gestione dei dati soluzione di distribuzione backtesting strategia istituzionale di classe: - sono supportati azioni, opzioni, futures, valute, cesti e strumenti sintetici su misura - più dati a bassa latenza feed supportato (velocità di elaborazione in milioni di messaggi al secondo su terabyte di dati) - C e backtesting strategia basata e ottimizzazione - multipla esecuzione broker supportato, segnali di trading convertiti in ordini FIX QuantFACTORY - soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati istituzionale-classe: - QuantDEVELOPER - quadro e IDE per lo sviluppo di strategie di trading, il debugging, backtesting e l'ottimizzazione, disponibile come visiva Studio plug-in - QuantDATACENTER - permette di gestire un magazzino di dati storici e catturare in tempo reale o dati ultra bassi di mercato latenza da parte dei fornitori e degli scambi - QuantENGINE - consente di implementare ed eseguire strategie precompilati - multi-asset, multi-periodo di dati a bassa latenza , broker più supportati soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati istituzionale-classe: - OpenQuant - C e livello di portafoglio VisualBasic backtesting del sistema e di scambio, multi-asset, test di livello intraday, ottimizzazione, ecc WFA più broker e dati feed supportati - QuantTrader - produzione ambiente di trading - QuantBase - la gestione centralizzata dei dati - QuantRouter - dati e order routing soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati istituzionale-classe: - soluzione multi-asset, i dati più feed supportati, database supporta qualsiasi tipo di RDBMS che forniscono un'interfaccia JDBC, ad esempio, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL, ecc - i clienti possono usare IDE per lo script la loro strategia sia in Java, Ruby o Python, oppure possono utilizzare la propria strategia IDE - più broker esecuzione supportato, segnali di trading convertiti in ordini FIX istituzionalizzazione la gestione dei dati di classe soluzione di distribuzione strategia backtesting: - soluzione multi-asset (forex, opzioni, futures, azioni, ETF, materie prime, strumenti sintetici e si diffonde derivati personalizzati, ecc), i dati più feed supportati - 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Mentre backtesting in grado di fornire i commercianti con informazioni preziose, è spesso fuorviante ed è solo una parte del processo di valutazione. Out-of-campione di test e test delle prestazioni in avanti forniscono ulteriore conferma per quanto riguarda un 'efficacia dei sistemi, e può mostrare un sistema di veri colori, prima di denaro reale è sulla linea. Buona correlazione tra backtesting, out-of-campione e risultati dei test di performance a termine è di vitale importanza per determinare la fattibilità di un sistema di negoziazione. (. Offriamo alcuni suggerimenti su questo processo che può aiutare a perfezionare le strategie di trading attuali Per ulteriori informazioni, leggere backtesting:. Interpretazione passato) Backtesting Basics backtesting si riferisce all'applicazione di un sistema di scambio di dati storici per verificare come un sistema avrebbe compiuto durante il periodo di tempo specificato. Molte delle piattaforme di trading di oggi supportano backtesting. Gli operatori possono testare le idee con pochi tasti e fine di conoscere l'efficacia di un'idea senza rischiare fondi in un conto di trading. Backtesting può valutare idee semplici, ad esempio come un crossover media mobile avrebbe compiuto sui dati storici, o sistemi più complessi con ingressi e trigger di varietà. Finché un'idea può essere quantificato può essere backtested. Alcuni commercianti e gli investitori possono chiedere la perizia di un programmatore qualificato per sviluppare l'idea in una forma verificabile. In genere si tratta di un programmatore di codifica l'idea in linguaggio proprietario ospitato dalla piattaforma di trading. Il programmatore può incorporare variabili di ingresso definite dall'utente che consentono al professionista di modificare il sistema. Un esempio di questo sarebbe nel semplice sistema di crossover media mobile indicato sopra: l'operatore sia in grado di ingresso (o modificare) le lunghezze delle due medie mobili utilizzati nel sistema. Il professionista può backtest per determinare quale lunghezze di medie mobili avrebbe compiuto il migliore per i dati storici. (Ottenere un quadro più chiaro nel commercio elettronico Tutorial.) Studi di ottimizzazione Molte piattaforme di trading consentono anche di studi di ottimizzazione. Questo comporta entrare in un intervallo per l'ingresso specificato e lasciare che il computer a fare i calcoli per capire che cosa ingresso avrebbe compiuto il migliore. Una ottimizzazione multi-variabile può fare la matematica per due o più variabili combinate per determinare quali livelli insieme avrebbero raggiunto il miglior risultato. Ad esempio, gli operatori possono indicare al programma quali ingressi vorrebbero aggiungere nella loro strategia questi sarebbero poi essere ottimizzati per il loro peso ideale forniti i dati storici testati. Backtesting può essere eccitante in un sistema che non redditizio può spesso essere magicamente trasformato in una macchina per fare soldi con alcune ottimizzazioni. Purtroppo, tweaking un sistema per raggiungere il massimo livello di redditività passato spesso conduce a un sistema che scarso rendimento nel commercio reale. Questo eccesso di ottimizzazione crea sistemi che sembrano buone solo sulla carta. raccordo Curve è l'uso di analisi di ottimizzazione per creare il maggior numero di trade vincenti a maggior profitto sui dati storici utilizzati nel periodo di prova. Anche se sembra impressionante risultati dei test retrospettivi, curva conduce montaggio a sistemi non affidabili in quanto i risultati sono essenzialmente progettati su misura solo per quel particolare periodo di dati e di tempo. Backtesting e ottimizzazione fornire molti benefici ad un commerciante, ma questa è solo una parte del processo quando si valuta un potenziale sistema di trading. Un trader passo successivo è quello di applicare il sistema di dati storici che non sono stati utilizzati nella fase di backtesting iniziale. (La media mobile è facile da calcolare e, una volta tracciata su un grafico, è un potente strumento di tendenza-spotting visivo. Per ulteriori informazioni, leggere semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) In-Sample vs. dati Out-of-Sample Durante il test un'idea su dati storici, è utile per prenotare un periodo di tempo di dati storici a scopo di test. I dati storici iniziali in cui l'idea viene testato e ottimizzato si riferisce a come i dati in-campione. Il set di dati che è stato riservato è conosciuto come dati out-of-campione. Questa configurazione è una parte importante del processo di valutazione perché fornisce un modo per testare l'idea su dati che non è stato un componente nel modello di ottimizzazione. Come risultato, l'idea non sarà stata influenzata in alcun modo dai dati e commercianti out-of-sample sarà in grado di determinare quanto bene il sistema potrebbe eseguire sui nuovi dati ovvero in commercio vita reale. Prima di avviare qualsiasi test retrospettivi o ottimizzazione, gli operatori possono mettere da parte una percentuale dei dati storici da riservare per il test out-of-sample. Un metodo consiste nel dividere i dati storici in terzi e separare un terzo per l'uso in test fuori-campione. Solo i dati in campioni dovrebbero essere utilizzati per il test iniziale e qualsiasi ottimizzazione. La figura 1 mostra una linea di tempo in cui un terzo dei dati storici è riservata per i test fuori campione, e due terzi sono utilizzati per il test in-campione. Sebbene la figura 1 illustra i dati fuori-di-campione per l'inizio del test, procedure tipiche avrebbero la parte out-of-campione immediatamente precedente la prestazione avanti. Figura 1: Una linea del tempo che rappresenta la lunghezza relativa in-campione e dati fuori-di-campione utilizzati nel processo backtesting. Una volta che un sistema commerciale è stata sviluppata utilizzando dati in-campione, è pronto per essere applicato ai dati out-of-sample. Gli operatori possono valutare e confrontare i risultati di performance tra le e out-of-campione di dati a campione. Correlazione riferisce alle somiglianze tra le prestazioni e le tendenze generali dei due insiemi di dati. metriche di correlazione possono essere utilizzati nella valutazione rapporti di prestazione strategia creati durante il periodo di prova (una caratteristica che la maggior parte delle piattaforme di trading forniscono). La forte correlazione tra i due, migliore è la probabilità che un sistema eseguirà bene in test di performance avanti e trading dal vivo. La figura 2 illustra due diversi sistemi che sono stati testati e ottimizzati su in-campione di dati, poi applicato out-of-campione di dati. Il grafico a sinistra mostra un sistema che era chiaramente curva in grado di lavorare bene sui dati a campione e completamente fallito sui dati out-of-sample. Il grafico a destra mostra un sistema che ha eseguito bene sia su informazioni e dati out-of-campione. Figura 2: Due curve azionari. I dati di commercio prima di ogni freccia gialla rappresenta test in-campione. I mestieri che si generano tra le frecce gialle e rosse indicano test out-of-sample. I mestieri dopo le frecce rosse sono dalle fasi di test delle prestazioni in avanti. Se vi è scarsa correlazione tra il e fuori-di-campione di verifica in-campione, come il grafico di sinistra in figura 2, è probabile che il sistema è stato overoptimized e non funzionare bene in trading dal vivo. Se vi è una forte correlazione nelle prestazioni, come si vede nel grafico di destra in figura 2, la successiva fase di valutazione comporta un ulteriore tipo di test fuori campione noto come test delle prestazioni in avanti. (Per ulteriori lettura sulla previsione, fare riferimento alle previsioni finanziarie: Il Metodo Bayesiano.) Avanti test Performance Testing Basics prestazioni in avanti, noto anche come scambio di carta. fornisce i commercianti con un altro set di dati di out-of-sample su cui valutare un sistema. test delle prestazioni di andata è una simulazione di trading reale e coinvolge seguendo la logica di sistemi in un mercato dal vivo. E 'chiamata anche di scambio di carta in quanto tutte le operazioni vengono eseguite solo sulla carta, cioè, le entrate commerciali e le uscite sono documentate insieme a qualsiasi utile o perdita per il sistema, ma vengono eseguiti reali compravendite. Un aspetto importante del test prestazioni avanti è seguire la logica sistemi esattamente contrario, diventa difficile, se non impossibile, valutare con precisione questa fase del processo. Gli operatori dovrebbero essere onesti circa le voci del commercio e le uscite ed evitare comportamenti come cherry picking commerci o meno compreso un commercio su razionalizzazione carta che non avrei mai preso che il commercio. Se il commercio sarebbe verificato seguendo la logica sistemi, dovrebbe essere documentata e valutata. Molti broker offrono un conto di trading simulato in cui i commerci possono essere posizionati e il conto economico relativo calcolo. Utilizzando un conto di trading simulato in grado di creare un ambiente semi-realistico in cui praticare il commercio e valutare ulteriormente il sistema. La figura 2 mostra anche i risultati di test delle prestazioni in avanti su due sistemi. Anche in questo caso, il sistema rappresentato nella tabella sinistra non riesce a fare ben oltre i test iniziali sui dati in-campione. Il sistema mostrato nel grafico a destra, tuttavia, continua a funzionare bene in tutte le fasi, compresa la prova di prestazione avanti. Un sistema che mostra risultati positivi con buona correlazione tra in-campione, out-of-campione e di test delle prestazioni in avanti è pronto per essere implementato in un mercato dal vivo. The Bottom Line backtesting è uno strumento prezioso a disposizione nella maggior parte delle piattaforme di trading. Dividendo i dati storici in più set di prevedere in-campione e out-of-sample test in grado di fornire agli operatori un mezzo pratico ed efficiente per valutare un'idea di trading e di sistema. Poiché la maggior parte dei commercianti impiegano tecniche di ottimizzazione in backtesting, è importante quindi valutare il sistema su dati puliti per determinare la redditività. Continuando il test out-of-campione con verifica delle prestazioni in avanti fornisce un ulteriore livello di sicurezza prima di mettere un sistema nel mercato rischiare denaro reale. I risultati positivi e buona correlazione tra in-campione e out-of-sample backtesting e test delle prestazioni in avanti aumenta la probabilità che un sistema si esibirà anche in trading reale. (. Per una panoramica completa sulle analisi tecnica vedere Analisi Tecnica:. Introduzione)
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