Zie andere berichten in deze serie...
[catlist id=2 numberposts=3 pagination=yes]OPMERKING: Dit is DE belangrijkste stap in het hele ontwikkelingsproces!
Ik maak geen grapje. En het is de langste en voor sommigen ook de saaiste. Dat komt omdat het net een fabrieksassemblagelijn is, je gaat repetitieve taken steeds opnieuw doen, tot je ogen bloeden!
Dus, wat is het voordeel? Je gaat een continue aanvoer van winnende algoritmen creëren die je geld zullen opleveren, zonder veel van de emotionele achtbaanritjes die de meeste handelaren doormaken, met ernstige dalingen en prijsschokken en verrassende Fed-aankondigingen. En de reden waarom...omdat je de tijd hebt besteed aan testen, testen, testen.
Onthoud dat u meerdere niet-gecorreleerde strategieën tegelijk nodig hebt om de best mogelijke resultaten te krijgen. We moeten dus geweldige teamleden vinden, net als de scouts van een Major League Baseball-team, door een groot aantal kandidaat-spelers te bekijken en al hun statistieken te bekijken. Herinner je je de film Money Ball, met Brad Pitt en Jonah Hill?
Jonah Hill speelde de rol van de static, Peter Brand. Nu verwacht ik niet dat je een supernerd wordt, alleen wat basisdingen kent en je aan een plan houdt.
Dus, wat is erbij betrokken?
Wat is je doel?
Om een groot aantal en grote verscheidenheid aan strategieën te testen en het neusje van de zalm te identificeren. En doe het continu... dit proces heeft geen einde.
Waarom heeft dit proces geen einde, er moet een conclusie zijn, toch?
Nee. Dat komt omdat strategieën, hoe goed ook, niet eeuwig zullen duren. Zelfs de beste strategieën zullen ofwel ronduit mislukken en niet langer nuttig zijn, of zullen lange perioden van uitstel doormaken.
Dit komt omdat niets statisch is in deze wereld, vooral op de financiële markten. Wat vandaag werkt, werkt morgen misschien niet meer door een grenzeloze verscheidenheid aan oorzaken, zoals een product dat uit de gratie raakt, een wet de activiteiten van een bedrijf belemmert, een CEO wordt betrapt met zijn hand in de koekjestrommel, de Fed besluit tot confiscatie je 401K-geld ... eh, je snapt het wel. Alles kan gebeuren, en het zal gebeuren, dus je moet voorbereid zijn door altijd strategieën klaar te hebben staan.
Dit is de essentie van algoritmische handel. Maar voor het geval je je afvraagt, het is echt niet zo moeilijk, het is saaier dan wat dan ook, maar extreem winstgevend. De tijd die u hier doorbrengt, wordt verzameld en vermenigvuldigd. En met compounding wordt je waarschijnlijk rijk.
OPMERKING: als u een gelicentieerde gebruiker bent van mijn Auto Traders van de geprogrammeerde handelaar, hoeft u dit niet te doen, dat is wat ik doe. Maar als je het wilt leren, zal ik het je leren als onderdeel van de dienst.
Testen op de rug en de voorwaartse wandeling
Een van de meest repetitieve dingen die u zult doen, is een strategie opnieuw testen door een reeks waarden in te voeren om te testen en een tijdsperiode om te testen, en uw platform vervolgens automatisch alle gegevens te laten doorlopen en de waarden toe te passen en te proberen vind de meest winstgevende combinatie van configuratie van uw strategie.
Soms zult u GEEN enkele combo winstgevend vinden, dus u kunt besluiten die strategie te schrappen of het op een andere activaklasse te proberen. Misschien werkt het voor indexfondsen of grondstoffen-ETF's, maar bijvoorbeeld niet voor technologieaandelen.
Aan het einde van de backtest presenteert uw systeem de statistieken en verschillende grafieken zodat u de prestaties kunt visualiseren, zoals deze aandelengrafiek.
Dit is een strategie die ik The Code noem, toegepast op de Gold ETF GLD in een tijdsbestek van 10 minuten. Al deze identificerende kenmerken worden gebruikt om de strategie en de individuele tests te categoriseren.
Hier zijn de prestatiestatistieken, die me nog meer informatie geven over wat ik mogelijk van deze strategie kan verwachten. Ik zeg mogelijk, omdat het geen zekerheid is. Deze statistieken geven weer hoe de strategie in het verleden heeft gepresteerd, ze zijn geen garantie voor hoe ze in de toekomst zullen presteren. Dit is waarom we de voorwaartse wandeling doen.
Voorwaarts lopen testen
Als we 5 jaar terug naar het heden zouden testen, zouden we bepaalde resultaten krijgen voor wat er in de afgelopen 5 jaar is gebeurd. En door de parameters continu te veranderen en opnieuw te testen, kon ik optimale instellingen vinden waardoor de strategie eruitzag als een winnaar. Maar dit is slecht, want het is alsof je een complottheoreticus bent die een conclusie trekt en vervolgens feiten vindt die bij de conclusie passen.
Ik moet dus iets beters doen. Ik moet de strategiegegevens geven die het nog nooit heeft gezien, en zien hoe het presteert met mijn instellingen. De manier waarop we dit doen is door een periode in het verleden te backtesten, zeg 2001 tot 2005. Ik krijg mijn parameters om me de resultaten te geven die ik leuk vind voor die periode, dan neem ik diezelfde parameters en test een periode van 2005 tot 2008 terug. en kijk hoe de strategie presteert., dan weer voor 2008 tot 2011, enzovoort.
Dit wordt vooruit lopen genoemd. De nieuwe tests gebruiken gegevens die niet zijn gebruikt om een geoptimaliseerde test te maken. Dit wordt 'out of sample data' genoemd. Dit is uiterst belangrijk... want als uw strategie kan werken met gegevens die niet meer worden gebruikt, op dezelfde manier als met geoptimaliseerde gegevens, dan is de kans groot dat deze ook zal werken met toekomstige gegevens.
Voorwaarts lopen is GEEN wondermiddel
Dit is een goede manier om te testen, maar geen garantie, niet totdat u de strategie daadwerkelijk voor een lange periode, bijvoorbeeld weken of maanden, in realtime marktomstandigheden in simulatiemodus hebt uitgevoerd. En zelfs dit is niet perfect, niet totdat u de strategie in realtime met echt geld uitvoert. Maar het is het beste wat we kunnen doen. Dus we doen het.
Er zijn andere tests die we kunnen doen, maar die vallen buiten het bestek en de tijd die ik heb om hier te schrijven, zoals een Monty Carlo-simulatie.
Ik heb hier niet eens het oppervlak bekrast. Er is zoveel meer om te weten en te evalueren en te categoriseren, dan is er de hele methodologie, die een beetje lijkt op het wetenschappelijke proces, en dan het continue verbeteringsproces, zodat je constant beter wordt in je testen en verspillingen elimineert.
Ik zou door kunnen gaan, maar ik zal je besparen.
Als u meer wilt weten over wat ik doe, en hoe deze dingen de Programed Trader-systemen superieur maken aan uw handmatige handel, eerlijk gezegd, superieur aan de handmatige handel van mensen, klik dan hier, vul het formulier in en ik geef u een demonstratie.