Estrategias De Negociación Backtesting

Backtesting: Interpretando el pasado Backtesting es un componente clave del desarrollo efectivo del sistema comercial. 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. En este artículo se 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 determinado sistema. 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 beneficios oa 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 promedio, 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. ¿Qué es la mejor manera de backtest una estrategia de comercio de valores En lugar de decirle la mejor herramienta o proceso que puede utilizar para backtesting, vamos Me centran en cambio en los errores más grandes que usted necesita evitar para hacer un backtest confiable. Estos son algunos de los factores más importantes que usted necesita para tener en cuenta cuando backtesting stock trading estrategias - Overfitting de datos: Este es, por mucho, el error más grande que la mayoría de la gente en la búsqueda de la creación de una estrategia que da espectaculares resultados backtested. Al crear la estrategia, si comienza a ajustar sus parámetros de una manera que maximiza los retornos, entonces esa estrategia muy probablemente fracasará miserablemente en condiciones reales. Hay 2 maneras de superar esto - fuera de la muestra de pruebas y la creación de estrategias basadas en la lógica en lugar de ajustar los parámetros de entrada. Sesgo prospectivo: Esto ocurre cuando se usan datos para generar señales que de otro modo no estarían disponibles en ese momento en el pasado. Por ejemplo, si el fin de año de una compañía es marzo y usted usa sus datos de ganancias para el año anterior el 1 de abril, es muy probable que la compañía no hubiera anunciado esos datos antes de mayo o junio. Eso resultaría en un sesgo prospectivo. Sesgo de supervivencia. Este es uno de esos errores difíciles de notar. Digamos que usted tiene una estrategia que las operaciones de una lista de 500 acciones de pequeña capitalización sobre la base de algunos indicadores técnicos. Lo más probable es que si intenta obtener datos de precios históricos de 10 años para estas 500 acciones para su backtesting, no incluirá los datos para todas las acciones que fueron retiradas de la lista en ese período de 10 años. Al probar su estrategia, no se daría cuenta de las operaciones posibles que se han generado en cualquiera de esas poblaciones malas si realmente había ejecutado esta estrategia durante ese período. Se centra exclusivamente en los retornos. Hay una serie de parámetros que debe considerar para juzgar la calidad de una estrategia. Concentrarse puramente en los rendimientos puede llevar a los principales problemas. Por ejemplo, si la Estrategia A proporciona 10 devoluciones durante un período determinado con una reducción máxima de -2 y la estrategia B da 12 vueltas con una reducción de -10, entonces B no es claramente una estrategia superior a A. Hay otros parámetros importantes Tales como reducción, tasa de éxito, relación de sharpe, etc. Impacto de mercado, cargos por transacción. Al considerar la viabilidad de una estrategia, es muy importante considerar el posible impacto en el mercado del comercio y también los cargos de transacción incurridos. Usted puede ser tentado a crear una estrategia que compra / vende grandes volúmenes de algunas acciones de baja liquidez que tienden a dar retornos excepcionales. Pero cuando usted va al mercado para ejecutar esta estrategia, una orden grande en una acción ilíquida moverá el precio que usted wouldnt ha factorizado en su prueba. Además, los costos de transacción también pueden alterar los rendimientos sustancialmente por lo que siempre debe mirar las ganancias netas. Data mining. Esto es bastante similar al problema de overfitting de datos. Si torturas los datos lo suficiente, confesará cualquier cosa. Este es un chiste común entre los científicos de datos que creen que si pasas el tiempo suficiente, puedes encontrar un patrón en casi cualquier conjunto de datos que no necesariamente significa que este patrón será válido en el futuro. Los fundamentos cambian. Podría muy bien suceder que usted encuentra una estrategia que realiza excepcionalmente bien en datos pasados. Pero un cambio fundamental en la dinámica del mercado podría hacer que esa misma estrategia fallara en el futuro. Es bien sabido que casi cualquier buena estrategia necesita seguir evolucionando con las cambiantes condiciones del mercado. Pequeño marco de tiempo. Es fundamental probar la estrategia durante un período de tiempo suficientemente largo y en condiciones cambiantes del mercado. Esto es especialmente cierto para las estrategias de negociación de valores que pueden realizar excepcionalmente bien en un mercado alcista, pero acabaría con su cuenta bancaria en un lado o el mercado bajista. Hay muchas otras cosas a considerar cuando backtesting. Pero finalmente, la única manera de asegurar que una estrategia funcione en condiciones reales es probarla en condiciones reales. Tauro Wealth es una empresa de tecnología financiera (Tauro Wealth) que busca solucionar los problemas que enfrentan los clientes de Tauro Wealth. Inversores minoristas en la India. Esperamos ofrecer soluciones integrales de inversión a largo plazo a una fracción de los costos tradicionales. Pratik Jain. Editor Jefe: Tradingtuitions No hay nada tan superior como Amibroker cuando se trata de Backtesting. Es una de las herramientas más versátiles para el desarrollo y pruebas de sistemas de Trading. Tiene un backtest muy robusto y motor de optimización de la caja. Además, también proporciona una interfaz de backtester personalizada con la que puede jugar con las reglas y métricas predeterminadas de backtest. Echa un vistazo a los siguientes artículos que gira en torno a backtesting Amibroker: He backtestado miles de estrategias comerciales, sobre todo para el mercado de divisas, pero creo que sigue siendo pertinente para añadir mi respuesta aquí. Primero diría que el backtest es sólo una pieza de un rompecabezas. No confíe sólo en los resultados de los backtest. Es necesario ejecutar cientos de backtests para asignar al azar tamaño de propagación y simular el deslizamiento durante el backtest. Esto le dirá cómo se comporta su estrategia cuando la propagación está cambiando constantemente y es más grande de lo que obtiene normalmente durante el comercio en vivo. Así como usted ve su importante para ejecutar una propagación con propagación de la variable que se registró en los datos de la marca histórica. Si utilizas una propagación fija, tus resultados de prueba posterior pueden no ser tan precisos. Por lo general, uso MetaTrader 4 para backtesting única estrategias y StrategyQuant a miles de backtest de ellos. Así que cuando se trata de MT4 siempre utilizo herramientas adicionales llamadas Tick Data Suite para obtener una extensión variable y 99 calidad de backtesting. Usted puede encontrar mi detallado paso a paso MT4 backtesting tutorial aquí en esta página: MT4 en su mayoría trabaja con los pares de divisas de divisas, pero también puede negociar CFD en acciones. Ver más respuestas Preguntas relacionadas Preguntas relacionadas: Importante información legal sobre el correo electrónico que enviará. Al utilizar este servicio, acepta ingresar su dirección de correo electrónico real y enviarla únicamente a personas que conozca. Es una violación de la ley en algunas jurisdicciones falsamente identificarse en un correo electrónico. Toda la información que proporcione será utilizada por Fidelity únicamente con el propósito de enviar el correo electrónico en su nombre. La línea de asunto del correo electrónico que envíe será Fidelity: Se ha enviado su correo electrónico. Fondos Mutuos y Inversiones en Fondos Mutuos - Fidelity Investments Al hacer clic en el enlace se abrirá una nueva ventana. Backtesting Backtesting le permite probar estrategias de trading pre-construidas bajo condiciones históricas de mercado para determinar si ciertos escenarios hubieran funcionado bien en el pasado. La idea es que si una estrategia de negociación se hubiera realizado bien anteriormente, puede valer la pena considerar hoy. Información legal importante sobre el correo electrónico que va a enviar. Mediante el uso de este servicio, acepta introducir su dirección de correo electrónico real y enviarla únicamente a las personas que conoce. Es una violación de la ley en algunas jurisdicciones falsamente identificarse en un e-mail. Toda la información que proporcione será utilizada por Fidelity únicamente con el propósito de enviar el correo electrónico en su nombre. La línea de asunto del e-mail que envíe será Fidelity: Su correo electrónico ha sido enviado.