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TRADERS´ 03.2019
HERRAMIENTAS
por ejemplo, cuando usando reglas desea incluir factores
completamente disjuntos en un modelo. A continuación,
intente ver un contexto en donde no haya nadie real. Tu
mamá, o la hora del día, no son la razón por la que el pan
se va a tostar. Otro ejemplo de sobreajuste se da cuando
se usa el mismo registro de datos desde el que creó una
estrategia para las pruebas históricas. Para evitar todo
esto debe hacer lo siguiente: Supongamos que tiene
datos de la acción de Apple desde
el 01/01/2010. Ahora podrá dividir
los datos en las secciones nece-
sarias. El primer conjunto de datos
será su zona de entrenamiento y,
por ejemplo, irá desde el 01/01/2010
al 01/01/2012. Entonces desarro-
llará su estrategia de trading. Sin
embargo, ahora está realizando una
prueba histórica de dicha estrategia
con un segundo registro de datos,
esta es la zona de validación la cual
va desde el 02.01.2012 al 01.01.2019.
Así que asegúrese de usar la mayor
cantidad de datos posible. Además,
no debe tener en cuenta dema-
siado los eventos individuales. Y, por
último, pero no menos importante
por ello, no use los mismos datos en
la estrategia que los que utilizó para
crearlos.
Pruebas históricas utilizando Zipline
Para probar las estrategias simples de nuestro ejemplo,
usaremos el paquete Python Zipline proporcionado por
Quantopian. Podremos, como discutimos en la Parte
4, descargarlo gratis e instalarlo. La ventaja de Zipline
es que fue escrito en Python y es relativamente fácil de
manejar. La otra cara: Zipline no es uno de los paquetes
de pruebas históricas más completos. Por lo tanto, las
Si ya tiene instalado el paquete Zipline, simplemente escriba “zipline--help” en el terminal para ver qué
opciones y comandos podrá ejecutar con el paquete.
Fuente: Terminal de Windows
G1
Usando Zipline