Python

как проверить ема на исторических данных на python ?
То есть нужно протестить определенную стратегию ЕМА на исторических данных, допустим за последние пол года, как это прописать ?
Пример скрипта желательно, заранее спасибо товарищи.

На чем чем только не писал стратегии — На VBA Excel, VB.NET (тогда еще так назывался), C#, C++. Не обошлось и без участия скриптовых языков Java Script, Lua. Не обошлось и без специализированных языков, R, например — вот где тягомотина по исполнению и большая помойка пакетов. Мож там и есть бриллианты, но кто будет искать бриллианты в помойке.) MQL4 -5 — эти, г… но полное — это не делай, туда не ходи — нах такие языки. Еще и другие были, всех и не перечислишь.
Лет, этак 5-7 тому перешел на Python (С++ тоже не забываю)). Python понравился резко и сразу. Стратегий на нем пока не писал, но моделировал много. Сейчас планирую сделать первую, для Binance. Ага, криптой торговать собираюсь. Я, так полагаю, что МОЕХ умер (или почти), и делать там абсолютно нечего. Умирал он долго и мучительно, аж с 14-го года. Жаль, вообще то, неплохой был рынок.
Итак, чем хорош Python. Это, в первую очередь, нулевой порог входа — вчера вы еще ничего не знали о нем, а сегодня уже нейросети и прочие machine learning применяете для своих задач. Да, с переменным успехом, но, ведь, применяете.) Не, ну, для тех, кто не в ладах с обычной логикой, любой язык программирования противопоказан, но не о них речь.

( Читать дальше )

Как в EMA перебирать все символы и если где-то есть пересечение, заходить

Закончила перевод еще двух серий статьи Марка Джеймисона «Как дельтахеджировать опционы»

Часть 2 (у автора часть 4): Погрешность хеджирования и частота рехеджей

Часть 3 (у автора часть 5): По какой волатильности считать дельту для рехеджа (по мотивам статьи П.Вилмотта про «Бесплатный обед», ссылка на мой перевод которой есть у меня в блоге) 

В конце последней части обещана еще одна, где постоянная волатильность будет заменена на стохастическую, но эта часть пока не публиковалась.

Марк Джеймисон в оригинале на Medium

Запрограммировал много графики, а теперь думаю надо ли все это?




( Читать дальше )

И так, в прошлом посте был представлен небольшой фреймворк на питоне для тестирования портфелей, а в этом посмотрим как же простейшая стратегия на базе импульса может сохранить нам нервы и деньги. 

И так,

• Возмем 500 бумаг которые на данный момент находятся в индексе snp500.
• Каждый месяц будем отбирать 10 бумаг по принципу силы импульса за последний год. Имеется ввиду процентное изменение.
• Вторая стратегия будем отбирать 10 бумаг, но импульс будем считать как разницу цены и скользящей стредней с периодом 252.
• Ребалансировка портфеля через каждые 22 дня.
• Только лонг.

Протестируем за 10 лет начиная с 2005, и получим вот такой прекрасный результат: 


Общая доходность в 10 раз выше индекса, годовая в 5. Однако видим что и просадка у нас повыше. 

Но мы же все делаем на питоне, где полно всяких полезных пакетов. Воспользуемся библиотекой PyPortfolioOpt, и добавим попробуем эти же две стратегии с импользованием следующих методов оптимизации портфелей: CLA, HRP, CVaR, DVaR

( Читать дальше )