Een kwantitatieve handelsstrategie bouwen en valideren met OctoBot, walk-forward backtesting, parameteroptimalisatie en interactieve analyse
Deze tutorial demonstreert een complete kwantitatieve backtesting-workflow met OctoBot en OctoBot-Script in een geïsoleerde Colab-omgeving. De strategie combineert RSI-, EMA- en ATR-indicatoren, met parameteroptimalisatie op in-sample-gegevens en validatie op out-of-sample-gegevens. Het proces omvat grid search, interactieve analyse met Pandas en Plotly, en het genereren van een eindrapport.
De tutorial biedt een stapsgewijze handleiding voor het bouwen en valideren van een kwantitatieve handelsstrategie met behulp van OctoBot en OctoBot-Script. De omgeving wordt opgezet in een Colab-notebook met een geïsoleerde virtuele omgeving om afhankelijkheidsconflicten te voorkomen. De strategie is regelgebaseerd en combineert RSI-verkoopsignalen, EMA-trendbevestiging en ATR-gebaseerde adaptieve stop-loss- en take-profitniveaus. Historische OHLCV-gegevens worden opgehaald via de gegevenslaag van OctoBot, met automatische fallback naar meerdere beurzen, waaronder Binance, KuCoin, OKX, Bybit, MEXC en Kraken. Er wordt een multi-parameter grid search uitgevoerd op een in-sample periode (2019-2023) om de beste configuratie te selecteren op basis van overrendement ten opzichte van buy-and-hold. De winnende parameters worden vervolgens gevalideerd op een afzonderlijke out-of-sample periode (2023-2025) om generalisatie te beoordelen en overfitting te detecteren. De gegevens uit het backtestrapport worden geëxtraheerd en interactief geanalyseerd met Pandas en Plotly, waarbij parametervoeligheid, portefeuilleprestaties, prijsactie, indicatoren en uitvoeringsresultaten worden getoond. De tutorial biedt een complete code-walkthrough, inclusief omgevingsconfiguratie, strategie-implementatie, backtesting en analyse.
Bron: MarkTechPost —
origineel