Concevoir et rétrotester une stratégie de suivi de tendance

Précédemment, vous avez construit un signal à partir de deux indicateurs EMA. Lorsque l'EMA de plus courte durée est supérieure à l'EMA de plus longue durée, le signal vaut 1 pour entrer en position acheteuse sur le marché. À l'inverse, lorsque l'EMA de plus courte durée est inférieure à l'EMA de plus longue durée, le signal vaut -1 pour entrer en position vendeuse. Vous allez maintenant mettre en œuvre une stratégie de suivi de tendance avec votre signal et effectuer un rétrotest sur l'action Google.

Les données historiques du cours de l'action Google ont été préchargées dans price_data. Le paquet bt a été importé pour vous. De plus, signal provenant de l'exercice précédent est disponible.

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Négociation financière en Python

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('EMA_crossover', 
                          [____,
                           bt.algos.Rebalance()])

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Négociation financière en Python

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Qu'est-ce que la négociation financière, pourquoi négocie-t-on et quelle est la différence entre la négociation technique et l'investissement axé sur la valeur? Ce chapitre répond à toutes ces questions et plus encore. Vous apprendrez aussi des outils pratiques pour explorer des données de négociation, créer des graphiques et voir comment implanter et soumettre à un contrôle rétrospectif une stratégie simple en Python.

Exercise 1: Qu'est-ce que le négociant financier ?Exercise 2: La notion de trading Exercise 3: Tracer un graphique linéaire de série chronologique Exercise 4: Tracer un graphique en chandeliers Exercise 5: Familiarisez-vous avec vos données de négociation Exercise 6: Rééchantillonner les données Exercise 7: Tracer un histogramme des rendements Exercise 8: Calculer et tracer des SMA Exercise 9: Négociation financière avec bt Exercise 10: Le processus bt Exercise 11: Définir et rétrotester une stratégie simple

Plongeons dans l'univers des indicateurs techniques — un outil utile pour construire des signaux de négociation et élaborer des stratégies. Vous vous familiariserez avec trois grands groupes d'indicateurs, notamment les moyennes mobiles, l'ADX, le RSI et les bandes de Bollinger. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure de calculer, de tracer et de comprendre les implications des indicateurs en Python.

Exercise 1: Moyennes mobiles : indicateurs de tendance Exercise 2: Calculer et tracer deux EMA Exercise 3: SMA vs EMA Exercise 4: Indicateur de force : ADX Exercise 5: Comprendre l'ADX Exercise 6: Calculer l'ADX Exercise 7: Visualiser l'ADX Exercise 8: Indicateur de momentum : RSI Exercise 9: Comprendre le RSI Exercise 10: Calculer le RSI Exercise 11: Visualiser le RSI Exercise 12: Indicateur de volatilité : bandes de Bollinger Exercise 13: Comprendre les bandes de Bollinger Exercise 14: Mettre en œuvre les bandes de Bollinger

Vous êtes maintenant prêt à construire des signaux et à les utiliser pour créer des stratégies de négociation. Vous ferez connaissance avec les deux principaux styles de stratégies : suivi de tendance et retour à la moyenne. En travaillant avec des données boursières réelles, vous acquerrez une expérience pratique de l'implantation et du contrôle rétrospectif de ces stratégies et vous vous familiariserez davantage avec l'optimisation de stratégie et l'étalonnage.

Exercise 1: Signaux de négociation Exercise 2: Comprendre les signaux de négociation Exercise 3: Créer une stratégie de signaux basée sur la SMA Exercise 4: Créer une stratégie de signaux basée sur l'EMA Exercise 5: Stratégies de suivi de tendance Exercise 6: Construire un signal de croisement d'EMA Exercise 7: Concevoir et rétrotester une stratégie de suivi de tendance

Exercice en cours

Exercise 8: Stratégie de retour à la moyenne Exercise 9: Faites correspondre les signaux aux stratégies Exercise 10: Construire un signal basé sur le RSI Exercise 11: Créer et rétrotester une stratégie de retour à la moyenne Exercise 12: Optimisation de stratégie et étalonnage Exercise 13: Procéder à une optimisation de stratégie Exercise 14: Effectuer une comparaison de stratégies (benchmarking)

Comment se comporte votre stratégie de négociation? Il est temps d'examiner en détail les statistiques issues du contrôle rétrospectif. Vous apprendrez des mesures de performance utiles, comme les rendements, les creux (drawdowns), le ratio de Calmar, le ratio de Sharpe et le ratio de Sortino. Vous lierez ensuite le tout en apprenant comment obtenir ces ratios à partir des résultats du contrôle rétrospectif et évaluer la performance de la stratégie en fonction du risque.

Exercise 1: Analyse du rendement de la stratégie Exercise 2: Passer en revue les rendements d'un test de performance (backtest)Exercise 3: Tracer des histogrammes des rendements d'un test rétroactif Exercise 4: Comparer les rendements de plusieurs stratégies Exercise 5: Recul maximal Exercise 6: Analyser la performance avec les creux (drawdowns)Exercise 7: Calculer et examiner le ratio de Calmar Exercise 8: Ratio de Sharpe et ratio de Sortino Exercise 9: Évaluer la performance de la stratégie avec le ratio de Sharpe Exercise 10: Évaluer la performance de la stratégie avec le ratio de Sortino Exercise 11: Félicitations !