Capítulo 10. Backtesting vectorizado
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Elon Musk, consejero delegado de Tesla y emprendedor tecnológico en serie, ha afirmado que los coches de su empresa podrán ser llamados y conducir de forma autónoma por Estados Unidos para recoger a sus propietarios en los próximos dos años.
Samuel Gibbs (2016)
Se gana mucho dinero en bolsa estando en el lado correcto de los movimientos importantes.
Martin Zweig
El término backtesting vectorizado se refiere a un enfoque técnico del backtesting de estrategias algorítmicas de negociación, como las basadas en una red neuronal densa (DNN) para la predicción del mercado. Los libros de Hilpisch (2018, cap. 15; 2020, cap. 4) tratan del backtesting vectorizado basándose en una serie de ejemplos concretos. Vectorizado en este contexto se refiere a un paradigma de programación que se basa en gran medida o incluso exclusivamente en código vectorizado (es decir, código sin ningún bucle en el nivel Python). La vectorización del código es una buena práctica con paquetes como Numpy opandas en general, y también se ha utilizado intensamente en capítulos anteriores. Las ventajas del código vectorizado son un código más conciso y fácil de leer, así como una ejecución más rápida en muchos escenarios importantes. Por otro lado, puede que no sea tan flexible en el backtesting de estrategias de negociación como, por ejemplo, el backtesting basado ...
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