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Effectuer une mise en référence (benchmarking) de stratégie

Vous vous demandez : plutôt que de consacrer de l’énergie au trading actif d’une action, et si vous vous contentiez de l’acheter et de la conserver pendant un certain temps ? Votre stratégie de trading actif génère-t-elle de meilleurs profits qu’une stratégie passive d’achat et de conservation (buy-and-hold) ? Pour répondre à cette question, vous allez effectuer un test de mise en référence (benchmarking).

Le package bt a été importé pour vous. Par ailleurs, les données historiques de prix de l’action Tesla ont été préchargées dans price_data.

De plus, les trois backtests de stratégie sma10, sma30, sma50 de l’exercice précédent ont été préchargés et peuvent être utilisés directement.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Trading financier en Python</cours>
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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

def buy_and_hold(price_data, name):
    # Define the benchmark strategy
    bt_strategy = bt.Strategy(name, 
                              [____,
                               bt.algos.SelectAll(),
                               bt.algos.WeighEqually(),
                               bt.algos.Rebalance()])
    # Return the backtest
    return ____(bt_strategy, price_data)
Modifier et exécuter le code