How long should you backtest a trading system

Como testar os sistemas de negociação e evitar o encaixe das curvas Para avaliar o quão bem um determinado sistema de negociação deve funcionar no futuro, o devolvemos nos dados do mercado passado. Backtesting aplica um conjunto de regras de negociação a dados históricos para estimar como essas regras teriam realizado se realmente tivéssemos negociado. Os bons resultados históricos hipotéticos não garantem que um conjunto de regras funcionará bem no futuro. No entanto, os baixos resultados históricos hipotéticos quase certamente significam que um sistema não deve ser negociado em tempo real. O valor percebido do backtesting está enraizado na crença de que as tendências históricas se repetem. Os comerciantes têm testado estratégias em dados históricos por gerações. No entanto, a prática tornou-se popular com o advento de computadores pessoais e software de teste de sistema criado especificamente. Como System Writer, que evoluiu para o TradeStation. Este software e um banco de dados de dados históricos permitiram que aqueles sem um fundo de escrita de código para testar idéias do sistema comercial. A compreensão e a aceitação mais amplas dos sistemas de negociação, bem como a frustração que muitos encontraram ao tentar construir sistemas comerciais por conta própria, ajudaram o mercado de sistemas de terceiros a prosperar ao longo da década de 1990. Futures Truth é uma empresa independente que rastreou sistemas de negociação comercialmente disponíveis desde a década de 1980. Atualmente, ele rastreia mais de 500 sistemas. Futuros A Verdade testa sistemas comerciais em tempo real, e não em dados históricos. Isso evita a modificação das regras ao longo do tempo e simula melhor a execução das regras nas condições reais do mercado, como períodos de alta volatilidade. De acordo com Futures Truth, apenas cerca de 45 dos sistemas rastreados são rentáveis ​​a longo prazo, enquanto apenas 20 exibiram uma boa razão de risco. No entanto, esses números provavelmente são melhores do que o populationrsquos em larga escala, porque apenas esses vendedores realmente confiantes em sua lógica passam a Futures Truth para análise em tempo real e crítica pública. Muitos sistemas falham porque não possuem uma premissa válida. Em vez disso, os parâmetros de entrada e saída são derivados da mineração de dados. A mineração de dados simplesmente verifica dados históricos para regras que teriam funcionado no passado. Muitas vezes, tais regras são adequadas precisamente ao passado e não têm esperança de trabalhar melhor do que aleatório em dados não vistos. Em vez disso, o desenvolvimento do sistema deve começar com uma teoria que pode ser testada, analisada e ajustada para aplicação. Este conceito também implica uma perspectiva diferente sobre o próprio teste do sistema: o objetivo do backtesting não é produzir uma coleção de estatísticas hipotéticas de ganhos e perdas. É testar a validade da teoria e a precisão das regras na captura da premissa. O teste do sistema é um processo multifacetado, desde a data, até a escala de tempo, para solicitar pressupostos de entrada, para contratar especificidades e controle de risco. A falha em qualquer um desses pode arruinar um teste de teste de outra forma ou, manipulando-os, pode gerar resultados que são muito superiores aos que conseguiríamos em tempo real. Você precisa fazê-lo direito se você quiser validar o mdash ou, quando apropriado, invalidar o seu sistema. Ferramentas do comércio Existem dois elementos para testar: o software adequado mdash software e mdash de dados e um método científico para desenvolver sistemas usando essas ferramentas. Letrsquos começa por olhar as ferramentas do comércio. Muitas opções estão disponíveis para testar suas idéias. Eles diferem na facilidade de transformar idéias em código e na forma como lidam com os detalhes, o que pode ter um impacto importante nos resultados. Por exemplo, se um sistema entrar em uma ordem limite, algum software registra um preenchimento se esse preço for tocado. No entanto, dificilmente há garantia de que uma ordem teria sido preenchida na negociação real, nem há garantia de que não devia ser. Entrar em paradas garante uma entrada, mas não um preço. Outra questão é registrar os preços reais. Embora a maioria dos softwares desenvolvidos profissionalmente não tenha esse problema, ainda é uma preocupação para aqueles que testam manualmente sistemas em planilhas, como o Microsoft Excel. Por exemplo, se um sistema comprar em uma parada igual ao fechar mais um terço da faixa média nos últimos três períodos, e se o alcance médio for 10, então estamos comprando no final mais 3.333. Se estamos negociando o E-mini SampP 500, ele opera com 0,25. Isso significa que o diferencial de entrada deve arredondar até 3,50. Um comerciante de início pode não perceber isso se mantira números manualmente, e não foi há muito tempo que vários programas profissionais cometiam o mesmo erro. Com o passar do tempo, esse erro pode somar uma discrepância considerável. Entretanto, no quadro geral, tais detalhes processuais são menores. O grande problema é o dado. Sobre o teste do autor: Interpretando o passado A prova de antecedentes é um componente-chave do desenvolvimento efetivo do sistema comercial. É realizado reconstruindo, com dados históricos, trades que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado provavelmente funcionará bem no futuro, e, inversamente, qualquer estratégia que tenha tido um desempenho fraco no passado provavelmente irá apresentar um desempenho fraco no futuro. Este artigo examina o que os aplicativos são usados ​​para testar, o tipo de dados obtidos e a forma de usá-lo. O Backtesting de Data e The Tools pode fornecer muitos comentários estatísticos valiosos sobre um determinado sistema. Algumas estatísticas de backtesting universais incluem: Lucro ou perda líquida - Ganhos ou perdas líquidas de porcentagem. Prazo - Datas passadas em que ocorreu teste. Universo - Estoques incluídos no backtest. Medidas de volatilidade - Percentual máximo de reversão e reversão. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Índice de vitórias para perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. O primeiro permite ao comerciante personalizar as configurações de backtesting. Estas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo dessa tela em AmiBroker: a segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. Aqui é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker: em geral, a maioria dos softwares de negociação contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar dimensionamento automático de posição, otimização e outros recursos mais avançados. Os 10 mandamentos Existem muitos fatores pelos quais os comerciantes prestam atenção quando estão testando as estratégias de negociação. Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes a serem lembradas durante o backtesting: leve em consideração as amplas tendências do mercado no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado ostentoso. Muitas vezes, é uma boa idéia fazer o teste durante um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Tome em consideração o universo em que ocorreu o teste de retorno. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo for testado com um universo composto por estoques tecnológicos, pode deixar de funcionar bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada a um gênero de estoque específico, limite o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, mantenha um grande universo para fins de teste. As medidas de volatilidade são extremamente importantes a serem consideradas no desenvolvimento de um sistema comercial. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são sujeitas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um determinado ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. O número médio de barras mantidas é também muito importante para assistir ao desenvolver um sistema comercial. Embora a maioria dos softwares de backtesting incluam custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentar o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto a diminuição da exposição significa menores lucros ou menores perdas. No entanto, em geral, é uma boa idéia manter a exposição abaixo de 70 para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. A estatística de perda de ganhos médios, combinada com o índice de ganhos para perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento ótimo da posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o critério Kelly. (Ver Gestão de Dinheiro Usando o Critério de Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão aumentando seus ganhos médios e aumentando seu índice de ganhos para perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os rendimentos dos sistemas em relação a outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anual anualizado, mas também levar em consideração o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que explica vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento com risco igual ou menor. A personalização do backtesting é extremamente importante. Muitas aplicações de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de garotas, requisitos de margem, taxas de juros, suposições de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, ajustes de parada e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for atualizado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como otimização excessiva. Esta é uma condição em que os resultados do desempenho são tão ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se aplicam a todos os estoques, ou um conjunto seleto de ações segmentadas, e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de trocar papel com um sistema que tenha sido testado com sucesso antes de entrar em operação para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar os comerciantes a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados do mundo real. Recursos Tradecision (tradecision) - Desenvolvimento de sistemas de negociação de gama alta AmiBroker (amibroker) - Desenvolvimento de sistema de comércio de orçamento. Uma medida da rentabilidade operacional de uma empresa. É igual ao lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização. Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada sobre o. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é.