Трейдеры, которые хотят попробовать торговую идею на реальном рынке, часто делают ошибку, полностью полагаясь на результаты опроса, чтобы определить, будет ли система прибыльной. Хотя бэктестинг может предоставить трейдерам ценную информацию, он часто вводит в заблуждение, и это лишь одна часть процесса оценки. Внепробное тестирование и тестирование производительности в прямом эфире обеспечивают дальнейшее подтверждение эффективности системы и могут показывать истинные цвета системы до того, как реальная наличность будет на линии. Хорошая корреляция между результатами тестирования бэктестинга, вне выборки и результатов тестирования производительности жизненно важна для определения жизнеспособности торговой системы. (Мы предлагаем несколько советов по этому процессу, которые помогут улучшить ваши текущие торговые стратегии. Чтобы узнать больше, прочитайте Backtesting: Интерпретация прошлого .)

Основы тестирования> Backtesting относится к применению торговой системы к историческим данным для проверки того, как система выполнила бы в течение указанного периода времени. Многие из сегодняшних торговых платформ поддерживают бэк-тестирование. Трейдеры могут тестировать идеи с помощью нескольких нажатий клавиш и получить представление об эффективности идеи, не рискуя средствами на торговом счете. Backtesting может оценивать простые идеи, например, как скользящий средний кроссовер будет выполнять исторические данные или более сложные системы с различными входами и триггерами.

Пока идея может быть определена количественно, ее можно повторить. Некоторые трейдеры и инвесторы могут искать опыт квалифицированного программиста для разработки идеи в проверяемой форме. Как правило, это включает программиста, кодирующего идею, на собственный язык, размещенный на торговой платформе. Программист может включать пользовательские входные переменные, которые позволяют трейдеру «настраивать» систему. Примером этого может служить простая скользящая средняя кроссоверная система, отмеченная выше: трейдер сможет вводить (или изменять) длины двух скользящих средних, используемых в системе. Трейдер мог бы опробовать, чтобы определить, какие длины скользящих средних наилучшим образом повлияли бы на исторические данные. (Узнайте больше в Электронном учебнике по торговле .)

Исследования оптимизации
Многие торговые платформы также позволяют проводить исследования по оптимизации. Это влечет за собой ввод диапазона для указанного ввода и позволяющий компьютеру «выполнить математику», чтобы выяснить, какой вклад выполнил бы лучше всего. Оптимизация с несколькими переменными может выполнять математику для двух или более переменных, объединенных для определения того, какие уровни вместе достигли бы наилучшего результата. Например, трейдеры могут сообщать программе, какие вклады они хотели бы добавить в свою стратегию; тогда они были бы оптимизированы до их идеальных весов, учитывая проверенные исторические данные.

Бэктестинг может быть увлекательным, потому что убыточная система часто может быть волшебным образом преобразована в денежную машину с несколькими оптимизациями. К сожалению, настройка системы для достижения наибольшего уровня прошлой прибыльности часто приводит к системе, которая будет плохо работать в реальной торговле. Эта чрезмерная оптимизация создает системы, которые хорошо выглядят только на бумаге.

Фиксация кривой - это использование аналитики оптимизации для создания наибольшего числа выигрышных сделок с наибольшей прибылью по историческим данным, используемым в период тестирования. Хотя это выглядит впечатляюще в результатах backtesting, подгонка кривой приводит к ненадежным системам, поскольку результаты, по сути, настраиваются специально для конкретных данных и периода времени.

Бэктестирование и оптимизация предоставляют много преимуществ трейдеру, но это только часть процесса при оценке потенциальной торговой системы. Следующим шагом трейдера является применение системы к историческим данным, которые не использовались на начальной стадии бэктестинга. (Скользящее среднее легко вычислить и, как только оно построено на графике, является мощным визуальным инструментом для определения трендов. Для получения дополнительной информации прочитайте Простые скользящие средние Сделать тренды стоять .)

Образец и данные вне образца При тестировании идеи по историческим данным полезно зарезервировать временные периоды исторических данных для целей тестирования. Исходные исторические данные, на которых тестируется и оптимизируется идея, называются данными в выборке. Набор данных, который был зарезервирован, известен как данные без выборки. Эта настройка является важной частью процесса оценки, поскольку она дает возможность протестировать идею о данных, которые не были компонентом в модели оптимизации. В результате на эту идею никоим образом не повлияли бы данные вне выборки, и трейдеры смогут определить, насколько система может работать с новыми данными; я. е. в реальной торговле.

Перед началом любого опроса или оптимизации, трейдеры могут отложить процент от исторических данных, которые будут зарезервированы для тестирования вне образца. Один из методов состоит в том, чтобы разделить исторические данные на трети и выделить одну треть для использования в тестировании вне выборки. Для первоначального тестирования и любой оптимизации следует использовать только данные в выборке. На рисунке 1 показана временная линия, где одна треть исторических данных зарезервирована для тестирования вне образца, а две трети используются для тестирования внутри образца. Хотя на рисунке 1 показаны данные вне образца в начале теста, типичные процедуры будут иметь часть вне образца, непосредственно предшествующую прямой производительности.

Рисунок 1: Временная строка, представляющая относительную длину данных в образце и вне выборки, используемых в процессе проверки backtesting.

После того, как торговая система была разработана с использованием данных в образце, она готова к применению для данных вне выборки. Трейдеры могут оценивать и сравнивать результаты работы между данными в выборочной и вне выборки.

Корреляция относится к сходству между характеристиками и общими тенденциями двух наборов данных.Показатели корреляции могут использоваться при оценке отчетов об эффективности стратегии, созданных в течение периода тестирования (функция, предоставляемая большинством торговых платформ). Чем сильнее корреляция между ними, тем лучше вероятность того, что система будет хорошо работать при прямом тестировании производительности и в режиме реального времени. На рисунке 2 показаны две разные системы, которые были протестированы и оптимизированы по данным выборочной выборки, а затем применены к данным вне выборки. На диаграмме слева показана система, которая была четко ориентирована на кривые, чтобы хорошо работать на данных в образце и полностью не удалось получить данные вне образца. На диаграмме справа показана система, которая хорошо отражается на данных как внутри, так и вне образца.

Рисунок 2: Две кривые справедливости. Данные торговли перед каждой желтой стрелкой представляют собой выборочное тестирование. Торги, создаваемые между желтыми и красными стрелками, показывают тестирование вне образца. Торги после красных стрелок идут от фаз тестирования вперед.

Если существует небольшая корреляция между тестированием внутри образца и вне выборки, как и левая диаграмма на рисунке 2, вполне вероятно, что система была переоптимизирована и не будет хорошо работать в режиме прямой торговли. Если в производительности есть сильная корреляция, как показано на правой диаграмме на рисунке 2, следующая фаза оценки включает в себя дополнительный тип тестирования вне образца, известный как прямое тестирование производительности. (Подробнее о прогнозировании см. В разделе Финансовое прогнозирование: Байесовский метод .)

Основы тестирования передовых технологий Перспективное тестирование производительности, также известное как торговля бумагой, предоставляет трейдерам другой набор - данные выборки для оценки системы. Перспективное тестирование производительности - это симуляция реальной торговли и предполагает логику системы на реальном рынке. Его также называют бумажной торговлей, поскольку все сделки выполняются только на бумаге; то есть торговые записи и выходы документируются вместе с любой прибылью или убытком для системы, но реальные сделки не выполняются. Важным аспектом прямого тестирования производительности является строгое следование логике системы; в противном случае становится трудно, если не невозможно, точно оценить этот шаг процесса. Трейдеры должны быть честными в отношении любых торговых записей и выходов и избегать поведения, подобного вишневым сделкам или не включать торговлю на бумаге, рационализирующую, что «я бы никогда не занимался этой торговлей». Если бы торговля произошла по логике системы, она должна быть документирована и оценена.

Многие брокеры предлагают моделируемый торговый счет, где могут быть размещены торги и рассчитаны соответствующие прибыли и убытки. Использование имитируемого торгового счета может создать полуреалистичную атмосферу, на которой можно торговать и оценивать систему.

На рисунке 2 также показаны результаты для прямого тестирования производительности на двух системах. Опять же, система, представленная на левом графике, не может превзойти результаты первоначального тестирования данных внутри образца. Однако система, показанная на правильном графике, продолжает хорошо работать на всех этапах, включая прямое тестирование производительности.Система, которая показывает положительные результаты с хорошей корреляцией между выборочным, внепробским и прямым тестированием производительности, готова к внедрению на реальном рынке.

Bottom Line Backtesting - ценный инструмент, доступный на большинстве торговых платформ. Разделение исторических данных на несколько наборов для обеспечения выборочного и выборочного тестирования может предоставить трейдерам практичные и эффективные средства для оценки торговой идеи и системы. Поскольку большинство трейдеров используют методы оптимизации при тестировании бэктестинга, важно затем оценить систему на чистых данных, чтобы определить ее жизнеспособность. Продолжение тестирования вне выборки с прямым тестированием производительности обеспечивает еще один уровень безопасности, прежде чем вводить систему на рынок, рискуя реальными деньгами. Положительные результаты и хорошая корреляция между пробным тестированием и выборочным тестированием и прямым тестированием производительности повышает вероятность того, что система будет хорошо работать в реальной торговле. (Полный обзор технического анализа см. В Технический анализ: Введение .)