Flexible Handelsstrategien

TSM - Trading Strategy Manager Einzigartige Lösung für Trading Strategy Management und Backtesting. TSM - Trading Strategy Manager Ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug für Trading-Strategien Management, Optimierung und Backtesting. TSM ermöglicht es dem Benutzer, sich direkt auf dem Preisplan, den Ein - und Ausfahrtsignalen seiner langen und kurzen Strategien zu visualisieren. TSM umfasst einen leistungsstarken Satz von gewinnbringenden Handelsstrategien, die von ITtrading QuantLab entwickelt und optimiert werden. Erst nach umfangreichen Studien und umfangreichen Tests wählt ITtrading die leistungsstärksten Strategien aus, um dem Anwender die Möglichkeit zu geben, Gewinne zu maximieren, die operativen Stress minimieren. TSM umfasst das Strategy Optimization Tool, die fortschrittliche Lösung für die Verwaltung der besten Strategien für jedes Instrument und Zeitrahmen. Es ist möglich, die am besten gewählte Strategie zu optimieren und zu verfeinern, verglichen mit dem ausgewählten spezifischen Finanzinstrument. bt - Flexible Backtesting für Python Was ist bt bt ist ein flexibles Backtesting Framework für Python verwendet, um quantitative Handelsstrategien zu testen. Backtesting ist der Prozess des Testens einer Strategie über einen gegebenen Datensatz. Dieses Framework ermöglicht es Ihnen, leicht zu schaffen Strategien, die Mischung und passen verschiedene Algos. Es zielt darauf ab, die Schaffung von leicht zu testenden, wiederverwendbaren und flexiblen Blöcken der Strategielogik zu fördern, um die rasche Entwicklung komplexer Handelsstrategien zu erleichtern. Das Ziel: Quants zu retten, das Rad neu zu erfinden und sie auf den wichtigen Teil des Jobs - die Strategieentwicklung - zu konzentrieren. Bt ist in Python codiert und verbindet ein lebendiges und reiches Ökosystem für die Datenanalyse. Zahlreiche Bibliotheken existieren für das maschinelle Lernen, die Signalverarbeitung und die Statistik und können genutzt werden, um das Rad nicht neu zu erfinden - etwas, das allzu oft bei der Verwendung anderer Sprachen auftritt, die den gleichen Reichtum an qualitativ hochwertigen Open-Source-Projekten haben. Bt wird auf der ffn - einer Finanzfunktionsbibliothek für Python - erstellt. Check it out Ein schnelles Beispiel Hier ist ein schneller Geschmack von bt: Eine einfache Strategie Backtest Let8217s schaffen eine einfache Strategie. Wir schaffen eine monatliche, rebalanced, long-only Strategie, in der wir gleiche Gewichte für jeden Vermögenswert in unserem Universum von Vermögenswerten platzieren. Zuerst werden wir einige Daten herunterladen. Standardmäßig lädt bt. get (alias für ffn. get) das Adjusted Close von Yahoo Finance herunter. Wir werden einige Daten ab dem 1. Januar 2010 für die Zwecke dieser Demo herunterladen. Sobald wir unsere Daten haben, schaffen wir unsere Strategie. Das Strategie-Objekt enthält die Strategie-Logik durch die Kombination verschiedener Algos. Schließlich erstellen wir einen Backtest. Die die logische Kombination einer Strategie mit einem Datensatz ist. Sobald dies geschehen ist, können wir den Backtest ausführen und die Ergebnisse analysieren. Nun können wir die Ergebnisse unseres Backtests analysieren. Das Ergebnis-Objekt ist ein dünner Wrapper um ffn. GroupStats, der einige Hilfsmethoden hinzufügt.