Мы с коллегами рассматривали подобные стратегии более 15 лет назад, когда работали вместе в одном хедж фонде. На практике так и не стали реализовывать, потому что сомнительным был подходящий money management, т.к. движение цены могло зацепить много ордеров и привести к нехватку ликвидности на счету. Вообще скажу так: бэктесты на исторических данных - конечно вещь важная, но реальность не даст сопоставимого результата в силу самых разных факторов: от слиппеджа из-за скорости исполнения сделки, до непредвиденных "плохих тиков" в дата фидах.
Я работаю на одного из ведущих поставщиков информационных услуг для финансовых рынков, наша компания обслуживает все крупнейшие банки, финансовые институты и корпорации в мире. На примере клиентской выборки в пределах 100 тыс чел. скажу, что excel пока что остается предпочтительным, несмотря на неудобства с формулами, как в вашем примере.
Среди наших продуктов есть как своя (адаптированная) версия jupyterhub с предустановленными финснвовыми библиотеками и обертками к API для работы с рыночными данными и функционалом для финансового инжениринга, так и собственные надстройки для excel. Число клиентов, переходящих с excel на питон для решения повседневных задач растёт, но очень медленно. Основная масса трейдеров и аналитиков всё равно предпочитает традиционный excel. Я конечно, не говорю про квантов или рисковиков - для них у нас есть целое направление решений.
Мы с коллегами рассматривали подобные стратегии более 15 лет назад, когда работали вместе в одном хедж фонде. На практике так и не стали реализовывать, потому что сомнительным был подходящий money management, т.к. движение цены могло зацепить много ордеров и привести к нехватку ликвидности на счету. Вообще скажу так: бэктесты на исторических данных - конечно вещь важная, но реальность не даст сопоставимого результата в силу самых разных факторов: от слиппеджа из-за скорости исполнения сделки, до непредвиденных "плохих тиков" в дата фидах.
Я работаю на одного из ведущих поставщиков информационных услуг для финансовых рынков, наша компания обслуживает все крупнейшие банки, финансовые институты и корпорации в мире. На примере клиентской выборки в пределах 100 тыс чел. скажу, что excel пока что остается предпочтительным, несмотря на неудобства с формулами, как в вашем примере.
Среди наших продуктов есть как своя (адаптированная) версия jupyterhub с предустановленными финснвовыми библиотеками и обертками к API для работы с рыночными данными и функционалом для финансового инжениринга, так и собственные надстройки для excel. Число клиентов, переходящих с excel на питон для решения повседневных задач растёт, но очень медленно. Основная масса трейдеров и аналитиков всё равно предпочитает традиционный excel. Я конечно, не говорю про квантов или рисковиков - для них у нас есть целое направление решений.
А вы пробовали использовать xlwings?