Modelleer de handelsomstandigheden
Backtests gebruiken historische data, geconfigureerde beurskosten en toepasselijke uitvoeringsaannames. Databeschikbaarheid, financieringskosten, slippage en marktimpact kunnen het resultaat aanzienlijk veranderen.
Backtesting & validatie
Test het idee en bekijk het bewijs.
De fabriek test strategiecode op historische gegevens met geconfigureerde kosten en aannames over de uitvoering. Optimalisatietools onderzoeken de stabiliteit van parameters, terwijl een AI-analist het bewijs beoordeelt en de volgende stap aanbeveelt.
backtest_review.pynet_pnl = gross_pnl - fees
peak = equity.cummax()
drawdown = equity / peak - 1
assert train_end < test_start
Illustratief voorbeeld · geen live resultaat
Bekijk de strategie-fabriek in actie.
Illustratief voorbeeld · geen live resultaat
Bekijk hoe AI-agents een strategie bouwen en beoordelen.
AI-agents ontwikkelen het idee, schrijven code en beoordelen de testresultaten. Bevindingen uit beoordelingen kunnen de strategie terugsturen voor een nieuwe iteratie.
Kijk naar het traject, niet alleen naar het eindpunt.
Een illustratieve equitycurve toont tegenslagen onderweg. Bekijk drawdown en handelskosten voordat u een resultaat interpreteert.
Houd open posities in beeld.
Vergelijk het accountvermogen met het saldo van gesloten trades. Een open positie kan het vermogen wijzigen voordat een trade wordt gesloten.
- Beschrijven
- Bouwen & verifiëren
- Backtesten
- Stresstesten
- Paper trading
VermogenSaldo van afgesloten tradesDrawdown
Nettorendement—
Max. drawdown—
Checkpoint—
Kijk verder dan alleen het rendement
Bekijk de equity curve, drawdowns, rendementsverdeling en individuele trades. Controleer de periode, steekproefomvang en aannames naast de belangrijkste kengetallen.
Toets de robuustheid
Gevoeligheidsanalyse, walk-forward-optimalisatie en holdout-validatie onderzoeken hoe resultaten veranderen buiten de gekozen parameters en trainingsvensters.
Houd de aannames naast het resultaat.
Een aansprekende grafiek is een startpunt voor review. Vergelijk de handelskosten met de verwachte edge, bekijk het gedrag out-of-sample en let op concentratie in een klein aantal trades of periodes.
Invoer
Dataperiode, beurs, kosten
Tests
Backtest, walk-forward, holdout
Bewijs
Kengetallen, trades, reviewnotities
Laat latere data eerdere keuzes uitdagen.
Walk-forward-testen fit op een eerder venster en evalueert op een later venster. De gereserveerde holdout blijft buiten de optimalisatievensters.
Lees de daadwerkelijke splitsingsdata en aantallen trades. Holdoutfeedback herhaaldelijk gebruiken over veel pogingen kan de onafhankelijkheid ervan verzwakken.
FittenValiderenHoldout
Een kleine kostenpost kan een grote edge opslokken.
Hoe meer een strategie handelt, hoe meer het resultaat afhangt van uitvoeringsaannames. Verplaats de slippageregelaar om hetzelfde brutoresultaat onder verschillende kosten te zien.
- Omzetsnelheid
- Totale verhandelde notionele waarde ten opzichte van het startvermogen; elke aan- en verkoop telt mee.
- Kosten & slippage
- Controleer de geconfigureerde venuekosten en prijsaannames in het daadwerkelijke rapport.
- Nettoresultaat
- Vergelijk de resterende edge met drawdowns, steekproefomvang en out-of-sample resultaten.
Zie hoe uitvoeringskosten het resultaat veranderen.
Brutorendement
Gemodelleerde kosten
Netto na deze kosten
Voorbeeldaannames: 12% brutorendement, cumulatieve verhandelde notionele waarde gelijk aan 40 keer het startvermogen, en 2 bps kosten per verhandelde notionele waarde. Kosten = omzetsnelheid × (kosten + slippage); 1 bp = 0,01%. Lineaire illustratie; sluit samengestelde rente, funding en marktimpact uit.
Vragen, beantwoord.
Meer vragen en antwoordenGarandeert een goede backtest toekomstige rendementen?
Nee. Backtests zijn hypothetisch en gevoelig voor data, aannames en selectie. Validatie helpt zwakke punten op te sporen; het elimineert het handelsrisico niet.
Zijn de kosten live tarieven voor mijn account?
Nee. Het zijn geconfigureerde standaardwaarden voor de simulatie. Jouw beurstarief en instrumentregels kunnen afwijken. Bekijk de aannames voordat je het resultaat interpreteert.
Hoe verschillen walk-forward-testen en holdout-validatie?
Walk-forward-testen past herhaaldelijk op eerdere gegevens en evalueert op latere vensters. Holdout-validatie controleert de geselecteerde parameters op een gereserveerde periode buiten die optimalisatievensters. Bekijk de werkelijke data, aantallen transacties en rapporten; het herhaaldelijk gebruiken van holdout-feedback kan de onafhankelijkheid ervan verzwakken.
Welke resultaten moet ik naast het totale rendement lezen?
Bekijk drawdowns, transactiekosten, het aantal en de verdeling van transacties, aanhoudperiodes en out-of-sample-resultaten. Let op afhankelijkheid van een klein aantal transacties of één marktperiode. Een hoog rendement alleen verklaart niet hoe de strategie dat heeft verdiend of de verliezen onderweg.
Waarom nabijgelegen parameters testen in plaats van de beste instelling aan te houden?
Een instelling die uitstekend lijkt terwijl de naburige waarden slecht presteren, kan kwetsbaar zijn. Gevoeligheidsanalyse toont hoe het resultaat verandert rond de gekozen parameters. Gebruik dit samen met walk-forward- en holdout-bewijs bij het beoordelen of het patroon breder is dan één geselecteerd resultaat.
Waarom kunnen twee backtests van een vergelijkbaar idee van elkaar verschillen?
Verschillende instrumenten, dataperiodes, barintervallen, instap- en uitstapregels, kosten of uitvoeringsaannames kunnen de uitkomst veranderen. Vergelijk de configuratie en beschikbare gegevens naast de transactierecords voordat u een verschil interpreteert als een verbetering.
Begrijp wat elk resultaat aantoont
Onderzoek naar de baseline en parameters
Bekijk eerst de baseline over de volledige historie voordat je optimaliseert. De analist gebruikt het bewijs om de parameterzoektocht af te bakenen; trainingsdiagnostiek toont geen prestaties buiten de steekproef aan.
Optimalisatie verkennenEen afzonderlijk experiment
Gebruik het Backtest Lab om een strategie te onderzoeken, zonder dat experiment te beschouwen als een nieuwe goedkeuring voor paper trading of live trading. Bekijk naast het resultaat ook de code, de gegevensperiode en de kosten.
Ontdek het Backtest LabHet bewijs kan onduidelijk blijven
Zelfs een positieve backtest kan te weinig onafhankelijke waarnemingen bevatten. Paper research met een laag betrouwbaarheidsniveau behoudt dat label en geeft nooit automatisch toestemming om met echt geld te handelen.
Lees de validatiegidsBegin met een vraag die het waard is om te testen.
Verken gepubliceerde strategieën of open een werkruimte om met AI-agents je eigen strategieën te bouwen, testen en monitoren.
Stratmill is een AI-platform voor handelsstrategieën, geen financieel advies en geen broker. Backtest- en paperresultaten zijn hypothetisch. Handelen brengt het risico op verlies met zich mee.
Backtestlab
Voer een test uit vanuit je omgeving.
Kies een strategie, pas de parameters aan en bekijk de geschatte kosten in credits voordat je een backtest of optimalisatie start.
Binnen het product
Bekijk een echt onderzoeksdossier.
Deze openbare strategie is na beoordeling afgewezen. Bekijk de hypothese en vastgelegde bevindingen om te zien waarom een positief rendement in de kop niet volstaat.
Openbaar rapport lezen
Weet wat het bewijs je kan vertellen.
Controleer de invoer
De beschikbaarheid van gegevens, instrumenthistorie, kosten en aannames over orderuitvoering verschillen per handelsplatform. Controleer de vastgelegde dekking en aannames voor je run.
Marktgegevens verkennenHoud tests en toekomstgericht bewijs gescheiden
Backtests simuleren het verleden. Paper trading voegt toekomstgerichte waarnemingen toe. Resultaten met weinig vertrouwen zijn niet statistisch bewezen, en vormen evenmin een belofte van rendement.
Paper trading verkennenAutoriseer live trading afzonderlijk
Een omgeving openen, code importeren of een backtest starten geeft geen toestemming voor orders met echt geld. Voor live uitvoering is je goedkeuring vereist, evenals een ondersteunde gekoppelde account.
Live handel verkennen