Walk forward testing trading system

Walk-forward testing. AmiBroker 5 10 apresenta o modo de teste automático Walk-Forward. O teste automático Walk forward é um sistema de concepção e validação técnica em que você otimizar os valores de parâmetro em um segmento passado de dados de mercado em amostra, O desempenho do sistema, testando-o para a frente no tempo em dados após o segmento de otimização fora de amostra Você avalia o sistema com base em quão bem ele executa sobre os dados de teste fora da amostra, não os dados que foi otimizado em O processo Pode ser repetido em segmentos de tempo subseqüentes A ilustração a seguir mostra como o processo funciona. A finalidade do teste walk-forward é determinar sempre que o desempenho do sistema de negociação otimizado é o realista ou o resultado de ajuste de curva O desempenho do sistema pode ser Considerado realista se tiver valor preditivo e obtiver bons resultados em dados de mercado fora do amostragem não vistos Quando o sistema for adequadamente projetado, o desempenho de negociação em tempo real deve ser em relação ao Descoberto durante a otimização Se o sistema está indo para o trabalho na negociação real, ele deve primeiro passar um teste walk-forward Em outras palavras, nós don t realmente se preocupam com os resultados da amostra como eles são ou deve ser sempre bom O que importa é out - Do desempenho do sistema de amostra É a estimativa realista de como o sistema iria trabalhar em negociação real e irá rapidamente revelar qualquer curva-montagem questões Se fora da amostra de desempenho é ruim, então você não deve trocar um tal sistema. A premissa de desempenho Vários testes de otimização etapas ao longo do tempo é que o passado recente é uma melhor base para a seleção de valores de parâmetros do sistema do que o passado distante Esperamos é que os valores de parâmetro escolhido no segmento de otimização será bem adaptado às condições de mercado que imediatamente seguem This may or Pode não ser o caso como mercados passa por ciclo de touro de urso, por isso deve ser tomado cuidado ao escolher o comprimento do período de in-sample Para obter mais informações sobre o projeto do sistema e verificação usando walk-forward Procedimento e todas as edições envolvidas, nós podemos recomendar o livro de Howard Bandy Quantitative Trading Systems ver links na página AmiBroker. Para usar a otimização Walk-Forward siga estas etapas. Goto Tools - Automatic Analysis. Click botão Configurações, em seguida, alterne para a guia Walk-Forward. Aqui você pode ver as configurações de Avançar para a otimização In-sample, backtest fora da amostra início e fim datas marca início período começa fim Este período será movido para a frente por Step até o fim atinge a data Last. The data de início pode mover Forward by step too, ou pode ser ancorado constante se Ancorada checagem é on. If você marca Use hoje, então Last date inserido será ignorado e HOJE data atual será usado em vez Por padrão um EASY MODE é selecionado que simplifica o processo de configuração WF. Assume que um segmento fora da amostra segue imediatamente o segmento na amostra b o comprimento do segmento fora da amostra é igual à etapa forward-forward. Com base nessas duas suposições, o modo EASY leva a amostra END Data e define a data START fora de amostra para o dia seguinte Em seguida, adiciona STEP na amostra e isso torna-se fora da amostra END date. In-amostra e valores de etapa fora da amostra são definidos para os mesmos valores O EASY O modo garante a correção das configurações do procedimento WF. Você deve usar o modo fácil EOD ao testar em dados de fim de dia ou modo Fácil Intraday ao testar em dados intraday A diferença é que no modo EOD a data END do período anterior ea data START da próxima Período de tempo são iguais - evitando assim a diferença entre os períodos Modo Intraday definir START data do próximo período como próximo dia após final do período anterior Isso garante que o limite dia não é contado duas vezes ao testar em intraday data. In o modo avançado o usuário tem completo Controle sobre todos os valores, na medida em que eles não podem constituir procedimento WF válido A interface permite seletivelly desativar in-sample e fora da amostra de fases usando caixas de seleção no topo para coisas especiais como execução backtests seqüencial sem otimização Todos As configurações são imediatamente refletidas na lista PREVIEW que mostra todos os segmentos IS OOS gerados e suas datas. O campo Otimização de destino define o raport de otimização COLUMN NAME que será usado para classificar os resultados e encontrar o melhor Qualquer coluna interna pode ser usada como Aparece na saída de otimização, ou você pode usar qualquer métrica personalizada que você define no backtester personalizado O padrão é CAR MDD, você pode no entanto selecionar qualquer outra métrica embutida do combo Você também pode TYPE-IN qualquer métrica personalizada que você tem Adicionado através da interface de backtester personalizada. Uma vez definido Definições de Walk-Forward, vá para Análise Automática e pressione a seta suspensa no botão Optimize e selecione Walk Forward Optimization. Isso executará a seqüência de otimizaitons e backtest e os resultados serão exibidos em O documento Walk Forward que está aberto no quadro principal do aplicativo Quando a otimização estiver sendo executada, você pode clicar no botão MINIMIZE na caixa de diálogo Progress para minimizá-lo. S para ver a saída Walk Forward durante os passos de otimização. IN-SAMPLE e OUT-OF-SAMPLE combinado equitybined in-sample e out-sample equities estão disponíveis por. OSQUECIMENTO tickers composto períodos consecutivos de IS e OOS são concatenados e dimensionados para manter Continuidade da linha de equidade - esta abordagem pressupõe que você geralmente falando são compostos lucros. Para exibir IS e OOS equidade você pode usar, por exemplo this. ISEQUITY Em-amostra Equity colorRed styleLine PlotForeign. OUT-OF-SAMPLE relatório sumário novo em 5 60. A versão 5 60 traz um novo relatório de sumário que abrange todas as etapas fora da amostra É visível no Report Explorer como último e tem tipo PS Houve mudanças significativas para fazer testes avançados feitos para permitir o resumo de out-of - Exemplo de relatório A alteração mais importante é que cada teste subseqüente fora de amostra usa equidade inicial igual a etapa anterior acabando equidade Anteriormente usou capital inicial constante Esta mudança é necessária para o cálculo adequado de todos os s Tatistics em todas as seções do teste de fora da amostra. O relatório de sumário mostra a nota de que as métricas incorporadas representam corretamente todas as etapas fora da amostra, mas as métricas personalizadas de resumo são compostas usando o método definível pelo usuário 1 valor de primeiro passo, 2 último Valor de passo, 3 soma, 4 média, 5 mínimo, 6 máximo. Por padrão, o relatório de resumo mostra o valor da última etapa de métricas personalizadas, A MENOS que o usuário especifique um método de combinação diferente na chamada. Tem agora novo parâmetro opcional - CombineMethod. bool AddCustomMetric string Título, variante Valor, variante opcional LongOnlyValue, variante opcional ShortOnlyValue variante opcional DecPlaces 2, variante opcional CombineMethod 2.Este método adiciona métrica personalizada ao relatório de backtest, resumo de backtest e lista de resultados de otimização Título É um nome da métrica a ser exibida no relatório, Valor é o valor da métrica, os argumentos opcionais LongOnlyValue, ShortOnlyValue permitem fornecer valores para longas somente longas colunas adicionais no relatório de backtest Último argumento DecPlaces controla quantas casas decimais devem Ser usado para exibir o valor. Os valores de CombineMethod suportados são 1 valor de primeiro passo, - o relatório de resumo mostrará o valor da métrica personalizada a partir da primeira etapa fora da amostra 2 valor da última etapa padrão, - o relatório de resumo mostrará o valor de custom Métrica a partir da última soma da etapa 3 fora da amostra, - relatório de resumo mostrará a soma dos valores de métrica personalizada de todos os out of samp - o relatório de resumo mostrará a média dos valores das métricas personalizadas de todas as etapas da amostra 5 mínimo, - o relatório de resumo mostrará o menor valor de métrica personalizada de todas as etapas da amostra 6 máximo - o relatório de resumo será exibido Mostram o maior valor de métricas personalizadas de todas as etapas fora da amostra. Note que certos métodos de cálculo de métricas são complexos e, por exemplo, a média deles não levaria a uma representação matematicamente correta de todos os testes fora da amostra Os resumos de todas as métricas internas são matematicamente corretos Out-of-the-box ou seja, não são médias, mas métricas devidamente calculadas usando um método que é apropriado para determinado valor Isso contrasta com métricas personalizadas, porque elas são definidas pelo usuário e cabe ao usuário selecionar o método de combinação e Ainda pode acontecer que nenhum dos métodos disponíveis é apropriado Por esse motivo, o relatório inclui a nota que explica o método definido pelo usuário foi usado para combinar metrics. Backte personalizado Sting E Forward Testing A Importância da Correlation. Traders que estão ansiosos para tentar uma idéia de negociação em um mercado vivo muitas vezes cometem o erro de confiar inteiramente em backtesting resultados para determinar se o sistema será rentável Enquanto backtesting pode fornecer comerciantes com informações valiosas, É muitas vezes enganosa e é apenas uma parte do processo de avaliação Out-of-amostra de testes e testes de desempenho avançado fornecer mais confirmação sobre a eficácia de um sistema s, e pode mostrar um sistema de cores verdadeiras, antes de dinheiro real está na linha Boa correlação Entre backtesting, out-of-sample e resultados de teste de desempenho de forward é vital para determinar a viabilidade de um sistema de negociação Oferecemos algumas dicas sobre este processo que pode ajudar a refinar suas estratégias de negociação atuais Para saber mais, leia Backtesting Interpretando o passado. Backtesting refere-se à aplicação de um sistema de negociação a dados históricos para verificar como um sistema teria Ied período de tempo Muitas das plataformas de hoje s trading apoio backtesting Traders pode testar idéias com algumas teclas e ganhar insight sobre a eficácia de uma idéia sem arriscar fundos em uma conta comercial Backtesting pode avaliar idéias simples, como a forma como um crossover média móvel iria realizar Em dados históricos, ou sistemas mais complexos, com uma variedade de entradas e triggers. Enquanto uma idéia pode ser quantificada pode ser backtested Alguns comerciantes e investidores podem procurar a experiência de um programador qualificado para desenvolver a idéia em uma forma testável Normalmente isso envolve Um programador codificando a idéia na linguagem proprietária hospedada pela plataforma de negociação O programador pode incorporar variáveis ​​de entrada definidas pelo usuário que permitem que o comerciante para ajustar o sistema Um exemplo disso seria no simples sistema de passagem média móvel observado acima do comerciante seria Capaz de introduzir ou alterar os comprimentos das duas médias móveis utilizadas no sistema. Ich comprimentos de médias móveis teria realizado o melhor sobre os dados históricos Obter mais informações sobre o Electronic Trading Tutorial. Optimization Estudos Muitas plataformas de negociação também permitem estudos de otimização Isso implica entrar um intervalo para a entrada especificada e deixar o computador fazer a matemática para Descobrir o que a entrada teria feito o melhor Uma otimização multi-variável pode fazer a matemática para duas ou mais variáveis ​​combinadas para determinar quais os níveis juntos teria alcançado o melhor resultado Por exemplo, os comerciantes podem dizer o programa que as entradas que gostaria de adicionar Em sua estratégia, estes seriam então otimizados para seus pesos ideais dados os dados históricos testados. Testamento pode ser emocionante em que um sistema não rentável muitas vezes pode ser magicamente transformado em uma máquina de fazer dinheiro com algumas otimizações Infelizmente, ajustar um sistema para alcançar o O maior nível de rentabilidade do passado, muitas vezes leva a um sistema que irá funcionar mal na negociação real. Sobre-otimização cria sistemas que ficam bem em papel apenas. Curve montagem é o uso de análise de otimização para criar o maior número de ganhar comércios com o maior lucro sobre os dados históricos utilizados no período de teste Embora parece impressionante em backtesting resultados, curva Encaixe leva a sistemas não confiáveis, uma vez que os resultados são essencialmente concebidos para apenas os dados específicos e período de tempo. Testes de teste e otimização fornecem muitos benefícios para um comerciante, mas isso é apenas parte do processo ao avaliar um sistema de negociação potencial A próxima etapa do comerciante É aplicar o sistema a dados históricos que não foram usados ​​na fase de backtesting inicial A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting Para obter mais informações, leia Simple Moving Averages Make Tendências destacam-se na amostra vs fora da amostra de dados Ao testar uma idéia sobre dados históricos, é benéfico para reservar um período de tempo histórico dat A para fins de teste Os dados históricos iniciais sobre os quais a idéia é testada e otimizada são chamados de dados na amostra O conjunto de dados que foi reservado é conhecido como dados fora da amostra Esta configuração é uma parte importante da avaliação Porque ela fornece uma maneira de testar a idéia em dados que não tenham sido um componente no modelo de otimização. Como resultado, a idéia não terá sido influenciada de qualquer forma pelos dados fora da amostra e os comerciantes serão capazes de Determinar o quão bem o sistema pode executar em novos dados, ou seja, na vida real trading. Prior para iniciar qualquer backtesting ou otimização, os comerciantes podem reservar uma porcentagem dos dados históricos a ser reservado para fora da amostra de testes Um método é dividir Os dados históricos em terços e segregar um terço para uso no teste fora da amostra Somente os dados na amostra devem ser usados ​​para o teste inicial e qualquer otimização A Figura 1 mostra uma linha de tempo onde um terço dos dados históricos É reservado para out-of - Teste de amostra e dois terços são utilizados para o teste na amostra Embora a Figura 1 represente os dados fora da amostra no início do teste, os procedimentos típicos teriam a porção fora da amostra imediatamente antes do desempenho direto. Figura 1 Uma linha de tempo que representa o comprimento relativo de dados dentro da amostra e fora da amostra usados ​​no processo de backtesting. Uma vez que um sistema de negociação foi desenvolvido usando dados em amostra, ele está pronto para ser aplicado ao out-of - dados de amostra Os comerciantes podem avaliar e comparar os resultados de desempenho entre os dados dentro da amostra e fora da amostra. A correlação refere-se a similaridades entre os desempenhos e as tendências gerais dos dois conjuntos de dados Métricas de correlação podem ser usadas na avaliação dos relatórios de desempenho da estratégia Criou durante o período de teste um recurso que a maioria das plataformas de negociação fornecem Quanto mais forte a correlação entre os dois, melhor a probabilidade de um sistema irá funcionar bem em testes de desempenho avançado e live trading Fi A Figura 2 ilustra dois sistemas diferentes que foram testados e otimizados nos dados da amostra e, em seguida, aplicados a dados fora da amostra. O gráfico à esquerda mostra um sistema que estava claramente ajustado à curva para funcionar bem nos dados da amostra e Falhou completamente nos dados fora da amostra O gráfico à direita mostra um sistema que funcionou bem em dados dentro e fora da amostra. Figura 2 Duas curvas de equidade Os dados de comércio antes de cada seta amarela representam o teste na amostra As negociações geradas entre as setas amarela e vermelha indicam o teste fora da amostra. As negociações após as setas vermelhas são das fases de teste de desempenho avançado. Se houver pouca correlação entre os testes dentro da amostra e fora da amostra, Esquerda na Figura 2, é provável que o sistema tenha sido superotimizado e não tenha um bom desempenho em negociação ao vivo. Se houver forte correlação no desempenho, como visto no gráfico direito na Figura 2, a próxima fase de avaliação envolve um Tipo de amostra fora da amostra Testes conhecidos como testes de desempenho avançado Para obter mais informações sobre a previsão, consulte Previsão Financeira O Método Bayesiano. Princípios Básicos de Teste de Desempenho Os testes de desempenho avançados, também conhecidos como troca de papel, fornecem aos comerciantes outro conjunto de dados fora da amostra para avaliar um Sistema de teste de desempenho é uma simulação de negociação real e envolve seguir a lógica do sistema em um mercado vivo É também chamado de comércio de papel, uma vez que todos os comércios são executados em papel apenas que é, as entradas e saídas comerciais são documentadas juntamente com qualquer lucro ou perda Para o sistema, mas nenhum comércio real é executado Um aspecto importante do teste de desempenho avançado é seguir a lógica do sistema de outra forma, torna-se difícil, se não impossível, para avaliar com precisão esta etapa do processo Os comerciantes devem ser honestos sobre qualquer comércio Entradas e saídas e evitar comportamentos como cereja picking trades ou não incluindo um comércio em papel racionalização que eu nunca teria Tomada que o comércio Se o comércio teria ocorrido seguindo a lógica do sistema, deve ser documentado e avaliado. Muitos corretores oferecem uma conta de negociação simulada onde as negociações podem ser colocados e os correspondentes lucros e perdas calculados Usando uma conta de negociação simulada pode criar um semi - a atmosfera realista na qual a prática de negociação e avaliar ainda o sistema. A Figura 2 também mostra os resultados para o teste de desempenho avançado em dois sistemas Novamente, o sistema representado no gráfico esquerdo não faz bem além do teste inicial em dados de amostra Sistema mostrado no gráfico à direita, no entanto, continua a apresentar um bom desempenho em todas as fases, incluindo o teste de desempenho avançado. Um sistema que mostra resultados positivos com boa correlação entre testes de desempenho dentro da amostra, fora da amostra e em frente está pronto para ser implementado Em um mercado vivo. Backtesting Bottom Line é uma ferramenta valiosa disponível na maioria das plataformas de negociação Dividindo dados históricos em vários conjuntos para provi De para testes de amostra e fora da amostra pode fornecer aos comerciantes um meio prático e eficiente para avaliar uma idéia e sistema de negociação Uma vez que a maioria dos comerciantes empregam técnicas de otimização no backtesting, é importante avaliar o sistema em dados limpos para determinar sua Viabilidade Continuando o teste fora da amostra com o teste de desempenho avançado fornece outra camada de segurança antes de colocar um sistema no mercado arriscando dinheiro real Resultados positivos e boa correlação entre backtesting dentro da amostra e fora da amostra A probabilidade de que um sistema irá funcionar bem na negociação real Para uma visão abrangente sobre análise técnica ver Análise Técnica Introdução. O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto de dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que um A instituição depositária empresta fundos mantidos na Reserva Federal a outra instituição depositária. Uma lei que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora de Fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos. O Bureau dos EUA de Labour. The sigla de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.The Walk Forward Analyzer está agora free. Go para o Download Para obter a sua cópia gratuita. Como você sabe se o seu consultor especialista é realmente rentável MetaTrader s Strategy Tester doesn t dar-lhe toda a imagem Você está negociando com base em backtests excessivamente otimista e decepcionado ao descobrir que seu consultor perito está perdendo dinheiro em Negociação ao vivo Você gostaria de saber se o seu consultor especialista é rentável, rápida e facilmente, sem perder money. The Walk Forward Analyzer para MetaTrader. The Walk Forward Analyzer usa MetaTrade Rs próprio Testador de Estratégia para realizar uma análise de andamento em frente usando as configurações e parâmetros de teste fornecido pelo usuário O software é fácil de usar e pode fornecer-lhe com uma análise completa em uma fração do tempo que levaria para você fazer Manualmente. Uma análise de antecipação determina se um consultor especialista é rentável ao negociar com parâmetros otimizados em dados fora da amostra. Qualquer consultor especialista pode produzir um resultado de otimização impressionante, mas o verdadeiro teste é se esses resultados se manterão quando testados Dados futuros O Walk Forward Analyzer executa esse processo muitas vezes ao longo de meses e anos de dados históricos, dando-lhe uma imagem precisa do verdadeiro desempenho de seu consultor perito. Ao completar uma análise de andamento, você será apresentado com uma caminhada detalhada Relatório de análise, mostrando os resultados das corridas de teste e otimização, a perda total de lucro de teste e o rácio de eficiência em frente que é uma medida de ho Se você não estiver familiarizado com o procedimento de análise de andamento, leia What is Walk Forward Analysis para descobrir por que é o melhor método para determinar a robustez ea potencial lucratividade de Seu sistema de negociação O vídeo abaixo fornece uma explicação completa e um tutorial do Walk Forward Analyzer para MetaTrader.