Что нужно знать перед разработкой бэктестера для торговой стратегии: типичные проблемы, виды систем и их параметры Хабр
Содержание
- Программное обеспечение для исследования рынка и автоматизированной торговли
- Вариант 1 – Вычисления на Python, Matlab, C#
- Как протестировать торговую стратегию с помощью Excel
- Преимущества бэктестинга
- Как создавать торговые стратегии на основе статистики и данных, способных работать 24/5
- Построение алгоритмических торговых систем: 2 основных подхода, тестирование, инструменты
- Новые стратегии форекс
- Видео о тестировании торговых стратегий на истории
Так, например, если вы хотите создать уникальные стратегии с нуля, вы можете смешивать несколько индикаторов, торговые сигналы ценового действия, объем, графические модели портфеля и многое другое. Кроме того, инструменты тестирования на исторических данных могут реализовывать практические правила торговли, чтобы точно воспроизвести опыт торговли в реальном мире, и подходят как для длинных, так и для коротких подходов. Интегрированные торговые алгоритмы ИИ можно использовать в качестве дополнения к программному решению для тестирования на исторических данных. На платформе доступно множество различных сценариев и методов тестирования на исторических данных. Однако помните, что хотя многие из них бесплатны, вы должны заплатить за них, если хотите получить доступ к передовым технологиям.
Объектная ориентация — модульный дизайн системы требует объектно-ориентированного подхода к программированию. Снижение вероятности ошибок прогнозирования — благодаря структуре, предполагающей поэтапную передачу сообщений, в событийно-ориентированные системах реже встречаются ошибки прогнозирования, по крайне мере на торговом уровне. Однако вероятность их появления все равно сохраняется, так как ошибки могут содержаться в самой модели. Также возможность повторного использования кода для тестовой и продуктивной системы минимальна, так что писать его придется заново. Переобучение и дисперсия — мы уже коснулись вопросов переобучения выше, но это более широкая проблема, присущая всем контролируемым методам машинного обучения.
Вы можете углубиться в каждый из торговых сигналов программы на покупку или продажу. Воссоздание Торговая стратегия использование прошлых данных о финансовых активах, таких как опционы, https://boriscooper.org/ акции и т. Из-за этой уязвимости трейдеры используют методы покупки и продажи, основанные на различных стандартах и рекомендациях, в соответствии с требованиями и задачами рынка.
При этом четкое определение стратегии повышает надежность полученных результатов. Данный вид трейдинга особенно широко используется в алгоритмической торговле. Дискреционный трейдинг основан на принятии решений о входах и выходах из сделок. Эта стратегия считается относительной свободной, поскольку большинство решений зависит от оценки трейдером текущих условий. Следовательно, бэктест менее актуален для дискреционного трейдинга, так как не подразумевает четкого выбора стратегии. Обнаружение недостатков стратегии для возможного улучшения– бэктестинг может показать, когда приказы открываются и закрываются, и вы сможете скорректировать свою стратегию путем изменения триггеров для входа и выхода.
Программное обеспечение для исследования рынка и автоматизированной торговли
Тестер стратегий многопоточный и благодаря ему применяются все имеющиеся ресурсы персонального компьютера. Тестирование и оптимизация торговой стратегии выполняются с помощью профильных агентов по вычислению. Они загружаются в систему как сервисы на персональный компьютер трейдера. Агенты являются независимыми системами, благодаря им участник рынка может осуществлять бэктестинг параллельные вычисления проходов для оптимизации. Хотя отрицательно эмоции могут быть несколько минимизированы, когда вы начнете торговать системой, которая была проверена на практике, она все равно может сыграть свою роль в ваших процессах принятия решений. Вам необходимо дать новой системе достаточное количество времени, чтобы определить, работает ли она.
Этот подход позволяет разработчикам симулировать и анализировать влияние использование плеча и динамического масштабирования позиций на общую результативность стратегии. В контексте работы с портфолио, оптимизация подразумевает поиск оптимальных весов для каждого из активов, включая инструменты, которые можно продавать в короткую или использовать для работы с ними кредитное плечо. Периодически должна происходить ребалансировка портфолио, выражающаяся в проведении дополнительных сделок с целью привести его к оптимальному виду. Оптимизация отнимает львиную часть ресурсов в процессе разработки стратегии.
Весьма значимым фактором при создании системы исполнения ордеров являются интерфейс, который предоставляет брокерская компания. При этом в цикл генерации данных, вложен цикл выполнения событий. Эта платформа превосходно документирована, разработчики ведут блог и развивают активное онлайн-коммьюнити, члены которого рады помочь найти ответ на интересующий вопрос. Backtrader поддерживает различные форматы данных, включая CSV, Pandas DataFrames, реалтайм фиды данных от нескольких зарубежных брокеров и различных итераторов. Обработка данных из разных источников может осуществляться одновременно и даже на разных временных интервалах.
Вариант 1 – Вычисления на Python, Matlab, C#
Если мы будем придерживаться нашей изначальной стратегии, сигналом выхода из позиции будет служить появление креста смерти. Высокий порог входа — новичку в программировании не получится создать такую систему. Потребуется достаточно существенный инженерный опыт, который позволит разобраться с написанием кода, реализацией логирования, проведения юнит-тестов, внедрения контроля версий и практик continuous integration. Уровень портфолио — в событийно-ориентированных стратегиях проще думать на уровне портфолио.
Платформа имеет обширную коллекцию из более чем 30 передовых торговых инструментов, разработанных для удовлетворения потребностей всех участников рынка. Делая это, вы можете расслабиться и потратить столько времени, сколько необходимо, чтобы повысить свою уверенность в себе и повысить эффективность своего подхода, прежде чем применять его в реальном мире. Расширенные возможности сканирования, тестирования на истории и прогнозирования умело сочетаются с независимой, независимой от брокеров платформой MetaStock. Кроме того, он предлагает сложный набор функций и преимуществ, адаптированных к вашему стилю инвестирования, ориентированных на внутридневных трейдеров, свинг-трейдеров и инвесторов.
Как протестировать торговую стратегию с помощью Excel
Так как рынки имеют значительную долю неопределенности, мы не знаем, что на них будет происходить завтра. Все что у нас может быть — статистическая модель за прошлый период времени (те самые 10, 15 или 20 лет исторических тестов), риск-модель (заданный уровень максимальной просадки, риск на одну сделку) и “холодный” ум. Кривая капитала никогда не будет расти под 45 градусов без каких-либо снижений. Все, что нужно делать трейдеру — контролировать максимально допустимый уровень просадки. Под “максимально допустимым” считаются разные параметры — у кого-то это 30%, у кого-то 50%, а кому-то сложно пережить и 10%. Здесь выбор субъективен и зависит от рисковых предпочтений самого трейдера.
Описание стратегии, модуль риск-менеджмента и управления позициями, код для оценки продуктивности системы — все это можно использовать без изменений. OHLC-данные — это информация о цене открытия, наивысшей цене финансового инструмента в течение торговой сессии, ее наименьшее значение и цена закрытия торгового периода (open-high-low-close chart, OHLC). В таком случае это может быть объединение различных фидов данных. Это значит, что получить экстремальные значения (включая цены High и Low) трейдинговой системе, работающей в режиме реального времени, будет трудно. Ошибка выжившего — для фондовых индексов (например, S&P500) характерен процесс листинга и делистинга, когда в них появляются или из них исключаются определенные акции и финансовые инструменты. Если эти изменения в ходе бэктестинга не учитываются, то удачной может быть признана стратегия, которая не учитывает акции компаний, которые были исключены из индекса из-за низкой капитализации.
Как следует из названия, QuantShare специализируется на предоставлении количественным аналитикам возможности совместно использовать системы запасов. У них есть значительный рынок систем с тоннами тестируемого, пригодного для использования материала. Вы можете применить на практике и протестировать бесконечное количество вариантов, если у вас есть ум программирования. Поскольку в Excel есть тысячи уроков о том, как проводить тестирование на исторических данных, если вы решили его использовать, у вас есть все инструменты, необходимые для овладения навыками. Поскольку MetaStock отображает данные обратного тестирования в простой для понимания форме, трейдеры также ценят это.
Преимущества бэктестинга
Вы можете выполнить ручное тестирование, распечатав графики обменных курсов или просмотрев графики онлайн. Кроме того, вы можете запрограммировать торговые алгоритмы, которые будут выполнять тестирование по заданным параметрам. Первоначально трейдеры тестируют различные методы торговли на компьютерах, просматривая торговые графики. В связи с развитием технологий многие производители создали программное обеспечение для тестирования на исторических данных, чтобы проверить лучшие методы торговли с использованием предыдущих данных.
- Кроме того, платформа содержит исторические рыночные данные за десятилетия, что позволяет создавать хорошо информированные модели.
- Еще одна программа для тестирования на истории, которую следует рассмотреть, — TrendSpider.
- В это иррациональное поведение входит как раз и применение стратегий, которые не прошли ни одной “тренировки” перед соревнованиями.
- Исторические данные по сделкам в R StocksTrader Strategy Builder.Напоследок хотелось бы еще поделиться с вами набором инструментов, которые помогут вам разобраться в данной теме.
- К примеру, если в ходе бэктеста просадка депозита на 50% может казаться допустимым риском, то в реальности потеря половины стоимости активов оказывается куда более травмирующим опытом.
- Любой желающий может провести свой собственный бэктест; однако бэктесты обычно проводят институциональные инвесторы и управляющие капиталом.
- Однако бэктест будет смотреть на эффективность стратегии по отношению к множеству различных факторов.
Их необходимо перерабатывать по мере того, как рыночные условия меняются с течением времени. Бэктестинг торговых стратегий Количественные методы торговли повышают эффективность принятия торговых решений за счет использования компьютерных алгоритмов для анализа и принятия прибыльных торговых решений. Другим распространенным фактором когнитивного искажения является так называемый фактор новизны.
Как создавать торговые стратегии на основе статистики и данных, способных работать 24/5
Бэктест позволяет оценить результаты стратегии в прошлых рыночных условиях и определить её слабые и сильные стороны. Часто случается так, что модель при бэктестинге показывает неплохие результаты, но в реальных торгах повторить их не может. Так может происходить потому, что торговая стратегия тестировалась на тех данных, которые сейчас неактуальны (например, изменилась волатильность рынка). Ещё одна возможная причина неудачи торговой стратегии в реальных торгах – проскальзывание, связанное с большой конкуренцией, а также падение ликвидности, которое учесть бывает трудно или вовсе невозможно. Таким образом, бэктестинг нужен для того, чтобы вы имели представление, как выбранная торговая стратегия проявит себя в реальных рыночных условиях.
По сути, вы “латаете трещины” в системе, “рисуя” искусственный результат. Однако это не более чем самообман, и всё, что он может дать вам в реальной торговле, — это непредвиденно плохой результат. Кроме того, это помогает выявить недостатки вашей торговой модели. Таким образом, вы можете решать проблемы в тренировочной среде и проверять эффективность стратегии, не вкладывая денег. Для функций тестирования на исторических данных в Excel требуется знание VBA. Например, набор формул Excel будет работать, если вы хотите выполнить тестирование акций или валюты на начальном уровне.
Построение алгоритмических торговых систем: 2 основных подхода, тестирование, инструменты
Довольно просто создать торговую систему, которая может легко преобразовать прошлое поведение цены валютной пары. Однако проблемы могут возникнуть, когда система применяется для будущих прогнозов. Когда торговая система содержит несколько индикаторов, она может очень хорошо предсказывать поведение рынка в течение определенного периода времени с учетом математических построений. Демо-трейдинг дает трейдеру набор out-of-sample данных, пригодных для оценки всей системы. Симуляция торговли с использованием стратегии включает следование за ее логикой в реальных рыночных условиях.
Новые стратегии форекс
Количество дополнительных инструментов и индикаторов, помогающих участникам рынка улучшить трейдинг, достаточно большое. И небольшие коррекционные этапы способны значительно повлиять на финальный результат. Процесс бэктестинга демонстрирует оптимальный набор параметров, улучшающих торговлю.
Код алгоритмов закрыт от владельцев платформы, о чем неоднократно упоминается в соглашении пользователя и всплывающих окнах. Но Quantopian оставляет за собой право изучать выходные данные алгоритма — доходность, волатильность и другие коэффициенты. Используются стандартные алгоритмы в электронной таблице, поэтому тот, кто умеет ее использовать, без труда разберется с вводом настроек и полученным результатом.
Видео о тестировании торговых стратегий на истории
Технически эта концепция очень близка к технологии обнаружения доминирующего цикла для финансовых данных; единственная разница в том, что мы ищем доминирующие скользящие средние. Однако, я не уверен, что упор нужно делать на объединенные стратегии. Я полагаю, что разработка новых скользящих средних, основанных на линиях проекций, является более многообещающей технологией. Сигналы покупки/продажи здесь сгенерированы специально разработанным “квантовым индикатором на средних скользящих”. Любой желающий может провести свой собственный бэктест; однако бэктесты обычно проводят институциональные инвесторы и управляющие капиталом. Бэктестинг использует данные, получение которых может быть дорогостоящим и требует сложного моделирования.
Отрицательные результаты не влияют на средства клиентов, убытки остаются виртуальными. Использовать встроенную в торговый терминал специальную программу или использовать программы для тестирования из интернета. Первый вариант предполагает анализ проведенных сделок и подведение итогов, исследуя их по различным критериям. Зная VaR своего портфеля, инвестиционный менеджер или трейдер может подготовиться к худшему сценарию развития событий.