Scipy.optimize

1. 1. Scipy.optimize – Narzędzie optymalizacyjne dla traderów kontraktów futures kryptowalut

Scipy.optimize to podmoduł biblioteki SciPy w języku Python, oferujący szereg algorytmów do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Choć może się wydawać odległe od świata handlu kontraktami futures kryptowalut, w rzeczywistości jest niezwykle potężnym narzędziem, które może znacząco poprawić efektywność strategii handlowych, zarządzania ryzykiem i alokacji kapitału. Ten artykuł ma na celu wprowadzenie początkujących w świat Scipy.optimize, z naciskiem na jego zastosowanie w kontekście rynków kryptowalutowych.

Wprowadzenie do optymalizacji w handlu

Handel kontraktami futures kryptowalut, podobnie jak każdy rodzaj inwestycji, polega na podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności. Kluczem do sukcesu jest minimalizacja ryzyka i maksymalizacja potencjalnych zysków. Optymalizacja, w tym kontekście, oznacza znalezienie najlepszego zestawu parametrów dla danej strategii handlowej lub modelu zarządzania ryzykiem, które prowadzą do pożądanego wyniku.

Przykłady zastosowań optymalizacji w handlu kontraktami futures kryptowalut:

• Optymalizacja parametrów strategii handlowej: Znalezienie optymalnych wartości dla parametrów takich jak długość średniej ruchomej w strategii opartej na średnich kroczących, poziomy stop-loss i take-profit, czy też wagi aktywów w portfelu.
• Kalibracja modeli ryzyka: Dopasowanie parametrów modeli Value at Risk (VaR) lub Expected Shortfall do historycznych danych rynkowych w celu uzyskania wiarygodnych ocen ryzyka.
• Alokacja kapitału: Określenie optymalnego podziału kapitału pomiędzy różne kontrakty futures kryptowalut w celu maksymalizacji oczekiwanego zwrotu przy danym poziomie ryzyka.
• Optymalizacja egzekucji zleceń: Znalezienie najlepszego sposobu na realizację dużych zleceń, minimalizując wpływ na cenę i koszty transakcyjne. Algorytmiczny handel w dużej mierze opiera się na optymalizacji.

Scipy.optimize oferuje narzędzia do rozwiązywania tych i wielu innych problemów.

Podstawowe funkcje Scipy.optimize

Scipy.optimize zawiera szereg funkcji, które można podzielić na kilka głównych kategorii:

• Unconstrained Optimization (Optymalizacja bez ograniczeń): Funkcje takie jak `minimize` pozwalają znaleźć minimum (lub maksimum) funkcji bez żadnych ograniczeń na zmienne.
• Constrained Optimization (Optymalizacja z ograniczeniami): Funkcje takie jak `minimize` z argumentami `constraints` pozwalają uwzględnić ograniczenia równości i nierówności podczas optymalizacji.
• Root Finding (Szukanie pierwiastków): Funkcje takie jak `fsolve` służą do znajdowania rozwiązań równań nieliniowych.
• Curve Fitting (Dopasowywanie krzywych): Funkcje takie jak `curve_fit` pozwalają dopasować funkcję do danych eksperymentalnych.
• Linear Programming (Programowanie liniowe): Funkcje takie jak `linprog` rozwiązują problemy optymalizacji liniowej.

Dla traderów kontraktów futures kryptowalut najczęściej przydatne są funkcje z kategorii optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami.

Optymalizacja parametrów strategii handlowej – przykład

Rozważmy prostą strategię handlową opartą na średniej ruchomej. Strategia ta generuje sygnał kupna, gdy cena kontraktu futures przekroczy średnią ruchomą od dołu, i sygnał sprzedaży, gdy cena przekroczy średnią ruchomą od góry. Chcemy znaleźć optymalną długość okna średniej ruchomej (np. 10, 20, 50 dni), która maksymalizuje zysk w danym okresie historycznym.

```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize import pandas as pd

1. Symulowane dane cenowe kontraktu futures kryptowalut

np.random.seed(0) prices = np.cumsum(np.random.normal(0, 0.1, 100)) + 100

1. Funkcja obliczająca zysk dla danej długości okna średniej ruchomej

def calculate_profit(window_size, prices):

   moving_average = prices.rolling(window=window_size).mean()
   signals = np.where(prices > moving_average, 1, -1) # 1 - kupno, -1 - sprzedaż
   returns = np.diff(prices) * signals[:-1] # Zysk/strata z transakcji
   return -np.sum(returns) # Minimalizujemy ujemny zysk (maksymalizujemy zysk)

1. Funkcja celu do minimalizacji (ujemny zysk)

def objective_function(window_size, prices):

   return calculate_profit(int(window_size), prices)

1. Użycie scipy.optimize.minimize do znalezienia optymalnej długości okna

result = minimize(objective_function, x0=20, args=(prices,), bounds=[(5, 50)])

1. Wyświetlenie wyniku

optimal_window_size = int(result.x[0]) print(f"Optymalna długość okna średniej ruchomej: {optimal_window_size}") ```

W tym przykładzie:

• `calculate_profit` oblicza zysk dla danej długości okna średniej ruchomej.
• `objective_function` to funkcja celu, którą minimalizujemy. Ponieważ chcemy maksymalizować zysk, minimalizujemy jego wartość ujemną.
• `minimize` to funkcja z Scipy.optimize, która znajduje minimum funkcji celu.

   *   `x0` to początkowy punkt startowy dla algorytmu optymalizacyjnego.
   *   `args` to dodatkowe argumenty przekazywane do funkcji celu.
   *   `bounds` definiują zakres, w którym algorytm może szukać optymalnej wartości.

Optymalizacja z ograniczeniami – przykład zarządzania ryzykiem

Załóżmy, że chcemy zbudować portfel kontraktów futures kryptowalut, który maksymalizuje oczekiwany zwrot przy ograniczeniu maksymalnego dopuszczalnego ryzyka, mierzonego przez odchylenie standardowe.

```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize

1. Oczekiwane zwroty (procentowe) dla trzech kontraktów futures

expected_returns = np.array([0.10, 0.15, 0.05])

1. Macierz kowariancji (mierząca współzależność pomiędzy kontraktami)

covariance_matrix = np.array([[0.01, 0.005, 0.002],

                            [0.005, 0.0225, 0.003],
                            [0.002, 0.003, 0.0025]])

1. Funkcja celu: minimalizacja ujemnego oczekiwanego zwrotu portfela

def objective_function(weights, expected_returns, covariance_matrix):

   portfolio_return = np.dot(weights, expected_returns)
   portfolio_risk = np.sqrt(np.dot(weights.T, np.dot(covariance_matrix, weights)))
   return -portfolio_return # Minimalizujemy ujemny zwrot

1. Ograniczenia:
2. 1. Suma wag musi być równa 1 (pełna alokacja kapitału)
3. 2. Wagi muszą być nieujemne (brak sprzedaży na krótko)

constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1}) bounds = tuple((0, 1) for _ in range(len(expected_returns)))

1. Początkowy podział wag (równy podział)

initial_weights = np.array([1/3, 1/3, 1/3])

1. Optymalizacja

result = minimize(objective_function, initial_weights, args=(expected_returns, covariance_matrix),

                 method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)

1. Wyświetlenie wyniku

optimal_weights = result.x print(f"Optymalne wagi portfela: {optimal_weights}") ```

W tym przykładzie:

• `objective_function` minimalizuje ujemny oczekiwany zwrot portfela.
• `constraints` definiuje ograniczenie, że suma wag musi być równa 1.
• `bounds` definiuje ograniczenie, że wagi muszą być nieujemne.
• `method='SLSQP'` określa algorytm optymalizacyjny z ograniczeniami Sequential Least Squares Programming.

Zaawansowane zastosowania i strategie

Scipy.optimize może być wykorzystywany w bardziej zaawansowanych strategiach handlowych, takich jak:

• Optymalizacja parametrów modeli uczenia maszynowego: Dopasowanie parametrów modeli uczenia maszynowego (np. sieci neuronowe, drzewa decyzyjne) do danych rynkowych w celu poprawy prognozowania cen.
• Dynamiczne zarządzanie ryzykiem: Optymalizacja poziomu ekspozycji na ryzyko w czasie, w zależności od zmieniających się warunków rynkowych. Hedging może być zoptymalizowany.
• Automatyczne tworzenie portfeli: Budowanie portfeli kontraktów futures kryptowalut w oparciu o określone kryteria ryzyka i zwrotu.
• Optymalizacja kosztów transakcyjnych: Minimalizacja kosztów transakcyjnych poprzez optymalizację czasu i sposobu realizacji zleceń. Market making wykorzystuje optymalizację.
• Kalibracja modeli wyceny opcji: Dopasowanie parametrów modeli wyceny opcji (np. Black-Scholes) do obserwowanych cen opcji.
• Optymalizacja strategii arbitrażu: Wykorzystanie różnic w cenach tego samego kontraktu futures na różnych giełdach.

Wskazówki i dobre praktyki

• Wybór odpowiedniego algorytmu: Scipy.optimize oferuje wiele algorytmów optymalizacyjnych. Wybór odpowiedniego algorytmu zależy od charakterystyki funkcji celu i ograniczeń.
• Skalowanie danych: Skalowanie danych wejściowych może poprawić wydajność algorytmów optymalizacyjnych.
• Użycie gradientu: Jeśli funkcja celu jest różniczkowalna, podanie gradientu do algorytmu optymalizacyjnego może przyspieszyć konwergencję.
• Testowanie i walidacja: Zawsze testuj i waliduj wyniki optymalizacji na danych historycznych i w warunkach symulacyjnych, aby upewnić się, że strategia jest skuteczna i niezawodna. Backtesting jest kluczowy.
• Regularizacja: Stosowanie technik regularizacji może zapobiec overfittingowi i poprawić uogólnienie strategii.
• Analiza wrażliwości: Przeprowadzenie analizy wrażliwości pozwala ocenić, jak zmiany w parametrach wejściowych wpływają na wynik optymalizacji. Analiza scenariuszowa jest pomocna.
• Uwzględnienie kosztów transakcyjnych: Koszty transakcyjne mogą znacząco wpłynąć na rentowność strategii handlowej. Należy je uwzględnić w funkcji celu.
• Monitorowanie i ponowna optymalizacja: Warunki rynkowe zmieniają się w czasie. Należy regularnie monitorować wydajność strategii handlowej i ponownie optymalizować parametry w razie potrzeby. Zarządzanie portfelem wymaga ciągłego monitoringu.

Podsumowanie

Scipy.optimize to potężne narzędzie, które może znacząco poprawić efektywność handlu kontraktami futures kryptowalut. Poprzez optymalizację parametrów strategii handlowych, zarządzania ryzykiem i alokacji kapitału, traderzy mogą zwiększyć swoje szanse na sukces. Pamiętaj, że optymalizacja to tylko jeden element skutecznej strategii handlowej. Należy również uwzględnić analizę techniczną, analizę fundamentalną, zarządzanie ryzykiem i dyscyplinę. Analiza wolumenu transakcji może pomóc w identyfikacji optymalnych punktów wejścia i wyjścia.

Polecamy platformy do handlu kontraktami futures

Platforma	Cechy kontraktów futures	Rejestracja
Binance Futures	Dźwignia do 125x, kontrakty USDⓈ-M	Zarejestruj się teraz
Bybit Futures	Perpetualne kontrakty odwrotne	Rozpocznij handel
BingX Futures	Handel kopiujący	Dołącz do BingX
Bitget Futures	Kontrakty zabezpieczone USDT	Otwórz konto
BitMEX	Platforma kryptowalutowa, dźwignia do 100x	BitMEX

Dołącz do naszej społeczności

Subskrybuj kanał Telegram @strategybin, aby uzyskać więcej informacji. Najlepsze platformy zarobkowe – zarejestruj się teraz.

Weź udział w naszej społeczności

Subskrybuj kanał Telegram @cryptofuturestrading, aby otrzymywać analizy, darmowe sygnały i wiele więcej!