Бэктестинг на Python

Бэктестинг — ключевое понятие в алгоритмической торговле. Он заключается в проверке торговой стратегии на исторических данных, чтобы оценить ее эффективность. Симулируя стратегию на прошлых данных, трейдеры получают представление о том, как она может работать в реальных условиях, не рискуя реальным капиталом.

Python стал одним из основных языков для бэктестинга благодаря богатой экосистеме библиотек и фреймворков для финансового анализа и автоматизации торговли. Ниже рассмотрены основы бэктестинга на Python, ключевые библиотеки, концепции и пример реализации.

Базовые понятия бэктестинга

Перед тем как перейти к Python, важно понять базовые элементы бэктестинга:

Исторические данные: временные ряды по инструментам — цены, объемы и рыночные индикаторы.
Логика стратегии: правила входа и выхода, основанные на индикаторах, статистике или других критериях.
Метрики эффективности: показатели, такие как чистая прибыль, ROI, коэффициент Шарпа и максимальная просадка.
Транзакционные издержки: комиссии, спреды и проскальзывание, которые возникают в реальной торговле.

Основные шаги реализации стратегии

Упрощенный рабочий процесс бэктестинга на Python:

Сбор данных: получение исторических данных.
Предобработка: очистка и трансформация данных.
Определение стратегии: реализация логики торговли.
Запуск бэктеста: применение стратегии к историческим данным.
Оценка эффективности: анализ результатов.
Оптимизация и валидация: настройка параметров и проверка на переобучение.

Пример: стратегия пересечения скользящих средних

Ниже — пример реализации простой стратегии с использованием Backtrader:

import backtrader as bt
import datetime

# Create a Strategy
class SmaCross(bt.SignalStrategy):
    def __init__(self):
        sma1, sma2 = bt.ind.SMA(period=10), bt.ind.SMA(period=30)
        crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)
        self.signal_add(bt.SIGNAL_LONG, crossover)

# Init Cerebro
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(SmaCross)

# Data Feed
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL',
                                 fromdate=datetime.datetime(2015, 1, 1),
                                 todate=datetime.datetime(2020, 12, 31))
cerebro.adddata(data)

# Set Cash
cerebro.broker.setcash(10000)

# Run and Plot
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Ending Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.plot()

В этом примере:

Определяется стратегия SmaCross, открывающая лонг при пересечении короткой средней вверх.
Инициализируется движок cerebro и добавляется стратегия.
Подключается источник данных Yahoo Finance для акций Apple (AAPL).
Задается стартовый капитал.
Запускается бэктест и строится график результатов.

Метрики эффективности

Анализ метрик эффективности позволяет понять, насколько стратегия пригодна для реальной торговли. Ниже — основные метрики.

1. Чистая прибыль

Чистая прибыль — разница между итоговым и начальным капиталом.

total_cash = cerebro.broker.getvalue()
initial_cash = 10000
net_profit = total_cash - initial_cash
print('Net Profit: %.2f' % net_profit)

2. ROI

ROI показывает доходность инвестиций относительно начального капитала.

roi = (total_cash / initial_cash - 1) * 100
print('ROI: %.2f%%' % roi)

3. Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа оценивает риск-скорректированную доходность.

returns = [original_value - new_value for original_value, new_value in zip(original_values, new_values)]
sharpe_ratio = np.mean(returns) / np.std(returns) * np.sqrt(252) # assuming daily returns
print('Sharpe Ratio: %.2f' % sharpe_ratio)

4. Максимальная просадка

Максимальная просадка — наибольшее снижение от пика к минимуму.

def max_drawdown(equity_curve):
    i = np.argmax(np.maximum.accumulate(equity_curve) - equity_curve)
    j = np.argmax(equity_curve[:i])
    return (equity_curve[j] - equity_curve[i]) / equity_curve[j]

equity_curve = np.array([val.portfolio_value for val in cerebro.run()])
max_dd = max_drawdown(equity_curve)
print('Max Drawdown: %.2f%%' % (max_dd * 100))

Типичные ошибки в бэктестинге

Хотя бэктестинг дает полезные инсайты, важно избегать следующих ошибок:

1. Look-ahead bias

Использование будущих данных при принятии решений искажает результаты.

2. Переобучение

Стратегия, подогнанная под историю, часто плохо работает в реальной торговле.

3. Survivorship bias

Исторические данные могут включать только выжившие активы, игнорируя исчезнувшие.

4. Игнорирование проскальзывания и комиссий

Это приводит к переоценке реальной эффективности стратегии.

Продвинутые темы

Walk-forward анализ

Методика, при которой данные разделяются на последовательные тренировочные и тестовые окна, имитируя движение времени.

Обучение с подкреплением

Стратегии могут адаптироваться, обучаясь на результатах. Библиотеки вроде TensorFlow и PyTorch интегрируются с фреймворками бэктестинга.

Генетические алгоритмы

Используются для оптимизации стратегий через моделирование естественного отбора.

Заключение

Бэктестинг — незаменимый инструмент для алгоритмического трейдера. Python предоставляет богатый набор библиотек и инструментов, упрощающих разработку, тестирование и оптимизацию стратегий. При этом важно учитывать ограничения и избегать типичных ошибок, чтобы результаты были максимально близки к реальности.

Для дальнейшего изучения полезно обратиться к документации перечисленных библиотек и экспериментировать с различными стратегиями, источниками данных и метриками.

Библиотека алготрейдинга