Jeg er veldig ny til R og prøver å backeest en strategi jeg har programmert allerede i WealthLab. Several ting jeg ikke forstår, og det virker ikke tydeligvis. Jeg kan ikke få de nære prisene pent til en vektor eller en slags vektor, men det begynner med struktur, og jeg forstår ikke hva denne funksjonen gjør. Derfor er serien min, en samtale, sannsynligvis ikke arbeid. En nrow-serie virker heller ikke, men jeg trenger det for Loop. Så jeg antar at jeg får disse 2 spørsmål besvart at min strategi skal fungere jeg er veldig takknemlig for hjelpen R virker ganske komplisert selv med programmeringserfaring på andre språk. Ja, jeg har kopiert noen linjer med kode fra denne opplæringen, og jeg forstår virkelig ikke denne linjen, jeg mener serie, 1 jeg trodde ville bruke funksjonen f på kolonne 1 i serien. Men siden denne serien er litt komplisert med struktur osv., virker det ikke jeg snakker om denne opplæringen. MichiZH Jun 6 13 på 14 22.Backtesting Interpreting The Past. Backtesting er en nøkkelkomponent effektiv handel - systemutvikling Det oppnås ved å rekonstruere med historiske data handel som ville ha oppstått tidligere ved bruk av regler som er definert av en gitt strategi. Resultatet gir statistikk som kan brukes til å måle effektiviteten av strategien. Ved hjelp av disse dataene kan handelsmenn optimalisere og forbedre sine strategier, finne tekniske eller teoretiske feil og få tillit til strategien deres før du bruker den til de virkelige markedene. Den underliggende teorien er at enhver strategi som fungerte bra i fortiden, sannsynligvis vil fungere godt i fremtiden, og omvendt, En hvilken som helst strategi som har utviklet seg dårlig i fortiden, vil trolig utføre dårlig i fremtiden. Denne artikkelen tar en titt på hvilke applikasjoner som brukes til backtest, hvilken type data er oppnådd, og hvordan den skal brukes. Data og verktøyet Backtesting kan gi rikelig med verdifull statistisk tilbakemelding om et gitt system Noen universelle backtesting-statistikker inkluderer fortjeneste eller tap - Netto prosentgevinst eller tap. Tidsramme - Tidligere dato s der testingen skjedde. Universe - Aksjer som ble inkludert i backtest. Volatility measures - Maksimum prosent oppover og nede. Gjennomsnitt - Gjennomsnitt gjennomsnittlig gevinst og gjennomsnittlig tap, gjennomsnittlig barer holdt. Eksponering - Prosent av investert eller eksponert kapital. Ratios - Fortjeneste-til-tap-forhold. Nårlig avkastning - Prosentavkastning over et år. Risikojustert avkastning - Prosentvis avkastning som en funksjon av risiko. Typisk vil backtesting programvare ha to skjermer som er viktige. Den første tillater næringsdrivende å tilpasse Innstillingene for backtesting Disse tilpasningene inkluderer alt fra tidsperiode til provisjonskostnader Her er et eksempel på en slik skjerm i AmiBroker. Den andre skjermen er den faktiske backtesting-resultatrapporten Her finner du all statistikk nevnt ovenfor Igjen, her er et eksempel på dette skjermbildet i AmiBroker. Generelt inneholder de fleste handelsprogramvarene lignende elementer. Noen avanserte programvare inkluderer også tilleggsfunksjonalitet å utføre automatisk posisjonering, optimalisering og andre mer avanserte funksjoner De 10 buddene Det er mange faktorer som handelsmenn er oppmerksomme på når de vurderer handelsstrategier. Her er en liste over de 10 viktigste tingene å huske mens backtesting. Ta hensyn til den brede Markedsutvikling i tidsrammen der en bestemt strategi ble testet For eksempel, hvis en strategi bare ble testet tilbake fra 1999-2000, kan det ikke gå bra på et bjørnmarked. Det er ofte en god ide å backtest over en lang tidsramme som omfatter flere forskjellige typer markedsforhold. Ta hensyn til universet der backtesting skjedde For eksempel, hvis et bredt markedssystem er testet med et univers bestående av tech-aksjer, kan det mislykkes å gjøre det bra i ulike sektorer Som hovedregel, hvis en strategi er rettet mot en bestemt genre av lager, begrenser universet til den genren, men i alle andre tilfeller opprettholder et stort univers for testformål. Volatilitetsmålinger er e ekstremt viktig å vurdere når det gjelder å utvikle et handelssystem Dette gjelder særlig for levererte kontoer, som er utsatt for marginsamtaler dersom egenkapitalen faller under et visst punkt. Traders bør søke å holde volatiliteten lav for å redusere risikoen og muliggjøre lettere overgang inn og ut av et gitt lager. Det gjennomsnittlige antall barer som holdes, er også veldig viktig å se når du utvikler et handelssystem. Selv om de fleste backtesting programvare inkluderer provisjonskostnader i de endelige beregningene, betyr det ikke at du bør ignorere denne statistikken. Hvis mulig øker du gjennomsnittlig tall av barer som holdes kan redusere provisjonskostnader og forbedre totalavkastningen. Eksponering er et dobbeltkantet sverd Økt eksponering kan føre til høyere fortjeneste eller høyere tap, mens redusert eksponering betyr lavere fortjeneste eller lavere tap. Generelt sett er det en god ide å holde eksponering under 70 for å redusere risiko og muliggjøre lettere overgang inn og ut av en gitt aksje. Gjennomsnittlig gevinststapstatistikk c, kombinert med forholdet mellom gevinster og tap, kan være nyttig for å bestemme optimal posisjonsstørrelse og pengehåndtering ved hjelp av teknikker som Kelly-kriteriet Se Money Management Bruke Kelly-kriteriet Traders kan ta større stillinger og redusere provisjonskostnader ved å øke sine gjennomsnittlige gevinster og øke deres vinner-til-tap-forhold. Endret avkastning er viktig fordi det brukes som et verktøy for å benchmark et system s avkastning mot andre investeringssteder. Det er viktig ikke bare å se på den samlede årlige avkastningen, men også å ta hensyn til Den økte eller reduserte risikoen Dette kan gjøres ved å se på den risikojusterte avkastningen, som står for ulike risikofaktorer. Før et handelssystem er vedtatt, må det overgå alle andre investeringssteder med like eller mindre risiko. backtesting applikasjoner har input for provisjonsbeløp, runde eller brøkdelte størrelsesstørrelser, tikkestørrelser, marginkrav, renter, slippa ge antagelser, stillingsregulering regler, same-bar exit regler, stopp stopp innstillinger og mye mer For å få de mest nøyaktige backtesting resultatene, er det viktig å justere disse innstillingene for å etterligne megleren som vil bli brukt når systemet går live. Backtesting kan noen ganger føre til noe som er kjent som overoptimalisering. Dette er en tilstand hvor resultatene avstemmes så høyt til fortiden at de ikke lenger er like nøyaktige i fremtiden. Det er generelt en god ide å implementere regler som gjelder for alle aksjer, eller et utvalg av målrettede aksjer, og er ikke optimalisert i den utstrekning at reglene ikke lenger er forståelige av skaperen. Bakingtesting er ikke alltid den mest nøyaktige måten å måle effektiviteten til et gitt handelssystem. Noen ganger strategier som fungerte bra i fortiden klarer ikke å gjøre det bra i dagens fortid er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. Pass på at papirhandel er et system som har blitt suksessfullt testet før du går for å være sikker på at strengen Ategy gjelder fortsatt i praksis. Konklusjon Backtesting er et av de viktigste aspektene ved å utvikle et handelssystem. Hvis det opprettes og tolkes riktig, kan det hjelpe handelsfolk å optimalisere og forbedre sine strategier, finne tekniske eller teoretiske feil, samt få tillit til deres strategi før du bruker den til det virkelige verdensmarkedet Resources Tradecision - High-end Trading Systemutvikling AmiBroker - Budsjett Trading System Development. The maksimale beløp som USA kan låne Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten hvor en depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen deponeringsinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredningen av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling gikk den amerikanske kongressen i 1933 som Banking Lov, som forbyr kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb ut siden av gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsforeningen. Valuta forkortelsen eller valutasymbolet for den indiske rupee INR, valutaen til India Rupee består av 1.Backtesting en Simple Stock Trading Strategy. Merk dette innlegget er IKKE økonomisk rådgivning Dette er bare en morsom måte å utforske noen av evnene R har for å importere og manipulere data. Jeg har nylig lest et innlegg på ETF-profeten som utforsket en interessant aksjemarkedsstrategi i Excel. Strategien er enkel. Finn høydepunktet av lager i løpet av de siste 200 dagene, og telle antall dager som har gått siden det høye Hvis det har vært mer enn 100 dager, eier aksjen Hvis det har vært mer enn 100 dager, ikke eier det Denne strategien er veldig enkel, men det gir noen imponerende resultater. Vær oppmerksom på at dette eksemplet bruker data som ikke er justert fra splitt eller utbytte, og kan inneholde andre feil. Vi ignorerer også handelsutgifter og forsinkelsesforsinkelser, som begge er aff ect strategi performance. Implementering av denne strategien i R er enkel, og gir mange fordeler over Excel, hvorav det viktigste er at å trekke aksjemarkedet data inn i R er enkelt, og vi kan teste denne strategien på et bredt spekter av indekser med relativt liten innsats. First av alt, laster vi ned data for GSPC ved hjelp av quantmod GSPC står for SP 500-indeksen Neste, konstruerer vi en funksjon for å beregne antall dager siden n-dagen høy i en tidsserie og en funksjon for å implementere vår handelsstrategi Sistnevnte funksjon tar 2 parametere den høyeste dagen du ønsker å bruke, og antall dager forbi det høye du vil holde lageret. Eksemplet er 200 og 100, men du kan enkelt bytte dette til 500-dagers høyt og se hva skjer hvis du holder aksjene 300 dager forbi det før bailing out Siden denne funksjonen er parameterisert, kan vi enkelt teste mange andre versjoner av strategien vår. Vi legger begynnelsen av strategien vår med nuller, slik at den vil være like lang som våre inngangsdata Hvis du gjør det Ønsker du en mer detaljert forklaring av dagene, Høyeste funksjon, se diskusjonen om kryssvaliderte. Vi multipliserer vår posisjon 0,1 vektor med avkastningen fra indeksen for å få vår strategi tilbake. Nå konstruerer vi en funksjon for å returnere statistikk om en handelsstrategi, og sammenligne vår strategi med referansen Som en god vilje, bestemte jeg meg for å se på kumulativ avkastning, gjennomsnittlig årlig avkastning, skarphet, vinnende, gjennomsnittlig årlig volatilitet, maksimal nedtelling og maksimal lengdefordeling. Andre statistikker ville være enkle å implementere . Som du kan se, sammenligner denne strategien gunstig med standard buy-and-hold-tilnærming. Endelig tester vi vår strategi på 3 andre indekser FTSE som representerer Irland og Storbritannia, Dow Jones Industrial Index som går tilbake til 1896, og N225 som representerer Japan, har funksjonalisert hele prosessen, slik at du kan teste hver ny strategi med en linje av kode. Aldri savner en oppdatering Abonner på R-bloggere for å motta e-post med de nyeste R-innleggene Du vil ikke se denne meldingen på nytt.
No comments:
Post a Comment