Modelleerige kauplemistingimusi
Tagatestid kasutavad ajaloolisi andmeid, seadistatud kauplemiskoha tasusid ja kohaldatavaid täitmiseeldusi. Andmete kaetus, rahastamiskulud, hinnalibisemine ja turumõju võivad tulemust oluliselt muuta.
Tagatestimine ja valideerimine
Testi ideed ja uuri tõendeid.
Tehas testib strateegiakoodi ajaloolistel andmetel, kasutades konfigureeritud tasusid ja täitmise eeldusi. Optimeerimistööriistad uurivad parameetrite stabiilsust, samal ajal kui tehisintellekti analüütik hindab tõendeid ja soovitab järgmist sammu.
backtest_review.pynet_pnl = gross_pnl - fees
peak = equity.cummax()
drawdown = equity / peak - 1
assert train_end < test_start
Illustreeriv näide · mitte reaalne tulemus
Vaadake, kuidas strateegiatehas töötab.
Illustreeriv näide · mitte reaalne tulemus
Vaadake, kuidas tehisintellekti agendid strateegiat loovad ja üle vaatavad.
Tehisintellekti agendid arendavad ideed, kirjutavad koodi ja hindavad testitulemusi. Ülevaatuse tulemused võivad saata strateegia uueks iteratsiooniks tagasi.
Jälgi teekonda, mitte ainult lõpp-punkti.
Illustreeriv omakapitali kõver paljastab teel ette tulevad tagasilöögid. Enne tulemuse tõlgendamist vaata üle languse ulatus ja kauplemiskulud.
Hoia avatud positsioonid pildil.
Võrdle konto omakapitali suletud tehingute saldoga. Avatud positsioon võib omakapitali muuta enne tehingu sulgemist.
- Kirjelda
- Ehita ja verifitseeri
- Tagasitesti
- Stressitesti
- Kauple paberil
OmakapitalSuletud tehingute saldoLangus
Netotootlus—
Maksimaalne langus—
Kontrollpunkt—
Uurige rohkem kui tootlust
Lugege omakapitali kõverat, langusperioode, tulususjaotust ja üksikuid tehinguid. Kontrollige perioodi, valimi suurust ja eeldusi koos peamiste näitajatega.
Kontrollige vastupidavust
Tundlikkusanalüüs, edasivaatav (walk-forward) optimeerimine ja kontrollvalimi valideerimine uurivad, kuidas tulemused muutuvad väljaspool valitud parameetreid ja treeningperioode.
Hoidke eeldused tulemuse kõrval.
Veenev graafik on ülevaatuse jaoks vaid lähtepunkt. Võrrelge kauplemiskulusid eeldatava eelisega, uurige valimivälist käitumist ning otsige koondumist väikesele hulgale tehingutele või perioodidele.
Sisendid
Andmeperiood, kauplemiskoht, tasud
Testid
Tagatest, edasivaatav optimeerimine, kontrollvalim
Tõendid
Näitajad, tehingud, ülevaatuse märkused
Lase hilisematel andmetel varasemaid valikuid proovile panna.
Edasiliikuv (walk-forward) testimine sobitab mudeli varasemale ajaaknale ja hindab seda hilisemal. Reserveeritud osa hoitakse väljaspool optimeerimisaknaid.
Loe tegelikke jaotuskuupäevi ja tehingute arvu. Reserveeritud osa tagasiside korduv kasutamine paljude katsete vältel võib nõrgendada selle sõltumatust.
SobitamineValideerimineReserveeritud osa
Väike kulu võib suure eelise ära süüa.
Mida rohkem strateegia kaupleb, seda enam sõltub selle tulemus täitmiseeldustest. Liiguta libisemise regulaatorit, et näha sama brutotulemust erinevate kulude korral.
- Käive
- Kogu kaubeldud nominaalväärtus võrreldes alguskapitaliga; iga ost ja müük loetakse.
- Tasud ja libisemine
- Kontrolli tegelikus aruandes seadistatud kauplemiskoha tasusid ja hinnaeeldusi.
- Neto tulemus
- Võrdle allesjäänud eelist tagasilangustega, valimi suurusega ja valimivälise perioodi tulemustega.
Vaata, kuidas täitmiskulud tulemust muudavad.
Brutotootlus
Modelleeritud kulud
Neto pärast neid kulusid
Näidiseeldused: 12% brutotootlus, kumulatiivne kaubeldud nominaalväärtus võrdne 40-kordse alguskapitaliga ning 2 baaspunkti tasu kaubeldud nominaalväärtuselt. Kulud = käive × (tasu + libisemine); 1 baaspunkt = 0,01%. Lineaarne illustratsioon; ei arvesta liitintressi, rahastamiskulusid ega turumõju.
Küsimused, vastatud.
Rohkem küsimusi ja vastuseidKas hea tagatest garanteerib tulevast tootlust?
Ei. Tagatestid on hüpoteetilised ning tundlikud andmete, eelduste ja valiku suhtes. Valideerimine aitab uurida nõrkusi, kuid ei kõrvalda kauplemisriski.
Kas tasud on minu konto reaalajas hinnad?
Ei. Need on seadistatud simulatsiooni vaikeväärtused. Teie börsi tasutase ja instrumendireeglid võivad erineda. Enne tulemuse tõlgendamist vaadake eeldused üle.
Kuidas erinevad edasiliikuv (walk-forward) testimine ja tagasihoiu (holdout) valideerimine?
Edasiliikuv testimine kohandub korduvalt varasematele andmetele ja hindab tulemust hilisematel perioodidel. Tagasihoiu valideerimine kontrollib valitud parameetreid nendest optimeerimisperioodidest väljaspool jäetud perioodil. Vaata üle tegelikud kuupäevad, tehingute arvud ja aruanded; tagasihoiu tagasiside korduv kasutamine võib nõrgendada selle sõltumatust.
Mida peale kogutootluse veel vaadata?
Vaata üle allalöögid, kauplemiskulud, tehingute arv ja jaotus, hoidmisperioodid ning valimivälised (out-of-sample) tulemused. Otsi sõltuvust väikesest arvust tehingutest või ühest turuperioodist. Kõrge tootlus üksi ei selgita, kuidas strateegia selle teenis ega vahepealseid kahjumeid.
Miks testida naaberparameetreid, mitte hoida parimat seadistust?
Seadistus, mis näeb suurepärane välja, samas kui selle naaberväärtused toimivad kehvasti, võib olla ebastabiilne. Tundlikkuse analüüs näitab, kuidas tulemus valitud parameetrite ümbruses muutub. Kasuta seda koos edasiliikuva testimise ja tagasihoiu tõenditega, et hinnata, kas muster on laiem kui üks valitud tulemus.
Miks võivad kaks sarnase idee tagasitestimist erineda?
Tulemust võivad muuta erinevad instrumendid, andmeperioodid, baarintervallid, sisenemis- ja väljumisreeglid, tasud või täitmise eeldused. Enne erinevuse tõlgendamist paranemisena võrdle konfiguratsiooni ja saadaolevaid andmeid koos tehinguandmetega.
Mõista, mida iga tulemus tõendab
Baasstsenaarium ja parameetrite uurimine
Enne optimeerimist vaata üle kogu ajaloo baasstsenaarium. Analüütik määratleb tõendite põhjal parameetrite otsingu; treeningdiagnostika ei tõenda valimivälist tootlust.
Tutvu optimeerimisegaEraldi katse
Kasuta Backtest Labi strateegia uurimiseks, käsitlemata seda katset uue demokauplemise või reaalkauplemise heakskiiduna. Vaata tulemuse kõrval üle kood, andmevahemik ja kulud.
Tutvu Backtest LabigaTõendid võivad jääda ebaselgeks
Positiivne tagasitest võib siiski põhineda liiga vähestel sõltumatutel vaatlustel. Madala usaldusastmega demokauplemise uuring säilitab oma märgistuse ega anna kunagi automaatselt luba pärisrahaga kauplemiseks.
Loe valideerimisjuhenditAlustage testimist väärt küsimusest.
Tutvuge avaldatud strateegiatega või avage tööruum, et tehisintellekti agentide abil enda strateegiaid luua, testida ja jälgida.
Stratmill on tehisintellektil põhinev kauplemisstrateegiate platvorm, mitte finantsnõustaja ega maakler. Tagasitestimise ja paberkauplemise tulemused on hüpoteetilised. Kauplemisega kaasneb kahjumi risk.
Ajalooliste andmete põhjal testimise labor
Käivita test oma tööruumist.
Vali strateegia, muuda selle parameetreid ning vaata enne tagantjärele testi või optimeerimise alustamist üle eeldatav krediidikulu.
Toote seest
Ava tegelik uurimiskirje.
See avalik strateegia lükati pärast ülevaatust tagasi. Uuri selle hüpoteesi ja talletatud tähelepanekuid, et näha, miks positiivne tootlusnäit üksi ei ole piisav.
Loe avalikku raportit
Mõista, mida tõendid näitavad.
Kontrolli sisendeid
Andmete kättesaadavus, instrumendi ajalugu, tasud ja tehingute täitmise eeldused erinevad kauplemiskohtade lõikes. Vaata üle oma käivituse jaoks talletatud andmekate ja eeldused.
Tutvuge turuandmetegaEraldi testid ja tulevikus saadud tõendid
Tagantjärele testid simuleerivad minevikku. Simuleeritud kauplemine lisab tulevikus kogutud vaatlusi. Madala kindlusega tulemused ei ole statistiliselt tõestatud ning ei tagantjärele testid ega simuleeritud kauplemine ole tootluse lubadus.
Tutvu simuleeritud kauplemisegaAnna reaalajas kauplemiseks eraldi luba
Tööruumi avamine, koodi importimine või tagantjärele testi alustamine ei anna luba pärisrahaga korralduste esitamiseks. Reaalajas täitmiseks on vaja sinu heakskiitu ja toetatud ühendatud kontot.
Tutvuge reaalajas kauplemisega