Automatisierte Handelsstrategie Tests

Die Bootstrap-Test: Wie wichtig sind Ihre Backtesting-Ergebnisse? Wie in der Evidenzbasierte Technische Analyse Bewertung Beitrag erwähnt. der wichtigste Wert des Buches liegt in der Präsentation der beiden Verfahren ermöglicht für die Berechnung der statistischen Signifikanz der Handelsstrategie Ergebnisse, trotz einer einzigen Probe von Daten: Beide Verfahren lösen das Problem der Schätzung des Grads der Zufallsvariation in einer Teststatistik, wenn es nur eine einzige Probe von Daten und wird daher nur ein einziger Wert der Teststatistik. Heute sehen wir uns die Bootstrap-Test, mit einer praktischen Anwendung davon. In ganz kurze Begriffe, verwendet das Konzept Hypothesentests zu überprüfen, ob die Teststatistik (zB Durchschnittsrendite der Backtesting-Probe) ist statistisch signifikant. Dies wird durch die Gründung der p-Wert der Teststatistik auf der Grundlage der Stichprobenverteilung durchgeführt. (Aronson behandelt die Grundlagen der statistischen Analyse früher im Buch. Ich habe auch bereits erwähnt die Karikatur Leitfaden zur Statistik., Welche diese Konzepte umfasst auch) Das Problem mit dem Backtesting ist, dass die Ergebnisse generiert stellen eine einzelne Probe. das hat keine Informationen über die Probenstatistik Variabilität und seine Stichprobenverteilung keine. Dies ist, wo Bootstrapping kommt: durch systematische und zufällig Resampling die einzigen verfügbaren Proben viele Male, ist es möglich, die Form der Stichprobenverteilung annähern (und damit die Berechnung der p-Wert der Teststatistik). Bootstrap auf Einzel Rule Back-Test - Im Zusammenhang mit der Überprüfung der Hypothese, die Bootstrap-Tests für die Nullhypothese, dass die Regel hat keine Aussagekraft. In der Praxis wird diese an die Bevölkerung Verteilung der Regel Renditen mit einer erwarteten Wert von Null oder weniger umgerechnet. Der Bootstrap verwendet die täglichen Renditen eines Back-Test (auf trendbereinigte Daten laufen) und führt eine Neuberechnung durch Ersatz. In der Praxis: Ein Back-Test basiert auf trendbereinigte Daten und die mittlere tägliche Rendite führen, basierend auf n Beobachtungen. berechnet. Die mittlere tägliche Rückkehr wird aus jedem Tage Rückgabe (Null-Zentrierung) subtrahiert, Daraus ergibt sich eine Reihe von bereinigten Renditen. Für jede resample, wählen n Instanzen bereinigten Renditen, nach dem Zufallsprinzip (mit Zurücklegen) und berechnen ihre mittlere tägliche Rendite (Bootstrap Mittelwert). Führen eine Vielzahl von Resampling, um eine große Anzahl von Bootstrap Mittel zu erzeugen. Bilden die Stichprobenverteilung der im obigen Schritt generierten Mittel. Leiten Sie die p-Wert des anfänglichen Backtest bedeuten return (Nicht-Null-zentriert) auf der Grundlage der Stichprobenverteilung Eine praktische Anwendung Um das Konzept zu veranschau, können wir zu einem Backtest aussehen und wenden Sie die Bootstrap-Methode, um seine tägliche Rückkehr-Serie. Ich beschloss, zu einem Back-Test, den ich in besseren Trend präsentiert schauen Nach über verbesserte Roll Yield. Denken Sie daran: ein Standard-50/20 Moving Average Crossover-System, um Rohöl angewandt wurde verbessert durch Zugabe eines Rollrendite Optimierungsprozess. In diesem Fall, ist der Maßstab der Standard-Strategie, und wir, um zu überprüfen, dass die Strategie Verbesserung war nicht das Ergebnis von Zufall will. In Aronsons Buch wird Benchmarking von Detrending der Daten erreicht. Allerdings ist dieser Fall anders als die Benchmark ist der Standard-Strategie. Die verbesserten Strategie Ergebnisse können von 2 unterschiedlichen Teilen gedacht werden: Ergebnisse von Standard-Trendfolge-Strategie Ergebnisse aus Roll Yield Optimierung Ich bin daher erzeugt ein zusammengesetztes, Roll Yield-only-Aktienkurve (durch Entfernen von der verbesserten Strategie Equity-Kurve die Renditen, die dem Trend folgende Komponente zurückgeführt werden könnten). Ich habe dann berechnet die täglichen Renditen auf der Grundlage dieser Equity-Kurve. Dieser Satz von Tagesrenditen ist die ursprüngliche Stichprobe von 5120 Beobachtungen mit einem arithmetischen Mittel 0,216%. Subtrahieren 0,216% für alle 5120 kehrt passt diese Renditen (Null-Zentrierung), gebrauchsfertig für Resampling abgeholt werden. Die 10.000 Resampling alle holen dem Zufallsprinzip, mit dem Austausch, 5120 Beobachtungen aus den Null-zentrierte, bereinigten Renditen. Ein Mittelwert wird für jeden neuen Stichprobe berechnet. Jeder der resample Mittel eingesetzt werden, um die Stichprobenverteilung der mittleren Rück bilden: Der letzte Schritt ist der Vergleich des nicht eingestellt ursprünglichen Probe Mittelwert (0,216%) auf die Stichprobenverteilung, um den p-Wert, der 0.006 in diesem Beispiel zu etablieren. Sobald der p-Wert erreicht ist, ist es einfach eine Sache der Entscheidung, welche Schwelle auf statistische Signifikanz qualifiziert. Wissenschaftler in der Regel bestimmen die statistische Signifikanzschwelle bei 0,05 (dh. Die Nullhypothese würde abgelehnt werden beliebige p-Wert kleiner oder gleich 0,05). Hinweis auf das arithmetische Mittel gegen Geometrisches Mittel Wie oben erläutert, ist die Annahme, dass die Regel nicht Vorhersagekraft haben, um das arithmetische Mittel der Renditen gleich Null umgerechnet. In der Bootstrap-Methode, die Zurückweisung der Null-Hypothese tritt auf, wenn die mittlere arithmetische Rendite ist statistisch signifikant positiv. Normalerweise bin ich kein großer Fan der arithmetische Mittelwert der Renditen, da sie eine fehlerhafte Indikator für die Rentabilität ist. In der Tat kann ein System eine positive mittlere arithmetische Rückkehr zu einer Rendite von 50%, gefolgt von einer Rendite von 40% haben und immer noch unrentabel think: arithmetische Mittel Rückkehr ist + 5%, doch die Gesamtrendite minus 5,1% Was beweist, dass die mittlere arithmetische Rendite ist deutlich positiv und abzuleiten, dass das Handelssystem ist daher profitabel ist mangelhaft. Es ist ironisch amüsant, dass Aronson verbringt ziemlich viel Zeit im Gespräch über logische Argumentation und üblichen Fallen Menschen in den Herbst, um tatsächlich zu präsentieren eine fehlerhafte Abzug Logik. Um ein Beispiel aus dem Buch zu verwenden: Ein Hund mit vier Beinen (a profitable Regel mit einem positiven mittleren arithmetischen Rücklauf) bedeutet nicht, dass jede vierbeiniges Tier ist ein Hund (dh. Eine Regel mit einem positiven mittlere arithmetische Rendite nicht unbedingt profitable). Auf der anderen Seite hat jeder profitable Regel eine positive mittlere geometrische Rendite, und jede Regel mit positiven mittleren geometrischen Rendite ist profitabel. Auf dieser Grundlage sind unter Verwendung des mittleren geometrischen Rendite als Teststatistik in der Bootstrap besser geeignet sein. Ill ausgeführt werden, diesen Beitrag in 2 Teilen, und dies schließt Teil 1 In Teil 2 auch an, wie die Bootstrap-Verfahren modifiziert, um die Data Mining-Prozess und die damit verbundenen Bias zu behandeln suchen. Ill auch die für die praktische Anwendung oben zum Herunterladen verwendet (dies wird eine einfache Bootstrap Resampling-Tool auf der Plattform für Windows entwickelt werden) Code. Schließlich auch die Idee, das geometrische Mittel Rückkehr als Teststatistik statt dessen arithmetische Cousin zu erkunden. Automatisierte Handelsstrategie Tests Veröffentlicht 24. April 2015 durch. Abgelegt unter Allgemein. Insgesamt nicht Kommentare in die Diskussion. 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Die Strategie wurde von durchschnittlich 1-5 Trades pro Tag am Vormittag (09.35 am - 11.30). The Heat Mated Trader liefert diese wichtige Vorteile: In der Nähe von 100 Prozent automatisierten Handel Relativ niedrige Ziehung Konsistente Gewinne Basierend auf bewährten, Live-Trading-Methodik Eines der Dinge, die oft charakterisiert eine automatisierte Strategie ist ihre wilden Volatilität zwischen Gewinnen und zeichnen-Downs. Obwohl die Wärme Strategie nicht am Ende positive jeden Tag oder jede Woche, hat Backtesting (Link unten) die Ziehung gezeigt zugunsten der Bereitstellung konsistenter Gewinne relativ klein zu sein. Die Strategie hat eine Reihe von verschiedenen Einstellungen, die es, wie Handelszeit, Anzahl der Verträge und Ergebnisziele angepasst werden können. Während die Nutzer werden aufgefordert, verschiedene Einstellungen zu testen, alle Back-geprüft Ergebnisse verwenden Sie eine 4 tick Gewinnziel mit einem 6 Tick Stop-Loss, Handel 1 Vertrag am Vormittag. (Und alle anderen Einstellungen wurden unverändert gelassen mit ihren Standardwerten.) Die Strategie ist einfach zu laufen und ausgeführt wie jede andere Ninjatrader Strategie. Bevor der Börsensitzung beginnt, laden Sie einfach eine 400 Tick Chart der SP Emini und die Wärme-Strategie dann zu laden. Wählen Sie eines Ihrer Trading-Konten, aktivieren Sie die Strategie, und seine bereit zu gehen. (Es wird empfohlen, dass die Benutzer führen, die Strategie mit einem simulierten Konto bevor sie veröffentlicht werden.) Einer der Vorteile der Entwicklung der Vorläufe Auto Strategie ist, dass die Panda Wärmehandelssystem wurde im Handel vor über einem Jahr veröffentlicht und wird gewinnbringend durch diskretionäre Wärme Händler gehandelt. Und weil dieses nachgewiesene Erfolgsbilanz der Live-Trading, gibt es viel weniger Sorge um die geschwungenen sitz beim Backtesting über längere Zeiträume - es ist wirklich eine der besten Möglichkeiten für die Entwicklung eines Auto-bot, da, im Gegenteil, Strategien aus der Systemanalytik geboren erfordern sehr viel strenger Rechentests zur Kurvenanpassung zu widerlegen. Der Panda Wärme automatisierte Strategie ist jetzt verfügbar für die Freigabe. Handel mit mehr als einer Vertrags yeilds viel bessere Chance / Risiko. Sie können Ihre eigenen Ziele zu setzen, aber ich schlage vor, nehmen Sie die zweite Vertrags Sie an 8 Ticks, das Risiko / Rendite-machen = 1. Wenn Sie sich für mehr als 2 Verträge oder Lebens Kauf der Autotrader kontaktieren Sie mich bitte über die Kontaktseite.