Backtesting – це аналітичний підхід, який дозволяє торговцям перевірити стратегію над історичними даними. Багато експертів рекламували такий підхід як необхідний для успішної торгівлі, оскільки він допомагає зрозуміти, як різні стратегії працюють в різних ринкових умовах. Незважаючи на те, що багато торгових платформ забезпечують інструменти для зворотного тестування, алгоритмічні торговці часто потребують більш ефективних інструментів.
Алгоритмічна торгівля
Алгоритмічна торгівля або автоматизована торгівля використовує комп'ютерні програми (алгоритми) для виконання торгів на основі конкретних інструкцій. Це мінімізує людські помилки шляхом автоматизації торгів на основі заздалегідь визначених інструкцій та сигналів з математичних формул (показників). Алгоритмічні стратегії торгівлі включають тренд, арбітраж, відновлення фонду індексів або середні цінові страти, зважені та часові часи.
Наприклад, торговець може створити програму з інструкціями щодо виконання торгів, коли індекс відносного індексу міцності (RSI) досягає 80, що вказує на сильну умову перепродажу з підтвердженням на ковзному середньому показнику. Алгоритмічні торговці мають перевагу в швидкості, відсутності людських емоцій та сувору дотримання правил торгівлі.
Чому алгоритмічні торговці стратегії Backtest
Оцінка є основною метою зворотного тестування. Торговці, щоб з’ясувати межі та потенційні помилки своїх стратегій та порівняти стратегії. Побічний продукт зворотного тестування-це підвищення впевненості при торгівлі, оскільки він допомагає торговцям стати більш комфортними з ринком.
Основні особливості інструментів заднього тестування
- Розробка та візуалізація стратегії: Інструменти для зворотного тестування повинні дозволяти торговцям розробляти та редагувати стратегії та параметри та надавати інструменти для візуалізації результатів.
- Показники продуктивності: Хороший інструмент для випробувань пропонує показники продуктивності, такі як прибутки та збитки, скорочення, маржа та рівні важелів тощо. Ці показники допомагають торговцям визначити лазівки та потенційну віддачу в різних умовах.
- Якість даних та доступність: Дані на ринку повинні бути доступними та якісними для запобігання помилок через неправильну ціну та обсяг.
- Налаштування та гнучкість: Backtesting передбачає налаштування параметрів для спостереження за тим, як виконуються стратегії, коли умови змінюються. Хороший інструмент для зворотного тестування повинен дозволяти торговцям налаштувати параметри та пропонувати чудову гнучкість.
- Реалістичне моделювання та підтримка мультизетів: Алгоритмічні засоби для зворотного тестування повинні підтримувати сценарії та пропонувати моделювання руху ринку за допомогою поданих параметрів. Вони також повинні підтримувати випробування на кілька активів та ринків, тому торги не обмежуються кількома.
Популярні алгоритмічні інструменти заднього тестування
Це одні з найпопулярніших інструментів, які алгоритмічні торговці використовують для зворотного тестування.
Сценарій TradingView
Сценарій Pine – це рідна мова програмування платформи TradingView. Це дозволяє розробникам будувати, тестувати та розгортати алгоритми та технічні показники. Торговці можуть будувати торгові програми за допомогою сосни, якщо вони мають технічні навички, але вони також можуть найняти розробників, щоб виконати технічну роботу або просто придбати попередньо вбудовані.
Створення алгоритму сосни включає чотири кроки:
- Створити новий сценарій.
- Напишіть стратегію торгівлі, використовуючи синтаксис Spine Script та вбудовані функції. Торговці також можуть створювати свої функції.
- Додайте індикатори, такі як RSI, смуги Боллінгера, середні показники тощо.
- Збережіть та використовуйте стратегію.
Щоб зробити тестування стратегії, торговці можуть використовувати функцію повторного відтворення Bar TradingView для встановлення параметрів, вибрати дати запуску та закінчення та переробку рухів ринкових цін.
Програмування рамки та бібліотеки
Python, Matlab, R та інші мови, що використовуються для чисельних обчислень та аналізу даних, дозволяють торговцям будувати та розгортати торгові алгоритми. Торговці можуть випробувати бібліотеки Python та рамки, такі як Zipline, Vectorbt, TA-LIB, Backtrader та Pyalgotrade. Вони розроблені явно для зворотного тестування, підтримуючих паперів та торгівлі наживом.
Перевага цих бібліотек полягає в тому, що вони зазвичай є відкритими, вільними та побудованими для певної мети. Інструменти з відкритим кодом надають торговцям безкоштовні інструменти, які постійно оновлюються для підвищення ефективності та розширення функціональних можливостей.
Metatrader 4 (MT4) та Metatrader 5 (MT5)
Metatrader 4 та Metatrader 5 – це інші торгові платформи, що пропонують інструменти тестера стратегії для тестування своїх експертних радників. Як і TradingView, MT4 та MT5 мають свої рідні мови програмування, MQL4 та MQL5. Торговці можуть будувати своїх експертних радників за допомогою сценаріїв MQL або налаштувати попередньо вбудовані алгоритми для виконання торгів.
Незважаючи на те, що програми широко використовуються для торгівлі, вони обмежуються форекс та CFDS, що робить їх непридатними для акцій або товарних торговців.
Поширені помилки, які слід уникати
Чотири основні помилки впливають на якість зворотного тестування. Це:
- Погана якість даних: якість даних має вирішальне значення, оскільки все, що зворотно залежить від історичних даних. Торговці повинні гарантувати, що вони використовують точні дані своїх брокерів, щоб уникнути розбіжностей, які впливають на результати резервного тестування.
- Недостатньо тестування: Одна мета зворотного тестування – зібрати якомога більше інформації про стратегію в різних умовах. Ідеальний підхід полягає в тому, щоб випробувати багаторічні тенденції та умови на ринку принаймні за п’ять років ринкових даних.
- Ігнорування ринкових умов: ігнорування ковзань та комісій надає прибуток і може бути джерелом помилок при зворотному тестуванні. Торговці повинні враховувати трансакційні витрати на кожну торгівлю, щоб знати, чи можуть їх стратегії залишатися вигідними, якщо зміниться умови. Наприклад, періоди високої мінливості та високих спредів можуть вплинути на стратегії прориву.
- Перенапруження: задній тестування має на меті зрозуміти стратегію, її обмеження та можливості. Торговці використовують результати тестування для тонко налаштованих стратегій, але можуть ризикувати перестаратися. Overfitting зосереджується на ринковому шумі замість реальних цінових рухів активів і може призвести до невдачі на живих ринках. Щоб уникнути цього, торговці повинні зосередитись на кількох параметрах, таких як ціна та обсяг, за один раз.
Уникнення цих помилок допомагає покращити якість випробування та дозволяє торговцям приймати рішення на основі даних, які є недійсними людськими емоціями.
Закриття думок
Алгоритмічна торгівля часто є більш ефективною, ніж торгівля людини, оскільки вона зосереджується на ринку та скорочує емоційну торгівлю. Автоматизовані алгоритми зворотного тестування допомагають торговцям отримати нові перспективи та впевненість у їхніх стратегіях, але це потрібно робити правильно. Такі інструменти, як Native TradingView Scine Script, бібліотеки Python та тестер стратегії MT4/MT5, дозволяють обширний зворотний тест для ALGO.