Оптимизация торговых стратегий с помощью генетических алгоритмов DEAP на Python

Суть: Оптимизация параметров торговой стратегии с помощью генетического алгоритма библиотеки DEAP позволяет эффективно находить глобальные экстремумы в многомерном пространстве решений (например, оптимальные периоды индикаторов), избегая вычислительного тупика полного перебора (Grid Search).

Содержание

Исходный код

Для построения качественной торговой системы критически важно использовать быстрые методы расчета. Прежде чем переходить к оптимизации, ознакомьтесь с нашей статьей Интеграция Ta-Lib в Python: Быстрый расчет 100+ индикаторов на DataFrame, чтобы ускорить вычисление технических индикаторов. Также для выбора перспективных активов вам может пригодиться Тепловая карта correlation альткоинов на Python: seaborn и pandas, а для анализа рыночных настроений — Парсинг и Sentiment Analysis Reddit (r/CryptoCurrency) на Python.

Ниже представлен готовый скрипт оптимизации двух скользящих средних (Fast SMA и Slow SMA) с использованием эволюционного фреймворка DEAP.

import random
import numpy as np
import pandas as pd
from deap import base, creator, tools, algorithms

# Генерируем синтетические данные для бэктеста
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=500, freq='D')
prices = 100 + np.cumsum(np.random.normal(0.1, 1.0, size=500))
data = pd.DataFrame({'Close': prices}, index=dates)

def backtest(individual, df):
    fast_period, slow_period = individual
    # Ограничение: быстрый период должен быть строго меньше медленного
    if fast_period >= slow_period:
        return (-1000.0,)
    
    df = df.copy()
    df['Fast_SMA'] = df['Close'].rolling(window=fast_period).mean()
    df['Slow_SMA'] = df['Close'].rolling(window=slow_period).mean()
    
    df['Signal'] = 0.0
    df.loc[df['Fast_SMA'] > df['Slow_SMA'], 'Signal'] = 1.0
    df['Returns'] = df['Close'].pct_change()
    df['Strategy_Returns'] = df['Signal'].shift(1) * df['Returns']
    
    total_return = df['Strategy_Returns'].sum()
    return (total_return,)

# Настройка DEAP
creator.create('FitnessMax', base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create('Individual', list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
# Диапазоны: Fast SMA (от 5 до 50), Slow SMA (от 20 до 150)
toolbox.register('attr_fast', random.randint, 5, 50)
toolbox.register('attr_slow', random.randint, 20, 150)
toolbox.register('individual', tools.initCycle, creator.Individual, 
                 (toolbox.attr_fast, toolbox.attr_slow), n=1)
toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

toolbox.register('evaluate', backtest, df=data)
toolbox.register('mate', tools.cxTwoPoint)
toolbox.register('mutate', tools.mutUniformInt, low=[5, 20], up=[50, 150], indpb=0.2)
toolbox.register('select', tools.selTournament, tournsize=3)

if __name__ == '__main__':
    random.seed(42)
    pop = toolbox.population(n=50)
    hof = tools.HallOfFame(1)
    
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register('avg', np.mean)
    stats.register('max', np.max)
    
    algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=20, 
                        stats=stats, halloffame=hof, verbose=False)
    
    best_ind = hof[0]
    print(f'Лучшие параметры (Fast SMA, Slow SMA): {best_ind}')
    print(f'Максимальная доходность: {best_ind.fitness.values[0]:.4f}')

Разбор параметров

creator.create('FitnessMax', base.Fitness, weights=(1.0,)): Создает класс целевой функции. Кортеж весов со значением 1.0 указывает алгоритму на необходимость максимизации метрики (например, доходности или коэффициента Шарпа).
toolbox.register('individual', ...): Определяет структуру хромосомы (особи), которая в данном случае состоит из двух целочисленных генов: периода быстрой и медленной скользящих средних.
tools.cxTwoPoint: Метод двухточечного скрещивания, позволяющий особям обмениваться участками хромосом для получения потенциально более успешного потомства.
tools.mutUniformInt: Оператор мутации, который с заданной вероятностью indpb изменяет значения генов в пределах указанных границ low и up, предотвращая застревание алгоритма в локальных экстремумах.
tools.selTournament: Турнирный отбор, при котором из случайной группы особей размером tournsize выбирается лучшая для перехода в следующее поколение.

Как запустить

Для запуска скрипта установите необходимые библиотеки с помощью команды pip install deap pandas numpy. Скопируйте код в файл optimize.py и выполните его в терминале. Алгоритм инициализирует популяцию из 50 случайных стратегий и в течение 20 поколений эволюционным путем найдет оптимальное сочетание периодов скользящих средних для максимизации доходности на исторических данных.