Modeller handelsbetingelsene
Backtester bruker historiske data, konfigurerte handelsplass-gebyrer og gjeldende forutsetninger for ordreutførelse. Datadekning, finansieringskostnader, slippage og markedspåvirkning kan endre resultatet vesentlig.
Backtesting og validering
Test ideen. Undersøk resultatene.
Fabrikken tester strategikode på historiske data med konfigurerte gebyrer og antakelser om ordreutførelse. Optimaliseringsverktøy undersøker parameterstabilitet, mens en KI-analytiker vurderer dokumentasjonen og anbefaler neste steg.
backtest_review.pynet_pnl = gross_pnl - fees
peak = equity.cummax()
drawdown = equity / peak - 1
assert train_end < test_start
Illustrerende eksempel · ikke et faktisk resultat
Se strategifabrikken i arbeid.
Illustrerende eksempel · ikke et faktisk resultat
Se KI-agenter bygge og gjennomgå en strategi.
KI-agentene utvikler ideen, skriver kode og vurderer testresultatene. Funn fra gjennomgangen kan sende strategien tilbake for en ny iterasjon.
Følg forløpet, ikke bare sluttpunktet.
En illustrerende egenkapitalkurve viser tilbakeslag underveis. Undersøk drawdown og handelskostnader før du tolker et resultat.
Hold åpne posisjoner i bildet.
Sammenlign kontoens egenkapital med saldo for avsluttede handler. En åpen posisjon kan endre egenkapitalen før en handel avsluttes.
- Beskriv
- Bygg og verifiser
- Backtest
- Stresstest
- Papirhandel
EgenkapitalBalanse for lukkede handlerNedgang
Nettoavkastning—
Maksimal nedgang—
Kontrollpunkt—
Se på mer enn avkastningen
Les egenkapitalkurven, nedgangsperiodene, avkastningsfordelingen og enkelttransaksjonene. Sjekk perioden, utvalgsstørrelsen og forutsetningene sammen med hovedtallene.
Undersøk robusthet
Sensitivitetsanalyse, walk-forward-optimalisering og holdout-validering undersøker hvordan resultatene endrer seg utenfor de valgte parameterne og treningsperiodene.
Hold forutsetningene ved siden av resultatet.
En overbevisende graf er et utgangspunkt for gjennomgang. Sammenlign handelskostnader med forventet fortrinn, undersøk atferd utenfor utvalget, og se etter konsentrasjon i et lite antall transaksjoner eller perioder.
Inndata
Dataperiode, handelsplass, gebyrer
Tester
Backtest, walk-forward, holdout
Bevis
Nøkkeltall, transaksjoner, gjennomgangsnotater
La senere data utfordre tidligere valg.
Walk-forward-testing tilpasses på et tidligere tidsvindu og evalueres på et senere. Den forbeholdte holdout-perioden holdes utenfor optimaliseringsvinduene.
Les de faktiske skilledatoene og transaksjonsantallene. Gjentatt bruk av tilbakemelding fra holdout på tvers av mange forsøk kan svekke dens uavhengighet.
TilpasningValideringHoldout
En liten kostnad kan spise opp et stort fortrinn.
Jo mer en strategi handler, desto mer avhenger resultatet av forutsetninger for ordreutførelse. Flytt slippage-kontrollen for å se samme bruttoresultat under ulike kostnader.
- Omsetning
- Total omsatt nominell verdi i forhold til startkapitalen; hvert kjøp og salg telles.
- Gebyrer og slippage
- Sjekk de konfigurerte handelsplass-gebyrene og prisforutsetningene i den faktiske rapporten.
- Nettoresultat
- Sammenlign det gjenværende fortrinnet med nedgangsperioder, utvalgsstørrelse og resultater utenfor utvalget.
Se hvordan utførelseskostnader endrer resultatet.
Bruttoavkastning
Modellerte kostnader
Netto etter disse kostnadene
Eksempel på forutsetninger: 12 % bruttoavkastning, kumulativ omsatt nominell verdi lik 40 ganger startkapitalen, og 2 bps gebyr per omsatt nominell verdi. Kostnader = omsetning × (gebyr + slippage); 1 bp = 0,01 %. Lineær illustrasjon; ekskluderer renters rente, finansieringskostnader og markedspåvirkning.
Spørsmål, besvart.
Flere spørsmål og svarGaranterer en god backtest fremtidig avkastning?
Nei. Backtester er hypotetiske og følsomme for data, forutsetninger og utvalg. Validering bidrar til å undersøke svakheter; den eliminerer ikke handelsrisiko.
Er gebyrene direkte kurser for min konto?
Nei. De er konfigurerte standardverdier for simulering. Ditt børsnivå og instrumentregler kan avvike. Gjennomgå forutsetningene før du tolker resultatet.
Hva er forskjellen på walk-forward-testing og holdout-validering?
Walk-forward-testing tilpasses gjentatte ganger på tidligere data og evalueres på senere vinduer. Holdout-validering sjekker de valgte parameterne på en forbeholdt periode utenfor disse optimaliseringsvinduene. Undersøk de faktiske datoene, transaksjonsantallene og rapportene; gjentatt bruk av tilbakemelding fra holdout kan svekke dens uavhengighet.
Hvilke resultater bør jeg lese i tillegg til totalavkastning?
Gjennomgå nedgangsperioder, handelskostnader, antall og fordeling av transaksjoner, eierperioder og resultater utenfor utvalget. Se etter avhengighet av et lite antall transaksjoner eller én markedsperiode. Høy avkastning alene forklarer verken hvordan strategien oppnådde den eller tapene underveis.
Hvorfor teste tilgrensende parametere i stedet for å beholde den beste innstillingen?
En innstilling som ser utmerket ut mens naboverdiene presterer dårlig, kan være skjør. Sensitivitetsanalyse viser hvordan resultatet endrer seg rundt de valgte parameterne. Bruk den sammen med walk-forward- og holdout-bevis når du vurderer om mønsteret er bredere enn ett utvalgt resultat.
Hvorfor kan to backtester av en lignende idé være uenige?
Ulike instrumenter, dataperioder, tidsintervaller, inngangs- og utgangsregler, gebyrer eller forutsetninger for ordreutførelse kan endre utfallet. Sammenlign konfigurasjonen og tilgjengelige data sammen med transaksjonsregisteret før du tolker en forskjell som en forbedring.
Forstå hva hvert resultat viser
Grunnlinje- og parameterundersøkelser
Undersøk referansegrunnlaget for hele historikken før optimalisering. Analytikeren bruker grunnlaget til å fastsette parametersøket; treningsdiagnostikk fastslår ikke ytelse utenfor utvalget.
Utforsk optimaliseringEt separat eksperiment
Bruk Backtest Lab til å undersøke en strategi uten å behandle eksperimentet som en ny godkjenning for papirhandel eller livehandel. Gå gjennom koden, dataperioden og kostnadene sammen med resultatet.
Utforsk Backtest LabDokumentasjonen kan fortsatt være uavklart
En positiv backtest kan fortsatt bygge på for få uavhengige observasjoner. Papirhandel med lav konfidens beholder merkingen sin og gir aldri automatisk tillatelse til handel med ekte penger.
Les valideringsveiledningenStart med et spørsmål verdt å teste.
Utforsk publiserte strategier, eller åpne et arbeidsområde for å bygge, teste og overvåke din egen med KI-agenter.
Stratmill er en KI-plattform for handelsstrategier, ikke finansiell rådgivning eller en megler. Resultater fra tilbaketesting og papirhandel er hypotetiske. Handel innebærer risiko for tap.
Backtestlaboratorium
Kjør en test fra arbeidsområdet ditt.
Velg en strategi, juster parameterne og se den anslåtte kostnaden i bruksenheter før du starter en backtest eller optimalisering.
Inne i produktet
Åpne en faktisk forskningsregistrering.
Denne offentlige strategien ble avvist etter vurdering. Undersøk hypotesen og de registrerte funnene for å se hvorfor positiv avkastning på overskriftsnivå ikke er nok.
Les den offentlige rapporten
Vit hva dokumentasjonen kan fortelle deg.
Kontroller inndataene
Datatilgjengelighet, instrumenthistorikk, gebyrer og antakelser om ordreutførelse varierer mellom handelsplasser. Gå gjennom dekningen og antakelsene som er registrert for kjøringen din.
Utforsk markedsdataSkill tester fra fremoverskuende dokumentasjon
Backtester simulerer fortiden. Papirhandel gir fremoverskuende observasjoner. Resultater med lav konfidens er ikke statistisk bevist, og ingen av delene er et løfte om avkastning.
Utforsk papirhandelGodkjenn livehandel separat
Åpning av et arbeidsområde, import av kode eller start av en backtest gir ikke tillatelse til å legge inn ordre med ekte penger. Livehandel krever din godkjenning og en støttet, tilkoblet konto.
Utforsk livehandel