Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать. Первый тесты на истории показали что с доходностью и тем более с тем как доходность портфеля компенсирует принимаемый риск (коэффициент Шарпа) проблемы, но неудачный опыт тоже опыт, поэтому решил описать его в статье. Первый и самый важный вопрос - при помощи чего проводить тесты торговой стратегии на исторических данных? В какой программе или при помощи какой библиотеки создавать стратегию и потом прогонять её на истории?
-
Отбор акций Мосбиржи для Backtrader: загрузка истории через библиотеку Игоря Чечета и её поквартальный анализ на Python -
Торговый робот без QUIK и Windows: мой путь к Raspberry Pi и Backtrader на Московской бирже
-
Pine Script в деле: тестируем стратегию с линейной регрессией и R² (по мотивам S&C из 2007 года) на Московской Бирже
-
Раздельное тестирование на скриптовом языке TradingView выходов торговой системы: обычный трейлинг стоп и ATR стоп
-
Фундаментальный анализ акций в РФ и США
-
Тестировании торговой системы со случайными сигналами на вход для фьючерсов Московской биржи при помощи Python через библиотеку backtesting.py
-
Тестирование торговой стратегии нового индикатора Джона Ф. Элерса на Python для дневных данных Мосбиржи через библиотеку backtesting.py
-
Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии внутри дня для Московской биржи (библиотека backtrader):