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एक रणनीति ऑप्टिमाइज़ेशन चलाएँ

आपके पास स्टॉक्स ट्रेड करने के लिए SMA-आधारित सिग्नल रणनीति है। लेकिन आप सुनिश्चित नहीं हैं कि SMA निकालने के लिए कौन-सा लुकबैक पीरियड लें जिससे रणनीति का प्रदर्शन बेहतर ऑप्टिमाइज़ हो। आप अलग-अलग इनपुट पैरामीटर्स पर कई बैकटेस्ट चलाने की योजना बना रहे हैं। साथ ही, आप यह क्षमता भी चाहते हैं कि अलग-अलग स्टॉक्स पर या अलग-अलग हिस्टोरिकल पीरियड्स पर रणनीति का आकलन कर सकें।

bt पैकेज आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है। साथ ही, Tesla स्टॉक का हिस्टोरिकल प्राइस डेटा price_data में प्रीलोड किया गया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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def signal_strategy(price_data, period, name):
    # Calculate SMA
    sma = price_data.____
    # Define the signal-based Strategy
    bt_strategy = bt.Strategy(name, 
                              [____,
                               bt.algos.WeighEqually(),
                               bt.algos.Rebalance()])
    # Return the backtest
    return ____(bt_strategy, price_data)
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