অগ্রভাগ

কয়েক দিন আগে দেখা গেছে যে এফএমজেড কৌশল ব্যাকটেস্টের ফলাফলের মুনাফা ও ক্ষতির বক্ররেখা আউটপুট তুলনামূলকভাবে সহজ ছিল, তাই আমি আয়ের ফলাফলের ডেটা পেতে এবং তারপরে আরও বিশদ মূলধন বক্ররেখা মূল্যায়ন প্রতিবেদন পেতে এবং এটি গ্রাফিকভাবে প্রদর্শনের জন্য নিজেকে প্রক্রিয়া করার বিষয়ে ভেবেছিলাম। যখন আমি ধারণাগুলি লিখতে শুরু করি, তখন আমি খুঁজে পেয়েছি যে এটি এত সহজ ছিল না, তাই আমি ভাবছি যে কারও কাছে একই ধারণা রয়েছে এবং ইতিমধ্যে সংশ্লিষ্ট সরঞ্জামগুলি তৈরি করেছে? সুতরাং আমি ইন্টারনেট অনুসন্ধান করেছি এবং পেয়েছি যে প্রকৃতপক্ষে এই জাতীয় সরঞ্জাম রয়েছে। আমি গিটহাবের বেশ কয়েকটি প্রকল্প দেখেছি এবং অবশেষে বেছে নিয়েছিpyfolio.

পাইফোলিও কি?

pyfolioquantinc দ্বারা বিকাশিত আর্থিক পোর্টফোলিও পারফরম্যান্স এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণের জন্য একটি পাইথন লাইব্রেরি। এটি Zipline ওপেন সোর্স ব্যাকটেস্ট লাইব্রেরির সাথে ভালভাবে কাজ করে। quantinc পেশাদারদের জন্য বিস্তৃত পরিচালনা পরিষেবাও সরবরাহ করে, যার মধ্যে রয়েছেZipline, Alphalens, Pyfolio, FactSetতথ্য ইত্যাদি।

এর মূলpyfolioএটি তথাকথিত তথাকথিত টিয়ার শীট, যা বিভিন্ন স্বতন্ত্র গ্রাফের সমন্বয়ে গঠিত যা ট্রেডিং অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্সের একটি বিস্তৃত চিত্র প্রদান করে।

GitHub address: https://github.com/quantopian/pyfolio

পাইফোলিও ব্যবহার শিখুন

যেহেতু এই সরঞ্জামটির জন্য অনলাইনে শেখার উপকরণ খুব কম, তাই এটি সহজেই ব্যবহার করতে আমার অনেক সময় লাগে।

PyFolioএপিআই রেফারেন্সঃ

https://www.quantopian.com/docs/api-reference/pyfolio-api-reference#pyfolio-api-reference

এখানে আরও বিস্তারিত ভূমিকা দেওয়া হলpyfolioএর API. প্ল্যাটফর্ম মার্কিন স্টক ব্যাকটেস্টিং জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে. ব্যাকটেস্টিং ফলাফল সরাসরি মাধ্যমে প্রদর্শিত হতে পারেpyfolioআমি এটাকে মোটামুটি শিখেছি। মনে হয় অন্য ফাংশনগুলো বেশ শক্তিশালী।

pyfolio ইনস্টল করুন

ইনস্টলেশনpyfolioতুলনামূলকভাবে সহজ, শুধু গিটহাবের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

পাইফোলিও দ্বারা প্রদর্শিত FMZ ব্যাকটেস্টের ফলাফল

প্রথমত, FMZ প্ল্যাটফর্মে ব্যাকটেস্ট মূলধন বক্ররেখা তথ্য পান।

ব্যাকটেস্টের ফলাফলের ফ্লোটিং লাভ এবং ক্ষতি চার্টে উপরের চিত্রের পূর্ণ স্ক্রিনের পাশে থাকা বোতামটি ক্লিক করুন এবং তারপরে Download CSV নির্বাচন করুন। প্রাপ্ত সিএসভি ডেটার বিন্যাস নিম্নরূপ (ফাইলের নাম আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী পরিবর্তন করা যেতে পারে):

আপনি যদি বিশ্লেষণের ফলাফলের জন্য একটি তুলনামূলক বেঞ্চমার্ক পেতে চান তবে আপনাকে ট্রেডিং টার্গেটের একটি কে-লাইন দৈনিক ডেটাও প্রস্তুত করতে হবে। যদি কোনও কে-লাইন ডেটা না থাকে তবে কেবলমাত্র আয়ের ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে তবে বেঞ্চমার্ক ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলের জন্য আরও বেশ কয়েকটি সূচক থাকবে, যেমনঃ আলফা, বিটা ইত্যাদি। নিম্নলিখিত সামগ্রীগুলি বেসলাইন কে-লাইন ডেটা অনুসারে লেখা হয়েছে।

আমরা এফএমজেডের গবেষণা পরিবেশে সরাসরি প্ল্যাটফর্ম থেকে কে-লাইন ডেটা পেতে পারি:

# Use the API provided by the FMZ research environment to obtain K-line data which equal to the revenue data
dfh = get_bars('bitfinex.btc_usd', '1d', start=str(startd), end=str(endd))

ডাটা প্রস্তুত হওয়ার পর, আমরা কোডিং শুরু করতে পারি। আমরা অর্জিত ডাটা প্রক্রিয়া করতে হবে এটি প্রয়োজনীয় ডাটা কাঠামোর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করতেpyfolio, এবং তারপর কলcreate_returns_tear_sheetইন্টারফেসpyfolioগণনা এবং ফলাফল আউটপুট. আমরা প্রধানত মধ্যে পাস করতে হবেreturns, benchmark_rets=Noneএবংlive_start_date=Noneতিনটি পরামিতি।

দ্যreturnপ্যারামিটারটি আয় সংক্রান্ত তথ্যের প্রয়োজন;benchmark_retsরেফারেন্স মার্ক ডেটা, এটি প্রয়োজনীয় নয়;live_start_datelive_start_dateদরকার নেই।

এই প্যারামিটারের অর্থ হলঃ আপনারreturnsউদাহরণস্বরূপ, আমাদের একটি গুচ্ছreturnsউপরে, আমরা অনুমান করছি যে আমরা 2019-12-01 এর পরে বাস্তব বাজার শুরু করছি, এবং পূর্ববর্তীগুলি সিমুলেশন বাজারে বা ব্যাকটেস্টের ফলাফল, তাহলে আমরা এটি এভাবে সেট করতে পারিঃlive_start_date = '2019-12-01'.

প্যারামিটারগুলি সেট করে, আমরা তাত্ত্বিকভাবে বিশ্লেষণ করতে পারি যে আমাদের কৌশলটি ওভারফিট হয়েছে কিনা। যদি নমুনার অভ্যন্তর এবং বাইরের মধ্যে পার্থক্যটি বড় হয় তবে এটি ওভারফিট হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।

আমরা এই বিশ্লেষণ ফাংশনটি FMZ গবেষণা পরিবেশে বাস্তবায়ন করতে পারি, অথবা আমরা এটি স্থানীয়ভাবে বাস্তবায়ন করতে পারি। নিম্নলিখিতটি FMZ গবেষণা পরিবেশে বাস্তবায়নকে উদাহরণস্বরূপ গ্রহণ করেঃ

https://www.fmz.com/upload/asset/1379deaa35b22ee37de23.ipynb?name=%E5%88%A9%E7%94%A8pyfolio%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%AF%84%E4%BB%B7%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E8%B5%84%E9%87%91%E6%9B%B2%E7%BA%BF(%E5%8E%9F%E5%88%9B).ipynb

# First, create a new "csv to py code.py" python file locally and copy the following code to generate the py code containing the CSV file of the fund curve downloaded from FMZ. Running the newly created py file locally will generate "chart_hex.py" file.

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import binascii

# The file name can be customized as needed, this example uses the default file name
filename = 'chart.csv'
with open(filename, 'rb') as f:
    content = f.read()
# csv to py
wFile = open(filename.split('.')[0] + '_hex.py', "w")
wFile.write("hexstr = bytearray.fromhex('" +
            bytes.decode(binascii.hexlify(content))
            + "').decode()\nwFile = open('" + filename + "', 'w')\nwFile.write(hexstr)\nwFile.close()")
wFile.close()

# Open the "chart_hex.py" file generated above, copy all the contents and replace the following code blocks, and then run the following code blocks one by one to get the chart.csv file

hexstr = bytearray.fromhex('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').decode()
wFile = open('chart.csv', 'w')
wFile.write(hexstr)
wFile.close()

!ls -la

cat chart.csv

# Install pyfolio library in research environment

!pip3 install --user pyfolio

import pandas as pd
import sys
sys.path.append('/home/quant/.local/lib/python3.6/site-packages')
import pyfolio as pf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from fmz import * # import all FMZ functions

# Read fund curve data, FMZ platform download, cumulative income data
df=pd.read_csv(filepath_or_buffer='chart.csv')
# Convert to date format
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# Get start and end time
startd = df.at[0,'Date']
endd = df.at[df.shape[0]-1,'Date']

# Read the target asset daily K-line data, and use it as the benchmark income data
# Use the API provided by the FMZ research environment to obtain K-line data equal to the revenue data
dfh = get_bars('bitfinex.btc_usd', '1d', start=str(startd), end=str(endd))
dfh=dfh[['close']]
# Calculate the daily rise and fall based on the closing price of k-line data
dfh['close_shift'] = dfh['close'].shift(1)
dfh = dfh.fillna(method='bfill') #  Look down for the nearest non-null value, fill the exact position with this value, full name "backward fill"
dfh['changeval']=dfh['close']-dfh['close_shift']
dfh['change']=dfh['changeval']/dfh['close_shift']
# Frequency changes keep 6 decimal places
dfh = dfh.round({'change': 6})

# Revenue data processing, the FMZ platform obtains the cumulative revenue, and converts it to the daily revenue change rate
df['return_shift'] = df['Floating Profit and Loss'].shift(1)
df['dayly']=df['Floating P&L']-df['return_shift']
chushizichan = 3 #  Initial asset value in FMZ backtest
df['returns'] = df['dayly']/(df['return_shift']+chushizichan)
df=df[['Date','Floating Profit and Loss','return_shift','dayly','returns']]
df = df.fillna(value=0.0)
df = df.round({'dayly': 3}) # retain three decimal places
df = df.round({'returns': 6})

# Convert pd.DataFrame to pd.Series required for pyfolio earnings
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df=df[['Date','returns']]
df.set_index('Date', inplace=True)
# Processed revenue data
returns = df['returns'].tz_localize('UTC')

# Convert pd.DataFrame to pd.Series required for pyfolio benchmark returns
dfh=dfh[['change']]
dfh = pd.Series(dfh['change'].values, index=dfh.index)
# Processed benchmark data
benchmark_rets = dfh

# The point in time when real-time trading begins after the strategy's backtest period.
live_start_date = '2020-02-01'

# Call pyfolio's API to calculate and output the fund curve analysis result graph
# "returns" Parameters are required, the remaining parameters can not be entered
pf.create_returns_tear_sheet(returns,benchmark_rets=benchmark_rets,live_start_date=live_start_date)

আউটপুট বিশ্লেষণের ফলাফলঃ

ফলাফলের ব্যাখ্যা

অনেক আউটপুট ডেটা আছে, আমাদের শান্ত হতে হবে এবং এই সূচকগুলির অর্থ কী তা শিখতে হবে। আমি তাদের কয়েকটি পরিচয় করিয়ে দেব। আমরা প্রাসঙ্গিক সূচকগুলির ভূমিকা খুঁজে পাওয়ার পরে এবং সূচকগুলির অর্থ বোঝার পরে, আমরা আমাদের ট্রেডিং কৌশল স্থিতি ব্যাখ্যা করতে পারি।

• বার্ষিক রিটার্ন

বার্ষিক রিটার্নের হারটি বার্ষিক রিটার্নের হারে রূপান্তর করে গণনা করা হয়। এটি একটি তাত্ত্বিক রিটার্নের হার, প্রকৃতপক্ষে অর্জন করা রিটার্নের হার নয়। বার্ষিক রিটার্নের হারকে বার্ষিক রিটার্নের হার থেকে আলাদা করা দরকার। বার্ষিক রিটার্নের হার কৌশল বাস্তবায়নের এক বছরের রিটার্নের হারকে বোঝায় এবং প্রকৃত রিটার্নের হার।

• সমষ্টিগত আয়

সবচেয়ে সহজেই বোঝা যায় কৌশলটির রিটার্ন, যা কৌশলটির শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত মোট সম্পদের পরিবর্তনের হার। বার্ষিক অস্থিরতা বিনিয়োগের লক্ষ্যমাত্রার উদ্বায়ীতা ঝুঁকি পরিমাপ করতে বার্ষিক উদ্বায়ীতা হার ব্যবহার করা হয়।

• শার্প অনুপাত

যে কৌশলটি মোট ইউনিট ঝুঁকিতে প্রাপ্ত করতে পারে তার অতিরিক্ত রিটার্ন বর্ণনা করে।

• সর্বাধিক ড্রডাউন

কৌশলটির সবচেয়ে বড় ক্ষতির বর্ণনা। সর্বোচ্চ ড্রাউনডাউন সাধারণত যত কম, তত ভাল।

• ওমেগা অনুপাত

আরেকটি ঝুঁকি-প্রতিদান কর্মক্ষমতা সূচক। শার্প অনুপাতের তুলনায় এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হল-নির্মাণ দ্বারা-এটি সমস্ত পরিসংখ্যানগত মুহুর্ত বিবেচনা করে, যখন শার্প অনুপাত শুধুমাত্র প্রথম দুটি মুহুর্ত বিবেচনা করে।

• সোর্টিনো অনুপাত

এটি সেই অতিরিক্ত রিটার্নের বর্ণনা দেয় যা কৌশলটি ইউনিটের ডাউনসাইড ঝুঁকির অধীনে অর্জন করতে পারে।

• দৈনিক ঝুঁকিপূর্ণ মূল্য

দৈনিক ঝুঁকিতে মূল্য-অন্য একটি খুব জনপ্রিয় ঝুঁকি সূচক। এই ক্ষেত্রে এর অর্থ হল যে 95% ক্ষেত্রে, অবস্থান (পোর্টফোলিও) অন্য দিনের জন্য রাখা হয় এবং ক্ষতি 1.8% অতিক্রম করবে না।

রেফারেন্সঃhttps://towardsdatascience.com/the-easiest-way-to-evaluate-the-performance-of-trading-strategies-in-python-4959fd798bb3

• লেজ অনুপাত

দৈনিক রিটার্নের বন্টনের জন্য 95 তম এবং 5 তম কোয়ান্টিল নির্বাচন করুন এবং তারপরে নিখুঁত মান পেতে ভাগ করুন। মূল অর্থ হ'ল উপার্জিত রিটার্নটি হ্রাসের চেয়ে কত গুণ বেশি।

• স্থিতিশীলতা

এটাকে স্থিতিশীলতা বলা হয়। আসলে, এটা খুবই সহজ, অর্থাৎ, সময়ের বৃদ্ধি কতটুকু সমষ্টিগত নেট ভ্যালু ব্যাখ্যা করে, অর্থাৎ, রিগ্রেশনের r- বর্গক্ষেত্র। এটা একটু বিমূর্ত, আসুন সংক্ষেপে ব্যাখ্যা করি।

রেফারেন্সঃhttps://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/88724236

ছোট ছোট পরামর্শ

আশা করা হচ্ছে যে এফএমজেড রিচ ক্যাপিটাল কার্ভের মূল্যায়ন ফাংশন বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং ঐতিহাসিক ব্যাকটেস্টের ফলাফলের স্টোরেজ ফাংশন বাড়িয়ে তুলতে পারে, যাতে এটি ব্যাকটেস্টের ফলাফলগুলি আরও সুবিধাজনক এবং পেশাদারভাবে প্রদর্শন করতে পারে এবং আপনাকে আরও ভাল কৌশল তৈরি করতে সহায়তা করে।