Kraken Quantitative Backtesting Tutorial: Analyse détaillée des étapes de vérification de la stratégie

Les détails du didacticiel de backtesting de Kraken étapent de la récupération des données à l'optimisation de la stratégie, garantissant aux traders peut bien vérifier leurs stratégies de trading.

Jun 05, 2025 at 02:35 pm

Kraken Quantitative Backtesting Tutorial: Analyse détaillée des étapes de vérification de la stratégie

Le backtesting est un élément essentiel du développement et du raffinage des stratégies de trading sur le marché des crypto-monnaies. Il permet aux traders d'évaluer les performances de leurs stratégies en utilisant des données historiques avant de risquer un capital réel. Kraken, un échange de crypto-monnaie proéminent, propose des outils robustes pour les backtesting, ce qui en fait une plate-forme idéale pour les commerçants quantitatifs. Ce didacticiel vous guidera à travers les étapes détaillées de la backtesting d'une stratégie de trading sur Kraken, en vous assurant de bien comprendre chaque phase du processus.

Comprendre les bases du backtesting sur Kraken

Avant de plonger dans les spécificités du backtesting, il est essentiel de saisir les concepts fondamentaux. Le backtesting implique la simulation d'une stratégie de trading à l'aide de données historiques pour voir comment elle aurait fonctionné dans le passé. Ce processus aide les traders à identifier les défauts potentiels et à optimiser leurs stratégies. Kraken donne accès à des données historiques pour diverses crypto-monnaies, ce qui est crucial pour un backtesting précis.

Pour démarrer le backtesting sur Kraken, vous devez vous familiariser avec l'interface de trading de la plate-forme et les méthodes de récupération de données. L'API de Kraken vous permet de tirer des données sur les prix historiques, que vous pouvez ensuite utiliser pour tester vos stratégies. Il est important de s'assurer que les données sont propres et complètes, car toutes les lacunes ou les erreurs peuvent conduire à des résultats inexacts.

Configuration de votre environnement de backtesting

La configuration de votre environnement de backtesting consiste à sélectionner les bons outils et à préparer vos données. L'API de Kraken est accessible via divers langages de programmation, Python étant un choix populaire parmi les commerçants quantitatifs en raison de ses vastes bibliothèques pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

• Installez les bibliothèques nécessaires : commencez par installer des bibliothèques telles que requests d'interactions API et pandas pour la manipulation des données. Vous pouvez le faire en utilisant PIP:

   pip install requests pandas

• Récupérer les données historiques : utilisez l'API de Kraken pour récupérer les données historiques pour la paire de crypto-monnaie qui vous intéresse. Voici un exemple de base de la récupération de données pour Bitcoin (BTC) contre le dollar américain (USD):

   import requests
   import pandas as pd api_url = 'https://api.kraken.com/0/public/ohlc'
   paire = 'xbtusd'
   intervalle = 1440 # bougies quotidiennes
  
  
  
  params = {
  
  
  'pair': pair, 'interval': interval
   }
   
  Response = requers.get (api_url, params = params)
   data = réponse.json ()
   
  df = pd.dataframe (data'result ', colonnes = [' time ',' ouvert ',' high ',' Low ',' close ',' vwap ',' volume ',' count ']))
   df ['time'] = pd.to_datetime (df ['time'], unit = 's')

• Préparez les données : une fois que vous avez les données, vous devez les nettoyer et les formater en fonction de vos besoins de backtesting. Cela peut impliquer de gérer les valeurs manquantes, de convertir des horodatages et de s'assurer que les données se trouvent dans le bon format pour votre script de backtesting.

Implémentation de votre stratégie de trading

Avec vos données préparées, vous pouvez désormais mettre en œuvre votre stratégie de trading. Cela implique d'écrire du code qui simule l'achat et la vente de crypto-monnaies en fonction de vos règles prédéfinies. Par exemple, une simple stratégie de croisement moyenne mobile pourrait être mise en œuvre comme suit:

 import numpy as np def mobas



data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean() data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean() data['signal'] = 0 data['signal'][short_window:] = np.where(data['short_ma'][short_window:] > data['long_ma'][short_window:], 1, 0) data['positions'] = data['signal'].diff() return data
 backtest_data = mobas

Ce code calcule les moyennes mobiles courtes et longues et génère des signaux d'achat / vente en fonction de leur croisement. Vous pouvez ensuite utiliser ces signaux pour simuler les métiers et calculer les mesures de performance.

Évaluation des performances de la stratégie

Après la mise en œuvre de votre stratégie, vous devez évaluer ses performances. Cela implique de calculer les mesures clés telles que le retour, la volatilité, le ratio Sharpe et les tirages. Voici comment vous pouvez calculer ces mesures:

• Retour : Calculez le rendement total de votre stratégie en résumant les rendements de chaque métier.
• Volatilité : mesurez l'écart type des rendements de votre stratégie pour évaluer son risque.
• Ratio Sharpe : Calculez le ratio Sharpe pour évaluer le rendement ajusté au risque de votre stratégie.
• DRATISSEMENTS : Identifiez les tirages maximaux pour comprendre les pires scénarios à laquelle votre stratégie pourrait faire face.

Voici un exemple de code pour calculer ces mesures:

 def calculate_performance_metrics(data): data['returns'] = data['close'].pct_change() data['strategy_returns'] = data['positions'].shift(1) * data['returns'] total_return = data['strategy_returns'].sum() volatility = data['strategy_returns'].std() * np.sqrt(252) sharpe_ratio = total_return / volatility # Calculate drawdowns wealth_index = 1000 * (1 + data['strategy_returns']).cumprod() previous_peaks = wealth_index.cummax() drawdowns = (wealth_index - previous_peaks) / previous_peaks max_drawdown = drawdowns.min() return total_return, volatility, sharpe_ratio, max_drawdown

Total_return, Volatility, Sharpe_Ratio, Max_Drawdown = Calculate_performance_Metrics (backtest_data)
print (f'total return: {total_return: .2f} ')
print (f'Volatility: {Volatilité: .2f} ')
Print (Ratio f'sharpe: {Sharpe_ratio: .2f} ')
print (f'max drawdown: {max_drawdown: .2f} ')

Affiner et optimiser votre stratégie

Une fois que vous avez évalué les performances de votre stratégie, vous pouvez commencer à les affiner et à l'optimiser. Cela implique de peaufiner les paramètres, de tester différentes délais et d'incorporer des indicateurs supplémentaires pour améliorer les résultats.

• Optimisation des paramètres : ajustez les paramètres de votre stratégie, tels que les fenêtres moyennes mobiles, pour trouver les paramètres optimaux. Vous pouvez utiliser une recherche de grille ou d'autres techniques d'optimisation pour tester systématiquement différentes combinaisons.

• Incorporer des indicateurs supplémentaires : envisagez d'ajouter d'autres indicateurs techniques comme l'indice de force relative (RSI) ou les bandes de Bollinger pour améliorer le processus de prise de décision de votre stratégie.

• Optimisation de marche : utilisez une optimisation de marche pour valider la robustesse de votre stratégie sur différentes périodes. Cela implique de former votre stratégie sur un segment historique, puis de les tester sur un segment ultérieur.

Vérification de la robustesse de la stratégie

Pour vous assurer que votre stratégie est robuste et pas seulement sur les données historiques, vous devez effectuer une vérification rigoureuse. Cela comprend:

• Tests hors échantillon : testez votre stratégie sur un ensemble de données distinct qui n'a pas été utilisé pendant la phase de développement. Cela permet de confirmer que votre stratégie peut bien fonctionner sur les données invisibles.

• Validation croisée : utilisez des techniques comme la validation croisée K-Fold pour tester votre stratégie sur plusieurs sous-ensembles de vos données, en garantissant qu'elle fonctionne de manière cohérente.

• Test de stress : simulez des conditions de marché extrêmes pour voir comment votre stratégie fonctionnerait pendant les accidents de marché ou les périodes de volatilité élevée.

Gestion des coûts de transaction et du glissement

Lorsque vous êtes backtesting, il est crucial de tenir compte des coûts de transaction et du glissement, car ceux-ci peuvent avoir un impact significatif sur les performances du monde réel de votre stratégie. Kraken facture des frais de trading, et un glissement se produit lorsque le prix auquel vous exécutez un commerce diffère du prix attendu.

• Coûts de transaction : incluez la structure des frais de Kraken dans vos calculs de backtesting. Par exemple, si Kraken facture des frais de 0,26% pour le trading BTC / USD, vous devez déduire cela de vos bénéfices.

• Slippage : Slippage du modèle en supposant un certain pourcentage d'écart par rapport au prix attendu. Cela peut être basé sur des données historiques ou des estimations conservatrices.

Voici comment vous pouvez ajuster votre code de backtesting pour tenir compte de ces facteurs:

 def calculate_performance_with_costs(data, fee=0.0026, slippage=0.001): data['returns'] = data['close'].pct_change() data['strategy_returns'] = data['positions'].shift(1) * data['returns'] # Apply slippage data['strategy_returns'] = data['strategy_returns'] - np.abs(data['positions'].shift(1) * slippage) # Apply transaction costs data['transaction_costs'] = np.abs(data['positions']) * fee data['strategy_returns'] = data['strategy_returns'] - data['transaction_costs'] total_return = data['strategy_returns'].sum() volatility = data['strategy_returns'].std() * np.sqrt(252) sharpe_ratio = total_return / volatility # Calculate drawdowns wealth_index = 1000 * (1 + data['strategy_returns']).cumprod() previous_peaks = wealth_index.cummax() drawdowns = (wealth_index - previous_peaks) / previous_peaks max_drawdown = drawdowns.min() return total_return, volatility, sharpe_ratio, max_drawdown

Total_return, Volatility, Sharpe_Ratio, Max_Drawdown = Calculate_performance_With_Costs (Backtest_Data)
print (f'total return (avec coûts): {total_return: .2f} ')
print (f'volatity (avec coûts): {Volatilité: .2f} ')
Print (Ratio f'sharpe (avec coûts): {Sharpe_ratio: .2f} ')
print (f'max drawdown (avec coûts): {max_drawdown: .2f} ')

Questions fréquemment posées

Q: Puis-je recouvrir plusieurs paires de crypto-monnaie simultanément sur Kraken?

R: Oui, vous pouvez recouvrir plusieurs paires de crypto-monnaie sur Kraken en récupérant des données historiques pour chaque paire et en exécutant votre stratégie sur ces ensembles de données. Cependant, assurez-vous que votre stratégie est conçue pour gérer différentes conditions de marché et niveaux de liquidité pour chaque paire.

Q: À quelle fréquence dois-je mettre à jour mes données de backtesting sur Kraken?

R: Il est conseillé de mettre à jour vos données de backtesting régulièrement, idéalement sur une base quotidienne ou hebdomadaire, pour vous assurer que votre stratégie reste pertinente pour les conditions actuelles du marché. Cela aide à capturer les dernières tendances et mouvements de prix.

Q: Quels sont les pièges courants à éviter lors de la backtesting sur Kraken?

R: Les pièges communs incluent le sur-ajustement des données historiques, et non la prise en compte des coûts de transaction et du glissement, et en ignorant l'impact de la liquidité du marché. Assurez-vous toujours que votre stratégie est testée sur des données hors échantillon et comprend des conditions de négociation réalistes.

Q: Puis-je automatiser ma stratégie de trading sur Kraken après le backtesting?

R: Oui, Kraken prend en charge le trading d'API, vous permettant d'automatiser votre stratégie. Cependant, assurez-vous que votre stratégie a été entièrement back testée et validée avant de le déployer en direct. De plus, mettez en œuvre une gestion et une surveillance appropriées des risques pour gérer tous les mouvements de marché inattendus.