Código do modelo forex

Código do modelo Forex
Conferência de imprensa em 03 de outubro de 2006 - no Jaic Hilton Union Ballroom às 17h30.
A ACI (Association Cambiste Internationale) é uma organização baseada em Paris, que é considerada o órgão máximo para atividades relacionadas ao Tesouro em todo o mundo. Muitas associações nacionais são membros da ACI, enquanto outras optam por ser membros de parte, como a Associação Forex do Sri Lanka. Os mercados financeiros do Sri Lanka não tinham um código de modelo formal. Quaisquer problemas, se houver, foram resolvidos amigavelmente entre as partes. No entanto, com a evolução do mercado, houve a necessidade da adoção de um código de modelo formal. A principal necessidade de tal código é incentivar um alto padrão de conduta, o que acabaria por levar a práticas de mercado eficientes. O Banco Central, juntamente com a Associação de Revendedores Primários, a Associação dos Corretores de Dinheiro e a Associação de Forex de Sri Lanka, analisaram a viabilidade de formalizar tal código de conduta entre os participantes. Esse comitê, que era chefiado pelo Sr. Y M W B Weerasekara - o Governador Assistente do Banco Central, consistia de funcionários-chave do Banco Central, as Associações mencionadas acima e o pessoal-chave aposentado dos mercados financeiros de Colombo. Foi a opinião deste Comitê que o código do Modelo ACI pode ser usado em sua totalidade, sujeito a certas condições que são indissociáveis ​​do mercado de Colombo. Esta decisão foi transmitida pelo governador a todos os CEOs dos bancos comerciais a serem implementados com efeito a partir de 01 de setembro de 2006. Espera-se que o código do modelo seja um documento independente. No entanto, especifica um mecanismo de resolução de disputas, caso haja necessidade. Consideramos isso um passo importante no desenvolvimento de nosso mercado.

Planilhas de Modelagem Financeira.
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Preços de opções asiáticas.
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Calculadora Black-Scholes e Greeks para Excel.
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Pesquisa nos EUA na Web para dispositivos móveis.
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Riqueza Robótica.
Postado em 4 de fevereiro de 2016 por Kris Longmore.
Recentemente, escrevi sobre a adequação de modelos de séries temporais de reversão à média a dados financeiros e usando os modelos & # 8217; previsões como base de uma estratégia de negociação. Continuando minha exploração da modelagem de séries temporais, decidi pesquisar a família autorregressiva e condicionalmente heteroscedástica de modelos de séries temporais. Em particular, eu queria entender a média móvel integrada autogressiva (ARIMA) e generalizada autorregressivo condicional heterocedasticidade (GARCH) modelos, uma vez que são referenciados freqüentemente na literatura financeira quantitativa, e é sobre o tempo que eu comecei a velocidade. O que segue é um resumo do que aprendi sobre esses modelos, um procedimento geral de adaptação e uma estratégia de negociação simples baseada nas previsões de um modelo ajustado.
Várias definições são necessárias para definir a cena. Eu não quero reproduzir a teoria que eu estava passando; em vez disso, aqui está meu resumo de alto nível do que eu aprendi sobre modelagem de séries temporais, em particular os modelos ARIMA e GARCH e como eles estão relacionados aos seus modelos de componentes:
Em seu nível mais básico, a adaptação dos modelos ARIMA e GARCH é um exercício para descobrir como as observações, o ruído e a variação de uma série temporal afetam os valores subsequentes da série temporal. Tal modelo, apropriadamente ajustado, teria alguma utilidade preditiva, assumindo, é claro, que o modelo permaneceu um bom ajuste para o processo subjacente por algum tempo no futuro.
Um modelo ARMA (nota: no & # 8220; I & # 8221;) é uma combinação linear de um modelo autorregressivo (AR) e um modelo de média móvel (MA). Um modelo AR é aquele cujos preditores são os valores anteriores da série. Um modelo MA é estruturalmente similar a um modelo AR, exceto os preditores são os termos de ruído. Um modelo médio móvel autorregressivo de ordem p, q & # 8211; ARMA (p, q) & # 8211; é uma combinação linear dos dois e pode ser definida como:
onde $ w_ $ é ruído branco e $ a_ $ e $ b_ $ são coeficientes do modelo.
Um modelo ARIMA (p, d, q) é simplesmente um modelo ARMA (p, q) diferenciado & # 8216; d & # 8217; vezes & # 8211; ou integrado (I) - para produzir uma série estacionária.
Finalmente, um modelo GARCH tenta explicar também o comportamento heteroscedástico de uma série temporal (ou seja, a característica de agregação de volatilidade), bem como as influências seriadas dos valores anteriores da série (explicada pelo componente AR) e os termos de ruído. (explicado pelo componente MA). Um modelo GARCH usa um processo autoregressivo para a própria variação, isto é, usa valores passados ​​da variação para contabilizar as alterações na variação ao longo do tempo.
Com esse contexto saindo do caminho, eu em seguida encaixo um modelo ARIMA / GARCH na taxa de câmbio EUR / USD e uso-o como a base de um sistema de negociação. Os parâmetros do modelo para cada dia são estimados usando um procedimento de ajuste, esse modelo é então usado para prever o retorno do dia seguinte e uma posição é inserida de acordo e mantida por um dia de negociação. Se a previsão for a mesma do dia anterior, a posição existente será mantida.
Uma janela contínua de log retorna é usada para ajustar um modelo ARIMA / GARCH ideal no fechamento de cada dia de negociação. O procedimento de ajuste é baseado em uma pesquisa de força bruta dos parâmetros que minimizam o Critério de Informações do Aikake, mas outros métodos podem ser usados. Por exemplo, poderíamos escolher parâmetros que minimizem o Bayesian Information Criterion, o que pode ajudar a reduzir o overfitting penalizando modelos complexos (isto é, modelos com um grande número de parâmetros). Este procedimento de adaptação foi inspirado pelo post de Michael Halls-Moore sobre uma estratégia de negociação ARIMA + GARCH para o S & amp; P500, e eu peguei emprestado parte do seu código.
Eu escolhi usar uma janela de rolagem de 1000 dias para ajustar o modelo, mas esse é um parâmetro para otimização. Há um caso de usar tantos dados quanto possível na janela de rolagem, mas isso pode falhar em capturar os parâmetros do modelo em evolução com rapidez suficiente para se adaptar a um mercado em mudança. Eu não vou explorar muito isso aqui, mas seria interessante investigar o desempenho da estratégia como uma função da janela de lookback. Aqui está o código:
Primeiro, as previsões direcionais apenas: comprar quando um retorno positivo é previsto e vender quando um retorno negativo é previsto. Os resultados dessa abordagem são mostrados abaixo (sem previsão de custos de transação):
Você deve ter notado que, no procedimento de ajuste do modelo acima, retive os valores reais de retorno da previsão, bem como a direção do retorno da previsão. Eu quero investigar o poder preditivo da magnitude do valor de retorno previsto. Especificamente, a filtragem de transações quando a magnitude do retorno da previsão está abaixo de um certo limite melhora o desempenho da estratégia? O código abaixo executa essa análise para um pequeno limite de retorno. Para simplificar, converti o log de previsão para retornos simples para permitir a manipulação do sinal da previsão e a fácil implementação.
E os resultados sobrepostos à estratégia bruta:
Ocorreu-me que o modelo ARIMA / GARCH a que nos encaixamos em determinados dias pode ser uma representação melhor ou pior do processo subjacente do que nos outros dias. Talvez filtrar transações quando temos menos confiança em nosso modelo melhoraria o desempenho. Essa abordagem exige que a significância estatística do ajuste de cada modelo de dia seja avaliada, e uma negociação somente seja registrada quando esse significado exceder um certo limite. Existem várias maneiras pelas quais isso pode ser realizado. Primeiramente, poderíamos examinar visualmente o correlograma dos resíduos do modelo e fazer um julgamento sobre a adequação do ajuste nessa base. Idealmente, o correlograma dos resíduos se assemelharia a um processo de ruído branco, não mostrando correlação serial. O correlograma dos resíduos pode ser construído em R como segue:
acf (fit @ fit $ residuals, main = 'ACF de Residuais de Modelo')
Embora este correlograma sugira um bom ajuste do modelo, obviamente não é uma ótima abordagem, pois se baseia no julgamento subjetivo, sem mencionar a disponibilidade de um ser humano para rever o modelo de cada dia. Uma abordagem melhor seria examinar as estatísticas de Ljung-Box para o ajuste do modelo. O Ljung-Box é um teste de hipótese para avaliar se as autocorrelações dos resíduos de um modelo ajustado diferem significativamente de zero. Neste teste, a hipótese nula é de que a autocorrelação dos resíduos é zero; a alternativa é que a série possui correlação serial. Rejeição do nulo e confirmação do suplente implicaria que o modelo não é um bom ajuste, pois há uma estrutura inexplicável nos resíduos. A estatística Ljung-Box é calculada em R da seguinte forma:
O valor p neste caso fornece evidência de que os resíduos são independentes e que esse modelo específico é um bom ajuste. A título de explicação, a estatística do teste de Ljung-Box (X-quadrado na saída do código acima) cresce para aumentar a autocorrelação dos resíduos. O p-valor é a probabilidade de obter um valor tão grande ou maior que a estatística de teste sob a hipótese nula. Portanto, um alto valor de p neste caso é evidência de independência dos resíduos. Observe que se aplica a todos os atrasos até o especificado na caixa. função test ().
Aplicando o teste de Ljung-Box para cada dia de ajuste do modelo revela muito poucos dias onde a hipótese nula de resíduos independentes é rejeitada, portanto, estender a estratégia para também filtrar quaisquer negociações desencadeadas por um ajuste de modelo pobre é improvável para adicionar muito valor :
Conclusões e Trabalho Futuro.
O desempenho da estratégia ARIMA / GARCH supera uma estratégia de compra e manutenção no EUR / USD para o período de backtest, no entanto, o desempenho não é nada espetacular. Parece que é possível melhorar o desempenho da estratégia filtrando características como a magnitude da previsão e a adequação do modelo, embora este último não agregue muito valor a esse exemplo em particular. Outra opção de filtragem poderia ser calcular o intervalo de confiança de 95% para a previsão de cada dia e entrar apenas em uma negociação quando o sinal de cada limite é o mesmo, embora isso reduza bastante o número de negociações realmente realizadas.
Existem muitas outras variedades do modelo GARCH, por exemplo, exponencial, integrado, quadrático, limiar, estrutural e de comutação para citar alguns. Estes podem ou não fornecer uma representação melhor do processo subjacente do que o modelo simples GARCH (1,1) usado neste exemplo. Para uma exposição desses e outros sabores do GARCH, consulte Bollerslev et. al. (1994).
Uma área de pesquisa que eu achei muito interessante recentemente é a previsão de séries temporais através da combinação inteligente de modelos díspares, por exemplo, tomando a média das previsões individuais de vários modelos ou buscando consenso ou voto majoritário sobre o sinal da predição. Para pegar emprestada alguma nomenclatura de aprendizado de máquina, este conjunto & # 8216; ensemble & # 8217; de modelos muitas vezes podem produzir previsões mais precisas do que qualquer um dos modelos constituintes. Talvez uma abordagem útil seria agrupar as previsões do modelo ARIMA / GARCH apresentado aqui com uma rede neural artificial adequadamente treinada ou outro método de aprendizado estatístico. Talvez pudéssemos esperar que o modelo ARIMA / GARCH capturasse quaisquer características lineares das séries temporais, enquanto a rede neural poderia ser um bom ajuste para as características não lineares. Tudo isso é pura especulação, potencialmente com algum apoio a partir deste artigo, mas, ainda assim, uma interessante perspectiva de pesquisa.
Se você tiver alguma ideia para melhorar a precisão das previsões de modelos de séries temporais, adoro ouvi-las nos comentários.
Finalmente, crédito onde o crédito é devido: embora eu tenha trabalhado em várias fontes de informação sobre modelagem de séries temporais financeiras, achei os posts detalhados de Michael Halls-Moore sobre o assunto extremamente úteis. Ele começa desde o começo e trabalha através de vários modelos de complexidade crescente. Como declarado no post principal, eu também peguei emprestado de sua estratégia de negociação ARIMA + GARCH para o S & P500 no desenho da estratégia EUR / USD apresentada aqui, particularmente a abordagem para determinar os parâmetros do modelo através da minimização iterativa do Critério de Informação do Aikake. As idéias sobre a filtragem de negociações com base nos resultados do teste de Ljung-Box e a magnitude absoluta do valor previsto eram minhas (embora eu tenha certeza de que não sou o primeiro a chegar a elas) .
Outras referências que eu achei particularmente úteis:
Bollerslev, T. (2001). Econometria Financeira: Desenvolvimentos Passados ​​e Desafios Futuros, em Journal of Econometrics, vol. 100, 41-51.
Bollerslev, T., Engle, R. F. e Nelson, D. B. (1994). Modelos GARCH, em: Engle, R. F. e McFadden, D. L. (eds.) Handbook of Econometrics, vol. 4, Elsevier, Amsterdam, 2961-3038.
Engle, R. (2002). Novas Fronteiras para Modelos ARCH, em Journal of Applied Econometrics, vol. 17, 425-466.
Qi, M. e Zhang, G. P. (2008). Modelagem e Previsão de Séries Temporais de Tendência com Redes Neurais, em IEEE Transactions on Nerual Networks, vol. 19, n 5, 8-8-816.
Tsay, R. (2010). Modelos Heteroscedásticos Condicionais, em Tsay, R. Análise de Financial Time Series, Terceira Edição, Wiley, 109-174.
Aqui você pode baixar o código e os dados usados ​​nesta análise: arima_garch.
Matt haines.
Eu estava literalmente lutando com um monte de leitura de teste de caixa ARMA ARIMA GARCH e, em seguida, fiz uma pausa para ler o seu post no blog. & # 8220; Sim! & # 8221; Eu gritei (na minha cabeça) quando li sobre você ponderando sobre todas aquelas grandes palavras e acrônimos com as quais eu estava lutando. E então eu percebi que você também estava baseando seu trabalho nos escritos de Michaels. Coisas malditas machucam minha cabeça. Mas eu estou lentamente entendendo. Você está cerca de 4 parsecs à frente de mim, então vou ter que ficar de olho no seu trabalho também. ? Obrigado.
Kris Longmore.
Ei Matt, obrigado pelo comentário! Espero que meu artigo tenha sido útil para você. Sim, aprendi muito com as postagens de Michael sobre esse assunto. Ele é pesado sobre o detalhe e apresenta de uma forma lógica que continuamente se baseia na informação anterior. Eu comprei recentemente o corte bruto de seu livro mais recente e me refiro a ele com frequência. Muito ansioso para o lançamento final. No meu artigo, eu estava com o objetivo de resumir sucintamente a teoria e me concentrar em algumas idéias de negociação que parecem uma extensão bastante natural. Espero que tenha sido útil!
Obrigado pela sua postagem. Você poderia dizer quais foram as proporções de Sharpe das estratégias testadas?
Kris Longmore.
Eu não calculei as taxas de Sharpe quando executei essas estratégias. Você poderia facilmente fazer isso executando o script (disponível através do link de download, junto com os dados que eu usei) e usando o pacote performanceAnalytics em R.
Olá, sou novo na adaptação da série temporal e achei o seu artigo muito interessante. Minha pergunta é: não há um valor aleatório envolvido na previsão do preço por definição de uma série GARCH? Em caso afirmativo, não faria sentido calcular a probabilidade de a previsão ser longa ou curta usando o valor ARMA como média e o desvio padrão e talvez aplicar um filtro, aceitando apenas valores acima de um determinado limite?
Kris Longmore.
Obrigado por ler meu blog. Eu acho que você está se referindo ao termo de ruído na definição GARCH? Você poderia certamente experimentar um modelo ARMA & # 8211; Eu adoraria ouvir sobre os resultados & # 8211; mas eu não tenho certeza de como isso se relaciona com o termo de ruído no modelo GARCH?
Obrigado pelo tutorial. Qual (is) linha (s) de código precisaríamos contabilizar os custos de transação?
Kris Longmore.
Há algumas maneiras de fazer isso, dependendo de quão preciso ou complexo é o modelo de custo de transação desejado. Se um modelo de custo de transação fixo fosse suficiente, você poderia simplesmente subtrair esse custo de transação fixo de cada um dos seus retornos. Por exemplo, se uma rodada do EUR / USD custa 1,5 pips, você simplesmente retorna.
É claro que, na realidade, você obteria spread variável e slippage variável, dependendo de fatores como a volatilidade e a fluidez em tempo real, portanto, isso pode ou não ser preciso o suficiente para seus objetivos.
Kris Longmore.
Neste exemplo, eu primeiro ajustei um modelo ARMA de ordem (p, q) onde (p, q) ∈ e (p, q) são escolhidos de forma que minimizem o Critério de Informação de Aikake. Em seguida, ajustamos um modelo usando GARCH (1,1) para a variância e ARMA (p, q) para a média. Um novo modelo é construído para cada período na simulação usando os 1.000 períodos anteriores. Cada modelo é usado uma vez (para prever o retorno do próximo período) e depois descartado. Então, para responder à sua pergunta, a abordagem usada aqui não procura parâmetros que funcionem como "trabalho". geralmente, em vez disso, encontramos os melhores parâmetros da nossa janela de lookback e assumimos que eles serão válidos para o próximo período.
Essa suposição pode ou não ser válida. E se essa suposição é válida, enquanto a modelagem de séries temporais é super interessante do ponto de vista teórico, ela pode ou não ser de uso prático em uma estratégia de negociação. No mínimo, há certamente outras considerações além dos parâmetros ideais do modelo. Por exemplo, a partir da minha própria experiência na construção de modelos de negociação para os mercados forex, posso compartilhar que a escolha do tempo de amostragem (ou seja, a hora que você escolhe como abrir / fechar suas barras diárias) é de importância crítica no sucesso ou caso contrário, o modelo.
Seu comentário é realmente muito oportuno! Recentemente, criei uma estrutura de backtesting GARCH para um cliente que permite a experimentação eficiente desses e de outros parâmetros, como condições de saída e alocação de capital. Um quadro de experimentação eficiente é realmente importante para a pesquisa efetiva e prática. Se você estiver interessado em algo semelhante, me dê um ping em kris [at] robotwealth.
Espero que ajude.
Os dados de preço EURUSD. csv & # 8230; Como é a estrutura de dados no arquivo? Você pode exibir os cabeçalhos / primeiras poucas linhas para que eu possa analisar meus dados de acordo.
Desculpa. Depois de postar minha pergunta, vi o link para download do arquivo. Doooh!
Em relação ao seu código, como você lidou com valores negativos para os retornos? Como você está usando o log para o ag. curve e com valores negativos, você terá NaN.
Kris Longmore.
Eu sinceramente não lembro de ter de voltar a executar o código. Mas sim, você está correto & # 8211; faz mais sentido usar retornos de log que são aditivos. Multiplicar retornos simples é problemático ao criar uma curva de capital quando você tem posições neutras. Eu atualizei a postagem.
você pode usar isto: ag. curve & lt; - cumsum (ag. direction. returns)
Estudei Econometria de Séries Temporais como parte da minha especialização em PhD e descobri que simplesmente desenhar tendências e padrões em um gráfico é uma abordagem muito superior às técnicas estatísticas mais avançadas, como Markov Switching Multivariate GARCH ou Multivariate Autoregressive State Space Models. Eu me sinto meio desconfortável que todos os meus esforços e noites sem dormir fossem para nada. Mas pelo menos eu sei quais são as melhores abordagens.
Kris Longmore.
É bom saber que você encontrou algo que funciona para você. Eu concordo, às vezes mais simples pode ser melhor.

Negociação com Python.
Sábado, 20 de maio de 2017.
Yahoo está morto, viva o Yahoo!
Nota: os dados fornecidos parecem ser ajustados para divisões, mas não para dividendos.
Sábado, 20 de fevereiro de 2016.
Uma borda estatística simples no SPY.
Ocorreu-me que na maioria das vezes que há muita conversa na mídia sobre a queda do mercado (depois de grandes perdas ao longo de vários dias de intervalo), uma recuperação bastante significativa às vezes acontece.
No passado cometi alguns erros ao fechar minhas posições para reduzir as perdas, apenas para perder uma recuperação nos dias seguintes.
Após um período de perdas consecutivas, muitos traders irão reduzir suas posições com medo de perdas ainda maiores. Muito desse comportamento é governado pelo medo, e não pelo risco calculado. Comerciantes mais espertos entram então para as barganhas.
Depois de 3 ou mais perdas consectivas, vá muito. Saia no próximo feche.
Isso não parece nada mau! Observando as taxas de sharpe, a estratégia obtém uma descida de 2,2 versus 0,44 para os B & amp; Na verdade, isso é muito bom! (não fique muito empolgado, pois não contei com custos de comissão, escorregões, etc.).
Embora a estratégia acima não seja algo que eu gostaria de negociar simplesmente por causa do longo período de tempo, a própria teoria provoca pensamentos adicionais que poderiam produzir algo útil. Se o mesmo princípio se aplica aos dados intradiários, uma forma de estratégia de escalpelamento poderia ser construída. No exemplo acima, simplifiquei um pouco o mundo contando apenas o * número * de dias de inatividade, sem prestar atenção à profundidade do rebaixamento. Além disso, a saída de posição é apenas um 'próximo dia de fechamento' básico. Há muito a melhorar, mas a essência na minha opinião é esta:
Segunda-feira, 17 de novembro de 2014.
Negociando o VXX com a previsão de vizinhos mais próximos.
Minha definição desses dois é:
prêmio de volatilidade = VIX-realizadoVol delta (inclinação da estrutura de prazo) = VIX-VXV.
Combinar tanto o prêmio quanto o delta em um modelo foi um desafio para mim, mas eu sempre quis fazer uma aproximação estatística. Em essência, para uma combinação de (delta, premium), gostaria de encontrar todos os valores históricos que estão mais próximos dos valores atuais e fazer uma estimativa dos retornos futuros com base neles. Algumas vezes comecei a escrever meus próprios algoritmos de interpolação de vizinhos mais próximos, mas toda vez tive que desistir. até me deparar com a regressão dos vizinhos mais próximos. Isso me permitiu construir rapidamente um preditor baseado em duas entradas e os resultados são tão bons, que estou um pouco preocupado por ter cometido um erro em algum lugar.
criar um conjunto de dados de [delta, premium] - & gt; [Retorno do próximo dia VXX] (na amostra) cria um preditor do vizinho mais próximo com base no conjunto de dados acima da estratégia de negociação (fora da amostra) com as regras: go long if predicted return & gt; 0 vai curto se o retorno previsto & lt; 0.
Nos dois últimos gráficos, a estratégia parece realizar o mesmo dentro e fora da amostra. Relação de Sharpe é em torno de 2,3.
Estou muito satisfeito com os resultados e tenho a sensação de que só estive a arranhar a superfície do que é possível com esta técnica.
Quarta-feira, 16 de julho de 2014.
Módulo de backtesting simples.
Minha busca por uma ferramenta de backtesting ideal (minha definição de 'ideal' é descrita nos posts anteriores de 'dilemas de backtesting') não resultou em algo que eu pudesse usar imediatamente. No entanto, rever as opções disponíveis me ajudou a entender melhor o que eu realmente quero. Das opções que eu olhei, o pybacktest foi o que eu mais gostei por causa de sua simplicidade e velocidade. Depois de passar pelo código-fonte, tenho algumas ideias para simplificar e tornar um pouco mais elegante. A partir daí, foi apenas um pequeno passo para escrever meu próprio backtester, que agora está disponível na biblioteca TradingWithPython.
encontrar entrada e saídas - & gt; calcular pnl e fazer gráficos com backtester - & gt; dados de estratégia pós-processo.
Sábado, 7 de junho de 2014.
Aumentando o desempenho com o Cython.
5k amostras como dados de teste. Aí vem a versão original da minha função drawdown (como está agora implementada na biblioteca TradingWithPython)
Hmm 1,2 segundos não é muito rápido para uma função tão simples. Há algumas coisas aqui que podem ser uma ótima alternativa para o desempenho, como uma lista * highwatermark * que está sendo anexada em cada iteração de loop. Acessar Series por seu índice também deve envolver algum processamento que não seja estritamente necessário. Vamos dar uma olhada no que acontece quando esta função é reescrita para trabalhar com dados numpy.
Bem, isso é muito mais rápido que a função original, aproximadamente 40x de aumento de velocidade. Ainda há muito espaço para melhoria, movendo-se para código compilado com cython Agora eu reescrever a função dd de cima, mas usando dicas de otimização que eu encontrei no tutorial de cython. Observe que esta é minha primeira tentativa de otimização de funções com o Cython.
Uau, esta versão corre em 122 micro segundos, tornando-a dez mil vezes mais rápida que a minha versão original! Devo dizer que estou muito impressionado com o que as equipes Cython e IPython conseguiram! A velocidade em comparação com a facilidade de uso é simplesmente incrível!
P. S. Eu costumava fazer otimizações de código no Matlab usando encapsulamento C e. mex puro, era tudo apenas uma dor na bunda em comparação com isso.
Terça-feira, 27 de maio de 2014.
Dilemas de backtesting: revisão de pyalgotrade.
Primeira impressão: ativamente desenvolvida, documentação muito boa, mais do que feautures suficiente (indicadores de TA, otimizadores etc). Parece bom, então eu continuei com a instalação que também correu bem.
O tutorial parece estar um pouco desatualizado, já que o primeiro comando yahoofinance. get_daily_csv () lança um erro sobre a função desconhecida. Não se preocupe, a documentação está atualizada e acho que a função ausente agora é renomeada para yahoofinance. download_daily_bars (símbolo, ano, csvFile). O problema é que essa função só faz o download de dados por um ano, em vez de tudo, desde aquele ano até a data atual. Tão bem inútil.
Depois que eu baixei os dados e os salvei no csv, eu precisei ajustar os nomes das colunas, porque aparentemente o pyalgotrade espera que Date, Adj Close, Close, High, Low, Open e Volume estejam no cabeçalho. Isso é tudo um pequeno problema.
Seguindo para o teste de desempenho em uma estratégia de SMA que é fornecida no tutorial. Meu conjunto de dados consiste em 5370 dias de SPY:
Isso é realmente muito bom para um framework baseado em eventos.
Mas tentei pesquisar a documentação para obter a funcionalidade necessária para fazer o backtest de spreads e vários portfólios de ativos e simplesmente não consegui encontrar nenhum. Então eu tentei encontrar uma maneira de alimentar o DataFrame pandas como uma entrada para uma estratégia e acontece de não ser possível, o que é novamente uma grande decepção. Eu não o afirmei como um requisito no post anterior, mas agora chego à conclusão de que o suporte a pandas é obrigatório para qualquer framework que trabalhe com dados de séries temporais. Pandas foi uma razão para eu mudar de Matlab para Python e eu nunca mais quero voltar.
Conclusão A pyalgotrade não cumpre minha exigência de flexibilidade. Parece que foi projetado com o TA clássico em mente e negociação de instrumento único. Eu não vejo isso como uma boa ferramenta para estratégias de backtesting que envolvem vários ativos, hedge etc.
Segunda-feira, 26 de maio de 2014.
Dilemas de backtesting.
Seja boa aproximação do mundo real. Este é obviamente o requisito mais importante. Permitir flexibilidade ilimitada: o ferramental não deve ficar no caminho de testar ideias prontas para uso. Tudo o que pode ser quantificado deve ser utilizável. Seja fácil de implementar & amp; manter. É tudo sobre produtividade e poder testar muitas ideias para encontrar uma que funcione. Permitir varreduras de parâmetros, testes de avanço e otimizações. Isso é necessário para investigar o desempenho e a estabilidade da estratégia, dependendo dos parâmetros da estratégia. O problema de satisfazer todos os requisitos acima é que os números 2 e 3 são conflitantes. Não há ferramenta que possa fazer tudo sem o custo de alta complexidade (= baixa manutenção). Normalmente, uma ferramenta point-and-click de terceiros limitará severamente a liberdade de teste com sinais personalizados e portfólios ímpares, enquanto no outro extremo do espectro uma solução diy personalizada precisará de dezenas ou mais horas para ser implementada, com grandes chances de terminando com código desordenado e ilegível. Então, na tentativa de combinar o melhor dos dois mundos, vamos começar de alguma forma no meio: use uma estrutura de backtesting existente e adapte-a ao nosso gosto.
Nos posts a seguir, eu vou ver três candidatos possíveis que encontrei:
Zipline é amplamente conhecida e é o motor por trás do PyPlotTub Quantopian parece ser ativamente desenvolvido e o pybacktest bem documentado é um framework baseado em vetores leve, que pode ser interessante por causa de sua simplicidade e desempenho. Eu vou estar olhando para a adequação dessas ferramentas comparando-as com uma estratégia de negociação hipotética. Se nenhuma dessas opções se encaixa nos meus requisitos, terei que decidir se quero investir na criação do meu próprio framework (pelo menos, olhando as opções disponíveis, eu sei o que não funciona) ou manter o código personalizado para cada uma delas. estratégia.
O primeiro para a avaliação é Zipline.
Minha primeira impressão de Zipline e Quantopian é positiva. O Zipline é apoiado por uma equipe de desenvolvedores e é testado em produção, então a qualidade (bugs) deve ser ótima. Existe uma boa documentação no site e um exemplo de caderno no github.
Para pegar um jeito, baixei o caderno do exame e comecei a brincar com ele. Para minha decepção, rapidamente me deparei com o primeiro exemplo do Algoritmo de Zipline Mais Simples: Compre a Apple. O conjunto de dados tem apenas 3028 dias, mas a execução deste exemplo demorou uma eternidade. Aqui está o que eu medi:
Eu não esperava um desempenho estelar, já que o zipline é um backtester baseado em eventos, mas quase um minuto para 3000 samples é muito ruim. Esse tipo de desempenho seria proibitivo para qualquer tipo de varredura ou otimização. Outro problema surgiria quando se trabalha com conjuntos de dados maiores, como dados intradiários ou vários títulos, que podem conter facilmente centenas de milhares de amostras.
Infelizmente, eu terei que abandonar o Zipline da lista de backtesters utilizáveis, já que ele não atende ao meu requisito # 4 por uma margem de gordura.
No post seguinte, eu vou estar olhando para PyAlgotrade.
Nota: Meu sistema atual é um par de anos, rodando um AMD Athlon II X2 @ 2800MHZ com 3GB de RAM. Com backtesting baseado em vetor, eu estou acostumado a calcular tempos de menos de um segundo para um único backtest e um ou dois minutos para uma varredura de parâmetro. Um teste básico de caminhada com 10 passos e uma varredura de parâmetros para 20x20 resultaria em uma convulsiva 66 horas com tirolesa. Eu não sou tão paciente assim.

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