træningsgruppe
har du nogensinde set et valutapar og set et velkendt mønster, men du var ikke sikker på, hvordan du skulle nærme dig handelen? Denne følelse af usikkerhed er en, som tusindvis af handlende føler hver dag. Nu på bagsiden er der andre forhandlere, der er mere forberedte og faktisk ved, hvad deres næste skridt skal være instinktivt. Mange af disse sidstnævnte forhandlere har brugt utallige timer på at studere og undersøge prismønstre og bevægelser gennem backtesting og er i stand til at udføre deres handelsplan mere ubesværet og med et højere niveau af tillid som et resultat.
så hvad er backtesting? Det er processen med at bruge en valutastrategitester baseret på historiske prisdata. Du kan udføre en manuel backtest ved at udskrive grafer over valutakurser eller se tilbage gennem dine diagrammer. Derudover kan du bruge sofistikerede komplekse algoritmer, der udfører mønstergenkendelsesopgaver.
uanset hvordan du beslutter dig for at backtest dine valutastrategier, vil selve processen hjælpe dig med at analysere situationer, der opstår, der har vist en tilbøjelighed til at give en mærkbar kant på markedet.
manuelle Backtesting metoder
en manuel backtesting proces kan være rettidig og besværlig, men det er en sand og afprøvet metode. Men nogle af ulemperne omfatter manglen på effektivitet og en større sandsynlighed for at lave en fejl.
hvis du for eksempel ser på et diagram på et stykke papir, kan det være svært at afgøre, om et valutapar faktisk har genereret et lavere lavpunkt fra det foregående prispunkt. Du kan afbøde dette problem ved at arbejde manuelt online, men ikke desto mindre vil processen stadig være tidskrævende.
Manuel backtesting af en handelsstrategi giver dig mulighed for at måle, om din handelsidee kan være levedygtig. Du kan rulle gennem Historiske data og se, om dine ideer fungerer. Når du har bestemt de variabler, du vil teste i vid udstrækning, kan en automatiseret proces være bedre egnet og mere effektiv.
det første skridt i en manuel backtesting projekt er at finde kortlægning programmer, der er let og bekvemt at bruge. Det er bedst, hvis du har fem eller ti års data til rådighed, især hvis du ønsker at teste en daglig eller ugentlig strategi. Hvis du forsøger at finde en intradag-strategi, kan det være muligt at bruge et par års data til at teste dine ideer.
intra-day tidsserier kan omfatte en masse data, og finde pålidelige data på dette dette område kan undertiden være udfordrende. For eksempel, hvis du analyserer minutdatapunkter, skal du evaluere 1.440 point for hver dag, hvilket er mere end 1 million point over en 3-årig periode.
automatiserede Backtesting metoder
der er en række måder, du kan backtest dine ideer. Du kan bruge en valutasimulator til at teste dataene på egen hånd, eller du kan bruge backtesting-programmer, der giver dig mulighed for at teste grundlæggende til mere sofistikerede koncepter.
der er et væld af gratis data udbydere, herunder Google og Yahoo, der vil tillade dig at hente Historiske data. De fleste af disse datapunkter vil være daglige eller ugentlige åbne, høje, lave og tætte oplysninger. Du kan hente disse data i et regneark, som derefter kan importeres til din backtest-platform.
hvis du ønsker at teste en strategi ved hjælp af intradag-data såsom time -, minut-eller tick-data, bliver du sandsynligvis nødt til at købe dataene fra en leverandør. Fordelene ved at købe data fra en leverandør er, at typisk deres data allerede er blevet filtreret og renset, fjerne dårlige flåter fra tidsserien.
alle data, du henter, skal testes for nøjagtighed. Du vil sikre dig, at der ikke er dårlige datapunkter, især hvis du stoler på høje og lave punkter for at komme ind i en handel. Dårlige datapunkter kan generere defekte resultater, hvis dataene har unøjagtige højder eller nedture, der bruges til at generere ind-eller udgangspunkter.
du skal virkelig forstå din strategi og afgøre, om dataene vil ændre resultaterne. For eksempel, hvis du kigger på daglige data, ved du ikke, om dagens høje opstod før eller efter dagens lave. Dette kan skabe problem, hvis din take profit og stop loss er tæt på dit indgangsniveau, da dine kriterier kan generere et signal, selvom bevægelsen af prishandlingen ikke skete i den krævede rækkefølge.
for eksempel, hvis du indtaster en handel på de foregående dage tæt, og dit stop loss og take profit niveauer er med den næste dags rækkevidde, vil resultatet af handelen afhænge af, hvordan dit system ser på rækkefølgen af begivenheder, når du vurderer stop loss og take profit niveauer, snarere end hvad der faktisk skete.
brug af Back-testprogrammer
en anden måde at teste en strategi på er at bruge computer backtesting. Mange handelsplatforme har i dag handelsguider, der giver den erhvervsdrivende mulighed for at oprette en handelsmodel, der bruger tekniske indikatorer til at etablere et foruddefineret regelsæt. De anvendte kriterier er baseret på historiske datapunkter, så du kan se, om strategien fungerede tidligere.
Mt4 strategy tester er et eksempel på et automatiseret backtest-værktøj, der har et indbygget back-testsystem, i dette tilfælde er det anbragt i Metatrader-platformen.
du kan bruge deres sprog og grafiske brugergrænseflade, som en effektiv måde at opbygge dit system på deres platform. Du kan også bruge deres API (application program interface), og forsøge at kode et system, der er tilpasset. Nedenfor er et skærmbillede af Mt4 strategi tester:
oprettelse af et automatiseret handelssystem
der er flere måder, du kan tilføje en systematisk tilgang til dit handelsarsenal. Du kan selv programmere systemet ved hjælp af dine egne ideer og strategier, eller du kan få en anden til at programmere et automatiseret system ved hjælp af de strategier, du har oprettet. Hvis dit handelssystem bruger værktøjer, der er almindelige, såsom glidende gennemsnit eller andre tekniske undersøgelser, vil den mest effektive tilgang til back-test være at finde brug af en platform som MetaTrader eller Ninjatrader til at teste dine strategier.
at lære at bruge en leverandørs grænseflade med tager lidt tid, men disse systemer er rettet mod dem, der har ringe udviklingserfaring. Standardstrategier som glidende gennemsnitlige crossovers eller overkøbte og oversolgte forhold er forprogrammeret til de fleste back-testprogrammer for din bekvemmelighed.
de fleste selvkodede back-testsystemer er programmeret i en automatiseret handelsplatform, der er rettet mod at generere en handelsstrategi, der kombinerer adgangskriterier med risikostyring. Kriterierne, der bruges til beslutningstagning, er kodet på platformens proprietære sprog. De fleste af disse programpakker har grafiske brugergrænseflader, der giver dig mulighed for blot at klikke på specifikke variabler og kriterier for at generere en strategi.
hvis du beslutter dig for at programmere et system er uden for dine tekniske evner eller en, der kræver brugerdefineret programmering, er der freelancer programmører til leje, der hjælper dig med at kode et system.
ansættelse af en Freelance programmør
der er mange dygtige programmører, som du kan ansætte på freelance-basis, der forstår nuancen af specifikke handelsplatforme.
du kan arbejde med disse personer og få dem til at vise dig resultaterne af hver dataserie, som de kører med din angivne strategi. Men der kan være nogle ulemper ved at bruge en ekstern programmør. Nogle af ulemperne inkluderer de ekstra omkostninger, du vil pådrage dig ved at få en anden til at programmere din strategi. Dette omfatter den indledende systemprogrammering samt den efterfølgende fejlretningsproces. Da du sandsynligvis bliver nødt til at tilpasse din strategi, skal du prøve at bestemme, hvordan du betaler programmøren, hver gang du beder om en ændring. Du bliver nødt til at beslutte, om der skal bruges et fast gebyr eller en timegebyr.
Backtesting giver dig en lang række fordele. Du vil være i stand til at afgøre, om din strategi opfylder visse risikokriterier og sandsynligvis fungerer i forskellige markedsmiljøer. Vigtigst er det, at du har evnen til at se, om metoden viser et positivt historisk resultat, inden du risikerer reel kapital. Dette garanterer ikke rentable handelsresultater i fremtiden, men kan hjælpe med at reducere sandsynligheden for potentielle tab.
en af fordelene ved at programmere en strategi selv er, at du ved at gøre det får intim viden om, hvordan systemet fungerer, og hvor robuste dine rygtestresultater er. Dette vil give dig mere selvtillid, når du handler systemet live.
som vi påpegede tidligere, er det system, du udvikler, kun så godt som de data, du bruger. Hvis dataene er defekte, vil du have fejl i dine resultater. Dårlige citater eller udskrifter kan generere falske handelssignaler.
hvis du henter dine egne data fra en gratis udbyder, skal du gennemgå dataene for at se, om der er nogen priser, der ser mistænkelige ud. Mens lukkeværdier normalt er ensartede, kan høje og lave værdier være hakket og føre til defekte resultater.
køb af et handelssystem
der er snesevis af kommercielle handelssystemer, der er tilgængelige på markedet. Mange er blevet testet tilbage af deres udviklere, og nogle vil reklamere for det spektakulære afkast af deres system. Med hensyn til kommercielt tilgængelige handelssystemer skal du altid arbejde ud fra den forudsætning, at hvis et krav er for godt til at være sandt, er det normalt for godt til at være sandt. Mange gange er disse “spektakulære” systemer overoptimerede og kurve monteret, så de ser ud til at være meget rentabelt baseret på Historiske data, men har tendens til at falde fra hinanden, når de handles i realtid.
der er anmeldelser af handelssystemer, som du kan finde på hele internettet, som beskriver, hvordan forskellige systemer udfører i realtid. En velrenommeret ressource til gennemgang af handelssystemer er Futures Truth. Hvis du ikke kan finde en anmeldelse, skal du sørge for at teste handelssystemet på en demokonto, før du anvender strategien ved hjælp af reel kapital.
problemer og faldgruber med Back test
som nævnt er et af problemerne med back testing og derfor køb af en handelsstrategi, der kun viser historiske resultater, at der er teknikker, der kan bruges til at få strategien til at se godt ud på papir, men mislykkes i realtid. Ved at montere kurven, eller over optimering, du kan producere et system, der er blevet testet igen og ser meget godt ud over en bestemt historisk periode.
en systemdesigner kan let ændre de kriterier, der bruges til at opnå fremragende ydeevne. For eksempel kan en designer tilbage teste en tendens efter strategi, der optimerer et glidende gennemsnit crossover-system i en periode på 2 år.
når de finder det resultat, der ser godt ud, tester de for at se, om strategien fungerer over en længere periode. Det meste af tiden vil resultaterne i bedste fald være retfærdige på lang sigt, men de vil ikke fortælle dig dette, når du køber dit system. Du kunne finde ud af det først senere end den glidende gennemsnitlige crossover-strategi, der returnerede 100% i løbet af de sidste 2 år, taber 20%, når du tester det i løbet af de sidste 10 år.
hvad du vil kunne gøre er at se, hvordan systemet udfører i en fremadrettet test eller endnu bedre i et realtidshandelsmiljø.
derudover antager mange begynderhandlere undertiden, at et handelssystem skal have en meget høj procentdel af vindende handler. Med dette i tankerne kan en skrupelløs designer oprette parametre, der kan justeres for at skabe en fantastisk gevinsthastighed på over 90% for eksempel. Dette kan virke attraktivt for det utrænede øje, men i langt de fleste tilfælde vil denne type system til sidst sprænge, fordi tabene vil være mange multipler af enhver vindende handel, som systemet genererer.
fjernelse af Negative følelser fra din handel
et system, der er backtested hjælper med at fjerne nogle af de menneskelige følelser fra en handel. Mange investorer er beroliget af forestillingen om, at en handel har fungeret godt i fortiden. Dette er især nyttigt, når en handel bevæger sig imod dig, og du mister penge. Du er mere tilbøjelige til at holde fast og lade handlen spille ud, i modsætning til at skære agn, forudsat at det er, hvad dit system kræver at gøre.
en vigtig måling, som en backtested handelsstrategi eller-system vil give dig, er den maksimale udnyttelse. Denne beregning fortæller dig den største top til lavpunkt fald i en portefølje. Når du tester din strategi tilbage, skal du beregne den maksimale træk for at se det største fald, som strategien har oplevet. Tidligere beregninger af maksimal udnyttelse vil give dig en ide om, hvad du kan forvente, hvis du oplever en negativ markedsforhold, og vil give dig mulighed for bedre at planlægge denne oplevelse som det potentielle værste tilfælde. Men i de fleste tilfælde, husk, at din værste træk er foran dig ikke bag dig.
hvis du backtested et system i 10 år, hvor du investerer 10k og din maksimale udnyttelse var $1,500, hvilket er 15%, så ville du typisk ikke forvente at miste mere end 15-20% på dit system i de følgende år. Hvis du testede dit system tilbage i flere markedsmiljøer, vil denne type analyse hjælpe dig med at bestemme, hvor omhyggeligt du skal overvåge dit system, når en position begynder at bevæge sig imod dig på en måde, der var uventet. Hvis dit system har en ny maksimal udnyttelse, der er 2 gange den tidligere maksimale udnyttelse, skal du muligvis revurdere backtesthistorikken eller justere dine risikoparametre.
mens negativt ladede følelser kan minimeres noget, når du begynder at handle et system, der er blevet testet igen, kan det stadig spille en rolle i dine beslutningsprocesser. Du skal give et nyt system den passende tid til at afgøre, om det virker. I betragtning af resultaterne af dit system skal du på forhånd planlægge, hvad du forventer, og hvad du synes, du skal gøre, hvis resultaterne i realtid ikke er som du planlagde.
du bør også bruge tid på at teste din strategi ved hjælp af en praksiskonto i modsætning til reel kapital. Gør dette i et par uger eller måneder, og sørg for, at det backtestede system genererer det afkast, du forventede, før du forsøger at bruge reel kapital med din strategi.
hvis du selv har udviklet systemet og backtestet det, kan du blive knyttet til din strategi og undlader at trække stikket på det, selvom det ikke fungerer som planlagt. Sørg for at holde dig til en spilplan og have benchmarks, der beskriver dine mål.
Resume
Backtesting er en fremragende var at afgøre, om en handelsstrategi har potentialet til at arbejde i fremtiden. Husk, at bare fordi et systems tidligere resultater er positive, betyder det ikke nødvendigvis, at din strategi vil fungere i fremtiden. Men det skal give dig mere tillid til din henrettelse. Og det er det bedste, vi som erhvervsdrivende kan håbe på. Vi udfører ikke på Sikkerhed, Vi udfører på sandsynligheder.
sørg for, at de data, du bruger til backtest, er rene og ikke har falske højder og nedture. Vær særlig forsigtig, hvis du handler et system, der er afhængig af data inden for dagen. Beregn det maksimale træk, så du forstår det mest, du kan forvente at tabe fra top til trug, og sørg for at teste din strategi med demo-penge, før du beslutter dig for at risikere reel kapital.