Backtesting trading strategies r

R에서 전략을 백 테스팅하는 방법 R의 백 테스팅 기능을 탐구 할 것입니다. 이전 게시물에서 우리는 기계 학습 알고리즘 및 연관 규칙이라고 불리는 데이터 마이닝의 하위 세트에서 기술을 사용하여 USD CAD에 대한 간단한 입력 기회를 개발했습니다 학습이 포스트에서는 이전 게시물의 규칙을 사용하고 이익을 실현하고 손실을 막는 방법으로 전체 R 테스트를 수행하는 방법을 모색합니다. 참고로 백 테스트는 4 시간 막대에서 작성됩니다. 우리의 데이터 세트는 더 세분화 된 견해를 가지고 있지 않습니다. CAGR의 연간 성장률은 연간 손실률을 백분율로 나타냅니다. 이는 매년 균등 분할로 성장을 완만하게하는 것을 의미합니다. 테스트가 끝났으므로 성능을 향상시킬 수 있는지 보도록하겠습니다. 정지 손실을 추가하고 이익을 얻으십시오. 다만 손실을 멈추고 실적이 떨어졌습니다. 회복하기 전에 거래에서 벗어나고있는 것처럼 보입니다. 이익을 얻으려면 계속 노력하십시오. 이익을 얻으십시오. 이익을 얻고 이익을 얻으려면 약간의 성과 향상이 있었지만 현저한 성과는 없었습니다. 정지 손실과 이익을 모두 합산 해 봅시다. 이제는 롱숏 전략을 기본 손실과 비교해 보겠습니다. 이익을 취하고 이익을 취하십시오. 이제는 이익을 얻고 손실을 방지하는 방법을 알고 있습니다. 데이터를 가지고 놀고 개인적인 위험 매개 변수를 기반으로 다른 값을 테스트하고 자신의 규칙을 사용하는 것이 좋습니다. 강력한 알고리즘 및 정교한 도구를 사용하는 경우에도 성공적인 전략을 수립하기 란 쉽지 않습니다. 모든 좋은 아이디어에 대해 우리는 올바른 도구와 지식으로 무장 한 많은 나쁜 요소를 가지고있는 경향이 있습니다. 좋은 것을 얻을 때까지 아이디어를 효율적으로 테스트 할 수 있습니다. 우리는 TRAIDE에서이 프로세스를 능률화했습니다. 우리는 패턴이 데이터의 어디에 있는지 실시간으로 볼 수있는 테스트 인프라를 개발했습니다. 이 인프라는 과거 데이터에 대해 어떻게 수행했는지를 보여줍니다. 우리는 TR Aide의 2 주 안에 기술적 지표가있는 7 개의 주요 페어를위한 소프트웨어 테스트 및 피드백 제공에 관심이 있으시면 이메일을 보내주십시오. 우리는 50 개의 스팟을 이용할 수 있습니다. 저는 R에 매우 익숙하며 전략을 다시 테스트하려고합니다. 나는 WealthLab에 이미 프로그램을 만들었습니다. 이해하지 못하는 것들과 분명히 작동하지는 않습니다. 벡터 나 어떤 종류의 벡터에 가까운 가격을 멋지게 보지는 않지만, 구조로 시작해서이 함수가 무엇인지 이해하지 못합니다. 그게 왜 내 시리즈, 1 전화는 아마도 작동하지 않습니다. n - nrow 시리즈도 작동하지 않지만, 루프를 위해 필요합니다. 그래서 내가 얻을 수있을 것 같아요. 이 2 가지 질문에 대한 답변을 얻으려면 내 전략이 효과적 일 것입니다. 도움 R은 다른 언어에서도 프로그래밍 경험이 있어도 꽤 복잡해 보입니다. 예. 이 튜토리얼에서 코드 몇 줄을 복사했는데 실제로이 줄을 이해하지 못합니다. 시리즈를 의미합니다. 1 함수 f를 시리즈의 1 열에 적용 할 것을 고려했습니다. 하지만 이래서 에리스는 구조 등으로 완성되어있다. 나는이 튜토리얼에 대해 이야기하고있다. MichiZH Jun 6 13 at 14 22. 과거를 해석한다. 백 트레이스팅은 효과적인 거래 시스템 개발의 핵심 구성 요소이다. 역사적인 데이터로 재구성함으로써 달성된다. 주어진 전략에 의해 정의 된 규칙을 사용하여 과거에 발생했을 것으로 예상되는 거래 결과는 전략의 효과를 측정하는 데 사용할 수있는 통계를 제공합니다. 이 데이터를 사용하여 거래자는 전략을 최적화하고 향상시킬 수 있으며 기술적 또는 이론적 결함, 실제 시장에 적용하기 전에 자신의 전략에 대한 자신감을 얻습니다. 기본 이론은 과거에 잘 작동 한 전략은 앞으로는 잘 작동 할 가능성이 높으며, 반대로 과거에 제대로 수행되지 않은 전략은 수행하기 쉽습니다 가난하게 앞으로는이 기사에서는 어떤 응용 프로그램이 백 테스트에 사용되었는지, 어떤 종류의 데이터가 확보되었는지, 그리고 어떻게 사용하는지 설명합니다. 데이터 및 도구 ■ Backtesting은 주어진 시스템에 대한 많은 통계적 피드백을 제공 할 수 있습니다. 일부 보편적 인 백 테스트 통계에는 Profit 또는 Loss - 순 백분율 이익 또는 손실이 포함됩니다. 시간 프레임 - 테스트가 발생한 과거 날짜. 유니버스 - 백 테스트에 포함 된 주식. 조치 - 최대 비율의 위쪽과 아래쪽. 평균 - 평균 이득 및 평균 손실, 평균 막대 유지 비율. 노출 - 투자 또는 시장에 노출 된 자본 비율. Ratios - Wins-to-losses 비율. 연간 수익률 - 1 년 동안의 수익률. Risk 조정 수익률 - 위험 함수로서의 백분율 수익. 일반적으로 백 테스팅 소프트웨어에는 중요한 두 화면이 있습니다. 첫 번째는 상인이 백 테스팅을위한 설정을 사용자 정의 할 수있게합니다. 이러한 사용자 정의에는 기간에서 수수료 비용까지의 모든 항목이 포함됩니다. 두 번째 화면은 실제 백 테스트 결과 보고서입니다. 여기에서 모든 통계를 찾을 수 있습니다 위에서 언급 한 AmiBroker의 화면 예는 다음과 같습니다. 일반적으로 대부분의 거래 소프트웨어에는 유사한 요소가 포함되어 있습니다. 일부 고급 소프트웨어 프로그램에는 자동 위치 결정, 최적화 및 기타 고급 기능을 수행하는 추가 기능이 포함되어 있습니다. 거래 전략을 백 테스팅 할 때 상인들이주의를 기울이는 많은 요소 여기에는 백 테스팅을하는 동안 기억해야 할 가장 중요한 10 가지 목록이 있습니다. 주어진 전략이 테스트 된 시간대의 광범위한 시장 추세를 고려해보십시오. 예를 들어, 전략은 1999 년에서 2000 년 사이에만 다시 테스트되었으므로 곰 시장에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다 여러 종류의 시장 상황을 포괄하는 긴 시간 프레임을 백 테스팅하는 것이 좋습니다. 백 테스팅이 발생한 우주를 고려하십시오 예를 들어, 광범위한 시장 시스템이 기술 주식으로 구성된 우주에서 테스트되면, 다른 부문에서 잘 수행되지 못할 수도 있습니다. 전략이 특정 장르의 장르를 목표로한다면, 장르를 장르로 제한하고, 다른 모든 경우에는 테스트 목적으로 큰 우주를 유지하십시오. 장성 계 조치는 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 지분이 특정 시점 이하로 떨어지면 마진 콜을 받게되는 레버리지 계좌의 경우 특히 그렇습니다. 트레이더들은 위험을 줄이고 주어진 주식의 출입을 용이하게하기 위해 변동성을 낮게 유지해야합니다. 트레이딩 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어는 최종 계산에서 커미션 비용을 포함하지만 이것이이 통계를 무시해야한다는 것을 의미하지는 않습니다. 가능한 경우 평균 막대 수를 늘리면 커미션 비용이 절감되고 전반적인 수익. 노출은 양날의 검입니다. 노출이 증가하면 이익이 증가하거나 손실이 증가 할 수 있지만 노출이 감소하면 감소합니다 이익 또는 더 낮은 손실 그러나 일반적으로 위험을 줄이고 특정 주식의 출입을 용이하게하기 위해 노출을 70 미만으로 유지하는 것이 좋습니다. 평균 이득 손실 통계와 wins-to - 손실 비율은 Kelly Criterion과 같은 기법을 사용하여 최적의 포지션 사이징 및 자금 관리를 결정하는 데 유용 할 수 있습니다. 켈리 기준을 사용하는 머니 관리를 참조하십시오. 트레이더는 평균 이익을 증가시키고 손실 대비 손실 비율을 증가시켜 커미션 비용을 줄이고 커미션 비용을 줄일 수 있습니다 . 특정 수익률을 기준으로 시스템 수익률을 벤치 마크하는 도구로 사용되기 때문에 일반 수익은 중요합니다. 전체 연간 수익을 살펴볼뿐만 아니라 증가 또는 감소한 위험을 고려하는 것이 중요합니다. 다양한 위험 요소를 설명하는 리스크 조정 수익률을 살펴봄으로써 거래 시스템이 채택되기 전에 다른 모든 투자 성과를 동등하거나 그보다 낮은 리스크로 outperform해야합니다. 백 테스팅 커스터마이징은 매우 중요합니다. 많은 백 테스팅 응용 프로그램은 커미션 금액, 라운드 또는 분수 로트 크기, 틱 크기, 마진 요구 사항, 이자율, 미끄러짐 가정, 위치 크기 규칙, 동일 막대 종료 규칙, 트레일 링 스톱 설정 및 훨씬 더 많은 T 가장 정확한 백 테스팅 결과를 얻으려면 시스템을 가동 할 때 사용할 브로커를 모방하도록이 설정을 조정하는 것이 중요합니다. 백 테스트는 때로는 과다 최적화라고도하는 결과를 초래할 수 있습니다. 미래에 더 이상 정확하지 않은 과거에 매우 높습니다. 일반적으로 모든 주식 또는 특정 대상 주식의 집합에 적용되는 규칙을 구현하는 것이 좋으며 규칙이 더 이상 존속하지 않을 정도로 최적화되지는 않습니다 언제든지 백 트레이닝이 주어진 거래 시스템의 효율성을 측정하는 가장 정확한 방법은 아닙니다. 과거의 성과는 현재의 성과를 제대로 반영하지 못합니다. 과거의 성과는 미래의 결과를 나타내는 것은 아닙니다. 실제 전략이 실제로 적용되는지 확인하기 위해 실제 상황으로 돌아 오기 전에 성공적으로 테스트 된 시스템을 종이로 교환하십시오. 결론 Backtesting은 가장 중요한 것 중 하나입니다 트레이딩 시스템 개발의 측면 트레이더가 실제 시장에 적용하기 전에 전략을 최적화하고 개선하고, 기술적 또는 이론적 결함을 찾고 전략에 확신을 갖도록 도울 수 있습니다. 리소스 Tradecision - 엔드 트레이딩 시스템 개발 AmiBroker - 예산 거래 시스템 개발. 미국이 빌릴 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에서 다른 곳으로 자금을 빌려주는 이자율 예금 기관 1 주어진 증권 또는 시장 지수 V에 대한 수익률 분산의 통계적 척도 관대함을 측정 할 수 있습니다. 1933 년 미국 의회가 상업 은행의 투자 참여를 금지하는 은행법 (Banking Act)으로 통과했습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가계 및 비영리 부문 외부의 모든 일을 나타냅니다. 미국 노동국 인도 루피에 대한 통화 약어 또는 통화 기호 INR, 인도 통화 루피는 1로 구성됩니다.