Comment backtest des systèmes de négociation et d'éviter l'ajustement de courbe Pour juger comment bien un système commercial donné devrait fonctionner dans le futur, nous backtest il sur les données du marché passé. Backtesting applique un ensemble de règles de négociation aux données historiques pour estimer comment ces règles auraient été réalisées si nous les avions échangées. Les bons résultats historiques hypothétiques ne garantissent pas qu'un ensemble de règles fonctionnera bien à l'avenir. Cependant, les mauvais résultats historiques hypothétiques signifient presque certainement qu'un système ne devrait pas être échangé en temps réel. La valeur perçue du backtesting est enracinée dans la croyance que les tendances historiques se répètent. Les commerçants ont testé des stratégies sur des données historiques pour des générations. Cependant, la pratique est devenue populaire avec l'avènement des ordinateurs personnels et des logiciels spécialement conçus pour tester les systèmes. Tels que System Writer, qui a évolué en TradeStation. Ce logiciel et une base de données historiques ont permis à ceux qui n'avaient pas d'écriture de code de tester les idées de système commercial. La compréhension et l'acceptation plus larges des systèmes de négociation, ainsi que la frustration qu'ont éprouvée de nombreuses personnes lorsqu'ils ont essayé de créer eux-mêmes des systèmes de négociation, ont contribué à la prospérité du marché des systèmes de tierces parties tout au long des années 1990. Futures Truth est une société indépendante qui a suivi les systèmes commerciaux commercialement disponibles depuis les années 1980. Actuellement, il suit plus de 500 systèmes. Futures Truth teste les systèmes de négociation en temps réel, et non sur les données historiques. Cela empêche la modification des règles dans le temps et simule mieux l'exécution des règles dans les conditions réelles du marché, telles que les périodes de forte volatilité. Selon Futures Truth, seuls 45 des systèmes de suivi sont rentables à long terme, alors que seulement 20 ont affiché un bon ratio de risque-bénéfice. Cependant, ces chiffres sont probablement meilleurs que ceux de la population plus large parce que seuls les vendeurs vraiment confiants dans leur logique se tournent vers Futures Truth pour l'analyse en temps réel et la critique publique. Tant de systèmes échouent parce qu'ils manquent d'une prémisse valable. Au lieu de cela, les paramètres d'entrée et de sortie sont dérivés de l'exploration de données. L'exploration de données analyse simplement les données historiques pour des règles qui auraient fonctionné dans le passé. Souvent, ces règles sont adaptées précisément au passé et n'ont aucun espoir de travailler mieux que le hasard sur des données invisibles. Au lieu de cela, le développement du système devrait commencer par une théorie qui peut être testée, analysée et affinée pour l'application. Ce concept implique également une perspective différente sur les tests du système lui-même: Le but du test de backtesting n'est pas de produire une collection de statistiques de profits et pertes hypothétiques. Il s'agit de tester la validité de la théorie et de l'exactitude des règles en capturant la prémisse. Le test du système est un processus à multiples facettes allant des données, à l'échelle de temps, aux hypothèses d'entrée des ordres, aux spécifications contractuelles et au contrôle des risques. A défaut d'un de ceux-ci peut ruiner un test mdash autrement valide ou, manipuler ils peuvent générer des résultats qui sont bien supérieurs à ce que nous aurions atteint en temps réel. Vous devez le faire correctement si vous souhaitez valider mdash ou, le cas échéant, invalider mdash votre système. Outils du métier Il ya deux éléments à backtesting: Les outils appropriés mdash logiciel et données mdash et une méthode scientifique pour développer des systèmes en utilisant ces outils. Letrsquos commencer par regarder les outils du métier. De nombreuses options sont disponibles pour tester vos idées. Ils diffèrent dans la facilité de transformer des idées en code et dans la façon dont ils traitent les détails, ce qui peut avoir un impact majeur sur les résultats. Par exemple, si un système entre dans un ordre limité, un logiciel enregistre un remplissage si ce prix est touché. Cependant, il n'y a guère de garantie qu'un tel ordre aurait été rempli dans le commerce réel, et il n'y a pas non plus de garantie qu'il n'aura pas été. Entrer sur les arrêts garantit une entrée, mais pas un prix. Une autre question est l'enregistrement des prix réels. Alors que la plupart des logiciels développés professionnellement n'a plus ce problème, il est encore une préoccupation pour ceux qui tester manuellement les systèmes dans les tableurs, tels que Microsoft Excel. Par exemple, si un système achète un arrêt égal à la fermeture plus un tiers de la fourchette moyenne au cours des trois dernières périodes et si la fourchette moyenne est 10, alors nous achetons à la clôture plus 3.333. Si nous négocions l'E-mini SampP 500, il commerce en 0.25 tailles de tique. Cela signifie que l'écart d'entrée doit rondre jusqu'à 3,50. Un commerçant débutant peut ne pas réaliser cela si manuellement craquer numéros, et il wasnr il ya trop longtemps que de nombreux programmes professionnels fait la même erreur. Au fil du temps, une telle erreur pourrait ajouter un écart important. Dans l'ensemble, toutefois, ces détails procéduraux sont mineurs. Le gros problème, ce sont les données. À propos de l'auteurLa vérification des résultats: l'interprétation du passé Le test en arrière-plan est un élément clé du développement efficace du système commercial. On y parvient en reconstituant, avec des données historiques, des métiers qui auraient eu lieu dans le passé en utilisant des règles définies par une stratégie donnée. Le résultat offre des statistiques qui peuvent être utilisées pour évaluer l'efficacité de la stratégie. En utilisant ces données, les traders peuvent optimiser et améliorer leurs stratégies, trouver des défauts techniques ou théoriques, et gagner la confiance dans leur stratégie avant de l'appliquer sur les marchés réels. La théorie sous-jacente est que toute stratégie qui a fonctionné bien dans le passé est susceptible de bien fonctionner dans l'avenir, et inversement, toute stratégie qui a mal performé dans le passé est susceptible de fonctionner mal à l'avenir. Cet article donne un aperçu des applications utilisées pour le backtest, du type de données obtenues et de la manière de les utiliser. Les données et les outils Backtesting peuvent fournir de précieux commentaires statistiques sur un système donné. Quelques statistiques universelles de backtesting incluent: Bénéfice ou perte net - gain ou perte nette de pourcentage. Délai - Dates passées où l'essai a eu lieu. Univers - Stocks qui ont été inclus dans le backtest. Mesures de volatilité - Pourcentage maximum de la hausse et de la baisse. Moyennes - Pourcentage du gain moyen et de la perte moyenne, moyenne des barres détenues. Exposition - Pourcentage du capital investi (ou exposé au marché). Ratios - Ratios gains / pertes. Rendement annualisé - Rendement en pourcentage sur une année. Rendement ajusté en fonction du risque - Rendement en pourcentage en fonction du risque. Typiquement, le logiciel de backtesting aura deux écrans qui sont importants. Le premier permet au commerçant de personnaliser les paramètres de backtesting. Ces personnalisations incluent tout, de la période à la commission des coûts. Voici un exemple d'un tel écran dans AmiBroker: Le deuxième écran est le rapport des résultats réels backtesting. C'est là que vous pouvez trouver toutes les statistiques mentionnées ci-dessus. Encore une fois, voici un exemple de cet écran dans AmiBroker: En général, la plupart des logiciels commerciaux contient des éléments similaires. Certains logiciels haut de gamme incluent également des fonctionnalités supplémentaires pour effectuer le dimensionnement automatique des positions, l'optimisation et d'autres fonctionnalités plus avancées. Les 10 commandements Il ya de nombreux facteurs commerçants attention quand ils sont backtesting stratégies de négociation. Voici une liste des 10 choses les plus importantes à retenir lors du backtesting: Tenir compte des tendances générales du marché dans le cadre du temps dans lequel une stratégie donnée a été testée. Par exemple, si une stratégie a seulement été testée à partir de 1999-2000, elle peut ne pas aller bien dans un marché baissier. Il est souvent une bonne idée de backtest sur une longue période qui englobe plusieurs types différents de conditions de marché. Prendre en compte l'univers dans lequel le backtesting s'est produit. Par exemple, si un vaste système de marché est testé avec un univers composé de stocks technologiques, il peut ne pas réussir à bien dans différents secteurs. En règle générale, si une stratégie est ciblée vers un genre spécifique de stock, limiter l'univers à ce genre, mais dans tous les autres cas, maintenir un grand univers à des fins de test. Les mesures de volatilité sont extrêmement importantes à considérer dans le développement d'un système commercial. Cela est particulièrement vrai pour les comptes à effet de levier, qui sont soumis à des appels de marge si leurs fonds propres tombe en dessous d'un certain point. Les commerçants devraient chercher à maintenir la volatilité à un niveau bas afin de réduire les risques et de faciliter la transition dans et hors d'un stock donné. Le nombre moyen de barres détenues est également très important à surveiller lors de l'élaboration d'un système commercial. Bien que la plupart des logiciels de backtesting comprennent les coûts de commission dans les calculs finaux, cela ne signifie pas que vous devriez ignorer cette statistique. Si possible, augmenter votre nombre moyen de barres retenues peut réduire les coûts de commission et améliorer votre rendement global. L'exposition est une épée à double tranchant. Une exposition accrue peut conduire à des profits plus élevés ou des pertes plus élevées, tandis que l'exposition réduite signifie des profits inférieurs ou des pertes plus faibles. Cependant, en général, il est judicieux de maintenir l'exposition au-dessous de 70 afin de réduire les risques et de faciliter la transition dans et hors d'un stock donné. La statistique de perte de gain moyenne, combinée au ratio gains / pertes, peut être utile pour déterminer le dimensionnement optimal de la position et la gestion de l'argent en utilisant des techniques comme le critère Kelly. (Voir Gestion de l'argent en utilisant le critère Kelly.) Les commerçants peuvent prendre des positions plus importantes et réduire les coûts de commission en augmentant leurs gains moyens et en augmentant leur ratio gains / pertes. Le rendement annualisé est important parce qu'il est utilisé comme un outil pour comparer les rendements des systèmes à ceux d'autres sites d'investissement. Il est important non seulement d'examiner le rendement global annualisé, mais aussi de tenir compte de l'augmentation ou de la diminution du risque. Cela peut être fait en examinant le rendement ajusté en fonction du risque, qui tient compte de divers facteurs de risque. Avant l'adoption d'un système de négociation, il doit surperformer tous les autres sites d'investissement à un risque égal ou inférieur. Backtesting personnalisation est extrêmement important. De nombreuses applications de backtesting ont des entrées pour les montants de commissions, les tailles de lot rondes (ou fractionnelles), les tailles de tiques, les exigences de marge, les taux d'intérêt, les hypothèses de glissement, les règles de dimensionnement de position, les règles de sortie de barres identiques. Pour obtenir les résultats les plus précis, il est important d'accorder ces paramètres pour imiter le courtier qui sera utilisé lorsque le système sera mis en service. Backtesting peut parfois conduire à quelque chose connu sous le nom de sur-optimisation. C'est une condition où les résultats de performance sont si fortement accordés au passé qu'ils ne sont plus aussi précis à l'avenir. C'est généralement une bonne idée de mettre en œuvre des règles qui s'appliquent à tous les stocks, ou un ensemble sélectionné de stocks ciblés, et ne sont pas optimisés dans la mesure où les règles ne sont plus compréhensibles par le créateur. Backtesting n'est pas toujours la façon la plus précise de mesurer l'efficacité d'un système commercial donné. Parfois, les stratégies qui ont bien performé dans le passé ne parviennent pas à bien dans le présent. Les performances passées ne représentent pas les résultats futurs. Assurez-vous de faire du commerce papier un système qui a été testé avec succès avant d'être en direct pour être sûr que la stratégie reste applicable dans la pratique. Conclusion Backtesting est l'un des aspects les plus importants du développement d'un système commercial. Si elle est créée et interprétée correctement, elle peut aider les opérateurs à optimiser et à améliorer leurs stratégies, à trouver des défauts techniques ou théoriques, ainsi qu'à acquérir confiance dans leur stratégie avant de l'appliquer aux marchés du monde réel. Ressources Tradecision (tradecision) - Haut de gamme de développement du système de négociation AmiBroker (amibroker) - Budget Trading System Development. Une mesure de la rentabilité d'exploitation d'une entreprise. Il est égal au bénéfice avant intérêts, impôts et amortissement. Une ronde de financement où les investisseurs achètent des actions d 'une société à une valeur inférieure à l' évaluation effectuée sur la. Un raccourci pour estimer le nombre d'années nécessaires pour doubler votre argent à un taux annuel donné de rendement (voir annuel composé.) Le taux d'intérêt appliqué à un prêt ou réalisé sur un investissement sur une période de temps spécifique. Les CDO ne se spécialisent pas dans un type de dette: l'année au cours de laquelle le premier afflux de capitaux d'investissement est livré à un projet ou une entreprise.
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