Eu sou muito novo para R e tentar backtest uma estratégia que eu já programado em WealthLab. Muitas coisas que eu não entendo e ele doesn t trabalho obviamente. Não tenho o Close Preços muito bem em um vetor ou algum tipo de vetor, mas ele Começa com a estrutura e eu realmente não entendo o que esta função faz Thats porque a minha série, 1 chamada provavelmente doesn t work. n - série nrow não funciona, mas eu preciso que para o Loop. So eu acho que se eu chegar Estes 2 Perguntas respondidas minha estratégia deve trabalhar Estou muito grato por qualquer ajuda R parece muito complicado, mesmo com a experiência de programação em outros languages. yeah Eu Tipo de copiado algumas linhas de código a partir deste tutorial e don t realmente entender esta linha eu quero dizer série, Pensamento iria aplicar a função f para a coluna 1 da série Mas, uma vez que esta série é alguma compley com estrutura etc não funciona eu estou falando sobre este tutorial MichiZH junho 6 13 em 14 22.Backtesting interpretando o passado. Backtesting é um componente-chave De negociação eficaz - o desenvolvimento do sistema É conseguido reconstruindo, com dados históricos, negócios que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para medir a eficácia da estratégia Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar E melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é provável que funcione bem no futuro e, inversamente, Qualquer estratégia que executou mal no passado é susceptível de funcionar mal no futuro Este artigo dá uma olhada em quais aplicativos são usados para backtest, que tipo de dados são obtidos, e como colocá-lo para use. The dados e as ferramentas Backtesting Pode fornecer a abundância do gabarito estatístico valioso sobre um determinado sistema Algumas estatísticas backtesting universais incluem Lucro ou Perda - ganho ou perda percentual líquido. Quadro do tempo - data do passado Percentual de ganho médio e perda média, média de barras mantidas. Exposição - Percentual de capital investido ou exposto ao mercado. Ratios - Rácio vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado pelo risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. A primeira permite que o comerciante personalize As configurações para backtesting Essas personalizações incluem tudo, desde o período até os custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker. A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. É aqui que você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Um exemplo desta tela em AmiBroker. In geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais Para realizar dimensionamento de posição automática, otimização e outras características mais avançadas Os 10 mandamentos Há muitos fatores comerciantes atenção para quando eles estão backtesting estratégias de negociação Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes para lembrar enquanto backtesting. Take em conta a ampla As tendências do mercado no período em que uma determinada estratégia foi testada Por exemplo, se uma estratégia foi apenas testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado de baixa É muitas vezes uma boa idéia para backtest durante um longo período de tempo que Engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Tenha em conta o universo no qual o backtesting ocorreu Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo composto por ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores Como regra geral, se Uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. Xtremely importante a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidos a chamadas de margem se a sua equidade desce abaixo de um certo ponto Os comerciantes devem tentar manter a volatilidade baixa para reduzir o risco e facilitar a transição para dentro e para fora De um determinado estoque. O número médio de barras mantidas também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação Embora a maioria dos softwares backtesting inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar essa estatística Se possível, aumentar o seu número médio Das barras prendidas podem reduzir custos da comissão, e melhorar seu retorno total. A exposição é uma espada de dois gumes A exposição aumentada pode conduzir aos lucros mais elevados ou às perdas mais elevadas, quando a exposição diminuída significa lucros mais baixos ou perdas mais baixas No entanto, em geral, é uma boa A idéia de manter a exposição abaixo de 70, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. C, combinado com a relação ganhos-para-perdas, pode ser útil para determinar a posição otimizada dimensionamento e gestão de dinheiro usando técnicas como o Critério Kelly Ver Money Management Usando o Critério Kelly Traders podem tomar posições maiores e reduzir os custos de comissão, E aumentar sua relação de vitórias-para-perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de um sistema contra outros locais de investimento. É importante não apenas olhar para o retorno anualizado global, mas também levar em conta O risco aumentado ou diminuído Isso pode ser feito olhando para o retorno ajustado ao risco, que representa vários fatores de risco Antes de um sistema de negociação é adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento em igual ou menos risk. Backtesting personalização é extremamente importante Muitos Aplicações backtesting têm entrada para os montantes de comissão, tamanhos de lote redondo ou fracionário, tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, as taxas de juros, slippa Ge suposições, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, configurações de parada de arrasto e muito mais Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for ativado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados tão altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro É geralmente uma boa idéia para implementar regras que se aplicam a todas as ações, Ou um conjunto selecionado de ações direcionadas e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Testes de busca nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação Às vezes, Passado não fazem bem no presente O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros Certifique-se de comércio de papel um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que o str Ategy ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema de negociação Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar os comerciantes a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança na sua Estratégia antes de aplicá-lo aos mercados do mundo real Recursos Tradecision - desenvolvimento de sistema de comércio de gama alta AmiBroker - Desenvolvimento de sistema de comércio de orçamento. O montante máximo de dinheiro os Estados Unidos podem emprestar O teto de dívida foi criado sob o segundo Liberty Bond Act. Em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como o Banking Que proibia os bancos comerciais de participarem no investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer Lado das fazendas, casas particulares e do 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 por 1.Backtesting uma estratégia de negociação simples Stock. Note Esta postagem Não é conselho financeiro Esta é apenas uma maneira divertida de explorar algumas das capacidades R tem para a importação e manipulação de dados Recentemente, li um post sobre ETF Prophet que explorou uma estratégia de negociação de ações interessante no Excel A estratégia é simples Encontre o ponto alto do Estoque nos últimos 200 dias, e contar o número de dias que decorreram desde que alta Se o seu mais de 100 dias, o próprio estoque Se ele foi mais de 100 dias, don t próprio Esta estratégia é muito simples, Mas ele produz alguns resultados impressionantes Note no entanto, que este exemplo usa dados que não foi ajustado de divisões ou dividendos e poderia conter outros erros Além disso, estamos ignorando os custos de negociação e atrasos de execução, ambos os quais A implementação desta estratégia em R é simples, e oferece inúmeras vantagens sobre o excel, a principal das quais é que puxar dados do mercado de ações em R é fácil, e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço. Primeiro de tudo, eu carrego dados para GSPC usando quantmod GSPC significa o índice de SP 500. Em seguida, eu construo uma função para calcular o número de dias desde o n-dia alto em uma série de tempo, e uma função para implementar nossa estratégia comercial A última função leva 2 parâmetros a n-dia alta que você deseja usar, e os números de dias passado que alta você vai segurar o estoque O exemplo é 200 e 100, mas você poderia facilmente mudar isso para o 500 dias de alta e ver O que acontece se você segurar o estoque 300 dias depois que antes de resgatar uma vez que esta função é parametrizada, podemos facilmente testar muitas outras versões da nossa estratégia Nós pad o início da nossa estratégia com zeros por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada Se eu U deseja uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, ver a discussão sobre cross-validated. We multiplicar nossa posição 0,1 vetor pelos retornos do índice para obter a nossa estratégia s retorna Agora, nós construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre Uma estratégia de negociação, e comparar a nossa estratégia para o benchmark Algo arbitrariamente, eu decidiu olhar para o retorno cumulativo, retorno anual médio, sharpe ratio, ganhando, volatilidade anual média, drawdown máximo e drawdown comprimento máximo Outras estatísticas seria fácil de implementar . Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem padrão de buy-and-hold. Finalmente, testamos nossa estratégia em três outros índices FTSE que representa a Irlanda eo Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index, que remonta a 1896, e O N225 que representa o Japão I ve funcionalizou todo o processo, para que você possa testar cada nova estratégia com 1 linha de código. Nunca perca uma atualização Subscrever a R-blogueiros para receber e-mails com os últimos posts R Você não vai Ver esta mensagem novamente.
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