Pārbaude ar atpakaļejošu datumu un pārbaude uz priekšu: korelācijas nozīme

Tirgotāji, kuri vēlas izmēģināt tirdzniecības ideju aktīvā tirgū, bieži pieļauj kļūdu, pilnībā paļaujoties uz atkārtotas pārbaudes rezultātiem, lai noteiktu, vai sistēma būs rentabla. Kaut arī atkārtota pārbaude tirgotājiem var sniegt vērtīgu informāciju, tā bieži ir maldinoša, un tā ir tikai viena vērtēšanas procesa sastāvdaļa.

Pārbaude ārpus izlases un priekšlaicīga veiktspējas pārbaude sniedz turpmāku apstiprinājumu par sistēmas efektivitāti un var parādīt sistēmas patiesās krāsas pirms īstas naudas ienākšanas rindā. Lai noteiktu tirdzniecības sistēmas dzīvotspēju, ir būtiska laba korelācija starp atkārtotas pārbaudes, ārpus parauga un iepriekšējiem veiktspējas testēšanas rezultātiem. (Mēs piedāvājam dažus padomus par šo procesu, kas var palīdzēt uzlabot jūsu pašreizējās tirdzniecības stratēģijas. Lai uzzinātu vairāk, izlasiet rakstu: Atkārtota pārbaude: pagātnes interpretācija .)

Pamatpārklājuma pārbaude

Atpakaļpārbaude attiecas uz tirdzniecības sistēmas piemērošanu vēsturiskajiem datiem, lai pārbaudītu, kā sistēma būtu darbojusies noteiktajā laika posmā. Daudzas mūsdienu tirdzniecības platformas atbalsta atkārtotu pārbaudi. Tirgotāji var pārbaudīt idejas ar dažiem taustiņsitieniem un gūt priekšstatu par idejas efektivitāti, neriskējot ar līdzekļiem tirdzniecības kontā. Atpakaļpārbaude var novērtēt vienkāršas idejas, piemēram, to, kā mainīgais vidējais krosovers darbosies ar vēsturiskajiem datiem, vai sarežģītākas sistēmas ar dažādām ievades un aktivizētājām.

Kamēr ideju var izteikt skaitļos, to var atkārtoti pārbaudīt. Daži tirgotāji un investori var iegūt kvalificēta programmētāja zināšanas, lai ideju izstrādātu pārbaudāmā formā. Parasti tas ietver programmētāju, kurš kodē ideju patentētā valodā, kuru uztur tirdzniecības platforma. Programmētājs var iekļaut lietotāja definētus ievades mainīgos, kas ļauj tirgotājam "iekniebt" sistēmu. Tā piemērs ir vienkāršā mainīgā vidējā krustojuma sistēmā, kas minēta iepriekš: Tirgotājs varēs ievadīt (vai mainīt) divu sistēmā izmantoto kustīgo vidējo garumu. Tirgotājs varēja veikt atpakaļejošu pārbaudi, lai noteiktu, kura mainīgā vidējā garuma dati būtu bijuši vislabākie no vēsturiskajiem datiem.

Optimizācijas pētījumi

Daudzas tirdzniecības platformas arī ļauj veikt optimizācijas pētījumus. Tas nozīmē, ka jāievada norādītās ievades diapazons un jāļauj datoram "izdarīt matemātiku", lai noskaidrotu, kura ievade būtu bijusi vislabākā. Vairāku mainīgo lielumu optimizācija var matemātiski noteikt divus vai vairākus mainīgos, lai noteiktu, kuras kombinācijas būtu sasniegušas vislabāko rezultātu. Piemēram, tirgotāji var pateikt programmai, kuras izejvielas viņi vēlētos pievienot savā stratēģijā; pēc tam tos optimizēs atbilstoši to ideālajam svaram, ņemot vērā pārbaudītos vēsturiskos datus.

Atkārtota pārbaude var būt aizraujoša ar to, ka nerentablu sistēmu bieži var maģiski pārveidot par naudas pelnīšanas mašīnu ar dažām optimizācijām. Diemžēl sistēmas pielāgošana, lai sasniegtu augstāko iepriekšējās rentabilitātes līmeni, bieži noved pie tādas, ka reālajā tirdzniecībā tā darbosies slikti. Šī pārmērīgā optimizācija rada sistēmas, kas labi izskatās tikai uz papīra.

Līknes pielāgošana ir optimizācijas analīzes izmantošana, lai izveidotu lielāko uzvarējušo darījumu skaitu ar vislielāko peļņu no testēšanas periodā izmantotajiem vēsturiskajiem datiem. Lai arī tas izskatās iespaidīgi atkārtotās pārbaudes rezultātos, līknes pielāgošana rada neuzticamas sistēmas, jo rezultāti būtībā ir īpaši izstrādāti konkrētam datu un laika periodam.

Atkārtota pārbaude un optimizēšana tirgotājam sniedz daudz priekšrocību, taču tā ir tikai daļa no procesa, novērtējot potenciālo tirdzniecības sistēmu. Nākamais tirgotāja solis ir sistēmas piemērošana vēsturiskajiem datiem, kas nav izmantoti sākotnējā atkārtotās pārbaudes fāzē.

Paraugā iekļauti dati, kas nav paraugā

Pārbaudot ideju par vēsturiskiem datiem, ir lietderīgi rezervēt vēsturisko datu laika posmu testēšanas vajadzībām. Sākotnējie vēsturiskie dati, ar kuriem ideja tiek pārbaudīta un optimizēta, tiek saukti par parauga datiem. Rezervēto datu kopu sauc par ārpuskopienas datiem. Šī iestatīšana ir svarīga novērtēšanas procesa sastāvdaļa, jo tā sniedz iespēju pārbaudīt ideju par datiem, kas nav bijusi optimizācijas modeļa sastāvdaļa. Tā rezultātā ideju nekādā veidā neietekmēs dati, kas nav iekļauti izlasē, un tirgotāji varēs noteikt, cik labi sistēma varētu darboties ar jauniem datiem, ti, reālās dzīves tirdzniecībā.

Pirms jebkādas atkārtotas pārbaudes vai optimizācijas uzsākšanas tirgotāji var atcelt vēsturisko datu procentuālo daļu, kas jārezervē ārpus parauga pārbaudei. Viena metode ir sadalīt vēsturiskos datus trešdaļās un nodalīt vienu trešdaļu izmantošanai ārpus parauga pārbaudē. Sākotnējai pārbaudei un jebkurai optimizācijai būtu jāizmanto tikai parauga dati. 1. attēlā parādīta laika līnija, kurā viena trešdaļa vēsturisko datu ir rezervēta ārpuskopienas pārbaudei, un divas trešdaļas tiek izmantotas pārbaudēm izlasē. Lai gan 1. attēlā ir parādīti dati, kas nav paraugā testa sākumā, tipiskām procedūrām būtu ārpus parauga daļa tieši pirms iepriekšējās darbības.

1. attēls. Laika līnija, kas atspoguļo retrospektīvās pārbaudes procesā izmantoto paraugu un ārpus parauga iegūto datu relatīvo garumu.

Korelācija attiecas uz izrāžu līdzību un abu datu kopu vispārējām tendencēm. Korelācijas metriku var izmantot, lai novērtētu stratēģijas veiktspējas pārskatus, kas izveidoti testēšanas periodā (līdzeklis, ko nodrošina lielākā daļa tirdzniecības platformu). Jo spēcīgāka korelācija starp abiem, jo ​​lielāka ir varbūtība, ka sistēma labi darbosies priekšlaicīgā veiktspējas testēšanā un tiešajā tirdzniecībā.

2. attēlā parādītas divas dažādas sistēmas, kuras tika pārbaudītas un optimizētas, izmantojot datus paraugā, pēc tam piemērojot ārpus parauga iegūtajiem datiem. Diagrammā kreisajā pusē ir parādīta sistēma, kas bija skaidri izliekta, lai labi darbotos ar parauga datiem, un pilnīgi neizdevās pēc parauga datiem. Diagrammā labajā pusē ir parādīta sistēma, kas labi darbojās gan ar paraugā iekļautajiem, gan ārpus tiem. Kad tirdzniecības sistēma ir izstrādāta, izmantojot izlases datus, tā ir gatava piemērot ārpuskopienas datiem. Tirgotāji var novērtēt un salīdzināt veiktspējas rezultātus starp izlasē iekļautajiem un ārpus parauga iegūtajiem datiem.

2. attēls. Divas kapitāla līknes. Tirdzniecības dati pirms katras dzeltenās bultiņas atspoguļo pārbaudi paraugā. Starp dzelteno un sarkano bultiņu ģenerētie darījumi norāda uz pārbaudēm ārpus parauga. Darījumi pēc sarkanajām bultiņām ir no priekšējās veiktspējas pārbaudes fāzēm.

Ja ir maz korelācijas starp pārbaudi izlasē un ārpus tās, piemēram, kreisajā diagrammā 2. attēlā, iespējams, ka sistēma ir pārāk optimizēta un nedarbosies labi tiešajā tirdzniecībā. Ja veiktspējā ir cieša korelācija, kā redzams 2. attēla labajā diagrammā, nākamais novērtēšanas posms ir saistīts ar papildu pārbaudes veidu ārpus parauga, kas pazīstams kā priekšlaicīga veiktspējas pārbaude. (Plašāku informāciju par prognozēšanu skatiet sadaļā: Finanšu prognozes: Beisija metode ).

Iepriekšēja veiktspējas testēšanas pamati

Iepriekšēja veiktspējas pārbaude, kas pazīstama arī kā papīra tirdzniecība, tirgotājiem nodrošina vēl vienu ārpuskopienas datu kopu, ar kuru palīdzību novērtēt sistēmu. Iepriekšēja veiktspējas pārbaude ir faktiskās tirdzniecības simulācija un ietver sistēmas loģikas sekošanu aktīvam tirgum. To sauc arī par papīra tirdzniecību, jo visi darījumi tiek veikti tikai uz papīra; tas ir, tiek reģistrēti tirdzniecības ienākumi un izejas, kā arī jebkāda sistēmas peļņa vai zaudējumi, bet reāli darījumi netiek veikti.

Svarīgs turpmākās veiktspējas pārbaudes aspekts ir precīzi ievērot sistēmas loģiku; pretējā gadījumā kļūst grūti, ja pat neiespējami, precīzi novērtēt šo procesa soli. Tirgotājiem jābūt godīgiem attiecībā uz jebkuru ienākšanu tirgū un iziešanu no tirgus un jāizvairās no tādas darbības kā ķiršu atlasīšanas darījumi vai neiekļaujot tirdzniecību uz papīra, racionalizējot, ka "es nekad nebūtu rīkojies šajā tirdzniecībā". Ja tirdzniecība notiktu, ievērojot sistēmas loģiku, tā jādokumentē un jānovērtē.

Daudzi brokeri piedāvā simulētu tirdzniecības kontu, kurā var veikt darījumus un aprēķināt atbilstošo peļņu un zaudējumus. Izmantojot imitētu tirdzniecības kontu, var izveidot pusreālistisku atmosfēru, kurā var praktizēt tirdzniecību un turpināt novērtēt sistēmu.

2. attēlā parādīti arī priekšizpētes rezultāti divām sistēmām. Atkal, diagramma, kas attēlota kreisajā diagrammā, nespēj sasniegt daudz vairāk nekā sākotnējā parauga datu pārbaude. Labajā diagrammā parādītā sistēma tomēr turpina darboties labi visās fāzēs, ieskaitot priekšējo veiktspējas pārbaudi. Sistēma, kas uzrāda pozitīvus rezultātus ar labu korelāciju starp izlasē iekļauto, ārpus parauga un priekšējo veiktspējas testēšanu, ir gatava ieviešanai aktīvā tirgū. (Skatīt arī: Papīra tirdzniecības plusi un mīnusi .)

Grunts līnija

Atkārtota pārbaude ir vērtīgs rīks, kas pieejams lielākajā daļā tirdzniecības platformu. Vēsturisko datu sadalīšana vairākās kopās, lai nodrošinātu pārbaudi izlasē un ārpus tās, tirgotājiem var sniegt praktiskus un efektīvus līdzekļus tirdzniecības idejas un sistēmas novērtēšanai. Tā kā vairums tirgotāju veic atkārtotas pārbaudes optimizācijas paņēmienus, ir svarīgi pēc tam novērtēt tīru datu sistēmu, lai noteiktu tās dzīvotspēju.

Pārbaudes ārpus parauga turpināšana ar priekšlaicīgu veiktspējas testēšanu nodrošina vēl vienu drošības līmeni pirms sistēmas laišanas tirgū, riskējot ar reālu naudu. Pozitīvi rezultāti un laba korelācija starp atkārtotu pārbaudi izlasē un ārpus tās, kā arī priekšlaicīga veiktspējas pārbaude palielina varbūtību, ka sistēma labi darbosies faktiskajā tirdzniecībā. (Pilnīgu pārskatu par tehnisko analīzi skatiet sadaļā: Tehniskās analīzes pamati .)