Moving Durchschnittliches Trading System Backtesting

Backtesting ist eine wesentliche Praxis für alle, die automatisierte Handelssysteme zu entwickeln. Mit historischen Preisen für mehrere Wertpapiere, können Händler die Rentabilität zu optimieren und die Haltbarkeit ihrer Trading-Systeme: traderhq / 10-Reliquien-only-Trader-schätzen. Es gibt viele Werkzeuge zur Verfügung, um in den Prozess der Entwicklung und Backtesting Handelssysteme auf vielen verschiedenen Märkten, darunter Aktien und Devisenmärkten zu unterstützen. In diesem Artikel, werfen Sie einen Blick auf, was Backtesting beinhaltet, einige wesentliche Ressourcen und Beschränkungen im Auge zu behalten, bevor der Handel mit echten Kapital. Was ist Backtesting Trading-Systeme bestehen aus Computerprogrammen, die den Prozess der Kauf und Verkauf von Wertpapieren auf einer Reihe von Regeln zu automatisieren. Durch die Anwendung der Regeln auf die historischen Preise können die Händler die Rentabilität und das Risiko ihrer Handelssysteme bewerten, ohne dass ein reales Kapital gefährdet wird. Der Prozess der Anwendung eines Handelssystems zu historischen Preisen ist als Backtesting, dass Handelssystem bekannt. Angenommen, ein Trader entwickelt ein Handelssystem, das ein Kaufsignal generiert, wenn der 10-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 50-Tage-Gleitdurchschnitt und ein Verkaufssignal kreuzt, wenn der 10-Tage-Gleitende Durchschnitt den 50-Tage-Gleitdurchschnitt überschreitet . Indem sie diese Regeln auf historische Preise anwenden, können Händler sehen, wie viel sie erzeugt haben könnten, und die Volatilitätsrisiken, die in dem Prozeß genommen werden, sehen auch entscheidenden Führer zu den Bollinger Bändern. Einige wichtige Datenpunkte, die Trader von Backtesting nützlich finden könnten, sind: Gewinn / Verlust 8211 Trader können den Gesamtgewinn oder - verlust über einen Zeitraum ermitteln, der als Prozentsatz des Anfangskapitals ausgedrückt wird, der eine grobe Anleitung liefert, wie rentabel das Handelssystem sein könnte Wenn es live geschaltet wird. Max Drawdown Traders können den maximalen Verlust an Anfangskapital bestimmen, den ein Handelssystem über einen Zeitraum erwirtschaftet, was bei der Berücksichtigung von Margin-Anforderungen und anderen Hebel-bezogenen Bedenken von Nutzen ist. Sharpe Ratio Trader können eine Trading-Systeme Sharpe Ratio, die einen großen Indikator für insgesamt risikoadjustierte Renditen bietet bestimmen. Wie Backtest Backtesting kann manuell durchgeführt werden, aber komplexe Handelssysteme können den Prozess ziemlich erschreckend. Mit einer Vielzahl von verschiedenen Software-Programme können Händler ihre Trading-System-Regeln eingeben und automatisch Backtest die Strategie gegen eine breite Palette von historischen Zeitrahmen und Wertpapiere. Viele Softwareprogramme berichten auch über detaillierte Risiko - und Rentabilitätsanalysen (siehe oben). Die beliebteste integrierte Broker - und Backtesting-Plattform ist TradeStation und ihr Portfolio Maestro. Während TradeStations Brokerage-Clients kostenlos auf die Plattform zugreifen können (wenn sie bestimmte Kriterien erfüllen) steht die Softwareplattform der Öffentlichkeit für 59,95 pro Monat zur Verfügung. Die Plattform ermöglicht Portfolio-Backtesting, Analytics, Optimierung und Performance Reporting. Wealth-Lab ist eine weitere Option, die sowohl kostenlose als auch Premium-Optionen hat. Mit Hilfe eines Drag-and-drop-Strategie-Assistenten und der Fähigkeit, komplexe Skriptsprache zu verwenden, bietet die Software-Plattform sowohl Anfänger als auch professionelle Händler. Vorgefertigte Strategien und Multi-System Backtesting bieten zusätzliche Optionen zur Verbesserung der Handelssysteme und Umsetzung profitabler Strategien. QuantConnect ist eine relativ neue Option, die kostenlose Backtesting-Software für quantitative Händler bietet. Basierend auf der Programmiersprache C sollten Händler, die die Software verwenden, ein gutes Verständnis der grundlegenden Programmierkonzepte haben, um mit der umfangreichen API interagieren zu können. Das Unternehmen selbst versucht, in profitable Algorithmen zu investieren und die Gewinne zu teilen, um Einnahmen zu generieren. Am Ende sind diese drei Backtesting-Software-Lösungen nur ein paar von vielen Optionen für Händler. Viele Software-Programme sind kostenlos für mindestens eine Probezeit verfügbar, während andere entweder bezahlt oder gebündelt mit Maklern. Während die meisten Plattformen erfordern einige Kenntnisse der Programmierung, andere sind mit Drag-and-Drop-Tools entwickelt, um Handelssystem-Entwicklung einfach. Backtesting Limitations Händler sollten sich der vielen Einschränkungen bewusst sein, die mit Backtesting-Handelssystemen verbunden sind, bevor Sie diese Tools verwenden. Durch die Nichteinhaltung dieser Einschränkungen können sich die Verluste bei häufigem und / oder automatisiertem Handel schnell addieren. Eine große Weise, diese Probleme zu vermeiden ist, umfangreiche Testsysteme unter Verwendung des Papiergeldes und der Phasendaten zu prüfen und dann kleine Mengen des wirklichen Geldes mit Phasendaten zu verwenden. Einige der wichtigsten Einschränkungen zu berücksichtigen sind: Prediction Risk 8211 Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt mit der zukünftigen Performance korreliert, da die Finanzmärkte extrem dynamisch sind. In der Tat, wettbewerbsfähige Kanten regelmäßig passieren schnell, wenn entdeckt. Kurvenanpassung 8211 Die Optimierung der bisherigen Wertentwicklung kann zu hochspezifischen Handelsstrategien führen, die in der Vergangenheit kurvenreich sind und wahrscheinlich nicht breit genug sind, um in der Zukunft gut funktionieren zu können, insbesondere bei unerwarteten Ereignissen. Datenauflösung 8211 Abhängig von der Häufigkeit des Handels können einige Backtesting-Daten nur eine einminütige oder eintägige Auflösung anstelle der aktuellen Daten in Echtzeit-Echtzeit-Handelsumgebungen bereitstellen. Slippage 8211 Viele Trading-Systeme nicht für zufällige Faktoren wie Schlupf in der Reihenfolge der Preisgestaltung Rechnung, die zu großen Änderungen an der Rentabilität und Risikoprofile der Handelssysteme führen können. Natürlich gibt es viele andere mögliche Einschränkungen, die bei der Entwicklung und Backtesting Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Händler können viele dieser Probleme vermeiden, indem sie sicherstellen, dass sie eine solide Plattform verwenden, die körnige Daten zur Verfügung stellt, die Schlupf in den Fällen, in denen sie relevant sind, berücksichtigen und darauf achten, ein Handelssystem nicht so weit zu verfeinern, dass es Kurve an historischen Ergebnissen angepasst wird. Die Bottom Line Trader suchen, um zu automatisieren oder Trades auf einer Reihe von Regeln basieren sollten immer Backtest ihre Strategien, bevor sie im Live-Markt. Indem sie historische Marktaktivitäten simulieren, können Händler sicherstellen, dass Live-Trading keine bösen Überraschungen in Bezug auf unerwartetes Handelsverhalten ergibt. Allerdings ist Backtesting nicht perfekt, dass es viele Einschränkungen, die Händler sollten auch als. Wenn Sie diesen Artikel genossen haben, melden Sie sich für die kostenlose TraderHQ Newsletter gut senden Sie ähnliche Inhalte wöchentlich. Moving Average Crossover-Strategie Auf dieser Seite Id wie Sie durch einen Vergleich von ein paar gleitenden Durchschnitt Crossover-Systeme zu nehmen. Man benutzt zwei einfache gleitende Durchschnitte (smas) und der andere benutzt drei smas. Immer gedacht über die Verwendung eines Dual-Moving-Average-System für den Handel Wenn youre unter Berücksichtigung der Verwendung von zwei gleitenden durchschnittlichen Crossover sowohl zu betreten und verlassen Trades, könnten Sie prüfen, ein Triple-MA-System zu. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf verschiedenen Aktien oder anderen Handelsinstrumenten sowie verschiedene Zeiträume oder Zeitrahmen. Testen Sie verschiedene gleitende durchschnittliche Perioden, aber achten Sie darauf, nicht auf optimierte oder Kurven-passende Ergebnisse verlassen. Aber da einige meiner Besucher nicht wissen, was das ist, gehen wir über einige Grundlagen zuerst. WAS EIN BEWEGLICHER DURCHSCHNITT-CROSSOVER Das Bild auf der rechten Seite ist ein Beispiel für eine zweifach gleitende mittlere Frequenzweiche. Das würde ein Kaufsignal (bullish Crossover) einleiten. Ein schneller gleitender Durchschnitt (8 sma - blaue) Kreuze über einem langsamen Durchschnitt (13 sma - gelb). Beachten Sie, dass das Signal erst nach dem Schließen der Leiste bestätigt wird. Dies bedeutet, dass der eigentliche Eintrag (im Live-Handel) irgendwo in der nächsten Leiste wäre. Wahrscheinlich in der Nähe der offenen dieser Bar. Wenn Sie havent getan jeder Backtesting noch, diese Art von einfachem System wird wahrscheinlich eine der ersten, die youll Test, da es sehr wenig Programmierkenntnisse erfordert. Jedenfalls, wenn Sie gehen diesen Weg, youll finden, dass der Eröffnungskurs der nächsten Bar nach dem Kreuz, wo Backtesting-Software (abhängig von der Einstellung) wird die simulierten Trades zu legen. Was ist vernünftig, denn wenn Sie waren tatsächlich Handel mit automatisierten Trading-Software. Dies ist eine enge Annäherung, wo Ihr Handel stattfinden würde. Mit einem typischen Stopp-Reverse-System würde dieser lange Einstieg nicht beendet, bis der blaue, schnellere MA unter dem gelben, langsamen MA gekreuzt wurde. Diese MA bearish Crossover beendet nicht nur den Handel, sondern initiiert auch einen kurzen Trade in die entgegengesetzte Richtung. Also, mit zwei gleitenden durchschnittlichen Crossover-Systeme, ist der Trader immer in einem Handel, lang oder kurz. Werfen wir einen Blick auf ein Intraday-Beispiel im Laufe eines Tages. Verwenden Sie ein 5-minütiges Diagramm von SPY mit zwei einfachen gleitenden Mittelwerten für das erste Beispiel: Schnell (8 sma-grün) und Langsam (13 sma-gelb). Ich wählte diesen Tag, weil ich wollte, zu illustrieren, was ist sehr typisch für praktisch jede gleitende durchschnittliche Crossover-Strategie. Die erste lange Handel nach 11:00 Uhr geht sehr gut und tatsächlich fängt eine gute Pullback-Eintrag. Der Ausstieg um 12:45 Uhr ist rentabel. Aber, wollen Id wie Sie zu beobachten ist die choppy Preis Aktion zwischen 12:00 - 3:00 Uhr. Dies ist, wo doppelte MA-Systeme können wirklich schleifen Ihre Gewinne nach unten. Die MAs nur peitschten hin und her, was drei Verluste in Folge, wahrscheinlich verdunsten die Gewinne aus dem ersten Handel. Wenn eine Person diese Methode an diesem Tag handelte, glücklicherweise sie wouldve gesehen einen anständigeren gewinnenden Handel am 2:30. Der gute Teil dieses Systems wird auf dem ersten Handel und dem letzten Handel angezeigt. Während gleitende durchschnittliche Übergänge scheitern kläglich während choppy Preis-Aktion, sie arbeiten sehr gut während Trending-Preis-Aktion. Wenn Sie Backtest diese einfachen Stop-und Reverse-Systeme, und prüfen Sie, dass kommt mit einem Gewinn, youll wahrscheinlich finden, dass der Gewinn weniger als 50, aber der durchschnittliche Sieger wird größer sein als der durchschnittliche Verlierer. Das ist, weil bewegliche durchschnittliche Überkreuzungssysteme im Wesentlichen Tendenzhandelssysteme sind. Und Tendenzhandelssysteme haben fast immer diese Eigenschaft eines kleinen Prozentsatzes der Gewinner und ein gutes ave. win zu ave. loss Verhältnis. In den Tabellen unten L Long, S Short und Ex Exit. TRIPLE MOVING AVERAGE CROSSOVER Bisher hat sich die Diskussion um ein Stopp-Reverse-Typ-System, bei dem ein Signal für einen Ausgang, hat auch einen Handel in der entgegengesetzten Richtung. Aber wenn wir einen dritten gleitenden Durchschnitt in das System einführen, kann es eine Periode der Neutralität geben. Mit anderen Worten, kein Handel findet statt - youre in bar. Für dieses Beispiel, würde ein 3-Minuten-Chart und drei einfache gleitende Durchschnitte verwenden: 4 sma, 10 sma und 50 sma. Die Regeln sind sehr einfach. Wenn die langsame Linie (50 sma) ansteigt und die schnelle Linie (4 sma) über die mittlere Linie (10 sma) kreuzt, gibt es ein Kaufsignal. Das Ausgangssignal kommt, wenn die schnelle Linie unterhalb der Mittellinie kreuzt. Die Regeln sind das Gegenteil für kurze Einträge. Es ist leicht zu sehen, dass dieses System ähnlich ist, Trades aus dem Trend eines höheren Zeitrahmens zu nehmen. Eine Alternative zu diesem System wäre, nur lange Einträge zu nehmen, wenn sowohl der schnelle als auch der mittlere gleitende Durchschnitt über dem langsamen sma liegen. Seien Sie sich bewusst, dass, wenn Ihr Umgang mit drei Freiheitsgraden (3 Variablen), anstatt zwei wie im obigen Beispiel, machen Sie das System komplexer und daher schaffen viele weitere mögliche Kombinationen zu testen. Natürlich Backtesting-Software macht dies ein Kinderspiel, aber denken Sie daran, dass das Hinzufügen von Filtern und Komplexität nicht immer ein besseres System. Häufig kann ein einfacheres System bei der Prüfung robuster sein. Ein Beispiel ist unten. Wenn Sie an gleitenden Durchschnitten interessiert sind, möchten Sie vielleicht auch meine Seite auf, wie man gleitende Mittel als einen nachlaufenden stop. Trading mit der Gmma-Indikator und die Bedeutung der Backtesting Check Wenn theres eine handelsbezogene Aktivität, die ich wirklich gerne tun Schaffung von einfachen mechanischen Strategien, die eine statistische Kante haben, und kann erfolgreich von jedem genutzt werden, unabhängig von Erfahrung in der Welt des Handels im Allgemeinen und insbesondere Forex. In diesem Monat habe ich einen Blick auf eine gleitende durchschnittliche Indikator genannt GMMA (Guppy Multiple Moving Average), und versuchte, kommen mit einer profitablen Strategie, basierend auf ein paar einfache Regeln. Kurze Einführung in den GMMA-Indikator Obwohl dieses Tool (entwickelt von dem australischen Händler Daryl Guppy) in der Dukascopy jForex-Plattform nicht verfügbar ist, können Sie es problemlos auf Ihre Diagramme anwenden, da es einfach aus zwei Gruppen von exponentiellen gleitenden Durchschnitten (EMA) besteht, . Die schnelleren Mittelwerte sind 3, 5, 8, 10, 12 und 15 EMA, während die langsameren 30, 35, 40, 45, 50 und 60 EMA sind. Die Art, wie Sie mit der GMMA Handel ist nicht durch die typische gleitende Durchschnitt Crossover Sie erwarten würden, sondern durch die Analyse und Interpretation der Interaktion zwischen den beiden Gruppen (zum Beispiel, wenn der Abstand zwischen ihnen komprimiert oder erweitert), und auch unter den verschiedenen EMAs innerhalb jeder Gruppe. Da ich jedoch glaube, dass das Betrachten von Dingen anders als die meisten Menschen eine gute Möglichkeit ist, Ihre Erfolgsquote zu erhöhen, ignorierte ich die üblichen Interpretationen von GMMA und konzentrierte sich darauf, etwas einfacher zu systematisieren und ohne jegliche Subjektivität. Zutaten dieses mechanischen Systems Bei der Entwicklung dieser Strategie ersetzte ich die EMAs der schnelleren Gruppe für SMAs (einfacher gleitender Durchschnitt), weil EMAs nervöser auf den Markt reagieren und schließlich zu viele Trades auslösen oder bestehende bereits vorzeitig abschließen. Platz 3, 5, 8, 10, 12 und 15 SMA auf Ihren Karten. Sie können leicht verschiedene Farben verwenden, um sie leicht zu unterscheiden, zum Beispiel, verschiedene Schattierungen von blau. Platz 30, 35, 40, 45, 50 und 60 EMA. Fügen Sie eine ATR 10, dies wird die Volatilität zu messen und helfen uns mit Position Sizing und Stop-Loss-Platzierung. Zeitrahmen: Ich empfehle nicht, etwas kürzer als 1 Stunde Kerzen, weil in kürzeren Zeitrahmen gibt es zu viel Preis Lärm, die immer einen sehr negativen Einfluss haben, wenn mit bewegenden Durchschnitten. Empfehlen Sie Paare: Jedes Paar, das gut Trends, hat viel Liquidität und so wenig Preisspitzen wie möglich, kann verwendet werden. Das sind grundsätzlich alle Majors. Regeln der Strategie Das Ziel dieser Strategie ist es, Trades nur dann auszulösen, wenn es eine klare Tendenz auf dem Markt, in allen Zeitrahmen. LONG gehen, wenn am Ende der aktuellen Kerze alle gleitenden Mittelwerte in aufsteigender Richtung in aufsteigender Reihenfolge korrekt ausgerichtet sind. EMA 3 wird höher sein als EMA 5, diese wird höher sein als EMA 8 und dann EMA 10, bis Sie zu SMA 60 gelangen: Gehen Sie SHORT, wenn das Gegenteil passiert, und alle 12 gleitenden Mittelwerte werden in absteigender Reihenfolge ausgerichtet: Offene Trades Werden beendet, wenn der anfängliche Stoppverlust getroffen wird oder wahrscheinlicher, wenn einer oder mehrere der sich bewegenden Mittelwerte nicht mehr richtig am Ende der Kerze ausgerichtet sind (warten Sie immer, bis die Kerze geschlossen ist). Zum Beispiel würde eine lange Position geschlossen, wenn die EMA 8 unter die EMA 10 ging, auch wenn alle anderen ihre Ausrichtung beibehielten: Der anfängliche Stopverlust wird bei 2 x ATR 10 platziert Verlust würde 150 Pips aus dem Eintrittspreis platziert werden. Alle Trades werden an der offenen Stelle der nächsten Kerze eingetragen. Zum Beispiel, wenn am Ende der 10 Uhr Kerze alle gleitenden Mittelwerte auf einen Aufwärtstrend zeigen, dann öffnen Sie eine lange Position rechts, wenn die 11 Uhr Kerze beginnt. Money Management und Position Sizing Ich dont empfehlen feste Losgrößen auf allen, die Märkte sind dynamisch und so sollte Ihr Trades werden. Wie üblich mit meinen ganzen Strategien, schließe ich einen Excel Geld-Management-Rechner, die wir verwenden, um die Stop-Loss und bestimmen Position Sizing, basierend auf Volatilität, die Größe des Handelskontos und wie viel wollen wir pro Risiko zu riskieren. Auf diese Weise handeln wir kleinere Positionen, wenn der Markt volatiler ist, und größer, wenn der Markt ruhig ist. Durch die Kombination der Gewinne und des Handels mit größeren Positionen erreichen wir eine höhere Rendite, je größer der Kontostand ist (und umgekehrt, wenn wir anfangen zu verlieren), als wenn wir die gleiche Summe gehandelt haben. Dieser Rechner, den ich entwickelt habe, wurde in anderen Artikeln beschrieben, die ich geschrieben habe, wenn Sie Zweifel haben, überprüfen Sie bitte diesen Artikel Wie Berechnen Position Sizing und Normalize Volatility. Oder einfach eine Frage hier posten. Dies ist, wie der Rechner aussieht: Ich mache immer ein paar Optimierungen, um es besser an jedes System anzupassen, das ich erstelle, können Sie diesen Monat-Rechner HIER herunterladen (Sie benötigen Excel, um es zu öffnen). Ich habe in den letzten zehn Jahren, vom 17. April 2003 bis zum 17. April 2013, einen manuellen Backtest dieser Strategie auf einem täglichen EUR / USD-Chart durchgeführt. 1 Pip wurde aus jeder Position, aus Spread und Provisionen sowie aus dem Risiko pro Trade genommen War 4 des Kontostandes. Beachten Sie, dass diese Strategie auf jedem Zeitrahmen verwendet werden kann, verwendete ich tägliche Diagramme, weil das ist, was ich in meinem Live-Konto handeln, und ich suchte, um zu sehen, ob ich diese Strategie zu meiner Sammlung von Systemen hinzufügen konnte. Diese Strategie hat nicht ausgelöst, dass viele Trades, 120 in 10 Jahren. Wenn man bedenkt, dass es in einem Jahr etwa 250 tägliche Kerzen gibt (2500 für die gesamte Testperiode), so sind es im Durchschnitt etwa 21 Handelskerne. Wenn statt der täglichen Charts, die Sie stündlich eins, könnten Sie erwarten, über 1 Handel Signal pro Tag. Wenn jemand eine Liste einiger Trades wünscht, die im backtest gebildet werden, informieren Sie mich bitte in den Anmerkungen unten. Bei einem Risiko von 4 pro Handel erzielte das System insgesamt eine positive Rendite von 51, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 4,21 entspricht, während der maximale Rückgang bei 32,1 liegt. Im Gegensatz zu den letzten Monaten Artikel, wo die Ergebnisse dieser Strategie meine Erwartungen übertroffen, dieses Mal muss ich zugeben, dass Im enttäuscht. Obwohl die ersten 5-6 Jahre des Tests sehr gut waren, produzierten die folgenden Jahre viele Verluste, die diesen großen Drawdown verursachten. Das System scheint eine positive Flanke zu haben (und in einem Negativ-Markt sogar Brechen ist sogar schon gut), wenn auch eine kleine. Meine größte Enttäuschung stammt aus dem Gewinnfaktor (obwohl alles über 1 rentabel ist), nicht der CAGR, denn wenn ich stündlich Kerzen verwendet hätte, die allein das CAGR signifikant erhöht hätten (und den Drawdown auch ein wenig), denn es würde sein Eine Menge mehr Trades und Zeit, um die Gewinne. Wie kann ich das System weiter verbessern? Fast am Ende des Backtests fing ich an zu realisieren, dass die Platzierung der Stopverluste bei ATR 10 mit hoher Wahrscheinlichkeit besser funktioniert als 2 x ATR 10, denn es gab ein paar große Verluste, die hätte sein können Teilweise vermieden. Wenn wir das tun, sollten wir auch das Risiko pro Handel auf 2 reduzieren. Ich dachte auch daran, einen sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt, möglicherweise 200 SMA, hinzuzufügen und nur Aufträge in Richtung dieser MA zu öffnen. Ein weiterer Filter könnte Fibonacci Retracements, die uns aus einem Handel halten würde, wenn es eine wichtige Ration in der Nähe des Eröffnungskurses. Alle diese Verbesserungen könnten den Gewinnfaktor potenziell steigern, ich werde wohl in Zukunft mit weiteren Tests auf diese Strategie zurückkommen. Endgültige Worte und warum Backtesting so wichtig ist Nach der Überprüfung der Ergebnisse und der Erkenntnis, dass sie nicht so gut waren, wie ich erwartet hatte (ich zählte auf einen Gewinnfaktor von mindestens 1,5), hatte ich zwei Möglichkeiten: einerseits hätte ich das beschrieben System (ohne die Backtesting-Ergebnisse), sagen, wie gut ich glaubte, es würde funktionieren und die meisten Leute würden es bewerten und beglückwünschen mich für eine solche gute Strategie auf der anderen Seite, könnte ich das Backtesting, damit zugeben, es ist nicht so erstaunlich (Obwohl es immer noch schlägt über 95 des Marktes). Aber dabei Id dienen, um einen viel besseren Service für die Gemeinschaft, so dass die richtige Option ist offensichtlich. Die Lektion hier ist einfach, wenn Sie denken, Sie haben eine gute Idee, testen Sie es ausgiebig, bevor Sie es in einem Live-Konto. Und wenn Sie sehen, ein System von einem anderen Trader entwickelt, fragen Sie ihn / sie einen Backtest bieten, weil ohne ein Sie wirklich nicht wissen, wenn was scheint, wie eine große Strategie ist eigentlich so gut, oder nur eine Möglichkeit, Geld zu verlieren sehr schnell. Kein Backtest keine Strategie. Übersetzen Sie zum russischen Arzt Ja, vergangene Leistung ist keine Garantie für zukünftige Leistung, aber wenn es richtig getan backtesting bietet eine gute Idee, wenn ein gegebenes System / Ansatz profitabel ist oder nicht. Denn ohne Backtesting gibt es noch mehr Vertrauen, dass eine Idee funktioniert. ) Oft ist es mir passiert, dass ich hatte, was schien, große Ideen, nur für sie zu sein scheitern vollständig, wenn ein langer Backtest. ) Gleitende Durchschnitte können gefährlich sein, aber wie die meisten Dinge im Handel können sie sich auch als sehr nützlich erweisen, hängt alles davon ab, wie sie verwendet werden :) Zum Beispiel, einige Leute lieben Elliot Waves, aber für mich würde es nie funktionieren, aber Vielleicht eines Tages Ill erklären im Detail, warum ich dont wie Elliot Waves. ) Bewegt sich entlang der gleitenden Durchschnitte: P Guter Artikel, gut erklärt. Ich mochte den Teil der Backtests. Müssen wir berücksichtigen, dass der Markt ändert sich über die Zeit und einige Strategien haben einige gute Ergebnisse in einer Marktsituation, aber nicht auf andere. Der Markt änderte sich in den letzten Jahren, und die alten Strategien, die großen Erfolg haben, arbeiten jetzt nicht. Aber wir können mit ihnen lernen und sie an die neuen Zeiten anpassen :) Halten Sie die gute Arbeit yap sieht sehr professionell diesen Artikel. Ich sehe selten diese Art von Arbeit hier und hoffe auf Sie einen besseren Ort in diesem MonatBackTesting Moving Averages Warum Getting Averages Als ein Händler oder Investor, der einzige Grund, bewegende Durchschnitte zu untersuchen ist, Wissen zu gewinnen, um Gewinne zu steigern. Wie viele andere technische Indikatoren sind die gleitenden Mittelwerte dazu bestimmt, uns zu helfen, objektiv den Marktstatus zu jedem gegebenen Zeitpunkt zu erzählen. Dies hilft uns, durch die Emotionen des Tages zu sehen und vernünftige Entscheidungen zu treffen, die wir auf lange Sicht zu höheren Gewinnen und / oder weniger Verlusten führen werden. Moving Averages (MAs) glatt die Reihe von Preisen für eine Aktie. MAs werden häufig verwendet, um den Trend der Marktrichtung zu identifizieren und werden als Trendfolgender Indikator klassifiziert. Dieses doesn8217t bedeuten, daß MAs nur für langfristige Investoren 8211 sind, die kurzfristige Händler sie auch verwenden. Gleitende Durchschnitte können verwendet werden, um Vorräte für gute Kandidaten abzuschirmen, Signalkäufe zu erwerben und Verkaufssignale anzubieten. Warum Backtest 8211 Eine Geschichte Das Ziel der Backtesting ist es herauszufinden, ob gleitende Durchschnitte wirklich zu besseren Ergebnissen führen und was sind die vielversprechendsten Möglichkeiten, um MAs anzuwenden. Lassen Sie mich Ihnen eine kurze Geschichte erzählen. Während ich die Ergebnisse für eine der gleitenden durchschnittlichen BackTesting Report-Fragen zusammenstellte, geschah ich, einen Freund zu besuchen. In ihrem Haus, stieß ich auf einige Lesung Material aus einem gut angekündigten Rabatt Börsenmakler. In ihm war ein Artikel, der seine Kunden berät, eine bestimmte gleitende durchschnittliche Länge anzuwenden, die in einer bestimmten Weise angewendet wird, um die besten Resultate zu erhalten. Ich hatte meine umfassende Tests direkt vor mir und ich kann Ihnen sagen, dass broker8217s Methode nicht die besten Ergebnisse, obwohl sie eine MA Länge, die auf andere Weise nützlich ist erwähnen. Ich hatte in meiner Hand Testergebnisse, die zeigten, dass die Art und Weise, dass Makler den gleitenden Durchschnitt angewandt hatte eine Gewinnrate schlechter als die Baseline, wenn auf 7147 Aktien über 14 Jahre Aktienmarkt-Daten getestet. Es ist klar, dass der Broker diese Art von Tests nicht laufen ließ. It8217s bis zu den Kunden 8211 us 8211, um für uns selbst zu verteidigen und herauszufinden, was funktioniert im Vergleich zu was doesn8217t. So berechnen Sie MAs Beim Backtesting gleitende Mittelwerte, ist die erste Entscheidung, wie die gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wollen Sie einen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) oder etwas entwickelt, um Preis besser zu verfolgen, wie ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) Sie könnten prüfen, ein Experiment, um die Win-Raten der beiden verschiedenen Mittelwerte zu vergleichen. Ich habe gerade, dass vor ein paar Jahren, und während ich don8217t haben die Ergebnisse zu veröffentlichen, kam ich mit der Vorstellung, dass es didn8217t einen großen Unterschied machen, ob ich SMA oder EMA 8212 gewählt wählen Sie einfach ein und verwenden Sie es konsequent. Also für dieses Projekt, ich beschließen, einfache gleitende Durchschnitte zu verwenden, weil ich sie in den Kommentaren am häufigsten erwähnt. Um tatsächlich die Berechnung zu tun, verließ ich mich auf die integrierte Funktion, die mit TradeStation kam. (Die Wahl des Backtesting-Engine ist eine andere Entscheidung, die allgemein genug ist, um in einem anderen Post zu schreiben.) Wie MAs verwenden Als nächstes müssen Sie festlegen, wie genau Sie gleitende Durchschnitte anwenden möchten. Wie werden Sie interpretieren die Beziehung zwischen Preis und gleitenden Durchschnitt Welche Regeln werden Sie verwenden, um zu entscheiden, wann Sie kaufen und verkaufen Sie müssen lange über Aktien lesen, bevor sie über eine bullish Referenz auf eine Aktie über seinen 200-Tage gleitenden Durchschnitt oder seine 50-Tage gleitenden Durchschnitt, oder sogar die 10- oder 20-Tage-MA. Oder Ratschläge zum Kauf von Aktien, wie sie ihre 50-Tage oder 200-Tage gleitenden Durchschnitt überqueren. Dies sind wichtige Regeln für den Test in der Backtesting Engine. Und dann gibt es den gleitenden Durchschnitt Crossover 8211 eine klassische Methode der technischen Analyse. Das macht drei verschiedene Möglichkeiten, mit beweglichen Durchschnitten zu testen. Gehen wir tiefer, sprechen einige Handelstexte über die Steigung eines gleitenden Durchschnitts. Wenn Sie zur Algebra zurückkehren und die MA als Linie betrachten, können Sie, um die Steigung zu finden, zwei Punkte auf der Linie auswählen und die übliche Formel (x2-x1) / (y2-y1) anwenden. Dies stellt die Frage, wie weit auseinander, um die beiden Punkte, die einen Unterschied machen können, um Ergebnisse zu holen. Wirklich, da die MA verwendet wird, um den Trend zu identifizieren, wollen wir nur wissen, ob es schräg nach oben oder unten. Dann können wir die gesamte Berechnung zu vereinfachen, indem wir bemerken, dass, wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt ist, muss es ziehen den Durchschnitt auf, und ein Preis unterhalb der MA zieht es nach unten. So ein weiterer Grund, die Wirksamkeit des Preises über dem gleitenden Durchschnitt zu testen. Parametereinstellungen Nachdem Sie sich für die Verwendung der MAs entschieden haben, müssen Sie eine Auswahl verschiedener Längen zum Testen auswählen. Hüten Sie sich vor über-Optimierung. Irgendwo da draußen ist ein Mann mit Backtesting Ergebnisse zeigen 3895 Gewinn oder was auch immer mit nur den richtigen gleitenden Durchschnitt. Schade, dass er nicht weiß, was MA diese Ergebnisse in der Zukunft produzieren wird. Das heißt, müssen Sie versuchen, mehr als eine Länge, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse aren8217t ein Fluke. Stick mit Standardeinstellungen oder die, die Sie hören, über die meisten in den Medien. Das Finden der eine perfekte Parameter-Einstellung wird nicht machen Sie reich. Finden Sie einen Cluster von guten, robusten Einstellungen können Sie nur eine Menge von guten though. Als praktische Angelegenheit, wenn Backtesting genug Datenverzögerung vor der Messung. Alle Tests müssen an der gleichen Stelle für Äpfel-zu-Äpfel Vergleich zwischen verschiedenen MA-Längen zu messen. Wenn Sie beispielsweise einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt testen, werden die ersten 200 Tage Daten benötigt, um den ersten Punkt dieses gleitenden Durchschnitts zu berechnen. Das bedeutet, dass der erste Tag, an dem Sie ein Signal haben könnten, 200 Tage dauert. Um einen fairen Vergleich mit dem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu erzielen, müssen Sie sicherstellen, dass keine Signale aus dem 10-Tage-Gleit-Durchschnitt gezählt werden, bevor die 200-Tage bereit sind zu gehen. Glücklicherweise TradeStation hat eine Weise, die 8220Maximum Zahl der Stabstudie zu setzen wird reference8221 in 8220Properties für All8221 Strategien, die die Backtesting-Engine zwingt, zu warten, dass lange vor der Tabellierung von Daten. Mehr Gewinn aus dem Kauf oder Verkauf Gleitende Durchschnittsregeln und insbesondere gleitende Durchschnittsübergangsregeln werden oft als Umkehrsystem diskutiert. Dies bedeutet, dass ein Signal, sagen die MAs, die nach oben gehen, ein Kaufsignal ist, und dann ist sein Gegenteil, z. B. MA-Kreuzungen, nicht nur ein Verkaufssignal, sondern auch der Auslöser zu kurz. Theoretisch, that8217s gerade fein, aber viele Leute sind nicht daran interessiert, den Markt zu schließen. Sie suchen nach Techniken, um ihnen zu helfen kaufen und vielleicht verkaufen. Selbst eine Person, die regelmäßig verkauft und verkauft kurz kann verschiedene Techniken für den Kauf und Verkauf. Aus diesen Gründen ist es klug, die Kaufsignale getrennt von den Verkaufssignalen zu testen. Dies stellt ein Dilemma dar, weil es schwierig ist, ein Kaufsignal isoliert zu bewerten. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, zeitgesteuerte Exits 8211 zu verwenden, die ist, den Handel zu verlassen oder den Bestand zu verkaufen, nachdem eine gewisse Zeit verstrichen ist. Ich wählte, jeden Backtest dreimal mit drei verschiedenen Zeitausgängen zu laufen, weil verschiedene Leute verschiedene Arten und verschiedene Notwendigkeiten haben. Um Backtesting-Ergebnisse für Swing-Trader nützlich zu machen, verlasse ich nach 2 Tagen. Zum Modell Position Händler, 20 Tage. Um die Bedürfnisse der aktiven Investoren, Backtesting hält jede Position für 200 Tage. Dies gibt einen Weg, um die Kaufsignale zu isolieren und herauszufinden, wie nützlich der gleitende Durchschnitt ist, um Käufer von verschiedenen Temperamenten. Notwendigkeit, die Güte zu definieren Eine weitere sehr wichtige Sache zu prüfen, wenn Sie Backtesting gleitende Durchschnitte, um herauszufinden, wie gut sie an der Börse tun: Wie werden Sie wissen, was gut ist Sie benötigen objektive Kriterien für den Erfolg. Das bedeutet, die wichtigsten Statistiken wie Win-Rate, Erwartung, hypothetische Equity-Gewinne, etc. identifizieren. Es bedeutet auch, Standards für akzeptable Leistung in jedem dieser Bereiche. Ein Beispiel zeigt, warum dies wichtig ist und warum es nicht so einfach ist, wie es zuerst erscheint. Sagen Sie Ihre Tests zeigen eine Gewinnrate von 55 für einen bestimmten Indikator. Das mag vielleicht nicht so gut sein, wenn etwa 62 aller Aktien im selben Zeitraum gestiegen sind. Oder wenn nur 25 der Bestände während dieses Zeitraums stiegen, würde Ihre 55 Gewinnrate spektakulär sein. Was gut ist, hängt davon ab, wie es mit den Baseline-Markt-Performance unter den gleichen Bedingungen vergleicht. Sie können eine kostenlose Kopie der BackTesting Report Baseline-Ausgabe herunterladen, indem Sie hier klicken. Test Set Für einen aussagekräftigen Backtest benötigen Sie genügend Daten, um einen statistisch gültigen Vergleich herzustellen. Das bedeutet mindestens 30 Trades. Auch wenn Sie nur ein Instrument 8211 nur eine Aktie oder nur ein Währungspaar 8211 Ich denke es8217s wichtig ist, um Ihre Trading-Strategie auf viele verschiedene Instrumente zu testen, um seine Robustheit zu beweisen. Ich ging über die Spitze mit einem extrem großen Testsatz 8212 7147 Aktien über 14 Jahre 8212, um sicherzustellen, dass meine Ergebnisse in einer Vielzahl von Marktbedingungen gelten würde. Die neueste Version von TraderCode (v5.6) enthält neue Indikatoren der technischen Analyse, Point-and-Figure-Charting und Strategie Backtesting. 06/17/2013 Neueste Version von NeuralCode (v1.3) für Neural Networks Trading. 06/17/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - ermöglicht Barcodes in Office-Anwendungen und enthält ein Add-In für Excel, das die Massenerzeugung von Barcodes unterstützt. 06/17/2013 InvestmentCode, eine umfassende Palette von Finanzrechnern und Modellen für Excel ist ab sofort verfügbar. 09/01/2009 Einführung von Free Investment und Financial Calculator für Excel. 02/1/2008 Freigabe von SparkCode Professional - Add-In zur Erstellung von Dashboards in Excel mit Sparklines 12/15/2007 Ankündigung von ConnectCode Duplicate Remover - ein leistungsfähiges Add-In zum Finden und Entfernen von doppelten Einträgen in Excel 09/08/2007 Launch of TinyGraphs - Open Source Add-In zur Erstellung von Sparklines und kleinen Diagrammen in Excel. Strategie Backtesting in Excel-Strategie Backtesting-Experten Überblick Der Backtesting-Experte ist ein Tabellenkalkulationsmodell, mit dem Sie Strategien mit Hilfe der technischen Indikatoren erstellen und die Strategien durch historische Daten ausführen können. Die Performance der Strategien kann dann schnell und einfach gemessen und analysiert werden. Während des Backtesting-Prozesses durchläuft der Backtesting Expert die historischen Daten zeilenweise von oben nach unten. Jede angegebene Strategie wird bewertet, um zu ermitteln, ob die Einreisebedingungen erfüllt sind. Wenn die Bedingungen erfüllt sind, wird ein Handel eingegeben. Wenn andererseits die Austrittsbedingungen erfüllt sind, wird eine Position, die zuvor eingegeben wurde, verlassen. Verschiedene Variationen von technischen Indikatoren können generiert und kombiniert werden, um eine Handelsstrategie zu bilden. Das macht den Backtesting Expert zu einem äußerst leistungsstarken und flexiblen Werkzeug. Backtesting Expert Der Backtesting Expert ist ein Tabellenkalkulationsmodell, das Ihnen erlaubt, Trading-Strategien unter Verwendung der technischen Indikatoren zu erstellen und die Strategien durch historische Daten laufen zu lassen. Die Performance der Strategien kann dann schnell und einfach gemessen und analysiert werden. Das Modell kann eingerichtet werden, um in Long - oder Short-Positionen einzutreten, wenn bestimmte Bedingungen auftreten und die Positionen verlassen, wenn ein anderer Satz von Bedingungen erfüllt ist. Durch den automatischen Handel auf historische Daten kann das Modell die Rentabilität einer Handelsstrategie bestimmen. Backtesting Expert Schritt für Schritt Tutorial 1. Starten des Backtesting Expert Der Backtesting Expert kann über die Windows Startmenüs - TraderCode - Backtesting Expert gestartet werden. Dies startet ein Tabellenkalkulationsmodell mit mehreren Arbeitsblättern für Sie, um technische Analyseindikatoren zu generieren und Tests für die verschiedenen Strategien auszuführen. Sie werden bemerken, dass der Backtesting-Experte viele vertraute Arbeitsblätter wie DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput und ChartOutput aus dem Technical Analysis Expert-Modell enthält. Dadurch können Sie alle Ihre Back-Tests schnell und einfach aus einer vertrauten Arbeitsblattumgebung ausführen. 2. Wählen Sie zuerst das DownloadedData-Arbeitsblatt aus. Sie können Daten aus allen Tabellenkalkulationen oder kommagetrennten Werten (csv) - Dateien in dieses Arbeitsblatt für die technische Analyse kopieren. Das Format der Daten ist wie im Diagramm dargestellt. Alternativ können Sie sich auf das Dokument zum Herunterladen von Aktienhandelsdaten beziehen, um Daten aus namhaften Datenquellen wie Yahoo Finance, Google Finance oder Forex zum Gebrauch im Backtesting Expert herunterzuladen. 3. Nachdem Sie die Daten kopiert haben, gehen Sie zum AnalysisInput-Arbeitsblatt und klicken Sie auf die Schaltfläche Analysieren und Zurücktasten. Dies wird die verschiedenen technischen Indikatoren in das AnalysisOutput-Arbeitsblatt generieren und Backtesting auf die Strategien durchführen, die im StrategyBackTestingInput-Arbeitsblatt angegeben werden. 4. Klicken Sie auf das StrategyBackTestingInput-Arbeitsblatt. In diesem Tutorial müssen Sie nur wissen, dass wir sowohl eine lange und kurze Strategien mit gleitenden Durchschnitt Crossovers angegeben haben. Im nächsten Abschnitt dieses Dokuments werden wir detaillierte Strategien erläutern. Das folgende Diagramm zeigt die beiden Strategien. 5. Sobald die Back-Tests abgeschlossen sind, wird die Ausgabe in den Arbeitsbereichen AnalysisOutput, TradeLogOutput und TradeSummaryOutput platziert. Das AnalysisOutput-Arbeitsblatt enthält die vollen historischen Kurse und die technischen Indikatoren der Aktie. Während der Back-Tests werden, wenn die Voraussetzungen für eine Strategie erfüllt sind, Informationen wie Kaufpreis, Verkaufspreis, Provision und Gewinn / Verlust in diesem Arbeitsblatt für eine einfache Referenz aufgezeichnet. Diese Informationen sind nützlich, wenn Sie durch die Strategien verfolgen möchten, um zu sehen, wie die Aktienpositionen eingegeben und beendet werden. Das TradeLogOutput-Arbeitsblatt enthält eine Zusammenfassung der vom Backtesting Expert durchgeführten Trades. Die Daten können einfach gefiltert werden, um nur Daten für eine bestimmte Strategie anzuzeigen. Dieses Arbeitsblatt ist nützlich, um den Gesamtgewinn oder - verlust einer Strategie zu unterschiedlichen Zeitrahmen zu bestimmen. Die wichtigste Ausgabe der Back-Tests wird im TradeSummaryOutput-Arbeitsblatt platziert. Dieses Arbeitsblatt enthält den Gesamtgewinn der durchgeführten Strategien. Wie in der folgenden Grafik dargestellt, erzielten die Strategien einen Gesamtgewinn von 2.548,20, in dem insgesamt 10 Trades erzielt wurden. Von diesen Trades sind 5 Long Positionen und 5 Short Positionen. Der Ratio-Gewinn / Verlust von mehr als 1 gibt eine rentable Strategie an. Erläuterung der verschiedenen Arbeitsblätter Dieser Abschnitt enthält die detaillierte Erläuterung der verschiedenen Arbeitsblätter im Backtesting Expert-Modell. Die Arbeitsschritte DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput und ChartOutput entsprechen denen des Technical Analysis Expert-Modells. Daher werden sie in diesem Abschnitt nicht beschrieben. Eine vollständige Beschreibung dieser Arbeitsblätter finden Sie im Abschnitt Technical Analysis Expert. StrategyBackTestingInput Arbeitsblatt Alle Eingaben für Backtesting einschließlich der Strategien werden mit diesem Arbeitsblatt eingegeben. Eine Strategie ist im Grunde eine Reihe von Bedingungen oder Regeln, die Sie in einer Aktie kaufen oder verkaufen eine Aktie. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht eine Strategie ausführen, um Long (Kauf Aktien) gehen, wenn die 12 Tage gleitenden Durchschnitt des Preises kreuzt über dem 24 Tage gleitenden Durchschnitt. Dieses Arbeitsblatt arbeitet zusammen mit den technischen Indikatoren und Preisdaten im AnalysisOutput-Arbeitsblatt. Daher müssen die gleitenden durchschnittlichen technischen Indikatoren generiert werden, um eine Handelsstrategie basierend auf dem gleitenden Durchschnitt zu haben. Die erste Eingabe, die in diesem Arbeitsblatt erforderlich ist (wie in der folgenden Abbildung gezeigt), gibt an, ob alle Trades am Ende der Back-Testing-Sitzung beendet werden sollen. Stellen Sie sich das Szenario vor, in dem Bedingungen für den Erwerb einer Aktie aufgetreten sind und der Backtesting Expert hat einen Long (oder Short) Trade eingegeben. Allerdings ist der Zeitrahmen zu kurz und beendet, bevor der Handel die Austrittsbedingungen erfüllen kann, was dazu führt, dass einige Trades nicht beendet werden, wenn die Backtesting-Sitzung endet. Sie können dies auf Y setzen, um zu erzwingen, dass alle Trades am Ende der Backtesting-Sitzung verlassen werden. Sonst werden die Trades geöffnet, wenn die Backtesting-Sitzung endet. Strategien In einem einzigen Backtest können maximal 10 Strategien unterstützt werden. Das folgende Diagramm zeigt die für die Angabe einer Strategie erforderlichen Eingaben. Strategy Initials - Diese Eingabe akzeptiert maximal zwei Alphabete oder Zahlen. Die Strategy Initials werden in den AnalysisOutput - und TradeLog-Arbeitsblättern zur Ermittlung der Strategien verwendet. Long (L) / Short (S) - Hier wird angegeben, ob eine Long - oder Short-Position eingegeben werden soll, wenn die Einstiegsbedingungen der Strategie erfüllt sind. Einreisebedingungen Ein Long - oder Short-Trade wird bei Erfüllung der Entry Bedingungen eingegeben. Die Eingabebedingungen können als Formelausdruck ausgedrückt werden. Der Formelausdruck wird zwischen Groß - und Kleinschreibung unterschieden und kann wie nachfolgend beschrieben Funktionen, Operatoren und Spalten verwenden. Crossabove (X, Y) - Gibt True zurück, wenn Spalte X die Spalte Y überschreitet. Diese Funktion überprüft die vorherigen Perioden, um sicherzustellen, dass tatsächlich ein Crossover aufgetreten ist. Crossbelow (X, Y) - Gibt True zurück, wenn Spalte X die Spalte Y überschreitet. Diese Funktion prüft die vorherigen Perioden, um sicherzustellen, dass tatsächlich ein Crossover aufgetreten ist. Und (logicalexpr,) - Boolean Und. Gibt True zurück, wenn alle logischen Ausdrücke True sind. Oder (logicalexpr,) - Boolean Or. Gibt True zurück, wenn einer der logischen Ausdrücke True ist. Daysago (X, 10) - Liefert den Wert (in Spalte X) von 10 Tagen. Previoushigh (X, 10) - Liefert den höchsten Wert (in Spalte X) der letzten 10 Tage einschließlich heute. Previouslow (X, 10) - Liefert den niedrigsten Wert (in der Spalte X) der letzten 10 Tage einschließlich heute. Operatoren Größer als gleich Nicht gleich Größer als oder gleich Addition - Subtraktion Multiplikation / Division Spalten (aus AnalysisOutput) A - Spalte AB - Spalte BC .. .. YY - Spalte YY ZZ - Spalte ZZ Dies ist der interessanteste und flexibelste Teil der Einreisebestimmungen. Es können Spalten aus dem AnalysisOutput-Arbeitsblatt angegeben werden. Wenn die Rücktests durchgeführt werden, wird jede Zeile aus der Spalte für die Auswertung verwendet. Beispielsweise bedeutet A 50, dass jede der Zeilen in Spalte A des AnalysisOutput-Arbeitsblatts bestimmt wird, ob sie größer als 50 ist. AB In diesem Beispiel , Wenn der Wert in Spalte A im AnalysisOutput-Arbeitsblatt größer oder gleich dem Wert von Spalte B ist, wird die Eingabebedingung erfüllt. Und (A B, CD) Wenn in diesem Beispiel der Wert in Spalte A im AnalysisOutput-Arbeitsblatt größer als der Wert von Spalte B ist und der Wert von Spalte C größer als Spalte D ist, wird die Eingangsbedingung erfüllt. Crossabove (A, B) Wenn in diesem Beispiel der Wert der Spalte A im AnalysisOutput-Arbeitsblatt den Wert von B überschreitet, wird die Eingabebedingung erfüllt. Crossabove bedeutet, dass A ursprünglich einen Wert hat, der kleiner oder gleich B ist und der Wert von A anschließend größer als B wird. Exitbedingungen Die Exitbedingungen können Funktionen, Operatoren und Spalten verwenden, wie in den Eingabebedingungen definiert. Darüber hinaus können sie auch Variablen wie folgt verwenden: Variablen für Exit Bedingungen Profit Dies ist definiert als der Verkaufspreis abzüglich des Kaufpreises. Der Verkaufspreis muss größer sein als der Kaufpreis für einen Gewinn zu machen. Andernfalls wird der Gewinn null sein. Verlust Dies ist definiert als der Verkaufspreis abzüglich des Kaufpreises, wenn der Verkaufspreis unter dem Kaufpreis liegt. Profit (Verkaufspreis - Kaufpreis) / Kaufpreis Hinweis. Muss der Verkaufspreis größer oder gleich Kaufpreis sein. Ansonsten ist die Gewinnspanne Null. Losspct (Verkaufspreis - Kaufpreis) / Kaufpreis Hinweis. Muss der Verkaufspreis unter dem Kaufpreis liegen. Andernfalls ist losspct Null. Beispiele profitpct 0.2 Wenn in diesem Beispiel der Gewinn prozentual größer als 20 ist, werden die Exit-Bedingungen erfüllt. Kommission - Kommission in Bezug auf einen Prozentsatz des Börsenkurses. Wenn der Börsenkurs 10 ist und die Kommission 0,1 ist, dann wird die Provision 1 sein. Die prozentuale Provision und Provision in Dollar wird zusammengefasst, um die Gesamtprovision zu berechnen. Kommission - Kommission in Dollar. Die prozentuale Provision und Provision in Dollar wird zusammengefasst, um die Gesamtprovision zu berechnen. Anzahl der Anteile - Anzahl der zu erwerbenden oder zu veräußernden Aktien, wenn die Bedingungen für die Einreise / Ausreise erfüllt sind. TradeSummaryOutput Arbeitsblatt Dies ist ein Arbeitsblatt, das eine Zusammenfassung aller Trades enthält, die während der Backtests ausgeführt werden. Die Ergebnisse sind in Long und Short Trades kategorisiert. Eine Beschreibung aller Felder finden Sie weiter unten. Gesamtgewinn / - verlust - Gesamtergebnis nach Provision. Dieser Wert wird durch Summierung aller Gewinne und Verluste aller im Rücktest simulierten Trades berechnet. Gesamtgewinn / - verlust vor Kommission - Gesamtergebnis vor Provision. Wenn Provision auf Null gesetzt ist, hat dieses Feld den gleichen Wert wie Total Profit / Loss. Gesamtprovision - Gesamtprovision für alle Trades, die während des Backtests simuliert werden. Gesamtzahl der Trades - Gesamtzahl der Trades, die während des simulierten Backtests durchgeführt wurden. Anzahl der Gewinner Trades - Anzahl der Trades, die einen Gewinn erzielen. Anzahl der verlierenden Trades - Anzahl der Trades, die einen Verlust machen. Prozentsatz gewinnende Trades - Anzahl der Gewinntrades dividiert durch Gesamtzahl der Trades. Prozentsatz verlieren Trades - Anzahl der verlorenen Trades geteilt durch die Gesamtzahl der Trades. Durchschnittlicher gewinnender Handel - Der durchschnittliche Wert der Gewinne des Gewinns. Durchschnittlicher Verlust des Handels - Der Durchschnittswert der Verluste der verlierenden Trades. Durchschnittlicher Handel - Der Durchschnittswert (Gewinn oder Verlust) eines Einzelhandels des simulierten Rücktests. Größter gewinnender Handel - Der Gewinn des größten Gewinnhandels. Größter Verlusthandel - Der Verlust des größten Verlusthandels. Ratio durchschnittlicher Gewinn / durchschnittlicher Verlust - Durchschnittlicher gewinnender Handel geteilt durch den durchschnittlichen Verlusthandel. Ratio Gewinn / Verlust - Summe aller Gewinne im Siegertausch geteilt durch die Summe aller Verluste in den verlierenden Trades. Ein Verhältnis von größer 1 gibt eine rentable Strategie an. TradeLogOutput Arbeitsblatt Dieses Arbeitsblatt enthält alle Trades, die vom Backtesting Expert nach dem Datum sortiert werden. Es erlaubt Ihnen, zu einem bestimmten Handel oder Zeitrahmen zu vergrößern, um die Rentabilität einer Strategie schnell und einfach zu bestimmen. Datum - Das Datum, an dem eine Long - oder Short-Position eingegeben oder verlassen wird. Strategie - Die Strategie, die für die Durchführung dieses Handels verwendet wird. Position - Die Position des Handels, ob lang oder kurz. Handel - Gibt an, ob dieser Handel Kauf oder Verkauf von Aktien ist. Aktien - Anzahl der gehandelten Aktien. Preis - Der Preis, zu dem die Aktien gekauft oder verkauft werden. Comm. - Gesamtprovision für diesen Handel. PL (B4 Comm.) - Gewinn oder Verlust vor Provision. PL (Achternkomm.) - Profit oder Verlust nach Auftrag. Cum PL (Aft Comm.) - Kumuliertes Ergebnis nach Provisionen. Dieser wird als kumulierter Gesamtgewinn / - verlust ab dem ersten Handelstag berechnet. PL (auf Schlussposition) - Gewinn oder Verlust, wenn die Position geschlossen (beendet) ist. Sowohl die Eintrittsprovision als auch die Exit-Provision werden in diesem PL berücksichtigt. Zum Beispiel, wenn wir eine Long-Position haben, in der der PL (B4 Comm.) 100 ist. Wenn eine Position eingegeben wird, wird eine 10 Provision erhoben, und wenn die Position verlassen wird, wird eine weitere Provision von 10 berechnet. Der PL (an der Schließposition) ist 100- 10 - 10 80. Beide Provisionen beim Betreten der Position und Verlassen der Position werden bei Positionsnahen berücksichtigt. 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