Was sind die verschiedenen Arten von Backtesting -Strategien?

Es gibt drei Mainstream -Ansätze zum Backtesting -Strategien: Verwendung der tatsächlichen Preisdaten, die in drei Gruppen unterteilt sind;Bootstrap, das tatsächliche Preisdaten verwendet, sie jedoch neu zurückbleiben;und Monte Carlo Simulation.Es gibt theoretische Probleme, die Systembauer darüber teilen, welche Methode am besten ist.Was für den Händler wichtig ist, ist, dass er mindestens eine der Backtesting -Strategien für sein System korrekt einsetzt, bevor er seinem Handelskapital ihm vertraut.Ein kritisches Problem bei der Auswahl einer Backtesting -Strategie ist die Anzahl der generierten Geschäfte.In jeder Phase der Arbeit des Systembuilders werden mindestens 1.000 Geschäfte benötigt.

Verwenden der tatsächlichen Preisdaten, die in drei Teile unterteilt sind, ist für die meisten Systembauer der übliche Anfangspunkt.Das System wird mit dem ersten Drittel der Daten erstellt.Zu diesem Zeitpunkt hat der Baumeister Algorithmen gefunden, die anscheinend genug Gewinn mit geringen Risiken zu erzielen scheinen, um gute Aussichten zu bieten.Das zweite Drittel der Daten wird zur Optimierung des Systems verwendet.

Nach der Optimierung des Systems wird es auf das verbleibende Drittel der Daten angewendet.Dies wird Testen außerhalb der Stichprobe genannt, und hier versagen die meisten Systeme.Wenn das System in mindestens 1.000 Geschäften immer noch gute Ergebnisse erzielt, verfügt der Systembauer über ein tragfähiges System.Wenn das System bei den Tests außerhalb der Stichprobe weniger als 1.000 Geschäfte generiertWeitere Daten oder Resampling und Wiederholung.Die ideale Anzahl von Resamples beträgt n

n

oder n bis zur N ^{-Leistung, wobei n die Anzahl der Daten in der ursprünglichen Stichprobe ist.Für einen Händler, der sich wahrscheinlich mit mindestens 2.500 Datenpunkten Mdash befasst;250 Tage im Jahr in 10 Jahren mdash;Das ist nicht praktisch.Glücklicherweise bieten 100 Resamples ein hohes Maß an Vertrauen, dass die Bootstrap -Probe die Originaldaten widerspiegelt und die Ergebnisse zuverlässig macht.Wenn 100 Resamples die benötigten 1.000 Geschäfte nicht liefert, muss der Händler weiterhin Resampling bis zu diesem Ziel erreicht, wenn er das System erwartet, anstatt nur das Resampling der Daten zu verlässlich. Die letzte Methode der Backtesting -Strategienist Monte Carlo (MC) -Simulation.Diese Methode verwendet einen Computer, um simulierte Daten zu generieren, und das System wird dann auf diesen Daten getestet.Der Vorteil für die MC -Simulation besteht darin, dass man unbegrenzte Datenmengen erstellen kann, sodass einer 10.000 Geschäfte oder eine andere Anzahl von Geschäften generieren kann.Ein weiterer Vorteil ist, dass jeder neue Datensatz keine Probe mehr hat.Dies bietet die Möglichkeit, wiederholte Optimierungs- und Testläufe durchzuführen.Einfach in diesem Datensatz optimieren und diese Systemparameter auf die nächsten Daten anwenden, die der Computer generiert.}

Ein Nachteil der MC -Simulation besteht darin.In der besten aller möglichen Welten sollten alle drei Backtesting -Strategien bei der Überprüfung des Systems angewendet werden.Der Erfolg in allen drei sollte eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit des Erfolgs im realen Handel bieten.