Construiește o strategie de semnal bazată pe EMA

Anterior, ai implementat o strategie de semnal bazată pe SMA. Acum te întrebi dacă indicatorul EMA (media mobilă exponențială) ar fi o alegere mai bună, deoarece este mai sensibil la mișcările recente ale prețului. Vrei, de asemenea, să folosești biblioteca talib pentru a calcula indicatorul. După ce vei trece la o strategie de semnal bazată pe EMA, vei efectua un backtest similar folosind datele prețului acțiunii Apple.

Pachetele bt și talib au fost deja importate. De asemenea, datele istorice ale prețului acțiunii Apple au fost preîncărcate în price_data.

Acest exercițiu face parte din cursul

Tranzacționare financiară în Python

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the EMA
ema['Close'] = ____(price_data['Close'], ____)

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Tranzacționare financiară în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Ce este tranzacționarea financiară, de ce tranzacționează oamenii și care este diferența dintre tranzacționarea tehnică și investiția în valoare? Acest capitol răspunde la toate aceste întrebări și nu numai. Vei învăța instrumente utile pentru explorarea datelor de tranzacționare, generarea de grafice și implementarea și testarea retrospectivă a unei strategii simple în Python.

Exercise 1: Ce este tranzacționarea financiară Exercise 2: Conceptul de trading Exercise 3: Trasează un grafic de tip linie pentru o serie temporală Exercise 4: Creează un grafic de tip candlestick Exercise 5: Familiarizează-te cu datele tale de tranzacționare Exercise 6: Reșantionează datele Exercise 7: Trasează o histogramă a randamentelor Exercise 8: Calculează și reprezintă grafic SMA-urile Exercise 9: Tranzacționare financiară cu bt Exercise 10: Procesul bt Exercise 11: Definește și testează o strategie simplă

Să explorăm lumea indicatorilor tehnici – un instrument util pentru construirea semnalelor de tranzacționare și a strategiilor. Te vei familiariza cu cele trei grupuri principale de indicatori, printre care medii mobile, ADX, RSI și Benzile Bollinger. La finalul acestui capitol, vei ști să calculezi, să reprezinți grafic și să interpretezi implicațiile indicatorilor în Python.

Exercise 1: Indicatori de tendință – MA Exercise 2: Calculează și reprezintă grafic două EMA-uri Exercise 3: SMA vs. EMA Exercise 4: Indicator de forță: ADX Exercise 5: Înțelege ADX-ul Exercise 6: Calculează ADX-ul Exercise 7: Vizualizează ADX-ul Exercise 8: Indicator de impuls: RSI Exercise 9: Înțelege RSI-ul Exercise 10: Calculează RSI-ul Exercise 11: Vizualizează RSI-ul Exercise 12: Indicator de volatilitate: Benzile Bollinger Exercise 13: Înțelege Benzile Bollinger Exercise 14: Implementează Benzile Bollinger

Acum ești pregătit să construiești semnale și să le folosești pentru a dezvolta strategii de tranzacționare. Vei cunoaște cele două stiluri principale: urmărirea trendului și revenirea la medie. Lucrând cu date reale de pe piața de acțiuni, vei dobândi experiență practică în implementarea și testarea retrospectivă a acestor strategii și te vei familiariza cu conceptele de optimizare și benchmarking al strategiilor.

Exercise 1: Semnale de tranzacționare Exercise 2: Înțelege semnalele de tranzacționare Exercise 3: Construiește o strategie de semnal bazată pe SMA Exercise 4: Construiește o strategie de semnal bazată pe EMA

Exercițiul curent

Exercise 5: Strategii de urmărire a tendinței Exercise 6: Construiește un semnal EMA crossover Exercise 7: Construiește și testează o strategie de urmărire a trendului Exercise 8: Strategie de revenire la medie Exercise 9: Potrivește semnalele cu strategiile Exercise 10: Construiește un semnal bazat pe RSI Exercise 11: Construiește și testează retrospectiv o strategie de medie de revenire Exercise 12: Optimizarea și benchmarking-ul strategiei Exercise 13: Optimizează o strategie de tranzacționare Exercise 14: Efectuează un benchmarking al strategiei

Cât de bine performează strategia ta de tranzacționare? Este momentul să analizezi în detaliu statisticile rezultatelor testării retrospective. Vei dobândi cunoștințe despre metrici utile de performanță, precum randamente, drawdown-uri, raportul Calmar, raportul Sharpe și raportul Sortino. La final, vei lega toate acestea împreună, învățând cum să obții aceste rapoarte din rezultatele testelor și să evaluezi performanța strategiei pe bază ajustată la risc.

Exercise 1: Analiza randamentului strategiei Exercise 2: Analizează rezultatele de randament ale unui backtest Exercise 3: Trasează histogramele de randament ale unui backtest Exercise 4: Compară rezultatele randamentului pentru mai multe strategii Exercise 5: Drawdown Exercise 6: Evaluează performanța prin drawdown-uri Exercise 7: Calculează și interpretează Calmar ratio Exercise 8: Raportul Sharpe și raportul Sortino Exercise 9: Evaluarea performanței strategiei prin rația Sharpe Exercise 10: Evaluarea performanței strategiei prin rata Sortino Exercise 11: Felicitări!