역 테이트 거래 전략

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 찾아내어 전략에 확신을 가질 수 있습니다. 근본적인 이론은 과거에 잘 작동 한 모든 전략이 미래에 잘 작동 할 가능성이 있으며, 반대로 과거에 제대로 수행되지 않은 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 비율은 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 이용한 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.

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소식 탐색.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

Backtesting은 과거 데이터를 사용하여 실적을 시뮬레이션함으로써 거래 또는 투자 전략의 성과를 평가하는 예술이자 과학입니다. 과거의 성과와 안정성 및 변동성에 대한 감각을 얻을 수 있습니다. 그러나 수없이 많은 시간을 들었을 지 모르지만 훌륭한 성능 테스트를 통해 우수한 성능을 보장 할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고, 바람직하지 않은 역행 된 성과는 종종 특정 거래 전략을 포기하고 다음으로 나아갈 수있는 타당한 이유입니다.

비 프로그래머를위한 무료 백 테스팅 도구.

실제로 모든 것이 맞는 하나의 크기는 없습니다. backtesting tool을 사용하면 사용자가 프로그래밍을하지 않고도 거의 모든 전략을 역행시킬 수 있습니다. 트레이딩에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 나는 배움 테스트를하기에 충분한 프로그래밍을 배우라고 촉구한다. 그러나 패시브 투자 또는 이동 평균 크로스 오버와 같은 기본 지표와 관련된 다소 단순한 전략에 대한 백 테스팅 결과를 신속하게 얻고 싶다면 도구로 시간을 절약 할 수 있습니다. 다음은 빠른 백 테스트를 실행해야하는 경우 사용하는 도구입니다.

# 1 : ETF 재생.

ETFReplay는 다양한 ETF 기반 투자 전략을 백 테이트 할 수있는 Freemium 서비스입니다. 그들이 제공하는 많은 고급 기능과 전략에는 가입이 필요하지만 가장 유용한 무료 기능 중 하나는 최대 5 개의 구성 요소로 이루어진 ETF 포트폴리오의 백 테스트 기능입니다. 균형을 조정할 수는 없지만 2008 년과 2011 년 사이에 SPY 및 TLT의 60/40 포트폴리오의 성과 곡선을 신속하게 계산해야하는 경우 여기에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이것은 거래 포트폴리오의 수동적 부분에 대한 자산 배분을 백 테스팅하는 데 도움이되는 훌륭한 도구입니다.

# 2 : StockBackTest.

StockBackTest는 이동 평균 및 볼린저 밴드의 교차를 포함하는 전략을 백 테스팅 할 수있게합니다. 이것은 간단한 기술 지표를 뒷받침 할 수있는 소수의 서비스 중 하나이지만 대부분 S & amp; P500 유가 증권과 가장 유동적 인 ETF로 구성된 주식 목록에서만 선택할 수 있습니다.

# 3 : Portfolio Visualizer.

포트폴리오 비주얼 라이저는 더 새롭고 정교한 무료 백 테스터 중 하나이며 프로그래머가되기를 요구하지 않습니다. Gary Antonacci의 Dual Momentum과 같은 사전 정의 된 전략뿐만 아니라 수동적 자산 배분을 백 테스트 할 수 있습니다. 그들은 또한 내가 본 몬테카를로 최고의 은퇴 시뮬레이터 중 하나를 가지고있다.

프로그래머 용 무료 Backtesting Tools.

맞춤 전략의 빠른 다시 테스트를 위해 일부 이전 데이터를 다운로드하여 Excel 또는 다른 스프레드 시트에서 먼저 테스트하는 것이 좋습니다. 보다 정교한 거래 전략은 GNU R이나 GNU Octave를 필요로하며, 둘 다 백 테스팅을위한 전문 패키지를 가지고있다. 그래도 전략의 복잡성으로 인해 광고를 자르지 않으면 다음 두 가지 무료 옵션을 사용할 수 있습니다.

# 1 : 콴토 피안 (권장)

콴토 피안 (Quantopian)은 2002 년 이래로 거래 된 모든 미국 주식에 대한 분별 데이터를 보유하고있어 생존자 편견을받지 않고 백내 전략을 테스트 할 수 있습니다. 파이썬에 대한 지식이 필요합니다. 학습자가 처음부터 다시 시작하여 전략을 뒷받침하는 것을 중요하게 생각하는 경우, 학습에 집중할 것을 권장합니다.

# 2 : MI 백 스터.

Jamie Gritton의 MI Backtester는 구형 프로그래머블 백 테스터 중 하나입니다. 이 도구의 가장 멋진 기능 중 하나는 주식 화면을 백 테스트하는 기능입니다. 다음과 같은 주식 화면을 올릴 수 있습니다 : 미국 시장의 바닥 10 %에있는 P / E 및 시장의 상위 10 %에있는 가격 모멘텀을 가진 수익성있는 회사와 현재 선택을 얻을 수 있지만 그런 스크린이 역사적으로 어떻게 수행되었는지 궁금해 할 것입니다. MI Backtester는 조금 느리지 만 펀더멘털과 기술의 결합을 기반으로 한 투자 전략의 과거 실적을 테스트 할 수 있습니다.

다른 무료 백 테스터를 놓친 적이 있습니까?

내가 언급하지 않은 다른 무료 백 테스터가 정기적으로 사용되는 경우 아래 의견에 저에게 알려주십시오!

역 테스팅.

Backtesting Trading Tools.

Backtesting Trading Tools.

Backtesting을 사용하면 과거 시장 상황에서 사전 구축 된 거래 전략을 테스트하여 특정 시나리오가 과거에 잘 작동했는지 여부를 판단 할 수 있습니다. 거래 전략이 잘 수행 되었다면 오늘날 고려해 볼만한 가치가있을 수 있다는 생각입니다.

관련 교육.

Active Trader Pro®를 시작하는 방법과 고급 거래 소프트웨어 프로그램 사용의 잠재적 이점에 대해 알아보십시오.

이 기록 된 웨비나에서는 거래 전략 및 그 이점을 정의하는 방법을 배우고 Wealth-Lab Pro®를 사용하여 거래 전략을 개발 및 검증하고 거래 전략에 대해 자세히 알아볼 수있는 가용 자원을 찾습니다.

Fidelity의 트레이딩 툴.

사용하기 쉽고 사용자 정의가 용이 한이 도구는 실시간 스트리밍 업데이트는 물론 시장을 추적하고 새로운 기회를 찾고 거래를 신속하게 처리 할 수있는 힘을 제공합니다.

Fidelity의 Active Trader Services의 장점을 경험해보십시오. 1 더 똑똑하고 정교한 도구, 독립적 인 독립적 인 연구 및 전문적인 지원을 필요로하는 모든 것을 찾을 수 있습니다.

Fidelity의 Backtesting은 교육 목적을 위해 제공된 것으로, 예를 들어서만 사용되며, 개인 상황에 대한 결정을 내리는 데 사용되거나 의존해서는 안됩니다. 트레이딩 전략의 백 테스팅이 당신의 증권 포트폴리오 또는 새로운 증권 포트폴리오가 어떻게 시간이 지남에 따라 성과를 낼 수 있는지를 보여줄 것이라고 가정해서는 안됩니다. 당신은 당신의 특정 목표와 위험 허용치에 기초하여 자신의 거래 전략을 선택해야합니다. 결정이 귀하의 목표와 일치하는지 정기적으로 검토하십시오.

과거 성과는 미래의 결과를 보장하지 않습니다.

역 테스팅.

'Backtesting'이란 무엇입니까?

역 테스팅 (Backtesting)은 상인이 어떤 실제 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 생존을 보장하기 위해 관련 역사적 데이터에 대해 거래 전략을 테스트하는 과정입니다. 상인은 적절한 기간 동안 전략 거래를 시뮬레이션하고 수익성 및 위험 수준에 대한 결과를 분석 할 수 있습니다.

깨어나서 '백 테스팅'

오늘날의 금융 시장에서 거래되는 상당량의 거래는 일종의 컴퓨터 자동화를 사용하는 거래자가 수행합니다. 이것은 기술적 분석에 기반한 거래 전략에 특히 해당됩니다. 백 테스팅은 자동화 된 거래 시스템을 개발하는 데있어 필수적인 부분입니다.

의미있는 백 테스팅.

바르게 수행되면 백 테스팅은 거래 전략을 활용할지 여부를 결정할 때 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 백 테스트가 수행되는 샘플 시간 간격이 중요합니다. 샘플 기간의 기간은 상승 추세, 하락 추세 및 범위 한정 거래를 비롯한 다양한 시장 조건의 기간을 포함 할 정도로 충분히 길어야합니다. 한 가지 유형의 시장 조건에서만 테스트를 수행하면 다른 시장 조건에서 제대로 작동하지 않을 수있는 고유 한 결과가 나올 수 있으며 이는 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다.

테스트 결과에서 거래 수의 샘플 크기 또한 중요합니다. 샘플 거래 횟수가 너무 적 으면 통계적으로 유의하지 않을 수 있습니다. 지나치게 긴 기간 동안 너무 많은 거래가있는 견본은 전략에 유리한 특정 시장 조건이나 추세를 중심으로 압도적 인 수의 거래가 합쳐진 최적의 결과를 산출 할 수 있습니다. 이것은 또한 상인이 오해의 소지가있는 결론을 이끌어 낼 수도 있습니다.

그것을 현실로 유지.

역 테스토는 현실을 최대한 반영해야합니다. 개별적으로 분석 될 때 거래자가 무시할 수있는 것으로 간주 될 수있는 거래 비용은 총 비용이 전체 백 테스팅 기간 동안 계산 될 때 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 비용에는 커미션, 스프레드 및 미끄러짐이 포함되며 거래 전략이 수익성이 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어 패키지에는 이러한 비용을 설명하는 방법이 포함되어 있습니다.

아마도 백 테스팅과 관련된 가장 중요한 측정 항목은 전략의 견고성 수준입니다. 이는 특정 샘플 기간 (인 - 샘플로 언급 됨)에서 최적화 된 백 테스트의 결과를 다른 샘플 기간의 동일한 전략 및 세팅을 갖는 백 테스트의 결과와 비교함으로써 달성된다 (아웃 - ). 결과가 비슷하게 수익성이 있다면 전략은 타당하고 견고하며 실시간 시장에서 구현할 준비가 된 것입니다. 전략이 샘플 밖의 비교에서 실패하면 전략은 더 발전해야하거나 포기해야합니다.