TUTORIAL TRADING ALGORITMICO

È passato un po ‘di tempo da quando abbiamo la serie di articoli realtivi ad un ambiente di backtesting basato sugli eventi, che abbiamo iniziato a discutere in questo articolo. Nella Parte VI è stato descritto come implementare un modello di ExecutionHandler funzionante per una simulazione storica di backtesting. In questo si vuole implementare il

Siamo ora in grado di creare la classe gerarchica Backtest. L’oggetto Backtest incapsula la logica di gestione degli eventi ed essenzialmente lega insieme tutte le altre classi che abbiamo descritto negli articoli precedenti. L’oggetto Backtest è progettato per eseguire un sistema guidato da eventi annidati in un ciclo while per gestire gli eventi inseriti nell’oggetto EventQueue.

Nel precedente articolo della serie “Ambiente di Backtesting Event-Driven” è stato descritta la gerarchia della classe ExecutionHandler. In questo articolo si introduce l’implementazione delle metriche per misurare le prestazioni di una strategia usando la curva equity DataFrame precedentemente costruita nell’oggetto Portfolio. Misurare le Performance Abbiamo già descritto il Sharpe Ratio in un precedente articolo. In

In questo articolo continua lo sviluppo di un ambiente di backtesting basato sugli eventi, utilizzando Python. Nel precedente articolo è stata approfondita la gerarchia della classe Portfolio che permette di gestire le posizioni correnti, generare ordini di trading e tenere traccia dei profitti e delle perdite (PnL). Il porossimo passo è implementare l’esecuzione di questi

Nel precedente articolo relativo al backtesting basato sugli eventi abbiamo descritto come costruire la gerarchia della classe Strategy. Le strategie, per come sono state definite, sono utilizzate per generare signals, che sono l’input di un oggetto portfolio al fine di decidere se inviare o meno gli orders. Inizialmente, è naturale creare una classe astratta di

In questa serie di articoli relativa all’implementazione di un ambiente di backtesting basato sugli eventi abbiamo già descritto la struttura degli event-loop, la gerarchia della classe Event e la componente per la gestione dei dati. In questo articolo si introduce la gerarchia della classe Strategy. Gli oggetti “strategia” prendono i dati di mercato come input

Nei due articoli precedenti della serie abbiamo introdotto i concetti base di un sistema di backtesting basato sugli eventi e la gerarchia di classi per l’oggetto Event. In questo articolo vediamo come vengono utilizzati i dati di mercato, sia in un contesto storico di backtesting sia per l’esecuzione del live trading. Uno dei nostri obiettivi

Nel precedente articolo abbiamo introdotto la struttura base di un ambiente di backtesting event-driven. Il resto di questa serie di articoli si concentrerà su ciascuna delle gerarchie di classi  che costituiscono il sistema generale. In questo articolo i descrivono gli Eventi e come questi possono essere usati per scambiare informazioni tra gli oggetti. Come discusso