Cómo retroalimentar los sistemas de negociación y evitar el ajuste de curvas Para juzgar qué tan bien debería funcionar un sistema de comercio dado en el futuro, lo retrocedimos en datos de mercado pasados. Backtesting aplica un conjunto de reglas comerciales a los datos históricos para estimar cómo esas reglas se habrían realizado si realmente las hubiéramos intercambiado. Los buenos resultados históricos hipotéticos no garantizan que un conjunto de reglas funcionará bien en el futuro. Sin embargo, los pobres resultados históricos hipotéticos casi con certeza significan que un sistema no debe ser negociado en tiempo real. El valor percibido del backtesting está enraizado en la creencia de que las tendencias históricas se repiten. Los comerciantes han estado probando estrategias sobre datos históricos por generaciones. Sin embargo, la práctica se popularizó con el advenimiento de las computadoras personales y software de prueba del sistema construido específicamente. Como System Writer, que evolucionó a TradeStation. Este software y una base de datos histórica permitió a aquellos que no tenían un fondo de escritura de código probar ideas de sistemas comerciales. El amplio entendimiento y aceptación de los sistemas de comercio, así como la frustración que muchos encontraron al tratar de construir sistemas de comercio por sí solos, ayudaron al mercado de sistemas de terceros a prosperar a lo largo de los años noventa. Futures Truth es una empresa independiente que ha rastreado los sistemas de comercio disponibles comercialmente desde la década de 1980. Actualmente, sigue más de 500 sistemas. Futures Truth comprueba los sistemas de negociación en tiempo real, no sobre datos históricos. Esto evita la modificación de reglas a lo largo del tiempo y simula mejor la ejecución de reglas en las condiciones reales del mercado, como períodos de alta volatilidad. Según Futures Truth, sólo unos 45 de los sistemas de seguimiento son rentables a largo plazo, mientras que sólo 20 han mostrado una buena relación riesgo / beneficio. Sin embargo, estos números probablemente son mejores que los de la población más amplia, porque sólo aquellos vendedores verdaderamente confiados en su lógica se entregan a Futures Truth para análisis en tiempo real y crítica pública. Muchos sistemas fallan porque carecen de una premisa válida. En su lugar, los parámetros de entrada y salida se derivan de la minería de datos. La minería de datos simplemente escanea datos históricos para reglas que hubieran funcionado en el pasado. A menudo, tales reglas se ajustan precisamente al pasado y no tienen ninguna esperanza de trabajar mejor que al azar en datos ocultos. En su lugar, el desarrollo del sistema debe comenzar con una teoría que puede ser probada, analizada y ajustada para su aplicación. Este concepto también implica una perspectiva diferente en las pruebas del sistema en sí: El objetivo del backtesting no es producir una colección de estadísticas de pérdidas y ganancias hipotéticas. Es probar la validez de la teoría y la exactitud de las reglas al captar la premisa. La prueba del sistema es un proceso multifacético de los datos, a la escala de tiempo, a las suposiciones de la entrada del orden, a los detalles del contrato y al control de riesgo. A falta de cualquiera de estos puede arruinar un mdash de prueba válido de otra manera, o manipularlos puede generar resultados que son muy superiores a lo que lograríamos en tiempo real. Necesitas hacerlo bien si esperas validar mdash o cuando sea apropiado, invalidate mdash tu sistema. Herramientas del comercio Hay dos elementos para backtesting: Las herramientas adecuadas mdash software y datos mdash y un método científico para desarrollar sistemas utilizando esas herramientas. Letrsquos empezar por ver las herramientas del comercio. Hay muchas opciones disponibles para probar sus ideas. Difieren en la facilidad de convertir ideas en código y en cómo manejan los detalles, que pueden tener un impacto importante en los resultados. Por ejemplo, si un sistema entra en una orden de límite, algún software registra un relleno si se toca ese precio. Sin embargo, apenas hay garantía de que una orden de este tipo se hubiera llenado en el comercio real, ni hay garantía de que no sea. La entrada en paradas garantiza una entrada, pero no un precio. Otra cuestión es registrar los precios reales. Si bien la mayoría de los programas desarrollados profesionalmente ya no tienen este problema, sigue siendo una preocupación para aquellos que prueban manualmente los sistemas en hojas de cálculo, como Microsoft Excel. Por ejemplo, si un sistema compra en una parada igual al cierre más un tercio del rango promedio en los últimos tres períodos, y si el rango promedio es 10, entonces estamos comprando al cierre más 3.333. Si estamos negociando el E-mini SampP 500, se negocia en 0,25 tallas. Esto significa que el diferencial de entrada debe redondearse a 3.50. Un comerciante principiante no puede darse cuenta de esto si manualmente crujir números, y no era demasiado hace mucho tiempo que muchos programas profesionales cometieron el mismo error. Con el tiempo, tal error podría sumar una discrepancia considerable. En general, sin embargo, tales detalles procedimentales son menores. El gran problema son los datos. Artículos Relacionados Pruebas de rendimiento: Interpretación del pasado El backtesting es un componente clave del desarrollo efectivo del sistema de comercio. Se logra reconstruyendo, con datos históricos, los oficios que hubieran ocurrido en el pasado usando reglas definidas por una estrategia dada. El resultado ofrece estadísticas que pueden usarse para medir la efectividad de la estrategia. Usando estos datos, los comerciantes pueden optimizar y mejorar sus estrategias, encontrar cualquier defecto técnico o teórico, y ganar confianza en su estrategia antes de aplicarla a los mercados reales. La teoría subyacente es que cualquier estrategia que funcionó bien en el pasado es probable que funcione bien en el futuro, y por el contrario, cualquier estrategia que tuvo un desempeño pobre en el pasado es probable que tenga un desempeño pobre en el futuro. Este artículo echa un vistazo a qué aplicaciones se utilizan para backtest, qué tipo de datos se obtienen, y cómo ponerlo a utilizar Los datos y las herramientas Backtesting puede proporcionar un montón de valiosa información estadística sobre un sistema dado. Algunas estadísticas de backtesting universales incluyen: Ganancia o pérdida neta - Ganancia o pérdida neta del porcentaje. Plazo - Fechas anteriores en las que se realizó la prueba. Universo - Acciones que se incluyeron en el backtest. Medidas de volatilidad - Porcentaje máximo de alza y desventaja. Promedios - Porcentaje de ganancia media y pérdida promedio, promedio de barras retenidas. Exposición - Porcentaje de capital invertido (o expuesto al mercado). Ratios - Relación ganancias-pérdidas. Rentabilidad anualizada - Rendimiento porcentual sobre un año. Rendimiento ajustado por riesgo - Rendimiento porcentual en función del riesgo. Normalmente, el software de backtesting tendrá dos pantallas que son importantes. La primera permite al comerciante personalizar la configuración de backtesting. Estas personalizaciones incluyen todo, desde períodos de tiempo hasta costos de comisión. Aquí hay un ejemplo de tal pantalla en AmiBroker: La segunda pantalla es el informe de resultados de backtesting real. Aquí es donde puede encontrar todas las estadísticas mencionadas anteriormente. De nuevo, aquí hay un ejemplo de esta pantalla en AmiBroker: En general, la mayoría de los programas comerciales contienen elementos similares. Algunos programas de software de gama alta también incluyen funcionalidad adicional para realizar el dimensionamiento automático de posición, optimización y otras funciones más avanzadas. Los 10 mandamientos Hay muchos factores que los comerciantes prestan atención cuando son backtesting estrategias comerciales. Aquí hay una lista de las 10 cosas más importantes que debe recordar mientras realiza el backtesting: Tenga en cuenta las tendencias generales del mercado en el marco de tiempo en el que se probó una estrategia dada. Por ejemplo, si una estrategia sólo se backtested desde 1999-2000, puede no estar bien en un mercado bajista. A menudo es una buena idea backtest en un marco de tiempo largo que abarca varios tipos diferentes de condiciones de mercado. Tenga en cuenta el universo en el que se realizó el backtesting. Por ejemplo, si se ensaya un amplio sistema de mercado con un universo formado por acciones tecnológicas, puede fallar en los distintos sectores. Como regla general, si una estrategia está dirigida hacia un género específico de stock, limite el universo a ese género pero, en todos los demás casos, mantenga un gran universo con fines de prueba. Las medidas de volatilidad son extremadamente importantes a considerar en el desarrollo de un sistema comercial. Esto es especialmente cierto para las cuentas apalancadas, que están sujetas a llamadas de margen si su patrimonio cae por debajo de cierto punto. Los comerciantes deben tratar de mantener la volatilidad baja con el fin de reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado. El número promedio de barras que se celebran también es muy importante observar al desarrollar un sistema de comercio. Aunque la mayoría del software de backtesting incluye costos de comisión en los cálculos finales, eso no significa que usted deba ignorar esta estadística. Si es posible, aumentar el número promedio de barras retenidas puede reducir los costos de comisión y mejorar su rendimiento general. La exposición es una espada de doble filo. El aumento de la exposición puede conducir a mayores ganancias o mayores pérdidas, mientras que la disminución de la exposición significa menores ganancias o menores pérdidas. Sin embargo, en general, es una buena idea mantener la exposición por debajo de 70 con el fin de reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado. La estadística de ganancia / pérdida media, combinada con la relación ganancias-pérdidas, puede ser útil para determinar el dimensionamiento óptimo de la posición y la administración del dinero usando técnicas como el Criterio de Kelly. (Vea Money Management usando el Criterio de Kelly.) Los operadores pueden tomar posiciones más grandes y reducir los costos de comisión al aumentar sus ganancias promedio y aumentar su relación ganancias-pérdidas. La rentabilidad anualizada es importante porque se utiliza como una herramienta para comparar los rendimientos de los sistemas con otros lugares de inversión. Es importante no sólo analizar el rendimiento general anualizado, sino también tener en cuenta el aumento o la disminución del riesgo. Esto se puede hacer mirando el rendimiento ajustado por riesgo, que explica varios factores de riesgo. Antes de adoptar un sistema de negociación, debe superar a todos los demás lugares de inversión con un riesgo igual o menor. Backtesting personalización es muy importante. Muchas aplicaciones de backtesting tienen entradas para cantidades de comisiones, tamaños de lotes redondos (o fraccionales), tamaños de ticks, requisitos de margen, tasas de interés, suposiciones de deslizamiento, reglas de tamaño de posición, reglas de salida de barra misma, configuración de parada y mucho más. Para obtener los resultados de prueba de backtest más precisos, es importante afinar estos ajustes para imitar al agente que se utilizará cuando el sistema entre en funcionamiento. Backtesting a veces puede conducir a algo conocido como sobre-optimización. Esta es una condición en la que los resultados de rendimiento están tan ajustados al pasado que ya no son tan precisos en el futuro. En general, es una buena idea implementar reglas que se apliquen a todas las existencias o un conjunto selecto de valores objetivo y no se optimicen en la medida en que las reglas ya no sean comprensibles por el creador. Backtesting no siempre es la forma más precisa de medir la efectividad de un sistema comercial determinado. A veces las estrategias que se desempeñaron bien en el pasado no funcionan bien en el presente. Los resultados anteriores no son indicativos de resultados futuros. Asegúrese de que el comercio de papel de un sistema que ha sido con éxito backtested antes de entrar en directo para asegurarse de que la estrategia sigue siendo aplicable en la práctica. Conclusión Backtesting es uno de los aspectos más importantes del desarrollo de un sistema comercial. Si se crea e interpreta correctamente, puede ayudar a los operadores a optimizar y mejorar sus estrategias, a encontrar cualquier defecto técnico o teórico, así como a ganar confianza en su estrategia antes de aplicarla a los mercados del mundo real. Recursos Tradecision (tradecision) - Desarrollo del sistema de comercio de gama alta AmiBroker (amibroker) - Desarrollo del sistema de negociación del presupuesto.9. Back Testing El arte de negociar las pruebas Como he mencionado anteriormente, una de las cosas que realmente me gusta de la negociación es que, a diferencia de cualquier otro negocio, puede probar completamente su modelo de negocio (plan de comercio) sin arriesgar dinero real. En el comercio, este proceso de evaluación se llama volver a probar. Prueba de la bolsa es el área ahora más descuidado por los comerciantes. He hablado de la importancia de la psicología y la gestión del dinero en los capítulos anteriores y por lo que tienen un montón de otros entrenadores comerciales. Tanto es así, ahora hay un puñado de información y conciencia alrededor. Sólo tienes que navegar por la red para ver cuánto enfoque se coloca en estas áreas, ya que debe ser. Pero toda esta atención parece ser a expensas de la prueba de espalda. Como resultado en el comercio de nuevo pruebas, creo, se ha convertido en el nuevo menos entendido y apreciado área de comercio. ¿Por qué las pruebas de vuelta son tan importantes? Las pruebas de regreso son las más importantes porque inciden directamente en sus entradas y salidas, administración de dinero y psicología de las siguientes maneras. Las pruebas de entradas y salidas permiten probar todo el rendimiento del sistema utilizando datos históricos. Con esa información, puede hacer los ajustes necesarios para producir los resultados que está buscando. Las pruebas de back-up de administración de dinero le permiten probar varios modelos de administración de dinero para ver cuál funciona mejor con su sistema. La psicología, como se discutió anteriormente en el libro, la comprensión de sus sistemas de fortalezas y debilidades, incluso si son sólo en el papel mejorará su confianza comercial. Esto tendrá un efecto indeterminado en su rendimiento cuando usted comienza a negociar de verdad. Cualquiera que sea el criterio de análisis técnico que utilice para negociar con los promedios móviles, los candelabros, las rupturas de volatilidad, los retrocesos de Fibonacci o cualquier otro sistema comercial que vaya a necesitar para volver a probarlo a fondo, con el fin de eliminar cualquier posible duda sobre su capacidad. Sin comercio de nuevo pruebas, surge una falta de confianza y por lo general obliga a los comerciantes a cuestionar sus propios sistemas de comercio. Ellos ceden a la tentación de modificar su plan de comercio a menudo con consecuencias devastadoras. Esta tentación por lo general viene de una cadena de operaciones perdidas o una oportunidad para reemplazar su sistema de comercio con un nuevo indicador whiz-bang que es la última moda hablada en los foros de chat. Cualquier cosa que suene demasiado bueno para ser verdad atraerá la atención de un comerciante que no esté satisfecho con su sistema comercial, simplemente porque ella no ha probado correctamente su sistema en el primer lugar. Ella no ha acumulado la confianza necesaria necesaria para intercambiar con éxito el sistema que ha desarrollado. ¿Será mi estrategia comercial rentable Esta es la pregunta más frecuente en el mundo del comercio. Autor Mark Jurik tuvo un ir en responder a él en su libro de comercio computarizado, como se muestra en el cuadro 9.1. Fuente: Jurik, M 1999, Comercio computarizado: maximizar el comercio de día y ganancias durante la noche, New York Institute of Finance, Nueva York. Pero lo que es el comercio de nuevo pruebas exactamente Trading backtesting es el proceso de probar una estrategia comercial utilizando datos históricos en lugar de probarlo en tiempo real con dinero real. Las métricas obtenidas de las pruebas se pueden utilizar como una indicación de lo bien que la estrategia habría realizado si se hubiera aplicado a operaciones anteriores. La interpretación de estos resultados, a continuación, proporciona al comerciante con métricas suficientes para evaluar el potencial del sistema de comercio. Lógicamente, sabemos que los resultados de este tipo de pruebas no serán capaces de predecir los rendimientos futuros con precisión exacta, sin embargo, puede proporcionar un indicador de si debe incluso perseguir un sistema comercial o no. Cuál es más, si usted decide ir a continuación y el comercio del sistema, le dará guías sobre qué esperar. Pero la pregunta sigue siendo: ¿cómo se puede probar un rendimiento de los sistemas comerciales con el tiempo Hay sólo dos maneras de hacerlo manualmente o con software de computadora. Para ser honesto, el software de computadora es la única opción real. He intentado ambos métodos de prueba y las pruebas manuales no sólo requieren mucho tiempo, sino que son muy difíciles de replicar y probar con eficacia. Los beneficios derivados de software de backtesting de comercio no puede ser sobrestimado. Le ahorrará tiempo y le brindará una oportunidad sin fin para afinar y probar su sistema. Un pequeño gasto en capital para comprar un buen software de prueba de espalda potencialmente le ahorrará miles en el mercado es una inversión muy sabia si está pensando en diseñar un sistema de comercio exitoso y mecánico. Prueba mecánica de respaldo Por favor, comprenda, siempre y cuando su sistema de comercio mecánico funciona exclusivamente con datos de precios (abierto, alto, bajo, cierre, volumen), podrá utilizar el software de prueba de espalda. Por ejemplo, digamos que crea un sistema de negociación mecánico con la siguiente regla de entrada: Regla: Compre una garantía cuando el promedio móvil de 10 días del precio de cierre cruza por encima de la media móvil de 30 días del precio de cierre. Esta regla se puede probar muy fácilmente sobre datos históricos. Por otro lado, su regla de señal de compra puede ser un poco más compleja, como por ejemplo: Regla: Compra una garantía cuando la media móvil de 10 días del precio de cierre cruza por encima de la media móvil de 30 días del precio de cierre y la proporción PE 75 o inferior a su valor tres meses antes. Esta regla introduce datos que no suelen ser suministrados o mantenidos en una base de datos de información de precios. Para retroceder con éxito esto implicaría la obtención de datos históricos de un valor así como la relación precio-ganancias (ratio PE).Típicamente, los datos históricos de un grupo de acciones sólo incluirían los valores de apertura, alto, bajo, cierre y volumen Para cada período. Debido a esta limitación, muchos sistemas comerciales mecánicos están diseñados en torno a indicadores puramente técnicos de precios. Desafortunadamente, el sistema de comercio mecánico más basado en datos fundamentales está más allá del alcance de los inversores minoristas debido a la falta de datos históricos disponibles para llevar a cabo una prueba completa de retroceso comercial. Software de prueba de espalda Afortunadamente, en estos días, muchos paquetes de gráficos han incorporado el software de prueba de espalda. Si siguió el proceso para seleccionar un paquete de gráficos en el capítulo anterior, debería haber encontrado uno con capacidades de prueba de respaldo incluido o encontrado uno que sea compatible Con otro paquete estándar. Para aquellos de ustedes que decidieron comprar MetaStock en el capítulo 8, TradeSim 8211 ultimate-trading-systems / tradesim es probablemente el simulador / analizador de comercio más realista y verdadero que he encontrado. Se puede rápidamente volver a probar y evaluar un sistema de comercio, ya sea una sola seguridad o una cartera de múltiples de seguridad. Creo que tading de nuevo la prueba es la única manera de eliminar la duda de sí mismo. Una vez que haya establecido que tiene un sistema de comercio confiable y robusto sólo entonces usted tendrá la confianza en el comercio. Al igual que su software de gráficos, asegúrese de conocer su paquete de nuevo al frente. Usted no será capaz de obtener lo mejor de ella a menos que entienda completamente cómo funciona y lo que puede hacer con él. Soluciones alternativas Tristemente, he visto a muchos clientes nunca conseguirlo con respecto a la prueba posterior. Para muchos, el software de prueba de espalda es demasiado técnico. Si caes en esa categoría, no te rindas. Es un paso crítico en el proceso de diseño del sistema. Para los menos técnicos, he encontrado una solución llamada Trading Performance Analyzer ultimate-trading-systems / tpa. Es fácil de usar y perfecto para analizar su sistema antes de operar en tiempo real. Nota importante: Si te encuentras probando y reevaluando con la esperanza de tropezar con esa bala de plata, recuerda que nunca crearás un sistema comercial que tenga una tasa de éxito de 100. Muchos han intentado (yo incluido) y todo el mundo ha fracasado. Usted debe estar buscando un buen sistema de comercio con una reducción mínima y una relación riesgo-recompensa buena. Muchos sistemas comerciales tienen más operaciones perdidas que ganar y aún así ganar dinero. ¿Cómo la gestión del dinero. (Véase el capítulo 6.) La pieza final en el rompecabezas de diseño de sistema es tomar el sistema de comercio que ha diseñado en los capítulos anteriores y probarlo. Al probar sus sistemas que acaba de ponerse entre los primeros 1 de los comerciantes, asegurando Tu éxito. Acciones de la enhorabuena Compra un paquete de prueba de la parte posterior que negocia: TradeSim 8211 ultimate-trading-systems / tradesim Analizador De Rendimiento Comercial 8211 ultimatetradingsystems / tpa Aprenda su software de prueba de espalda elegido adentro y hacia fuera. Pruebe nuevamente su sistema recién diseñado, incluyendo su entrada, salidas y reglas de administración de dinero. ¿Ha revisado Portfolio123? Por 50 dólares al mes usted busca variables fundamentales y técnicas, lo prueba de nuevo, hace comprobaciones de robustez (entradas aleatorias cientos de veces para asegurarse de que no está seleccionando los resultados) y pruebas de simulación con reglas separadas de compra y venta , Deslizamiento, universos personalizados, bla, bla, bla. Puede utilizarlo durante 45 días como prueba gratuita si utiliza el código HKURTIS al inscribirse para probarlo. Antes de Portfolio123 pensé que sólo Zacks Research Wizard era una alternativa de bajo costo 8211 pero cientos de dólares para la versión diluida, sesgo de supervivencia y otros problemas 8211 no gracias. IMO su software de grado institucional por alrededor de 1 / 20o el costo. Jesuraj 7 de marzo 2012 a las 5:07 am Hola Dave, me pasó a leer este excelente aritcle. En Metastock, me gustaría registrar los beneficios de sólo la mitad de mi posición y no pude encontrar una manera de hacer esto. ¿Podría usted por favor hágamelo saber si tal prueba es posible en Metastock. Gracias y saludos Jesuraj
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