Backtesting: Interpretando el pasado Backtesting es un componente clave del desarrollo efectivo del sistema comercial. Se logra reconstruyendo, con datos históricos, los oficios que hubieran ocurrido en el pasado usando reglas definidas por una estrategia dada. El resultado ofrece estadísticas que pueden usarse para medir la efectividad de la estrategia. Usando estos datos, los comerciantes pueden optimizar y mejorar sus estrategias, encontrar cualquier defecto técnico o teórico, y ganar confianza en su estrategia antes de aplicarla a los mercados reales. La teoría subyacente es que cualquier estrategia que funcionó bien en el pasado es probable que funcione bien en el futuro, y por el contrario, cualquier estrategia que se desempeñó mal en el pasado es probable que tenga un desempeño pobre en el futuro. Este artículo echa un vistazo a las aplicaciones que se utilizan para backtest, qué tipo de datos se obtienen, y cómo ponerlo a utilizar Los datos y las herramientas Backtesting puede proporcionar un montón de valiosa información estadística sobre un determinado sistema. Algunas estadísticas de backtesting universales incluyen: Ganancia o pérdida neta - Ganancia o pérdida neta del porcentaje. Plazo - Fechas anteriores en las que se realizó la prueba. Universo - Acciones que se incluyeron en el backtest. Medidas de volatilidad - Porcentaje máximo de alza y desventaja. Promedios - Porcentaje de ganancia media y pérdida promedio, promedio de barras retenidas. Exposición - Porcentaje de capital invertido (o expuesto al mercado). Ratios - Relación ganancias-pérdidas. Rentabilidad anualizada - Rendimiento porcentual sobre un año. Rendimiento ajustado por riesgo - Rendimiento porcentual en función del riesgo. Normalmente, el software de backtesting tendrá dos pantallas que son importantes. La primera permite al comerciante personalizar la configuración de backtesting. Estas personalizaciones incluyen todo, desde períodos de tiempo hasta costos de comisión. Aquí hay un ejemplo de tal pantalla en AmiBroker: La segunda pantalla es el informe de resultados de backtesting real. Aquí es donde puede encontrar todas las estadísticas mencionadas anteriormente. De nuevo, aquí hay un ejemplo de esta pantalla en AmiBroker: En general, la mayoría de los programas comerciales contienen elementos similares. Algunos programas de software de gama alta también incluyen funcionalidad adicional para realizar el dimensionamiento automático de posición, optimización y otras funciones más avanzadas. Los 10 mandamientos Hay muchos factores que los comerciantes prestan atención cuando son backtesting estrategias comerciales. Aquí hay una lista de las 10 cosas más importantes que debe recordar mientras realiza el backtesting: Tenga en cuenta las tendencias generales del mercado en el marco de tiempo en el que se probó una estrategia dada. Por ejemplo, si una estrategia sólo se backtested desde 1999-2000, puede no estar bien en un mercado bajista. A menudo es una buena idea backtest en un marco de tiempo largo que abarca varios tipos diferentes de condiciones de mercado. Tenga en cuenta el universo en el que se realizó el backtesting. Por ejemplo, si se ensaya un amplio sistema de mercado con un universo formado por acciones tecnológicas, puede fallar en los distintos sectores. Como regla general, si una estrategia está dirigida hacia un género específico de stock, limite el universo a ese género pero, en todos los demás casos, mantenga un gran universo con fines de prueba. Las medidas de volatilidad son extremadamente importantes a considerar en el desarrollo de un sistema comercial. Esto es especialmente cierto para las cuentas apalancadas, que están sujetas a llamadas de margen si su patrimonio cae por debajo de cierto punto. Los comerciantes deben tratar de mantener la volatilidad baja con el fin de reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado. El número promedio de barras mantenidas es también muy importante observar cuando se desarrolla un sistema comercial. Aunque la mayoría del software de backtesting incluye costos de comisión en los cálculos finales, eso no significa que usted deba ignorar esta estadística. Si es posible, aumentar el número promedio de barras retenidas puede reducir los costos de comisión y mejorar su rendimiento general. La exposición es una espada de doble filo. El aumento de la exposición puede conducir a mayores beneficios oa mayores pérdidas, mientras que la disminución de la exposición significa menores ganancias o menores pérdidas. Sin embargo, en general, es una buena idea mantener la exposición por debajo de 70 con el fin de reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado. La estadística de ganancia / pérdida media, combinada con la relación ganancias-pérdidas, puede ser útil para determinar el dimensionamiento óptimo de la posición y la administración del dinero usando técnicas como el Criterio de Kelly. (Vea Money Management usando el Criterio de Kelly.) Los operadores pueden tomar posiciones más grandes y reducir los costos de comisión al aumentar sus ganancias promedio y aumentar su relación ganancias-pérdidas. La rentabilidad anualizada es importante porque se utiliza como una herramienta para comparar los rendimientos de los sistemas con otros lugares de inversión. Es importante no sólo analizar el rendimiento general anualizado, sino también tener en cuenta el aumento o la disminución del riesgo. Esto se puede hacer mirando el rendimiento ajustado por riesgo, que explica varios factores de riesgo. Antes de adoptar un sistema de negociación, debe superar a todos los demás lugares de inversión con un riesgo igual o menor. Backtesting personalización es muy importante. Muchas aplicaciones de backtesting tienen entradas para cantidades de comisiones, tamaños de lotes redondos (o fraccionales), tamaños de ticks, requisitos de margen, tasas de interés, suposiciones de deslizamiento, reglas de tamaño de posición, reglas de salida de barra misma, configuración de parada y mucho más. Para obtener los resultados de prueba de backtest más precisos, es importante afinar estos ajustes para imitar al agente que se utilizará cuando el sistema entre en funcionamiento. Backtesting a veces puede conducir a algo conocido como sobre-optimización. Esta es una condición en la que los resultados de rendimiento están tan ajustados al pasado que ya no son tan precisos en el futuro. En general, es una buena idea implementar reglas que se apliquen a todas las existencias o un conjunto selecto de valores objetivo y no se optimicen en la medida en que las reglas ya no sean comprensibles por el creador. Backtesting no siempre es la forma más precisa de medir la efectividad de un determinado sistema de comercio. A veces las estrategias que se desempeñaron bien en el pasado no funcionan bien en el presente. Los resultados anteriores no son indicativos de resultados futuros. Asegúrese de que el comercio de papel de un sistema que ha sido con éxito backtested antes de entrar en directo para asegurarse de que la estrategia sigue siendo aplicable en la práctica. Conclusión Backtesting es uno de los aspectos más importantes del desarrollo de un sistema comercial. Si se crea e interpreta correctamente, puede ayudar a los operadores a optimizar y mejorar sus estrategias, a encontrar cualquier defecto técnico o teórico, así como a ganar confianza en su estrategia antes de aplicarla a los mercados del mundo real. Recursos de Tradecision (www. tradecision) - Desarrollo de sistemas de comercio de gama alta AmiBroker (www. amibroker) - Desarrollo del sistema de comercio de presupuesto. Uso de Excel para volver a probar Estrategias de comercio Cómo volver a probar con Excel Hice una buena cantidad de estrategia de comercio de nuevo pruebas. He utilizado sofisticados lenguajes de programación y algoritmos y también lo he hecho con lápiz y papel. Usted no necesita ser un científico de cohetes o un programador para volver a probar muchas estrategias comerciales. Si puede operar un programa de hoja de cálculo como Excel, puede volver a probar muchas estrategias. Objetivo El objetivo de este artículo es mostrarle cómo volver a probar una estrategia comercial utilizando Excel y una fuente de datos públicamente disponible. Esto no debería costarle más que el tiempo que se tarda en hacer la prueba. Datos Antes de comenzar a probar cualquier estrategia, necesita un conjunto de datos. Como mínimo, se trata de una serie de fechas / horas y precios. Más realista que necesita la fecha / hora, abierto, alto, bajo, cerrar los precios. Por lo general sólo necesita el componente de tiempo de la serie de datos si está probando estrategias de comercio intradía. Si desea trabajar a lo largo y aprender a volver a la prueba con Excel mientras está leyendo esto, a continuación, siga los pasos que describo en cada sección. Necesitamos obtener algunos datos para el símbolo que vamos a volver a probar. Ir a: Finanzas de Yahoo En el campo Introducir símbolos, ingrese: IBM y haga clic en GO bajo cotizaciones en el lado izquierdo haga clic en Precios históricos e ingrese los intervalos de fecha que desea. He seleccionado del 1 de enero de 2004 al 31 de diciembre de 2004 Desplácese hasta la parte inferior de la página y haga clic en Descargar en hoja de cálculo Guarde el archivo con un nombre (como ibm. csv) y en un lugar que pueda encontrar más adelante. Preparación de los datos Abra el archivo (que descargó anteriormente) mediante Excel. Debido a la naturaleza dinámica del Internet, las instrucciones que usted leyó arriba y el archivo que usted abre pueden haber cambiado por el tiempo que usted lee esto. Cuando descargué este archivo, las primeras líneas parecían así: Ahora puedes eliminar las columnas que no vas a usar. Para la prueba que estoy a punto de hacer sólo voy a utilizar la fecha, abrir y cerrar los valores por lo que he eliminado el alto, bajo, volumen y Adj. Cerca. También clasifiqué los datos de modo que la fecha más vieja fuera primero y la fecha más última estaba en la parte inferior. Utilice las opciones de menú Data - gt Sort para hacer esto. Estrategia En lugar de probar una estrategia por sí mismo voy a tratar de encontrar el día de la semana que proporcionó el mejor retorno si siguió una compra de la estrategia de abrir y vender el cierre. Recuerde que este artículo está aquí para presentarle cómo usar Excel para volver a probar estrategias. Podemos construir sobre esto adelante. Aquí está el archivo ibm. zip que contiene la hoja de cálculo con los datos y las fórmulas para esta prueba. Mis datos ahora residen en las columnas A a C (Fecha, Abrir, Cerrar). En las columnas D a H, he lugar fórmulas para determinar el rendimiento de un día en particular. Introducción de las fórmulas La parte difícil (a menos que sea un experto de Excel) está elaborando las fórmulas a utilizar. Esto es sólo una cuestión de práctica y cuanto más practiques las fórmulas más descubrirás y más flexibilidad tendrás con tus pruebas. Si ha descargado la hoja de cálculo, eche un vistazo a la fórmula en la celda D2. Parece esto: Esta fórmula se copia a todas las demás celdas en las columnas D a H (excepto la primera fila) y no necesita ser ajustada una vez que se ha copiado. Voy a explicar brevemente la fórmula. La fórmula FI tiene una condición, parte verdadera y falsa. La condición es: Si el día de la semana (convertido a un número del 1 al 5 que coincide con el lunes al viernes) es el mismo que el día de la semana en la primera fila de esta columna (D1). La parte verdadera de la declaración (C2-B2) nos da simplemente el valor del cierre-abierto. Esto indica que compramos el Open y vendimos el Close y esta es nuestra ganancia / pérdida. La parte falsa de la declaración es un par de comillas dobles () que no pone nada en la celda si el día de la semana no coincide. Los signos a la izquierda del número de columna o número de fila bloquean la columna o la fila de modo que cuando se copia esa parte de la referencia de celda no cambia. Así que aquí en nuestro ejemplo, cuando se copia la fórmula, la referencia a la celda de fecha A2 cambiará el número de fila si se copia a una nueva fila, pero la columna permanecerá en la columna A. Puede anidar las fórmulas y hacer reglas excepcionalmente poderosas Y expresiones. Los resultados En la parte inferior de las columnas del día de la semana he colocado algunas funciones de resumen. Cabe destacar las funciones promedio y suma. Éstos nos muestran que durante 2004 el día más rentable para implementar esta estrategia fue un martes y esto fue seguido de cerca por un miércoles. Cuando probé los viernes de expiración - Bullish o la estrategia bajista y escribí ese artículo utilicé un acercamiento muy similar con una hoja de balance y fórmulas como esto. El objetivo de esa prueba era ver si los viernes de expiración eran generalmente alcistas o bajistas. Lo que ahora probarlo. Descargue algunos datos de Yahoo Finance. Cargarlo en Excel y probar las fórmulas y ver lo que puede llegar a. Publica tus preguntas en el foro. Buena suerte y rentable estrategia de búsquedaWIN 1.000 hacia una licencia de vida MultiCharts Algunos corredores ofrecen mejores tarifas, y algunos datos proporcionan más datos históricos. Elija aquellos que se adapten a sus necesidades. Incluso con una estrategia ganadora, sólo un breve retraso en la ejecución de órdenes puede marcar la diferencia. El comercio automatizado es mucho más rápido que un ser humano. Conocido como un quotscreenerquot, o ldquoquote boardrdquo, esta herramienta le permite monitorear miles de símbolos de mercado en una ventana para encontrar oportunidades rentables. EasyLanguage es un lenguaje estándar para la programación de estrategias e indicadores. Se hizo específicamente para los comerciantes ventaja principal es que puede empezar en cuestión de minutos. Backtesting está aplicando una estrategia a los datos históricos para ver ldquohow usted tendría donerdquo. El backtesting de Portfolio le permite diseñar y probar estrategias en varios símbolos. 2012 t2w Members39 Choice Award Mejor software para comerciantes de sistemas mecánicos Mejor Software de Análisis Técnico 2011 t2w Miembros39 Premio Choice Mejor plataforma de comercio profesional Mejor software para comerciantes intra-día 2013 Análisis Técnico de Acciones y Mercancías Readers39 Premio Choice Semifinalista Software analítico independiente 1,000 y superior La última versión de TraderCode (v5.6) incluye nuevos indicadores de Análisis Técnico, Gráficos de Punto y Gráfico y Backtesting de Estrategia. 17/06/2013 Última versión de NeuralCode (v1.3) para Neural Networks Trading. 17/06/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - permite códigos de barras en aplicaciones de oficina e incluye un complemento para Excel que soporta la generación masiva de códigos de barras. 17/06/2013 InvestmentCode, un completo conjunto de calculadoras y modelos financieros para Excel ya está disponible. 09/01/2009 Lanzamiento de la Inversión Libre y Calculadora Financiera para Excel. 02/1/2008 Lanzamiento de SparkCode Professional - complemento para crear Dashboards en Excel con sparklines 12/15/2007 Anunciando ConnectCode Duplicate Remover - un potente complemento para encontrar y eliminar entradas duplicadas en Excel 09/08/2007 Lanzamiento de SparkCode Professional TinyGraphs - complemento de código abierto para crear minigráficos y minúsculos gráficos en Excel. Estrategia backtesting en Excel Estrategia Backtesting Experto Descripción El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutar las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. Durante el proceso de backtesting, el Backtesting Expert ejecuta los datos históricos de una fila por fila de arriba a abajo. Cada estrategia especificada se evaluará para determinar si se cumplen las condiciones de entrada. Si se cumplen las condiciones, se introducirá una operación. Por otro lado, si se cumplen las condiciones de salida, se saldrá una posición que se ingresó previamente. Diferentes variaciones de los indicadores técnicos pueden ser generados y combinados para formar una estrategia comercial. Esto hace que el Backtesting Expert sea una herramienta extremadamente potente y flexible. Backtesting Expert El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutando las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. El modelo puede configurarse para entrar en posiciones Larga o Corta cuando ocurran ciertas condiciones y salir de las posiciones cuando se cumplen otras condiciones. Al negociar automáticamente con datos históricos, el modelo puede determinar la rentabilidad de una estrategia de negociación. Backtesting Expert Step by Step Tutorial 1. Inicie el Backtesting Expert El Backtesting Expert se puede iniciar desde el menú Inicio de Windows - Programas - TraderCode - Backtesting Expert. Esto lanza un modelo de hoja de cálculo con múltiples hojas de trabajo para que pueda generar indicadores de análisis técnico y ejecutar back tests sobre las diferentes estrategias. Usted notará que el experto de Backtesting incluye muchas hojas de trabajo familiares como DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput y ChartOutput del modelo del experto de análisis técnico. Esto le permite ejecutar todas sus pruebas de vuelta rápida y fácilmente desde un entorno de hoja de cálculo familiar. 2. En primer lugar, seleccione la hoja de trabajo DownloadedData. Puede copiar datos de cualquier hoja de cálculo o archivos de valores separados por comas (csv) a esta hoja de cálculo para análisis técnico. El formato de los datos es como se muestra en el diagrama. Alternativamente, puede consultar el documento Descargar datos de transacciones bursátiles para descargar datos de fuentes de datos conocidas como Yahoo Finance, Google Finance o Forex para utilizar en el experto de Backtesting. 3. Una vez copiados los datos, vaya a la hoja de cálculo de AnalysisInput y haga clic en el botón Analizar y BackTest. Esto generará los diferentes indicadores técnicos en la hoja de cálculo AnalysisOutput y realizará backtesting en las estrategias especificadas en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. 4. Haga clic en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. En este tutorial solo necesitarás saber que hemos especificado estrategias largas y cortas usando crossovers de promedio móvil. Entraremos en detalles de las estrategias de especificación en la siguiente sección de este documento. El siguiente diagrama muestra las dos estrategias. 5. Una vez completadas las pruebas de retorno, la salida se colocará en las hojas de trabajo AnalysisOutput, TradeLogOutput y TradeSummaryOutput. La hoja de cálculo AnalysisOutput contiene los precios históricos completos y los indicadores técnicos del stock. Durante las pruebas de retroceso, si se cumplen las condiciones para una estrategia, la información como el precio de compra, el precio de venta, la comisión y la ganancia / pérdida se registrarán en esta hoja de cálculo para facilitar la consulta. Esta información es útil si desea trazar a través de las estrategias para ver cómo se introducen y salen las posiciones de acciones. La hoja de trabajo TradeLogOutput contiene un resumen de las operaciones llevadas a cabo por el experto de Backtesting. Los datos se pueden filtrar fácilmente para mostrar sólo los datos de una estrategia específica. Esta hoja de trabajo es útil para determinar la ganancia o pérdida global de una estrategia en diferentes marcos temporales. La salida más importante de las pruebas posteriores se coloca en la hoja de cálculo TradeSummaryOutput. Esta hoja de trabajo contiene el beneficio total de las estrategias realizadas. Como se muestra en el siguiente diagrama, las estrategias generaron un beneficio total de 2.548,20 haciendo un total de 10 operaciones. De estas operaciones, 5 son posiciones largas y 5 son posiciones cortas. La Ratio ganancia / pérdida de más de 1 indica una estrategia rentable. Explicación de las diferentes hojas de trabajo Esta sección contiene la explicación detallada de las diferentes hojas de trabajo en el modelo de Backtesting Expert. Las hojas de trabajo DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput y ChartOutput son las mismas que en el modelo del experto de análisis técnico. Por lo tanto, no se describirán en esta sección. Para obtener una descripción completa de estas hojas de trabajo, consulte la sección de Análisis Técnico. Hoja de trabajo StrategyBackTestingInput Todas las entradas para el backtesting incluyendo las estrategias se introducen usando esta hoja de trabajo. Una estrategia es básicamente un conjunto de condiciones o reglas que usted va a comprar en una acción o vender una acción. Por ejemplo, es posible que desee ejecutar una estrategia para ir a largo (acciones de compra) si el promedio móvil de 12 días del precio cruza por encima de la media móvil de 24 días. Esta hoja de trabajo trabaja junto con los indicadores técnicos y los datos de precios en la hoja de cálculo de AnalysisOutput. Por lo tanto, los indicadores técnicos de media móvil deben generarse para tener una estrategia de negociación basada en la media móvil. La primera entrada requerida en esta hoja de trabajo (como se muestra en el diagrama siguiente) es especificar si desea salir de todas las operaciones al final de la sesión de prueba posterior. Imagine el escenario donde las condiciones para la compra de una acción ha ocurrido y el experto Backtesting entró en un comercio largo (o corto). Sin embargo, el marco de tiempo es demasiado corto y ha terminado antes de que el comercio puede cumplir con las condiciones de salida, lo que resulta en algunos oficios no salen cuando termina la sesión de backtesting. Puede establecer esto en Y para obligar a todos los oficios a salir al final de la sesión de backtesting. De lo contrario, los oficios se dejarán abiertos cuando termine la sesión backtesting. Estrategias Un máximo de 10 estrategias pueden ser apoyadas en una sola prueba de espalda. El siguiente diagrama muestra las entradas necesarias para especificar una estrategia. Iniciales de estrategia: esta entrada acepta un máximo de dos alfabetos o números. Las iniciales de estrategia se usan en las hojas de trabajo AnalysisOutput y TradeLog para identificar las estrategias. Long (L) / Short (S) - Se utiliza para indicar si se debe introducir una posición Long o Short cuando se cumplen las condiciones de entrada de la estrategia. Condiciones de la entrada Se entrará una operación larga o corta cuando se cumplan las condiciones de la entrada. Las condiciones de entrada se pueden expresar como una expresión de fórmula. La expresión de la fórmula distingue entre mayúsculas y minúsculas y puede utilizar Funciones, Operadores y Columnas como se describe a continuación. Crossabove (X, Y) - Devuelve True si la columna X se cruza por encima de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Crossbelow (X, Y) - Devuelve True si la columna X cruza por debajo de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Y (logicalexpr,) - Boolean Y. Devuelve True si todas las expresiones lógicas son True. O (logicalexpr,) - Boolean Or. Devuelve True si alguna de las expresiones lógicas es True. Daysago (X, 10) - Devuelve el valor (en la columna X) de hace 10 días. Previoushigh (X, 10) - Devuelve el valor más alto (en la columna X) de los últimos 10 días, incluido hoy. Previouslow (X, 10) - Devuelve el valor más bajo (en la columna X) de los últimos 10 días, incluyendo hoy. Operadores Mayor que Igual No igual Mayor o igual Subtracción Multiplicación / División Columnas (de AnalysisOutput) A - Columna AB - Columna BC .. .. YY - Columna YY ZZ - Columna ZZ Esta es la parte más interesante y flexible de la Condiciones de entrada. Permite que se especifiquen las columnas de la hoja de cálculo AnalysisOutput. Cuando se realizan las pruebas de retorno, cada fila de la columna se utilizará para la evaluación. Por ejemplo, A 50 significa que cada una de las filas de la columna A de la hoja de cálculo AnalysisOutput se determinará si es mayor de 50. AB En este ejemplo , Si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor o igual que el valor de la columna B, se cumplirá la condición de entrada. Y (A B, CD) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor que el valor de la columna B y el valor de la columna C es mayor que la columna D, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove (A, B) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput supera el valor de B, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove significa que A tiene originalmente un valor menor que o igual a B y el valor de A se convierte posteriormente en mayor que B. Condiciones de salida Las condiciones de salida pueden hacer uso de funciones, operadores y columnas tal como se definen en las condiciones de entrada. Además de eso, también puede hacer uso de las variables como se muestra a continuación. Variables para las condiciones de salida beneficio Se define como el precio de venta menos el precio de compra. El precio de venta debe ser mayor que el precio de compra para obtener un beneficio. De lo contrario, el beneficio será cero. Pérdida Se define como el precio de venta menos el precio de compra cuando el precio de venta es inferior al precio de compra. (Precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser mayor o igual al precio de compra. De lo contrario, profitpct será cero. Losspct (precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser menor que el precio de compra. De lo contrario losspct será cero. Ejemplos profitpct 0.2 En este ejemplo, si el beneficio en términos de porcentaje es mayor que 20, las condiciones de salida serán satisfechas. Comisión - Comisión en términos de un porcentaje del precio de negociación. Si el precio de negociación es de 10 y la Comisión es de 0,1 entonces la comisión será 1. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumará para calcular la comisión total. Comisión en dólares. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumará para calcular la comisión total. Número de Acciones - Número de acciones a comprar o vender cuando se cumplan las condiciones de entrada / salida de la estrategia. Hoja de trabajo de TradeSummaryOutput Esta es una hoja de trabajo que contiene un resumen de todos los oficios realizados durante las pruebas de espalda. Los resultados se clasifican en operaciones largas y cortas. Una descripción de todos los campos se puede encontrar abajo. Beneficio total / Pérdida - Resultado total después de comisión. Este valor se calcula sumando todas las ganancias y pérdidas de todas las operaciones simuladas en la prueba posterior. Beneficio Total / Pérdida antes de Comisión - Beneficio total antes de comisión. Si la comisión se pone a cero, este campo tendrá el mismo valor que el beneficio total / pérdida. Comisión total - Comisión total requerida para todas las operaciones simuladas durante la prueba posterior. Número total de Operaciones - Número total de operaciones efectuadas durante la prueba simulada. Número de operaciones ganadoras - Número de operaciones que generan beneficios. Número de Operaciones perdidas - Número de operaciones que generan una pérdida. Porcentaje de operaciones ganadoras - Número de operaciones ganadoras dividido por el número total de operaciones. Porcentaje de operaciones perdedoras - Número de operaciones perdedoras dividido por Número total de operaciones. Promedio ganador Trade - El valor promedio de los beneficios de las operaciones ganadoras. Promedio de Comercio Perdido - El valor promedio de las pérdidas de las operaciones perdedoras. Promedio de comercio - El valor medio (ganancia o pérdida) de un solo comercio de la prueba de espalda simulada. Mayor comercio ganador - El beneficio del mayor comercio ganador. Mayor pérdida de comercio - La pérdida de la mayor pérdida de comercio. Promedio de ganancia / promedio de pérdidas - Promedio ganador de Comercio dividido por el promedio de pérdida de Comercio. Ratio ganancia / pérdida - Suma de todas las ganancias en las operaciones ganadoras dividido por la suma de todas las pérdidas en las operaciones perdedoras. Una proporción mayor que 1 indica una estrategia rentable. Hoja de trabajo de TradeLogOutput Esta hoja de cálculo contiene todas las operaciones simuladas por el experto de Backtesting ordenadas por la fecha. Le permite acercarse a cualquier comercio o marco de tiempo específicos para determinar la rentabilidad de una estrategia rápida y fácilmente. Fecha - La fecha en la que se introduce o sale una posición Long o Short. Estrategia - La estrategia que se utiliza para ejecutar este comercio. Posición - La posición del comercio, ya sea largo o corto. Comercio - Indica si este comercio está comprando o vendiendo acciones. Acciones - Número de acciones negociadas. Precio - El precio en el que se compran o se venden las acciones. Comm. - Comisión total para este comercio. PL (B4 Comm.) - Resultado antes de comisión. PL (Com. Aft.) - Ganancia o Pérdida después de la comisión. Semen. PL (Comisión Aft) - Resultado acumulado después de comisiones. Esto se calcula como la ganancia / pérdida total acumulada desde el primer día de una operación. PL (en posición de cierre) - Ganancia o pérdida cuando la posición se cierra (salió). Tanto la comisión de entrada como la comisión de salida se contabilizarán en este PL. Por ejemplo, si tenemos una posición Long en la que PL (B4 Comm.) Es 100. Asumiendo que cuando se introduce la posición, se carga una comisión 10 y cuando se sale de la posición, se carga otra comisión de 10. El PL (en posición de cierre) es 100-10-10 80. Tanto la comisión al entrar en la posición y salir de la posición se contabilizan en la posición de cierre. Back to TraderCode Análisis Técnico Software e Indicadores TécnicosPor qué utilizar Excel para volver a probar estrategias comerciales Aprender a comerciar requiere tiempo y mucha paciencia. En este artículo discuto por qué es bueno usar Excel para backtest estrategias comerciales. Qué es una buena estrategia comercial Una parte crucial de la negociación rentable es el uso de una buena estrategia comercial. Diferentes tipos de estrategias funcionan mejor en diferentes condiciones de mercado y puede ser útil tener más de una buena estrategia. Una buena estrategia comercial es como un traje bien ajustado. Debe sentirse bien y lucir bien. Una estrategia comercial debe ser un buen ajuste con la personalidad y estilo de vida del comerciante, así como ser rentable. Si la estrategia de negociación no encaja con el operador probablemente fracasará. Un comerciante relajado, reflexivo probablemente debería trabajar en el desarrollo de una estrategia paciente lento que toma grandes beneficios de grandes movimientos del mercado. Los comerciantes que obtienen alta en adrenalina y quieren estar constantemente dentro y fuera del mercado, deben negociar movimientos de alta probabilidad en los plazos más cortos. Igualmente importante es el tiempo y la capacidad de negociar la estrategia apropiadamente. Una persona que trabaja 40 horas a la semana no puede negociar razonablemente una estrategia que requiere atención constante. También puede ser difícil concentrarse en el comercio de casa cuando la casa está llena de niños ruidosos. Los comerciantes deben ser realistas sobre cuánto tiempo y energía pueden dedicar a su estrategia. Cómo desarrollar una buena estrategia de negociación La única manera de desarrollar una estrategia comercial que funciona para usted es la prueba y el error. Hasta que haya negociado una estrategia en vivo en el mercado que no sabrá con certeza si es adecuado para usted. Hay maneras de acelerar el proceso de desarrollar su propia estrategia. Revise su historial comercial Los mercados financieros tienen una manera de enseñarnos las lecciones que necesitamos aprender. Estudiar sus operaciones pasadas es muy útil para refinar su acercamiento al comercio. Vea cómo lidiar con condiciones difíciles. Lo bien que se apega a su plan y la cantidad de ganancias o pérdidas que saca de cada movimiento de mercado. ¿Podría haber obtenido más beneficios de sus operaciones ganadoras y cortar a sus perdedores antes de Backtesting Para introducir nuevos métodos y para hacer frente a diferentes condiciones del mercado, backtesting es extremadamente importante. Backtesting utiliza datos de precios históricos para ver cómo se habrían realizado las estrategias de negociación. El backtesting debe hacerse con cuidado y el rendimiento pasado no iguala el rendimiento futuro. Sin embargo, es invaluable para eliminar estrategias que nunca han sido rentables y descubrir debilidades en estrategias aparentemente buenas. Backtesting también es muy útil para establecer principios comerciales generales para un mercado en particular. Por ejemplo, realicé una serie de pruebas utilizando un sistema de comercio de entrada aleatoria. En estos artículos: entrada aleatoria y entrada aleatoria más indicadores técnicos. Estas pruebas me mostraron que en el mercado EUR / USD un sistema de entrada aleatoria puede ser rentable. No voy a cambiar un sistema de entrada aleatoria, pero voy a utilizar los principios, como una parada de arrastre como parte de mi comercio diario en el EUR / USD. Uso de Microsoft Excel Excel es muy accesible y la mayoría de la gente ya sabe su camino alrededor del software. Es muy fácil de usar y hay una gran cantidad de información disponible en línea sobre cómo mejorar las habilidades de Excel. Las estrategias de negociación se programan usando declaraciones lógicas. Excel es uno de los ambientes más fáciles de programar. Un gran número de indicadores técnicos pueden ser programados y la lógica de negociación puede ser tan simple o complicado como sea necesario. En mi Amazon Kindle eBook 8211 Cómo Backtest una estrategia de comercio con Excel 8211 Mostrar cómo Excel se puede utilizar para desarrollar sus propias hojas de cálculo backtest. Si está buscando una hoja de cálculo, también puede comprarlas directamente: Compre hojas de cálculo de Excel. Aprender a comerciar es un proceso más lento de lo que la mayoría de nosotros quisiéramos. Sin embargo, usando algunas de las ideas en el artículo es posible hacerle un proceso más rápido (y mucho menos costoso). Compartir este:
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