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Construire et backtester une stratégie de suivi de tendance

Précédemment, vous avez construit un signal à partir de deux indicateurs EMA. Lorsque l’EMA de court terme est supérieure à l’EMA de long terme, le signal vaut 1 pour entrer en position acheteuse. À l’inverse, lorsque l’EMA de court terme est inférieure à l’EMA de long terme, le signal vaut -1 pour entrer en position vendeuse. Vous allez maintenant implémenter une stratégie de suivi de tendance à l’aide de votre signal et effectuer un backtest sur l’action Google.

Les données historiques de prix de l’action Google ont été préchargées dans price_data. Le package bt a été importé pour vous. De plus, signal issu de l’exercice précédent est disponible.

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

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Define the strategy
bt_strategy = bt.Strategy('EMA_crossover', 
                          [____,
                           bt.algos.Rebalance()])
Modifier et exécuter le code