Стратегия моментума
Попробовал на всё том же
$LKOH стратегию моментума.
Алгоритм технически похож на работу со скользящими средними (SMA), однако есть важные отличия. Здесь используется логарифмическая доходность для нахождения прироста или падения цены с шагом в сутки. Использование логарифмов — одна из самых интересных деталей. В первую очередь они нужны для того, чтобы мы могли просто складывать доходности разных дней и сразу получать итоговый результат. С обычными процентами так не прокатит🙃
np.log(raw_data["price"] / df["price"].shift(1))
Вообще, для меня это была не самая очевидная штука поначалу. Но в алготрейдинге это считается нормой. Да и в целом использовать логарифм даже для отслеживания доходности вашего портфеля по дням очень удобно.
Далее идёт расчёт, схожий с SMA, с фиксированным окном. Затем доходность актива умножается на полученный сигнал со сдвигом на один день (чтобы бэктест был честным и не «заглядывал в будущее»).
Собственно, самое интересное здесь найти оптимальное значение окна (период моментума). Тут я пошёл «в лоб» и просто перебрал диапазон до 100 дней. Выяснилось что на отрезке данных в три года лучшую доходность показало окно в 33 дня. Итоговый результат: 165% общей доходности, или около 38,4% ежегодно. В целом неплохо.
На скрине как раз продемонстрировано все 100 дней только где синим цветом выделен победитель, а жёлтым убыточные значения моментума.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
#стратегии
#python
#программирование
#технологиии