Estratégias De Negociação Robusta

Home robusto sistemas de negociação são o objetivo da tendência followers. Robust sistemas de negociação são o objetivo dos seguidores de tendência. Você sempre pode encontrar anúncios loucos sistemas de negociação promissores com altos retornos e 100 taxas de sucesso picking tops e fundos Estes chamados sistemas de alcançar seus resultados por Usando muitas regras e muitas exceções Eles estavam perfeitamente desenvolvidos ou curva-fit As regras são sempre sobre otimizado Olhando bom no papel só é tudo que você ganha Eles não vão durar ou segurar o mundo real. Uma boa tendência após o sistema de comércio deve ser Robusto Há cinco critérios gerais para a robustez do sistema. Análise de sensibilidade em parâmetros de regras do sistema. Teste em muitos mercados. A análise de risco de todo o sistema. Sistema de consistência. Can tendência seguinte ser descrito em termos simples e lógico. Um sistema comercial com não mais de três Para cinco parâmetros para otimizar é ideal Parâmetros são a componente quantitativa das regras ou condições que devem ser cumpridas. Test em muitos mercados. Uma indicação significativa de robustez É usar um sistema otimizado para um mercado em muitos mercados diferentes sem alterar nenhum dos parâmetros Se um sistema otimizado no SP 500 puder negociar um fundo do Japão, um fundo de pequena capitalização e um fundo de mercados emergentes, a confiança nesse sistema é A análise de risco de todo o sistema imagina todas as formas em que o sistema pode subestimar seus objetivos. Pense nas opções. Os retornos consistentes mostram um sistema, em muitos negócios, está aproveitando uma vantagem. Da mesma maneira um casino tem uma borda na roleta, sobre um grande número de comércios, um sistema com uma borda faz o dinheiro. A tendência da tendência pode ser descrita em termos simples e lógicos. Um sistema deve ser explicado nos termos simples e lógicos Se um sistema depende Na fase da lua ou na média móvel exponencial do oscilador Fibonacci, em seguida, rejeitar o sistema Você deve entender a base para o sucesso de um sistema. Trend seguintes produtos. Michael Covel Tendência Seguindo Products.1996-17 Tendência seguinte Todos os Direitos Reservados Contact. Trend A seguir, TurtleTrader, são marcas comerciais marcas de serviço da Trend Following Outras marcas comerciais e marcas de serviço que aparecem na Trend A seguir, a rede de sites pode ser propriedade da Trend Following ou de terceiros, incluindo terceiros não afiliados à Trend. E as informações sobre a tendência seguinte rede de sites não podem ser copiados, reimpressos ou redistribuídos sem a permissão por escrito de Michael Covel e ou Tendência Seguir, mas a permissão por escrito é facilmente e normalmente concedido. 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From Brett Este post de melhor prática nos vem de Edward Heming, que é o autor do blog de negociação Lord Tedders Ele discute alguns aspectos do desenvolvimento de uma estratégia de negociação mecânica confiável e também abrange a Prós e contras de mecânica de comércio Note que Henry Carstens também disponibilizou uma série de artigos sobre o tema do desenvolvimento de sistemas de negociação O que eu mais gosto sobre o artigo Lord Tedders é a percepção de que pesquisar idéias do sistema é uma ótima maneira de ganhar uma sensação para o Mercado Por esse motivo, pode até beneficiar o comerciante discricionária Aqueles que querem ganhar alguns dos benefícios do sistema de testes sem os desafios da programação pode olhar para o programa Odds Maker desenvolvido por Trade Ideas ou pode seguir o conselho de Bonnie Lee Hill e utilizar A plataforma de teste do menu suspenso disponível através do Ensign Software Com essas ferramentas, é mais fácil do que nunca determinar se suas idéias estão fornecendo Ou com uma vantagem de desempenho Graças a Edward para o post perspicaz. Uma das perguntas que muitas vezes me perguntam sobre o projeto de estratégia é, como você projetar uma estratégia de negociação mecânica robusta. Para entender como construir uma estratégia robusta mecânica é importante Entender o que é uma estratégia mecânica robusta Uma estratégia mecânica é simplesmente um fluxo de decisão quantificada que leva ou um robô comercial ou o próprio comerciante para determinar o tamanho da posição, entradas, saídas e pára tudo de uma maneira completamente fora de moda em outras palavras, se você tiver um Além disso, para uma estratégia mecânica para ser robusto, deve capitalizar em uma borda de negociação Isso pode ser qualquer coisa de uma tendência de ponta estatística para uma arbitragem de borda de execução Além disso, Estratégia deve sustentar-se ao longo de um período extenso de comércios historicamente pelo menos várias centenas e deve aguentar em negociação futura que pode ser simulado. Stem tem várias vantagens que os comerciantes discricionários não, como a capacidade de realizar análise quantitativa e de mineração de dados rapidamente e durante períodos históricos prolongados Além disso, os sistemas mecânicos podem aliviar um pouco da angústia emocional que acompanha o comércio discricionário, particularmente entre os novos comerciantes. É importante reconhecer que a negociação mecânica tem várias desvantagens, bem A primeira é que você deve ser capaz de quantificar cada decisão de negociação que o sistema vai fazer, em segundo lugar, o sistema mecânico terá que ser periodicamente ajustado como um comerciante discricionário ajusta seus Métodos, seja através de adaptabilidade, otimização ou diversificação inerentes. Por fim, os sistemas mecânicos só funcionam se alguém colocar a enorme quantidade de tempo e esforço necessários para programar, testar, depurar e ajustar continuamente. Para projetar qualquer estratégia mecânica é importante considerar Três coisas antes de qualquer outra coisa 1 seu objetivo para que sy Uma vez que você tenha determinado isso, é fácil encontrar sua metodologia essencial, porque há apenas 4 maneiras de negociar qualquer mercado 1 tendência de negociação, 2 impulso de negociação, 3 reversão para a média de negociação, 4 e Negociação fundamental Uma vez que você tenha determinado seu objetivo, mercado, prazo e método que você está pronto para tentar montar sua primeira estratégia Muitos de vocês provavelmente estão pensando neste momento, o que se eu don t conhecer qualquer dessas coisas. Se você já está Um comerciante experiente discricionária isso não deve revelar-se excessivamente difícil No entanto, se você não tem uma vasta experiência, você terá que encontrar um método que funciona Este método pode ser tão simples como uma média móvel cruz curto para tão complicado como um ajuste contínuo Rede colaborativa neural que é geneticamente re-optimizado diariamente A melhor maneira para o comerciante inexperiente para construir um novo sistema é testar idéias Isso pode ser feito de duas maneiras visualmente ou programaticamente Para assim Meone sem experiência de programação extensa, o melhor seria começar com o que eu chamo de vela por teste de volta de vela Isso é realizado por ter uma idéia como um crossover média móvel e testá-lo com dados históricos sobre o mercado determinado e tempo, movendo o seu Gráficos para a frente do passado para o futuro e negociação a forma como o sistema seria sem conhecimento futuro dos mercados. Este método é como eu testei as minhas primeiras dez estratégias, quatro dos quais eu ainda continuam a comercializar hoje, incluindo dois que foram projetados por Phil McGrew Que eu testei usando este método e ainda comércio hoje No entanto, eu tive que testar cerca de cinqüenta ou sessenta idéias para chegar até as dez estratégias que funcionam e, finalmente, refinar o processo até que eu tinha encontrado quatro desses dez sistemas que eu encontrei negociável Dar-lhe um exemplo de como o tempo que consome este processo é, eu testei estas dez estratégias extensivamente olhando frequentemente sobre sobre 2 anos de barras de 15 minutos e executando centenas de comércios eu gastei quase 7 00 horas reais fazendo este teste e eu sou muito rápido com um gráfico e excel Soa como um monte de trabalho bem Bem, foi, mas também me deu uma idéia para os mercados que é quase tão bom quanto ter negociado esses mercados em reais Depois de fazer isso por algum tempo, eu senti que tinha que haver uma maneira mais eficaz de testar idéias E há testes programáticos Testes programáticos novamente pode ser muito fácil uma cruz simples de média móvel é uma coisa simples de programar em quase qualquer programação No entanto, as dificuldades que podem destruir o início programmatic comerciante são quase infinitas Muitos pacotes de comércio popular não rastrear sua posição de equidade tiquetaquear por carrapato, mas é rastreado bar por bar e se você está negociando barras diárias você pode imaginar os problemas Além disso, Idéias que eu tinha testado extensivamente à mão, por vezes, foram difíceis de programar Eu tive tantas experiências onde eu miscoded um conceito crítico, mesmo por um ligeiro grau e isso acabou dando drasticamente diferentes resu Lts do que a minha mão testando Sem o conhecimento de que era o código que estava incorreto, eu poderia ter rejeitado falsamente muitas idéias de negociação que eram de fato válido. Além disso, a este nível de negociação programática é muito importante considerar fatores de minimizar entradas graus De liberdade e utilizando entradas flexíveis Um exemplo disso seria utilizar uma parada ATR 3 em vez de uma parada de 60 pip para que, como os preços ea volatilidade do mercado flutuam sua parada não está sendo retirado por causa do ruído aleatório Outras maneiras que você Pode melhorar a robustez de sua estratégia incluem a utilização realista preenchimentos e comissões e garantindo que o seu limite ordens teriam sido realmente preenchido isso não é tão fácil de testar em alguns softwares como deveria ser. Optimization é outra ferramenta útil a considerar neste momento em Sua estratégia de testes de carreira Esta é uma poderosa, mas espada de dois gumes Utilização de algoritmos genéticos e similares técnicas de escalada de colina são uma maneira comum de garantir que y Nossa otimização não lhe dá uma única anomalia de ponto, mas sim que há valores de entrada semelhantes em torno de seus insumos que dão gráficos de equidade semelhantes Walk forward testing é outra ferramenta útil que pode ajudá-lo a alcançar resultados realistas e ver por si mesmo se uma estratégia teria Ter sido bem sucedida em dados que não foi otimizado semelhante ao futuro. Indo mais adiante no comércio programático, depois de ter experimentado muitas armadilhas, eu sinto que eu deveria ser capaz de testar mais de uma idéia de cada vez Na verdade, idealmente eu gostaria de Testar muitas idéias, em vários quadros de tempo e mercados múltiplos Neste momento, este é o trabalho que eu estou envolvido na concepção e eu sinto que isso vai me ajudar a analisar os mercados com a velocidade ea precisão que vai levar a minha negociação para o próximo nível Isso é A arena dos melhores designers de estratégia, onde a mineração de dados estatísticos, análise de mercado, análise de cronograma, análise técnica, análise fundamental e gerenciamento de dinheiro são combinados com Testes evolutivos realistas em um único pacote. Como você pode ver, testes programáticos avançados e negociação é uma arena complexa eu mesmo ainda estou aprendendo e de forma alguma me considero um especialista A boa notícia é que a criação bem sucedida estratégia robusta mecânica e implementação pode ser feito Em tão simples ou tão complexa maneira como você escolher Afinal, as estratégias muito simples testado e ou projetado com vela por backtesting vela são ainda uma pedra angular da minha metodologia de negociação. Desde Brett aviso Edward s conselho começar pequeno, mantê-lo factível e Em seguida, construir suas habilidades Suas melhores idéias virão de observação intensiva, mas algumas das melhores idéias são as mais simples e mais direto Eu recentemente postou um convite para os comerciantes e programadores que gostariam de colaborar isso poderia ser uma forma promissora de começar. Wiley, 2006, o ônibus de troca diário Wiley, 2009, aumentando o desempenho do comerciante Wiley, 2006, o ônibus de troca diário Wiley, 2009, Como um treinador de desempenho para gestores de carteiras e comerciantes em organizações financeiras, também estou interessado em melhorar o desempenho entre os comerciantes, com base em pesquisa de especialistas Artistas em vários campos Eu tirei uma licença de blogging que começa em maio de 2010 devido a meu papel em um fundo global de hedge macro Blogging retomado em fevereiro de 2014, juntamente com postagem regular para Twitter e StockTwits steenbab Eu ensino terapia breve como Professor Associado Clínico em SUNY Upstate em Siracusa, com uma ênfase especial de terapias centradas em soluções para o mentalmente bem Co-editor da Arte e Ciência de Breve Psychotherapies American Psychiatric Press, 2012 Eu não oferecem coaching para comerciantes individuais, mas bem-vindos perguntas e comentários no steenbab em Aol dot com Visualizar meu perfil completo. Subscrever To. Twitter Trader. Blog Archive. Stress Testes para Trading Strategy Robustness. by Michael R Bryant. No artigo sobre estratégias de negociação multi-mercado, discuti o conceito de robustez, que eu descrevi como insensibilidade às variações nos dados em que a estratégia é baseada a construção de um sistema comercial em vários mercados é uma maneira de aumentar a robustez No entanto , E se você já tem uma estratégia e você quer ver o quão robusto é. Testar uma estratégia de negociação de robustez é muitas vezes referida como análise de sensibilidade, ou mais coloquialmente como stress testing A idéia básica é ver o que acontece quando pequenas mudanças são Uma estratégia robusta exibe uma reação proporcional e relativamente silenciosa a tais mudanças, enquanto uma estratégia que não é robusta reagirá desproporcionalmente e às vezes fracassará quando pequenas mudanças São feitas às suas entradas ou environment. Why é importante. Put simplesmente, a robustez é importante porque os mercados nunca ficam o mesmo Take the Entrada de estratégia, por exemplo Entradas como o comprimento de look-back para uma média móvel pode ser ótimo durante o período de back-test, mas avançando, valores diferentes podem ser ótimos Queremos saber o quão bem a estratégia irá executar quando as entradas são Já não é ideal Uma maneira de abordar isso é ver como os resultados mudam quando os valores de entrada são alterados. Como explicado no artigo anterior, a idéia de robustez está relacionada com o excesso de ajuste da estratégia Queremos garantir que a estratégia não tenha Foi ajustado tão firmemente ao mercado durante o processo de desenvolvimento que não pode resistir a quaisquer mudanças no mercado. Em termos gerais, podemos testar para que, alterando o mercado, mudando a estratégia, ou ambos Uma estratégia que não resiste bem a relativamente Pequenas mudanças não é robusto e é provável que seja excesso de ajuste Tal estratégia não deve ser esperado para fazer bem no futuro. Tipos de Stress Testing. There são muitas maneiras diferentes que uma estratégia pode ser testado stress Podemos fazer a mudança S para a estratégia em si ou para os dados de preços em que nós back-test-lo Podemos alterar os custos de negociação, como a quantidade de derrapagem, ou alterar a posição de dimensionamento Em princípio, qualquer coisa que afeta a estratégia de back-testing resultados podem ser Variadas Neste artigo, serão discutidos os seguintes três tipos de testes de estresse. Alterando as entradas da estratégia. Fazendo pequenas mudanças nos preços individuais. Alterando a barra inicial. A razão para mudar os insumos da estratégia foi discutida acima. Ser escolhido aleatoriamente entre - Max e Max, onde Max pode ser da ordem de 1 ou 5 Essa porcentagem será aplicada ao intervalo de valores para cada entrada Por exemplo, se escolhermos o comprimento de look-back para um indicador do intervalo De valores de 1 a 100, então o intervalo seria 100 e a percentagem de mudança escolhida aleatoriamente seria aplicada a 100 O valor de alteração, positivo ou negativo, seria então adicionado ao valor de entrada original para o tornar mais elevado ou mais baixo R por esse valor Também vamos especificar um valor mínimo possível mudança, como 1 para o montante para alterar um indicador look-back comprimento Dessa forma, se a alteração aleatória percentagem é um pequeno número, a entrada ainda será changed. One maneira Que uma estratégia pode ser excesso de ajuste, e, portanto, não é robusto, se ele está muito perto de preços específicos no back-test Por exemplo, se a estratégia entra muito tempo em uma parada e vários grandes negócios rentáveis ​​entrar no alto O preço do dia, que deve levantar uma bandeira vermelha Como seria o resultado se a alta tinha sido um tiquetaque inferior naqueles dias Se uma mudança tão pequena iria arruinar os resultados, a estratégia é claramente não robusto Uma técnica de teste de estresse para Detectar que o tipo de ajuste excessivo é fazer alterações aleatórias aos preços individuais e avaliar os resultados. Para alterar aleatoriamente os dados de preço, vamos usar duas configurações Uma é a probabilidade de mudar um preço Por exemplo, se a probabilidade é de 50, que Significa que há uma chance de 50 que qualquer preço - Aberto, alto, baixo, próximo de cada barra - será alterado A segunda configuração é a alteração percentual máxima que será aplicada a um preço que está sendo alterado Como com os valores de entrada, a quantidade real da alteração é escolhida aleatoriamente entre - Máx e Max, onde Max é a mudança de preço máximo máximo O valor de Max é tomado como uma porcentagem do intervalo verdadeiro médio sobre as últimas 100 barras Por exemplo, se o intervalo verdadeiro médio for 10 pontos ea alteração percentual máxima for 20 , Então a quantidade de mudança é um número escolhido aleatoriamente entre -2 e 2 pontos. Digamos que o número real é -1 25 pontos eo preço de fechamento é 1250 50 O fechamento modificado seria 1249 25 Finalmente, é possível que a mudança Um preço irá invalidar o preço normal ordenação, como a redução da abertura para que ele está abaixo da baixa Para evitar que, os preços podem ter de ser ajustado após fazer a alteração para manter o aberto e fechar dentro do intervalo de alta baixa. Método de teste de estresse que b E discutido envolve a mudança da barra de partida É provavelmente óbvio que uma boa estratégia não deve desmoronar quando você iniciar o back-teste em uma barra diferente Pode ser menos óbvio como isso pode acontecer Considere uma estratégia hipotética que entra muito tempo em uma média móvel Crossover Em seguida, mantém o comércio exatamente cinco bares antes de sair no mercado Deixando de lado a adequação da lógica, imagine o que o comércio história pode parecer em um gráfico de preços Se a média móvel condição de entrada usa uma média de curto prazo cruzamento acima de um longo - A média de longo prazo, é inteiramente possível que em uma tendência ascendente sustentada, a condição de entrada poderia ser verdade para um longo período de tempo, ou seja, a média de curto prazo pode ser maior do que a média de longo prazo para muitas barras em um row. If O back-test foi iniciado durante esse período, o primeiro comércio entraria na barra seguinte após a barra de partida, e cada comércio duraria cinco barras, seguido imediatamente pela próxima entrada, e assim por diante Agora considere o que happe N se a barra de partida fosse alterada. Se a barra de partida fosse uma barra mais tarde, por exemplo, toda a série de negócios seria deslocada uma barra para a direita. É inteiramente possível que algumas dessas séries de negociações de cinco barras sejam muito mais Dependendo de como os negócios alinharam com qualquer ciclo de tendência subjacente de cinco barras que existisse Assim, dependendo da barra de partida, a estratégia pode ser altamente rentável ou não rentável por causa de onde os comércios começaram e terminaram Pode não ser óbvio durante Desenvolvimento que a lógica de estratégia tinha este tipo de dependência na barra de partida, particularmente para tipos mais complexos de lógica. Para testar o efeito da barra de partida, a barra em que o back-teste de estratégia é iniciado será variado por um aleatório Número escolhido entre 1 e N No exemplo abaixo, N foi escolhido para ser 300. Assim, a barra de partida foi variada adicionando um número escolhido aleatoriamente entre 1 e 300 ao número de barra de partida original. Para obter uma imagem mais completa de quão robusta é uma estratégia, podemos repetir o processo muitas vezes até que tenhamos uma distribuição de resultados De um modo geral, variando as variáveis ​​de entrada aleatoriamente sobre um grande número de iterações para gerar uma distribuição estatística de resultados para a função que depende desses inputs é chamado Monte Carlo análise. Neste caso, a função é a estratégia de negociação ea função Os insumos de estratégia são os insumos de estratégia, os preços de mercado e / ou a barra de partida Ao repetir o teste de estresse muitas vezes, acabamos com vários conjuntos de resultados de negociação Para entender como funciona o processo de Monte Carlo, considere o exemplo mostrado na Fig. Curva de equidade original para uma estratégia de negociação forex. A curva de equidade representada na Fig 1 é para uma estratégia de negociação desenvolvida para o mercado de divisas EURUSD em barras diárias, com um lote padrão 100.000 por comércio e 50 por lote para os custos de negociação Esta é uma das estratégias de bônus incluídas com Adaptrade Builder Foi desenvolvido em março de 2010 Os últimos 100 comércios ou mais têm sido desde o lançamento, o que mostra que tem realizado bem em tempo real Fora da amostragem. Para ilustrar como os resultados dos testes de estresse podem ser analisados ​​usando uma abordagem de Monte Carlo, considere os resultados do teste de estresse da estratégia de forex sobre os dados de preços, como mostrado na Fig. 2, que representa um total de 20 curvas patrimoniais , 19 dos quais correspondem a um conjunto diferente de dados de preços aleatoriamente modificados A série de preços originais para o EUR / USD foi modificada 19 vezes como descrito acima, utilizando uma probabilidade de mudança de preço de 50 com uma mudança percentual máxima de 20 Juntamente com a curva original , Mostrada como a linha verde mais espessa, há um total de 20 conjuntos de resultados O número total foi mantido tão pequeno quanto possível para fins ilustrativos, mais iterações serão usadas abaixo nos exemplos restantes. Figura 2 Teste de estresse A estratégia de forex variando os dados de preço 19 vezes. O lucro líquido total correspondente a cada curva de equidade na Fig. 2 é o seguinte.147855 00 133286 00 87771 00 92707 00 132149 00 88384 00 126019 00 96581 00 105466 00 102946 00 86753 00 96127 00 116611 00 68459 00 109427 00 96242 00 111020 00 50201 00 130076 00 104181 00.O valor mais alto, 147.855, corresponde ao arquivo original de dados de preço O valor mais baixo é 50.201 Em uma análise de Monte Carlo, podemos perguntar o que o lucro líquido É provável que seja com um determinado grau de confiança dada a variação nos resultados Um nível de confiança de 95 é típico, o que significa que haveria uma chance de 5 do lucro líquido ser inferior ao nosso valor selecionado Para obter o valor do lucro líquido em 95 confiança, a lista acima é ordenada do mais alto para o mais baixo, eo valor 95 do caminho para baixo na lista é selecionado Uma vez que temos 20 itens na lista, selecionamos o item 19 na lista ordenada, o que seria um lucro líquido De 68.459, ou seja, o segundo mais baixo va Lue na lista. Podemos interpretar este resultado da seguinte forma se a aleatorização dos dados de preços for representativa do tipo de diferenças aleatórias que esperávamos no mercado, então podemos esperar que 95 do tempo, o lucro líquido será de Pelo menos 68.459. A mesma abordagem pode ser aplicada a qualquer métrica de desempenho que possamos desejar acompanhar Se a métrica for aquela em que um valor menor é melhor, como a redução máxima, a lista seria classificada na ordem oposta antes de selecionar o valor 95 de O caminho para baixo a lista. Exemplos de Stress Testing. Now considerar um exemplo mais representativo, em que um total de 100 amostras foram geradas para a análise de Monte Carlo Fig 3 mostra as diferentes curvas de equidade resultantes da variação do arquivo de preços 99 vezes mais o original Figura 3. Teste de estresse testando a estratégia cambial variando os dados de preços 99 vezes, para um total de 100 curvas de equidade. Aplicando a abordagem de Monte Carlo aos resultados para o teste de estresse, os resultados na Tabela 1 foram gerados a 95 confiança mostrada ao lado dos resultados para os dados originais para a comparação. Tabela 1 Stress que testa a estratégia do forex variando os dados do preço. Como esperado, os resultados de Monte Carlo de modificar os dados do preço mostram uma redução no desempenho comparado aos resultados para o Dados de preços originais No entanto, os resultados dos testes de stress ainda são positivos, indicando que a estratégia é pelo menos moderadamente robusta. Na Fig. 4, a mesma abordagem tem sido aplicada aos valores de entrada da estratégia. A percentagem de modificação foi fixada em 1, Para muitos insumos, significou que o valor da alteração mínima foi aplicado Todos os insumos foram modificados pelo menos o valor mínimo para cada avaliação A curva de equidade original é mostrada perto do topo do gráfico como a linha verde mais espessa Comparado com os resultados para As modificações de preço, modificando os insumos de estratégia tiveram um efeito mais forte no desempenho. Figura 4 Teste de estresse a estratégia de forex variando a estratégia entradas 99 vezes, para um total de 100 e Quidade. Os resultados de Monte Carlo para a mesma amostra de métricas de desempenho como acima são mostrados na Tabela 2 abaixo, que inclui os resultados para os valores de entrada originais. Tabela 2 Stress testando a estratégia de forex variando as entradas de estratégia. Monte Carlo Resultados, 95. Os resultados da variação da barra de partida para a mesma estratégia de forex são mostrados abaixo na Fig. 5 Comparado com os resultados dos outros dois testes, verifica-se relativamente pouco efeito da variação da barra de partida, sugerindo que a estratégia é principalmente insensível a esta Variável. Figura 5 Teste de estresse a estratégia de forex, variando a barra de partida 99 vezes, para um total de 100 curvas de equidade. O Monte Carlo resultados deste teste são mostrados na Tabela 3 abaixo, onde eles re comparado com os resultados para o início original Bar. Table 3 Stress testando a estratégia de forex, variando a barra de partida. Monte Carlo Resultados, 95.Results, Original Data. It também é possível modificar tudo em conjunto ou para modificar combinações de variável S, tais como modificar as entradas de estratégia ao mesmo tempo que os dados de preço Na Fig. 6, abaixo, todos os três testes de estresse foram realizados juntos. Isto significa que as entradas de estratégia, dados de preços e barra de partida foram modificadas aleatoriamente ao mesmo tempo antes de Avaliando a estratégia. Figura 6 Teste de estresse a estratégia de forex, variando a barra de partida 99 vezes, para um total de 100 curvas de equidade. Claramente, esta combinação de testes de estresse é um teste severo da robustez da estratégia Uma ou duas das curvas de equidade Mostrado na Fig. 6 parecem mostrar um lucro líquido negativo ou quase tão líquido Apenas uma curva de equidade se aproxima do original Os resultados de Monte Carlo baseados neste teste são mostrados abaixo na Tabela 4.Tabela 4 Teste de estresse a estratégia de forex variando os dados de preço , Entradas de estratégia e bar. Monte inicial Carlo Resultados, 95.Results, Original Data. Summary e Conclusions. Over-montagem é sempre uma preocupação ao desenvolver uma estratégia comercial Os chamados testes de estresse medir como robusto uma estratégia comercial , Que é uma indicação de se ou não a estratégia é excesso de ajuste Enquanto qualquer variável que afeta os resultados de uma estratégia de negociação pode potencialmente ser o objeto de um teste de estresse, este artigo se concentrou em três fatores importantes na determinação de resultados de back-test a Os dados de preço, os valores de entrada da estratégia e a barra de partida para o back-test. A estratégia utilizada para ilustrar cada teste de esforço demonstrou robustez moderada em relação aos dados de preço e valores de entrada e boa robustez em relação à barra de início Vale ressaltar que a estratégia de exemplo teve um registro de três anos de resultados de rastreamento em tempo real positivo, no entanto, em alguns casos, os resultados do teste de estresse foram piores do que os resultados reais fora da amostra alcançados pela estratégia. Os testes de estresse podem ter sido muito severos nesses casos. Isto foi particularmente evidente quando os três testes foram combinados, como mostrado na Fig. 6 e na Tabela 4. O teste de estresse para os insumos da estratégia pode ter sido irrealista Y rigorosa na medida em que modificou todas as entradas para cada iteração de teste. Uma melhor abordagem pode ser aplicar o mesmo método usado para modificar os dados de preço, em que um preço foi modificado com uma probabilidade especificada. Em vez de modificar todos os inputs cada vez, A probabilidade poderia ser aplicada para determinar se uma determinada entrada deveria ser modificada. Se assim for, seria modificada da maneira descrita acima caso contrário, a entrada seria não modificada. Foi mostrado como os resultados do teste de estresse poderiam ser analisados ​​usando a análise de Monte Carlo Isso permitiu Nos para quantificar os resultados e fornecer uma estimativa de desempenho que era geralmente mais conservadora do que os resultados de back-teste com base nos dados originais. O foco do artigo era testar uma estratégia comercial depois de ter sido desenvolvido. A mesma abordagem poderia ser usada como parte do processo de desenvolvimento da estratégia No Adaptrade Builder, as estratégias são desenvolvidas com base no desempenho testado no período da amostra Em vez de usar O desempenho obtido a partir de back-testing da estratégia sobre os dados originais, os resultados de Monte Carlo a 95 confiança do teste de estresse poderia ser usado As principais estratégias na população seria aquelas com os melhores resultados de Monte Carlo, que tenderiam a conduzir A população para estratégias robustas Infelizmente, se cada análise de Monte Carlo fosse baseada em simulações de N, o processo de construção levaria N vezes mais tempo usando esta abordagem. Juntamente com testes fora da amostra e outros métodos discutidos nesta série de artigos, o estresse testing provides another tool to help identify robust trading strategies and avoid over-fitting If applied as part of the strategy evaluation process, stress testing may help weed out strategies that are overly sensitive to changes in the trading environment, which could help avoid losses and increase your chances of success in the markets. All stress tests were performed using Adaptrade Builder. This article appeared in the March 2013 issue of the Adaptrade Software newsletter. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS UNLIKE AN ACTUAL PERFORMANCE RECORD, SIMULATED RESULTS DO NOT REPRESENT ACTUAL TRADING ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY SIMULATED TRADING PROGRAMS IN GENERAL ARE ALSO SUBJECT TO THE FACT THAT THEY ARE DESIGNED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN. If you d like to be informed of new developments, news, and special offers from Adaptrade Software, please join our email list Thank you.