Trgovci, ki želijo preizkusiti trgovinsko idejo na živem trgu, se pogosto zmotijo, da se v celoti zanašajo na rezultate preizkusa, da ugotovijo, ali bo sistem donosen. Medtem ko backtesting lahko trgovcem nudi dragocene informacije, je pogosto zavajajoč in je le en del postopka ocenjevanja.
Testiranje zunaj vzorcev in testiranje uspešnosti vnaprej zagotavljata nadaljnjo potrditev učinkovitosti sistema in lahko pokažeta prave barve sistema, preden je na razpolago resnična denarna sredstva. Dobra povezava med zadnjim testiranjem, izvlečenimi vzorci in rezultati predhodnih testiranj uspešnosti je ključnega pomena za določitev sposobnosti tržnega sistema.
Osnove zadnjega testiranja
Zadnji preizkus se nanaša na uporabo trgovinskega sistema na preteklih podatkih, da se preveri, kako bi sistem deloval v določenem časovnem obdobju. Številne današnje platforme za trgovanje podpirajo preizkušanje. Trgovci lahko ideje preizkusijo z nekaj pritiski na tipko in dobijo vpogled v učinkovitost ideje, ne da bi tvegali sredstva na trgovalnem računu. Z backtestingom se lahko ovrednotijo preproste ideje, kot je na primer, kakšen bi bil drsni povprek navkreber na zgodovinskih podatkih ali bolj zapleteni sistemi z različnimi vhodi in sprožilci.
Dokler je mogoče idejo količinsko ovrednotiti, jo je mogoče ponovno ovrednotiti. Nekateri trgovci in vlagatelji lahko poiščejo strokovno znanje usposobljenega programerja za razvoj ideje v preizkusni obliki. Običajno gre za programerja, ki idejo kodira v lastniški jezik, ki ga gosti trgovalna platforma. Programer lahko vgradi uporabniško definirane vhodne spremenljivke, ki trgovcu omogočajo, da "prilagodi" sistem.
Primer tega bi bil v zgoraj omenjenem preprostem križnem sistemu povprečnega premikajočega se povpreka: Trgovec bi lahko vnesel (ali spremenil) dolžine obeh drsnih povprečij, uporabljenih v sistemu. Trgovec bi lahko z zadnjim poskusom ugotovil, katere dolžine drsečih povprečij bi bile v preteklih podatkih najboljše.
Študije optimizacije
Številne platforme za trgovanje omogočajo tudi optimizacijske študije. To pomeni, da vnesete območje za določen vhod in pustite računalniku, da "opravi matematiko", da ugotovi, kateri vhod bi bil najboljši. Optimizacija z več spremenljivkami lahko naredi matematiko za dve ali več spremenljivk, da ugotovi, katere kombinacije bi dosegle najboljši rezultat.
Trgovci lahko na primer programu povedo, katere vložke bi želeli dodati v svojo strategijo; te bi bile nato glede na preizkušene zgodovinske podatke optimizirane glede na njihovo idealno težo.
Nazaj je mogoče navdušiti, če je nepridobiten sistem pogosto mogoče magično spremeniti v denar, ki z nekaj optimizacijami. Na žalost nastavitev sistema za doseganje najvišje ravni pretekle donosnosti pogosto vodi v sistem, ki bo v resničnem trgovanju slabo deloval. Ta prevelika optimizacija ustvarja sisteme, ki so videti dobro samo na papirju.
Prilagoditev krivulje je uporaba analitične analitike za ustvarjanje največjega števila zmagovalnih poslov z največjim dobičkom na preteklih podatkih, uporabljenih v obdobju testiranja. Čeprav je pri rezultatih z zadnjim preizkušanjem videti impresivno, prileganje krivulje vodi v nezanesljive sisteme, saj so rezultati v bistvu narejeni po meri za določene podatke in časovno obdobje.
Zadnje preizkušanje in optimizacija tržniku prinašata številne koristi, vendar je to le del postopka pri oceni potencialnega trgovinskega sistema. Naslednji korak trgovca je, da sistem uporabi za pretekle podatke, ki niso bili uporabljeni v začetni fazi preizkušanja.
Vključeni podatki glede na izvlečene vzorce
Pri preizkušanju ideje o zgodovinskih podatkih je koristno rezervirati časovno obdobje zgodovinskih podatkov za namene testiranja. Začetni zgodovinski podatki, na katerih je ideja preizkušena in optimizirana, se navajajo kot vzorčni podatki. Rezervirani nabor podatkov je znan kot zunaj vzorčnih podatkov. Ta nastavitev je pomemben del postopka ocenjevanja, saj omogoča način testiranja ideje na podatkih, ki niso bili sestavni del modela optimizacije.
Kot rezultat, na zamisel nikakor ne bodo vplivali neutemeljeni podatki, trgovci pa bodo lahko ugotovili, kako dobro bo sistem deloval na novih podatkih, torej pri trgovanju v resničnem življenju.
Pred začetkom preizkušanja ali optimizacijo lahko trgovci odstopijo odstotek preteklih podatkov, ki jih je treba rezervirati za testiranje zunaj vzorca. Ena izmed metod je razdelitev zgodovinskih podatkov na tretjine in ločitev ene tretjine za uporabo pri testiranju brez vzorca. Za začetno preskušanje in kakršno koli optimizacijo je treba uporabiti samo vzorčne podatke.
Spodnja slika prikazuje časovno vrstico, v kateri je tretjina preteklih podatkov rezervirana za preizkušanje zunaj vzorcev, dve tretjini pa za testiranje v vzorcu. Čeprav spodnja slika prikazuje podatke, ki niso bili vzorčeni na začetku preskusa, bi imeli tipični postopki odvzem vzorca tik pred uspešnostjo.
Časovna vrstica, ki predstavlja relativno dolžino podatkov v vzorcu in iz vzorca, uporabljenih v postopku za ponovno testiranje. Slika Julie Bang © Investopedia 2020
Korelacija se nanaša na podobnosti med uspešnostmi in celotnimi trendi obeh zbirk podatkov. Korelacijske metrike je mogoče uporabiti za ocenjevanje poročil o uspešnosti strategije, ustvarjenih v obdobju testiranja (značilnost, ki jo ponuja večina trgovinskih platform). Čim močnejša je korelacija med obema, tem večja je verjetnost, da bo sistem uspešno opravil pri testiranju uspešnosti in trgovanju v živo.
Spodnja slika prikazuje dva različna sistema, ki so bili testirani in optimizirani na vzorčnih podatkih, nato pa uporabljeni za podatke, ki niso bili vzorčeni. Grafikon na levi prikazuje sistem, ki je očitno ustrezal krivulji, da je dobro deloval na vzorčnih podatkih in popolnoma odpovedal na podatke, ki niso bili vzorčeni. Grafikon na desni prikazuje sistem, ki je dobro deloval tako v vzorcih kot izven vzorca.
Dve krivulji lastniškega kapitala. Trgovinski podatki pred vsako rumeno puščico predstavljajo vzorčno testiranje. Posel med rumenimi in rdečimi puščicami kaže na preizkušanje zunaj vzorca. Trgovanje po rdečih puščicah je iz faz predhodnega testiranja uspešnosti.
Ko je bil razvit trgovalni sistem z uporabo vzorčnih podatkov, je pripravljen uporabiti za izvzete podatke. Trgovci lahko ocenijo in primerjajo rezultate uspešnosti med vzorčnimi in zunaj vzorčnimi podatki.
Če je med testiranjem v vzorcu in zunaj vzorca malo povezave, kot je levi grafikon na zgornji sliki, je verjetno, da je bil sistem preveč optimiziran in ne bo uspešno deloval pri trgovanju v živo. Če obstaja močna korelacija v uspešnosti, kot je razvidno iz desnega grafikona, naslednja faza ocenjevanja vključuje dodatno vrsto zunaj vzorčnega testiranja, znano kot predhodno testiranje uspešnosti.
Osnove preizkušanja uspešnosti za naprej
Napredno testiranje uspešnosti, znano tudi kot trgovanje s papirjem, ponuja trgovcem še en nabor izvzetih podatkov, na podlagi katerih lahko ocenijo sistem. Napredno testiranje uspešnosti je simulacija dejanskega trgovanja in vključuje sledenje logiki sistema na živem trgu. Prav tako se imenuje trgovanje s papirjem, saj se vsi posli izvajajo samo na papirju; to pomeni, da se vpisi in izstopi iz trgovine dokumentirajo skupaj z vsemi dobički ali izgubami za sistem, vendar se dejanski posli ne sklenejo.
Pomemben vidik preizkušanja uspešnosti je, da natančno sledimo logiki sistema; v nasprotnem primeru postane težko, če ne celo nemogoče, natančno oceniti ta korak postopka. Trgovci bi morali biti pošteni do kakršnih koli vstopov in izstopov iz trgovine in se izogibati vedenju, kot je nabiranje češenj ali ne vključevanje trgovine na papirju, ki bi utemeljeval, da "tega posla nikoli ne bi sprejel." Če bi do trgovine prišlo po logiki sistema, jo je treba dokumentirati in ovrednotiti.
Številni posredniki ponujajo simuliran trgovalni račun, na katerem se lahko da trgovanje in izračunajo ustrezni dobički in izgube. Z uporabo simuliranega trgovinskega računa lahko ustvarite pol realistično vzdušje, na katerem lahko izvajate trgovanje in nadaljnjo oceno sistema.
Na zgornji sliki so prikazani tudi rezultati predhodnega testiranja uspešnosti dveh sistemov. Spet sistem, predstavljen na levi lestvici, ne presega začetnega testiranja na vzorčnih podatkih. Sistem, prikazan na desnem grafikonu, pa še naprej uspešno deluje v vseh fazah, vključno s predhodnim testiranjem uspešnosti. Sistem, ki prikazuje pozitivne rezultate z dobro korelacijo med vzorčenjem, izvlečenjem vzorcev in testiranjem uspešnosti vnaprej, je pripravljen za implementacijo na živahnem trgu.
Spodnja črta
Backtesting je dragoceno orodje, ki je na voljo na večini trgovskih platform. Če razdelite zgodovinske podatke na več sklopov, da se omogoči testiranje v vzorcu in izven vzorca, lahko trgovci dobijo praktična in učinkovita sredstva za oceno trgovalne ideje in sistema. Ker večina trgovcev uporablja metode za optimizacijo pri ponovnem preizkušanju, je pomembno, da se sistem ovrednoti na podlagi čistih podatkov, da se ugotovi njegova sposobnost.
Nadaljevanje testiranja brez vzorca s predhodnim testiranjem uspešnosti zagotavlja drugo stopnjo varnosti pred dajanjem sistema na trg, ki tvega resnično denar. Pozitivni rezultati in dobra korelacija med vzorčenjem v vzorcu in izven vzorca in testiranjem uspešnosti v prihodnosti povečujejo verjetnost, da bo sistem uspešno deloval v dejanskem trgovanju.
