咱们将在本文中掂量交易策略的体现。并将开发一个简略的动量交易策略，它将应用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的危险均衡抉择。
动量交易策略
这个策略是基于动量的的，因为交易者和投资者早就意识到动量的影响，这能够在宽泛的市场和工夫框架中看到。所以咱们称之为动量策略。趋势跟踪或工夫序列动量 (TSM) 是在繁多工具上应用这些策略的另一个名称。咱们将创立一个根本的动量策略并在 TCS 上对其进行测试以查看其性能。
TSM策略剖析
首先，咱们将导入一些库
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf import ffn %matplotlib inline咱们构建根本的动量策略函数TSMStrategy。函数将通过工夫序列的对数回报、感兴趣的时间段以及是否容许做空的布尔变量的布尔变量来返回预期体现。
def TSMStrategy(returns, period=1, shorts=False): if shorts: position = returns.rolling(period).mean().map( lambda x: -1 if x <= 0 else 1) else: position = returns.rolling(period).mean().map( lambda x: 0 if x <= 0 else 1) performance = position.shift(1) * returns return performance ticker = 'TCS' yftcs = yf.Ticker(ticker) data = yftcs.history(start='2005-01-01', end='2021-12-31') returns = np.log(data['Close'] / data['Close'].shift(1)).dropna() performance = TSMStrategy(returns, period=1, shorts=False).dropna() years = (performance.index.max() - performance.index.min()).days / 365 perf_cum = np.exp(performance.cumsum()) tot = perf_cum[-1] - 1 ann = perf_cum[-1] ** (1 / years) - 1 vol = performance.std() * np.sqrt(252) rfr = 0.02 sharpe = (ann - rfr) / vol print(f"1-day TSM Strategy yields:" + f"\n\t{tot*100:.2f}% total returns" + f"\n\t{ann*100:.2f}% annual returns" + f"\n\t{sharpe:.2f} Sharpe Ratio") tcs_ret = np.exp(returns.cumsum()) b_tot = tcs_ret[-1] - 1 b_ann = tcs_ret[-1] ** (1 / years) - 1 b_vol = returns.std() * np.sqrt(252) b_sharpe = (b_ann - rfr) / b_vol print(f"Baseline Buy-and-Hold Strategy yields:" + f"\n\t{b_tot*100:.2f}% total returns" + f"\n\t{b_ann*100:.2f}% annual returns" + f"\n\t{b_sharpe:.2f} Sharpe Ratio")函数输入如下：
1-day TSM Strategy yields: -45.15% total returns -7.10% annual returns -0.17 Sharpe Ratio Baseline Buy-and-Hold Strategy yields: -70.15% total returns -13.78% annual returns -0.22 Sharpe Ratio在正当的年化回报上，1日TSM策略优于买入并持有策略。因为 1 天的回顾可能蕴含许多谬误趋势，所以咱们尝试不同的时间段来查看它们的比拟状况。这里将循环运行模型 3、5、15、30 和 90 天。
import matplotlib.gridspec as gridspec periods = [3, 5, 15, 30, 90] fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) gs = fig.add_gridspec(4, 4) ax0 = fig.add_subplot(gs[:2, :4]) ax1 = fig.add_subplot(gs[2:, :2]) ax2 = fig.add_subplot(gs[2:, 2:]) ax0.plot((np.exp(returns.cumsum()) - 1) * 100, label=ticker, linestyle='-') perf_dict = {'tot_ret': {'buy_and_hold': (np.exp(returns.sum()) - 1)}} perf_dict['ann_ret'] = {'buy_and_hold': b_ann} perf_dict['sharpe'] = {'buy_and_hold': b_sharpe} for p in periods: log_perf = TSMStrategy(returns, period=p, shorts=False) perf = np.exp(log_perf.cumsum()) perf_dict['tot_ret'][p] = (perf[-1] - 1) ann = (perf[-1] ** (1/years) - 1) perf_dict['ann_ret'][p] = ann vol = log_perf.std() * np.sqrt(252) perf_dict['sharpe'][p] = (ann - rfr) / vol ax0.plot((perf - 1) * 100, label=f'{p}-Day Mean') ax0.set_ylabel('Returns (%)') ax0.set_xlabel('Date') ax0.set_title('Cumulative Returns') ax0.grid() ax0.legend() _ = [ax1.bar(i, v * 100) for i, v in enumerate(perf_dict['ann_ret'].values())] ax1.set_xticks([i for i, k in enumerate(perf_dict['ann_ret'])]) ax1.set_xticklabels([f'{k}-Day Mean' if type(k) is int else ticker for k in perf_dict['ann_ret'].keys()], rotation=45) ax1.grid() ax1.set_ylabel('Returns (%)') ax1.set_xlabel('Strategy') ax1.set_title('Annual Returns') _ = [ax2.bar(i, v) for i, v in enumerate(perf_dict['sharpe'].values())] ax2.set_xticks([i for i, k in enumerate(perf_dict['sharpe'])]) ax2.set_xticklabels([f'{k}-Day Mean' if type(k) is int else ticker for k in perf_dict['sharpe'].keys()], rotation=45) ax2.grid() ax2.set_ylabel('Sharpe Ratio') ax2.set_xlabel('Strategy') ax2.set_title('Sharpe Ratio') plt.tight_layout() plt.show()通过图表的后果，咱们能够看到15天的动量指标提供了最好的后果。然而，其余工夫周期的后果是形形色色的。这表明咱们这个策略并不牢靠。所以咱们还能够通过在靠近顶部时应用止损或追踪止损来退出交易，而不是在15日线图上涨或持平时再进行操作。
投资组合分析
到目前为止，咱们曾经用Python创立了一个交易策略。上面咱们将度量并绘制常见的投资组合特色不便咱们进行察看剖析。
投资组合分析
首先，咱们将导入一些重要的库，并察看数据执行状况。
import pandas_datareader.data as web stocks = ['SPY','GLD','TLT','HYG'] data = web.DataReader(stocks,data_source='yahoo',start='01/01/2019')['Adj Close'] data.sort_index(ascending=True,inplace=True) perf = data.calc_stats() perf.plot()对数回报
对数回报用于计算指数增长率。咱们不计算每个子期间的价格变动百分比，而是计算那段时间的天然增长指数。首先创立一个df，其中蕴含数据中每个股票价格的对数回报，而后咱们为每个对数回报创立一个直方图。
returns = data.to_log_returns().dropna() print(returns.head()) Symbols SPY GLD TLT HYG Date 2019-01-03 -0.024152 0.009025 0.011315 0.000494 2019-01-04 0.032947 -0.008119 -0.011642 0.016644 2019-01-07 0.007854 0.003453 -0.002953 0.009663 2019-01-08 0.009351 -0.002712 -0.002631 0.006470 2019-01-09 0.004663 0.006398 -0.001566 0.001193直方图如下：
ax = returns.hist(figsize=(20, 10),bins=30)所有四个资产类别都显示正态分布的直方图。具备正态分布的样本具备算术平均值和高于和低于平均值的均等散布(正态分布也称为高斯分布是对称的) 。如果回报呈正态分布，预计超过 99% 的回报将落在平均值的三个标准差范畴内。这些钟形正态分布特色使分析师和投资者可能对股票的预期收益和危险进行更好的统计推断。具备钟形曲线的股票通常是稳定率低且可预测的蓝筹股（Blue Chips）。
最大回撤率 DRAWDOWN
DRAWDOWN是指价值降落到一个绝对的低谷。这是投资者须要思考的一个重要危险因素。让咱们画一个递加策略的可视化示意。
ffn.to_drawdown_series(data).plot(figsize=(15,10))这四种资产在2020年上半年都呈现了降落，其中SPY的降幅最大，为0.5%。随后，在2020年上半年，所有资产立刻复苏。这表明资产回收率很高。这些资产在2020年7月前后见顶。依照这种趋势，一旦复苏达到高峰，所有资产类别都呈现小幅上涨。依据后果TLT将在2022年下半年经验最大的0.5%的降落，而后在2023年初之前复原。
MARKOWITZ 均值-方差优化
1952年，马科维茨(MARKOWITZ)提出均值-方差投资组合实践，又称古代投资组合实践。投资者能够应用这些概念来构建基于给定危险程度的最大化预期回报的投资组合。基于马科维茨办法，咱们能够生成“最优投资组合”。
returns.calc_mean_var_weights().as_format('.2%') #后果 SPY 46.60% GLD 53.40% TLT 0.00% HYG 0.00% dtype: object相关性统计
相关性是一种统计办法，用来掂量证券之间的互相关系。最好应用热图来查看这些信息。热图能够让咱们看到证券之间的相关性。
returns.plot_corr_heatmap()最好在你的投资组合中领有相关性较低的资产。除了SPY与HYG，这四个资产类别的相关性都很低，这对咱们的投资组合是不利的：因为如果领有高度相干的不同资产组，即便你将危险扩散在它们之间，从投资组合构建的角度来看，收益也会很少。
总结
通过剖析和绘制的所有数据进行资产配置，能够建设一个投资组合，极大地扭转根底投资的危险特色。还有很多我没有提到的，但能够帮忙咱们确定交易策略价值的终点。咱们将在后续文章中增加更多的技术性能指标。
本文的代码：
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作者：Mpho Lukhele