Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi và không bao giờ bỏ lỡ bất kỳ bài viết sắp tới nào
Aakash là người mới đối với giao dịch thuật toán, và như mong đợi, anh ấy rất vui mừng khi thực hiện chiến lược đầu tiên của mình trên thị trường thực sự. Ông đã đầu tư tất cả tiền tiêu vặt của mình. Boom, tất cả tiền bỏ túi của anh ấy đã biến mất. Bây giờ, bạn có thể đặt tên cho một vài lý do tại sao Aakash thất bại? Chà, anh ta đã phớt lờ bước tiến của chiến lược chiến thắng của mình, và bây giờ anh ta hối hận.Boom, all his pocket money is gone. Now, can you name a few reasons why Aakash failed? Well, he ignored the step of backtesting his winning strategy, and now he regrets it.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một trong những thành phần quan trọng của giao dịch algo, đang quay lại và các khung hoạt động ngược khác nhau có sẵn cho các nhà giao dịch Algo vừa chớm nở. Và tất nhiên, không cần phải nói, đừng giống như Aakash, khôn ngoan và backtest!And of course, it goes without saying, don't be like Aakash, be wise and backtest!
Chỉ trong trường hợp bạn không biết có nghĩa là gì, đây là một định nghĩa tốt từ Investopedia.
Backtesting là phương pháp chung để xem chiến lược hoặc mô hình sẽ thực hiện tốt như thế nào. Backtesting đánh giá khả năng tồn tại của chiến lược giao dịch bằng cách khám phá cách thức diễn ra bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Nếu các hoạt động ngược lại, các nhà giao dịch và nhà phân tích có thể tự tin sử dụng nó trong tương lai.
Bây giờ, chúng tôi sẽ xem xét một số nền tảng backtesting phổ biến và ưu và nhược điểm của chúng.
1. Blueshift bởi Quantinsti
Nền tảng của Blueshift rất giống với Quantopian, và các nguyên tắc cơ bản của chiến lược backtesting là như nhau. Nó thực hiện backtest với gói zipline, cung cấp dữ liệu tương đương và sử dụng đơn giản; Chỉ là một chút thiên vị, nền tảng này có trụ sở tại Ấn Độ và được phát triển bởi Quantinsti [nơi nổi tiếng nhất trên Internet để yêu thích giao dịch Algo]Zipline package, gives comparable data, and is simple to use; just to be a little biased, this platform is based out of India and developed by QuantInsti [the most famous place on the internet to love algo-trading]
Ưu điểm
- Dễ sử dụng.
- Chuyển đổi liền mạch giữa backtesting và giao dịch trực tiếp bằng cách tích hợp các nhà môi giới Ấn Độ.
- Dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi.
- Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra.
Nhược điểm
- Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa.
- Nền tảng không thân thiện với điều hướng.
- Công cụ tương đối mới hơn và do đó đòi hỏi sự ổn định hơn.
- Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian.
-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift.
2. Backtrader
Backtrader là một khung Python với rất nhiều tính năng để quay lại và giao dịch. Backtrader được thiết kế đơn giản, cho phép bạn tập trung vào việc tạo ra các chiến lược, chỉ số và máy phân tích giao dịch có thể tái sử dụng thay vì dành thời gian tạo cơ sở hạ tầng từ đầu. Đây là nền tảng backtesting được sử dụng rộng rãi nhất trong ngành.
Ưu điểm
- Dễ sử dụng.
- Chuyển đổi liền mạch giữa backtesting và giao dịch trực tiếp bằng cách tích hợp các nhà môi giới Ấn Độ.
- Dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi.
- Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra.
- Nhược điểm
Nhược điểm
- Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa.
- Nền tảng không thân thiện với điều hướng.
Công cụ tương đối mới hơn và do đó đòi hỏi sự ổn định hơn.
Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian.
-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift.
Ưu điểm
- Dễ sử dụng.
- Chuyển đổi liền mạch giữa backtesting và giao dịch trực tiếp bằng cách tích hợp các nhà môi giới Ấn Độ.
- Dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi.
- Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra.
Nhược điểm
- Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa.
- Nền tảng không thân thiện với điều hướng.
Công cụ tương đối mới hơn và do đó đòi hỏi sự ổn định hơn.
Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian.
-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift.
Ưu điểm
- Dễ sử dụng.
- Chuyển đổi liền mạch giữa backtesting và giao dịch trực tiếp bằng cách tích hợp các nhà môi giới Ấn Độ.
- Dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi.
- Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra.
Nhược điểm
- Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa.
- Nền tảng không thân thiện với điều hướng.
Công cụ tương đối mới hơn và do đó đòi hỏi sự ổn định hơn.
Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian.
-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift.
Ưu điểm
- Dễ sử dụng.
- Chuyển đổi liền mạch giữa backtesting và giao dịch trực tiếp bằng cách tích hợp các nhà môi giới Ấn Độ.
- Nó có số liệu thống kê chi tiết, giúp so sánh giữa các chiến lược.
- Được mã hóa trong Python, do đó hỗ trợ các hoạt động học máy và thống kê khác nhau.
Nhược điểm
- Chậm so với các nền tảng khác.
- Không hỗ trợ các chiến lược bằng các ngôn ngữ khác ngoài Python.
-> Liên kết GitHub
6. Finmarketpy
Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác định backtest.
Ưu điểm
- Các mẫu được đặt sẵn cho các chiến lược giao dịch backtesting.
- Một máy tính tích hợp để có trọng số rủi ro dựa trên việc nhắm mục tiêu biến động được bao gồm.
- Được viết theo cách hướng đối tượng để làm cho mã dễ tái sử dụng hơn.
- Tiến hành nghiên cứu sự kiện thị trường trong bối cảnh các sự kiện dữ liệu.
- Có thể kiểm tra tính thời vụ của các kỹ thuật giao dịch.
Nhược điểm
- Chậm so với các nền tảng khác.
- Không hỗ trợ các chiến lược bằng các ngôn ngữ khác ngoài Python.
-> Liên kết GitHub
6. Finmarketpy
Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác định backtest.
Ưu điểm
- Các mẫu được đặt sẵn cho các chiến lược giao dịch backtesting.
- Một máy tính tích hợp để có trọng số rủi ro dựa trên việc nhắm mục tiêu biến động được bao gồm.
- Được viết theo cách hướng đối tượng để làm cho mã dễ tái sử dụng hơn.
- Tiến hành nghiên cứu sự kiện thị trường trong bối cảnh các sự kiện dữ liệu.
Nhược điểm
- Có thể kiểm tra tính thời vụ của các kỹ thuật giao dịch.
- Rất ít hỗ trợ cho các ngôn ngữ khác.
-> Liên kết GitHub
6. Finmarketpy
Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác định backtest.
Ưu điểm
Các mẫu được đặt sẵn cho các chiến lược giao dịch backtesting.
Một máy tính tích hợp để có trọng số rủi ro dựa trên việc nhắm mục tiêu biến động được bao gồm.Trade With Python by becoming a sponsor. Any amount is appreciated!