Crypto backtesting python, Parte 5 - Strategie di trading: l’installazione del pacchetto Zipline


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In questa parte, svilupperemo le conoscenze e installeremo il pacchetto Zipline, che ci consente crypto backtesting python testare rapidamente strategie semplici. Dopotutto, non ci vuole molta fatica a far risultare un back testing fenomenale, anche se questo non crypto backtesting python in realtà il caso.

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In tal modo, si applica un processo, un modello, una teoria o una strategia ai dati storici. Tuttavia, questa ipotesi non è sempre giustificata, motivo per cui alcuni backtest sono completamente inutili. Overfitting Sulla strada verso il backtest perfetto si incontreranno diversi problemi.

Questo è anche il motivo per cui ce ne stiamo occupando in questo articolo.

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Immaginate di essere un bambino curioso seduto sulla sedia mentre la mamma prepara la colazione. Ogni volta che la mamma al mattino mette una fetta di pane nel tostapane, quando esce si ha un ottimo toast alla nutella.

Quindi, cosa provoca la tostatura della fetta di pane? Combinando i dati da soli, giungerete alla conclusione che avete bisogno della mamma per un toast.

Inoltre, pensate che il mattino o la luminosità siano la ragione del vostro toast. Questo è un chiaro caso di overfitting. Assorbono fattori di influenza insignificanti nel loro modello e quindi eliminano quelli essenziali.

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Un esempio nel trading potrebbe essere che sembra più importante se la luna piena fosse stata ieri piuttosto che guardare la prestazione fondamentale del rispettivo titolo. Un altro motivo è una complessità troppo elevata.

Crypto Algo Trading with Python: Backtest part 1

Ad esempio, si verifica quando si desidera includere in un modello fattori completamente disgiunti utilizzando regole speciali. Quindi cercano di vedere un contesto dove in realtà nessuno lo è. La mamma o il momento della giornata non è il motivo per cui il vostro pane è tostato.

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Un altro esempio di overfitting è quando si utilizza lo stesso record da cui è stata creata una strategia per il backtesting. Ora possiamo dividerli. Quindi sviluppiamo una strategia di trading. Questo va dal Quindi assicuratevi di utilizzare la maggior quantità di dati possibile. Inoltre, non dovreste interpretare troppo i singoli eventi. E infine, ma non meno importante, è fondamentale non rivedere gli stessi dati per una strategia che avete usato per crearla.

Backtesting usando Zipline Per eseguire il backtest delle nostre semplici strategie di esempio, utilizziamo il pacchetto Zipline Python fornito da Quantopian società che fornisce una piattaforma agli analisti quantitativi per programmare e utilizzare algoritmi di trading.

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Possiamo, come discusso nella Parte 4, scaricarlo gratuitamente e poi installarlo. Il vantaggio di Zipline è che è stato scritto in Python ed è relativamente facile da gestire.

Il rovescio della medaglia: Zipline non è uno dei pacchetti di backtesting più completi. Di conseguenza, strategie più complesse potrebbero non essere facili da implementare. Ma questo non è necessario per scopi di apprendimento.

Cos'è il backtesting? | Binance Academy

Creare un nuovo ambiente Python Nella parte precedente, abbiamo solo esaminato la teoria di come creare nuovi ambienti Python. Ora dovete aggiungerne uno nuovo.

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Quindi, selezionate la versione di Python desiderata, nel nostro caso 3. Dopo aver configurato un nuovo ambiente Python, potete scaricare e installare il pacchetto Zipline. Utilizzeremo tre di questi quattro comandi in questo articolo.

Cos'è il backtesting?

Se questo è il caso, allora un dato appare a destra di quel nome. Questo non è il caso nel nostro esempio. Zipline è ora pronto per essere usato e potete eseguire il backtest sulla vostra prima strategia. Il problema è che non avete ancora programmato una strategia.

Introduzione

Strategia di trading La semplicità di Python e Zipline ci consente di rivedere facilmente una strategia. Ad esempio, è possibile utilizzare questa funzione per definire i parametri iniziali.

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Per implementare questo, è richiesto un nuovo file Python. Ad esempio è possibile acquistare azioni con la funzione order. Se volete saperne di più sulle funzioni integrate in Zipline, potete utilizzare la documentazione di Quantopian quantopian.

Potete anche leggerlo in modo più dettagliato nella documentazione, il resto dovrebbe essere più chiaro con gli esempi. Cercate il codice sorgente nella figura 2.

Latest commit

Quindi il backtest viene eseguito e si ottiene un output vedi crypto backtesting python 3. Infine, indicate quale insieme di dati dovrebbe essere usato per il backtest.

Ti aiuta a scoprire se le tue idee e strategie di trading hanno senso e se possono potenzialmente ricavare profitti. Ma come funziona il backtesting di una semplice strategia di investimento? A cosa dovresti fare attenzione quando testi le tue strategie di trading? Il backtesting è simile al paper trading? Risponderemo a tutte le domande in questo articolo.

Sicuramente avete ancora alcune domande, che saranno chiarite nella prossima parte. Articolo originale pubblicato su Money.