In [2]:
NB_VERSION = 1,0
import sys
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
import pandas_datareader.data as pdr_web
import quandl as ql
from matplotlib import __version__ as matplotlib_version
from seaborn import __version__ as seaborn_version
import statsmodels.api as sm
# Load Quandl API key
import json
with open('quandl_key.json','r') as f:
quandl_api_key = json.load(f)
ql.ApiConfig.api_key = quandl_api_key['API-key']
print('Verze notebooku:', '.'.join(map(str, NB_VERSION)))
print('Verze pythonu:', '.'.join(map(str, sys.version_info[0:3])))
print('---')
print('NumPy:', np.__version__)
print('Pandas:', pd.__version__)
print('pandas-datareader:', pdr.__version__)
print('Quandl:', ql.version.VERSION)
print('Matplotlib:', matplotlib_version)
print('Seaborn:', seaborn_version)
print('Statsmodels:', sm.version.version)
Pro automatické obchodování, které využívá analýzu dat, se používá termín Quantitative trading. Běžně a nejčastěji se v obchodování se používají dva typy strategií:
Zde spadají jak trendové strategie, tak i strategie na principu divergencí. V případě obchodování těchto typů strategií spoléháme, že aktuální pohyb trhu bude pokračovat ve stejném směru i v budoucnosti. Zároveň věříme, že tyto trendy dokážeme detekovat a následně využít. Jako příklad takové strategií jsou strategie na bázi křížení klouzavých průměrů (moving average crossover).
Někdy se jim říká také strategie konvergence (covergence) nebo strategie burzovních cyklů (cycle trading). Tyto strategie zakládají na myšlence, že aktuální pohyb může eventuálně začít reversovat. Jako příklad může posloužit strategie založená na principu návratu k průměrné ceně (mean reversion strategy).
Ta nejjednodušší strategie, kterou lze vytvořit, je křížení klouzavých průměrů.
Využiji dva jednoduché klouzavé průměry (SMA - simple moving average) s rozdílnými periodami, např. 30 a 90 dní. Pro pozici long chci vidět překřížení SMA s kratší periodou směrem nahoru přes SMA s delší periodou. Pro pozici short chci vidět překřížení SMA s kratší periodou směrem dolů přes SMA s delší periodou.
Postup
ohlc_data. SMA do proměnných short_period a long_period.DataFrame, který bude mít sloupec signal. Jen musím zajistit, aby indexy v signals odpovídaly s index v ohlc_data.rolling() a mean() funkcí vypočítám SMA pro kratší a delší periodu.signals['signal'] vložím 1.0 pro dny, kde SMA s kratší periodou je nad SMA s delší periodou. Tento signál musím počítat od pozice, kdy je platná vypočítaná hodnota pro SMA s kratší periodou, tj. od řádku s číslem vloženým v short_period.signals['positions'] vložím rozdíl změny, kdy se mění hodnota ve sloupečku 'signal'. Tím získám velikost pozice v jaké bych měl být pro strategii klouzavých průměrů -> pro long je hodnota 1.0, pro short je to -1.0.
In [3]:
# Zíkám data ETF trhu SPY, který kopíruje trh S&P 500
start_date = datetime.datetime(2008, 1, 1)
end_date = datetime.datetime.now()
ohlc_data = pdr_web.DataReader("NYSEARCA:SPY", 'google', start=start_date, end=end_date)
# Příprava period pro SMA
short_period = 30
long_period = 90
# Připrava signálního DataFrame s vynulovaným sloupcem 'signal', 0=bez signálu
signals = pd.DataFrame(index=ohlc_data.index)
signals['signal'] = 0.0
# SMA pro kratší a delší periodu.
signals['short_sma'] = ohlc_data['Close'].rolling(window=short_period, min_periods=1, center=False).mean()
signals['long_sma'] = ohlc_data['Close'].rolling(window=long_period, min_periods=1, center=False).mean()
# Získání signálu pro situace, kde SMA s menší periodou je nad SMA s větší periodou.
signals['signal'][short_period:] = np.where(signals['short_sma'][short_period:]
> signals['long_sma'][short_period:], 1.0, 0.0)
# Vygenerování obchodních příkazů
signals['positions'] = signals['signal'].diff()
Vypočítané long pozice
In [4]:
signals[signals['positions']>0]
Out[4]:
Vypočítané short pozice
In [5]:
signals[signals['positions']<0]
Out[5]:
In [6]:
import matplotlib.pyplot as plt
# Příprava oblasti grafu
fig = plt.figure(figsize=(15,7))
# Přidání grafu s pojmenovanou osou y do oblasti grafu
ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Cena v $')
# Přidání vývoje Close ceny do grafu.
ohlc_data['Close'].plot(ax=ax1, color='r', lw=2.)
# Přidání vývoje klouzavých průměrů do grafu.
signals[['short_sma', 'long_sma']].plot(ax=ax1, lw=2.)
# Přidání vstupních signálů "buy"
ax1.plot(signals.loc[signals.positions == 1.0].index,
signals.short_sma[signals.positions == 1.0],
'^', markersize=10, color='b')
# Přidání vstupních signálů "sell"
ax1.plot(signals.loc[signals.positions == -1.0].index,
signals.short_sma[signals.positions == -1.0],
'v', markersize=10, color='k')
# Zobrazení grafu
plt.show()
černá - short pozice
modrá - long pozice
TIP: Pokud se kód výše zdá moc složitý, je vhodné jednotlivé příkazy si spustit postupně a zobrazit si jednotlivé výsledky pro rychlejší pochopení.
Strategie na bázi klouzavých průměrů jsou něco jako Hello world! pro programátory. Je to ale příklad, u kterého není třeba nic extra vymýšlet a velmi jednoduchý ukázkový systém lze připravit za pár minut s použitím malého množství kódu.
Alex Bellos ve své knize Alex za zrcadlem - Jak se čísla odrážejí v životě a život v číslech popisuje, že i velmi jednoduché principy mohou dávat velmi komplexní výsledky. Zde nechám otevřený konec: Dá se využít výše zmíněná strategie na principu klouzavých průměrů k přiblížení se k reálným ziskům?