Profit factor

L’une des statistiques les plus importantes pour toute stratégie de trading systématique est le profit factor. Le profit factor indique combien de dollars vous gagnez pour chaque dollar perdu. Un profit factor supérieur à 1 signifie que votre stratégie est rentable. En dessous de 1, mieux vaut revoir votre copie.

Dans cet exercice, vous allez analyser le profit factor de votre stratégie en créant un objet tstats qui affiche les statistiques de transaction de votre système. En général, ces statistiques sont générées avec la fonction tradeStats().

Cet exercice fait partie du cours

Trading financier en R

Afficher le cours

Instructions

Utilisez tradeStats() pour créer un objet contenant les statistiques de transaction de votre portefeuille. Enregistrez-le sous le nom tstats.
Utilisez l’objet tstats avec $ et Profit.Factor pour afficher le profit factor pour SPY. Votre stratégie est-elle rentable ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Get the tradeStats for your portfolio
tstats <- tradeStats(Portfolios = ___)

# Print the profit factor
___

Modifier et exécuter le code

Cet exercice fait partie du cours

Trading financier en R

IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

Commencer le cours gratuitement

Dans ce chapitre, vous verrez la définition du trading, différentes approches du trading et les pièges à éviter. Il aborde le trading de momentum et d’oscillation, ainsi que des expressions pour identifier ces approches. Vous apprendrez ce qu’est le surapprentissage et comment l’éviter, comment obtenir et tracer des données financières, et comment utiliser un indicateur bien connu en trading.

Exercise 1: Pourquoi les gens tradent-ils ?Exercise 2: Identifier les types de philosophies de trading - I Exercise 3: Identifier les types de philosophies de trading - II Exercise 4: Identifier les types de philosophies de trading - III Exercise 5: Pièges des différents systèmes de trading Exercise 6: Comment éviter le surapprentissage Exercise 7: Récupérer des données financières Exercise 8: Tracer des données financières Exercise 9: Ajouter des indicateurs aux données financières Exercise 10: Ajouter une moyenne mobile à des données financières

Avant de construire une stratégie, le package quantstrat nécessite d’initialiser certains paramètres. Dans ce chapitre, vous apprendrez comment procéder. Vous parcourrez une série de fonctions pour définir le fuseau horaire, la devise, les instruments sur lesquels vous travaillerez, ainsi que les différents cadres de quantstrat qui lui permettent d’effectuer des analyses. Une fois terminé, vous saurez créer un fichier d’initialisation quantstrat et le modifier.

Exercise 1: Configurer une stratégie I Exercise 2: Comprendre les paramètres d’initialisation - I Exercise 3: Comprendre les paramètres d’initialisation - II Exercise 4: Configurer une stratégie II Exercise 5: Comprendre les paramètres d’initialisation - III Exercise 6: Comprendre les paramètres d’initialisation - IV

Les indicateurs sont essentiels à votre stratégie de trading. Ce sont des transformations des données de marché qui permettent de mieux comprendre le comportement global, généralement au prix d’un décalage par rapport au marché. Ici, vous utiliserez des indicateurs de tendance et des indicateurs d’oscillation. Vous apprendrez aussi à exploiter des indicateurs préprogrammés disponibles dans d’autres bibliothèques et à en implémenter un vous‑même.

Exercise 1: Introduction aux indicateurs Exercise 2: Les fonctions SMA et RSI Exercise 3: Visualiser un indicateur et deviner son objectif - I Exercise 4: Visualiser un indicateur et deviner son objectif - II Exercise 5: Mécanique des indicateurs Exercise 6: Implémenter un indicateur - I Exercise 7: Implémenter un indicateur - II Exercise 8: Implémenter un indicateur - III Exercise 9: Revue de la structure des indicateurs Exercise 10: Codez votre propre indicateur - I Exercise 11: Codez votre propre indicateur - II Exercise 12: Appliquer votre propre indicateur

Lors de la construction d’une stratégie quantstrat, vous souhaitez observer comment le marché interagit avec les indicateurs et comment les indicateurs interagissent entre eux. Dans ce chapitre, vous découvrirez comment les indicateurs peuvent générer des signaux dans quantstrat. Les signaux sont des interactions entre les données de marché et des indicateurs, ou entre indicateurs. Il existe quatre types de signaux dans quantstrat : sigComparison, sigCrossover, sigThreshold et sigFormula. À la fin du chapitre, vous saurez tout sur ces signaux, leur rôle et leur utilisation.

Exercise 1: Introduction aux signaux Exercise 2: Signal ou pas ? - I Exercise 3: Signal ou pas ? - II Exercise 4: sigComparison et sigCrossover Exercise 5: Utiliser sigComparison Exercise 6: Utiliser sigCrossover Exercise 7: sigThreshold Exercise 8: Utiliser sigThreshold - I Exercise 9: Utiliser sigThreshold() - II Exercise 10: sigFormula Exercise 11: Utiliser sigFormula()Exercise 12: Combiner des signaux - I Exercise 13: Combiner des signaux - II

Dans ce chapitre, vous apprendrez à définir votre transaction de trading une fois que vous décidez d’exécuter un signal. Nous couvrirons les bases des règles, ainsi que l’entrée et la sortie de position. Vous verrez aussi comment transmettre des paramètres aux fonctions de dimensionnement des ordres. À la fin, vous aurez compris l’essentiel du fonctionnement des règles et où continuer pour approfondir.

Exercise 1: Introduction aux règles Exercise 2: Utiliser add.rule() pour implémenter une règle de sortie Exercise 3: Spécifier sigcol dans add.rule()Exercise 4: Spécifier sigval dans add.rule()Exercise 5: Autres mécanismes des règles Exercise 6: Spécifier orderqty dans add.rule()Exercise 7: Spécifier ordertype dans add.rule()Exercise 8: Spécifier orderside dans add.rule()Exercise 9: Autres mécanismes des règles II Exercise 10: Spécifier replace dans add.rule()Exercise 11: Spécifier prefer dans add.rule()Exercise 12: Utiliser add.rule() pour implémenter une règle d’entrée Exercise 13: Fonctions de dimensionnement des ordres Exercise 14: Implémenter une règle avec une fonction de dimensionnement d’ordres

Une fois une stratégie quantstrat construite, il est essentiel de savoir analyser sa performance. Ce chapitre détaille précisément cela. Vous apprendrez à lire les statistiques clés des transactions et à visualiser la performance de votre stratégie de trading dans le temps. Vous verrez également comment obtenir un ratio rendement/risque appelé ratio de Sharpe de deux manières différentes. C’est le dernier chapitre.

Exercise 1: Analyser votre stratégie Exercise 2: Exécuter votre stratégie Exercise 3: Profit factor

Exercice en cours

Exercise 4: Pourcentage de trades gagnants Exercise 5: Visualiser votre stratégie Exercise 6: Utiliser chart.Posn()Exercise 7: Ajouter un indicateur à un graphique chart.Posn()Exercise 8: Analyses supplémentaires Exercise 9: Ratio de Sharpe (cash)Exercise 10: Sharpe ratio des rendements dans quantstrat