zipline 예제

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둘째, 수렴 또는 사이클 거래라고도 하는 회귀 전략. 이 전략은 수량의 움직임이 결국 반전될 것이라는 믿음에서 출발합니다. 이것은 약간 추상적 인 것처럼 보일 수 있지만 예제를 사용할 때 더 이상 그렇게되지 않습니다. 평균 회귀 전략을 살펴, 당신은 실제로 주식이 자신의 평균으로 돌아 와서 그 평균에서 벗어날 때 악용 할 수 있다고 생각. 이 자습서에서는 zipline의 아키텍처, API 및 기능에 대한 약간의 통찰력을 얻을 수 있기를 바랍니다. 다음 단계에 대 한 몇 가지 예제를 체크 아웃 합니다. 백테스팅을 구현하기 위해 이 자습서의 첫 번째 부분에서 이미 광범위하게 사용한 Pandas 외에 다른 도구를 사용하여 데이터에 대한 재무 분석을 수행할 수 있습니다. 팬더 외에도, 예를 들어, 당신이 거래 전략을 개발할 때 사용할 수있는 벡터화, 최적화 및 선형 대수 루틴을 제공하는 NumPy 및 SciPy도 있습니다. 보시다시피 2016년 첫 영업일부터 각 거래일에 대한 행이 있습니다. 열에서 알고리즘의 상태에 대한 다양한 정보를 찾을 수 있습니다. 첫 번째 열 AAPL은 앞에서 언급 한 레코드 () 함수에 의해 거기에 배치되었으며 사과 가격을 플롯 할 수 있습니다. 예를 들어, AAPL 주가와 비교하여 시간이 지남에 따라 포트폴리오 가치가 어떻게 변했는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 팬더 데이터 리더가 파이썬으로 데이터를 가져올 수있는 많은 옵션을 제공하지만 금융 데이터를 가져오는 데 사용할 수있는 유일한 패키지는 아니라는 것을 고려하는 것이 현명합니다.

, Google 금융에서 데이터를 얻으려면 : 수익을 계산하는 방법을 아는 것은 가치있는 기술이지만, 다른 주식과 비교하지 않을 때이 숫자가 실제로 별로 말하지 않는다는 것을 종종 알 수 있습니다. 따라서 두 개 이상의 주식을 비교하는 예제가 자주 표시됩니다. 이 섹션의 나머지 부분에서는 야후 금융에서 더 많은 데이터를 얻는 데 중점을 두어 일일 백분율 변화를 계산하고 결과를 비교할 수 있습니다.