or
Den här övningen är en del av kursen
Vad är finansiell handel, varför handlar människor och vad skiljer teknisk handel från värdeinvestering? Det här kapitlet svarar på dessa frågor och mer därtill. Du lär dig också användbara verktyg för att utforska handelsdata, skapa diagram och implementera samt backtesta en enkel handelsstrategi i Python.
Nu dyker vi in i världen av tekniska indikatorer – ett användbart verktyg för att konstruera handelssignaler och bygga strategier. Du bekanta dig med de tre huvudgrupperna av indikatorer, däribland glidande medelvärden, ADX, RSI och Bollinger Bands. I slutet av kapitlet kan du beräkna, visualisera och tolka innebörden av indikatorer i Python.
Nu är du redo att konstruera signaler och använda dem för att bygga handelsstrategier. Du lär känna de två huvudstilarna inom handelsstrategier: trenföljning och mean reversion. Med verkliga aktiedata får du praktisk erfarenhet av att implementera och backtesta dessa strategier, och du fördjupar din förståelse för strategioptimering och benchmarking.
Hur presterar din handelsstrategi? Nu är det dags att granska den detaljerade statistiken från backtestresultaten. Du lär dig användbara prestationsmått, till exempel avkastning, drawdown, Calmar-kvot, Sharpe-kvot och Sortino-kvot. Avslutningsvis sätter du ihop allt du lärt dig genom att hämta dessa nyckeltal från backtestresultaten och utvärdera strategins prestanda på riskjusterad basis.
Aktuell övning