Quantitative Trading Strategies - Backtesting Akkurat

Quantitative Handelsstrategien Backtesting Akkurat Quantitative Handelsstrategien Sobald Sie festgestellt und aus der quantitativen Handelsstrategien Sie mit handeln möchten zugeordnet haben, ist es Zeit, es zu Backtest. Dies kann durch die Gewinnung von Daten, die historisch in der Natur ist und die Durchführung einige Tests durchgeführt werden. Der Zweck dieser Übung ist es, herauszufinden, ob Ihr quantitative Handelsstrategien, die Sie ermittelt haben, profitabel ist oder nicht, wenn in der "realen Welt" angewendet zu finden. Man muss jedoch bedenken, dass Backtesting ist keine Sure Shot-Garantie für den Erfolg. Es gibt viele Gründe dafür. Quantitative Trading beschäftigt sich mit mehreren Verzerrungen, oder auch nicht, wenn sie als Anlagestrategie angewandt arbeiten kann. Wie Sie Ihre Strategie Backtest, müssen Sie genug Zeit dafür ausgeben und sorgfältig prüfen jede Voreingenommenheit. In diesem Artikel oder ein Buch. wir werden versuchen, Ihnen einen kurzen Überblick über einige dieser Verzerrungen zu geben. Die häufigste Bias Sie stoßen ist der Look-Ahead-Bias, der Optimierung Bias (auch als Daten-Snooping Bias genannt) und dem Survivor Bias. Der andere Aspekt der Rückvergleiche, man müsse vorsichtig sein, ist die Sauberkeit der verfügbaren historischen Daten. Die Daten werden eine wichtige Rolle bei der Rückvergleiche zu spielen, weil die Qualität der Daten bestimmt die Transaktionskosten. Für diejenigen, die gerade erst anfangen, mit quantitativen Handelsstrategien. sein Bestes, um für die Datensätze, die auf Plattformen wie Yahoo Finance frei verfügbar sind Ausschau, aber anstatt sich auf dem Sie Daten, die am besten geeignet für Backtesting werden können, lassen Sie uns sagen, was Sie sollten in der Daten zu suchen so wie sie es zu Ihrer Backtesting-Verfahren. Beste Quantitative Trading Strategies Testing Techniques Im Folgenden sind die wichtigsten Anliegen, die bei der historischen Daten wird verarbeitet ergeben: Genauigkeit - Dies ist der wichtigste Teil. Man muss feststellen, ob die Daten, die verwendet wird, enthält wiegender Fehler. Ein Weg, um damit umzugehen ist die Verwendung Spike-Filter, die einfach darauf hinweisen, kann Fehler in den Daten. Aber es ist sehr zu empfehlen, um die gleichen Daten aus mindestens zwei Datenlieferanten beziehen und vergleichen Sie sie gegeneinander, um Fehler zu erkennen. Survivor Bias - Dies ist oft ein Problem, das in Daten, die frei zugänglich ist oder kommt billig existiert. Wenn die Daten in Frage hat eine Survivor Bias, bedeutet dies, dass sie Vermögenswerte, die nicht mehr relevant sind, enthält. Zum Beispiel, wenn Sie mit Aktien zu tun haben, könnte es bedeuten, dass es Aktien in Ihren Daten, die längst ausgelistet wurden oder in Konkurs gegangen. Kapitalmaßnahmen - oft ein Neuling auf der quantitativen Handel wird auf dem falschen Fuß aufgrund einer Kapitalmaßnahme gefangen. Dies impliziert, dass logistische Aktivitäten des Unternehmens sind für die in der realen Berechnung der Erträge entfielen. Zum Beispiel kann ein Aktiensplit sollte nicht in der wahren Renditen berücksichtigt werden. Wo gibt es solche Aktionen von der Firma durchgeführt wird, ein Prozess, der eine Rückanpassung notwendig, um die Ergebnisse relevant halten. Sobald Sie über Ihre Daten sind sicher, müssen Sie es auf einer Softwareplattform Backtest. Die meisten Menschen in diesen Tagen lieber um die Daten auf Softwareplattformen, die zum Zwecke der Rück testen ihre quantitative Handelsstrategien gewidmet werden Backtest. Man kann aber auch eine numerische Plattform oder eine Programmiersprache für diesen Zweck. Der wahre Zweck eines Backtest ist es, herauszufinden, wie gut seine Leistung ist von Industrie-Standards. Die Metriken für dieselbe sind die Sharpe-Ratio und der maximale Drawdown. Sharpe Ratio erzielt werden, wenn der Mittelwert der Renditen von mehr werden durch die Standardabweichung der gleichen unterteilt. Der maximale Verlust, auf der anderen Seite, ist der größte Rückgang von Gipfel zu in Kurve der Kontostand Trog. Dies ist in der Regel über einen jährlichen oder halbjährlichen Zeitrahmen. Sobald Ihre quantitative Handelsstrategien sind frei von allen Vorurteilen so weit wie möglich, und hat eine gute Sharpe und minimiert Drawdown, sind Sie bereit, eine Ausführungsstrategie, den nächsten Schritt in quantitative Handels bauen.