Repetição de uma estratégia comercial

Backtesting: interpretando o passado.
Backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema comercial. É conseguido reconstruindo, com dados históricos, trades que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado provavelmente funcionará bem no futuro, e, inversamente, qualquer estratégia que tenha tido um desempenho fraco no passado provavelmente irá apresentar um desempenho fraco no futuro. Este artigo analisa o que os aplicativos são usados ​​para testar, o tipo de dados obtidos e como usá-lo!
Os dados e as ferramentas.
Lucro ou prejuízo líquido - Ganhos ou perdas de percentagem líquida. Prazo - Datas passadas nas quais o teste ocorreu. Universo - estoques incluídos no backtest. Medidas de volatilidade - percentual máximo para cima e para baixo. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Índice de vitórias para perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco.
Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. O primeiro permite ao comerciante personalizar as configurações de backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo dessa tela em AmiBroker:
A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting. Aqui é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela em AmiBroker:
Em geral, a maioria dos softwares de negociação contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para executar dimensionamento automático de posição, otimização e outros recursos mais avançados.
Os 10 mandamentos.
Tenha em consideração as tendências gerais do mercado no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado ostentoso. Muitas vezes, é uma boa idéia fazer um teste longo em um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Tome em consideração o universo em que ocorreu o backtesting. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo composto por estoques tecnológicos, pode deixar de funcionar bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada a um gênero específico de estoque, limite o universo a esse gênero; mas, em todos os outros casos, mantenha um grande universo para fins de teste. As medidas de volatilidade são extremamente importantes a serem consideradas no desenvolvimento de um sistema comercial. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um determinado ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. O número médio de barras mantidas é também muito importante para assistir ao desenvolver um sistema comercial. Embora a maioria dos softwares de backtesting incluam custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentando o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto a menor exposição significa lucros menores ou menores perdas. No entanto, em geral, é uma boa idéia manter a exposição abaixo de 70%, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. A estatística de ganho médio / perda, combinada com o índice de ganhos para perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento ótimo da posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o critério Kelly. (Ver Gestão de Dinheiro Usando o Critério de Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando seu índice de ganhos para perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os resultados de um sistema contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anual anualizado, mas também levar em consideração o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que contabiliza vários fatores de risco. Antes que um sistema de negociação seja adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento com risco igual ou menor. A personalização do backtesting é extremamente importante. Muitos aplicativos de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de garotas, requisitos de margem, taxas de juros, suposições de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, configurações de parada (muito próximas) e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for atualizado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como over-optimization. Esta é uma condição em que os resultados de desempenho são tão ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se aplicam a todos os estoques ou um conjunto seleto de ações segmentadas, e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de trocar papel com um sistema que tenha sido testado com sucesso antes de entrar em operação para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática.
Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado adequadamente, pode ajudar os comerciantes a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados do mundo real.

Backtesting de uma estratégia de negociação
- ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados.
- múltiplos feeds de dados de baixa latência suportados (velocidade de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados)
- C # e estratégia baseada em backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- QuantDEVELOPER - framework e IDE para estratégias de negociação desenvolvimento, depuração, backtesting e otimização, disponível como um plug-in do Visual Studio.
- QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado em tempo real ou de baixa latência de provedores e trocas.
- QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas.
- multi-ativos, dados de latência de vários períodos, múltiplos corretores suportados.
- OpenQuant - C # e VisualBasic sistema de nível de backtesting e negociação, multi-ativos, testes de nível intradiário, otimização, WFA etc., vários corretores e feeds de dados suportados.
- QuantTrader - ambiente de comércio de produção.
- QuantBase - gerenciamento centralizado de dados.
- QuantRouter - roteamento de dados e pedidos.
- solução multi-ativos, múltiplos feeds de dados suportados, banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS fornecendo uma interface JDBC, e. Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc.
- os clientes podem usar o IDE para rotear sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE.
- Execução de vários corretores suportada, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX.
- solução multi-ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads de derivativos personalizados, etc.), vários feeds de dados são suportados.
- estrutura para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização.
- Execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX (IB, JPMorgan, FXCM etc.)
- dados diários e intradiários (estoques de nós por 43 + anos, futuros por mais de 61 anos)
- Prático para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- apoiando ações e ETFs dos EUA, futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, forex.
- US $ 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretagem)
- $ 299,95 mensalmente para profissionais (apenas plataforma de software de tradestation, sem corretagem)
- suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e mais (Yahoo Finance.)
- backtesting e trading do sistema de nível de portfólio, multi-ativos, teste de nível intradiário, otimização, visualização, etc.
- permite a integração R, negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para co-localização do servidor.
- Suporte nativo FXCM e Interactive Brokers.
- Suporte de estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização - melhor para testes baseados em preços de backtesting (análise técnica), C # scripting - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégia, etc.
- Dados de Axioma ou de terceiros.
- análise fatorial, modelagem de risco, análise do ciclo do mercado.
- melhor para testes de backtesting baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradiárias, teste de nível de portfólio e otimização.
- Turtle Edition - motor de backtesting, gráficos, relatórios, testes EoD.
- Professional Edition - editor de sistema mais, análise progressiva, estratégias intradiárias, testes multi-threaded etc.
- Pro Plus Edition - mais gráficos de superfície 3D, scripts etc.
- Builder Edition - IB API, depurador etc.
- Edição profissional $ 1.990.
- Pro Plus Edition $ 2.990.
- Builder Edition $ 3.990.
- suportando estratégias diárias / intradiárias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados etc.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros.
- dados de arquivos de texto, eSignal, Google Finance, Yahoo finance, IQFeed e outros.
- funcionalidade avançada - arrendamento de US $ 50 / mês ou licença de vida de US $ 995.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte a estratégias diárias / intradias, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- Suporta C # e Visual Basic.
- link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e muito mais (Yahoo Finance.)
- alugar $ 50 por mês.
- suporte a estratégias diárias / intradias, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- sinais técnicos e também fundamentais, suporte multi-ativos.
- $ 595 para a versão premium (suporte a vários provedores de dados e corretores)
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica)
- dados de compilação de ações, futuros e divisas (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários de 31 anos, forex a partir de 1983 etc.)
- usa o idioma MQL4, usado principalmente para negociar o mercado forex.
- Suporta vários corretores de Forex e feeds de dados.
- suporta o gerenciamento de várias contas.
- suporte a estratégias diárias / intradiárias, testes de nível de portfólio e otimização.
- melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage.
- Suporta múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal, etc.), suporte direto para vários corretores (Interactive Brokers etc.)
- Vida útil multidatos $ 1.497.
- Multicharts Pro $ 9,900 (Bloomberg & Thomson Reuters, alimentação de dados, etc.)
- estoques e ETFs dos EUA (diariamente)
- dados fundamentais pontuais desde 1999.
- estratégias longas / curtas, sinais orientados por preços / fundamentais.
- "Gerente" - $ 199 / mês - completa a funcionalidade.
- Este produto é para uso de comerciantes / pesquisadores de baixa, média e alta freqüência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta freqüência que beneficiam comerciantes / pesquisadores de baixa e alta freqüência.
- backtesting intradía, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada preço segundo, minutos, horas, fim de dia. Entradas do modelo totalmente controláveis.
- Fontes de dados de marca de mercado de 8k + desde 2018 (ações, índices e ETFs negociados no NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas).
- 40 + métricas do portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, razão de Sharpe, razão Omega, etc.)
- suporta R, Matlab, Java e Python.
- 10 + otimizações de portfólio.
- Preços de ações dos EUA (diariamente / intradía), desde 1998, dados da QuantQuote.
- dados forex da FXCM.
- apoiando Trader & Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- Preços de ações e ETF dos EUA (diariamente / intradiário), desde 2002.
- dados fundamentais da Morningstar (mais de 600 métricas)
- apoiando Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- simples de usar, estratégias de alocação de ativos, dados desde 1992.
- Momento de série temporal e estratégias de média móvel em ETFs.
- Estratégias simples de escolha de estoque de Momentum e Simple Value.
- dados de até 25 anos para 49 ações Futures e S & P500.
- caixa de ferramentas em Python e Matlab.
- Quantiacs hospeda competições de negociação algorítmica com investimentos variando de 500k a 1 milhão de dólares
- Backtest em dois cliques.
- Navegue na biblioteca de estratégias, ou crie e otimize sua estratégia.
- Comércio de papel, negociação automatizada e e-mails em tempo real.
- Dados FX (Forex / Moeda) em pares principais, voltando para 2007.
- negociação ao vivo compatível com qualquer corretor que esteja usando o Metatrader 4 como seu backend.
- fatores de equidade múltipla com valores de referência alfa sobre bench-cap, múltiplos universos de investimento e filtros de gerenciamento de risco.
- estratégias de alocação de ativos backtests, mistura de alocação de ativos e seleção de fator em um portfólio.
- US $ 50 / mês ou US $ 480 / ano - universidades de investimento mais amplas dos EUA, ações do Reino Unido e da UE, estratégias de alocação de ativos.
- mais de 10 000 estoques dos EUA, dados até 20 anos de história.
- critérios técnicos fundamentais +.
- US $ 50 por mês - funcionalidade completa.
- instalações eficazes de armazenamento e armazenamento de dados, instalações gráficas para análise de dados, facilmente estendidas através de pacotes.
- extensões recomendadas - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfólio, portfolioSim, backtest, etc.
- computação paralela e GPU, backtesting e otimização, amplas possibilidades de integração, etc.
- os usuários podem usar o VBA para criar estratégias para o BacktestingXL Pro, o conhecimento do VBA é opcional, os usuários podem construir regras de negociação em uma planilha usando códigos de teste de teste padrão pré-fabricados.
- suporta piramide, limitação de posição curta / longa, cálculo de comissão, rastreamento de patrimônio, controle extra-monetário, customização de preço de compra / venda.
- relatórios múltiplos de desempenho / risco.
- extensões recomendadas - pandas (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinanças, etc.
- permite que o usuário misture vários ETF / opções / futuros / fatores de equidade com alfa comprovada sobre benchmarks de mercado.
- $ 149 / mo - opção livre + opções de seleção, estratégias de futuros, estratégias vix.
- ferramenta de backtesting baseada em nível básico de nível básico para testar a força relativa e estratégias de média móvel em ETFs.
- estoques dos EUA, dados da ValueLine de 1986-2018.
- preço e dados fundamentais, 1700 ações, teste mensal de granularidade.

Como avaliar, fazer backtest e validar uma estratégia de negociação.
Ultimamente tenho trabalhado com backtesting várias estratégias que eu invento ou encontrei em sites como o TradingView. Eu vou acompanhar o processo de como eu:
Identificar uma estratégia possível Encontrar uma variedade de ações para executar através de um backtest estruturado Execute o próprio teste real.
No final desses 3 passos, posso identificar o quão bem-sucedido é a estratégia e se eu deveria usá-lo para negociação ao vivo e (aproximadamente) quanto eu poderia esperar fazer em um determinado período de tempo com base em um número determinado de negócios.
Identificando a Estratégia.
Eu identifiquei essa estratégia juntada por Chris Moody no TradingView. É chamado de Williams VIX Fix e é baseado nos escritos de Larry Williams em torno de um cálculo sintético Vix. Se você quiser saber mais sobre o VIX, a Wikipedia é um ótimo lugar para começar.
Depois de fazer alguns testes visuais em várias moedas, desenvolvi um sistema de negociação simples que queria testar. As regras deste sistema são simples:
Digite um longo comércio para todos os sinais de entrada agressivos ou filtrados gerados pelo sistema, a menos que o RSI Stochastic seja próximo ou superior a 80 (o RSI estocástico é um indicador livremente disponível no TradingView e em uma série de outras plataformas de gráficos financeiras). Sair do comércio quando o RSI está acima de 80 e a linha K atravessa a linha D Se ocorrerem múltiplos sinais, adicione a posição atual assumindo que as condições em # 1 acima são atendidas (por exemplo, se houver duas entradas filtradas em dias concorrentes, uma delas compraria o mesmo # de ações no dia 2 como no dia 1)
Eu não levei em consideração Money Management para as regras, pois variará para cada comerciante individual.
Encontrando Estoques para Backtest.
Utilizei o Mapa de FinViz e a Unicorn Bay para encontrar uma gama de moedas para fazer backtest. Meus critérios para selecionar moedas são os seguintes:
Teste as moedas em setores e indústrias (para evitar testes contra, digamos, todas as ações de tecnologia durante anos que as ações de tecnologia viram um boom) Teste pelo menos 2 moedas altamente dissimilares / não correlacionadas para ver como a estratégia funciona contra conjuntos de dados muito diferentes.
As moedas que eu resolvi fazer foram:
Além disso, testei dois títulos altamente não correlacionados, identificados a partir da página de Ativos correlacionados mais ou menos da Unicorn Bay:
Correndo o Backtest.
Em seguida, executei isso através do TradingSim, um simulador de negociação onde você pode praticar estratégias reais usando uma conta simulada. Usando este software, você pode abrir posições em ações usando uma conta falsa e negociar como se fossem ações reais. A única desvantagem é que o backtest é de apenas 2 anos.
Eu continuei a executar o backtest para cada estoque durante os 2 anos completos com uma conta falsa de US $ 10.000. Para cada comércio, eu coloquei.
20% do capital em risco (o que não é necessariamente o que você faria no mundo real, mas queria amplificar os resultados neste caso). Os resultados foram promissores. Ao longo de um período de 2 anos, cada ação fez um retorno de saúde. Os negócios individuais estão listados aqui.
Mais backtesting.
Embora esses resultados iniciais tenham sido promissores, 2 anos de testes não foram suficientes. Para aumentar o estresse, testei-o, codifiquei uma Estratégia em TradingView com base nas regras do meu sistema comercial. Você pode encontrar o sistema aqui. Você pode vê-lo e modificá-lo se desejar no TradingView.
Os dados do TradingView remontam muito mais longe (pelo menos todo o caminho até 1968 para muitas ações), então testei cada uma das 13 ações novamente usando a mesma conta virtual de US $ 10.000 para ver se eles acabaram com lucro.
Apenas 1 dos 13 pares não saiu lucrativo (GS - Goldman Sachs). Eu decidi descobrir por que isso era, e se houvesse algum padrão que pudesse ser entendido sobre qualquer estoque que talvez não fosse útil para usar esta estratégia.
Eu usei o criador do TradingView para testar a estratégia em uma variedade de ações de menor volatilidade, e encontrei uma série de candidatos que parecem adequados para o teste para frente devido ao seu alto fator de lucro. Uma lista crescente de ações que apresentam alto potencial de lucro com esta estratégia é visível aqui. Abaixo estão algumas capturas de tela de alguns dos desempenhos de estoque anteriores.
Mais uma vez, nada disso é dizer que simplesmente colocar seu dinheiro todo na AAPL em 2004 e simplesmente manter não é uma ótima estratégia. Você pode fazer isso, bem como ter lucros previsíveis, mesmo através de mergulhos do mercado, como em 2001 e 2008 e, através de alguns compostos, ganhar dinheiro digno com estratégias como esta.
Realizar o teste de uma série de ações usando o Robinhood e mostrar resultados positivos, depois aumentar as contribuições de capital. Codificar a estratégia / algoritmo em Quantopian e ganhar suporte / capital para negociar essa estratégia. Encontre / desenvolva outras estratégias adequadas para negociação.
Disclaimer: Tudo isso é especulativo e não é considerado um conselho de investimento definitivo. Eu não sou responsável por lucros ou perdas que experimente usar esta estratégia, seja em formato parcial ou completo. Eu não sou um profissional de investimento ou corretor. Faça mais pesquisas antes de usar qualquer uma das estratégias descritas nesta publicação.
O crédito para Williams VIX FIX estratégia vai para Chris Moody.
Estratégia usada no TradingView disponível aqui.
Lista de tickers de ações que mostram excelentes retornos e curvas de ações disponíveis aqui.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Timothy Jaeger.
Experiente UX Designer, Trader (Opções, Stocks, Forex), HODLer (Crypto), Futurista. Interessado em coisas e coisas.

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Testes traseiros manuais; Praticando a Arte da Negociação.
Ação de preço e Macro.
O comércio, como muitas outras coisas da vida, pode ser melhorado com a experiência. Isso é muitas vezes quando novos comerciantes falham. Depois de perceber esse fato, eles consideram uma negociação muito simples.
& ldquo; está aprendendo a negociar com valor lucrativo meu tempo? & rdquo;
Eu e muitos outros comerciantes (ou talvez mais precisamente & lsquo; have & rsquo;) responderam um enfático & lsquo; YES! & Rsquo; para essa questão, e embarcou em um processo de aprendizagem para obter nossos resultados ao ponto que queremos. Mas nem todos estariam naquele barco.
O difícil sobre a experiência ao negociar é o fato de que essa mesma experiência pode nos custar dinheiro. Ao longo dos anos, eu ouvi muitos argumentos alegadamente e lsquo; ah, que é a sua taxa de matrícula para os mercados. & Rsquo; E esse pode ser o caso. Mas há outras maneiras de ganhar experiência na arte antiga da especulação.
Os comerciantes de cereais e arroz, os criadores originais da análise técnica, empregariam um elemento de & lsquo; paper trading, & rsquo; para rastrear lucros ou perdas hipotéticas para as estratégias que eles estão negociando.
Isso é semelhante ao comércio de demonstração hoje; uma maneira de testar nossas teorias e estratégias no mercado sem risco financeiro. Isso é exatamente o mesmo que o comércio ao vivo, não, porque não há um provedor de liquidez no outro lado do seu comércio que executa a execução REAL; mas pode me permitir testar minhas estratégias em um ambiente dinâmico.
A desvantagem para o comércio de demonstração ou o teste de demonstração de uma estratégia é o fato de que pode levar muito tempo para obter resultados suficientes para determinar a consistência de minhas estratégias. Se eu quiser testar uma estratégia em um gráfico diário, pode levar-me um ano inteiro apenas para colocar alguns negócios. E depois desses poucos negócios, eu não tenho certeza de que eu fiquei confortável o suficiente com a estratégia de empregá-lo ao vivo (afinal, apenas alguns negócios foram colocados, como eu sei se isso era uma anomalia ou não).
É aqui que o back-testing manual pode entrar em jogo. Este é um manoiismo no qual eu posso simular um ambiente de mercado ao vivo com preços dinâmicos. É importante notar quaisquer back-tests que realizamos, manuais ou automatizados, sofrem com um inconveniente singular; e esse é o fato de que o desempenho passado não é necessariamente se replicar dessa maneira no futuro. Mas esse não é o ponto do back-test manual. A razão pela qual eu estou fazendo o teste é me treinar, usando as ferramentas da estratégia que está sendo testada, para que eu possa saber como efetivamente empregar a abordagem.
Eu posso fazer isso em qualquer período de tempo, com qualquer par de moedas e quase qualquer estratégia que negocie.
Passo 1: vestir o gráfico.
O primeiro passo quando o back-testing manual é para vestir nossos gráficos com os indicadores que usaremos na estratégia que estamos testando. Para esta ilustração, eu irei usar um EMA de 89 períodos e um CCI de 13 períodos. Depois de obter o quadro vestido, estamos prontos para prosseguir.
Criado por James Stanley.
Passo 2: Dê um passo atrás no tempo.
Depois de termos nosso quadro vestido, precisamos ir para um período anterior no gráfico. O aqui é que eu quero não estar familiarizado com a ação de preço para o período testado. Quero que os preços sejam tão próximos da dinâmica do mercado real quanto possível. Quero que isso seja imprevisível.
Para fazer isso, posso simplesmente clicar e arrastar para trás no tempo para chegar a uma data anterior no gráfico.
Criado por James Stanley.
Passo 3: avança no tempo.
Esse recurso é muito benéfico para os comerciantes que realizam muitos back-testing manual, mas muitas vezes desconhecidos para muitos. Isso tem a ver com o & lsquo; forward, & rsquo; e & lsquo; para trás, & rsquo; setas no seu teclado.
Se eu quisesse voltar 1 hora, posso simplesmente pressionar a tecla de seta para trás do & lsquo; & rsquo; um tempo.
No entanto, se o teste de I & rsquo; m em um gráfico de 4 horas e ndash; 1 pressionar as teclas de seta para frente ou para trás será equivalente a avançar ou retroceder 4 horas por vez.
Esta é uma característica extremamente conveniente que me permite percorrer uma grande distância no gráfico em um curto período de tempo.
Neste ponto, eu quero caminhar para a frente na tabela, e eu encontro um negócio que atenda aos meus critérios. Uma vez que eu faço, eu vou pausar, e estamos pronto para passar para a etapa 5.
Passo 4: Registre os resultados.
Este passo pode se desviar entre comerciante para comerciante com base no estilo e maneirismo da manutenção de registros. Exorto todos os novos comerciantes ou aqueles novos a back-testing manual para escrever cada um desses negócios; seja um diário, uma planilha eletrônica ou um registro comercial. Algumas informações importantes são de destaque aqui:
Onde você colocaria sua parada?
Onde você estaria procurando ganhar lucros?
Você pode registrar todas essas informações, bem como quaisquer outras observações que você fez. Após algumas negociações, você terá algumas informações que você pode usar para tornar a estratégia mais eficaz para seus objetivos.
Passo 5: enxaguar e repetir.
Depois de ter encontrado um comércio hipotético, nesse ponto, podemos avançar no futuro para ter uma idéia de como ele pode ter funcionado. Mais uma vez, podemos registrar esses resultados em nossos periódicos.
Então podemos avançar para o próximo comércio. Podemos continuar a fazer isso até sentir o conforto e a experiência com a estratégia para avançar para a próxima etapa de teste. Para alguns comerciantes que experimentam testes com saldos menores, outros dão o salto diretamente aos mercados ativos, enquanto outros, como eu e o ndash; depois, testará a estratégia em uma conta demo com preços dinâmicos ao vivo.
--- Escrito por James B. Stanley.
Para entrar em contato com James Stanley, você pode seguir James no Twitter @JStanleyFX.
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