거래 시스템을 백 테스팅하는 방법

Backtesting : 과거 해석.

역 테스팅은 효과적인 거래 시스템 개발의 핵심 구성 요소입니다. 이것은 주어진 전략에 의해 정의 된 규칙을 사용하여 과거에 일어났던 거래를 과거 데이터로 재구성함으로써 성취됩니다. 결과는 전략의 효과를 측정하는 데 사용할 수있는 통계를 제공합니다. 이 데이터를 사용하여 거래자는 실제 시장에 적용하기 전에 전략을 최적화 및 개선하고 기술적 또는 이론적 결함을 찾아 전략에 자신감을 가질 수 있습니다. 근본적인 이론은 과거에 잘 작동 한 전략은 미래에 잘 작동 할 것이며, 반대로 과거에는 제대로 수행되지 못한 전략은 앞으로는 제대로 수행되지 않을 것이라는 것입니다. 이 기사에서는 백 테스트에 사용 된 응용 프로그램, 얻은 데이터의 종류 및 사용 방법에 대해 살펴 봅니다.

데이터 및 도구.

당기 순손실 - 순 손익 백분율. 시간 프레임 - 테스트가 발생한 지난 날짜입니다. 유니버스 - 백 테스트에 포함 된 주식. 휘발성 측정 - 최대 비율의 위쪽과 아래쪽. 평균 - 평균 이득 및 평균 손실, 평균 막대 유지 비율. 노출 - 투자 된 자본의 비율 (또는 시장에 노출 된 금액). 비율 - Wins-to-losses 비율. 연간 환급 - 1 년 동안의 수익률. 위험 조정 수익 - 위험의 함수로서의 수익률.

일반적으로 백 테스팅 소프트웨어에는 중요한 두 개의 화면이 있습니다. 첫 번째는 상인이 백 테스팅에 대한 설정을 사용자 정의 할 수있게합니다. 이러한 사용자 지정에는 기간별로 수수료가 포함됩니다. 다음은 AmiBroker의 화면 예입니다.

두 번째 화면은 실제 백 테스트 결과 보고서입니다. 여기서 위에서 언급 한 모든 통계를 찾을 수 있습니다. AmiBroker의 화면 예는 다음과 같습니다.

일반적으로 대부분의 거래 소프트웨어에는 유사한 요소가 포함되어 있습니다. 일부 고급 소프트웨어 프로그램에는 자동 위치 조정, 최적화 및 기타 고급 기능을 수행하는 추가 기능이 포함되어 있습니다.

10 계명.

주어진 전략이 테스트 된 시간대의 광범위한 시장 동향을 고려하십시오. 예를 들어 전략이 1999-2000에서만 다시 테스트 된 경우 곰 시장에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다. 몇 가지 서로 다른 유형의 시장 조건을 포괄하는 오랜 기간 동안 백 테스트하는 것이 좋습니다. 역 테스팅이 발생한 우주를 고려하십시오. 예를 들어, 광범위한 시장 시스템이 기술 주식으로 구성된 우주로 테스트되는 경우 다른 분야에서 잘 수행되지 못할 수도 있습니다. 일반적으로 전략이 특정 장르의 장르를 목표로한다면 우주를 해당 장르로 제한하십시오. 그러나 다른 모든 경우에는 테스트 목적으로 큰 우주를 유지해야합니다. 변동성 측정은 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 지분이 일정 수준 이하로 떨어지면 마진 콜을 받게되는 레버리지 계좌의 경우 특히 그렇습니다. 거래자는 리스크를 줄이고 주어진 주식의 출입을 용이하게하기 위해 변동성을 낮게 유지해야합니다. 개최되는 평균 막대 수는 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어에는 최종 계산에 커미션 비용이 포함되지만 이것이이 통계를 무시해서는 안된다는 의미는 아닙니다. 가능한 경우 평균 막대 수를 늘리면 커미션 비용이 절감되고 전반적인 수익이 개선 될 수 있습니다. 노출은 양날의 칼입니다. 노출 증가는 이익 증가 또는 손실 증가로 이어질 수 있으며 노출 감소는 이익 감소 또는 손실 감소를 의미합니다. 그러나 일반적으로 위험을 줄이고 특정 주식에 대해 쉽게 전환 할 수 있도록 노출을 70 % 미만으로 유지하는 것이 좋습니다. wins-to-losses 비율과 결합 된 평균 이득 / 손실 통계는 Kelly Criterion과 같은 기법을 사용하여 최적의 위치 결정 및 자금 관리를 결정하는 데 유용 할 수 있습니다. (Kelly Criterion을 사용한 자금 관리를 참조하십시오.) 거래자는 평균 이익을 높이고 손실률을 높이면 커미션 비용을 줄이고 더 많은 포지션을 취할 수 있습니다. 연간 수익은 다른 투자 장소에 대한 시스템 수익을 벤치 마크하는 도구로 사용되기 때문에 중요합니다. 전반적인 연간 수익을 보는 것뿐만 아니라 위험도를 높이거나 낮추는 것도 중요합니다. 이것은 다양한 위험 요소를 설명하는 위험 조정 수익을 살펴봄으로써 수행 할 수 있습니다. 거래 시스템이 채택되기 전에, 그것은 다른 모든 투자 장소를 동등하거나 그 이하의 위험으로 능가해야합니다. 백엔드 사용자 정의는 매우 중요합니다. 많은 백 테스팅 응용 프로그램에는 커미션 금액, 라운드 (또는 분수) 로트 크기, 틱 크기, 마진 요구 사항, 이자율, 미끄러짐 가정, 위치 크기 규칙, 동일 막대 종료 규칙, 후행 정지 설정 등의 정보가 있습니다. 가장 정확한 백 테스팅 결과를 얻으려면 시스템을 가동 할 때 사용할 브로커를 모방하기 위해 이러한 설정을 조정하는 것이 중요합니다. 백 테스팅은 때로 지나치게 최적화 된 것으로 이어질 수 있습니다. 이것은 성과 결과가 과거에 너무 높게 조정되어 향후 더 이상 정확하지 않게되는 조건입니다. 일반적으로 모든 주식 또는 일부 대상 주식에 적용되는 규칙을 구현하는 것이 좋습니다. 규칙이 더 이상 작성자가 이해할 수 없을 정도로 최적화되지 않았습니다. 역 테스팅은 항상 주어진 거래 시스템의 효율성을 측정하는 가장 정확한 방법은 아닙니다. 때로는 과거에 잘 수행 된 전략이 현재 잘 수행되지 못하는 경우가 있습니다. 과거 성과가 미래의 성과를 나타내는 것은 아닙니다. 살아 가기 전에 성공적으로 백 테스팅 된 시스템을 종이로 교환하여 전략이 실제로 적용되는지 확인하십시오.

Backtesting은 트레이딩 시스템 개발의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 제대로 작성 및 해석되면 거래자는 전략을 최적화하고 개선하며 기술적 또는 이론적 결함을 발견하고 실제 시장에 적용하기 전에 전략에 대한 확신을 얻을 수 있습니다.

거래 시스템을 백 테스팅하고 커브 피팅을 피하는 방법.

미래에 주어진 거래 시스템이 얼마나 잘 작동 할 것인가를 판단하기 위해서, 우리는 과거의 시장 데이터에 대해 그것의 역행 테스트를 실시합니다. 역 테스팅은 과거의 데이터에 일련의 거래 규칙을 적용하여 실제로 거래했을 때 그 규칙이 어떻게 수행되었는지 추정합니다. 가설적인 역사적 결과가 좋다고해서 미래에 일련의 규칙이 잘 작동하는 것은 아닙니다. 그러나 가난한 가상의 역사적 결과는 시스템이 실시간으로 거래되어서는 안된다는 것을 거의 확실하게 의미합니다.

역 테스팅의 인식 된 가치는 역사적 경향이 반복된다는 믿음에 뿌리를두고 있습니다. 거래자는 세대별로 과거 데이터에 대한 전략을 테스트 해 왔습니다. 그러나이 작업은 개인용 컴퓨터와 TradeStation으로 발전한 System Writer와 같은 특수 목적의 시스템 테스트 소프트웨어의 출현으로 유명 해졌습니다. 이 소프트웨어와 과거 데이터의 데이터베이스는 코드 작성 배경이없는 사람들이 거래 시스템 아이디어를 테스트 할 수있게 해줍니다. 트레이딩 시스템의 포괄적 인 이해와 수용은 무역 시스템을 자체적으로 구축하려고 할 때 많은 좌절감을 낳았으므로 1990 년대 내내 제 3 자 시스템 시장이 번창했습니다.

Futures Truth는 1980 년대부터 상용 거래 시스템을 추적해온 독립적 인 회사입니다. 현재, 500 개 이상의 시스템을 추적합니다. Futures Truth는 과거 거래 데이터가 아닌 실시간으로 거래 시스템을 테스트합니다. 이렇게하면 시간이 지남에 따라 규칙이 수정되는 것을 방지하고 변동성이 큰 기간과 같은 실제 시장 조건에서 규칙 실행을 더 잘 시뮬레이트 할 수 있습니다. Futures Truth에 따르면 추적 시스템의 약 45 %만이 장기적으로 수익을 낼 수있는 반면, 20 %만이 좋은 위험 / 보상 비율을 보였습니다. 그러나이 수치는 더 많은 사람들보다 낫습니다. 왜냐하면 진정으로 자신들의 논리에 확신을 갖고있는 벤더들만이 실시간 분석과 공개 비평을위한 Futures Truth로 전환하기 때문입니다.

많은 시스템은 유효한 전제가 없기 때문에 실패합니다. 대신 입력 및 종료 매개 변수는 데이터 마이닝에서 파생됩니다. 데이터 마이닝은 단순히 과거 데이터에서 과거에 효과가 있었던 규칙을 검색합니다. 종종 이러한 규칙은 과거에 정확하게 적용되며 보이지 않는 데이터에서 무작위로 작업하는 것보다 더 나은 작업을 할 수있는 희망이 없습니다. 대신 시스템 개발은 테스트, 분석 및 적용을 위해 미세 조정될 수있는 이론으로 시작해야합니다. 이 개념은 또한 시스템 테스트 자체에 대한 다른 관점을 의미합니다. 백 테스트의 목표는 가설적인 손익 통계 모음을 생성하는 것이 아닙니다. 그것은 이론의 타당성과 전제를 잡는데있어서 규칙의 정확성을 시험하는 것이다.

시스템 테스트는 데이터에서 시간 척도, 주문 가정, 계약 세부 사항 및 위험 제어에 이르기까지 다방면에 걸친 프로세스입니다. 이 중 하나라도 실패하면 다른 유효한 테스트가 실패 할 수 있습니다. 또는이를 조작하면 실시간으로 달성 할 수있는 것보다 훨씬 우수한 결과를 생성 할 수 있습니다. 유효성을 검사하려면 & mdash; 또는 적절한 경우 무효화하십시오. 귀하의 시스템.

역 테스팅에는 두 가지 요소가 있습니다. 적절한 도구 & mdash; 소프트웨어 및 데이터 & mdash; 그리고 이러한 도구를 사용하여 시스템을 개발하는 과학적 방법. 무역의 도구를 보면서 시작하자.

아이디어를 테스트하기위한 많은 옵션을 사용할 수 있습니다. 아이디어를 코드로 변환하는 것이 쉽고 세부 사항을 처리하는 방법이 다르므로 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 시스템이 제한 주문을 입력하면 일부 소프트웨어는 가격이 만지면 채우기를 기록합니다. 그러나 그러한 주문이 실제 거래에서 채워지는 보장이나 그것이 보장되지는 않는다는 보장은 거의 없습니다. 정지에 입장하는 것은 항목을 보장하지만 가격은 보장하지 않습니다.

또 다른 문제는 실제 가격을 기록하는 것입니다. 전문적으로 개발 된 대부분의 소프트웨어에는이 문제가 더 이상 없지만 Microsoft Excel과 같은 스프레드 시트에서 수동으로 시스템을 테스트하는 사람들에게는 여전히 문제가됩니다. 예를 들어, 시스템이 지난 3 기간의 평균 범위의 3 분의 1을 더한 가격으로 구매하고 평균 범위가 10 일 경우, 우리는 가까운 3.333을 더한 가격으로 구매하고 있습니다. 우리가 E-mini S & amp; P 500을 거래하고 있다면 0.25 틱 크기로 거래됩니다. 이는 엔트리 차액이 3.50까지 반올림되어야 함을 의미합니다. 초보자는 수작업으로 숫자를 처리한다면 이것을 깨닫지 못할 수도 있고 너무 많은 전문 프로그램이 같은 실수를 저 지르지도 않았습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 오류는 상당한 불일치를 야기 할 수 있습니다.

그러나 큰 그림에서 그러한 절차 세부 사항은 중요하지 않습니다. 큰 문제는 데이터입니다.

거래 시스템을 백 테스팅하는 방법?

거래 시스템을 백 테스팅하는 방법?

이것은 거래 시스템을 백 테스팅하는 방법에 대한 토론입니까? Forex 포럼에서는 Markets 범주의 일부입니다. 여보세요. 나는 noobie 상인이고 지금까지 나는 약 4k로 5k forex 데모 계좌를 얻을 수 있었다.

나는 noobie 상인이고 지금까지 나는 한 달에 약 4k까지 5k forex 데모 계좌를 얻을 수 있었다. 결과에 너무 만족하지 않지만 어쨌든.

어떤 소프트웨어가 필요합니까? 어디 histical 외환 시장 데이터를 얻을 것이라고? 어떤 특정 웹 사이트 나 chack해야합니다.

미리 감사드립니다.

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그것도 맞습니까?

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네, 과거 데이터에서 시스템을 테스트하여 장기적으로 얼마나 정확한지를 찾으려고합니다. 시스템은 소프트웨어가 아닙니다. 그것은 거래 시스템입니다. 즉, 기술 분석가를 기반으로 가능한 높은 정확도로 좋은 매매 신호를 지적해야합니다.

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나는 전략이 과거에 효과가 있었기 때문에 앞으로는 효과가있을 것이라고 생각하지 않지만, 그렇게 할 기회가 더 많다고 가정합니다.

역 테스팅 및 무역 시스템.

CQG의 최첨단 백 테스팅 및 무역 시스템 도구를 통해 전략을 제어 할 수 있습니다. 수년 간의 가용 데이터를 모델링하여 시스템과 신호를 개발하고 최적화하십시오. 그것이 준비되면 CQG의 AutoTrader를 통해 자동으로 거래가 이루어집니다.

당신의 돈을 위험에 내 맡기기 전에 당신의 아이디어를 시험하십시오.

당사의 무역 시스템 패키지를 통해 고객은 과거 거래 활동을 분석하고 해당 활동을 기반으로 전략을 수립 할 수 있습니다. 당사의 기능을 이용하여 출입 지점을 미세 조정하고 사용자 정의 매개 변수 값을 테스트하십시오.

길거나 짧은 거래, 다양한 진입 및 퇴장 신호 및 상인이 지불해야하는 커미션을 기반으로 거래 활동을 검사하여 수많은 백 테스팅 리소스를 활용할 수 있습니다.

즐겨 찾는 조건을 사용하여 입력 신호를 평가하십시오.

Signal Evaluator를 사용하면 특정 구매 및 판매 신호를 사용하여 특정 기간의 효율성을 분석 할 수 있습니다. 분석은 포트폴리오와 개별 상품 모두에 적용될 수 있습니다.

시스템 매개 변수 최적화.

Trade System Optimizer는 무역 신호에 포함 된 다양한 설정 및 매개 변수 조합을 실행하는 거래 시스템의 결과를 테스트하는 유용한 거래 도구 인 Trade System Optimizer를 사용하여 워크 플로를 최적화합니다.

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이 제품은 다양한 주문 유형을 지원하며 고객은 가격, 크기 및 주문시기와 관련된 실행 매개 변수를 구성 할 수 있습니다. 투명성을 극대화하기 위해 CQG AutoTrader는 Orders and Positions 윈도우 및 ATS (Automated Trading System) 연구와 같은 다양한 위치 모니터링 모듈과 통합되어 고객이 차트 및 거래 인터페이스에서 거래 신호와 직위를 모니터링 할 수 있습니다. CQG AutoTrader는 라이브 또는 데모 거래 모드에서 사용할 수 있습니다.

Backtesting Videos.

CQG 제품 전문가 Doug Janson은 CQG IC의 자동화 기능에 대해 설명합니다. 수식을 정의하고 Entry Signal Evaluator를 사용하여 수식을 테스트하고 거래 시스템을 만드는 방법에 대해 알아보십시오.

CQG 제품 전문가 짐 스타 브로스 (Jim Stavros)는 백 테스팅 및 무역 시스템 도구를 사용하여 효율성을 입증합니다.

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