استراتيجيات التداول الخلفية ماتلاب

ماتلابرادينغ هذا المنصب هو حول مدى أهمية استخدام أنواع مختلفة من أساليب التحسين مثل الخوارزميات الجينية والتوازي للحصول على نتائج أسرع. تحسين الخوارزميات الجينية على الرغم من حقيقة أن مبدأ وراثي (التطورية) خوارزمية هو موضح بشكل جيد جدا في ندوات ماثوركس على شبكة الإنترنت، في الأمثلة، ومع ذلك، يتم استخدامه فقط لتحسين اختيار مجموعة استراتيجية من مجموعة. هذا هو مثال جيد على استخدام هذه الخوارزميات، ومع ذلك، فإنه يحدث أن هناك حاجة إلى تعيين العديد من المتغيرات مع فترات كبيرة لاستراتيجية واحدة، كنت لا تحصل من خلال التكرار واحد والتوازي من العمليات 8211 الحسابات يمكن أن يستغرق عدة أيام . بالتأكيد، هناك استراتيجيات في المرحلة النهائية من التحسين. عندما نعرف تقريبا تقريبا استراتيجية التداول ناجحة، يمكننا الانتظار لعدة أيام أيضا أو استئجار الكتلة بأكملها - النتيجة قد يكون يستحق كل هذا العناء. ومع ذلك، إذا كنا بحاجة إلى تقدير نتائج استراتيجية ضخمة وتقرر ما إذا كان يستحق ذلك لقضاء الوقت، ثم الخوارزميات الجينية قد تكون مناسبة تماما. ونحن نقدم إمكانية استخدام ثلاث طرق لتحسين الاستراتيجية في وفاتولبوكس: الطريقة الخطية 8211 هو وضع المعتاد من الفرز الذي سترى جميع النتائج المتوسطة (دون المستوى الأمثل). أنه يعطي أقصى قدر من الدقة. بطريقة موازية 8211 سيتم استخدام جميع حبات وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك. أنها لا تسمح لرؤية نتائج وسيطة، ولكن إلى حد كبير يسرع العملية. أنه يعطي أقصى قدر من الدقة خلال زيادة سرعة الحساب. الأسلوب الوراثي 8211 يستخدم خوارزمية التحسين التطوري. انها تسمح لرؤية القيم دون الأمثل، ولكن يعطي النتيجة على مقربة من أفضل. انها ليست طريقة دقيقة جدا، ولكن دقيقة بما فيه الكفاية لتشغيل الأولي للاستراتيجية. سريع جدا. كثيرا ما يطلب منا إذا وفاتولبوكس - المشي إلى الأمام أدوات التحليل ل ماتلاب لديه القدرة على استخدام غبو في العمليات الحسابية. لسوء الحظ، غبو ليست مناسبة لجميع المهام واستخدامها هو محدد جدا. من أجل استخدامه، تحتاج إلى ضبط المنطق ورمز كل استراتيجية للاختبار النوى الرسم. لسوء الحظ، بسبب عدم عالمية هذا الأسلوب لا يمكن للمرء استخدام غبو في وفاتولبوكس. استمرار الجزء 2 من مناقشة المشاكل والحلول في اختبار وتحليل استراتيجية التداول حسابي في ماتلاب، أدعوكم لقراءة هذا المنصب حول مشكلة عدم توافر التصور من العمليات في حلول البرمجيات الحديثة لاختبار أنظمة التداول. تصور عملية الاختبار في تجربتي العمل، وأنا في كثير من الأحيان تحليل منصات شعبية أخرى لاختبار استراتيجية التداول. مثل ترادستاتيون. ميتاستوك. مولتيشارتس وما إلى ذلك وكنت دائما مندهشا في كيفية إيلاء القليل من الاهتمام لتصور عملية الاختبار. الشيء هو أنه عندما لا نرى نتائج المتوسطة، دون الأمثل القيم المعلمات الأمثل، ونحن غالبا ما رمي بعيدا الذهب جنبا إلى جنب مع الأوساخ. المسألة هي بسبب أخذ العينات على نطاق واسع بشكل مفرط، واستراتيجية ضبط المعلمات الطريقة إما أن نرى استراتيجية مثالية التي تفشل في الحياة الحقيقية أو رؤية صفقة واحدة أو اثنين، والتي من المفترض أن الأفضل لأنه تم اختيار هذه البيانات الفاصل الزمني حيث أفضل استراتيجية التداول ستكون شراء وعقد، ولكن لماذا هي الاستراتيجيات الأخرى اللازمة لتصور عملية اختبار استراتيجية التداول في ماتلاب (المقترحة في ويبينار) ونتيجة لذلك، دون رؤية النتائج وسيطة، ونحن بحاجة إلى 171blindly187 تغيير المعلمات لمحاولة للحصول على أفضل البيانات أو مشاهدته في بعض 3D أو 4D (اللون هو البعد 4)، كما هو مقترح في ندوات عبر الإنترنت. يمكن أن يكون تحليل القيم في المساحات N - الأبعاد بديلا بالتأكيد، ولكن لديه العديد من القيود: ماذا لو كان هناك أكثر من 4 أبعاد عندما ترى ما هي الإشارات وبأي تردد تظهر في النطاق السعري، لديك تقريبا كل التمثيل البصري اللازم لاستراتيجية الخاص بك: وتيرة المعاملات، وربحيتها (منحنى الدخل)، ودقة الافتتاح، والتشابه مع القيم الأخرى الأمثل، وما إلى ذلك التي لا يمكن أن يقال عن الأداء في الفضاء N الأبعاد، حيث جميع المعلومات المفيدة هو، في الواقع، أن القيمة المثلى ليست واحدة فقط ولكن هناك مجموعة كاملة من القيم دون الأمثل في واحد أو أكثر من المجالات. أثناء تحسين إستراتيجية في وفاتولبوكس 8211 ولك-فوروارد أناليسيس تولبوكس ل MATLAB174. كما تم العثور على القيمة المثلى الجديدة، وإشارات استراتيجية التداول في الفترة في العينة وخارج العينة تظهر على الفور على الرسم البياني، حتى تتمكن من التحكم دائما ما مجموعة من الخيارات التي يجب تعيين، وأيضا يمكنك إيقاف التحسين دون انتظار نهاية الاختبار، كما يصبح من الواضح أن شيئا ما حدث خطأ أو كل شيء على ما يرام. مرحبا، اسمي إيغور فولكوف. لقد تم تطوير استراتيجيات التداول خوارزمية منذ عام 2006 وعملت في العديد من صناديق التحوط. في هذه المقالة، أود أن مناقشة الصعوبات الناشئة عن طريق ماتلاب استراتيجيات التداول المطور خلال الاختبار والتحليل، فضلا عن تقديم الحلول الممكنة. لقد تم استخدام ماتلاب لاختبار استراتيجيات خوارزمية منذ عام 2007 ولقد توصلت إلى استنتاج مفاده أن هذه ليست فقط أداة البحث الأكثر ملاءمة، ولكن أيضا أقوى واحد لأنه يجعل من الممكن استخدام النماذج الإحصائية والاقتصادية القياسي المعقدة، والشبكات العصبية، آلة التعلم، مرشحات الرقمية، المنطق غامض، الخ عن طريق إضافة الأدوات. لغة ماتلاب بسيطة جدا وموثقة بشكل جيد، لذلك حتى غير مبرمج (مثلي) يمكن السيطرة عليها. كيف بدأ كل شيء. وكان عام 2008 (إذا لم أكن مخطئا) عندما تم إطلاق أول ندوة على التداول الخوارزمي في ماتلاب مع علي كازام، والتي تغطي موضوع تحسين استراتيجيات بسيطة على أساس المؤشرات الفنية، وما إلى ذلك على الرغم من رمز 8220chaotic8221 بدلا من ذلك، كانت أدوات مثيرة للاهتمام وهو ما يكفي للاستخدام. وكانت بمثابة نقطة انطلاق للبحث وتعزيز نموذج الاختبار والتحليل الذي يسمح باستخدام كل قوة أدوات الأدوات وحرية الإجراءات ماتلاب خلال إنشاء استراتيجيات التجارة الخاصة بها، وفي الوقت نفسه أنها تسمح للسيطرة على العملية من الاختبار والبيانات التي تم الحصول عليها وتحليلها اللاحق سيختار محفظة فعالة من أنظمة التداول القوية. وفي وقت لاحق، تم تحديث ندوات ماثوركس على شبكة الإنترنت كل عام وأدخلت تدريجيا عناصر أكثر وأكثر إثارة للاهتمام. وهكذا، تم عقد أول ندوة على شبكة الإنترنت عن التداول أزواج (المراجحة الإحصائية) باستخدام أدوات الاقتصاد القياسي في عام 2010، على الرغم من أن الأدوات من الاختبار والتحليل لا تزال هي نفسها. في عام 2013، ظهرت أدوات التداول من ماثووركس والتي سمحت بتوصيل ماتلاب إلى وسطاء مختلفين لتنفيذ تطبيقاتهم. على الرغم من أن هناك حلول تلقائية لتنفيذ المعاملات، من تلك النقطة يمكن اعتبار ماتلاب نظاما لتطوير استراتيجيات التداول مع دورة كاملة: من تحميل البيانات إلى تنفيذ استراتيجيات التداول الآلي. لماذا يجب على كل ألكوترادر ​​إعادة اختراع عجلة ومع ذلك، ماثوركس لم تقدم حلا كاملا لاختبار وتحليل الاستراتيجيات 8211 تلك الرموز التي يمكنك الخروج من ندوات عبر الإنترنت كانت العناصر الوحيدة لاختبار نظام كامل، وكان من الضروري تعديلها ، وتخصيصها، وإضافتها إلى واجهة المستخدم الرسومية لسهولة الاستخدام. كان الأمر مستهلكا للوقت، مما يطرح سؤالا: أيا كانت الاستراتيجية، يجب أن يمر بنفس عملية الاختبار والتحليل، التي من شأنها أن تسمح بتصنيفها على أنها مستقرة وقابلة للاستخدام 8211 فلماذا يجب على كل أليغوترادر ​​إعادة اختراع العجلة والكتابة رمزه الخاص لاستراتيجيات الاختبار المناسبة في ماتلاب لذلك تم اتخاذ قرار لإنشاء منتج من شأنه أن يسمح لتنفيذ العملية برمتها المرتبطة اختبار وتحليل استراتيجيات التداول حسابي باستخدام واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام. أولا وقبل كل شيء، أود أن أجيب على الأسئلة التالية: ما حدث مع بلوق 1. جيف كوزنيتسوف ليس المالك بعد الآن تم شراء بلوق من صديقنا، جيف كوزنيتسوف، الذي انتقل إلى بلده بلوق tradingwithpython. blogspot آخر. وخلص إلى أن بيثون أفضل من ماتلاب للتجارة، والتي اعتبرتها كاذبة. يبقى ماتلاب واحدة من أفضل البرامج في العالم لأغراض التداول حسابي إمهو (لدي بعض الحقائق حول هذا على الرغم من المناقشة المستقبلية). 2. لقد غيرنا العلامة التجارية من هذه اللحظة سوف تسمى بلوق ماتلابرادينغ، وهو أكثر مفهومة بكثير بشأن الموضوعات التي سوف تشمل. وعلاوة على ذلك، تم تغيير اسم المجال إلى ماتلابرادينغ بدلا من ماتلاب-trading. blogspot الأولية. على الرغم من أن المجال القديم لا يزال يعمل إعادة توجيه من اسم النطاق الأساسي. ماذا سيحدث لبلوق 1. المزيد من الوظائف والمقالات نأمل أن تجلب الحياة لهذه المدونة عن طريق نشر محتويات ذات الصلة مرة أو مرتين في الأسبوع. في الأشهر القليلة الأولى، سنقوم بنشر معظم هذه المقالات وأشرطة الفيديو التي لدينا بالفعل لجعل من الأسهل على القراء الأعزاء لدينا للبحث عن معلومات عن مورد واحد وربطها عليها. ثم لدينا خطط لكتابة المشاركات حول الجوانب العملية للتداول حسابي في ماتلاب. كيفية إنشاء استراتيجيات التداول التلقائي الحديثة مثل: أزواج المراجحة الاحصائية التداول يعني سوق انعكاس استراتيجيات التداول محايد على أساس التكامل بين بولينجر باندز كالمان تصفية الخ للسلع والأسهم وفوركس. الاتجاه التالي استراتيجيات مع جوريك المتوسط ​​المتحرك وغيرها من المرشحات الرقمية المتطورة استراتيجيات التنبؤ مع التعلم الآلي (آلات دعم ناقلات) وغيرها من الأساليب إنشاء استراتيجيات تجارية قوية باستخدام البصرية المشي إلى الأمام إدارة الأموال اختبار لإعادة استثمار رأس المال الخاص بك (العلم حول كيفية الحصول على 1M من 10K في عام مع الحد الأقصى، ولكن المخاطر المقدرة ومكافآت العرق). ربما بعد قراءة هذا كنت تعتقد أن هذا سيكون مقالا آخر البكم لأولئك الفقراء الذين يسعون كيف تصبح غنية من خلال التداول على الفوركس وكل ذلك. حسنا، هذا هو كاذبة تماما نحن نعمل في ماتلاب، وغالبيتنا من العلماء والخبراء في هذا الجانب لذلك كل شيء خطير. 2. المزيد من التفاعل وسوف أكون سعيدا إذا كنا جميعا يمكن أن تتصل من خلال التعليقات في المشاركات. الاشتراك في الأخبار للحصول على تنبيه حول أحدث المشاركات والأحداث. وفي وقت لاحق، لدينا خطط لجعل ندوات غوغل هنغوتس على الويب. لا تفوت، انقر على زر متابعة في الزاوية اليمنى العليا للانضمام مجتمعنا. ماذا تريد أن تقرأ في بلوق وظائفنا ما هي الموضوعات التي يمكن أن تقترح يرجى الكتابة هنا في التعليقات. في مقالتي السابقة، توصلت إلى استنتاج مفاده أن تداول الزوجين قريب من الإغلاق ليس مربحا اليوم كما كان عليه قبل عام 2010. وأشار القارئ إلى أنه يمكن أن يكون ذلك يعني أن التراجع في طبيعة الفوارق قد تحول إلى فترات زمنية أقصر . أنا يحدث لتبادل نفس الفكرة، لذلك قررت أن اختبار هذه الفرضية. هذه المرة يتم اختبار زوج واحد فقط: 100 سبي مقابل -80 إوم. يتم تنفيذ باكتست على بيانات شريط 30 ثانية من 11.2011 إلى 12.2012. قواعد بسيطة ومتشابهة لاستراتيجية اختبرت في آخر مشاركة: إذا شريط عودة الزوج يتجاوز 1 على درجة Z، والتجارة في شريط المقبل. والنتيجة تبدو جميلة جدا: وأود أن تعتبر هذا أن يكون دليلا كافيا على أنه لا يزال هناك الكثير من متوسط ​​انعكاس على نطاق 30 ثانية. إذا كنت تعتقد أن هذا المخطط هو جيد جدا ليكون صحيحا، وهذا هو الحال في الواقع الحال. لم تؤخذ في الاعتبار أي تكاليف معاملات أو انتشار عرض الأسعار. في الواقع، أود أن أشك في أنه سيكون هناك أي ربح اليسار بعد طرح جميع تكاليف التداول. ومع ذلك، هذا النوع من الرسوم البيانية هو تعلق الجزر أمام أنفي، مما يجعلني أذهب. الأخبار السيئة الجميع، وفقا لحساباتي، (الذي آمل مخلصين غير صحيحة) التداول أزواج الكلاسيكية هو ميت. بعض الناس سوف نختلف بشدة، ولكن هنا هو ما وجدت: دعونا نضع استراتيجية افتراضية التي تعمل على سلة من إتفس: سبي، زلي، شل، زلف، شلي، زلب، زلك، إوم، كق، مطار الدوحة الدولي من هذه إتفس 90 فريدة من نوعها يمكن إجراء أزواج. كل زوج هو الذي شيد كسوق محايدة الانتشار. قواعد الاستراتيجية: في كل يوم، لكل زوج، وحساب ض النتيجة على أساس 25 يوما الانحراف المعياري. إذا كانت درجة Z نقطة غ، قم باختصار، أغلق اليوم التالي إذا كانت درجة Z لوت - ثريشولد تذهب لفترة طويلة، أغلق اليوم التالي للحفاظ على كل شيء بسيط، يتم الحساب بدون إدارة رأس المال (يمكن للمرء أن يصل إلى 90 زوجا في محفظة في كل يوم). ولا تؤخذ تكاليف المعاملات في الاعتبار أيضا. وببساطة، تتتبع هذه الاستراتيجية متوسط ​​العائد اليومي للفروقات المحايدة في السوق. وهنا النتائج المحاكية لعدة عتبات: بغض النظر عن عتبة المستخدمة، استراتيجية مربحة للغاية في عام 2008، جيد جدا ثروه 2009 ولا قيمة لها تماما من أوائل عام 2010. ليست هذه هي المرة الأولى التي جئت عبر هذا التغيير في يعني عودته السلوك في إتفس. بغض النظر عن ما حاولت إيف، لم يكن لي الحظ في إيجاد استراتيجية التداول أزواج من شأنها أن تعمل على إتفس الماضي 2010. استنتاجي هو أن هذه الأنواع من نماذج ستات أرب بسيطة فقط لا قطع أي more. While أنا أحب حيث هذا السؤال هو سأقترح أن تجعله أكثر تحديدا. ما هي أجزاء من عملية باكتستينغ تريد أن تتعلم هذا يمكن أن تتراوح في أي مكان فقط من تقدير العائد الطبيعي، حيث يعود المحفظة من الاستراتيجية الخاصة بك تعطى بالفعل لتنفيذ قاعدة تشكيل محفظة كاملة خوارزمية. نداش قسطنطين ديك 30 14 في 21:06 أن نكون صادقين أنا don39t يعرف الكثير عن باكتستينغ. قيل لي أنني سوف تضطر إلى باكتست استراتيجيات جديدة أو تحسين واحد الحالي خلال التدريب الخاص بي. لذلك أود أن أعرف أكثر قليلا عن هذا الموضوع قبل البدء. ما هي أجزاء مختلفة منه. نداش مكسيم ديك 30 14 في 21:31 الفكرة العامة للأوراق المالية، وعادة ما تتكون باكتست بسيط من خطوتين: حساب العائد محفظة الناتجة عن قاعدة تشكيل محفظة الخاص بك (أو استراتيجية التداول) تعديل المخاطر من عائدات محفظة باستخدام نموذج تسعير الأصول الخطوة 2 هي ببساطة انحدار وبسيط حسابيا في ماتلاب. ما هو أصعب هو تنفيذ الخطوة 1، والتي سوف تتطلب منك أن تكون مريحة جدا في ماتلاب، وهناك طرق مختلفة للقيام بذلك. إذا كنت تعرف كيف تفعل انحدار عملية شريان الحياة للسودان في ماتلاب، ما يجب عليك التركيز على هو جميع أنواع التلاعب مصفوفة. التنفيذ في ماتلاب تكوين المحفظة وحساب العائد لإعطائك مثالا على كيفية تنفيذ استراتيجية التداول البدائية في ماتلاب، يتيح افتراض بيانات العودة الشهرية وفترة حيازة موحدة لمدة شهر على الأصول n على فترات k، حيث أنا و k في . على افتراض عدم وجود تغييرات في تكوين الكون المخزون الخاص بك، مصفوفات العوائد X الخاص بك من أبعاد k مرات ن. X يبدأ x نقاط أمبير أمبير x أمبير النقاط أمبير x فدوتس أمبير دوت أمبير فدوتس أمبير دوتس أمبير فدوتس أمبير دوتس أمبير فدوتس x أمبير النقاط أمبير x أمبير النقاط أمبير x فدوتس أمبير دوتس أمبير فدوتس أمبير دوتس أمبير فدوتس x أمبير دوت أمب x أمب دوت أمب x إند حيث يعود يتم حسابها على أنها x فراك -1. على افتراض أن معيار التحديد الخاص بك هو نوع من خصائص الأسهم التي تتوفر على التردد الشهري، سيكون لديك أيضا مصفوفة الخصائص C. يمكنك ثم كتابة خوارزمية التي تحدد تلك الإدخالات في C التي تفي بمعيار الاختيار الخاص بك (على سبيل المثال تتجاوز عتبة معينة ) واستبدال الإدخالات المقابلة (حيث i و t هي نفسها) لمصفوفة المؤشرات I (التي تم تهيئتها كمصفوفة صفرية باستخدام دالة الأصفار) مع المصفوفة. يمكنك ثم ضرب إدخالات I من قبل تلك مصفوفة العودة X للحصول على مصفوفة R الذي يشير إلى عوائد الناتجة عن المقتنيات الخاصة بك. يمكنك بعد ذلك حساب متوسط ​​الإدخالات غير الصفر لكل صف من R للحصول على متجه عوائد محفظة. تعديل المخاطر وتحديد العوائد غير الطبيعية في الخطوة 2 تقارن هذا المتجه مع العوائد العادية التي تم الحصول عليها من تقدير الانحدار لنموذج تسعير الأصول مثل نموذج فاما-فرينش. عن طريق طرح ناقلات العائد العادية من محفظتك العائد المتجه، يمكنك تحديد ما إذا كانت استراتيجية التداول الخاص بك قد أسفرت عن عودة غير طبيعية إيجابية، وهو ما كنت تهدف ل. توصيات إذا كنت جديدا على ماتلاب، أنا شخصيا أقترح عليك أن تتعرف معها بما فيه الكفاية لتنفيذ هذه الاستراتيجية التبسيط قبل الاسترخاء بعض الافتراضات التبسيط (مثل فترة الاحتفاظ موحد ودورية) والمضي قدما في تطبيقات أكثر تطورا. مرة أخرى، ما أود أن أشدد عليه هو أن هذا يتطلب منك أن تكون مريحة جدا مع ماتلاب وخاصة الطرق المختلفة لمعالجة المصفوفات، والتي يمكن أن يستغرق بعض الوقت. إذا لم يكن مطلوبا منك استخدام ماتلاب للتدريب الخاص بك وترغب في الحصول على نتائج سريعة، هل يمكن أن تفعل الخطوة 1 في إكسيل بدلا من ذلك، وهو مملة، ولكن لا يتطلب (الأولي) الاستثمار الأولي تحتاج إلى جعل ل ماتلاب. ليصبح مألوفا مع ماتلاب، أنا متأكد من أنك قد اكتشفت بالفعل وثائق جيدة للغاية التي تأتي معها. هذا، بالنسبة لي، هو المورد الوحيد الأكثر قيمة ومن المرجح أن يكون أكثر فائدة من أي موارد أكثر تمويلا محددة (التي أود الانتظار حتى كنت على دراية ماتلاب نفسها). كل ما هو مطلوب لتحديد العائد الطبيعي هو انحدار عملية شريان الحياة للسودان وفهم بدائي لنماذج تسعير الأصول. أجاب على ديك 30 14 في 22: 20 ناجحة باكتستينغ من استراتيجيات التداول حسابي - الجزء الأول تستمر هذه المقالة سلسلة من التداول الكمي، والتي بدأت مع دليل المبتدئين وتحديد الاستراتيجية. كل من هذه أطول وأكثر المواد المشاركة كانت شعبية جدا لذلك استمرار إل في هذا السياق وتقديم تفاصيل حول موضوع باكتستينغ استراتيجية. الخوارزمية باكتستينغ يتطلب معرفة العديد من المجالات، بما في ذلك علم النفس، والرياضيات، والإحصاءات، وتطوير البرمجيات و ماركيتكسشانج المجهرية. لم أكن آمل أن أغطى كل هذه الموضوعات في مقال واحد، لذا سأقسمهم إلى قطعتين أو ثلاث قطع أصغر. ما الذي سنناقشه في هذا القسم يبدأ المرض بتبسيط الاختبار الخلفي، ثم سأصف أساسيات كيفية تنفيذه. ثم سأوضح على التحيزات التي تطرقنا إليها في دليل المبتدئين للتجارة الكمية. بعد ذلك سوف أقدم مقارنة بين مختلف الخيارات المتاحة باكتستينغ البرمجيات. في مقالات لاحقة سوف ننظر في تفاصيل تنفيذ الاستراتيجيات التي غالبا ما تذكر بالكاد أو تجاهلها. وسوف ننظر أيضا في كيفية جعل عملية باكتستينغ أكثر واقعية من خلال تضمين الخصوصيات من التبادل التجاري. ثم سنناقش تكاليف المعاملات وكيفية تصميمها بشكل صحيح في إعداد باكتست. سوف ننتهي بمناقشة حول أداء باكتيستس لدينا وأخيرا تقديم مثال على استراتيجية مشتركة الكميات، والمعروفة باسم التجارة أزواج يعني عادت. دعونا نبدأ من خلال مناقشة ما باكتستينغ و لماذا علينا أن ننفذها في التداول الخوارزمية لدينا. ما هو التداول باختصار خوارزمية تقف بعيدا عن أنواع أخرى من فئات الاستثمار لأننا يمكن أن توفر بشكل أكثر موثوقية التوقعات حول الأداء المستقبلي من الأداء في الماضي، نتيجة لتوافر البيانات وفيرة. وتعرف العملية التي يتم بها هذا الإجراء ب "الاختبار المسبق". بعبارات بسيطة، يتم تنفيذ باكتستينغ من خلال تعريض خوارزمية استراتيجية معينة لتيار من البيانات المالية التاريخية، الأمر الذي يؤدي إلى مجموعة من إشارات التداول. كل تجارة (والتي سوف نعني هنا لتكون ذهابا وإيابا من اثنين من الإشارات) سيكون لها الربح أو الخسارة المرتبطة بها. سوف تراكم هذا الربح على مدى استراتيجية باكتست الخاص بك يؤدي إلى إجمالي الربح والخسارة (المعروف أيضا باسم بل أو بنل). هذا هو جوهر الفكرة، على الرغم من بطبيعة الحال الشيطان هو دائما في التفاصيل ما هي الأسباب الرئيسية ل باكتستينغ استراتيجية خوارزمية الترشيح - إذا كنت أذكر من مقال عن استراتيجية تحديد الهوية. كان هدفنا في مرحلة البحث الأولية هو وضع خطة استراتيجية ثم تصفية أي استراتيجية لم تستوف معايير معينة. تقدم باكتستينغ لنا آلية الترشيح أخرى، كما يمكننا القضاء على الاستراتيجيات التي لا تلبي احتياجات الأداء لدينا. نمذجة - باكتستينغ يسمح لنا (بأمان) اختبار نماذج جديدة من بعض الظواهر السوق، مثل تكاليف المعاملات، توجيه النظام، الكمون، والسيولة أو قضايا المجهرية السوق الأخرى. التحسين - على الرغم من أن تحسين الاستراتيجية محفوف بالتحيز، إلا أن الاختبار المسبق يسمح لنا بزيادة أداء إستراتيجية عن طريق تعديل كمية أو قيم المعلمات المرتبطة بتلك الإستراتيجية وإعادة حساب أدائها. التحقق - غالبا ما يتم استنباط استراتيجياتنا خارجيا، عبر خط أنابيب الإستراتيجية. إن التحقق من استراتيجية ما يضمن عدم تنفيذه بشكل خاطئ. على الرغم من أننا سوف نادرا ما يكون الوصول إلى الإشارات الناتجة عن استراتيجيات خارجية، ونحن غالبا ما يكون الوصول إلى مقاييس الأداء مثل نسبة شارب وخصائص السحب. وبالتالي يمكننا مقارنتها مع التنفيذ الخاصة بنا. باكتستينغ يوفر مجموعة من المزايا للتجارب حسابي. ومع ذلك، فإنه ليس من الممكن دائما لإعادة صياغة مباشرة استراتيجية. بشكل عام، مع زيادة وتيرة الاستراتيجية، يصبح من الصعب بشكل صحيح نموذج الآثار المجهرية للسوق والتبادلات. وهذا يؤدي إلى تراجع موثوق به، وبالتالي تقييم أكثر صرامة لاستراتيجية مختارة. هذه مشكلة خاصة حيث يكون نظام التنفيذ هو المفتاح لأداء الاستراتيجية، كما هو الحال مع خوارزميات الترددات العالية. لسوء الحظ، باكتستينغ محفوفة التحيزات من جميع الأنواع. لقد تناولنا بعض هذه المسائل في مواد سابقة، ولكننا سنناقشها الآن بتعمق. التحيزات التي تؤثر على استراتيجية باكتيستس هناك العديد من التحيزات التي يمكن أن تؤثر على أداء استراتيجية باكتستد. ولسوء الحظ، فإن هذه التحيزات تميل إلى تضخيم الأداء بدلا من الانتقاص منه. وبالتالي يجب عليك دائما النظر في الاختبار الخلفي ليكون الحد الأعلى المثالي على الأداء الفعلي للاستراتيجية. يكاد يكون من المستحيل القضاء على التحيزات من التداول الخوارزمية لذلك فمن مهمتنا لتقليلها على أفضل وجه ممكن من أجل اتخاذ قرارات مستنيرة حول استراتيجياتنا الخوارزمية. هناك أربعة انحيازات رئيسية أرغب في مناقشتها: التحيز الأمثل. نظرة إلى الأمام التحيز. البقاء على قيد الحياة التحيز والتسامح النفسي التحيز. التحيز الأمثل هذا هو على الارجح الاكثر غدرا من جميع التحيزات باكتست. وهو ينطوي على تعديل أو إدخال معلمات تجارية إضافية حتى أداء الاستراتيجية على مجموعة البيانات باكتست جذابة جدا. ومع ذلك، مرة واحدة تعيش أداء الاستراتيجية يمكن أن تكون مختلفة بشكل ملحوظ. اسم آخر لهذا التحيز هو منحنى المناسب أو البيانات التطفل التحيز. التحيز الأمثل من الصعب القضاء على استراتيجيات خوارزمية غالبا ما تنطوي على العديد من المعالم. وقد تكون المعلمات في هذه الحالة هي معايير إنتيركسيت، وفترات النظر إلى الوراء، وفترات المتوسط ​​(أي معلمة التمهيد المتوسط ​​المتحرك) أو تردد قياس التذبذب. يمكن التقليل من التحيز الأمثل عن طريق الحفاظ على عدد من المعلمات إلى الحد الأدنى وزيادة كمية نقاط البيانات في مجموعة التدريب. في الواقع، يجب على المرء أيضا أن يكون حذرا من الأخير حيث يمكن أن تكون نقاط التدريب القديمة تخضع لنظام سابق (مثل بيئة تنظيمية) وبالتالي قد لا تكون ذات صلة لاستراتيجيتك الحالية. طريقة واحدة للمساعدة في تخفيف هذا التحيز هو إجراء تحليل الحساسية. وهذا يعني اختلاف المعلمات تدريجيا وتخطيط سطح الأداء. الصوت، المنطق الأساسي لخيارات المعلمة ينبغي، مع جميع العوامل الأخرى النظر، تؤدي إلى سطح المعلمة أكثر سلاسة. إذا كان لديك سطح أداء ثابت جدا، فإنه غالبا ما يعني أن المعلمة لا تعكس الظواهر و هي قطعة أثرية من بيانات الاختبار. هناك أدبيات واسعة حول خوارزميات التحسين متعددة الأبعاد، وهو مجال نشط للغاية من البحوث. لن أذهب إلى هنا، ولكن يبقيه في الجزء الخلفي من عقلك عندما تجد استراتيجية مع باكتست رائعة نظرة إلى الأمام التحيز نظرة التحيز قدما يتم إدخالها في نظام باكتستينغ عندما يتم تضمين البيانات المستقبلية عن طريق الخطأ في نقطة في حيث لم تكن هذه البيانات متاحة بالفعل. إذا كنا تشغيل باكتست زمنيا ونصل إلى نقطة الوقت N، ثم ننظر إلى الأمام التحيز يحدث إذا تم تضمين البيانات لأي نقطة نك، حيث k0. يمكن أن ننظر إلى الأمام أخطاء التحيز تكون خفية بشكل لا يصدق. في ما يلي ثلاثة أمثلة لكيفية إدخال التحيز إلى الأمام: الأخطاء التقنية - غالبا ما يكون المتغيرون أو المتغيرات الفهرسة في الرمز. ويمكن أن تؤدي الإزاحات غير الصحيحة لهذه المؤشرات إلى تحيز إلى الأمام من خلال دمج البيانات في نك بالنسبة إلى صفر صفرا. حساب المعلمة - مثال شائع آخر من نظرة التحيز قدما يحدث عند حساب المعلمات الاستراتيجية الأمثل، مثل مع الانحدارات الخطية بين سلسلتين زمنيتين. إذا تم استخدام مجموعة البيانات بأكملها (بما في ذلك البيانات المستقبلية) لحساب معاملات الانحدار، وبالتالي تطبيق بأثر رجعي على استراتيجية التداول لأغراض التحسين، ثم يتم تضمين البيانات في المستقبل وانحياز نظرة إلى الأمام موجود. ماكسيماينيما - تستفيد بعض استراتيجيات التداول من القيم المتطرفة في أي فترة زمنية، مثل إدراج الأسعار المرتفعة أو المنخفضة في بيانات أوهلك. ومع ذلك، وبما أن هذه القيم ماكسيمالمينيمال لا يمكن إلا أن تحسب في نهاية فترة زمنية، يتم عرض التحيز نظرة إلى الأمام إذا تم استخدام هذه القيم - during - الفترة الحالية. من الضروري دائما أن تتخلف قيم هايلو خلال فترة واحدة على الأقل في أي استراتيجية تداول تستخدمها. كما هو الحال مع التحيز الأمثل، يجب أن نكون حذرين للغاية لتجنب إدخاله. وغالبا ما يكون السبب الرئيسي وراء ضعف استراتيجيات التداول في عمليات التراجع الخلفية بشكل كبير في التداول المباشر. التحيز على قيد الحياة إن التحيز على البقاء هو ظاهرة خطيرة بشكل خاص ويمكن أن يؤدي إلى تضخم كبير في أداء بعض أنواع الاستراتيجيات. يحدث عندما يتم اختبار الاستراتيجيات على مجموعات البيانات التي لا تشمل الكون الكامل من الأصول السابقة التي قد تم اختيارها في نقطة معينة من الزمن، ولكن فقط النظر في تلك التي بقيت على قيد الحياة في الوقت الحالي. على سبيل المثال، النظر في اختبار استراتيجية بشأن اختيار عشوائي للأسهم قبل وبعد انهيار السوق عام 2001. وأفلست بعض أسهم التكنولوجيا، بينما تمكن البعض الآخر من البقاء واقفا على قدميه، بل وازدهر. إذا كنا قد اقتصرت هذه الاستراتيجية فقط على الأسهم التي جعلت من خلال فترة الانسحاب السوق، ونحن سوف إدخال التحيز البقاء لأنهم قد أثبتت بالفعل نجاحها لنا. في الواقع، هذا هو مجرد حالة محددة أخرى من التحيز نظرة إلى الأمام، كما يتم دمج المعلومات المستقبلية في التحليل السابق. هناك طريقتان رئيسيتان للتخفيف من التحيز البقاء في استراتيجية باكتيستس الخاص بك: التحيز البقاء على قيد الحياة مجموعات البيانات الحرة - في حالة بيانات الأسهم من الممكن لشراء مجموعات البيانات التي تشمل الكيانات المشطوبة، على الرغم من أنها ليست رخيصة وتميل فقط إلى أن تستخدم من قبل الشركات المؤسسية . على وجه الخصوص، بيانات ياهو المالية ليست التحيز البقاء على قيد الحياة مجانا، وهذا يستخدم عادة من قبل العديد من التجار ألغو التجزئة. ويمكن للمرء أيضا أن يتاجر في فئات الأصول التي لا تكون عرضة للتحيز على قيد الحياة، مثل بعض السلع الأساسية (ومشتقاتها في المستقبل). استخدام المزيد من البيانات الحديثة - في حالة الأسهم، فإن استخدام مجموعة بيانات أحدث يخفف من احتمال أن يكون اختيار الأسهم المختار مرجحا للناجيات، وذلك ببساطة لأن هناك احتمال أقل لإلغاء الأسهم عموما في فترات زمنية أقصر. يمكن للمرء أيضا البدء في بناء مجموعة البيانات الشخصية التحيز البقاء على قيد الحياة الشخصية من خلال جمع البيانات من النقطة الحالية فصاعدا. بعد 3-4 سنوات، سيكون لديك الصلبة البقاء على قيد الحياة التحيز مجموعة مجانية من البيانات الأسهم التي ل باكتست المزيد من الاستراتيجيات. سننظر الآن في بعض الظواهر النفسية التي يمكن أن تؤثر على أداء التداول الخاص بك. التحمل النفسي التحيز هذه الظاهرة الخاصة لا تناقش في كثير من الأحيان في سياق التداول الكمي. ومع ذلك، نوقشت على نطاق واسع فيما يتعلق بطرق التداول أكثر تقديرية. لديها أسماء مختلفة، ولكن قررت إيف أن نسمي التحيز التسامح النفسي لأنه يلتقط جوهر المشكلة. عند إنشاء باكتيستس على مدى فترة 5 سنوات أو أكثر، فمن السهل أن ننظر إلى منحنى الأسهم تتجه صعودا، وحساب العائد السنوي المركب، نسبة شارب وحتى خصائص السحب ويكون راضيا عن النتائج. وكمثال على ذلك، قد تكون للاستراتيجية تخفيض نسبي قصوى قدره 25 سنة ومدة سحب قصوى مدتها 4 أشهر. وهذا لن يكون غير نمطي لاستراتيجية الزخم. ومن السهل إقناع نفسه بأن من السهل تحمل مثل هذه الفترات من الخسائر لأن الصورة العامة وردية. ومع ذلك، من الناحية العملية، فإنه من الصعب بكثير إذا كان السحب التاريخية من 25 أو أكثر يحدث في باكتيستس، ثم في جميع الاحتمالات سترى فترات من السحب مماثلة في التداول المباشر. هذه الفترات من الانسحاب يصعب من الناحية النفسية تحملها. لقد لاحظت مباشرة ما يمكن أن يكون السحب الموسعة مثل، في بيئة مؤسسية، وأنه ليس لطيفا - حتى لو تشير باكتيستس مثل هذه الفترات سوف تحدث. السبب الذي وصفته بأنه تحيز هو أن استراتيجية غالبا ما تكون ناجحة يتم إيقافها من التداول خلال فترات السحب الموسعة، وبالتالي سوف يؤدي إلى ضعف أداء كبير مقارنة مع باكتست. وهكذا، على الرغم من أن الاستراتيجية هي خوارزمية في الطبيعة، يمكن أن العوامل النفسية لا يزال لها تأثير كبير على الربحية. الوجبات الجاهزة هي التأكد من أنه إذا رأيت سحب نسبة معينة ومدة معينة في باكتيستس، ثم يجب أن نتوقع أن تحدث في بيئات التداول الحية، وسوف تحتاج إلى المثابرة من أجل الوصول إلى الربحية مرة أخرى. حزم البرامج ل باكتستينغ المشهد البرمجيات لاستراتيجية باكتستينغ واسعة. وتتراوح الحلول من البرمجيات المتكاملة المتكاملة الصف المؤسسي إلى لغات البرمجة مثل C، بيثون و R حيث يجب أن تكون مكتوبة تقريبا كل شيء من الصفر (أو الإضافات المناسبة التي تم الحصول عليها). كما التجار الكم نحن مهتمون في التوازن من كونها قادرة على امتلاك كومة تكنولوجيا التداول لدينا مقابل سرعة وموثوقية منهجية التنمية لدينا. وفيما يلي الاعتبارات الرئيسية لاختيار البرمجيات: مهارة البرمجة - واختيار البيئة في جزء كبير يأتي إلى قدرتك على برنامج البرمجيات. أود أن أقول أن السيطرة على إجمالي كومة سيكون لها تأثير أكبر على المدى الطويل بل من الاستعانة بمصادر خارجية قدر الإمكان لبرامج البائع. ويرجع ذلك إلى خطر الهبوط من وجود أخطاء خارجية أو الخصوصيات التي كنت غير قادر على إصلاح في برامج البائع، والتي من شأنها أن يمكن علاجها بسهولة إذا كان لديك المزيد من السيطرة على كومة التكنولوجيا الخاصة بك. تريد أيضا بيئة التي تحقق التوازن الصحيح بين الإنتاجية، وتوافر المكتبة وسرعة التنفيذ. أقوم بتوصیاتي الشخصیة أدناه. القدرة على التنفيذالتفاعل بروكر - بعض برامج باكتستينغ، مثل تراديستاتيون، والعلاقات مباشرة مع الوساطة. أنا لست من محبي هذا النهج كما خفض تكاليف المعاملات وغالبا ما تكون عنصرا كبيرا من الحصول على نسبة شارب أعلى. If youre tied into a particular broker (and Tradestation forces you to do this), then you will have a harder time transitioning to new software (or a new broker) if the need arises. Interactive Brokers provide an API which is robust, albeit with a slightly obtuse interface. Customisation - An environment like MATLAB or Python gives you a great deal of flexibility when creating algo strategies as they provide fantastic libraries for nearly any mathematical operation imaginable, but also allow extensive customisation where necessary. Strategy Complexity - Certain software just isnt cut out for heavy number crunching or mathematical complexity. Excel is one such piece of software. While it is good for simpler strategies, it cannot really cope with numerous assets or more complicated algorithms, at speed. Bias Minimisation - Does a particular piece of software or data lend itself more to trading biases You need to make sure that if you want to create all the functionality yourself, that you dont introduce bugs which can lead to biases. Speed of Development - One shouldnt have to spend months and months implementing a backtest engine. Prototyping should only take a few weeks. Make sure that your software is not hindering your progress to any great extent, just to grab a few extra percentage points of execution speed. C is the elephant in the room here Speed of Execution - If your strategy is completely dependent upon execution timeliness (as in HFTUHFT) then a language such as C or C will be necessary. However, you will be verging on Linux kernel optimisation and FPGA usage for these domains, which is outside the scope of this article Cost - Many of the software environments that you can program algorithmic trading strategies with are completely free and open source. In fact, many hedge funds make use of open source software for their entire algo trading stacks. In addition, Excel and MATLAB are both relatively cheap and there are even free alternatives to each. Now that we have listed the criteria with which we need to choose our software infrastructure, I want to run through some of the more popular packages and how they compare: Note: I am only going to include software that is available to most retail practitioners and software developers, as this is the readership of the site. While other software is available such as the more institutional grade tools, I feel these are too expensive to be effectively used in a retail setting and I personally have no experience with them. Backtesting Software Comparison Description: High-level language designed for speed of development. Wide array of libraries for nearly any programmatic task imaginable. Gaining wider acceptance in hedge fund and investment bank community. Not quite as fast as CC for execution speed. Execution: Python plugins exist for larger brokers, such as Interactive Brokers. Hence backtest and execution system can all be part of the same tech stack. Customisation: Python has a very healthy development community and is a mature language. NumPySciPy provide fast scientific computing and statistical analysis tools relevant for quant trading. Strategy Complexity: Many plugins exist for the main algorithms, but not quite as big a quant community as exists for MATLAB. Bias Minimisation: Same bias minimisation problems exist as for any high level language. Need to be extremely careful about testing. Development Speed: Pythons main advantage is development speed, with robust in built in testing capabilities. Execution Speed: Not quite as fast as C, but scientific computing components are optimised and Python can talk to native C code with certain plugins. Cost: FreeOpen Source Description: Mature, high-level language designed for speed of execution. Wide array of quantitative finance and numerical libraries. Harder to debug and often takes longer to implement than Python or MATLAB. Extremely prevalent in both the buy - and sell-side. Execution: Most brokerage APIs are written in C and Java. Thus many plugins exist. Customisation: CC allows direct access to underlying memory, hence ultra-high frequency strategies can be implemented. Strategy Complexity: C STL provides wide array of optimised algorithms. Nearly any specialised mathematical algorithm possesses a free, open-source CC implementation on the web. Bias Minimisation: Look-ahead bias can be tricky to eliminate, but no harder than other high-level language. Good debugging tools, but one must be careful when dealing with underlying memory. Development Speed: C is quite verbose compared to Python or MATLAB for the same algorithmm. More lines-of-code (LOC) often leads to greater likelihood of bugs. Execution Speed: CC has extremely fast execution speed and can be well optimised for specific computational architectures. This is the main reason to utilise it. Cost: Various compilers: LinuxGCC is free, MS Visual Studio has differing licenses. Different strategies will require different software packages. HFT and UHFT strategies will be written in CC (these days they are often carried out on GPUs and FPGAs ), whereas low-frequency directional equity strategies are easy to implement in TradeStation, due to the all in one nature of the softwarebrokerage. My personal preference is for Python as it provides the right degree of customisation, speed of development, testing capability and execution speed for my needs and strategies. If I need anything faster, I can drop in to C directly from my Python programs. One method favoured by many quant traders is to prototype their strategies in Python and then convert the slower execution sections to C in an iterative manner. Eventually the entire algo is written in C and can be left alone to trade In the next few articles on backtesting we will take a look at some particular issues surrounding the implementation of an algorithmic trading backtesting system, as well as how to incorporate the effects of trading exchanges. We will discuss strategy performance measurement and finally conclude with an example strategy. Click Below To Learn More About. The information contained on this web site is the opinion of the individual authors based on their personal observation, research, and years of experience. The publisher and its authors are not registered investment advisers, attorneys, CPAs or other financial service professionals and do not render legal, tax, accounting, investment advice or other professional services. The information offered by this web site is general education only. Because each individuals factual situation is different the reader should seek his or her own personal adviser. Neither the author nor the publisher assumes any liability or responsibility for any errors or omissions and shall have neither liability nor responsibility to any person or entity with respect to damage caused or alleged to be caused directly or indirectly by the information contained on this site. Use at your own risk. Additionally, this website may receive financial compensation from the companies mentioned through advertising, affiliate programs or otherwise. Rates and offers from advertisers shown on this website change frequently, sometimes without notice. While we strive to maintain timely and accurate information, offer details may be out of date. Visitors should thus verify the terms of any such offers prior to participating in them. The author and its publisher disclaim responsibility for updating information and disclaim responsibility for third-party content, products, and services including when accessed through hyperlinks andor advertisements on this site.