Wskaźnik zmienności: wstęgi Bollingera

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Financial Trading w Pythonie

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

289 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Czym jest trading finansowy, dlaczego ludzie handlują i czym różni się trading techniczny od inwestowania w wartość? Ten rozdział odpowiada na te i inne pytania. Poznasz przydatne narzędzia do eksploracji danych tradingowych, tworzenia wykresów oraz implementacji i backtestingu prostej strategii tradingowej w Pythonie.

Exercise 1: Czym jest trading finansowy Exercise 2: Koncepcja tradingu Exercise 3: Narysuj wykres liniowy szeregu czasowego Exercise 4: Wykres świecowy Exercise 5: Poznaj swoje dane transakcyjne Exercise 6: Próbkowanie danych Exercise 7: Histogram zwrotów Exercise 8: Oblicz i wykreśl SMA Exercise 9: Handel finansowy z bt Exercise 10: Proces bt Exercise 11: Zdefiniuj i przetestuj prostą strategię

Zanurz się w świat wskaźników technicznych – przydatnego narzędzia do tworzenia sygnałów tradingowych i budowania strategii. Zapoznasz się z trzema głównymi grupami wskaźników, w tym ze średnimi kroczącymi, ADX, RSI i wstęgami Bollingera. Pod koniec tego rozdziału będziesz potrafić obliczać, wyświetlać i interpretować wskaźniki w Pythonie.

Exercise 1: Wskaźniki trendu – średnie kroczące Exercise 2: Oblicz i zwizualizuj dwie EMA Exercise 3: SMA vs. EMA Exercise 4: Wskaźnik siły trendu: ADX Exercise 5: Zrozumieć ADX Exercise 6: Obliczanie ADX Exercise 7: Wizualizacja ADX Exercise 8: Wskaźnik momentum: RSI Exercise 9: Zrozumieć RSI Exercise 10: Oblicz RSI Exercise 11: Wizualizacja RSI Exercise 12: Wskaźnik zmienności: wstęgi Bollingera

Bieżące ćwiczenie

Exercise 13: Zrozumieć Wstęgi Bollingera Exercise 14: Implementacja wstęg Bollingera

Masz już podstawy, by tworzyć sygnały i budować na ich podstawie strategie tradingowe. Poznasz dwa główne style strategii: podążanie za trendem i powrót do średniej. Pracując z rzeczywistymi danymi giełdowymi, zdobędziesz praktyczne doświadczenie w implementacji i backtestingu tych strategii oraz lepiej poznasz zagadnienia optymalizacji i benchmarkingu strategii.

Exercise 1: Sygnały transakcyjne Exercise 2: Zrozumieć sygnały transakcyjne Exercise 3: Zbuduj strategię sygnałową opartą na SMA Exercise 4: Zbuduj strategię sygnałową opartą na EMA Exercise 5: Strategie podążania za trendem Exercise 6: Konstruowanie sygnału przecięcia EMA Exercise 7: Zbuduj i przetestuj strategię podążania za trendem Exercise 8: Strategia powrotu do średniej Exercise 9: Dopasuj sygnały do strategii Exercise 10: Konstruowanie sygnału opartego na RSI Exercise 11: Zbuduj i przetestuj strategię powrotu do średniej Exercise 12: Optymalizacja i ocena porównawcza strategii Exercise 13: Przeprowadź optymalizację strategii Exercise 14: Przeprowadź benchmarking strategii

Jak radzi sobie twoja strategia tradingowa? Czas przyjrzeć się szczegółowym statystykom wyników backtestingu. Poznasz przydatne wskaźniki efektywności, takie jak stopy zwrotu, obsunięcia kapitału, współczynnik Calmara, współczynnik Sharpe'a i współczynnik Sortino. Na koniec połączysz całą tę wiedzę, ucząc się, jak pozyskiwać te współczynniki z wyników backtestingu i oceniać wyniki strategii na podstawie zwrotu skorygowanego o ryzyko.

Exercise 1: Analiza zwrotów strategii Exercise 2: Analiza wyników zwrotów z backtestingu Exercise 3: Wykreślanie histogramów zwrotów z backtestu Exercise 4: Porównanie wyników zwrotów dla wielu strategii Exercise 5: Obsunięcie kapitału Exercise 6: Ocena wyników strategii na podstawie obsunięć kapitału Exercise 7: Oblicz i oceń współczynnik Calmara Exercise 8: Wskaźnik Sharpe'a i wskaźnik Sortino Exercise 9: Ocena wyników strategii za pomocą wskaźnika Sharpe'a Exercise 10: Ocena wyników strategii za pomocą wskaźnika Sortino Exercise 11: Gratulacje!