Публикации по теме 'backtesting'


За кулисами тестирования
Автор BAM.money В нашей предыдущей статье Цифровые данные: золотой рудник или мусорная свалка мы рассказали о потенциале цифровых данных для трейдеров. Но как трейдеры могут использовать эту информацию? С точки зрения сигнала и учитывая все ловушки, трейдеры должны сосредоточиться на прогнозе текущей погоды вместо обычных моделей прогнозирования. Благодаря прогнозу текущей погоды трейдеры могут получить : Прямые измерения, которые всегда верны, поскольку они не основаны на..
Цифровые данные: золотой рудник или помойка?
Чтобы получить общее представление о машинном обучении, прочитайте нашу ранее опубликованную статью Что такое машинное обучение? » Автор BAM.money Знаете ли вы, что к концу 2020 года объем всех цифровых данных в мире достигнет 40 зеттабайт (40 триллионов гигабайт)? Человеческому разуму трудно понять это ошеломляющее количество информации. Чтобы представить это в перспективе, это означает, что средний человек создает 1,7 МБ данных каждую секунду (и увеличивается). И если вы..
Тестирование стратегии разворота для торговли акциями с помощью Python 🤷‍♂️
В мире биржевой торговли используются различные стратегии для прогнозирования движения рынка и совершения прибыльных сделок. Одной из таких стратегий является стратегия разворота, которая направлена ​​на выявление потенциальных разворотов тренда в ценах на акции. В этой статье мы рассмотрим стратегию разворота и ее реализацию с помощью Python. Мы также проанализируем результаты, полученные при тестировании стратегии на данных по акциям OIH на разных таймфреймах. Прежде чем углубиться..
Раскрытие рыночной прибыли: достижение 65% выигрыша с помощью стратегии волатильности и полос Боллинджера 🤩
В мире торговли акциями внедрение и тестирование стратегий может стать для трейдеров ценным инструментом для оценки эффективности их торговых идей. Одной из таких стратегий является стратегия «Волатильность с полосами Боллинджера». В этой статье мы подробно рассмотрим эту стратегию и покажем, как ее протестировать с помощью Python. Прежде чем мы углубимся в саму стратегию, давайте кратко повторим процесс подготовки данных. В предыдущей статье под названием «Бэктестирование стратегий..
Основы тестирования на истории
Моделирование временных рядов требует понимания концепций, которые кажутся одновременно базовыми и абстрактными: Только будущее действительно неизвестно Переходы данных напрямую из будущего в прошлое Время однонаправлено Будущее длится долго Пункты 2 и 3 объясняют, почему временные ряды определяет только последовательность, а не характер (количественный/качественный, внутренний/контекстный, плоский/иерархический), частота или регулярность. Пункты 1, 2 и 3 объясняют, почему..
Машинное обучение с алгоритмом классификации и алгоритмической торговой стратегией
Бэк-тестирование - ключевой компонент алгоритмической торговли Машинное обучение с алгоритмом классификации и алгоритмической торговой стратегией Алгоритм классификации и обратное тестирование с данными природного газа Https://sarit-maitra.medium.com/membership Бэк-тестирование в форме тестирования производительности - одна из самых сложных задач, входящих в систему исследования алгоритмической торговли. Существует несколько факторов, таких как задержки программного..
Среда тестирования на истории C ++ - Часть 4: Менеджер структуры и данных
Среда тестирования на истории C ++ - Часть 4: Менеджер структуры и данных После того, как API Bloomberg успешно интегрирован в C ++ для упрощения поиска данных, пришло время заложить основу для структуры бэктестера в целом. Это будет в значительной степени зависеть от событийной системы, описанной Майклом Холлс-Муром в QuantStart , а также от собственной среды разработки алгоритмов Quantopian , но в будущем она будет отличаться для моделирования в реальном времени и реализации..