Backtesting: Interpretazione Il passato backtesting è una componente fondamentale di un efficace sviluppo commerciale del sistema. Tutto è compiuto ricostruendo, con i dati storici, mestieri che si sarebbero verificati in passato utilizzando le regole definite da una determinata strategia. Il risultato offre statistiche che possono essere utilizzati per valutare l'efficacia della strategia. Utilizzando questi dati, gli operatori possono ottimizzare e migliorare le loro strategie, trovare eventuali difetti tecnici o teoriche, e guadagnare la fiducia nella loro strategia prima di applicarlo ai mercati reali. La teoria di fondo è che qualsiasi strategia che ha funzionato bene in passato è in grado di lavorare bene in futuro, e viceversa, qualsiasi strategia che ha eseguito male in passato, è probabile che scarso rendimento in futuro. Questo articolo prende in esame quali applicazioni vengono utilizzate per backtest, che tipo di dati si ottiene, e come metterlo a utilizzare i dati e gli strumenti di backtesting può fornire un sacco di feedback statistico preziose su un dato sistema. Alcune statistiche backtesting universali includono: utile o la perdita - percentuale di guadagno netto o la perdita. Tempo di telaio - date passate in cui si è verificato prova ing. Universo - Azioni che sono stati inclusi nel backtest. misure di volatilità - Percentuale massima rialzo e ribasso. Medie - percentuale media di guadagno e la perdita media, bar media detenuta. L'esposizione - Percentuale del capitale investito (o esposta al mercato). Rapporti - Vittorie-to-perdite rapporto. Annualizzato ritorno - ritorno percentuale più di un anno. rendimento percentuale in funzione del rischio - rendimento corretto per il rischio. In genere, il software di backtesting avrà due schermi che sono importanti. Il primo permette al trader di personalizzare le impostazioni per il backtesting. Queste personalizzazioni comprendono tutto, dalla periodo di tempo di spese di commissione. Ecco un esempio di un tale schermo in AmiBroker: La seconda schermata è l'attuale rapporto di risultati dei test retrospettivi. Questo è dove si possono trovare tutte le statistiche di cui sopra. Ancora una volta, ecco un esempio di questa schermata in AmiBroker: In generale, la maggior parte di software commerciale contiene elementi simili. Alcuni programmi software di fascia alta includono anche funzionalità aggiuntive per eseguire il dimensionamento posizione automatica, l'ottimizzazione e altre funzioni più avanzate. I 10 Comandamenti Ci sono molti fattori commercianti prestare attenzione a quando sono backtesting strategie di trading. Ecco una lista delle 10 cose più importanti da ricordare, mentre backtesting: Prendere in considerazione le grandi tendenze del mercato nel lasso di tempo in cui è stata testata una determinata strategia. Ad esempio, se una strategia è stata backtested solo 1999-2000, potrebbe non passerai bene in un mercato orso. Spesso è una buona idea di backtest per un periodo di tempo lungo, che comprende diversi tipi di condizioni di mercato. Prendere in considerazione l'universo in cui si è verificato backtesting. Ad esempio, se un sistema ampio mercato viene testato con un universo composto da titoli tecnologici, potrebbe non riuscire a fare bene in diversi settori. Come regola generale, se la strategia è mirata verso un genere specifico di magazzino, di limitare l'universo di questo genere, ma, in tutti gli altri casi, mantenere un grande universo a scopo di test. misure di volatilità sono estremamente importanti per prendere in considerazione nello sviluppo di un sistema di trading. Questo è particolarmente vero per gli account di leveraged, che sono sottoposti a richieste di margini se il loro capitale scende sotto un certo punto. Gli operatori dovrebbero cercare di mantenere bassa volatilità, al fine di ridurre i rischi e consentire più facile la transizione dentro e fuori di un determinato stock. Il numero medio di bar detenuti è molto importante anche per guardare quando si sviluppa un sistema di trading. Sebbene la maggior parte del software di backtesting include spese di commissione nei calcoli finali, questo non significa che si dovrebbe ignorare questa statistica. Se possibile, aumentare il numero medio di bar possedute in grado di ridurre i costi di commissione, e migliorare il rendimento complessivo. L'esposizione è una spada a doppio taglio. Maggiore esposizione può portare a maggiori profitti o le perdite maggiori, mentre è diminuito l'esposizione significa minori profitti o perdite inferiori. Tuttavia, in generale, è una buona idea per mantenere l'esposizione al di sotto 70, al fine di ridurre il rischio e consentire agevole passaggio dentro e fuori di un determinato stock. La statistica medio-gainloss, in combinazione con il rapporto vittorie-per-le perdite, può essere utile per determinare la posizione ottimale dimensionamento e la gestione del denaro utilizzando tecniche come la Kelly Criterion. (Vedere Money Management utilizzando il criterio di Kelly.) Gli operatori possono assumere posizioni più grandi e ridurre i costi di commissione, aumentando i loro guadagni medi e aumentando il loro rapporto vittorie-to-perdite. rendimento annualizzato è importante perché è utilizzato come strumento per riferimento un sistema restituisce contro altre sedi di investimento. E 'importante non solo per esaminare il rendimento annualizzato generale, ma anche di prendere in considerazione il rischio aumentato o diminuito. Questo può essere fatto guardando il rendimento corretto per il rischio, che rappresenta vari fattori di rischio. Prima di un sistema di negoziazione è adottato, esso deve superare tutte le altre sedi di investimento a rischio uguale o inferiore. Backtesting personalizzazione è estremamente importante. Molte applicazioni backtesting hanno ingresso per gli importi delle commissioni, rotonde (o frazionali) lotto dimensioni, spunta dimensioni, i requisiti di margine, i tassi di interesse, ipotesi slittamento, le regole di posizione dimensionamento, regole di uscita dello stesso bar, (finali) fermare le impostazioni e molto altro ancora. P er ottenere i risultati dei test retrospettivi più accurati, i t è importante per regolare queste impostazioni per imitare il broker che verrà utilizzato quando il sistema va in diretta. Backtesting a volte può portare a qualcosa di noto come eccesso di ottimizzazione. Questa è una condizione in cui i risultati di prestazione sono sintonizzati così altamente al passato che sono più come esatte in futuro. E 'generalmente una buona idea per implementare regole che si applicano a tutti gli stock, o un gruppo selezionato di azioni mirate, e non sono ottimizzati nella misura in cui le regole non sono più comprensibili dal creatore sono. Backtesting non è sempre il modo più accurato per misurare l'efficacia di un dato sistema di trading. A volte le strategie che si sono esibiti bene in passato non riescono a fare bene nel presente. I rendimenti passati non sono indicativi di risultati futuri. Assicurarsi di commercio di carta un sistema che è stato con successo backtested prima di andare in diretta per essere sicuri che la strategia si applica ancora in pratica. Conclusione Backtesting è uno degli aspetti più importanti di sviluppo di un sistema di trading. Se creata e interpretata correttamente, può aiutare gli operatori a ottimizzare e migliorare le loro strategie, trovare eventuali difetti tecnici o teorici, così come acquisire fiducia in loro strategia prima di applicarlo ai mercati del mondo reale. Risorse Tradecision (tradecision) - High-end Trading System Development AmiBroker (AmiBroker) - Sistema di Budget Trading Development. Im molto nuovo per R e cercando di backtest una strategia Ive programmato già in WealthLab. Diversi roba Non capisco (e non funziona, ovviamente :) Io non ottenere le Tariffe bene in un vettore. o qualche tipo di vettore, ma si inizia con la struttura e io non capisco cosa questa funzione fa. Ecco perché la mia serie, 1 chiamata probabilmente non funziona. n LT - lavoro nrow (serie) doesnt neanche, ma ho bisogno che per il Loop Quindi credo che se ottengo queste 2 domande hanno risposto alla mia strategia dovrebbe funzionare. Im molto grato per qualsiasi help..R sembra piuttosto complicato anche con esperienza di programmazione in altre lingue sì io tipo di copiato alcune righe di codice da questo tutorial e don39t davvero capire questa linea. Insomma serie, 1 ho pensato che sarebbe applicare la funzione f su quotcolumnquot 1 della serie. Ma dal momento che questa serie è un po 'compley con struttura ecc doesn39t lavoro. I39m parlare di questo tutorial: r-bloggersbacktesting-a-trading-strategia ndash MichiZH 6 giugno 13 alle 14:22
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