Trading System Stress Prüfung

Was ist Backtesting. Backtesting ist der Prozess der Prüfung einer Trading-Strategie auf relevante historische Daten, um ihre Lebensfähigkeit zu gewährleisten, bevor der Trader Risiken eines tatsächlichen Kapitals Ein Trader kann den Handel einer Strategie über einen angemessenen Zeitraum zu simulieren und analysieren die Ergebnisse für die Ebenen Von Profitabilität und Risiko. BREAKING DOWN Backtesting. If die Ergebnisse erfüllen die notwendigen Kriterien, die für den Händler akzeptabel sind, kann die Strategie dann mit einem gewissen Grad an Vertrauen implementiert werden, dass es zu Gewinnen führen wird Wenn die Ergebnisse sind weniger günstig, kann die Strategie Modifiziert, angepasst und optimiert werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, oder es kann komplett verschrottet werden. Eine erhebliche Menge des Volumens, das auf dem heutigen Finanzmarkt gehandelt wird, wird von Händlern durchgeführt, die eine Art Computerautomatisierung verwenden. Dies gilt insbesondere für Handelsstrategien Auf technische Analyse Backtesting ist ein integraler Bestandteil der Entwicklung eines automatisierten Handelssystems. Meaningful Backtesting. Wenn es richtig gemacht, Backtesting kann ein unschätzbares Werkzeug für Entscheidungen über die Verwendung einer Handelsstrategie Die Probe Zeitraum, auf dem ein Backtest durchgeführt wird, ist Kritisch Die Dauer des Sample-Zeitraums sollte lang genug sein, um Perioden unterschiedlicher Marktbedingungen einschließlich Aufwärtstrends, Abwärtstrends und reibungsgebundenen Handel einzubeziehen. Ein Test auf nur einer Art von Marktbedingung kann zu einzigartigen Ergebnissen führen, die möglicherweise nicht gut auf anderen Märkten funktionieren Bedingungen, die zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Die Stichprobengröße in der Anzahl der Trades in den Testergebnissen ist ebenfalls entscheidend Wenn die Stichprobenanzahl zu klein ist, kann der Test nicht statistisch signifikant sein. Eine Probe mit zu vielen Geschäften zu lang Eine Periode kann optimierte Ergebnisse produzieren, in denen eine überwältigende Zahl von Sieger-Trades um eine bestimmte Marktbedingung oder Trend, die für die Strategie günstig ist, verschmelzen kann. Dies kann auch dazu führen, dass ein Händler irreführende Schlussfolgerungen zu ziehen. Keeping it Real. A Backtest sollte die Realität widerspiegeln Bestes mögliches Trading-Kosten, die sonst von den Händlern als geringfügig vernachlässigbar angesehen werden können, können einen erheblichen Einfluss haben, wenn die Gesamtkosten über die gesamte Backtesting-Periode berechnet werden. Diese Kosten beinhalten Provisionen, Spreads und Rutschen, und sie könnten den Unterschied zwischen ihnen bestimmen Ob eine Handelsstrategie rentabel ist oder nicht Die meisten Backtesting-Software-Pakete beinhalten Methoden, um diese Kosten zu berücksichtigen. Vielleicht ist die wichtigste Metrik mit Backtesting verbunden ist die Strategie s Ebene der Robustheit Dies wird durch den Vergleich der Ergebnisse eines optimierten Back-Test in einem bestimmten erreicht Sample-Zeitraum, der als in-Sample mit den Ergebnissen eines Backtests mit der gleichen Strategie und Einstellungen in einem anderen Sample-Zeitraum bezeichnet wird, der als Out-of-Sample bezeichnet wird Wenn die Ergebnisse ähnlich rentabel sind, dann kann die Strategie als erachtet werden Gültig und robust, und es ist bereit, in Echtzeit-Märkte implementiert werden Wenn die Strategie scheitert in Out-of-Sample-Vergleiche, dann die Strategie braucht weitere Entwicklung, oder es sollte ganz aufgegeben werden. Imagine Trading System. Sind 1993, stellen Sie sich vor Software ist ein führender Anbieter von Investment-Management-Lösungen für die globale Finanzindustrie Das preisgekrönte Unternehmensprodukt, das Imagine Trading System und seine On-Demand-Cloud-basierte ASP-Version, ist ein Echtzeit-integriertes Trading-, Portfolio - und Risikomanagement Lösung von Tausenden von Buy-Side-und Sell-Side-Endbenutzer auf der ganzen Welt. Imagine Software s Reputation der Bereitstellung von Wettbewerbsvorteil basiert auf seiner langen Erfolgsbilanz der Bereitstellung von Institutional-Grade-Funktionalität, breite Cross-Asset-Instrument-Unterstützung und die Fähigkeit, jede Handelsstrategie zu bewältigen Das Unternehmen erfüllt konsequent die vielfältigen Portfolio - und Risikoverarbeitung, Marktdaten-, Regulierungs - und Berichtsanforderungen der größten globalen Hedgefonds, Fonds-Fonds, Pensionsfonds, Vermögensverwaltungsgesellschaften und großen Brokerfirmen und Banken Imagine bietet den Nutzern alles, was sie für ihre täglichen Operationen benötigen erweiterte Software-Funktionalität, umfassendes Datenmanagement, bestehend aus den unzähligen Live-Markt, Kredit-, statische Daten und andere Elemente für den Echtzeit-Handel in den heutigen globalen Märkten, Und End-of-Day-und Start-of-Day-Verarbeitung services. Maximizing Investment Returns und Management Risk Investment Entscheidungsträger ernten sofortige Vorteile mit Imagine s robuste, Echtzeit-Portfolio-und Risikomanagement-Funktionalität, die ihre Aktivitäten über alle Handelsstrategien unterstützt Und Asset-Klassen Key-Portfolio-Funktionalität umfasst unbegrenzte Portfolio-Drilldowns, Echtzeit-Preisgestaltung, Limitierung Überwachung und Kontrolle sowie Live-Ansichten von PL-Werten und Griechen und Wertpapier-Tracking Risk-Funktionalität umfasst Stress-Tests und historischen Monte Carlo, plus Intra-Day-Portfolio VaR, Faktor-Analyse, und vieles mehr Benutzer können leicht untersuchen, Exposition gegenüber veränderten Marktpreisen, Zinssätze, Volatilität, Rendite-Kurve Annahmen und andere Risiken. Erhalten Transparenz Stellen Sie sich den Status als ein vertrauenswürdiger Industrie-Standard-Anbieter von Risiko-und Portfolio-Reporting-Fähigkeiten machen es ein Muss eine Ressource für eine breite Palette von Finanzunternehmen von institutionellen Wertpapierfirmen bis hin zu Start-Hedge-Fonds haben Überlegene Berichterstattung Fähigkeiten plus komplette historische Datenarchivierung ermöglicht die Transparenz heute s Investoren und Regulierungsbehörden Nachfrage. Gain Operational Efficiencies Kunden konzentrieren sich ausschließlich auf die Verwaltung von Vermögenswerten, weil Die kritischen Komponenten, die ihre Geschäftsprozesse, die Marktdaten, die globalen Sicherheitsbeauftragten, die Unternehmensaktivitäten, etc. verwirklichen, werden effizient im sicheren, leistungsstarken Rechenzentrum verwaltet. Das operative Risiko und die Kostenvorteile der schnellen Implementierung, Automatisierung von manuellen Prozessen, nahtlose Integration Mit anderen Drittanbietersystemen und die Beseitigung von IT-Support-Anforderungen sind nicht zu leugnen. Appears auf diesen Abschnitten. Produkt und Service-Spezifikationen. Backtesting und Forward-Testing Die Bedeutung der Korrelation. Trader, die eifrig sind, versuchen, eine Trading-Idee in einem Live-Markt oft machen Der Fehler, sich ganz auf Backtesting Ergebnisse zu verlassen, um festzustellen, ob das System profitabel sein wird Während Backtesting Händler mit wertvollen Informationen liefern kann, ist es oft irreführend und es ist nur ein Teil des Evaluierungsprozesses Out-of-Probe-Tests und Forward Performance-Tests bieten Eine weitere Bestätigung über die Effektivität eines Systems und kann ein System s wahren Farben zeigen, bevor echtes Bargeld auf der Linie ist. Eine gute Korrelation zwischen Backtesting, Out-of-Sample und Forward Performance Testergebnissen ist entscheidend für die Bestimmung der Lebensfähigkeit eines Handelssystems Bieten einige Tipps zu diesem Prozess, die helfen können, verfeinern Ihre aktuellen Handelsstrategien Um mehr zu lernen, lesen Backtesting Interpretation der Vergangenheit. Backtesting Basics Backtesting bezieht sich auf die Anwendung eines Trading-System auf historische Daten zu überprüfen, wie ein System während der angegebenen Zeit durchgeführt haben Viele Von heute s Handelsplattformen unterstützen Backtesting Trader können Ideen mit ein paar Keystrokes testen und Einblick in die Effektivität einer Idee erhalten, ohne Geld in einem Trading Account zu riskieren Backtesting kann einfache Ideen auswerten, wie zB ein gleitender durchschnittlicher Crossover auf historische Daten ausführen würde, Oder komplexere Systeme mit einer Vielzahl von Inputs und Triggern. Solange eine Idee quantifiziert werden kann, kann sie zurückversetzt werden. Einige Händler und Investoren können das Know-how eines qualifizierten Programmierers suchen, um die Idee zu einer testbaren Form zu entwickeln. In der Regel handelt es sich dabei um eine Programmierer-Codierung Idee in die proprietäre Sprache, die von der Handelsplattform gehostet wird Der Programmierer kann benutzerdefinierte Eingangsvariablen einbinden, die es dem Händler ermöglichen, das System zu optimieren. Ein Beispiel hierfür wäre das einfache gleitende durchschnittliche Crossover-System, das über dem Trader hingewiesen wurde Ändern Sie die Längen der beiden gleitenden Mittelwerte, die im System verwendet werden. Der Trader könnte sicherstellen, um festzustellen, welche Längen der gleitenden Durchschnitte das Beste auf den historischen Daten durchgeführt hätten. Erhalten Sie mehr Einblick in das Electronic Trading Tutorial. Optimationsstudien Viele Handelsplattformen erlauben auch eine Optimierung Studien Dies beinhaltet die Eingabe eines Bereichs für die angegebene Eingabe und lassen Sie den Computer die Mathematik, um herauszufinden, welche Eingabe würde die besten durchgeführt haben Eine Multi-Variable-Optimierung kann die Mathematik für zwei oder mehr Variablen kombiniert, um festzustellen, welche Ebenen zusammen erreicht haben würde Das beste Ergebnis Zum Beispiel können Trader dem Programm mitteilen, welche Eingaben sie in ihre Strategie einbringen möchten, diese würden dann aufgrund der getesteten historischen Daten auf ihre idealen Gewichte optimiert werden. Backtesting kann spannend sein, dass ein unrentables System oft magisch verwandelt werden kann In eine Geldmaschine mit ein paar Optimierungen Leider tweaking ein System, um die größte Stufe der Vergangenheit Rentabilität zu erreichen oft führt zu einem System, das schlecht in echten Handel führen wird Diese Überoptimierung schafft Systeme, die gut aussehen auf Papier nur. Curve Montage Ist die Verwendung von Optimierungsanalytik, um die höchste Anzahl von Gewinnen Trades mit dem größten Gewinn auf die historischen Daten, die in der Testperiode verwendet werden, zu schaffen. Obwohl es in den Backtesting-Ergebnissen beeindruckend aussieht, führt die Kurvenanpassung zu unzuverlässigen Systemen, da die Ergebnisse im Wesentlichen nach Maß angepasst sind Nur diese besondere Daten und Zeitspanne. Backtesting und Optimierung bieten viele Vorteile für einen Händler, aber dies ist nur ein Teil des Prozesses bei der Bewertung eines potenziellen Handelssystems Ein Trader s nächsten Schritt ist es, das System auf historische Daten, die nicht verwendet wurde, anzuwenden Die anfängliche Backtesting-Phase Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und, einmal gezeichnet auf einem Diagramm, ist ein leistungsfähiges visuelles Tendenz-Spotting-Tool Für weitere Informationen, lesen Simple Moving Averages machen Trends Stand Out In-Sample vs Out-of-Sample Daten Wann Eine Idee auf historische Daten zu testen, ist es vorteilhaft, eine Zeitperiode von historischen Daten für Testzwecke zu reservieren. Die anfänglichen historischen Daten, auf denen die Idee getestet und optimiert wird, werden als in-Beispiel-Daten bezeichnet. Der Datensatz, der reserviert wurde, ist Bekannt als Out-of-Sample-Daten Dieses Setup ist ein wichtiger Bestandteil des Evaluierungsprozesses, da er eine Möglichkeit bietet, die Idee auf Daten zu testen, die im Optimierungsmodell keine Komponente waren. Als Ergebnis wurde die Idee nicht beeinflusst In irgendeiner Weise durch die Out-of-Probe-Daten und Händler werden in der Lage sein zu bestimmen, wie gut das System auf neue Daten, dh im realen Handel führen könnte. Prior zur Einleitung von Backtesting oder Optimierung, können Händler beiseite legen einen Prozentsatz der Historische Daten, die für die Prüfung außerhalb der Stichprobe reserviert werden sollen Eine Methode besteht darin, die historischen Daten in Drittel aufzuteilen und ein Drittel für die Verwendung in der Out-of-Probe-Prüfung zu trennen. Für die Erstprüfung sollten nur die In-Sample-Daten verwendet werden Und jede Optimierung Abbildung 1 zeigt eine Zeitlinie, in der ein Drittel der historischen Daten für die Prüfung außerhalb des Samples reserviert ist, und zwei Drittel werden für die In-Probe-Prüfung verwendet. Obwohl Abbildung 1 die Out-of-Sample-Daten darstellt, Zu Beginn des Tests würden typische Verfahren den Out-of-Sample-Bereich unmittelbar vor der Vorwärtsleistung haben. Abbildung 1 Eine Zeitlinie, die die relative Länge von In-Sample - und Out-of-Sample-Daten darstellt, die im Backtesting-Prozess verwendet werden. Sobald ein Handelssystem mit In-Sample-Daten entwickelt wurde, ist es bereit, auf die Out-of-Sample-Daten angewendet werden Trader können bewerten und vergleichen Sie die Performance-Ergebnisse zwischen der in-Probe-und out-of-sample Daten. Korrelation bezieht sich auf Zu Ähnlichkeiten zwischen den Performances und den Gesamttrends der beiden Datensätze Korrelationsmetriken können bei der Auswertung von Strategieleistungsberichten verwendet werden, die während der Testperiode erstellt wurden, ein Merkmal, das die meisten Handelsplattformen bieten. Je stärker die Korrelation zwischen den beiden ist, desto besser ist die Wahrscheinlichkeit, dass a System wird gut in der Vorwärts-Performance-Prüfung und Live-Handel Abbildung 2 veranschaulicht zwei verschiedene Systeme, die getestet wurden und optimiert auf in-Sample-Daten, dann auf Out-of-Probe-Daten angewendet Das Diagramm auf der linken Seite zeigt ein System, das eindeutig Kurve - Passt gut auf die in-Beispiel-Daten zu arbeiten und fehlgeschlagen auf die out-of-sample Daten Das Diagramm auf der rechten Seite zeigt ein System, das gut auf sowohl in-und out-of-sample Daten. Figure 2 Zwei Equity-Kurven Die Handelsdaten vor jedem gelben Pfeil repräsentieren In-Probe-Tests Die Trades, die zwischen den gelben und roten Pfeilen erzeugt werden, zeigen die Stichprobenprüfung an. Die Trades nach den roten Pfeilen sind von den Vorwärts-Performance-Testphasen. Wenn es eine kleine Korrelation zwischen dem In - Probe und Out-of-Probe-Test, wie die linke Grafik in Abbildung 2, ist es wahrscheinlich, dass das System überoptimiert wurde und wird nicht gut im Live-Handel Wenn es starke Korrelation in der Leistung, wie in der rechten Tabelle in gesehen Abbildung 2, die nächste Phase der Bewertung beinhaltet eine zusätzliche Art von Out-of-Probe-Tests bekannt als Vorwärts-Performance-Tests Für mehr Lesen über die Prognose, siehe Finanzielle Prognose Die Bayesian Method. Forward Performance Testing Basics Forward Performance-Tests, auch als Papier bekannt Handel bietet den Händlern einen weiteren Satz von Out-of-Sample-Daten, auf denen ein System ausgewertet werden kann. Vorwärts-Performance-Test ist eine Simulation des tatsächlichen Handels und beinhaltet die Systemlogik in einem Live-Markt. Es wird auch Papierhandel genannt, da alle Trades ausgeführt werden Auf Papier nur das heißt, Handelseinträge und Exits werden zusammen mit irgendeinem Gewinn oder Verlust für das System dokumentiert, aber keine wirklichen Trades werden ausgeführt Ein wichtiger Aspekt der Vorwärtsleistungsprüfung ist, dem System s Logik genau anders zu folgen, wird es schwierig, wenn Nicht unmöglich, um genau zu bewerten, diesen Schritt des Prozesses Trader sollten ehrlich über alle Handelseinträge und Exits und vermeiden Verhalten wie Cherry Picking Trades oder nicht einschließlich eines Handels auf Papier Rationalisierung, dass ich hätte nie diesen Handel Wenn der Handel aufgetreten wäre Nach dem System s Logik, sollte es dokumentiert und ausgewertet werden. Viele Broker bieten ein simuliertes Trading-Konto, wo Trades platziert werden können und die entsprechenden Gewinn-und Verlustrechnung berechnet Mit einem simulierten Trading-Konto kann eine semi-realistische Atmosphäre, auf die Handel handeln und schaffen Weiter beurteilen das System. Bild 2 zeigt auch die Ergebnisse für die Vorwärts-Performance-Tests auf zwei Systemen Wieder das System, das im linken Chart dargestellt wird, geht es nicht gut über die anfänglichen Tests auf In-Sample-Daten hinaus Das System, das im rechten Diagramm gezeigt wird, Weiterhin gut durch alle Phasen, einschließlich der Vorwärts-Performance-Tests Ein System, das positive Ergebnisse mit guter Korrelation zwischen In-Probe, Out-of-Probe und Forward Performance-Tests zeigt, ist bereit, in einem Live-Markt implementiert werden. Die Bottom Line Backtesting Ist ein wertvolles Werkzeug, das in den meisten Handelsplattformen zur Verfügung steht. Das Teilen von historischen Daten in mehrere Sets, um für die Probenahme und die Out-of-Probe-Tests zu sorgen, bietet den Händlern ein praktisches und effizientes Mittel zur Bewertung einer Trading-Idee und eines Systems Da die meisten Händler Optimierungstechniken einsetzen Backtesting, ist es wichtig, dann das System auf saubere Daten zu bewerten, um seine Lebensfähigkeit zu bestimmen. Fortsetzung der Out-of-Probe-Tests mit Vorwärts-Performance-Tests bietet eine weitere Schicht der Sicherheit, bevor sie ein System in den Markt riskieren realen Bargeld Positive Ergebnisse und gute Korrelation zwischen In-Probe und Out-of-Probe-Backtesting und Forward Performance Test erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein System wird gut funktionieren im eigentlichen Handel Für einen umfassenden Überblick über technische Analyse siehe Technische Analyse Einleitung. Die maximale Menge an Geldern der Vereinigten Staaten können die Schulden leihen Die Obergrenze wurde im Rahmen des Zweiten Freiheitsanleihegesetzes geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Verwahrungsinstitut die Gelder in der Federal Reserve an eine andere Depotinstitution leiht.1 Eine statistische Maßnahme für die Verteilung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder sein Gemessen. Der US-Kongress verabschiedet 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und die Non-Profit-Sektor Die US Bureau of Labor. The Währung Abkürzung Oder Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.