Список проголосовавших за комментарий "<p>GOLD, спасибо за комментарий ! <br/> <br/> Вот код бэктеста, который был использован:</p><p># Calculate daily returns<br/> df['Daily Returns'] = df['price'].pct_change()</p><p># Shift the daily returns by one to apply them to the next day<br/> df['Shifted Daily Returns'] = df['Daily Returns'].shift(1)</p><p># Strategy returns based on the signal and the shifted daily returns<br/> # When Signal is 1 (buy), we use the shifted daily return as is (benefit from an increase in price next day).<br/> # When Signal is -1 (sell), we invert the shifted daily return (benefit from a decrease in price next day).<br/> # Neutral days have no impact (returns are 0).<br/> df['Strategy Returns'] = np.where(df['Signal'] == 1, df['Shifted Daily Returns'],<br/> np.where(df['Signal'] == -1, -df['Shifted Daily Returns'], 0))</p><p># Calculate cumulative returns by compounding the strategy returns<br/> df['Cumulative Returns'] = (1 + df['Strategy Returns']).cumprod() — 1<br/> <br/> <br/> Цены везде были использованы расчетные. Данный бэктест очень базовый. Мы получаем сигнал о том что что-то перекуплено или перепродано во вторник вечером. В среду вечером мы получаем изменение актива от расчетной цены во вторник к расчётной цены в среду. Если сигнал «угадал», то это плюс к кумулятивному доходу, если нет, то минус. </p><p>Я планирую добавить скоро бэктест по 5минутным изменениям в позициях открытого интереса, будет интересно узнать.</p>"