato foi inspirado por alguma análise que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a esta pergunta, classifiquei todos os posts do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, em segundo lugar no número de visualizações e em terceiro lugar no número de vezes clonado. Eu projetei essas pontuações e reorganizei a lista para chegar às 25 melhores postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Não fiz nenhuma correção pela data da publicação original, portanto, a quantidade de tempo que o segmento está vivo não foi normalizada).
A partir desta lista, trabalhei para trás e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão média, Momentum, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora esta lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletivamente exaustiva", ela abrange uma grande fração das estratégias intradias de freqüência mais baixa e fornece uma boa visão geral sobre como os quentes focados na equidade pensam em prever os preços do mercado. Voltei para a minha lista de Top 25 e categorizei cada algo em um desses cinco baldes e, em seguida, criei esse gráfico de torta com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.
Há uma série de conclusões interessantes a serem extraídas dessa visão geral inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível disso é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente lideradas por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso ao preço mínimo de equidade e à acessibilidade da lógica do impulso e reversão média . Na verdade, não havia estratégias baseadas em valores que entraram no Top 25 - o que, na minha opinião, representa um espaço de oportunidade chave no momento.
Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais convincente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Ao juntar-se à equipe da quespian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os 25 melhores algos foram clonados em 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é ... bem, é muito legal.
Abaixo, você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:
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Tipos comuns de algoritmos de negociação.
Esta é uma breve visão geral dos tipos comuns de algoritmos de finanças quantitativas que são negociados hoje. Claro, isso é apenas uma visão geral, e não abrangente! Deixe-me saber se você acha que existem outros tipos de algo que eu deveria abranger.
Inversores de reversão média assumem que o preço das ações ao longo do tempo retornará ao seu preço médio de longa data. Eles usam a análise do preço das ações para determinar os limites de negociação da significância estatística. Se o estoque estiver negociando significativamente acima da média móvel, eles serão curtos. Por outro lado, se o estoque tende significativamente abaixo da média móvel, eles vão comprá-lo. Veja o exemplo de estratégia Avaliação - Compras de pechincha.
Os investidores criam estratégias que dependem da época do ano. Está bem documentado que os mercados tendem a ter melhores retornos no final do ano e durante os meses de verão, enquanto setembro geralmente é um mês com retornos mais baixos. Para evitar perda de capital, alguns investidores optam por vender suas posições com perdas no final de dezembro para beneficiar da indenização fiscal. Em janeiro, os investidores retornam em triunfo e compram estoques de pequena e menor valor, elevando seus preços. Os preços das ações também se diferenciam em torno de feriados e períodos de fechamento do trimestre. Uma estratégia simples é comprar e manter ações (SPY) de outubro a abril e depois girar para comprar e manter títulos (BSV) de maio a setembro. Veja o exemplo da Estratégia Sentimento - Compre o boato, venda as novidades.
O comércio de Análise Sentimental deriva da psicologia da multidão, onde os investidores ficam atualizados nas notícias recentes e as ações de compra prevêem a reação da multidão. Eles tentam capturar mudanças de preços de curto prazo e colher os benefícios rápidos. Os investidores podem monitorar fontes, incluindo tendências de pesquisa do Google, meios de comunicação, blogs / fóruns e postagens do Twitter. Veja a estratégia de exemplo Fundamental Investing.
Esta é uma forma de avaliar o verdadeiro valor intrínseco de um estoque, examinando fatores de macro-nível, como indicadores econômicos, comparações de indústria e setor, e análise de demonstrações financeiras da empresa. Os cálculos derivados de dados reais tentam modelar o valor verdadeiro do estoque, que é comparado ao preço de mercado da ação - direcionando a decisão de comprar ou vender. Exemplo de pontos de dados para análise fundamental incluem receitas das empresas, ganhos, crescimento futuro, retorno sobre o patrimônio líquido e margens de lucro. Investimento Técnico.
Este método examina a atividade do mercado passado para mudanças no preço e volume do estoque, acreditando que o desempenho histórico é indicativo de resultados futuros. Os investidores usam gráficos, estatísticas e outras ferramentas para descobrir padrões nos dados para prever futuros movimentos de preços. Esse estilo de investimento não analisa o valor intrísico do estoque, mas sim o movimento futuro da segurança. Para adicionar análise técnica ao seu código de Quantopian, veja a biblioteca de código aberto ta-lib.
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Por Michael Halls-Moore em 21 de janeiro de 2017.
No artigo anterior sobre Ambientes de Análise de Análise de Pesquisa Em Python Com Pandas, criamos um ambiente de backtesting baseado em pesquisa orientado a objetos e testávamos isso em uma estratégia de previsão aleatória. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, ou seja, o Crossover de média móvel na AAPL.
Estratégia de Crossover Média em Movimento.
A técnica de Crossover de média móvel é uma estratégia de impulso simplista extremamente conhecida. Muitas vezes, é considerado o exemplo do "Olá Mundo" para negociação quantitativa.
A estratégia descrita aqui é longa apenas. São criados dois filtros de média móvel simples separados, com diferentes períodos de lookback, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o recurso ocorrem quando a média móvel de lookback mais curta excede a média móvel de lookback mais longa. Se a média mais longa exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série temporal entra em um período de forte tendência e, em seguida, inverte lentamente a tendência.
Para este exemplo, escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série temporal, com um curto lookback de 100 dias e um longo lookback de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica de tirolesa. Assim, se quisermos implementar o nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele coincida com os resultados na linha aérea, como um meio básico de validação.
Implementação.
Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui, que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para esta implementação particular usei as seguintes bibliotecas:
A implementação do ma_cross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários:
Como no tutorial anterior, vamos sub-classificar a classe base abstrata da Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy, que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis da AAPL se cruzam.
O objeto requer um short_window e um long_window sobre o qual operar. Os valores foram configurados para padrões de 100 dias e 400 dias, respectivamente, que são os mesmos parâmetros utilizados no exemplo principal de tirolesa.
As médias móveis são criadas usando a função pandas rolling_mean nas barras ['Fechar'] preço de fechamento do estoque da AAPL. Uma vez que as médias móveis individuais foram construídas, a série do sinal é gerada definindo a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior do que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir disso, as ordens de posições podem ser geradas para representar sinais comerciais.
O MarketOnClosePortfolio é subclassado do Portfolio, que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que os negócios são agora realizados em uma base Close-to-Close, em vez de Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Eu deixei o código em completo e mantenho esse tutorial autônomo:
Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função __main__ será chamada para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será examinado através de um gráfico da curva de equidade.
O objeto DataReader de pandas transfere os preços de ações da AAPL da OHLCV para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais de longo tempo. Posteriormente, o portfólio é gerado com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de patrimônio.
O passo final é usar matplotlib para plotar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços da AAPL, superado com as médias móveis e os sinais de compra / venda, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de compra / venda. O código de plotagem é tomado (e modificado) do exemplo de implementação de tirolesa.
A saída gráfica do código é a seguinte. Utilizei o comando IPython% paste para colocar isso diretamente no console IPython, enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneça em exibição. Os roseticks cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os bastões negros representam a venda de volta:
AAPL Moving Average Crossover Performance de 1990-01-01 a 2002-01-01.
Como pode ser visto, a estratégia perde dinheiro ao longo do período, com cinco comércios de ida e volta. Isso não é surpreendente, dado o comportamento da AAPL durante o período, que estava em uma ligeira tendência descendente, seguido de um aumento significativo em 1998. O período de lookback dos sinais da média móvel é bastante grande e isso impactou o lucro do comércio final , o que de outra forma pode ter tornado a estratégia rentável.
Em artigos subsequentes, criaremos um meio mais sofisticado de análise de desempenho, além de descrever como otimizar os períodos de lookback dos sinais de média móvel individual.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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