RB futures 3

Hacemos el primer arbol de decisión

df['variable2']=df.decision2*df.variable1

total aciertos 7709
total fallos   6932
total          14641
% aciertos     52
suma aciertos 45.6408
suma fallos   -37.5037
ratio 1.21696792583
total fallos   6932
sharpe         2.09408367154

<matplotlib.figure.Figure at 0x7f6ef46f9610>

95% de no perder mas de
-0.0249
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
0.0
media de la distribucion
0.00251490784941
maxima ganancia mensual
0.2563
maxima perdida mensual
-0.1017
desviacion tipica
0.0193470058741
dos veces la desviacion tipica
-0.0361791038989
tres veces la desviacion tipica
-0.055526109773

Y esta es la tabla

Hour	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	All
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12							0,2831	0,4207	0,2382	-0,152	-0,1353	0,1166	0,2242	0,2977	0,0668	0,1267	-0,0395	1,4472
13							0,5405	0,2988	0,7403	0,0962	0,3642	0,2691	0,1043	-0,2497	-0,0338	-0,0144	0,0094	2,1249
14							0,4172	0,4605	0,4946	0,1373	-0,0608	0,5651	-0,0126	0,0411	0,249	0,0634	-0,046	2,3088
15							0,05	0,1364	-0,1219	-0,0173	0,2357	0,2397	0,1237	0,1483	0,1136	0,0378	0,0019	0,9479
16							0,1826	0,0317	0,008	0,0549	0,2759	0,0499	0,062	0,0223	-0,0495	-0,0393	-0,0179	0,5806
17							-0,0302	0,1723	0,135	-0,0589	-0,1029	0,0896	0,1576	0,0775	0,3611	0,0746	0,0607	0,9364
19							-0,0418	-0,0887	-0,0339	0,031	0,0134	-0,0102	-0,01	-0,0372	-0,0574	0,0531	-0,027	-0,2087
20
21
22
23
All							1,4014	1,4317	1,4603	0,0912	0,5902	1,3198	0,6492	0,3	0,6498	0,3019	-0,0584	8,1371

**comparacion**

<matplotlib.figure.Figure at 0x7f6ef4d66350>

95% de no perder mas de
-0.0509
95% de no perder mas de
-0.049095
95% de no perder mas de
-0.0509 -0.049095
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
0.0076 0.0099
media de la distribucion
0.0025371846565 0.0111149227192
maxima ganancia mensual
0.3479 0.3002
maxima perdida mensual
-0.1521 -0.2025
desviacion tipica
0.0399690573696 0.0396719923034
dos veces la desviacion tipica
-0.0705319794541 -0.0682290618875
tres veces la desviacion tipica
-0.110501036824 -0.107901054191
ratio sharpe anualizado
1.87917078881 2.09408367154

Tenemos un edge de dos

Incluso podemos hacer un segundo arbol de decision

df['variable3']=df.decision3*df.variable2

total aciertos 6270
total fallos   5579
total          11849
% aciertos     52
suma aciertos 37.4233
suma fallos   -29.9632
ratio 1.24897540984
total fallos   5579
sharpe         2.13656594661

<matplotlib.figure.Figure at 0x7f6ef40f3450>

95% de no perder mas de
-0.0217
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
0.0
media de la distribucion
0.00230573450124
maxima ganancia mensual
0.251
maxima perdida mensual
-0.0928
desviacion tipica
0.0173528578903
dos veces la desviacion tipica
-0.0323999812794
tres veces la desviacion tipica
-0.0497528391697

Mejoramos hasta un ratio de 2,13, cada vez es mas dificil la mejora

Hour	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	All
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12							0,1895	0,5118	0,0904	-0,1462	-0,1216	0,1253	0,1862	0,2434	0,0856	0,1718	-0,0315	1,3047
13							0,5712	0,2182	0,5998	0,1575	0,2407	0,2715	0,1785	-0,1909	0,0013	-0,0144	0,0343	2,0677
14							0,3975	0,4298	0,4625	0,0533	-0,0355	0,3616	-0,0289	0,0826	0,2066	0,1202	-0,0161	2,0336
15							0,076	0,0981	-0,0783	0,0045	0,1735	0,1614	0,118	0,0657	0,0767	0,0382	-0,0012	0,7326
16							0,1831	0,0305	0,0128	0,0516	0,2376	0,0988	0,0345	0,067	-0,0049	0,01	-0,0408	0,6802
17							-0,0216	0,1638	0,1144	-0,0793	-0,1534	0,0769	0,1897	0,1231	0,2915	0,0284	0,0289	0,7624
19							-0,0083	-0,0715	-0,0182	0,013	0,0541	-0,0434	0,0131	-0,0139	-0,0733	0,0442	-0,0169	-0,1211
20
21
22
23
All							1,3874	1,3807	1,1834	0,0544	0,3954	1,0521	0,6911	0,377	0,5835	0,3984	-0,0433	7,4601

Podemos hacer la comparattiva

**comparacion**

<matplotlib.figure.Figure at 0x7f6ef5101d10>

95% de no perder mas de
-0.049095
95% de no perder mas de
-0.0472
95% de no perder mas de
-0.049095 -0.0472
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
0.0099 0.0112
media de la distribucion
0.00251490784941 0.0125786052409
maxima ganancia mensual
0.3002 0.2797
maxima perdida mensual
-0.2025 -0.1519
desviacion tipica
0.0396719923034 0.0391272430564
dos veces la desviacion tipica
-0.0682290618875 -0.0656758808719
tres veces la desviacion tipica
-0.107901054191 -0.104803123928
ratio sharpe anualizado
2.09408367154 2.13656594661