Backtesting trading strategies in r

Saya sangat baru mengenal R dan mencoba strategi backtest yang telah saya programkan di WealthLab. Beberapa hal yang saya tidak mengerti (dan it doesnt bekerja jelas :) Saya tidak mendapatkan Harga Dekat baik ke vektor. Atau semacam vektor tapi dimulai dengan struktur dan saya tidak benar-benar mengerti fungsi ini. Itu sebabnya serial saya, 1 panggilan mungkin tidak bekerja. N lt - nrow (seri) tidak bekerja baik, tapi saya memerlukannya untuk Loop Jadi saya kira jika saya mendapatkan 2 pertanyaan ini menjawab strategi saya harus bekerja. Saya sangat bersyukur untuk bantuan apapun .. R sepertinya cukup rumit bahkan dengan pengalaman pemrograman dalam bahasa lain ya saya agak disalin beberapa baris kode dari tutorial ini dan donben benar benar mengerti baris ini. Maksud saya seri, saya pikir akan menerapkan fungsi f ke quotcolumnquot 1 dari seri. Tapi karena seri ini adalah beberapa compley dengan struktur dll itu tidak bekerja. Saya berbicara tentang tutorial ini: r-bloggersbacktesting-a-trading-strategy ndash MichiZH 6 Jun 13 at 14: 22Backtesting: Menafsirkan Backtesting Masa Lalu adalah komponen kunci dari pengembangan sistem perdagangan yang efektif. Hal ini dilakukan dengan merekonstruksi, dengan data historis, perdagangan yang akan terjadi di masa lalu dengan menggunakan peraturan yang didefinisikan oleh strategi yang diberikan. Hasilnya menawarkan statistik yang bisa digunakan untuk mengukur keefektifan strategi. Dengan menggunakan data ini, para pedagang dapat mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, dan mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar sebenarnya. Teori dasarnya adalah bahwa setiap strategi yang bekerja dengan baik di masa lalu cenderung berjalan dengan baik di masa depan, dan sebaliknya, strategi apa pun yang berkinerja buruk di masa lalu cenderung berkinerja buruk di masa depan. Artikel ini membahas aplikasi apa yang digunakan untuk melakukan backtest, data seperti apa yang diperoleh, dan bagaimana menggunakannya untuk menggunakan Data dan Alat BackTesting dapat memberikan banyak umpan balik statistik yang berharga mengenai sistem yang diberikan. Beberapa statistik backtesting universal meliputi: Laba atau Rugi Bersih - Persentase keuntungan atau kerugian bersih. Kerangka Waktu - Tanggal terakhir di mana proses pengujian terjadi. Universe - Saham yang termasuk dalam backtest. Langkah Volatilitas - Persentase maksimum terbalik dan downside. Rata-rata - Persentase kenaikan rata-rata dan rata-rata kerugian, rata-rata bar yang ditahan. Paparan - Persentase modal yang diinvestasikan (atau terkena pasar). Rasio - rasio Wins-to-losses. Annualized return - Persentase pengembalian lebih dari satu tahun. Resiko yang disesuaikan kembali - Persentase pengembalian sebagai fungsi risiko. Biasanya, backtesting software akan memiliki dua layar yang penting. Yang pertama memungkinkan pedagang untuk menyesuaikan pengaturan untuk backtesting. Penyesuaian ini mencakup segala hal mulai dari periode waktu hingga biaya komisi. Berikut adalah contoh layar seperti di AmiBroker: Layar kedua adalah laporan hasil backtesting aktual. Di sinilah Anda dapat menemukan semua statistik yang disebutkan di atas. Sekali lagi, berikut adalah contoh layar ini di AmiBroker: Secara umum, kebanyakan perangkat lunak perdagangan berisi elemen yang serupa. Beberapa program perangkat lunak high-end juga mencakup fungsionalitas tambahan untuk melakukan ukuran posisi otomatis, optimalisasi dan fitur lainnya yang lebih maju. 10 Perintah Ada banyak faktor yang diperhatikan para pedagang saat mereka melakukan backtesting strategi trading. Berikut adalah daftar 10 hal terpenting yang harus diingat saat backtesting: Perhatikan tren pasar yang luas dalam kerangka waktu di mana strategi yang diberikan diuji. Misalnya, jika strategi hanya dilelang pada tahun 1999-2000, mungkin strategi ini tidak berjalan dengan baik di pasar beruang. Seringkali merupakan ide bagus untuk melakukan backtest dalam jangka waktu lama yang mencakup beberapa jenis kondisi pasar yang berbeda. Perhatikan alam semesta di mana backtesting terjadi. Misalnya, jika sistem pasar yang luas diuji dengan alam semesta yang terdiri dari saham teknologi, hal itu mungkin gagal dilakukan dengan baik di berbagai sektor. Sebagai aturan umum, jika sebuah strategi ditargetkan pada genre saham tertentu, batasi alam semesta untuk genre itu, namun, dalam kasus lain, pertahankan alam semesta yang besar untuk tujuan pengujian. Langkah-langkah volatilitas sangat penting untuk dipertimbangkan dalam mengembangkan sistem perdagangan. Hal ini terutama berlaku untuk akun leverage, yang mendapat margin call jika ekuitas mereka turun di bawah titik tertentu. Pedagang harus berusaha menjaga agar volatilitas tetap rendah agar mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Jumlah rata-rata bar yang dipegang juga sangat penting untuk ditonton saat mengembangkan sistem perdagangan. Meskipun kebanyakan perangkat lunak backtesting mencakup biaya komisi dalam perhitungan akhir, bukan berarti Anda harus mengabaikan statistik ini. Jika memungkinkan, meningkatkan jumlah rata-rata bar yang dimiliki dapat mengurangi biaya komisi, dan meningkatkan keseluruhan pengembalian Anda. Paparan adalah pedang bermata dua. Eksposur yang meningkat dapat menyebabkan keuntungan lebih tinggi atau kerugian yang lebih tinggi, sementara penurunan eksposur berarti menurunkan keuntungan atau menurunkan kerugian. Namun, secara umum, adalah ide yang bagus untuk mempertahankan eksposur di bawah 70 untuk mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Statistik rata-rata gainloss, dikombinasikan dengan rasio won-to-loss, dapat berguna untuk menentukan ukuran posisi optimal dan pengelolaan uang menggunakan teknik seperti Kelly Criterion. (Lihat Manajemen Uang Menggunakan Kriteria Kelly.) Pedagang dapat mengambil posisi yang lebih besar dan mengurangi biaya komisi dengan meningkatkan keuntungan rata-rata mereka dan meningkatkan rasio kemenangan-terhadap-kerugian mereka. Kembalinya tahunan sangat penting karena digunakan sebagai alat untuk mengukur kembali sistem terhadap tempat investasi lainnya. Penting tidak hanya untuk melihat keseluruhan pengembalian tahunan, tetapi juga untuk memperhitungkan peningkatan atau penurunan risiko. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat tingkat pengembalian yang disesuaikan dengan risiko, yang memperhitungkan berbagai faktor risiko. Sebelum sistem perdagangan diterapkan, perusahaan harus mengungguli semua tempat investasi lainnya dengan risiko sama atau kurang. Kustomisasi backtesting sangat penting. Banyak aplikasi backtesting memiliki masukan untuk jumlah komisi, ukuran lot bulat (atau pecahan), ukuran tick, persyaratan margin, tingkat suku bunga, asumsi slippage, peraturan ukuran posisi, aturan keluar bar yang sama, (trailing) stop setting dan banyak lagi. T o mendapatkan hasil backtesting yang paling akurat, saya penting untuk menyetel pengaturan ini untuk meniru broker yang akan digunakan saat sistem dijalankan live. Backtesting kadang-kadang dapat menyebabkan sesuatu yang dikenal sebagai over-optimization. Ini adalah kondisi dimana hasil kinerja sangat sesuai dengan masa lalu sehingga mereka tidak lagi seakurat mungkin di masa depan. Biasanya ide yang baik untuk menerapkan peraturan yang berlaku untuk semua saham, atau serangkaian target saham yang ditargetkan, dan tidak dioptimalkan sejauh peraturan tidak dapat dimengerti oleh pencipta. Backtesting tidak selalu merupakan cara yang paling akurat untuk mengukur keefektifan sistem perdagangan tertentu. Terkadang strategi yang dilakukan dengan baik di masa lalu gagal dilakukan dengan baik di masa sekarang. Kinerja masa lalu tidak menunjukkan hasil di masa depan. Pastikan kertas menukar sistem yang telah berhasil dilipat sebelum ditayangkan untuk memastikan strategi masih berlaku dalam praktik. Kesimpulan Backtesting adalah salah satu aspek terpenting dalam mengembangkan sistem perdagangan. Jika dibuat dan diinterpretasikan dengan benar, ini dapat membantu pedagang mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, serta mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar dunia nyata. Sumber Daya Tradecision (tradecision) - Pengembangan Sistem Perdagangan High-end AmiBroker (amibroker) - Pengembangan Sistem Perdagangan Anggaran. Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan oleh hedge fund manager di bagian kompensasi mana yang berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit. Backtesting Simple Stock Trading Strategy Catatan: Posting ini bukan saran keuangan Ini adalah cara yang menyenangkan untuk mengeksplorasi beberapa kemampuan yang dimiliki R untuk mengimpor dan memanipulasi data. Baru-baru ini saya membaca sebuah tulisan tentang Nabi ETF yang mengeksplorasi strategi perdagangan saham yang menarik di Excel. Strateginya sederhana: Temukan titik tertinggi saham selama 200 hari terakhir, dan hitung berapa hari yang telah berlalu sejak saat itu. Jika sudah lebih dari 100 hari, miliki sahamnya. Jika umurnya lebih dari 100 hari, tidak memilikinya. Strategi ini sangat sederhana, namun menghasilkan beberapa hasil yang mengesankan. Namun, bagaimanapun, contoh ini menggunakan data yang belum disesuaikan dari pembagian atau dividen dan dapat mengandung kesalahan lainnya. Selanjutnya, kita mengabaikan biaya perdagangan dan penundaan pelaksanaan, yang keduanya mempengaruhi kinerja strategi.) Menerapkan strategi ini di R adalah sederhana, Dan memberikan banyak keunggulan dibanding excel, yang utamanya adalah menarik data pasar saham ke R mudah dilakukan, dan kita dapat menguji strategi ini pada berbagai indeks dengan sedikit usaha. Pertama-tama, kita mendownload data untuk GSPC menggunakan quantmod. (GSPC singkatan dari indeks SampP 500). Selanjutnya, kita membangun sebuah fungsi untuk menghitung jumlah hari sejak n-hari tinggi dalam deret waktu, dan sebuah fungsi untuk menerapkan strategi trading kita. Fungsi terakhir mengambil 2 parameter: tinggi n-day yang ingin Anda gunakan, dan jumlah hari yang lalu yang tinggi Anda akan memegang saham. Contohnya adalah 200 dan 100, tapi Anda bisa dengan mudah mengubahnya ke level tertinggi 500 hari dan melihat apa yang terjadi jika Anda memegang saham 300 hari yang lalu sebelum menebusnya. Karena fungsi ini adalah parameter, kita dapat dengan mudah menguji banyak versi lain dari strategi kami. Kami memulai awal strategi kami dengan angka nol sehingga akan sama panjangnya dengan data masukan kami. (Jika Anda menginginkan penjelasan lebih rinci tentang fungsi daysSinceHigh, lihat diskusi tentang validasi silang). Kita mengalikan posisi kita (0,1) vektor dengan return dari indeks untuk mendapatkan return strategi kita. Sekarang kita membangun sebuah fungsi untuk mengembalikan beberapa statistik tentang strategi trading, dan membandingkan strategi kita dengan benchmark. Agak sewenang-wenang, saya memutuskan untuk melihat hasil kumulatif, rasio pengembalian tahunan, rasio rata-rata, kemenangan, volatilitas tahunan rata-rata, penarikan maksimum, dan penarikan panjang maks. Statistik lain akan mudah diterapkan. Seperti yang Anda lihat, strategi ini sebanding dengan pendekatan default 8220buy-and-hold8221. Akhirnya, kami menguji strategi kami pada 3 indeks lainnya: FTSE yang mewakili Irlandia dan Inggris, Dow Jones Industrial Index. Yang kembali ke tahun 1896, dan N225. Yang mewakili Jepang. I8217 memfungsikan keseluruhan proses, jadi Anda bisa menguji setiap strategi baru dengan 1 baris kode: Jangan pernah ketinggalan update Berlangganan R-blogger untuk menerima e-mail dengan posting R terbaru. (Anda tidak akan melihat pesan ini lagi.)