Backtesting Hva er Backtesting Backtesting er prosessen med å teste en handelsstrategi på relevante historiske data for å sikre sin levedyktighet før den næringsdrivende risikerer enhver faktisk kapital. En næringsdrivende kan simulere handel med en strategi over en passende tidsperiode og analysere resultatene for nivåene av lønnsomhet og risiko. BREAKING DOWN Backtesting Hvis resultatene oppfyller de nødvendige kriteriene som er akseptable for næringsdrivende, kan strategien da implementeres med viss grad av selvtillit om at det vil resultere i fortjeneste. Hvis resultatene er mindre gunstige, kan strategien modifiseres, justeres og optimaliseres for å oppnå de ønskede resultatene, eller det kan helt slettes. En betydelig mengde av volumet som handles i dagens finansielle marked, gjøres av handelsfolk som bruker en slags datautomatisering. Dette gjelder spesielt for handelsstrategier basert på teknisk analyse. Backtesting er en integrert del av å utvikle et automatisert handelssystem. Betydende Backtesting Når du er ferdig på riktig måte, kan backtesting være et uvurderlig verktøy for å ta avgjørelser om du skal bruke en handelsstrategi. Prøveperioden som en backtest utføres på er kritisk. Varigheten av prøveperioden skal være lang nok til å inkludere perioder med varierende markedsforhold, inkludert opptrender, downtrends og range-bound trading. Å utføre en test på bare en type markedsforhold kan gi unike resultater som kanskje ikke fungerer bra under andre markedsforhold, noe som kan føre til falske konklusjoner. Prøvestørrelsen i antall bransjer i testresultatene er også avgjørende. Hvis prøvenummeret av handler er for lite, kan testen ikke være statistisk signifikant. En prøve med for mange handler over en lang periode kan gi optimerte resultater der et overveldende antall vinnende handler samles rundt en bestemt markedstilstand eller trend som er gunstig for strategien. Dette kan også føre til at en næringsdrivende trekker villedende konklusjoner. Å holde det Real En backtest bør gjenspeile virkeligheten i størst mulig grad. Handelsutgifter som ellers kan betraktes som ubetydelige av handelsmenn når de analyseres individuelt, kan ha betydelig innvirkning når aggregatkostnaden beregnes over hele testperioden. Disse kostnadene inkluderer provisjoner, spreads og slippe, og de kunne bestemme forskjellen mellom om en handelsstrategi er lønnsom eller ikke. De fleste backtesting programvarepakker inkluderer metoder for å ta hensyn til disse kostnadene. Kanskje den viktigste metriske assosiert med backtesting er strategys nivå av robusthet. Dette oppnås ved å sammenligne resultatene av en optimalisert tilbaketest i en bestemt prøveperiode (referert til som prøve) med resultatene av en backtest med samme strategi og innstillinger i en annen prøveperiode (referert til som out - av-prøve). Hvis resultatene er like lønnsomme, kan strategien anses å være gyldig og robust, og den er klar til å bli implementert i sanntidsmarkeder. Hvis strategien feiler i sammenligninger uten sammenligning, trenger strategien ytterligere utvikling, eller det bør helt og holdent bli opphørt. Testing: Tolking Past Backtesting er en sentral komponent i effektiv trading-systemutvikling. Det oppnås ved å rekonstruere, med historiske data, handler som ville ha skjedd tidligere, ved bruk av regler som er definert av en gitt strategi. Resultatet gir statistikk som kan brukes til å måle strategiens effektivitet. Ved hjelp av disse dataene kan handelsmenn optimalisere og forbedre sine strategier, finne tekniske eller teoretiske feil, og få tillit til strategien deres før de påføres de virkelige markedene. Den underliggende teorien er at enhver strategi som fungerte bra i det siste, vil trolig fungere godt i fremtiden, og omvendt vil enhver strategi som har gått dårlig i fortiden, sannsynligvis utføre dårlig i fremtiden. Denne artikkelen tar en titt på hvilke applikasjoner som brukes til backtest, hva slags data er oppnådd, og hvordan man bruker den Data og verktøyene Backtesting kan gi rikelig med verdifull statistisk tilbakemelding om et gitt system. Noen universelle backtesting-statistikker inkluderer: Netto fortjeneste eller tap - Netto prosentvis gevinst eller tap. Tidsramme - Tidligere datoer der testingen skjedde. Universe - Aksjer som ble inkludert i backtestet. Volatilitetsmålinger - Maks prosent prosent opp og ned. Gjennomsnitt - Prosent gjennomsnittlig gevinst og gjennomsnittlig tap, gjennomsnittlige barer holdt. Eksponering - Andel av investert kapital (eller eksponert for markedet). Nivåer - Gevinst-til-tap-forhold. Årlig avkastning - Prosentavkastning over et år. Risikojustert avkastning - Prosentavkastning som en funksjon av risiko. Typisk vil backtesting programvare ha to skjermer som er viktige. Den første tillater handelsmannen å tilpasse innstillingene for backtesting. Disse tilpasningene inkluderer alt fra tidsperiode til provisjonskostnader. Her er et eksempel på en slik skjerm i AmiBroker: Den andre skjermen er den faktiske backtesting-resultatrapporten. Her finner du all statistikk som er nevnt ovenfor. Igjen, her er et eksempel på dette skjermbildet i AmiBroker: Generelt inneholder de fleste handelsprogramvarene lignende elementer. Enkelte avanserte programvare inkluderer også tilleggsfunksjonalitet til å utføre automatisk posisjonering, optimalisering og andre mer avanserte funksjoner. De 10 budene Det er mange faktorer som handlerne tar hensyn til når de vurderer handelsstrategier. Her er en liste over de 10 viktigste tingene å huske mens backtesting: Ta hensyn til de brede markedstrendene i tidsrammen der en bestemt strategi ble testet. For eksempel, hvis en strategi bare ble testet tilbake fra 1999-2000, kan det ikke gå bra på et bjørnmarked. Det er ofte en god ide å backtest over en lang tidsramme som omfatter flere forskjellige typer markedsforhold. Ta hensyn til universet der tilbakestesting skjedde. For eksempel, hvis et bredt markedssystem er testet med et univers bestående av tech-aksjer, kan det mislykkes å gjøre det bra i ulike sektorer. Som en generell regel, hvis en strategi er rettet mot en bestemt genre av lager, begrenser universet den sjangeren, men i alle andre tilfeller opprettholder et stort univers for testformål. Volatilitetsforanstaltninger er ekstremt viktige å vurdere i utviklingen av et handelssystem. Dette gjelder spesielt for levererte kontoer, som blir utsatt for marginanrop dersom egenkapitalen faller under et bestemt punkt. Traders bør søke å holde volatiliteten lav for å redusere risikoen og muliggjøre lettere overgang inn og ut av et gitt lager. Det gjennomsnittlige antall barer som holdes er også veldig viktig å se når man utvikler et handelssystem. Selv om de fleste backtesting programvare inkluderer provisjonskostnader i de endelige beregningene, betyr det ikke at du bør overse denne statistikken. Hvis det er mulig, kan det hende at gjennomsnittlig antall barer som holdes, reduserer provisjonskostnadene, og forbedrer din generelle avkastning. Eksponering er et dobbeltkantet sverd. Økt eksponering kan føre til høyere fortjeneste eller høyere tap, mens redusert eksponering betyr lavere fortjeneste eller lavere tap. Imidlertid er det generelt en god ide å holde eksponering under 70 for å redusere risiko og muliggjøre lettere overgang inn og ut av et gitt lager. Den gjennomsnittlige gevinstløpsstatistikken, kombinert med vinner-til-tap-forholdet, kan være nyttig for å bestemme optimal plassering og pengestyring ved hjelp av teknikker som Kelly-kriteriet. (Se Money Management ved hjelp av Kelly-kriteriet.) Traders kan ta større stillinger og redusere provisjonskostnader ved å øke sine gjennomsnittlige gevinster og øke deres vinner-til-tap-forhold. Årlig avkastning er viktig fordi den brukes som et verktøy for å benchmark en systemavkastning mot andre investeringssteder. Det er viktig ikke bare å se på den samlede årlige avkastningen, men også å ta hensyn til økt eller redusert risiko. Dette kan gjøres ved å se på den risikojusterte avkastningen, som står for ulike risikofaktorer. Før et handelssystem er vedtatt, må det overgå alle andre investeringssteder med like eller mindre risiko. Backtesting tilpasning er ekstremt viktig. Mange backtesting-applikasjoner har innspill for provisjonsbeløp, runde (eller brøkdelte) masse størrelser, tikkestørrelser, marginkrav, renter, slippage-forutsetninger, stillingsreguleringsregler, same-bar-utgangsreguleringer, (bak) stoppinnstillinger og mye mer. For å få de mest nøyaktige backtesting resultatene, er jeg viktig å justere disse innstillingene for å etterligne megleren som vil bli brukt når systemet går live. Backtesting kan noen ganger føre til noe kjent som overoptimalisering. Dette er en tilstand hvor resultatene avstemmes så høyt til fortiden at de ikke lenger er like nøyaktige i fremtiden. Det er generelt en god ide å implementere regler som gjelder for alle aksjer, eller et utvalg av målrettede aksjer, og er ikke optimalisert i den grad reglene ikke lenger er forståelige av skaperen. Backtesting er ikke alltid den mest nøyaktige måten å måle effektiviteten til et gitt handelssystem. Noen ganger har strategier som har gått bra i det siste, ikke lykkes i det nåværende. Tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. Pass på å papirhandel et system som har blitt suksessfullt testet før du går, for å være sikker på at strategien fortsatt gjelder i praksis. Konklusjon Backtesting er et av de viktigste aspektene ved å utvikle et handelssystem. Hvis det opprettes og tolkes ordentlig, kan det hjelpe handelsmenn å optimalisere og forbedre strategiene, finne tekniske eller teoretiske feil, samt få tillit til strategien deres før de påføres det til de virkelige verdensmarkeder. Ressurser Tradecision (tradecision) - High-end Trading System Development AmiBroker (amibroker) - Budsjett Trading System Development. En type kompensasjonsstruktur som hedgefondsledere vanligvis bruker i hvilken del av kompensasjonen som er resultatbasert. En beskyttelse mot tap av inntekt som ville oppstå hvis den forsikrede døde. Den navngitte støttemottakeren mottar. Et mål på forholdet mellom en endring i mengden som kreves av et bestemt godt og en endring i prisen. Pris. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil.9. Tilbake Testing Konkurransen om handelstesting Som jeg tidligere har nevnt, er det en ting jeg egentlig elsker om handel, at i motsetning til alle andre virksomheter kan du fullt ut teste forretningsmodellen din (tradingplan) uten å risikere noen ekte penger. I handel blir denne vurderingsprosessen kalt tilbake testing. Bakprøving er området nå mest neglisjert av handelsmenn. Ive snakket om betydningen av psykologi og pengehåndtering i tidligere kapitler, og så har mange andre handelsbusser. Så mye, det er nå en bevy av informasjon og bevissthet rundt. Du trenger bare å surfe på nettet for å se hvor mye fokus er plassert på disse områdene som det burde være. Men all oppmerksomhet ser ut til å være på bekostning av tilbakestesting. Som et resultat i handel tilbake testing, tror jeg, har nå blitt den nye minst forstått og verdsatt handel område. Hvorfor er back testing så viktig Trading back testing er viktigst fordi det direkte påvirker dine oppføringer og utganger, pengehåndtering og psykologi på følgende måter. Oppføringer og avslutter tilbaketesting gjør at du kan teste hele systemytelsen din ved hjelp av historiske data. Med den informasjonen kan du gjøre de nødvendige justeringene for å produsere resultatene du leter etter. Tilbaketesting av pengestyring gjør at du kan teste ulike modeller for styring av penger for å se hvilke som fungerer best med systemet. Psykologi som diskutert tidligere i boken, forstår systemets styrker og svakheter, selv om de bare er på papir, vil forbedre din handelstillit. Dette vil ha uendelig effekt på ytelsen din når du begynner å handle for ekte. Uansett hvilket teknisk analyse kriterium du bruker til å handle med å flytte gjennomsnitt, lysestaker, volatilitetsbrudd, Fibonacci retracements eller andre handelssystemer som du kommer til å trenge, må du teste det grundig for å fjerne eventuell tvil om dens evne. Uten å drive tilbake test, oppstår en mangel på tillit og krever vanligvis handelsmenn å stille spørsmål til egne handelssystemer. De gir fristelsen til å endre sin handelsplan ofte med ødeleggende konsekvenser. Denne fristelsen kommer vanligvis fra en rekke tapende handler eller en mulighet til å erstatte sitt handelssystem med en ny whiz-bang-indikator som er den siste fadet som snakket om i chatfora. Alt som høres for godt ut til å være sant, vil tiltrekke seg en handelsmann som ikke er fornøyd med sitt handelssystem, bare fordi hun ikke har testet systemet i orden. Hun har ikke bygget opp den nødvendige tilliten som trengs for å kunne håndtere systemet hun har utviklet. Vil min handelsstrategi være lønnsom Dette er det mest spurte spørsmålet i handelsverdenen. Forfatter Mark Jurik hadde en tur på å svare på det i sin bok Computerized Trading, som vist i boks 9.1. Kilde: Jurik, M 1999, Datastyrt handel: Maksimering av daghandel og overnatting, New York Institute of Finance, New York. Men hva handler det om å teste tilbake på nytt? Trading backtesting er prosessen med å teste en handelsstrategi ved hjelp av historiske data i stedet for å teste det i sanntid med ekte penger. De beregninger som er oppnådd ved testing, kan brukes som en indikasjon på hvor godt strategien ville ha utført dersom den hadde blitt brukt på tidligere bransjer. Tolkning av disse resultatene gir da forhandleren tilstrekkelige beregninger for å vurdere handelssystemets potensial. Logisk vet vi at resultatene fra denne typen test ikke vil kunne forutsi fremtidig avkastning med presisjonsnøyaktighet, men det kan gi en indikator på om du bør selv forfølge et handelssystem eller ikke. Hva mer, hvis du bestemmer deg for å fortsette å handle med systemet, vil det gi deg veiledninger om hva du kan forvente. Men spørsmålet gjenstår: hvordan kan du teste en trading system ytelse over tid Det er bare to måter å gjøre dette manuelt eller med dataprogramvare. For å være ærlig, er dataprogram det eneste virkelige alternativet. Jeg har prøvd begge testmetoder og manuell testing er ikke bare tidkrevende, men veldig vanskelig å replikere og teste effektivt. Fordelene som kommer fra trading backtesting programvare kan ikke overvurderes. Det vil spare deg tid og gi en endeløs mulighet til å finjustere og teste systemet ditt. Et lite utlegg i kapital for å kjøpe god back testing programvare vil potensielt spare deg tusenvis på markedet. Det er en veldig smart investering hvis du vurderer å designe et vellykket og mekanisk handelssystem. Mekanisk tilbakestilling Vennligst forstå, så lenge ditt mekaniske handelssystem utelukkende fungerer med prisdata (åpent, høyt, lavt, nært, volum), vil du kunne bruke programvare for tilbakestilling. For eksempel, si at du oppretter et mekanisk handelssystem med følgende oppføringsregel: Regel: Kjøp en sikkerhet når 10-dagers glidende gjennomsnitt av sluttkurs krysser over 30-dagers glidende gjennomsnitt av sluttkurs. Denne regelen kan testes ganske enkelt over historiske data. På den annen side kan kjøpesignalregelen være litt mer komplisert, for eksempel: Regel: Kjøp sikkerhet når 10-dagers glidende gjennomsnitt av sluttkursen krysser over 30-dagers glidende gjennomsnitt av sluttkurs og PE-forholdet var 75 eller lavere enn verdien tre måneder før. Denne regelen introduserer data som ikke ofte leveres eller vedlikeholdes i en database med prisinformasjon. For å lykkes tilbake testen vil dette innebære å skaffe historiske data for et sikkerhetssystem, samt pris-til-fortjenestforholdet (PE-forhold). Typisk vil historiske data på en gruppe aksjer bare inneholde åpne, høye, lave, lukkede og volum for hver periode. På grunn av denne begrensningen er mange mekaniske handelssystemer designet rundt rent tekniske indikatorer. Dessverre er det meste mekaniske handelssystem basert på grunnleggende data utover omfanget av detaljhandel investorer på grunn av mangel på historiske data tilgjengelig for å gjennomføre en komplett trading back test. Back testing software Heldigvis har mange kartleggingspakker i dag mange tester som er innebygd. Hvis du fulgte prosessen for å velge en kartleggingspakke i det forrige kapitlet, burde du enten ha funnet en med tilbakestillingstester inkludert eller funnet en som er kompatibel med en annen off-the-shelf pakke. For de av dere som bestemte meg for å kjøpe MetaStock i kapittel 8, er TradeSim 8211 ultimate-trading-systemstradesim trolig den mest realistiske, ekte handelssimulatoranalyser jeg har funnet. Det kan raskt teste og evaluere et handelssystem, enten det er en sikkerhets - eller en sikkerhetsportefølje. Jeg tror at tading tilbake testing er den eneste måten å fjerne selvtillit. Når du først har etablert at du har et pålitelig og robust handelssystem, vil du være trygg på å handle det. På samme måte som kartleggingsprogramvaren, sørg for at du kjenner pakken din tilbake til forsiden. Du vil ikke kunne få det beste ut av det med mindre du forstår fullt ut hvordan det fungerer og hva du kan gjøre med det. Alternative løsninger Dessverre har jeg sett mange klienter aldri helt få det med hensyn til tilbake testing. For mange er tilbakemeldingsprogramvare ganske enkelt for teknisk. Hvis du faller inn i den kategorien, ikke gi opp. Det er et kritisk skritt i systemdesignprosessen. For de mindre tekniske har jeg funnet en løsning som heter Trading Performance Analyzer ultimate trading-systemstpa. Det er lett å bruke og perfekt for å analysere systemet før du handler det i sanntid. Viktig merknad: Hvis du finner deg selv testing og re-testing i håp om å snuble over den sølvkulen, husk, vil du aldri opprette et handelssystem som har en 100 suksessrate. Mange har prøvd (selv inkludert) og alle har mislyktes. Du bør være på utkikk etter et godt trading system med minimal drawdown og en god risiko-til-belønning ratio. Many handelssystemer har mer tapende handler enn de vinner og likevel tjener de fortsatt penger. Hvordan Money Management. (Se kapittel 6.) Det siste stykket i systemdesign puslespillet er å ta handelssystemet du har designet i de forrige kapitlene og teste det. Ved å teste systemene dine har du nettopp satt deg blant de øverste 1 av handelsmenn, og sikrer din suksess. Gratulerer Kjøpe en handel tilbake test pakke: TradeSim 8211 ultimate-trading-systemstradesim Trading Performance Analyzer 8211 ultimatetradingsystemstpa Lær din valgte programvare for bakre testing innvendig og utvendig. Tilbake test ditt nyutviklede system, inkludert inngangs-, utgangs - og pengestyringsregler. Har du sjekket ut Portfolio123 For 50 dollar i måneden du skjermer for grunnleggende og tekniske variabler, backtest det, gjør robusthetstest (tilfeldige oppføringer hundrevis for å sikre at du ikke har kirsebær plukker resultatene), og simuleringstesting med separate kjøp og salg regler , slippage, tilpassede universer, bla, bla, bla. Du kan bruke den i 45 dager som en gratis prøveversjon hvis du bruker koden HKURTIS når du registrerer deg for å teste den ut. Før Portfolio123 trodde jeg at bare Zacks Research Wizard var et lavprisalternativ 8211, men hundrevis av dollar for vannet versjon, overlevelsesforstyrrelser og andre problemer 8211 nei takk. IMO sin institusjonelle karakter programvare for ca 120th kostnaden. Jesuraj 7 mars 2012 klokka 5:07 hei Dave, jeg skjedde å lese dette gode aritcle. I Metastock vil jeg gjerne bestille overskudd for bare halvparten av min stilling, og jeg kunne ikke finne en måte å gjøre dette på. Kan du gi meg beskjed om slik testing er mulig i Metastock. Takk og hilsen Jesuraj
No comments:
Post a Comment