Movendo média estratégia backtest

Estratégias de médias móveis. Por Casey Murphy Analista sênior Diferentes investidores usam médias móveis por razões diferentes Alguns usá-los como sua principal ferramenta analítica, enquanto outros simplesmente usá-los como um construtor de confiança para apoiar suas decisões de investimento Nesta seção, vamos apresentar alguns Diferentes tipos de estratégias - incorporá-los em seu estilo de negociação é até você. Crossovers Um crossover é o tipo mais básico de sinal e é favorecido entre muitos comerciantes, porque ele remove toda a emoção O tipo mais básico de crossover é quando o preço de um ativo Move-se de um lado de uma média móvel e fecha-se no outro Os crossovers de preço são usados ​​por comerciantes para identificar mudanças no momentum e podem ser usados ​​como uma entrada básica ou estratégia de saída Como você pode ver na Figura 1, uma cruz abaixo de uma média móvel pode Sinal de início de uma tendência de baixa e seria provavelmente utilizado pelos comerciantes como um sinal para fechar qualquer posições longas existentes Inversamente, um fim acima de uma média móvel de baixo pode sugerir É o início de uma nova tendência de alta. O segundo tipo de crossover ocorre quando uma média de curto prazo cruza através de uma média de longo prazo Este sinal é usado pelos comerciantes para identificar esse momento está mudando em uma direção e que um forte movimento é provavelmente se aproximando Um sinal de compra é gerado quando a média de curto prazo cruza acima da média de longo prazo, enquanto um sinal de venda é acionado por um cruzamento médio de curto prazo abaixo de uma média de longo prazo Como você pode ver no gráfico abaixo, esse sinal é Muito objetiva, e é por isso que é tão popular. Triple Crossover e da Faixa Média Movendo Médias móveis adicionais podem ser adicionados ao gráfico para aumentar a validade do sinal Muitos comerciantes vão colocar a movimentação de cinco, 10 e 20 dias As médias para um gráfico e esperar até que a média de cinco dias cruza-se através dos outros este é geralmente o sinal de compra principal Esperando a média de 10 dias para atravessar a média de 20 dias é muitas vezes usado como confirmação, uma tática que muitas vezes reduz a Numbe R de sinais falsos Aumentar o número de médias móveis, como visto no método de cruzamento triplo, é uma das melhores maneiras de medir a força de uma tendência ea probabilidade de que a tendência vai continuar. Isso levanta a questão O que aconteceria se você Continuou acrescentando médias móveis Algumas pessoas argumentam que se uma média móvel é útil, então 10 ou mais deve ser ainda melhor Isso nos leva a uma técnica conhecida como a fita média móvel Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, muitas médias móveis são colocados em O mesmo gráfico e são usados ​​para julgar a força da tendência atual Quando todas as médias móveis estão se movendo na mesma direção, a tendência é dita ser forte Reversões são confirmadas quando as médias cruzam e cabeça na direção oposta. A mudança das condições é explicada pelo número de períodos de tempo utilizados nas médias móveis. Quanto mais curtos os períodos de tempo utilizados nos cálculos, mais sensível a média é a ligeira variação de preços. E as fitas mais comuns começa com uma média móvel de 50 dias e acrescenta médias em incrementos de 10 dias até a média final de 200 Este tipo de média é bom para identificar inversões de tendências a longo prazo. Filtros Um filtro é qualquer técnica utilizada em técnicas Por exemplo, muitos investidores podem optar por esperar até que uma segurança cruza acima de uma média móvel e é pelo menos 10 acima da média antes de colocar uma ordem Esta é uma tentativa de certificar-se de que o crossover é válido E para reduzir o número de sinais falsos A desvantagem de depender de filtros muito é que algum do ganho é desistido e que poderia levar a sentir como você perdeu o barco Estes sentimentos negativos irão diminuir ao longo do tempo como você constantemente ajustar os critérios Usado para o seu filtro Não há regras definidas ou coisas para olhar para fora para quando a filtragem é simplesmente uma ferramenta adicional que permitirá que você investir com confiança. Envelope Médio Mover Outra estratégia que i Por exemplo, no gráfico a seguir, um envelope 5 é colocado em torno de uma média móvel de 25 dias. Os comerciantes irão se concentrar em uma média móvel. Observe essas bandas para ver se elas agem como áreas fortes de apoio ou resistência Observe como o movimento muitas vezes inverte a direção depois de se aproximar de um dos níveis Um movimento de preço além da banda pode sinalizar um período de exaustão e os comerciantes verão uma reversão em direção à Média center. Simple Médias Móveis - Backtests de negociação. O que os parâmetros de média móvel são o melhor. Este site tem um oceano de média móvel backtests que eu realizei para o DAX, SP500 e também EU EU Forex. Esses testes foram feitos usando diferentes estratégias de sinal simples Exponencial e crossover variantes e diferentes índices para um período de tempo de 1000 dias de negociação. Em contraste com outros sites, eu testei todos os média móvel de dia-janela valores de 1 - 1 000 dias, para as estratégias de cross-over também em dados de combination. This também é unqiue como eu tentei realizar testes realistas, simulando o spread comprar vender e impostos para comparação com uma estratégia de compra de referência de espera. Na teoria e com um teste simples Mas a propagação, taxas e impostos vai destruir todo o desempenho na aplicação prática É por isso que estes testes realistas são tão valiosos. Espero que este site pode ajudá-lo com seus negócios, apreciá-lo. obtendo uma média móvel Crossover Em Python com pandas. No artigo anterior sobre Pesquisa Backtesting Ambientes Em Python Com Pandas criamos um objeto orientado a investigação baseada em backtesting ambiente e testou-o em uma estratégia de previsão aleatória Neste artigo, vamos fazer uso da máquina que introduziu a transportar A investigação sobre uma estratégia real, ou seja, o Crossover média móvel em AAPL. Moving Average Crossover Strategy. The Moving Crossover média técnica é um extremamente bem conhecido simplis Tic momentum strategy É frequentemente considerado o exemplo do Hello World para a estratégia de negociação quantitativa. A estratégia descrita aqui é longa apenas. Dois filtros separados simples de média móvel são criados, com períodos de retrocesso variáveis, de uma série de tempo particular. A média móvel de retrocesso mais curto excede a média móvel de retroviragem mais longa Se a média mais longa subseqüentemente exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta A estratégia funciona bem quando uma série de tempo entra em um período de forte tendência e lentamente inverte a tendência. , Eu escolhi Apple, Inc AAPL como a série de tempo, com um lookback curto de 100 dias e um lookback longo de 400 dias Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica tirolesa Assim, se quisermos implementar nosso próprio backtester precisamos Certifique-se de que ele corresponde aos resultados em zipline, como um meio básico de validação. Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui que descreve como o objeto inicial hi Erarchy para o backtester é construído, caso contrário, o código abaixo não vai funcionar Para esta implementação em particular eu usei as seguintes bibliotecas. A implementação de exige do tutorial anterior A primeira etapa é importar os módulos e objetos necessários. As como no tutorial anterior Vamos subclasse a Estratégia base de classe abstrata para produzir MovingAverageCrossStrategy que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis de AAPL cruzam um ao outro. O objeto requer uma janela curta e uma janela longa sobre a qual operar Os valores Foram ajustados para padrões de 100 dias e 400 dias respectivamente, que são os mesmos parâmetros usados ​​no exemplo principal de tirolesa. As médias móveis são criadas usando a função rollingmean das pandas nas barras Fechar preço de fechamento do estoque AAPL Uma vez que o indivíduo As médias móveis foram construídas, o sinal Série é gerado pela definição da colum igual a 1 0 quando o curto movimento a O MarketOnClosePortfolio é subclassificado do Portfolio que é encontrado em. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com A exceção de que os negócios agora são realizados em uma base Close-to-Close, ao invés de uma base Open-to-Open Para detalhes sobre como o objeto Portfolio é definido, consulte o tutorial anterior eu deixei o código em para completude e Para manter este tutorial self-contained. Now que o MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio classes foram definidas, uma função principal será chamado para amarrar toda a funcionalidade em conjunto Além disso, o desempenho da estratégia será examinado através de um gráfico da curva de equidade. O objeto DataReader do pandas faz o download dos preços OHLCV das ações da AAPL para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar a Long-only sinais Subseqüentemente a carteira é gerada com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de equidade. O passo final é usar matplotlib para traçar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços AAPL, sobreposta com as médias móveis E comprar sinais de venda, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de venda de compra O código de plotagem é tomado e modificado a partir do exemplo de implementação de zipline. A saída gráfica do código é a seguinte Eu usei o comando de colar IPython para colocar isso Diretamente no console IPython, enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneceu em vista Os upticks rosa representam a compra do estoque, enquanto os downticks pretos representam vendê-lo de volta. AAPL Moving Average Crossover Performance de 1990-01-01 a 2002-01- 01. Como pode ser visto, a estratégia perde dinheiro durante o período, com cinco negócios de ida e volta. Isso não é surpreendente, dado o comportamento da AAPL no período, que estava em uma ligeira tendência de queda, seguido por Um aumento significativo início em 1998 O período de lookback dos sinais de média móvel é bastante grande e isso afetou o lucro do comércio final, o que de outra forma pode ter feito a estratégia rentável. Em artigos subseqüentes vamos criar um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, Bem como descrevendo como otimizar os períodos de lookback dos sinais individuais de média móvel. Apenas começando com a negociação quantitativa.