Backtesting: Menafsirkan Backtesting Masa Lalu adalah komponen kunci dari pengembangan sistem perdagangan yang efektif. Hal ini dilakukan dengan merekonstruksi, dengan data historis, perdagangan yang akan terjadi di masa lalu dengan menggunakan peraturan yang didefinisikan oleh strategi yang diberikan. Hasilnya menawarkan statistik yang bisa digunakan untuk mengukur keefektifan strategi. Dengan menggunakan data ini, para pedagang dapat mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, dan mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar sebenarnya. Teori dasarnya adalah bahwa setiap strategi yang bekerja dengan baik di masa lalu cenderung berjalan dengan baik di masa depan, dan sebaliknya, strategi apa pun yang berkinerja buruk di masa lalu cenderung berkinerja buruk di masa depan. Artikel ini membahas aplikasi apa yang digunakan untuk melakukan backtest, data seperti apa yang diperoleh, dan bagaimana menggunakannya untuk menggunakan Data dan Alat BackTesting dapat memberikan banyak umpan balik statistik yang berharga mengenai sistem yang diberikan. Beberapa statistik backtesting universal meliputi: Laba atau Rugi Bersih - Persentase keuntungan atau kerugian bersih. Kerangka Waktu - Tanggal terakhir di mana proses pengujian terjadi. Universe - Saham yang termasuk dalam backtest. Langkah Volatilitas - Persentase maksimum terbalik dan downside. Rata-rata - Persentase kenaikan rata-rata dan rata-rata kerugian, rata-rata bar yang ditahan. Paparan - Persentase modal yang diinvestasikan (atau terkena pasar). Rasio - rasio Wins-to-losses. Annualized return - Persentase pengembalian lebih dari satu tahun. Resiko yang disesuaikan kembali - Persentase pengembalian sebagai fungsi risiko. Biasanya, backtesting software akan memiliki dua layar yang penting. Yang pertama memungkinkan pedagang untuk menyesuaikan pengaturan untuk backtesting. Penyesuaian ini mencakup segala hal mulai dari periode waktu hingga biaya komisi. Berikut adalah contoh layar seperti di AmiBroker: Layar kedua adalah laporan hasil backtesting aktual. Di sinilah Anda dapat menemukan semua statistik yang disebutkan di atas. Sekali lagi, berikut adalah contoh layar ini di AmiBroker: Secara umum, kebanyakan perangkat lunak perdagangan berisi elemen yang serupa. Beberapa program perangkat lunak high-end juga mencakup fungsionalitas tambahan untuk melakukan ukuran posisi otomatis, optimalisasi dan fitur lainnya yang lebih maju. 10 Perintah Ada banyak faktor yang diperhatikan para pedagang saat mereka melakukan backtesting strategi trading. Berikut adalah daftar 10 hal terpenting yang harus diingat saat backtesting: Perhatikan tren pasar yang luas dalam kerangka waktu di mana strategi yang diberikan diuji. Misalnya, jika strategi hanya dilelang pada tahun 1999-2000, mungkin strategi ini tidak berjalan dengan baik di pasar beruang. Seringkali merupakan ide bagus untuk melakukan backtest dalam jangka waktu lama yang mencakup beberapa jenis kondisi pasar yang berbeda. Perhatikan alam semesta di mana backtesting terjadi. Misalnya, jika sistem pasar yang luas diuji dengan alam semesta yang terdiri dari saham teknologi, hal itu mungkin gagal dilakukan dengan baik di berbagai sektor. Sebagai aturan umum, jika sebuah strategi ditargetkan pada genre saham tertentu, batasi alam semesta untuk genre itu, namun, dalam kasus lain, pertahankan alam semesta yang besar untuk tujuan pengujian. Langkah-langkah volatilitas sangat penting untuk dipertimbangkan dalam mengembangkan sistem perdagangan. Hal ini terutama berlaku untuk akun leverage, yang mendapat margin call jika ekuitas mereka turun di bawah titik tertentu. Pedagang harus berusaha menjaga agar volatilitas tetap rendah agar mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Jumlah rata-rata bar yang dipegang juga sangat penting untuk ditonton saat mengembangkan sistem perdagangan. Meskipun kebanyakan perangkat lunak backtesting mencakup biaya komisi dalam perhitungan akhir, bukan berarti Anda harus mengabaikan statistik ini. Jika memungkinkan, meningkatkan jumlah rata-rata bar yang dimiliki dapat mengurangi biaya komisi, dan meningkatkan keseluruhan pengembalian Anda. Paparan adalah pedang bermata dua. Eksposur yang meningkat dapat menyebabkan keuntungan lebih tinggi atau kerugian yang lebih tinggi, sementara penurunan eksposur berarti menurunkan keuntungan atau menurunkan kerugian. Namun, secara umum, adalah ide yang bagus untuk mempertahankan eksposur di bawah 70 untuk mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Statistik rata-rata gainloss, dikombinasikan dengan rasio won-to-loss, dapat berguna untuk menentukan ukuran posisi optimal dan pengelolaan uang menggunakan teknik seperti Kelly Criterion. (Lihat Manajemen Uang Menggunakan Kriteria Kelly.) Pedagang dapat mengambil posisi yang lebih besar dan mengurangi biaya komisi dengan meningkatkan keuntungan rata-rata mereka dan meningkatkan rasio kemenangan-terhadap-kerugian mereka. Kembalinya tahunan sangat penting karena digunakan sebagai alat untuk mengukur kembali sistem terhadap tempat investasi lainnya. Penting tidak hanya untuk melihat keseluruhan pengembalian tahunan, tetapi juga untuk memperhitungkan peningkatan atau penurunan risiko. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat tingkat pengembalian yang disesuaikan dengan risiko, yang memperhitungkan berbagai faktor risiko. Sebelum sistem perdagangan diterapkan, perusahaan harus mengungguli semua tempat investasi lainnya dengan risiko sama atau kurang. Kustomisasi backtesting sangat penting. Banyak aplikasi backtesting memiliki masukan untuk jumlah komisi, ukuran lot bulat (atau pecahan), ukuran tick, persyaratan margin, tingkat suku bunga, asumsi slippage, peraturan ukuran posisi, aturan keluar bar yang sama, (trailing) stop setting dan banyak lagi. T o mendapatkan hasil backtesting yang paling akurat, saya penting untuk menyetel pengaturan ini untuk meniru broker yang akan digunakan saat sistem dijalankan live. Backtesting kadang-kadang dapat menyebabkan sesuatu yang dikenal sebagai over-optimization. Ini adalah kondisi dimana hasil kinerja sangat sesuai dengan masa lalu sehingga mereka tidak lagi seakurat mungkin di masa depan. Biasanya ide yang baik untuk menerapkan peraturan yang berlaku untuk semua saham, atau serangkaian target saham yang ditargetkan, dan tidak dioptimalkan sejauh peraturan tidak dapat dimengerti oleh pencipta. Backtesting tidak selalu merupakan cara yang paling akurat untuk mengukur keefektifan sistem perdagangan tertentu. Terkadang strategi yang dilakukan dengan baik di masa lalu gagal dilakukan dengan baik di masa sekarang. Kinerja masa lalu tidak menunjukkan hasil di masa depan. Pastikan kertas menukar sistem yang telah berhasil dilipat sebelum ditayangkan untuk memastikan strategi masih berlaku dalam praktik. Kesimpulan Backtesting adalah salah satu aspek terpenting dalam mengembangkan sistem perdagangan. Jika dibuat dan diinterpretasikan dengan benar, ini dapat membantu pedagang mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, serta mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar dunia nyata. Sumber Daya Tradecision (tradecision) - Pengembangan Sistem Perdagangan High-end AmiBroker (amibroker) - Pengembangan Sistem Perdagangan Anggaran. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa langkah-langkah pengembalian yang diperoleh melebihi yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. Nilai moneter dari semua barang jadi dan jasa yang dihasilkan dalam batas negara pada periode waktu tertentu. Uji Strategi Butuh lebih banyak info Strategi Perdagangan Pengujian Kembali dengan Wealth-Lab Pro. Fitur Strategi dan Uji Strategi Perdagangan dan sinyal perdagangan yang dihasilkan oleh strategi disediakan untuk tujuan pendidikan dan sebagai contoh saja, dan tidak boleh digunakan atau diandalkan untuk membuat keputusan mengenai situasi pribadi Anda. Anda dapat memodifikasi parameter Strategy Testing sesuai keinginan Anda. Fidelity tidak mengadopsi, membuat rekomendasi untuk atau mendukung strategi trading atau investasi atau keamanan tertentu. Fitur Pengujian Strategi memberikan perhitungan hipotetis tentang bagaimana sekuritas atau sekuritas sekuritas, sesuai dengan contoh strategi perdagangan, akan dilakukan selama periode waktu historis. Hanya sekuritas yang ada selama periode waktu historis dan yang memiliki data harga historis tersedia untuk digunakan dalam fitur Strategy Testing. Fitur ini hanya memiliki kemampuan terbatas untuk menghitung komisi perdagangan hipotetis, dan tidak memperhitungkan biaya lainnya atau konsekuensi pajak yang dapat dihasilkan dari strategi perdagangan. Anda tidak harus menganggap bahwa Strategi Pengujian strategi perdagangan akan memberikan indikasi bagaimana portofolio sekuritas, atau portofolio sekuritas baru Anda, dapat dilakukan dari waktu ke waktu. Anda harus memilih strategi trading Anda sendiri berdasarkan tujuan dan toleransi risiko Anda. Pastikan untuk meninjau keputusan Anda secara berkala untuk memastikannya tetap sesuai dengan tujuan Anda. Kinerja masa lalu tidak menjamin hasil masa depan. Copy 1998 ndash 2012 FMR LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Strategi Backtesting Backtesting Strategy adalah alat penting untuk melihat apakah strategi Anda berhasil atau tidak. Perangkat lunak backtesting mensimulasikan strategi Anda pada data historis dan memberikan laporan backtesting, yang memungkinkan Anda untuk melakukan analisis sistem perdagangan yang tepat. Versi 64-bit memungkinkan Anda memuat data sebanyak yang Anda butuhkan bahkan untuk backtesting yang paling akurat sekalipun. Untuk informasi teknis mengenai fitur ini lihat halaman Wiki terkait. Akurasi adalah kunci MultiCharts adalah solusi yang dibuat khusus untuk pengembangan strategi dan backtesting. Filosofi kami adalah strategi backtesting harus se realistik yang memungkinkan teknologi modern. Multicharts 64-bit memungkinkan untuk menangani sejumlah besar data Tick-by-Tick untuk backtesting yang tepat. Backtesting yang Realistis Meskipun tidak ada aproksimasi yang sempurna, kami telah melakukan segalanya untuk secara akurat menciptakan kondisi pasar masa lalu dan eksekusi pesanan untuk perdagangan strategi. Mesin backtesting tipikal memiliki banyak asumsi dan jalan pintas, yang menghasilkan pengujian yang tidak realistis dan hasil yang tidak dapat diandalkan. MultiCharts adalah platform perdagangan tingkat institusional yang meminimalkan asumsi dan mempertimbangkan banyak faktor. Strategi lanjutan backtesting sering membutuhkan banyak data, dan software yang mampu mengolahnya. Multi-threading digunakan saat Anda memproses Strategy Optimization di MultiCharts. Ini menyebarkan banyak tugas ke dalam inti yang berbeda, sehingga semuanya berjalan lebih cepat. Versi 64-bit MultiCharts memungkinkan Anda memuat data tikungan bertahun-tahun dan tahun untuk pergerakan harga terperinci. Mudah dibaca Anda bisa mengubah bagaimana sinyal Anda muncul di chartin Anda hanya dengan beberapa klik saja. Perintah keluar bisa dihubungkan dengan garis yang terlihat ke semua baris entri yang terkait atau akan hijau jika perdagangan menguntungkan, merah jika tidak. Jika Anda tidak menyukai warna itu, atau aspek visual lainnya, Anda dapat dengan mudah mengubahnya. Pilih mata uang Anda untuk backtesting Mata uang dasar memungkinkan menghitung keuntungan dan kerugian selama strategi melakukan backtesting dengan mata uang tertentu untuk pasangan Forex atau simbol non-AS. Jika Anda mendukung strategi Anda pada simbol yang berbasis pada mata uang yang berbeda dari pada akun broker Anda, Anda mungkin ingin menerapkan konversi mata uang. Untuk membuat hasil sedekat mungkin dengan kesempurnaan, kami menggunakan kurs mata uang aktual untuk setiap harinya. Semua konversi mata uang terjadi di belakang layar untuk membuat trading Anda semudah mungkin. Kami menggunakan server kami untuk meminta data di latar belakang dan melakukan perhitungan yang diperlukan. Semua faktor penting yang terdapat dalam perangkat lunak backtesting kami mempertimbangkan faktor-faktor penting berikut: perubahan harga likuiditas, tick-by-tick, perbedaan harga bid-by-trade, komisi, selip, modal awal, tingkat suku bunga dan ukuran perdagangan. Mengambil risiko likuiditas Ketika mesin MultiCharts mendukung strategi, ia menyadari bahwa tidak semua limit order akan terisi, karena kurangnya likuiditas. Untuk alasan ini, Anda punya pilihan untuk mengisi pesanan saat target harga dipukul, atau bila sudah terlampaui sejumlah poin (pips). Info lebih lanjut ada di halaman Wiki kami. Ask, bid, dan trade price Backtesting memperhitungkan bahwa pembelian riil terjadi pada harga yang diminta, real selling pada harga bid. Hal ini membuat simulasi backtesting kita se realistik mungkin. Precise Strategy Backtesting dapat memberi pengguna persaingan yang lebih realistis. Untuk mendukung strategi frekuensi tinggi seperti arbitrase statistik, pengguna mungkin perlu mempertimbangkan data bidask historis dan data historis perdagangan. Analog tick-by-tick Bar Magnifier sangat penting untuk meningkatkan presisi saat backtesting. MultiCharts dapat membangun bar yang lebih besar dari komponen yang lebih kecil dari batang kedua dan menit dari kutu, jam dan hari keluar dari menit. Anda dapat menciptakan pergerakan harga yang pasti di setiap bar dengan menggunakan Bar Magnifier. Sebagai contoh, Bar Magnifier dapat memuat beberapa menit yang membentuk jam, dan strategi akan dilacak setiap menit. Pelajari lebih banyak rincian teknis di sini. Strategi untuk segera melakukan praktik MultiCharts backtesting engine bahkan mengemulasi pasar, stop, limit, stop limit dan one-cancels-other (OCO) orders. Target keuntungan, stop-loss dan trailing stops juga merupakan fitur backtesting standar. Selain itu, MultiCharts hadir dengan lebih dari 80 strategi EasyLanguage, jadi Anda bisa berlatih backtesting. Mengkaji Apa Backtesting Backtesting adalah proses pengujian strategi trading pada data historis yang relevan untuk memastikan kelangsungan hidupnya sebelum trader mengetahui adanya modal sebenarnya. Seorang trader dapat mensimulasikan perdagangan strategi selama periode waktu yang tepat dan menganalisis hasilnya untuk tingkat profitabilitas dan risiko. BREAKING DOWN Backtesting Jika hasilnya memenuhi kriteria yang diperlukan yang dapat diterima oleh trader, strategi tersebut kemudian dapat diimplementasikan dengan tingkat kepercayaan tertentu sehingga akan menghasilkan keuntungan. Jika hasilnya kurang menguntungkan, strategi bisa dimodifikasi, disesuaikan dan dioptimalkan untuk mencapai hasil yang diinginkan, atau bisa jadi benar-benar dibatalkan. Sejumlah besar volume yang diperdagangkan di pasar keuangan hari ini dilakukan oleh pedagang yang menggunakan semacam otomasi komputer. Hal ini terutama berlaku untuk strategi trading berdasarkan analisa teknikal. Backtesting merupakan bagian integral dari pengembangan sistem perdagangan otomatis. Backtesting Berarti Bila dilakukan dengan benar, backtesting bisa menjadi alat yang sangat berharga untuk membuat keputusan tentang apakah akan menggunakan strategi perdagangan. Periode waktu sampel dimana backtest dilakukan pada sangat penting. Durasi periode waktu sampel harus cukup lama untuk memasukkan periode dari berbagai kondisi pasar termasuk tren naik, downtrend dan range-bound trading. Melakukan tes hanya pada satu jenis kondisi pasar dapat menghasilkan hasil yang unik yang mungkin tidak berfungsi dengan baik pada kondisi pasar lainnya, yang dapat menyebabkan kesimpulan palsu. Ukuran sampel dalam jumlah perdagangan dalam hasil tes juga penting. Jika jumlah sampel perdagangan terlalu kecil, tes mungkin tidak signifikan secara statistik. Contoh dengan terlalu banyak perdagangan dalam jangka waktu yang terlalu lama dapat menghasilkan hasil yang dioptimalkan di mana sejumlah besar perdagangan yang menang menyatu di seputar kondisi pasar tertentu atau tren yang menguntungkan bagi strategi. Hal ini juga menyebabkan trader menarik kesimpulan yang menyesatkan. Menjaganya Nyata Backtest harus mencerminkan kenyataan semaksimal mungkin. Biaya perdagangan yang mungkin dianggap diabaikan oleh pedagang bila dianalisis secara individual mungkin memiliki dampak signifikan bila biaya agregat dihitung selama periode backtesting keseluruhan. Biaya ini termasuk komisi, spread dan selip, dan mereka bisa menentukan perbedaan antara apakah strategi trading itu menguntungkan atau tidak. Sebagian besar paket perangkat lunak backtesting mencakup metode untuk memperhitungkan biaya ini. Mungkin metrik yang paling penting yang terkait dengan backtesting adalah tingkat strategi ketahanan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan hasil tes balik yang dioptimalkan pada periode waktu sampel tertentu (disebut dalam sampel) dengan hasil backtest dengan strategi dan pengaturan yang sama dalam periode waktu sampel yang berbeda (disebut out - Dari sampel). Jika hasilnya sama menguntungkannya, maka strategi tersebut dapat dianggap valid dan kuat, dan siap diimplementasikan di pasar real-time. Jika strategi gagal dalam perbandingan out-of-sample, maka strategi tersebut memerlukan pengembangan lebih lanjut, atau harus ditinggalkan sama sekali.
No comments:
Post a Comment