Backtesting handelsstrategier med r

Jag är väldigt ny på R och försöker backa upp en strategi Ive programmerad redan i WealthLab. Flera saker jag förstår inte (och det fungerar inte självklart :) Jag får inte de snygga priserna snyggt i en vektor. eller någon form av vektor men det börjar med struktur och jag förstår inte riktigt vad den här funktionen gör. Det är varför min serie, ett samtal förmodligen inte fungerar. n-lön (serier) fungerar inte heller, men jag behöver det för Loop Så jag antar att om jag får dessa 2 frågor som svaras ska min strategi fungera. Jag är väldigt tacksam för någon hjälp .. R verkar ganska komplicerat även med programmeringserfarenhet på andra språk ja Jag typ av kopierade några rader kod från denna handledning och förstår verkligen inte den här raden. Jag menar serier, 1 Jag trodde skulle tillämpa funktionen f på kvotkvot 1 i serien. Men eftersom denna serie är lite komplicerad med struktur etc. fungerar det inte. I39m pratar om denna handledning: r-bloggersbacktesting-a-trading-strategi ndash MichiZH Jun 6 13 kl 14:22Hur att backtest en strategi i R Vi kommer att utforska R & D-testfunktionerna. I ett tidigare inlägg utvecklade vi några enkla inträdesmöjligheter för USDCAD med hjälp av en maskininlärningsalgoritm och tekniker från en delmängd data mining som kallas associationsregellärning. I det här inlägget kommer vi att undersöka hur man gör en fullständig backtest i R genom att använda våra regler från föregående inlägg och genomföra vinst och stoppa förluster. Låt oss dyka rätt in: OBS: Backtest är byggd av 4-timmarsfälten i vår dataset och har inte en mer granulär vy. Den CAGR (sammanslagna årliga tillväxttakten) är den procentuella vinstlösningen årligen, vilket innebär att det släpper ut tillväxten till lika stora perioder varje år. Sedan vårt test var över får vi se om vi kan förbättra prestanda genom att lägga till stoppavbrott och ta vinst. Med en stoppavbrott gick prestationen ner. Det verkar som om vi blir tagna av våra affärer innan de kan återhämta sig. För att låsa in våra vinster, låt oss gå och genomföra en vinst. Låser i våra vinster med en take-profit förbättrade resultatet något, men inte drastiskt. Låt oss ta med både en stoppavbrott och en vinst. Nu kan vi jämföra baslinjens långa kortstrategi med bara en stoppförlust, bara en vinst, och båda tar stoppavbrott och tar vinst. Nu vet du hur du lägger till en vinst och slutar förlust, jag rekommenderar att du spelar runt med data och testar olika värden baserat på dina egna personliga riskparametrar och använder dina egna regler. Även med kraftfulla algoritmer och sofistikerade verktyg är det svårt att bygga en framgångsrik strategi. För varje bra idé tenderar vi att ha många fler dåliga. Beväpnad med rätt verktyg och kunskap kan du effektivt testa dina idéer tills du kommer till de goda. Vi har effektiviserat denna process i TRAIDE. Weve har utvecklat en testinfrastruktur som gör att du kan se var mönstren finns i dina data och ser i realtid hur de skulle ha utfört över dina historiska data. Snälla släppa TRAIDE för 7 stora par på valutamarknaden med tekniska indikatorer på två veckor. Om du är intresserad av att testa programvaran och ge feedback, vänligen skicka ett mail till infoinovancetech. Vi har 50 platser tillgängliga. Backtesting: Tolkning Tidigare Backtesting är en nyckelkomponent i effektiv handelssystemutveckling. Det uppnås genom att rekonstruera med historiska data, som skulle ha inträffat i det förflutna med hjälp av regler definierade av en given strategi. Resultatet erbjuder statistik som kan användas för att mäta strategins effektivitet. Med hjälp av dessa data kan handlare optimera och förbättra sina strategier, hitta tekniska eller teoretiska brister och få förtroende för sin strategi innan de appliceras på de verkliga marknaderna. Den bakomliggande teorin är att varje strategi som fungerade bra i det förflutna sannolikt kommer att fungera bra i framtiden, och omvänt sett är det sannolikt att någon strategi som utförde dåligt i det förflutna sannolikt kommer att fungera dåligt i framtiden. Den här artikeln tar en titt på vilka applikationer som används för att backtest, vilken typ av data som erhålls och hur man använder den Data och verktygen Backtesting kan ge mycket värdefull statistisk återkoppling om ett visst system. Några universella backtesting statistik inkluderar: Nettoresultat eller förlust - Nettoprocent vinst eller förlust. Tidsram - Tidigare datum då testingen inträffade. Universe - Lager som inkluderades i backtest. Volatilitetsåtgärder - Max procent upp och ner. Medeltal - Procentuell genomsnittlig vinst och genomsnittlig förlust, medelstänger hålls. Exponering - Andel av investerat kapital (eller exponerat för marknaden). Förhållanden - vinst-till-förlustförhållande. Årlig avkastning - Procentuell avkastning över ett år. Riskjusterad avkastning - Procentuell avkastning som en funktion av risken. Typiskt kommer backtesting programvara att ha två skärmar som är viktiga. Den första tillåter näringsidkaren att anpassa inställningarna för backtesting. Dessa anpassningar inkluderar allt från tidsperiod till provisionkostnader. Här är ett exempel på en sådan skärm i AmiBroker: Den andra skärmen är den faktiska backtestingresultatrapporten. Här kan du hitta all statistik som nämns ovan. Återigen, här är ett exempel på den här skärmen i AmiBroker: I allmänhet innehåller de flesta handelsprogrammen liknande element. Vissa avancerade program innehåller även extra funktionalitet för automatisk positionering, optimering och andra mer avancerade funktioner. De 10 buden Det finns många faktorer som handlare uppmärksammar när de backtesting handelsstrategier. Här är en lista över de 10 viktigaste sakerna att komma ihåg vid backtesting: Ta hänsyn till de brett marknadstrender inom tidsramen där en given strategi testades. Till exempel, om en strategi bara backtestades 1999-2000, kanske det inte går bra på en björnmarknad. Det är ofta en bra idé att backtest över en lång tidsram som omfattar flera olika typer av marknadsförhållanden. Ta hänsyn till universum där backtesting inträffade. Till exempel, om ett brett marknadssystem testas med ett universum bestående av tekniska lager, kan det misslyckas att fungera bra inom olika sektorer. Som en allmän regel, om en strategi riktar sig mot en viss genre av lager, begränsa universum till den genren, men i alla andra fall behålla ett stort universum för teständamål. Volatilitetsåtgärder är oerhört viktiga att överväga när man utvecklar ett handelssystem. Detta gäller särskilt för hyrda konton, som utsätts för marginalanrop om deras eget kapital sjunker under en viss punkt. Traders bör försöka hålla volatiliteten låg för att minska risken och möjliggöra enklare övergångar in och ut ur ett visst lager. Det genomsnittliga antalet barer som hålls är också mycket viktigt att titta på när man utvecklar ett handelssystem. Även om de flesta backtestingprogrammen innehåller provisionkostnader i de slutliga beräkningarna betyder det inte att du bör ignorera denna statistik. Om möjligt ökar ditt genomsnittliga antal barer som håller på att minska provisionskostnaderna och förbättra din totala avkastning. Exponering är ett dubbelkantigt svärd. Ökad exponering kan leda till högre vinst eller högre förluster, medan minskad exponering innebär lägre vinst eller lägre förluster. Men i allmänhet är det en bra idé att hålla exponeringen under 70 för att minska risken och möjliggöra enklare övergångar in och ut ur ett visst lager. Den genomsnittliga vinstlösningsstatistiken, kombinerad med vinst-till-förlustförhållandet, kan vara användbar för att bestämma optimal positionsstorlek och penninghantering med hjälp av tekniker som Kelly-kriteriet. (Se Money Management Använda Kelly-kriteriet.) Traders kan ta större positioner och minska provisionskostnaderna genom att öka sina genomsnittliga vinster och öka deras vinst-till-förlustförhållande. Årlig avkastning är viktig eftersom den används som ett verktyg för att benchmarka systemets avkastning mot andra investeringsplatser. Det är viktigt att inte bara titta på den totala årliga avkastningen utan också ta hänsyn till ökad eller minskad risk. Detta kan göras genom att titta på den riskjusterade avkastningen, som står för olika riskfaktorer. Innan ett handelssystem antas måste det överträffa alla andra placeringsplatser med lika eller mindre risk. Backtesting anpassning är oerhört viktigt. Många backtesting-applikationer har inmatning för provisionsbelopp, runda (eller fraktionerade) partstorlekar, fältstorlekar, marginalkrav, räntor, antaganden för släppning, positioneringsstorlekar, same-bar exit-regler, (bakåt) stoppinställningar och mycket mer. För att få de mest exakta backtestingresultaten är det viktigt att ställa in dessa inställningar för att efterlikna mäklaren som kommer att användas när systemet går live. Backtesting kan ibland leda till något som kallas överoptimering. Det här är ett villkor där prestanda resultat är så högt anpassat till det förflutna att de inte längre är lika exakta i framtiden. Det är generellt en bra idé att genomföra regler som gäller för alla lager eller en vald uppsättning riktade lager och är inte optimerade i den utsträckning reglerna inte längre är förståeliga av skaparen. Backtesting är inte alltid det mest exakta sättet att mäta effektiviteten hos ett visst handelssystem. Ibland misslyckas strategier som har fungerat bra tidigare i dag. Tidigare resultat är inte en indikation på framtida resultat. Var noga med att handla ett system som har testats framgångsrikt innan du går live för att vara säker på att strategin fortfarande gäller i praktiken. Slutsats Backtesting är en av de viktigaste aspekterna av att utveckla ett handelssystem. Om de skapas och tolkas ordentligt kan det hjälpa handlare att optimera och förbättra sina strategier, hitta några tekniska eller teoretiska brister, samt få förtroende för sin strategi innan de appliceras på den verkliga världsmarknaden. Resources Tradecision (medbeslutande) - High-end Trading System Development AmiBroker (amibroker) - Budget Trading System Development. Ett mått på förhållandet mellan en förändring i den mängd som krävdes av ett visst gott och en förändring i dess pris. Pris. Det totala dollarns marknadsvärde för alla bolagets utestående aktier. Marknadsvärdet beräknas genom att multiplicera. Frexit kort för quotFrench exitquot är en fransk spinoff av termen Brexit, som uppstod när Storbritannien röstade till. En order placerad med en mäklare som kombinerar funktionerna i stopporder med de i en gränsvärde. En stopporderorder kommer att. En finansieringsrunda där investerare köper aktier från ett företag till en lägre värdering än värderingen placerad på. En ekonomisk teori om totala utgifter i ekonomin och dess effekter på produktion och inflation. Keynesian ekonomi utvecklades.