ドローダウンでパフォーマンスを見直す
2つの移動平均インジケーターを使ったシグナルベースの戦略を実装しました。2019年から2020年のTesla株の過去価格データでバックテストを行い、結果のプロットが右側に表示されています。ここでは、バックテストのドローダウン結果を確認し、特に下方のボラティリティに注目して戦略のパフォーマンスを評価します。
bt のバックテスト結果は bt_result に用意されており、そのまま使用できます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ金融トレーディング
演習の手順
bt_resultからすべてのバックテスト統計量を取得し、resInfoに保存します。resInfoから平均ドローダウンを取得します。resInfoから平均ドローダウン日数を取得します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Obtain all backtest stats
resInfo = ____
# Get the average drawdown
avg_drawdown = ____
print('Average drawdown: %.2f'% avg_drawdown)
# Get the average drawdown days
avg_drawdown_days = ____
print('Average drawdown days: %.0f'% avg_drawdown_days)