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
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.

Illustreeriv näide · mitte reaalne tulemus
Tehisintellekti agendid arendavad ideed, kirjutavad koodi ja hindavad testitulemusi. Ülevaatuse tulemused võivad saata strateegia uueks iteratsiooniks tagasi.
Illustreeriv omakapitali kõver paljastab teel ette tulevad tagasilöögid. Enne tulemuse tõlgendamist vaata üle languse ulatus ja kauplemiskulud.
Võrdle konto omakapitali suletud tehingute saldoga. Avatud positsioon võib omakapitali muuta enne tehingu sulgemist.
Tagatestid kasutavad ajaloolisi andmeid, seadistatud kauplemiskoha tasusid ja kohaldatavaid täitmiseeldusi. Andmete kaetus, rahastamiskulud, hinnalibisemine ja turumõju võivad tulemust oluliselt muuta.
Lugege omakapitali kõverat, langusperioode, tulususjaotust ja üksikuid tehinguid. Kontrollige perioodi, valimi suurust ja eeldusi koos peamiste näitajatega.
Tundlikkusanalüüs, edasivaatav (walk-forward) optimeerimine ja kontrollvalimi valideerimine uurivad, kuidas tulemused muutuvad väljaspool valitud parameetreid ja treeningperioode.
Veenev graafik on ülevaatuse jaoks vaid lähtepunkt. Võrrelge kauplemiskulusid eeldatava eelisega, uurige valimivälist käitumist ning otsige koondumist väikesele hulgale tehingutele või perioodidele.
Andmeperiood, kauplemiskoht, tasud
Tagatest, edasivaatav optimeerimine, kontrollvalim
Näitajad, tehingud, ülevaatuse märkused
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.
Mida rohkem strateegia kaupleb, seda enam sõltub selle tulemus täitmiseeldustest. Liiguta libisemise regulaatorit, et näha sama brutotulemust erinevate kulude korral.
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.
Ei. Tagatestid on hüpoteetilised ning tundlikud andmete, eelduste ja valiku suhtes. Valideerimine aitab uurida nõrkusi, kuid ei kõrvalda kauplemisriski.
Ei. Need on seadistatud simulatsiooni vaikeväärtused. Teie börsi tasutase ja instrumendireeglid võivad erineda. Enne tulemuse tõlgendamist vaadake eeldused üle.
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.
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.
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.
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.
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.