간단한 주식 거래 전략에 대한 백 테스팅

역 테스팅.

'Backtesting'이란 무엇입니까?

역 테스팅 (Backtesting)은 상인이 어떤 실제 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 생존을 보장하기 위해 관련 역사적 데이터에 대해 거래 전략을 테스트하는 과정입니다. 상인은 적절한 기간 동안 전략 거래를 시뮬레이션하고 수익성 및 위험 수준에 대한 결과를 분석 할 수 있습니다.

깨어나서 '백 테스팅'

오늘날의 금융 시장에서 거래되는 상당량의 거래는 일종의 컴퓨터 자동화를 사용하는 거래자가 수행합니다. 이것은 기술적 분석에 기반한 거래 전략에 특히 해당됩니다. 백 테스팅은 자동화 된 거래 시스템을 개발하는 데있어 필수적인 부분입니다.

의미있는 백 테스팅.

바르게 수행되면 백 테스팅은 거래 전략을 활용할지 여부를 결정할 때 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 백 테스트가 수행되는 샘플 시간 간격이 중요합니다. 샘플 기간의 기간은 상승 추세, 하락 추세 및 범위 한정 거래를 비롯한 다양한 시장 조건의 기간을 포함 할 정도로 충분히 길어야합니다. 한 가지 유형의 시장 조건에서만 테스트를 수행하면 다른 시장 조건에서 제대로 작동하지 않을 수있는 고유 한 결과가 나올 수 있으며 이는 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다.

테스트 결과에서 거래 수의 샘플 크기 또한 중요합니다. 샘플 거래 횟수가 너무 적 으면 통계적으로 유의하지 않을 수 있습니다. 지나치게 긴 기간 동안 너무 많은 거래가있는 견본은 전략에 유리한 특정 시장 조건이나 추세를 중심으로 압도적 인 수의 거래가 합쳐진 최적의 결과를 산출 할 수 있습니다. 이것은 또한 상인이 오해의 소지가있는 결론을 이끌어 낼 수도 있습니다.

그것을 현실로 유지.

역 테스토는 현실을 최대한 반영해야합니다. 개별적으로 분석 될 때 거래자가 무시할 수있는 것으로 간주 될 수있는 거래 비용은 총 비용이 전체 백 테스팅 기간 동안 계산 될 때 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 비용에는 커미션, 스프레드 및 미끄러짐이 포함되며 거래 전략이 수익성이 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어 패키지에는 이러한 비용을 설명하는 방법이 포함되어 있습니다.

아마도 백 테스팅과 관련된 가장 중요한 측정 항목은 전략의 견고성 수준입니다. 이는 특정 샘플 기간 (인 - 샘플로 언급 됨)에서 최적화 된 백 테스트의 결과를 다른 샘플 기간의 동일한 전략 및 세팅을 갖는 백 테스트의 결과와 비교함으로써 달성된다 (아웃 - ). 결과가 비슷하게 수익성이 있다면 전략은 타당하고 견고하며 실시간 시장에서 구현할 준비가 된 것입니다. 전략이 샘플 밖의 비교에서 실패하면 전략은 더 발전해야하거나 포기해야합니다.

예 : 거래 전략 역 테스트.

모든 거래자는 거래 전략을 테스트함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 그것은 강점과 약점을 강조하고 상인으로 향상시키는 방법을 보여줄 수 있습니다. 그러나 거래 전략을 테스트하는 정확한 방법을 찾는 것은 어렵습니다.

Excel은 세계에서 가장 널리 사용되는 소프트웨어 중 하나입니다. 대부분의 사람들은 이미 Excel 사용에 대한 기술을 가지고 있습니다. 이 기사와 함께 제공되는 비디오에서 Excel을 사용하여 어떤 시장 및 기간 에든 다양한 거래 전략을 테스트 할 수 있습니다.

많은 사람들이 시청함으로써 더 잘 배웁니다. Excel 비디오를 사용하여 자신의 전략을 테스트하는 것이 얼마나 쉬운 지 보여주는 YouTube 비디오를 녹화했습니다. 이 비디오에서는 히스토리 데이터를 추가합니다. 나는 3 가지 기술 지표를 프로그램한다. 마지막으로 나는 trade entry와 exit criteria를 입력한다.

프레임 워크.

매번 당신은 매매 전략을 테스트 할 때마다 똑같은 일을 반복하고 있습니다. 전략을 테스트해야 할 때마다 빈 템플릿으로 시작하고 싶지는 않습니다.

거래 전략을 개발하는 방법에 대한 프레임 워크를 개발해야합니다. Tradinformed Backtest Model을 프레임 워크로 사용하여 모든 거래 전략을 테스트합니다. 이 모델에는 정지 손실, 수익 목표 및 후행 중지 등 많은 유용한 기능이 포함됩니다. 또한 거래 전략의 성과를 분석 할 수있는 다양한 측정 지표가 포함되어 있습니다.

역사적인 데이터.

다시 테스트하기 전에 좋은 과거 가격 데이터를 얻는 것이 중요합니다. 일일 및 장기 가격 데이터를 무료로 쉽게 얻을 수 있습니다. 야후 파이낸스는 다양한 시장을 가지고 있습니다.

intraday 데이터를 얻는 것이 더 어렵습니다. 내 외환 거래를 위해 MT4를 사용합니다. MT4는 많은 브로커에서 제공되며 터미널에서 직접 데이터를 다운로드 할 수 있다는 장점이 있습니다. 필요한 데이터를 다운로드하려면 도구 & # 8211; 역사 센터를 선택하고 내보낼 시장을 선택하십시오.

스프레드 시트에 기록 데이터가 있으면 복사 및 붙여 넣기를 사용하여 백 테스트에 데이터를 신속하게 입력 할 수 있습니다. 잘라 내기 및 붙여 넣기는 백 테스트 스프레드 시트의 수식에 영향을 줄 수 있으므로 사용하지 마십시오.

입력 신호 & # 8211; 기술 지표 및 차트 패턴.

전략을 테스트하기위한 다음 단계는 거래 기준을 입력하는 것입니다. 많은 사람들이 기술 지표와 차트 패턴을 사용하여 거래합니다. 이것은 수식을 기반으로하며 Excel을 사용하여 계산할 수 있습니다. 비디오에서 지수 이동 평균, 확률 적 발진기 및 평균 True Range를 신속하게 계산하는 방법을 보여줍니다. 비디오에서 볼 때 오랜 시간이 걸리지 않는다는 것을 알 수 있습니다.

대부분의 경우 지표를 처음부터 계산하지 않으려 고합니다. 이 작업을 더 빠르고 쉽게 수행하기 위해 다양한 기술 지표 및 차트 패턴을 계산하는 방법을 보여주는 두 개의 eBook을 작성했습니다. 더 많은 정보를 얻으려면 : 기술 지표를 계산하여 거래 결과를 개선하고 기술 지표를 사용하여보다 나은 거래 결과를 얻으십시오. 이 두 가지 모두 모든 지표 계산을 포함하는 스프레드 시트와 함께 제공됩니다.

스프레드 시트에 표시기가 있으면 복사하여 백 테스트 스프레드 시트에 붙여 넣기 만하면됩니다.

진입 및 퇴출 기준 프로그래밍.

이 비트는 Excel의 IF 문에 익숙하지 않은 사람들에게 어려울 수 있습니다. Statement가 모든 거래 논리의 주요 빌딩 블록 인 경우. 특정 조건 하에서 거래를하고 싶습니다. MACD가 0 선을 넘었거나 Doji Candle이 형성되었거나 가격이 특정 피보나치 수준에 도달 한 경우 일 수 있습니다.

If 문에 대한 구문 : IF (Logic) & # 8211; True이면이 작업을 수행하십시오. & # 8211; False이면이 작업을 수행하십시오.

Excel에서는 If 문을 사용하여 X가 Y보다 큰지 확인합니다. 수식은 다음과 같습니다. = IF (X & gt; Y, && A, X는 더 높음, & # 8220; X는 낮은 & # 8221;)

참가 기준.

비디오에서 나는 가격이 EMA보다 크고 Stochsatic이 20 라인 (과매도 라인)을 넘었을 때 Long의 엔트리 입력 기준을 사용했습니다. 첫 번째 셀에는 = IF (AND (F203> G203, K203> 결과! $ C $ 12, K202 <결과! $ C $ 12, AC203 = $ AC $ 3), & # 8220; 긴 & # 8221;, & # 8221; & # 8221;)

의사 코드로 변환하면 더 잘 이해할 수 있습니다. 이것은 정상적인 언어를 사용하여 각 단계를 설명하는 것을 의미합니다. 의사 코드에서 문은 다음과 같이 읽습니다.

IF (Close & gt; EMA 및 확률 적 & 과매도 선과 이전의 확률 적 & 과매도 선과 긴 거래 없음)을 입력 한 다음 길게 입력하고, 그렇지 않으면 아무것도 입력하지 마십시오.

종료 기준.

퇴장 기준은 입국 기준과 정확히 동일한 방식으로 프로그래밍됩니다. 이 경우 확률 론적 이동이 80 (초과 매입 선) 이상인 경우 Long Trade를 종료 할 수 있습니다. Excel에서 나는 = IF (AND (K203 & gt; 결과! $ C $ 13, U203 = 0, T203 = 0, AC203 = $ AC $ 2), & # 8221; 닫기 & # 8221;

의사 코드에서는 이것이 의미합니다. IF (확률 적 & 과매 수선 및 Stop-Loss가 적중하지 않았으며 이익 목표가 적중되지 않았으며 Long Trades가 열려 있고 Long Close, 그렇지 않으면 아무것도하지 않음).

정지 손실 및 이익 목표.

이 Tradinformed Backtest Model에는 이미 중지 손실과 이익 목표가 프로그램되어 있습니다. 그들은 ATR의 배수를 사용하여 계산됩니다. 이것은 그들이 역동적이고 시장 변동성에 적응한다는 것을 의미합니다.

Excel을 사용하여 원하는 결과 메트릭을 계산할 수 있습니다. 이 스프레드 시트에서는 전략의 수익성을 확인하기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 수익 요인은 낙찰 된 거래의 절대 가치를 손실 거래로 나눈 값입니다. 승리 비율은 얼마나 많은 사람들이 잃는 것에 비해 얼마나 많은 거래가 수익성이 있는지 말해줍니다. 또한 평균 승리 거래의 가치를 평균 거래 손실과 비교합니다.

나는 또한 자본 그래프를 사용하여 시간이 지남에 따라 거래 전략을 시각적으로 보여줍니다. 결과가 일관 적이거나 특정 시장 상황에서 발생했는지 여부가 표시됩니다.

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산타 클로스 랠리 Backtest 모형 & 유로; 16.39 10 in 1 패키지 및 유로; 93.04 유로; 59.91 4 in 1 패키지 및 유로; 35.67 유로; 27.82 탈주 모형 & 유로; 16.39.

21 기술적 인 지시자 & 유로; Excel & euro를 사용한 4.97 Long-Short Backtest Model; 9.34 진보 된 백 테스트 모델 및 유로; 16.39 21 더 많은 기술 지표 및 유로; 4.97.

VIX 변동성 S & P 500 Entry & euro; 16.39 4 in 1 패키지 및 유로; 35.67 유로; 27.82 Excel & euro를 이용한 Long-Short Backtest Model; 9.34.

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소식 탐색.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

Backtesting은 과거 데이터를 사용하여 실적을 시뮬레이션함으로써 거래 또는 투자 전략의 성과를 평가하는 예술이자 과학입니다. 과거의 성과와 안정성 및 변동성에 대한 감각을 얻을 수 있습니다. 그러나 수없이 많은 시간을 들었을 지 모르지만 훌륭한 성능 테스트를 통해 우수한 성능을 보장 할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고, 바람직하지 않은 역행 된 성과는 종종 특정 거래 전략을 포기하고 다음으로 나아갈 수있는 타당한 이유입니다.

비 프로그래머를위한 무료 백 테스팅 도구.

실제로 모든 것이 맞는 하나의 크기는 없습니다. backtesting tool을 사용하면 사용자가 프로그래밍을하지 않고도 거의 모든 전략을 역행시킬 수 있습니다. 트레이딩에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 나는 배움 테스트를하기에 충분한 프로그래밍을 배우라고 촉구한다. 그러나 패시브 투자 또는 이동 평균 크로스 오버와 같은 기본 지표와 관련된 다소 단순한 전략에 대한 백 테스팅 결과를 신속하게 얻고 싶다면 도구로 시간을 절약 할 수 있습니다. 다음은 빠른 백 테스트를 실행해야하는 경우 사용하는 도구입니다.

# 1 : ETF 재생.

ETFReplay는 다양한 ETF 기반 투자 전략을 백 테이트 할 수있는 Freemium 서비스입니다. 그들이 제공하는 많은 고급 기능과 전략에는 가입이 필요하지만 가장 유용한 무료 기능 중 하나는 최대 5 개의 구성 요소로 이루어진 ETF 포트폴리오의 백 테스트 기능입니다. 균형을 조정할 수는 없지만 2008 년과 2011 년 사이에 SPY 및 TLT의 60/40 포트폴리오의 성과 곡선을 신속하게 계산해야하는 경우 여기에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이것은 거래 포트폴리오의 수동적 부분에 대한 자산 배분을 백 테스팅하는 데 도움이되는 훌륭한 도구입니다.

# 2 : StockBackTest.

StockBackTest는 이동 평균 및 볼린저 밴드의 교차를 포함하는 전략을 백 테스팅 할 수있게합니다. 이것은 간단한 기술 지표를 뒷받침 할 수있는 소수의 서비스 중 하나이지만 대부분 S & amp; P500 유가 증권과 가장 유동적 인 ETF로 구성된 주식 목록에서만 선택할 수 있습니다.

# 3 : Portfolio Visualizer.

포트폴리오 비주얼 라이저는 더 새롭고 정교한 무료 백 테스터 중 하나이며 프로그래머가되기를 요구하지 않습니다. Gary Antonacci의 Dual Momentum과 같은 사전 정의 된 전략뿐만 아니라 수동적 자산 배분을 백 테스트 할 수 있습니다. 그들은 또한 내가 본 몬테카를로 최고의 은퇴 시뮬레이터 중 하나를 가지고있다.

프로그래머 용 무료 Backtesting Tools.

맞춤 전략의 빠른 다시 테스트를 위해 일부 이전 데이터를 다운로드하여 Excel 또는 다른 스프레드 시트에서 먼저 테스트하는 것이 좋습니다. 보다 정교한 거래 전략은 GNU R이나 GNU Octave를 필요로하며, 둘 다 백 테스팅을위한 전문 패키지를 가지고있다. 그래도 전략의 복잡성으로 인해 광고를 자르지 않으면 다음 두 가지 무료 옵션을 사용할 수 있습니다.

# 1 : 콴토 피안 (권장)

콴토 피안 (Quantopian)은 2002 년 이래로 거래 된 모든 미국 주식에 대한 분별 데이터를 보유하고있어 생존자 편견을받지 않고 백내 전략을 테스트 할 수 있습니다. 파이썬에 대한 지식이 필요합니다. 학습자가 처음부터 다시 시작하여 전략을 뒷받침하는 것을 중요하게 생각하는 경우, 학습에 집중할 것을 권장합니다.

# 2 : MI 백 스터.

Jamie Gritton의 MI Backtester는 구형 프로그래머블 백 테스터 중 하나입니다. 이 도구의 가장 멋진 기능 중 하나는 주식 화면을 백 테스트하는 기능입니다. 다음과 같은 주식 화면을 올릴 수 있습니다 : 미국 시장의 바닥 10 %에있는 P / E 및 시장의 상위 10 %에있는 가격 모멘텀을 가진 수익성있는 회사와 현재 선택을 얻을 수 있지만 그런 스크린이 역사적으로 어떻게 수행되었는지 궁금해 할 것입니다. MI Backtester는 조금 느리지 만 펀더멘털과 기술의 결합을 기반으로 한 투자 전략의 과거 실적을 테스트 할 수 있습니다.

다른 무료 백 테스터를 놓친 적이 있습니까?

내가 언급하지 않은 다른 무료 백 테스터가 정기적으로 사용되는 경우 아래 의견에 저에게 알려주십시오!

간단한 주식 거래 전략에 대한 백 테스팅.

참고 :이 게시물은 재정적 인 조언이 아닙니다! 이것은 R이 데이터를 가져오고 조작하는 데 필요한 몇 가지 기능을 탐색하는 재미있는 방법입니다.

나는 최근 Excel에서 흥미로운 주식 거래 전략을 연구 한 ETF Prophet에 관한 글을 읽었습니다. 전략은 간단합니다 : 지난 200 일 동안 주식의 최고 지점을 찾아 그 이후로 경과 한 일수를 계산하십시오. 100 일이 넘지 않았다면 주식을 소유하십시오. 100 일이 넘었 으면 소유하지 마십시오. 이 전략은 매우 간단하지만 인상적인 결과를 산출합니다. 그러나이 예에서는 스플릿이나 배당금으로 조정되지 않은 데이터를 사용하며 다른 오류가있을 수 있으며 거래 비용과 실행 지연도 무시되므로 전략 성능에 영향을 미칩니다.

이 전략을 R로 구현하는 것은 간단하며 엑셀보다 많은 장점을 제공합니다. 그 주된 이유는 주식 시장 데이터를 R로 끌어들이는 것이 쉽기 때문에 비교적 적은 노력으로 광범위한 인덱스에서이 전략을 테스트 할 수 있다는 것입니다.

우선, 우리는 quantmod를 사용하여 GSPC에 대한 데이터를 다운로드합니다. (GSPC는 S & P 500 지수를 의미 함). 다음으로, 우리는 시계열에서 n 일이 지난 이후의 일수를 계산하는 함수를 만들고, 우리의 거래 전략을 구현하는 함수를 생성합니다. 후자의 함수는 2 개의 매개 변수를 사용합니다. 사용하려는 n 일의 최고치와 그 최고치를 넘는 일수를 저장합니다. 예는 200과 100이지만, 이것을 500 일 최고로 쉽게 변경할 수 있으며 구제하기 전에 300 일 이전에 주식을 보유하면 어떤 일이 발생 하는지를 볼 수 있습니다. 이 함수는 매개 변수화되어 있으므로 다른 여러 버전의 전략을 쉽게 테스트 할 수 있습니다. 전략의 시작 부분을 0으로 채우므로 입력 데이터와 길이가 같습니다. (daysSinceHigh 함수에 대한 자세한 설명을 원한다면 상호 유효성 검사에 대한 토론을 참조하십시오.)

우리는 우리의 위치 (0,1) 벡터에 지수의 수익을 곱하여 전략의 수익을 얻습니다. 이제 우리는 거래 전략에 대한 통계를 반환하고 전략을 벤치 마크와 비교하는 함수를 만듭니다. 다소 임의적으로 나는 누적 수익, 평균 연간 수익률, 샤프 비율, 우승 %, 연평균 변동성, 최대 하락률 및 최대 길이 하락률을 살펴보기로 결정했습니다. 다른 통계는 쉽게 구현할 수 있습니다.

보시다시피, 이 전략은 기본적으로 "매수 및 유지"방식에 비해 유리합니다.

마지막으로 아일랜드와 영국을 대표하는 FTSE, 1896 년으로 거슬러 올라가는 다우 존스 산업 지수, 일본을 대표하는 N225 등 3 가지 지수에 대한 전략을 테스트합니다. 전체 프로세스를 기능화 했으므로 다음과 같이 1 줄의 코드로 각각의 새로운 전략을 테스트 할 수 있습니다.

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