Bir EMA kesişim sinyali oluştur

Trend izleyen stratejiler, "trend senin dostundur" anlayışını benimser ve trendi göstermek için sinyaller kullanıp onu sürerek kâr etmeyi hedefler.

Bir trend izleyen strateji kurup geriye dönük test etmek istiyorsun. Önce sinyali oluşturmak için iki EMA (exponential moving average) kullanmaya karar veriyorsun. Kısa vadeli EMA olan EMA_short, uzun vadeli EMA olan EMA_long değerinden büyük olduğunda piyasada uzun pozisyon açacaksın. Tersi durumda, EMA_short EMA_long'dan küçükse kısa pozisyon açacaksın.

10 günlük EMA ve 40 günlük EMA önceden hesaplanıp sırasıyla EMA_short ve EMA_long içinde kaydedildi. Google hissesinin geçmiş fiyat verileri price_data içine yüklendi. Ayrıca bt paketi de senin için içe aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Alım Satım

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Construct the signal
signal[____] = 1
signal[____] = -1

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Alım Satım

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

What is financial trading, why do people trade, and what’s the difference between technical trading and value investing? This chapter answers all these questions and more. You’ll also learn useful tools to explore trading data, generate plots, and how to implement and backtest a simple trading strategy in Python.

Exercise 1: What is financial trading Exercise 2: The concept of trading Exercise 3: Plot a time series line chart Exercise 4: Plot a candlestick chart Exercise 5: Getting familiar with your trading data Exercise 6: Resample the data Exercise 7: Plot a return histogram Exercise 8: Calculate and plot SMAs Exercise 9: Financial trading with bt Exercise 10: The bt process Exercise 11: Define and backtest a simple strategy

Let's dive into the world of technical indicators—a useful tool for constructing trading signals and building strategies. You’ll get familiar with the three main indicator groups, including moving averages, ADX, RSI, and Bollinger Bands. By the end of this chapter, you’ll be able to calculate, plot, and understand the implications of indicators in Python.

Exercise 1: Trend indicator MAs Exercise 2: Calculate and plot two EMAs Exercise 3: SMA vs. EMA Exercise 4: Strength indicator: ADX Exercise 5: Understand the ADX Exercise 6: Calculate the ADX Exercise 7: Visualize the ADX Exercise 8: Momentum indicator: RSI Exercise 9: Understand the RSI Exercise 10: Calculate the RSI Exercise 11: Visualize the RSI Exercise 12: Volatility indicator: Bollinger Bands Exercise 13: Understand Bollinger Bands Exercise 14: Implement Bollinger Bands

You’re now ready to construct signals and use them to build trading strategies. You’ll get to know the two main styles of trading strategies: trend following and mean reversion. Working with real-life stock data, you’ll gain hands-on experience in implementing and backtesting these strategies and become more familiar with the concepts of strategy optimization and benchmarking.

Exercise 1: Alım satım sinyalleri Exercise 2: İşlem sinyallerini anla Exercise 3: SMA tabanlı bir sinyal stratejisi oluştur Exercise 4: EMA tabanlı bir sinyal stratejisi oluştur Exercise 5: Trendi izleyen stratejiler Exercise 6: Bir EMA kesişim sinyali oluştur

Geçerli egzersiz

Exercise 7: Trend-following bir strateji oluştur ve geriye dönük test et Exercise 8: Ortalama dönüş stratejisi Exercise 9: Sinyalleri stratejilerle eşleştir Exercise 10: RSI tabanlı bir sinyal oluştur Exercise 11: Ortalama dönüş stratejisi oluştur ve geriye dönük test et Exercise 12: Strateji optimizasyonu ve kıyaslama Exercise 13: Bir strateji optimizasyonu yap Exercise 14: Bir strateji kıyaslaması (benchmarking) yap

How is your trading strategy performing? Now it’s time to take a look at the detailed statistics of the strategy backtest result. You’ll gain knowledge of useful performance metrics, such as returns, drawdowns, Calmar ratio, Sharpe ratio, and Sortino ratio. You’ll then tie it all together by learning how to obtain these ratios from the backtest results and evaluate the strategy performance on a risk-adjusted basis.

Exercise 1: Strategy return analysis Exercise 2: Review return results of a backtest Exercise 3: Plot return histograms of a backtest Exercise 4: Compare return results of multiple strategies Exercise 5: Drawdown Exercise 6: Review performance with drawdowns Exercise 7: Calculate and review the Calmar ratio Exercise 8: Sharpe ratio and Sortino ratio Exercise 9: Evaluate strategy performance by Sharpe ratio Exercise 10: Evaluate strategy performance by Sortino ratio Exercise 11: Congratulations!