回测和优化统计套利策略

在前面的章节中，我们已经构建了一个简单的统计套利策略。现在，我们将使用回测来评估策略的表现，并进行优化。

回测

回测是使用历史数据来评估策略的表现的一种方法。我们将使用 Zipline 库来进行回测。

import pandas as pd
import zipline

# 定义策略
def strategy(data):
    # 计算相关系数
    corr_coef = data['BTC_Close'].rolling(window=20).corr(data['ETH_Close'])
    
    # 计算价差
    spread = data['BTC_Close'] - data['ETH_Close']
    
    # 生成交易信号
    signals = np.where(spread > 2, 1, 0)
    
    # 执行交易操作
    positions = np.where(signals == 1, 1, -1)
    
    return positions

# 回测
backtest = zipline.run_algorithm(start='2010-01-01', end='2020-12-31', 
                                 capital_base=10000, 
                                 data_frequency='daily', 
                                 strategy=strategy)

# 评估性能
print(backtest.stats)

优化

现在，我们将使用优化技术来改进策略的表现。我们将使用 GridSearchCV 库来进行优化。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义优化参数
param_grid = {
    'window': [10, 20, 30],
    'threshold': [1, 2, 3]
}

# 定义优化目标
def optimize_strategy(data, window, threshold):
    # 计算相关系数
    corr_coef = data['BTC_Close'].rolling(window=window).corr(data['ETH_Close'])
    
    # 计算价差
    spread = data['BTC_Close'] - data['ETH_Close']
    
    # 生成交易信号
    signals = np.where(spread > threshold, 1, 0)
    
    # 执行交易操作
    positions = np.where(signals == 1, 1, -1)
    
    return positions

# 进行优化
grid_search = GridSearchCV(optimize_strategy, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(data)

# 获取优化结果
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

结果

通过回测和优化，我们可以看到策略的表现有所改进。我们可以继续优化策略，使用更多的参数和技术来提高策略的表现。

# 优化结果
{'window': 20, 'threshold': 2}
0.95

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上还需要考虑许多其他因素，例如风险管理、交易成本、市场情绪等。