Trading Strategie Backtesting Maßnahme

Überblick: Diese kostenlose Bildungs-Website soll Ihnen erlauben, populäre technische Handelsstrategien so wissenschaftlich wie möglich durch Backtesting zu vergleichen. Im Allgemeinen ist es ziemlich schwer, den Markt konsequent zu schlagen, und du solltest skeptisch sein von allem, was dir sonst sagt. Diese Seite ermöglicht es Ihnen, einige gemeinsame technische Strategien zu überprüfen, um zu sehen, wie sie gegen den Markt durchgeführt haben und können Sie Bildschirm für die Aktien, die Ihre Trading-Kriterien erfüllen. Strategien, die sich gut versorgen, natürlich nicht garantieren, dass der Erfolg vorwärts geht, sondern eine höhere Wahrscheinlichkeit haben könnte, gut durchzuführen. Backtesting ermöglicht es Ihnen auch, die Marktbedingungen zu sehen, in denen eine bestimmte Strategie gut funktioniert. Zum Beispiel, wenn Sie zuversichtlich, der Markt wird Reichweite gebunden vorwärts gehen, können Sie herausfinden, welche Strategien am besten in dieser Art von Markt. Dies geschieht durch Backtesting über historische Zeitrahmen, die Reichweite gebunden und sehen, welche Strategien am besten sind. Backtesting hilft Ihnen auch, welche Strategieparameter über verschiedene Zeiträume am robustesten sind. Zum Beispiel, ein 10 Stop-Verlust übertreffen eine 5 Stop-Verlust 9 historischen Zeiträume von 10 So kann Backtesting wertvolle Trading-Einsichten liefern, obwohl es nicht garantieren kann die Zukunft. Einige interessante Dinge, die Sie vielleicht entdecken: Die Kombination aus aktivem Handel und Provisionen kann Sie auslöschen, auch wenn Sie einen guten Prozentsatz der Sieger-Trades haben. Wirklich enge Nachlaufstopps können Ihre langfristige Profitabilität ernsthaft verletzen und den Drawdown nicht so stark reduzieren, wie Sie es erwarten könnten Strategien, die Sie dachten, wäre gut, dass konsequent unterdurchschnittlich der Markt Richtungen (Single Stock Backtesting): Wählen Sie die Aktie, die Sie Ihre technische Strategie umtippen möchten. Starting Capital: Geldbetrag, den du mit Stoploss anfängst: Punkt, an dem du aus einer Position herauskommst, die dich gegen dich bewegt. Ein regelmäßiger Stopp bedeutet, dass du aus deiner Position herauskommst, wenn der Vorrat einen festgelegten Prozentsatz unterhalb liegt, wo du ihn gekauft hast. Trailing stop: Lets sagen, Sie kaufen eine Aktie bei 10 und setzen Sie in einem 10 Nachlauf Stop. Wenn die Aktie 10 fällt, ohne jemals höher zu gehen, werden Sie bei 9 verkauft. Wenn aber die Aktie bis zu 15 geht, dann 10 bis 13,5, werden Sie bei 13,5 verkaufen und in einigen der Verstärkung verriegeln. Ziel: Verkaufen, wenn Ihr Bestand einen gewissen prozentualen Gewinn erreicht hat (kann ausschalten, indem du Dont Use Target auswählst) Start DateEnd Date: Wählen Sie die historischen Daten aus, zwischen denen Sie die Strategie testen möchten. Signale: Signale beinhalten die Kreuzungen oder die Beziehungen zwischen Preis und technischen Indikatoren. Zum Beispiel, das goldene Kreuz, kaufen, wenn die 50 Tage einfache gleitende Durchschnitt (sma) über die 200 Tage sma und verkaufen, wenn die 50 Tage kreuzt unter dem 200 Tag (Todeskreuz). Die folgenden Links erklären einige populäre technische Indikatoren: Holen Sie sich TradesGraph: Get Trades wird buchstäblich zeigen Ihnen die Trades, die Sie gemacht hätten, wenn Sie ging zurück in der Zeit mit einer Zusammenfassung der Leistung enthalten. Die statistischen Tests: Testen Sie, ob die durchschnittliche tägliche Rendite der Strategie die gleiche ist wie die durchschnittliche tägliche Rendite des SampP 500 oder die gleiche wie die durchschnittliche tägliche Rückgabe des Kaufs und halten Sie den Zeitraum. Wir wollen wissen, wie zuversichtlich wir sein können, dass die beiden Renditen gleich sind. Je höher das Vertrauen, desto sicherer können Sie sein, dass Ihre Strategie eigentlich besser ist als die SampP 500 oder kaufen und halten. Der Graph zeigt den Wert des Portfolios über die Zeit mit einer enthaltenen Zusammenfassung der Performance. Anleitung (PortTester Beta): Dies ist für das Backtesting einer Strategie, die Sie auf Ihr Portfolio anwenden würden, da Aktien Ihren technischen Kauf erreichen und Signale verkaufen. In der ersten Textbox geben Sie die Tickers für den Korb der Bestände ein, die Sie Ihre technische Strategie umtippen möchten. Geben Sie jeden Ticker ein, der durch ein Leerzeichen getrennt ist. Zur Zeit verfügbar sind die 30 Dow-Bestände, AA AXP BA BAC CAT CSCO CVX DD DIS GE HD HPQ IBM INTC JNJ JPM KFT KO MCD MMM MRK MSFT PFE PG T TRV UTX VZ WMT XOM. Um alle 30 in den Backtest einzuschließen, geben Sie einfach DJIA ein, der die Voreinstellung ist. Ziel Nummer der offenen Positionen: Dies ist die Anzahl der Aktien, die Sie haben wollen eine Position in und nicht mehr. Zum Beispiel können wir sagen, dass du 2 offene Positionen ausrichten willst. Wenn der Backtester ein Kaufsignal in einer der Bestände findet, die Sie in den Korb legen, sagen GE, wird es davon ausgehen, dass GE gekauft wurde. Es wird nun für 1 mehr Lager zu kaufen, wenn es ein Kaufsignal gibt, sagen BAC. Sie haben jetzt ein Portfolio von 2 offenen Positionen (GE und BAC) und der Backtester wird nicht mehr kaufen, bis ein Verkaufssignal einen der Aktien verkauft. Ein diversifiziertes Portfolio sollte vermutlich 10 oder mehr Aktien haben, aber das braucht viel Rechenleistung zum Backtest. So wird ein kleines Portfolio wie der Ausfall von 5 offenen Positionen genügen, um ein Gefühl für eine strategische Leistung zu bekommen. Für Anleger mit einer geringen Menge an Kapital sagen 10.000, ist es teuer, eine große Anzahl von Positionen mit 20 Provisionen für Rundreise-Trades zu handeln. ETFs sind ein günstiger Weg, um diversifiziert zu werden. Startkapital: Geldbetrag mit Trading Commission: Betrag, den Sie zahlen TDAmeritrade, SOGO, ScottTrade, etc., um eine Aktie zu handeln Position Sizing: Dies ist, wie Sie sich entscheiden, eine bestimmte Menge an Geld für jeden Bestand in Ihrem Portfolio zu begehen. Derzeit ist nur eine Option (Equal Cash Allocation) verfügbar. Dies bedeutet, wenn ich 10.000 habe und ich möchte 2 Positionen eintragen, werde ich 5000 in jedem weniger Provisionen setzen. Mit anderen Worten, das Bargeld wird gleichmäßig auf neue Positionen geteilt, bis ich mein Ziel n Anzahl offener Positionen erreichte. Andere Optionen zu kommen, wird die gleiche Anzahl von Aktien und Volatilität basierte Position Dimensionierung Regeln. Stoploss: Punkt, an dem du dich aus einer Position herausziehen willst. Lass uns sagen, dass du eine Aktie bei 10 kaufst und einen 10 nachlaufenden Stop einsetzst. Wenn die Aktie 10 fällt, ohne jemals höher zu gehen, werden Sie bei 9 verkauft. Wenn aber die Aktie bis zu 15 geht, dann 10 bis 13,5, werden Sie bei 13,5 verkaufen und in einigen der Verstärkung verriegeln. Start DateEnd Datum: Wählen Sie die historischen Daten aus, zwischen denen Sie die Strategie testen möchten. Der Backtester startet am Startdatum in historischen Daten und durchsucht die Bestände, die du ausgewählt hast, bis er ein Kaufsignal bestraft. Wenn am ersten Tag keine Kaufsignale gefunden werden, bewegt sich der Backtester bis zum nächsten Tag und durchsucht alle Lagerbestände im Korb, bis ein Kaufsignal gefunden wird, in dem die Aktie zu dem nahe gezahlten Preis für Splits angenommen wird Dividenden Sobald eine Aktie gekauft wird, wird der Backtester schauen, um diesen Bestand zu verkaufen, wenn ein Verkaufssignal kommt. Es sieht auch weiterhin, Aktien zu kaufen, bis die Zielanzahl offener Positionen erreicht ist. Gleichzeitig wird es bestehende Positionen verkaufen, wenn ein Verkaufssignal auftritt. Der Wert des Portfolios wird täglich bis zum Enddatum berechnet. Signale: Signale beinhalten die Kreuzungen oder die Beziehungen zwischen Preis und technischen Indikatoren. Zum Beispiel, das goldene Kreuz, kaufen, wenn die 50 Tage einfache gleitende Durchschnitt (sma) über die 200 Tage sma und verkaufen, wenn die 50 Tage kreuzt unter dem 200 Tag (Todeskreuz). Holen Sie sich TradesGraph: Holen Sie sich Trades wird buchstäblich zeigen Ihnen die Trades Sie hätten gemacht, wenn Sie ging zurück in der Zeit mit einer Zusammenfassung der Leistung enthalten. Der Graph zeigt den Wert des Portfolios über die Zeit mit einer enthaltenen Zusammenfassung der Performance. Haftungsausschluss: stockbacktest unterstützt keine der Strategien oder Wertpapiere auf dieser Website. Der Inhalt dieser Website dient zu Informationszwecken und ist nicht als Anlageberatung zu betrachten. Stockbacktest haftet nicht für irgendwelche Fehler auf dieser Website oder Maßnahmen, die auf der Grundlage dieser Seiten Inhalt. Backtesting: Interpretation The Past Backtesting ist ein wichtiger Bestandteil der effektiven Handelssystem Entwicklung. Es wird erreicht durch Rekonstruktion, mit historischen Daten, Trades, die in der Vergangenheit mit Regeln durch eine gegebene Strategie definiert aufgetreten wäre. Das Ergebnis bietet Statistiken, die verwendet werden können, um die Wirksamkeit der Strategie zu messen. Mit diesen Daten können Händler ihre Strategien optimieren und verbessern, technische oder theoretische Mängel finden und Vertrauen in ihre Strategie gewinnen, bevor sie sie auf die realen Märkte anwenden. Die zugrundeliegende Theorie ist, dass jede Strategie, die in der Vergangenheit gut funktionierte, in der Zukunft gut funktionieren wird, und umgekehrt wird jede Strategie, die in der Vergangenheit schlecht geführt hat, wahrscheinlich in der Zukunft schlecht sein. Dieser Artikel nimmt einen Blick auf, welche Anwendungen verwendet werden, um Backtest, welche Art von Daten erhalten wird, und wie man es verwenden Die Daten und die Tools Backtesting kann viel wertvolle statistische Rückmeldung über ein bestimmtes System. Einige universelle Backtesting-Statistiken beinhalten: Nettogewinn oder Verlust - Netto-Prozentsatz Gewinn oder Verlust. Zeitrahmen - Vergangene Termine, in denen ein Test durchgeführt wurde. Universum - Aktien, die in den Backtest aufgenommen wurden. Volatilitätsmaßnahmen - Maximaler Prozentsatz nach oben und nach unten. Mittelwerte - Prozentualer durchschnittlicher Gewinn und durchschnittlicher Verlust, durchschnittliche Stäbe gehalten. Exposure - Prozentsatz des investierten Kapitals (oder dem Markt ausgesetzt). Verhältnisse - Gewinne-Verluste-Verhältnis. Annualisierte Rendite - Prozentuale Rendite über ein Jahr. Risikoadjustierte Rendite - Prozentuale Rendite als Funktion des Risikos In der Regel wird Backtesting-Software haben zwei Bildschirme, die wichtig sind. Der erste erlaubt dem Händler, die Einstellungen für das Backtesting anzupassen. Diese Anpassungen beinhalten alles von der Zeit bis zur Provisionskosten. Hier ist ein Beispiel für einen solchen Bildschirm in AmiBroker: Der zweite Bildschirm ist der eigentliche Backtesting Ergebnis Bericht. Hier finden Sie alle oben genannten Statistiken. Auch hier ist ein Beispiel für diesen Bildschirm in AmiBroker: Im Allgemeinen enthält die meisten Trading-Software ähnliche Elemente. Einige High-End-Software-Programme enthalten auch zusätzliche Funktionalität, um automatische Positionsabmessung, Optimierung und andere erweiterte Funktionen durchzuführen. Die 10 Gebote Es gibt viele Faktoren, die Händler darauf achten, wenn sie Backtesting Handelsstrategien sind. Hier ist eine Liste der 10 wichtigsten Dinge zu erinnern, während Backtesting: Berücksichtigen Sie die breite Markttrends in der Zeitrahmen, in dem eine gegebene Strategie getestet wurde. Zum Beispiel, wenn eine Strategie wurde nur von 1999-2000 zurückgestellt, kann es nicht gut in einem Bärenmarkt. Es ist oft eine gute Idee, über einen langen Zeitrahmen zu backtest, der verschiedene Arten von Marktbedingungen umfasst. Berücksichtigen Sie das Universum, in dem das Backtesting aufgetreten ist. Zum Beispiel, wenn ein breites Marktsystem mit einem Universum aus Tech-Aktien getestet wird, kann es nicht gut in verschiedenen Sektoren zu tun. Grundsätzlich, wenn eine Strategie auf ein bestimmtes Genre der Bestände ausgerichtet ist, beschränken Sie das Universum auf dieses Genre, aber in allen anderen Fällen ein großes Universum für Testzwecke aufrecht zu erhalten. Volatilitätsmaßnahmen sind bei der Entwicklung eines Handelssystems äußerst wichtig. Dies gilt insbesondere für Leveraged-Konten, die Margin-Anrufe unterworfen werden, wenn ihr Eigenkapital unter einen bestimmten Punkt fällt. Händler sollten versuchen, die Volatilität niedrig zu halten, um das Risiko zu reduzieren und einen leichteren Übergang in und aus einer bestimmten Aktie zu ermöglichen. Die durchschnittliche Anzahl der gehaltenen Stäbe ist auch sehr wichtig, um bei der Entwicklung eines Handelssystems zu sehen. Obwohl die meisten Backtesting-Software Provisionskosten in den endgültigen Berechnungen enthält, bedeutet das nicht, dass Sie diese Statistik ignorieren sollten. Wenn möglich, kann die Erhöhung der durchschnittlichen Anzahl der gehaltenen Bars die Provisionskosten senken und die Gesamtrendite verbessern. Belichtung ist ein zweischneidiges Schwert. Eine erhöhte Exposition kann zu höheren Gewinnen oder höheren Verlusten führen, während eine verminderte Exposition niedrigere Gewinne oder geringere Verluste aufweist. Allerdings ist es im Allgemeinen eine gute Idee, die Exposition unter 70 zu halten, um das Risiko zu reduzieren und einen leichteren Übergang in und aus einer bestimmten Aktie zu ermöglichen. Die durchschnittliche Ertragsstatistik, kombiniert mit dem Gewinn-Verlust-Verhältnis, kann für die Bestimmung der optimalen Positionsbestimmung und des Geldmanagements mit Techniken wie dem Kelly Criterion nützlich sein. (Siehe Geldmanagement mit dem Kelly Criterion.) Händler können größere Positionen einnehmen und die Provisionskosten senken, indem sie ihre durchschnittlichen Gewinne erhöhen und ihr Gewinn-Verlust-Verhältnis erhöhen. Die annualisierte Rendite ist wichtig, weil sie als Instrument zur Benchmark eines Systemrenditen gegen andere Anlageorte verwendet wird. Es ist wichtig, nicht nur die Gesamtrendite zu betrachten, sondern auch das erhöhte oder verminderte Risiko zu berücksichtigen. Dies geschieht durch die risikoadjustierte Rendite, die für verschiedene Risikofaktoren verantwortlich ist. Bevor ein Handelssystem verabschiedet wird, muss es alle anderen Anlagegeschäfte gleich oder weniger gefährden. Backtesting Anpassung ist extrem wichtig. Viele Backtesting-Anwendungen haben Input für Provisionsbeträge, runde (oder gebrochene) Losgrößen, Tickgrößen, Margin-Anforderungen, Zinssätze, Schlupfannahmen, Positionsgrößenregeln, Gleichbezugsregelungen, (nachlaufende) Stopp-Einstellungen und vieles mehr. Sie erhalten die genauesten Backtesting-Ergebnisse, ich bin wichtig, um diese Einstellungen zu stimmen, um den Makler nachzuahmen, der verwendet wird, wenn das System in Betrieb geht. Backtesting kann manchmal zu etwas bekannt als Überoptimierung führen. Dies ist ein Zustand, in dem die Leistungsergebnisse so weit in die Vergangenheit abgestimmt sind, dass sie in der Zukunft nicht mehr so ​​genau sind. Es ist in der Regel eine gute Idee, Regeln zu implementieren, die für alle Aktien oder einen ausgewählten Satz von zielgerichteten Aktien gelten und nicht so weit optimiert sind, dass die Regeln vom Schöpfer nicht mehr verständlich sind. Backtesting ist nicht immer der genaueste Weg, um die Effektivität eines bestimmten Handelssystems abzuschätzen. Manchmal laufen Strategien, die in der Vergangenheit gut verstanden haben, in der Gegenwart nicht gut. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Achten Sie darauf, Papierhandel ein System, das erfolgreich zurückgezählt wurde, bevor Sie live gehen, um sicherzustellen, dass die Strategie noch in der Praxis gilt. Schlussfolgerung Backtesting ist einer der wichtigsten Aspekte der Entwicklung eines Handelssystems. Wenn es richtig erstellt und interpretiert wird, kann es den Händlern helfen, ihre Strategien zu optimieren und zu verbessern, technische oder theoretische Fehler zu finden sowie Vertrauen in ihre Strategie zu gewinnen, bevor sie sie auf die realen Weltmärkte anwenden. Resources Tradecision (Tradecision) - High-End Trading System Entwicklung AmiBroker (Amibroker) - Budget Trading System Entwicklung. Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Eine Portfolioinvestition erfolgt mit der Erwartung, eine Rendite zu erzielen. Dies. Ein von Jack Treynor entwickeltes Verhältnis, das die Erträge übertrifft, die über das hinausgekommen sind, was im risikolosen verdient werden könnte. Der Rückkauf ausstehender Aktien (Rückkauf) durch eine Gesellschaft, um die Anzahl der Aktien auf dem Markt zu reduzieren. Firmen. Eine Steuererstattung ist eine Erstattung für Steuern, die an eine Einzelperson oder einen Haushalt gezahlt werden, wenn die tatsächliche Steuerpflicht weniger als der Betrag ist. Der monetäre Wert aller fertigen Güter und Dienstleistungen, die innerhalb eines Landes erstellt wurden, grenzt in einem bestimmten Zeitraum. Erfolgreiches Backtesting von algorithmischen Handelsstrategien - Teil I Dieser Artikel setzt die Serie des quantitativen Handels fort, die mit dem Anfängerleitfaden und der Strategieidentifikation begann. Beide sind länger, mehr involvierte Artikel sind sehr populär gewesen, so dass Ill in dieser Vene fortfahren und Details zum Thema Strategisches Backtesting geben. Algorithmische Backtesting erfordert Wissen über viele Bereiche, einschließlich Psychologie, Mathematik, Statistik, Software-Entwicklung und Marketexchange Mikrostruktur. Ich kann nicht hoffen, all diese Themen in einem Artikel zu decken, also werde ich sie in zwei oder drei kleinere Stücke aufteilen. Was werden wir in diesem Abschnitt diskutieren Ill beginnen mit der Definition Backtesting und dann werde ich beschreiben die Grundlagen, wie es durchgeführt wird. Dann werde ich auf die Vorurteile aufmerksam machen, die wir im Anfängerleitfaden zum quantitativen Handel berührt haben. Als nächstes werde ich einen Vergleich der verschiedenen verfügbaren Backtesting-Software-Optionen vorstellen. In nachfolgenden Artikeln werden wir uns die Details der Strategieimplementierungen anschauen, die oft kaum erwähnt oder ignoriert werden. Wir werden auch darüber nachdenken, wie man den Backtesting-Prozess realistischer macht, indem er die Eigenheiten eines Handelsaustausches einbezieht. Dann werden wir die Transaktionskosten besprechen und wie man sie korrekt in einer Backtest-Einstellung modellieren kann. Wir werden mit einer Diskussion über die Leistung unserer Backtests enden und schließlich ein Beispiel für eine gemeinsame Quant-Strategie, bekannt als ein Mittel-revertierenden Paar Handel. Lasst uns anfangen, zu diskutieren, was Backtesting ist und warum wir es in unserem algorithmischen Handel durchführen sollten. Was ist Backtesting Algorithmic Trading steht abgesehen von anderen Arten von Investment Klassen, weil wir zuverlässiger liefern können Erwartungen über die zukünftige Leistung aus der Vergangenheit Leistung, als Folge der reichlich Datenverfügbarkeit. Der Prozess, durch den dies durchgeführt wird, wird als Backtesting bezeichnet. In einfachen Worten wird das Backtesting durchgeführt, indem Sie Ihren speziellen Strategiealgorithmus einem Strom von historischen Finanzdaten aussetzen, der zu einem Satz von Handelssignalen führt. Jeder Handel (was wir hier als Rundreise von zwei Signalen bedeuten werden) wird einen Gewinn oder Verlust haben. Die Anhäufung dieses Ergebnisses über die Dauer Ihres Strategie-Backtests führt zum Gesamtergebnis (auch bekannt als PL oder PnL). Das ist das Wesen der Idee, obwohl natürlich der Teufel immer in den Details ist Was sind die Hauptgründe für das Backtesting einer algorithmischen Strategie Filtration - Wenn Sie sich aus dem Artikel über Strategy Identification erinnern. Unser Ziel in der ersten Forschungsphase war es, eine Strategie-Pipeline einzurichten und dann jede Strategie herauszufiltern, die bestimmte Kriterien nicht erfüllt hat. Backtesting bietet uns einen weiteren Filtrationsmechanismus, da wir Strategien eliminieren können, die unseren Leistungsanforderungen nicht entsprechen. Modellierung - Backtesting ermöglicht es uns, neue Modelle bestimmter Marktphänomene (zB Transaktionskosten, Order Routing, Latenz, Liquidität oder andere Marktstrukturen) sicher zu testen. Optimierung - Obwohl die Strategieoptimierung mit Vorurteilen behaftet ist, ermöglicht das Backtesting, die Performance einer Strategie zu erhöhen, indem wir die Menge oder die Werte der mit dieser Strategie verbundenen Parameter ändern und deren Performance neu berechnen. Verifizierung - Unsere Strategien werden oft extern über unsere Strategiepipeline bezogen. Das Backtesting einer Strategie stellt sicher, dass es nicht falsch umgesetzt wurde. Obwohl wir nur selten Zugang zu den Signalen haben, die durch externe Strategien erzeugt werden, haben wir oft Zugriff auf die Performance-Metriken wie die Sharpe Ratio - und Drawdown-Merkmale. So können wir sie mit unserer eigenen Umsetzung vergleichen. Backtesting bietet eine Vielzahl von Vorteilen für den algorithmischen Handel. Es ist jedoch nicht immer möglich, eine Strategie direkt zu testen. Im Allgemeinen, da die Häufigkeit der Strategie zunimmt, wird es schwieriger, die Mikrostruktureffekte des Marktes und des Austauschs korrekt zu modellieren. Dies führt zu weniger zuverlässigen Backtests und damit zu einer schwierigeren Auswertung einer gewählten Strategie. Dies ist ein besonderes Problem, bei dem das Ausführungssystem der Schlüssel zur Strategie-Performance ist, wie bei Ultra-Hochfrequenz-Algorithmen. Leider ist das Backtesting mit Vorurteilen aller Typen behaftet. Wir haben einige dieser Themen in früheren Artikeln berührt, aber wir werden sie jetzt ausführlich besprechen. Biases, die Strategy Backtests beeinflussen Es gibt viele Vorurteile, die die Performance einer Backtested-Strategie beeinflussen können. Leider haben diese Vorurteile die Tendenz, die Leistung aufzublasen, anstatt sie zu beeinträchtigen. So solltest du immer einen Backtest als eine idealisierte Obergrenze für die tatsächliche Performance der Strategie betrachten. Es ist fast unmöglich, Vorurteile aus dem algorithmischen Handel zu beseitigen, so dass es unsere Aufgabe ist, sie so gut wie möglich zu minimieren, um fundierte Entscheidungen über unsere algorithmischen Strategien zu treffen. Es gibt vier große Vorurteile, die ich besprechen möchte: Optimierung Bias. Look-Ahead Bias. Überlebenschaden und psychologische Toleranz Bias. Optimierung Bias Dies ist wahrscheinlich die heimtückischste aller Backtest-Bias. Es geht darum, zusätzliche Handelsparameter anzupassen oder einzuführen, bis die Strategieleistung auf dem Backtest-Datensatz sehr attraktiv ist. Doch einmal leben die Leistung der Strategie kann deutlich anders sein. Ein weiterer Name für diese Vorspannung ist Kurvenanpassung oder Daten-Snooping Bias. Optimierung Bias ist schwer zu beseitigen, da algorithmische Strategien oft viele Parameter beinhalten. Parameter in diesem Fall können die eingangseigenen Kriterien, Rückblickperioden, Mittelungsperioden (d. h. der gleitende durchschnittliche Glättungsparameter) oder die Volatilitätsmessfrequenz sein. Die Optimierungsvorspannung kann minimiert werden, indem die Anzahl der Parameter auf ein Minimum reduziert und die Anzahl der Datenpunkte im Trainingssatz erhöht wird. In der Tat muss man auch darauf achten, dass ältere Ausbildungspunkte einer vorherigen Regelung (wie zB einem regulatorischen Umfeld) unterliegen können und daher für Ihre aktuelle Strategie nicht relevant sein können. Eine Methode, um diese Vorliebe zu mildern, besteht darin, eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen. Dies bedeutet, dass die Parameter inkrementell variieren und eine Oberfläche der Leistung plotten. Klang, fundamentale Argumentation für Parameterwahlen sollte mit allen anderen betrachteten Faktoren zu einer glatteren Parameteroberfläche führen. Wenn Sie eine sehr jumpy Performance-Oberfläche haben, bedeutet dies oft, dass ein Parameter nicht ein Phänomen reflektiert und ist ein Artefakt der Testdaten. Es gibt eine umfangreiche Literatur über multidimensionale Optimierungsalgorithmen und ist ein sehr aktives Forschungsgebiet. Ich werde es nicht hier verbringen, aber behalte es in den Hinterkopf, wenn du eine Strategie mit einem fantastischen Backtest findest. Blick auf die Bias Look-ahead Bias wird in ein Backtesting System eingeführt, wenn zukünftige Daten versehentlich in einem Punkt in der Simulation, wo diese Daten eigentlich nicht verfügbar waren. Wenn wir den Backtest chronologisch laufen und den Zeitpunkt N erreichen, dann tritt die Vorspannung vor, wenn Daten für jeden Punkt Nk enthalten sind, wobei k0. Look-Ahead Bias Fehler können unglaublich subtil sein. Hier sind drei Beispiele dafür, wie Look-Ahead Bias eingeführt werden kann: Technische Bugs - Arraysvektoren im Code haben oft Iteratoren oder Indexvariablen. Falsche Offsets dieser Indizes können zu einer Vorausschau-Bias führen, indem sie Daten bei Nk für Nicht-Null-k enthalten. Parameterberechnung - Bei der Berechnung von optimalen Strategieparametern, wie bei linearen Regressionen zwischen zwei Zeitreihen, tritt ein weiteres gemeinsames Beispiel für die Vorausschau auf. Wenn der gesamte Datensatz (einschließlich zukünftiger Daten) verwendet wird, um die Regressionskoeffizienten zu berechnen und damit rückwirkend auf eine Handelsstrategie für Optimierungszwecke anzuwenden, werden zukünftige Daten integriert und es gibt eine Vorausschau. MaximaMinima - Bestimmte Handelsstrategien nutzen in jedem Zeitraum extreme Werte, wie zB die Einbeziehung der hohen oder niedrigen Preise in OHLC-Daten. Da jedoch diese maximalen Minimalwerte nur am Ende eines Zeitraums berechnet werden können, wird eine Vorausschau vorgestellt, wenn diese Werte verwendet werden - in der aktuellen Periode. Es ist immer notwendig, die hohen Werte um mindestens einen Zeitraum in einer Handelsstrategie, die sie nutzen, zu hinterlegen. Wie bei der Optimierung Bias, muss man sehr vorsichtig sein, um seine Einführung zu vermeiden. Es ist oft der Hauptgrund, warum Handelsstrategien ihre Backtests deutlich im Live-Handel unterlegen. Survivorship Bias Survivorship Bias ist ein besonders gefährliches Phänomen und kann zu erheblich aufgeblasenen Performance für bestimmte Strategie-Typen führen. Es tritt auf, wenn Strategien auf Datensätzen getestet werden, die nicht das vollständige Universum von früheren Vermögenswerten enthalten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgewählt worden sein können, aber nur diejenigen berücksichtigen, die zur gegenwärtigen Zeit überlebt haben. Als Beispiel betrachten wir die Prüfung einer Strategie für eine zufällige Auswahl von Aktien vor und nach dem Markt-Crash 2001. Einige Technologie-Aktien gingen in Konkurs, während andere es geschafft, über Wasser zu bleiben und sogar gedeihen. Wenn wir diese Strategie nur auf Aktien beschränkt hätten, die es durch den Marktabbau gemacht haben, würden wir eine Überlebenschance vorstellen, weil sie uns bereits ihren Erfolg gezeigt haben. In der Tat ist dies nur ein weiterer konkreter Fall von Look-Ahead-Bias, da zukünftige Informationen in die Vergangenheit integriert werden. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Überlebensstörung in Ihre Strategie-Backtests zu lindern: Survivorship Bias Free Datasets - Im Fall von Equity-Daten ist es möglich, Datensätze zu kaufen, die bereits ausgewählte Unternehmen enthalten, obwohl sie nicht billig sind und nur von institutionellen Firmen genutzt werden . Insbesondere Yahoo-Finanzdaten sind NICHT Überlebens-Bias frei, und dies wird häufig von vielen Einzelhandels-Algo-Händlern verwendet. Man kann auch auf Assetklassen handeln, die nicht anfällig für Überlebensvorurteile sind, wie z. B. bestimmte Rohstoffe (und ihre zukünftigen Derivate). Verwenden Sie die meisten jüngsten Daten - Im Falle von Aktien, unter Verwendung eines neueren Datensatzes verringert die Möglichkeit, dass die ausgewählte Aktienauswahl für Überlebende gewichtet wird, so wie es weniger Wahrscheinlichkeit für die gesamte Bestandsverdichtung in kürzeren Zeiträumen gibt. Man kann auch mit dem Aufbau eines persönlichen Überlebens-Bias-freien Datensatzes beginnen, indem er Daten vom aktuellen Punkt an sammelt. Nach 3-4 Jahren haben Sie eine solide Überlebens-Bias freie Menge von Aktien Daten, mit denen weitere Strategien zu backtest. Wir werden nun einige psychologische Phänomene betrachten, die Ihre Handelsleistung beeinflussen können. Psychologische Toleranz Bias Diese besonderen Phänomene werden im Kontext des quantitativen Handels nicht oft diskutiert. Es wird jedoch ausführlich in Bezug auf mehr diskretionäre Handelsmethoden diskutiert. Es hat verschiedene Namen, aber Ive beschlossen, nennen sie psychologische Toleranz Bias, weil es das Wesen des Problems fängt. Bei der Erstellung von Backtests über einen Zeitraum von 5 Jahren oder mehr ist es leicht, eine aufwärts gerichtete Aktienkurve zu betrachten, die zusammengesetzte jährliche Rendite, die Sharpe-Ratio und sogar die Drawdown-Merkmale zu berechnen und mit den Ergebnissen zufrieden zu sein. Als Beispiel könnte die Strategie einen maximalen relativen Drawdown von 25 und eine maximale Drawdown-Dauer von 4 Monaten besitzen. Das wäre für eine Impulsstrategie nicht untypisch. Es ist einfach, sich davon zu überzeugen, dass es leicht ist, solche Perioden von Verlusten zu tolerieren, weil das Gesamtbild rosig ist. Doch in der Praxis ist es viel schwieriger Wenn historische Drawdowns von 25 oder mehr in den Backtests auftreten, dann sind alle Wahrscheinlichkeiten Sie Perioden des ähnlichen Drawdowns im Live-Handel sehen. Diese Perioden des Drawdowns sind psychologisch schwer zu ertragen. Ich habe aus erster Hand beobachtet, was ein verlängerter Drawdown sein kann, in einer institutionellen Einstellung, und es ist nicht angenehm - auch wenn die Backtests darauf hindeuten, dass Perioden auftreten werden. Der Grund, warum ich es als eine Vorliebe bezeichnet habe, ist, dass oft eine Strategie, die sonst erfolgreich wäre, vom Handel in Zeiten des erweiterten Drawdowns gestoppt wird und somit zu einer signifikanten Underperformance im Vergleich zu einem Backtest führen wird. So, obwohl die Strategie algorithmisch ist, können psychologische Faktoren noch einen starken Einfluss auf die Rentabilität haben. Der Takeaway ist, um sicherzustellen, dass, wenn Sie sehen, Drawdowns von einem bestimmten Prozentsatz und Dauer in den Backtests, dann sollten Sie erwarten, dass sie in Live-Trading-Umgebungen auftreten, und müssen zu beharren, um die Rentabilität noch einmal zu erreichen. Softwarepakete für das Backtesting Die Softwarelandschaft für das Strategie-Backtesting ist umfangreich. Die Lösungen reichen von einer vollständig integrierten, anspruchsvollen Software bis hin zu Programmiersprachen wie C, Python und R, wo fast alles von Grund auf neu geschrieben werden muss (oder geeignete Plugins erhalten). Als Quant-Trader interessieren wir uns für die Balance, unseren Handelstechnischen Stack gegenüber der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit unserer Entwicklungsmethodik zu besitzen. Hier sind die wichtigsten Überlegungen für die Software-Auswahl: Programming Skill - Die Wahl der Umgebung wird in einem großen Teil auf Ihre Fähigkeit, Software zu programmieren kommen. Ich würde argumentieren, dass die Kontrolle über die gesamte Stack wird eine größere Wirkung auf Ihre langfristige PL als Outsourcing so viel wie möglich an Anbieter Software. Dies ist aufgrund des Nachteilrisikos von externen Bugs oder Idiosyncrasies, die Sie nicht in der Vendor-Software zu beheben, die sonst leicht behoben werden würde, wenn Sie mehr Kontrolle über Ihren Tech-Stack hatte. Sie wollen auch eine Umgebung, die die richtige Balance zwischen Produktivität, Bibliotheksverfügbarkeit und Geschwindigkeit der Ausführung schlägt. Ich mache meine persönliche Empfehlung unten. Execution CapabilityBroker Interaction - Bestimmte Backtesting-Software, wie Tradestation, verbindet sich direkt mit einem Brokerage. Ich bin nicht ein Fan von diesem Ansatz als Reduzierung Transaktionskosten sind oft ein großer Bestandteil der immer eine höhere Sharpe Ratio. Wenn du in einen bestimmten Makler gebunden bist (und Tradestation zwingt dich dazu), dann wirst du eine härtere Zeit haben, auf neue Software (oder einen neuen Makler) zu wechseln, wenn die Notwendigkeit entsteht. Interaktive Broker bieten eine API, die robust ist, wenn auch mit einer leicht stumpfen Schnittstelle. Anpassung - Eine Umgebung wie MATLAB oder Python gibt Ihnen viel Flexibilität bei der Erstellung von Algo-Strategien, da sie fantastische Bibliotheken für fast jede mathematische Operation vorstellen können, aber auch eine umfangreiche Anpassung, wenn nötig. Strategie-Komplexität - Bestimmte Software ist einfach nicht für schwere Knacken oder mathematische Komplexität ausgeschnitten. Excel ist eine solche Software. Während es für einfachere Strategien gut ist, kann es nicht wirklich mit zahlreichen Vermögenswerten oder komplizierteren Algorithmen umgehen. Bias Minimierung - Ist ein bestimmtes Stück Software oder Daten eignet sich mehr zu Handels-Bias Sie müssen sicherstellen, dass, wenn Sie alle Funktionalität selbst erstellen wollen, dass Sie nicht vorstellen Bugs, die zu Vorspannungen führen können. Geschwindigkeit der Entwicklung - man sollte nicht Monate und Monate damit verbringen, einen Backtest-Motor zu implementieren. Prototyping sollte nur ein paar Wochen dauern. Stellen Sie sicher, dass Ihre Software nicht behindert Ihre Fortschritte in einem großen Ausmaß, nur um ein paar zusätzliche Prozentpunkte der Ausführung Geschwindigkeit zu greifen. C ist der Elefant im Raum hier Geschwindigkeit der Ausführung - Wenn deine Strategie ganz von der Ausführungsfristen abhängig ist (wie bei HFTUHFT), dann ist eine Sprache wie C oder C notwendig. Allerdings werden Sie auf Linux-Kernel-Optimierung und FPGA-Nutzung für diese Domains, die außerhalb des Geltungsbereichs dieses Artikels ist Kosten - Viele der Software-Umgebungen, die Sie programmieren können algorithmische Trading-Strategien mit sind völlig frei und Open Source. In der Tat, viele Hedge-Fonds nutzen Open-Source-Software für ihre gesamte Algo Trading Stacks. Darüber hinaus sind Excel und MATLAB beide relativ günstig und es gibt sogar freie Alternativen zu jedem. Nun, da wir die Kriterien aufgelistet haben, mit denen wir unsere Software-Infrastruktur auswählen müssen, möchte ich einige der populärsten Pakete durchlaufen und wie sie sich vergleichen: Hinweis: Ich werde nur Software beinhalten, die den meisten Einzelhandels-Praktikern zur Verfügung steht Software-Entwickler, da dies die Leserschaft der Website ist. Während andere Software verfügbar ist, wie die mehr institutionellen Grade-Tools, fühle ich, dass diese zu teuer sind, um effektiv in einem Einzelhandel verwendet werden und ich persönlich habe keine Erfahrung mit ihnen. Backtesting Software Vergleich Beschreibung: High-Level-Sprache für Geschwindigkeit der Entwicklung entwickelt. Weites Array von Bibliotheken für fast jede programmatische Aufgabe vorstellbar. Gewinnung einer breiteren Akzeptanz in Hedgefonds und Investment Bank Community. Nicht ganz so schnell wie CC für die Ausführungsgeschwindigkeit. Ausführung: Python Plugins existieren für größere Broker wie Interactive Brokers. Daher können Backtest und Execution System alle Teil des gleichen Tech-Stacks sein. Anpassung: Python hat eine sehr gesunde Entwicklungsgemeinschaft und ist eine reife Sprache. NumPySciPy bietet schnelle wissenschaftliche Rechen - und statistische Analysewerkzeuge, die für den Quellhandel relevant sind. Strategie Komplexität: Viele Plugins existieren für die Hauptalgorithmen, aber nicht ganz so groß eine Quant Community wie für MATLAB existiert. Bias Minimierung: Gleiche Bias-Minimierungsprobleme bestehen wie für jede hochrangige Sprache. Muss sehr vorsichtig sein, um zu testen. Entwicklungsgeschwindigkeit: Pythons Hauptvorteil ist Entwicklungsgeschwindigkeit, mit robusten eingebauten Testfähigkeiten. Ausführungsgeschwindigkeit: Nicht ganz so schnell wie C, aber wissenschaftliche Rechenkomponenten sind optimiert und Python kann mit nativen C-Code mit bestimmten Plugins sprechen. Kosten: FreeOpen Quelle Beschreibung: Reife, hochrangige Sprache für die Geschwindigkeit der Ausführung. Breites Spektrum an quantitativen Finanz - und Zahlenbibliotheken. Härter zu debuggen und dauert oft länger als Python oder MATLAB. Extrem weit verbreitet in der Kauf - und Verkaufsseite. Ausführung: Die meisten Brokerage-APIs sind in C und Java geschrieben. So gibt es viele Plugins. Anpassung: CC ermöglicht den direkten Zugriff auf den zugrunde liegenden Speicher, daher können Ultrahochfrequenzstrategien implementiert werden. Strategie Komplexität: C STL bietet eine breite Palette von optimierten Algorithmen. Fast jeder spezialisierte mathematische Algorithmus besitzt eine freie, Open-Source-CC-Implementierung im Web. Bias Minimierung: Look-ahead Bias kann schwierig zu beseitigen, aber nicht härter als andere High-Level-Sprache. Gute Debugging-Tools, aber man muss vorsichtig sein, wenn man sich mit dem zugrunde liegenden Gedächtnis beschäftigt. Entwicklungsgeschwindigkeit: C ist ziemlich ausführlich im Vergleich zu Python oder MATLAB für den gleichen Algorithmus. Mehr Zeilen-Code (LOC) führt oft zu einer größeren Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Ausführungsgeschwindigkeit: CC hat extrem schnelle Ausführungsgeschwindigkeit und kann für spezifische Berechnungsarchitekturen gut optimiert werden. Dies ist der Hauptgrund, es zu nutzen. Kosten: Verschiedene Compiler: LinuxGCC ist kostenlos, MS Visual Studio hat unterschiedliche Lizenzen. Verschiedene Strategien erfordern unterschiedliche Softwarepakete. HFT - und UHFT-Strategien werden in CC geschrieben (in diesen Tagen werden sie häufig auf GPUs und FPGAs durchgeführt), während niederfrequente Richtungs-Equity-Strategien in der TradeStation einfach zu implementieren sind, und zwar aufgrund der alles in einer Art der Software-Brokerage. Meine persönliche Vorliebe ist für Python, da es die richtige Anpassung, Geschwindigkeit der Entwicklung, Testfähigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit für meine Bedürfnisse und Strategien bietet. Wenn ich etwas schneller brauche, kann ich direkt aus meinen Python-Programmen in C einsteigen. Eine Methode, die von vielen Quellhändlern bevorzugt wird, besteht darin, ihre Strategien in Python zu prototypieren und dann die langsameren Ausführungsabschnitte in iterative Weise in C umzuwandeln. Schließlich ist der ganze Algo in C geschrieben und kann allein gelassen werden, um zu handeln In den nächsten Artikeln zum Backtesting werden wir uns einige Besonderheiten anschauen, die die Implementierung eines algorithmischen Trading-Backtesting-Systems betreffen, sowie wie man die Effekte von Handelsbörsen. Wir diskutieren die Strategieleistungsmessung und schließen schließlich mit einer Beispielstrategie ab. Just Getting Started mit quantitativen TradingWy Us Von der neuesten Technologie zum Schutz Ihrer Fonds, sehen, warum waren die besten Handelspartner. Regulatory Authorization Admiral Markets UK Ltd wird von der Financial Conduct Authority in Großbritannien geregelt. Kontaktieren Sie uns Lassen Sie Feedback, Fragen stellen, von unserem Büro fallen lassen oder rufen Sie uns einfach an. News Überprüfen Sie die neuesten Nachrichten über unsere Firma, Veranstaltungen, Handelsbedingungen mehr. Testimonials Sehen Sie Feedback, das wir von Kunden erhalten, die Forex CFD auf unseren echten Konten handeln. Partnerschaft Steigern Sie Ihre Profitabilität mit Admiral Markets - Ihrem vertrauenswürdigen und bevorzugten Handelspartner. Karriere Wir sind immer auf der Suche nach neuen Talente zu unserem internationalen Team hinzuzufügen. Auftragsausführungsqualität Lesen Sie über unsere Technologien und sehen Sie unseren Bericht zur monatlichen Durchführung. Kontotypen Wählen Sie ein Konto, das Ihnen am besten entspricht und heute mit dem Handel beginnen. Demo-Konto Ein Demo-Konto ermöglicht es Ihnen, risikofreien Forex CFDs Handel zu erleben und Ihre Strategien auf dem Finanzmarkt zu testen. Dokumente Machen Sie sich mit unseren Geschäftspraktiken vertraut, Kontoeröffnungsverfahren Dokumente. Einzahlungen Abhebungen Siehe, wie Sie Geld aus Ihrem Handelskonto einzahlen oder abheben können. Trading Calculator Berechnen Sie Ihre Marge, Gewinn oder Verlust vergleichen Sie die Ergebnisse Ihrer Forex CFD Trades vor dem Handel. MetaTrader 4 Download MetaTrader 4, die leistungsstärkste und benutzerfreundlichste Plattform für Forex CFDs Handel. MT4 Supreme Edition Download MT4 Supreme Edition - eine intuitive Plattform für Forex CFD Handel. Erfahren Sie mehr über dieses Plugin und seine innovativen Features. MT4 WebTrader Verwenden Sie MT4 Webhandel mit jedem Computer oder Browser (kein Download erforderlich). MetaTrader 5 Download MetaTrader 5, die neue und verbesserte Platfrom für Forex CFDs Handel. Fundamentalanalyse Ökonomische Ereignisse beeinflussen den Markt in vielerlei Hinsicht. Finden Sie heraus, wie sich die kommenden Veranstaltungen auf Ihre Positionen auswirken werden. Technische Analyse-Charts können den Trend zeigen, aber die Analyse von Indikatoren und Mustern von Experten prognostiziert sie. Sehen Sie, was die Statistik sagt. Wave-Analyse Bestimmen Sie die wahrscheinlichen Preiszonen nach Wellenmustern auf der Grundlage von Extremen in Händlern Psychologie mit Elliot Welle Analyse Forex Kalender Dieses Tool hilft Händlern zu verfolgen wichtige finanzielle Ankündigungen, die die Wirtschaft und Preisbewegungen beeinflussen können. Autochartist hilft Ihnen, marktgerechte Ausstiegsniveaus zu setzen, indem man die erwartete Volatilität, die Auswirkungen der Konjunktur auf dem Markt und vieles mehr versteht. Traders Blog Folgen Sie unserem Blog, um die neuesten Marktaktualisierungen von professionellen Händlern zu erhalten. Market Heat Map Sehen Sie, wer sind die Top-täglichen Movers. Bewegung auf dem Markt zieht immer Interesse von der Handelsgemeinschaft an. Markt-Sentiment Diese Widgets helfen Ihnen, die Korrelation zwischen langen und kurzen Positionen von anderen Händlern gehalten zu sehen. Forex CFD Webinars Tune in und beobachten Experten decken Handel-Themen. Lernen Sie die Grundlagen oder erhalten Sie wöchentlich Experten Einblicke. FAQ Holen Sie sich Ihre Antworten auf die häufig gestellten Fragen zu unseren Dienstleistungen und dem Finanzhandel. Trader Glossar Die Finanzmärkte haben ihre eigene Sprache. Lernen Sie die Begriffe, denn Missverständnis kann Ihnen Geld kosten. Forex CFD Seminare Erweitern Sie Ihre Forex und CFD Handel Wissen, indem Sie sich einer unserer Seminare. Held durch Handel Profis. Risikomanagement Risikomanagement kann große Verluste im Forex - und CFD-Handel verhindern. Lernen Sie Best-Practice-Risiko und Handelsmanagement, für erfolgreiche Forex und CFD Trades. Artikel Tutorials Von Forex und CFD Grundlagen zu fortgeschrittenen Handelsthemen, bietet diese Abschnitte Ihnen nützliche Handelseinblicke. Zero to Hero Starten Sie Ihren Weg zur Verbesserung heute. Unser kostenloses Zero to Hero Programm wird Sie durch das Labyrinth des Forex Trading navigieren. Admiral Club Verdienen Sie Geld in Ihrem Forex und CFD Handel mit Admiral Club Punkte. ForexBall Der Handelswettbewerb mit einem jährlichen Preispool von 541.000. Spielen Sie zum Spaß, lernen Sie mit dieser Trading-Meisterschaft echt. Persönliches Angebot Wenn Sie bereit sind, mit uns zu handeln, sind wir bereit, Ihnen ein wettbewerbsfähiges Angebot zu machen. Beste Forex Backtesting Software Forex Backtesting Software ist ein Programm, das historische Daten verwendet, um das Verhalten von Trades und ihre Reaktion auf eine Handelsstrategie neu zu erstellen. Die daraus resultierenden Daten dienen dazu, die Wirksamkeit einer bestimmten Strategie zu messen und zu optimieren, bevor sie auf reale Marktbedingungen angewendet werden. Backtesting in Forex arbeitet auf der Annahme, dass Trades und Strategien, die sich in der Vergangenheit gut verhalten haben, in Zukunft gut funktionieren werden. Forex Backtesting war schon immer ein heftiger Kampf zwischen Computer Macht und gesunden Menschenverstand. Im Jahr 1980 war die Backtesting eines Forex-Systems ein ziemlich einfaches Konzept. Händler würden ihre gewissenhaften Trades auf Charts machen, markieren die Position entweder kaufen oder verkaufen. Dann würden sie manuell ausführliche Notizen über ihre Handelsergebnisse in ein Protokoll schreiben. Die meisten der Handelsideen kamen aus einem tiefen Verständnis der fundamentalen Analyse oder dem Bewusstsein der Marktmuster. In den 1990er Jahren wurde eine Person als Investoren-Innovator betrachtet, wenn er Daten auf dem Computermonitor anzeigen konnte. Grundsätzlich ist der elektronische Prozess, der es uns ermöglicht, die Ergebnisse online zu überprüfen und Vertrauen in unsere Strategie zu gewinnen, hat heute einmal Monate oder sogar Jahre gedauert. Seitdem ist der Prozess weiter vorangekommen, aber nicht immer zum Besseren. Jetzt versteh mich nicht falsch Diejenigen, die Fleiß und gesunden Menschenverstand auf Forex Strategie Backtesting setzen, werden oft mit enormen Gewinnen belohnt. Auf der anderen Seite, Händler, die nur Rechenleistung und nicht menschliche Logik weiterhin leiden riesige Verluste. Wenn es um Backtesting FX-Strategien geht, gibt es keine Software, die eine Person ersetzen kann, vor allem eine Person, die mit vor dem Testen ausgestattet ist. Erwartungen sind wichtig, wenn es darum geht, eine Forex-Strategie zu entwickeln. Erwartungen zwingen Sie, einen Plan im Voraus zu definieren. Der ganze Prozess der Forex Backtesting dreht sich um den Begriff der Prüfung und Validierung Ihrer Ideen. Doch das erste, was Sie tun müssen, ist, diese Ideen und Erwartungen in einen klaren Plan zu bringen. Sie sollten immer eine klare Vorstellung von dem Handelsintervall haben, das Sie verwenden möchten, das relative Risiko der eingesetzten Methodik und den Anteil der gewinnbringenden Geschäfte. Wenn der durchgeführte Backtest Ihre Ideen bestätigt, dann können Sie Vertrauen in die Strategie haben und sich darauf vorbereiten, es zu testen. Finden Sie heraus, welche Art von Funktionen Sie verwenden können und welche profitieren Sie Ihre Tests. Zum Beispiel enthält MetaTrader 4 Supreme Edition eine Mini-Chart-Anzeige, die mehrere Charts ermöglicht. Als solches können Sie verschiedene Zeitrahmen beobachten oder sogar verschiedene Diagrammtypen wie Renko, Range und Kagi verwenden. Auswählen der Daten Umfassende Live-Daten können Ihnen mit dem MT4SE zur Verfügung gestellt werden. Ein Feature, das die Arbeit erledigt, ist die Symbolinformationsanzeige. Es gibt einen schnellen und gründlichen Zusammenbruch der Marktsituation für jedes Instrument. Dieses Tool hilft Ihnen effektiv, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem Sie bei jedem Zeitrahmen Änderungen, Reichweiten und Indikatoren vornehmen. Kombinieren Sie es mit einer Premium-Datenbank und Sie können auf Ihrem Weg zum Erfolg gut sein. Bei der Verwendung von Forex Backtesting-Software, ist es immer notwendig, eine Datenbank von Preisen zu haben. Besser noch, sollten Sie eine vollständige Geschichte der Statistiken für ökonomische Ereignisse verwenden. Diese Art von Daten ist weit verbreitet und von vielen Anbietern angeboten. Es beinhaltet täglich hohen, niedrigen und schließenden Preis sowie einzelne Forex-Daten für genauere Backtesting. Die meisten Daten können kostenlos gefunden werden, aber seine oft ungenau. Allerdings ist die beste Forex-Daten zum Verkauf an bekannten Standorten wie Tick Data, Inc. oder CQG Data Factory. Theres keine Garantie Die einzige Möglichkeit zu wissen, ob eine Strategie funktionieren wird, ist die Verwendung von FX Backtesting Software. Seien Sie gewarnt, obwohl, dass Backtesting nicht garantieren zukünftige profititsmdasheven, wenn der Backtest ist einfache Validierung von Regeln oder multidimensionale Analyse der Ergebnisse. Ein weiteres Problem bei der Verwendung von FX Backtesting Software ist seltene Liquidität, die aufgrund vieler externer Faktoren variiert. Tatsächlich kann die Liquidität sehr schwer zu simulieren sein. MetaTrader Software Wir geben nicht vor, eine einzigartige Meinung zu haben, wenn wir sagen, dass die beste Forex Backtesting Software MetaTrader 4 (MT4) ist. Diese bewährte, sichere elektronische Handelsplattform ist die beliebteste Wahl für den Handel mit den Finanzmärkten. Mit der Indikator-reichen MT4 Supreme Edition die bevorzugte Option. MT4 ist für FX Backtesting wegen seiner eingebauten Strategie Tester Feature beliebt. Und natürlich hilft die kostenlose Anmeldung auch. Aber während der Besitz der richtigen Software kann Ihnen den oberen Anfang im Handel, gibt es keine Strategie, die funktionieren wird, wenn Ihr Broker ist zuverlässig. Denn nicht alle Forex Broker sind gleich geschaffen. Es ist am besten, ein Konto mit einem Makler zu eröffnen, der Financial Conduct Authority (FCA) und MiFID Regulierung hat. Auf diese Weise erhalten Sie echte Backtests und Sie wissen, dass Ihr Geld sicher ist, wenn Sie mit einem Live-Konto beginnen. Bitte aktivieren Sie JavaScript, um die Kommentare zu sehen, die von Disqus angetrieben werden. Risikohinweis: Der Handel mit Devisen oder Kontrakten für Margenunterschiede trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Es besteht die Möglichkeit, dass Sie einen Verlust gleich oder größer als Ihre gesamte Investition erhalten können. Deshalb solltest du kein Geld investieren oder Geld riskieren, das du dir nicht leisten kannst. Sie sollten sicherstellen, dass Sie alle Risiken verstehen. 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