Uso de Excel para volver a probar las estrategias de comercio Cómo volver a la prueba con Excel Ive hecho una buena cantidad de estrategia de comercio de nuevo pruebas. He utilizado sofisticados lenguajes de programación y algoritmos y también lo he hecho con lápiz y papel. Usted no necesita ser un científico de cohetes o un programador para volver a probar muchas estrategias comerciales. Si puede operar un programa de hoja de cálculo como Excel, puede volver a probar muchas estrategias. Objetivo El objetivo de este artículo es mostrarle cómo volver a probar una estrategia comercial utilizando Excel y una fuente de datos disponible públicamente. Esto no debería costarle más que el tiempo que se tarda en hacer la prueba. Datos Antes de comenzar a probar cualquier estrategia, necesita un conjunto de datos. Como mínimo, se trata de una serie de fechas / horas y precios. Más realista que necesita la fecha / hora, abierto, alto, bajo, cerrar los precios. Por lo general sólo necesita el componente de tiempo de la serie de datos si está probando estrategias de comercio intradía. Si desea trabajar a lo largo y aprender a volver a la prueba con Excel mientras está leyendo esto, a continuación, siga los pasos que describo en cada sección. Necesitamos obtener algunos datos para el símbolo que vamos a volver a probar. Ir a: Finanzas de Yahoo En el campo Introducir símbolos, ingrese: IBM y haga clic en GO bajo cotizaciones en el lado izquierdo haga clic en Precios históricos e ingrese los intervalos de fecha que desea. He seleccionado del 1 de enero de 2004 al 31 de diciembre de 2004 Desplácese hasta la parte inferior de la página y haga clic en Descargar en hoja de cálculo Guarde el archivo con un nombre (como ibm. csv) y en un lugar que pueda encontrar más adelante. Preparación de los datos Abra el archivo (que descargó anteriormente) mediante Excel. Debido a la naturaleza dinámica del Internet, las instrucciones que usted leyó arriba y el archivo que usted abre pueden haber cambiado por el tiempo que usted lee esto. Cuando descargé este archivo, las primeras líneas parecían así: Ahora puedes eliminar las columnas que no vas a usar. Para la prueba que estoy a punto de hacer sólo voy a utilizar la fecha, abrir y cerrar los valores por lo que he eliminado el alto, bajo, volumen y Adj. Cerca. También clasifiqué los datos de modo que la fecha más vieja fuera primero y la fecha más última estaba en la parte inferior. Utilice las opciones de menú Data - gt Sort para hacer esto. Estrategia En lugar de probar una estrategia por sí mismo voy a tratar de encontrar el día de la semana que proporcionó el mejor retorno si siguió una compra de la estrategia de abrir y vender el cierre. Recuerde que este artículo está aquí para presentarle cómo usar Excel para volver a probar estrategias. Podemos construir sobre esto adelante. Aquí está el archivo ibm. zip que contiene la hoja de cálculo con los datos y las fórmulas para esta prueba. Mis datos ahora residen en las columnas A a C (Fecha, Abrir, Cerrar). En las columnas D a H, he lugar fórmulas para determinar el rendimiento de un día en particular. Introducción de las fórmulas La parte difícil (a menos que sea un experto de Excel) está elaborando las fórmulas a utilizar. Esto es sólo una cuestión de práctica y cuanto más practiques las fórmulas más descubrirás y más flexibilidad tendrás con tus pruebas. Si ha descargado la hoja de cálculo, eche un vistazo a la fórmula en la celda D2. Parece esto: Esta fórmula se copia a todas las demás celdas en las columnas D a H (excepto la primera fila) y no necesita ser ajustada una vez que se ha copiado. Voy a explicar brevemente la fórmula. La fórmula FI tiene una condición, parte verdadera y falsa. La condición es: Si el día de la semana (convertido a un número del 1 al 5 que coincide con el lunes al viernes) es el mismo que el día de la semana en la primera fila de esta columna (D1). La parte verdadera de la declaración (C2-B2) nos da simplemente el valor del cierre-abierto. Esto indica que compramos el Open y vendimos el Close y esta es nuestra ganancia / pérdida. La parte falsa de la declaración es un par de comillas dobles () que no pone nada en la celda si el día de la semana no coincide. Los signos a la izquierda del número de columna o número de fila bloquean la columna o la fila de modo que cuando se copia esa parte de la referencia de celda no cambia. Así que aquí en nuestro ejemplo, cuando se copia la fórmula, la referencia a la celda de fecha A2 cambiará el número de fila si se copia a una nueva fila, pero la columna permanecerá en la columna A. Puede anidar las fórmulas y hacer reglas excepcionalmente poderosas Y expresiones. Los resultados En la parte inferior de las columnas del día de la semana he colocado algunas funciones de resumen. Cabe destacar las funciones promedio y suma. Estos nos muestran que durante 2004 el día más rentable para implementar esta estrategia fue un martes y esto fue seguido de cerca por un miércoles. Cuando probé los viernes de expiración - Bullish o la estrategia bajista y escribí ese artículo utilicé un acercamiento muy similar con una hoja de balance y fórmulas como esto. El objetivo de esa prueba era ver si los viernes de expiración eran generalmente alcistas o bajistas. Lo que ahora probarlo. Descargue algunos datos de Yahoo Finance. Cargar en Excel y probar las fórmulas y ver lo que puede llegar a. Publica tus preguntas en el foro. Buena suerte y caza de estrategia rentable06 / 17/2013 Última versión de TraderCode (v5.6) incluye nuevos indicadores de Análisis Técnico, Gráficos de Punto y Gráfico y Backtesting de Estrategia. 17/06/2013 Última versión de NeuralCode (v1.3) para Neural Networks Trading. 17/06/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - permite códigos de barras en aplicaciones de oficina e incluye un complemento para Excel que soporta la generación masiva de códigos de barras. 17/06/2013 InvestmentCode, un completo conjunto de calculadoras y modelos financieros para Excel ya está disponible. 09/01/2009 Lanzamiento de la Inversión Libre y Calculadora Financiera para Excel. 02/1/2008 Lanzamiento de SparkCode Professional - complemento para crear Dashboards en Excel con sparklines 12/15/2007 Anunciando ConnectCode Duplicate Remover - un potente complemento para encontrar y eliminar entradas duplicadas en Excel 09/08/2007 Lanzamiento de SparkCode Professional TinyGraphs - complemento de código abierto para crear minigráficos y minúsculos gráficos en Excel. Estrategia backtesting en Excel Estrategia Backtesting Experto Descripción El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutar las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. Durante el proceso de backtesting, el Backtesting Expert ejecuta los datos históricos de una fila por fila de arriba a abajo. Cada estrategia especificada se evaluará para determinar si se cumplen las condiciones de entrada. Si se cumplen las condiciones, se introducirá una operación. Por otro lado, si se cumplen las condiciones de salida, se saldrá una posición que se ingresó previamente. Diferentes variaciones de los indicadores técnicos pueden ser generados y combinados para formar una estrategia comercial. Esto hace que el Backtesting Expert sea una herramienta extremadamente potente y flexible. Backtesting Expert El Backtesting Expert es un modelo de hoja de cálculo que le permite crear estrategias de negociación utilizando los indicadores técnicos y ejecutando las estrategias a través de datos históricos. El desempeño de las estrategias puede ser medido y analizado rápida y fácilmente. El modelo puede configurarse para entrar en posiciones Larga o Corta cuando ocurran ciertas condiciones y salir de las posiciones cuando se cumplen otras condiciones. Al negociar automáticamente con datos históricos, el modelo puede determinar la rentabilidad de una estrategia de negociación. Backtesting Expert Step by Step Tutorial 1. Inicie el Backtesting Expert El Backtesting Expert se puede iniciar desde el menú Inicio de Windows - Programas - TraderCode - Backtesting Expert. Esto lanza un modelo de hoja de cálculo con múltiples hojas de trabajo para que pueda generar indicadores de análisis técnico y ejecutar back tests sobre las diferentes estrategias. Usted notará que el experto de Backtesting incluye muchas hojas de trabajo familiares como DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput y ChartOutput del modelo del experto de análisis técnico. Esto le permite ejecutar todas sus pruebas de vuelta rápida y fácilmente desde un entorno de hoja de cálculo familiar. 2. En primer lugar, seleccione la hoja de trabajo DownloadedData. Puede copiar datos de cualquier hoja de cálculo o archivos de valores separados por comas (csv) a esta hoja de cálculo para análisis técnico. El formato de los datos es como se muestra en el diagrama. Alternativamente, puede consultar el documento Descargar datos de transacciones bursátiles para descargar datos de fuentes de datos conocidas como Yahoo Finance, Google Finance o Forex para utilizar en el experto de Backtesting. 3. Una vez que haya copiado los datos, vaya a la hoja de cálculo de AnalysisInput y haga clic en el botón Analizar y BackTest. Esto generará los diferentes indicadores técnicos en la hoja de cálculo AnalysisOutput y realizará backtesting en las estrategias especificadas en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. 4. Haga clic en la hoja de cálculo StrategyBackTestingInput. En este tutorial solo necesitarás saber que hemos especificado estrategias largas y cortas usando crossovers de promedio móvil. Entraremos en detalles de las estrategias de especificación en la siguiente sección de este documento. El siguiente diagrama muestra las dos estrategias. 5. Una vez completadas las pruebas de retorno, la salida se colocará en las hojas de trabajo AnalysisOutput, TradeLogOutput y TradeSummaryOutput. La hoja de cálculo AnalysisOutput contiene los precios históricos completos y los indicadores técnicos del stock. Durante las pruebas de retroceso, si se cumplen las condiciones para una estrategia, la información como el precio de compra, el precio de venta, la comisión y la ganancia / pérdida se registrarán en esta hoja de cálculo para facilitar la consulta. Esta información es útil si desea trazar a través de las estrategias para ver cómo se introducen y salen las posiciones de acciones. La hoja de trabajo TradeLogOutput contiene un resumen de las operaciones llevadas a cabo por el experto de Backtesting. Los datos se pueden filtrar fácilmente para mostrar sólo los datos de una estrategia específica. Esta hoja de trabajo es útil para determinar la ganancia o pérdida global de una estrategia en diferentes marcos temporales. La salida más importante de las pruebas posteriores se coloca en la hoja de cálculo TradeSummaryOutput. Esta hoja de trabajo contiene el beneficio total de las estrategias realizadas. Como se muestra en el siguiente diagrama, las estrategias generaron un beneficio total de 2.548,20 haciendo un total de 10 operaciones. De estas operaciones, 5 son posiciones largas y 5 son posiciones cortas. La Ratio ganancia / pérdida de más de 1 indica una estrategia rentable. Explicación de las diferentes hojas de trabajo Esta sección contiene la explicación detallada de las diferentes hojas de trabajo en el modelo de Backtesting Expert. Las hojas de trabajo DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput y ChartOutput son las mismas que en el modelo del experto de análisis técnico. Por lo tanto, no se describirán en esta sección. Para obtener una descripción completa de estas hojas de trabajo, consulte la sección de Análisis Técnico. Hoja de trabajo StrategyBackTestingInput Todas las entradas para el backtesting incluyendo las estrategias se introducen usando esta hoja de trabajo. Una estrategia es básicamente un conjunto de condiciones o reglas que usted va a comprar en una acción o vender una acción. Por ejemplo, es posible que desee ejecutar una estrategia para ir a largo (acciones de compra) si el promedio móvil de 12 días del precio cruza por encima de la media móvil de 24 días. Esta hoja de trabajo trabaja junto con los indicadores técnicos y los datos de precios en la hoja de cálculo de AnalysisOutput. Por lo tanto, los indicadores técnicos de media móvil deben generarse para tener una estrategia de negociación basada en la media móvil. La primera entrada requerida en esta hoja de trabajo (como se muestra en el diagrama siguiente) es especificar si desea salir de todas las operaciones al final de la sesión de prueba posterior. Imagine el escenario donde las condiciones para la compra de una acción ha ocurrido y el experto Backtesting entró en un comercio largo (o corto). Sin embargo, el marco de tiempo es demasiado corto y ha terminado antes de que el comercio puede cumplir con las condiciones de salida, lo que resulta en algunos oficios no salen cuando termina la sesión de backtesting. Puede establecer esto en Y para obligar a todos los oficios a salir al final de la sesión de backtesting. De lo contrario, los oficios se dejarán abiertos cuando termine la sesión backtesting. Estrategias Un máximo de 10 estrategias pueden ser apoyadas en una sola prueba de espalda. El siguiente diagrama muestra las entradas necesarias para especificar una estrategia. Iniciales de estrategia: esta entrada acepta un máximo de dos alfabetos o números. Las iniciales de estrategia se utilizan en las hojas de trabajo AnalysisOutput y TradeLog para identificar las estrategias. Long (L) / Short (S) - Se utiliza para indicar si se debe introducir una posición Long o Short cuando se cumplen las condiciones de entrada de la estrategia. Condiciones de la entrada Se entrará una operación larga o corta cuando se cumplan las condiciones de la entrada. Las condiciones de entrada se pueden expresar como una expresión de fórmula. La expresión de la fórmula distingue entre mayúsculas y minúsculas y puede utilizar Funciones, Operadores y Columnas como se describe a continuación. Crossabove (X, Y) - Devuelve True si la columna X se cruza por encima de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Crossbelow (X, Y) - Devuelve True si la columna X cruza por debajo de la columna Y. Esta función comprueba los períodos anteriores para asegurar que realmente se ha producido un cruce. Y (logicalexpr,) - Boolean Y. Devuelve True si todas las expresiones lógicas son True. O (logicalexpr,) - Boolean Or. Devuelve True si alguna de las expresiones lógicas es True. Daysago (X, 10) - Devuelve el valor (en la columna X) de hace 10 días. Previoushigh (X, 10) - Devuelve el valor más alto (en la columna X) de los últimos 10 días, incluido hoy. Previouslow (X, 10) - Devuelve el valor más bajo (en la columna X) de los últimos 10 días incluyendo hoy. Operadores Mayor que Igual No igual Mayor o igual Subtracción Multiplicación / División Columnas (de AnalysisOutput) A - Columna AB - Columna BC .. .. YY - Columna YY ZZ - Columna ZZ Esta es la parte más interesante y flexible de la Condiciones de entrada. Permite que se especifiquen las columnas de la hoja de cálculo AnalysisOutput. Cuando se realizan las pruebas de retorno, cada fila de la columna se utilizará para la evaluación. Por ejemplo, A 50 significa que cada una de las filas de la columna A de la hoja de cálculo AnalysisOutput se determinará si es mayor de 50. AB En este ejemplo , Si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor o igual que el valor de la columna B, se cumplirá la condición de entrada. Y (A B, CD) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput es mayor que el valor de la columna B y el valor de la columna C es mayor que la columna D, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove (A, B) En este ejemplo, si el valor de la columna A en la hoja de cálculo AnalysisOutput supera el valor de B, se cumplirá la condición de entrada. Crossabove significa que A tiene originalmente un valor menor que o igual a B y el valor de A se convierte posteriormente en mayor que B. Condiciones de salida Las condiciones de salida pueden hacer uso de funciones, operadores y columnas tal como se definen en las condiciones de entrada. Además de eso, también puede hacer uso de las variables como se muestra a continuación. Variables para las condiciones de salida beneficio Se define como el precio de venta menos el precio de compra. El precio de venta debe ser mayor que el precio de compra para obtener un beneficio. De lo contrario, el beneficio será cero. Pérdida Se define como el precio de venta menos el precio de compra cuando el precio de venta es inferior al precio de compra. (Precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser mayor o igual al precio de compra. De lo contrario, profitpct será cero. Losspct (precio de venta - precio de compra) / precio de compra. El precio de venta debe ser menor que el precio de compra. De lo contrario losspct será cero. Ejemplos profitpct 0.2 En este ejemplo, si el beneficio en términos de porcentaje es mayor que 20, las condiciones de salida serán satisfechas. Comisión - Comisión en términos de un porcentaje del precio de negociación. Si el precio de negociación es de 10 y la Comisión es de 0,1 entonces la comisión será 1. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumarán para calcular la comisión total. Comisión en dólares. El porcentaje de comisión y comisión en dólares se sumará para calcular la comisión total. Número de Acciones - Número de acciones a comprar o vender cuando se cumplan las condiciones de entrada / salida de la estrategia. Hoja de trabajo TradeSummaryOutput Esta es una hoja de trabajo que contiene un resumen de todas las operaciones realizadas durante las pruebas de retroceso. Los resultados se clasifican en operaciones largas y cortas. Una descripción de todos los campos se puede encontrar abajo. Beneficio total / Pérdida - Resultado total después de comisión. Este valor se calcula sumando todas las ganancias y pérdidas de todas las operaciones simuladas en la prueba posterior. Beneficio Total / Pérdida antes de Comisión - Beneficio total antes de comisión. Si la comisión se pone a cero, este campo tendrá el mismo valor que el beneficio total / pérdida. Comisión total - Comisión total requerida para todas las operaciones simuladas durante la prueba posterior. Número total de Operaciones - Número total de operaciones efectuadas durante la prueba simulada. Número de operaciones ganadoras - Número de operaciones que generan beneficios. Número de Operaciones perdidas - Número de operaciones que generan una pérdida. Porcentaje de operaciones ganadoras - Número de operaciones ganadoras dividido por el número total de operaciones. Porcentaje de operaciones perdedoras - Número de operaciones perdedoras dividido por Número total de operaciones. Promedio ganador Trade - El valor promedio de los beneficios de las operaciones ganadoras. Promedio de Comercio Perdido - El valor promedio de las pérdidas de las operaciones perdedoras. Promedio de comercio - El valor medio (ganancia o pérdida) de un solo comercio de la prueba de espalda simulada. Mayor comercio ganador - El beneficio del mayor comercio ganador. Mayor pérdida de comercio - La pérdida de la mayor pérdida de comercio. Promedio de ganancia / promedio de pérdidas - Promedio ganador de Comercio dividido por el promedio de pérdida de Comercio. Ratio ganancia / pérdida - Suma de todas las ganancias en las operaciones ganadoras dividido por la suma de todas las pérdidas en las operaciones perdedoras. Una proporción mayor que 1 indica una estrategia rentable. Hoja de trabajo de TradeLogOutput Esta hoja de cálculo contiene todas las operaciones simuladas por el experto de Backtesting ordenadas por la fecha. Le permite acercarse a cualquier comercio o marco de tiempo específicos para determinar la rentabilidad de una estrategia rápida y fácilmente. Fecha - La fecha en la que se introduce o sale una posición Long o Short. Estrategia - La estrategia que se utiliza para ejecutar este comercio. Posición - La posición del comercio, ya sea largo o corto. Comercio - Indica si este comercio está comprando o vendiendo acciones. Acciones - Número de acciones negociadas. Precio - El precio en el que se compran o se venden las acciones. Comm. - Comisión total para este comercio. PL (B4 Comm.) - Resultado antes de comisión. PL (Com. Aft.) - Resultado después de comisión. Semen. PL (Comisión Aft) - Resultado acumulado después de comisiones. Esto se calcula como la ganancia / pérdida total acumulada desde el primer día de una operación. PL (en posición de cierre) - Ganancia o pérdida cuando la posición se cierra (salió). Tanto la comisión de entrada como la comisión de salida se contabilizarán en este PL. Por ejemplo, si tenemos una posición Long en la que PL (B4 Comm.) Es 100. Asumiendo que cuando se introduce la posición, se carga una comisión 10 y cuando se sale de la posición, se carga otra comisión de 10. El PL (en posición de cierre) es 100-10-10 80. Tanto la comisión al entrar en la posición y salir de la posición se contabilizan en la posición de cierre. Back to TraderCode Análisis Técnico Software e Indicadores TécnicosComo Backtest su estrategia de comercio correctamente Muchos comerciantes exitosos comparten un hábito 8211 backtest sus estrategias comerciales. Backtesting su estrategia comercial no solo garantiza que usted se convertirá en rentable, pero es un paso gigante en la dirección correcta. En este artículo examinamos algunos sesgos potenciales que pueden deslizarse en su backtesting, y vamos a ver cómo minimizar el impacto de estos sesgos. Hay muchos problemas que pueden ocurrir cuando retrocede su sistema de comercio, pero la mayoría de los problemas caen en una de tres categorías: errores postdictive, demasiadas variables, o no poder anticipar cambios drásticos en el mercado. Cada uno de estos errores se explica, junto con los métodos de evitar errores. Haga clic aquí para aprender a utilizar Bollinger Bands con un enfoque cuantificado y estructurado para aumentar sus márgenes de negociación y obtener mayores ganancias con el comercio con Bollinger Bands 8211 Una guía cuantificada. 1. Error Postdictive El error postdictive es apenas una manera de lujo de decir que usted ha utilizado la información disponible solamente 8220after el fact8221 para probar su sistema. Lo creas o no, este es un error muy común al probar los sistemas comerciales. Este error es fácil de hacer. Algunos programas le permitirán usar datos de today8217s para probar un sistema de trading, que siempre es un error postdictor (no sabemos si los datos de today8217s son útiles todavía para predecir el futuro, pero sí sabemos si es útil para predecir el pasado ). Wouldn8217t te encanta ser capaz de utilizar el precio de cierre de la GBP / USD para predecir lo que el mercado va a hacer hoy Por supuesto que lo haría, definitivamente lo haría, pero por desgracia, esta información no está disponible para nosotros hasta que el día ha terminado. Por ejemplo, usted puede tener un sistema que incorpora el precio de cierre, entonces esto obviamente significa que el comercio no puede ser iniciado hasta que el día ha terminado. De lo contrario se trata de un error postdictor. Otro ejemplo puede ayudar a ilustrar el error postdictivo, si tiene una regla en su sistema de negociación sobre los precios más altos, entonces tendrá un error postdictor. Esto se debe a que los precios más altos suelen definirse por datos que vienen más tarde, en el futuro. La forma de evitar el error postdictor es asegurarse de que cuando se vuelve a probar un sistema que sólo la información que está disponible en el pasado en ese momento se utiliza en backtesting. Con el backtesting manual o el backtesting con el probador de la divisa usted puede lograr esto absolutamente fácilmente, pero con backtesting automatizado el error postdictive puede colarse en su sistema que negocia. 2. Demasiadas variables Esto también se conoce como el sesgo 8220Degrees of Freedom8221. Esto simplemente significa que usted tiene demasiadas variables, o los indicadores de comercio en su sistema de comercio. Es muy posible llegar a un sistema de comercio que puede explicar el comportamiento del precio pasado de un par de divisas. De hecho, cuantos más indicadores añadas, más fácil se convierte a menudo. El problema llega cuando se desea aplicar este sistema al futuro. A menudo, cuando un sistema de comercio tiene demasiados indicadores que puede predecir el comportamiento del mercado durante un período de tiempo muy bien. Pero, para todo el sistema es bueno, porque en el futuro el sistema se desmorona. La afirmación anterior es a menudo difícil para los comerciantes a enfrentarse, pero es cierto. Considere lo que William Eckhardt, del New Market Wizards tiene que decir acerca de los sistemas de comercio, En general, las pruebas delicadas que los estadísticos utilizan para exprimir la importancia de los datos marginales no tienen lugar en el comercio. Necesitamos instrumentos estadísticos contundentes, técnicas robustas. Obviamente, él está advirtiendo contra los grados de error de la libertad y sugiriendo que los sistemas comerciales simples son más probables resistir la prueba del tiempo. Esto es absolutamente cierto. Algunos de los sistemas comerciales más poderosos disponibles son extremadamente simples. Tenga esto en cuenta a medida que el comercio, y como intenta encontrar un sistema de comercio rentable. La mayoría de los comerciantes encontrarán que con la experiencia, se vuelven más propensos a abrazar la opinión de que el comercio más simple se prefiere sobre un enfoque complejo. 3. Cambios drásticos en el mercado Muchos comerciantes se olvidan de anticipar acontecimientos imprevistos que se producirán en el futuro. Realmente no importa que usted no sepa lo que va a suceder en el futuro 8211 porque usted sabe esto: habrá momentos en el futuro cuando los mercados se comportarán erráticamente. Cuando esto sucede, usted debe haber diseñado su sistema de comercio para seguir funcionando durante estos tiempos. Tal vez algunos ejemplos pueden ayudar con esto: Cuando Saddam Hussein fue encontrado (durante el fin de semana), los mercados de divisas reaccionaron bastante drásticamente en la apertura del lunes 8217s. Cuando la crisis financiera mundial comenzó a desarrollarse en septiembre de 2008, la mayoría de los pares de divisas cotizaban con mucha más volatilidad de la que se había visto durante años. El hecho es que habrá eventos inesperados en el futuro, y estos eventos afectarán los mercados, así que lo mejor que puedes hacer es estar preparado. Cómo se prepara para lo inesperado? Considere estas soluciones sencillas: 1) Exagere sus pérdidas esperadas. Si su backtesting revela una pérdida máxima de 5000, asuma una pérdida máxima de 10,000. Sus sistemas de comercio seguirán siendo rentables bajo estas condiciones? 2) Decidir sobre un nivel apropiado de riesgo para cada comercio. Recuerde que incluso este nivel de riesgo es probable que se exceda. Si usted ha decidido arriesgarse 1 en cada operación, debe asumir que en algún momento en el futuro, puede estar en un negocio y un evento inesperado ocurrirá, y su comercio no perderá 1, pero en su lugar se perderán 5. 3) Usted debe tener un plan de contingencia establecido. Por ejemplo, lo que sucede si su plataforma de negociación es inaccesible y desesperadamente quieren salir de un comercio La mayoría de los corredores ofrecen una línea telefónica a los comerciantes de estas instancias. Tiene el número de teléfono 4) Tiene un nivel máximo de riesgo establecido Esto sería aplicable si tiene varios oficios abiertos simultáneamente. Si usted decide arriesgarse 1 por comercio y tiene 7 oficios abiertos simultáneamente, significa esto que usted estará arriesgando 7 de su cuenta o usted ha decidido en un nivel máximo de riesgo de decir, 3 Teniendo en cuenta que ocurrirá lo inesperado, Usted probablemente debe tener un nivel de riesgo máximo para aquellos momentos en los que tiene varios oficios abiertos. 5) Cuál es la reducción máxima (cantidad de dinero que su sistema de comercio pierde durante un período prolongado de tiempo) que está dispuesto a tolerar Teniendo en cuenta que usted (y usted no está solo) son más propensos a sobreestimar la gravedad de los retiros que usted Puede soportar, es importante ser realista. Si pierde 30 de su cuenta va a dejar de comercio Qué pasa si pierde 50 O si ve 70 de su cuenta desaparecer Una vez más, la mejor manera de planificar las retiradas es hacer backtesting extensa para averiguar qué tipo de extracciones históricas de su comercio Sistema de experiencias y luego plan para las retiradas aún peor en el futuro. Anticipar cambios drásticos en los mercados es la mejor manera de preservar la equidad en su cuenta. Así pues, usted sabe que los comerciantes acertados comparten este hábito que backtest sus estrategias que negocian. Usted sabe que el backtesting separa a los comerciantes ricos de los que pierden dinero. Usted también sabe varias maneras de incorporar backtesting en su régimen que negocia. Y usted sabe de las trampas 8211 qué mirar hacia fuera para 8211 cuando usted está backtesting, de modo que usted pueda sacar el máximo provecho del proceso. Pero, qué exactamente, usted saldrá de backtesting su sistema que negocia En el artículo siguiente exploraré los efectos secundarios de backtesting. Walter Peters, PhD es un comerciante profesional de divisas y administrador de dinero para un fondo privado de divisas. Además, Walter es el co-fundador de Fxjake. Un recurso para los comerciantes de divisas. Walter quiere escuchar a otros comerciantes, puede ser contactado por correo electrónico en walterfxjake. Cómo retroceder un modelo de comercio en Excel 3 de septiembre de 2014 Hay varias maneras de backtest un modelo de comercio de Excel. Puede hacerlo visualmente grabando las señales de compra, venta y salida que le da su modelo en una hoja de cálculo de Excel, incluyendo la fecha, la hora y los precios comerciales teóricos. Esto es muy lento y engorroso. Además, backtesting manualmente sólo le da una idea rudimentaria del rendimiento de su modelo. Alternativamente, puede codificar su modelo con software dedicado. Esto requiere una inversión inicial. También requiere que usted traduzca su lógica de modelo de Excel 8217s en la lógica requerida del software. Saltaremos esta opción, ya que este artículo está dedicado a backtesting en Excel. El mejor método para realizar un backtesting de su modelo comercial de Excel es usar Excel para implementar un sistema de backtesting. Excel es ideal para esta tarea, ya que es un cuchillo 8220Swiss 82221. Lo que usted quiere hacer es replicar la lógica de compra / venta de su modelo comercial y mejorarlo para operar durante un largo período histórico, generar una serie de compra / Vender / emitir señales, calcular las ganancias y pérdidas por comercio y acumuladas, y generar una variedad de estadísticas de riesgo-retorno. Es posible que desee mejorar aún más el modelo de backtesting con la simulación de Monte Carlo. Usted puede agregar la capacidad de backtest una cartera completa o ver la lista de valores a la vez. PUESTOS RELACIONADOS Copia de Copyright 2007-2014 ExcelTradingModels y Administración alfa cuadrada. Todos los derechos reservados. Un poco de fondo: Deja la cara, la tecnología ha hecho posible el acceso a una amplia gama de herramientas para desarrollar, backtesting, y optimizar sistemas. Sin embargo, una herramienta simple (pero poderosa) como excel es una gran manera de validar un sistema comercial. En este ejemplo iban a mantener las cosas muy simples y backtesting un sistema mensual de rotación ETF utilizando 5 símbolos que significativamente supera a comprar y mantener. Todo lo que necesita es Excel y una conexión a Internet. Si estás leyendo esto, estoy supongo que tienes la conexión a Internet. Este post asume que usted tiene una comprensión básica de Excel, pero usted don8217t necesidad de ser un experto. Puede crear el archivo Excel siguiendo los pasos que se indican a continuación o descargarlo aquí. Siéntase libre de distribuir el archivo, pero por favor proporcione un enlace a este post si lo hace. Una vez que haya terminado con los pasos a continuación, podrá graficar sus resultados y obtener una imagen de cómo el sistema realmente funciona. La siguiente tabla es un ejemplo de un sistema de rotación de 5 ETF que clasifica y compra el ETF superior cada mes. Ese rendimiento se compara con la compra y la celebración de todos los ETF8217s por igual (sin reequilibrar) y la celebración de la SampP 500 (SPY). You8217ll encontrar el cálculo exacto en Excel, pero para el período de 9 años probado el sistema de rotación ETF generado un rendimiento anual de 11,88 vs 7,75 para SPY y 7,18 para todos los mantenidos por igual. It8217s vale la pena señalar que la forma en que se construye el archivo excel no se presta bien a la ampliación. Sin embargo, si usted tiene algunas habilidades de Visual Basic y un poco de creatividad, debería ser capaz de llegar a una manera de escalar. Paso 1: Elija mercados La elección de mercados es una decisión crítica para todos los sistemas. Puesto que tengo una fuerte preferencia por la tendencia tras el comercio, vamos a utilizar un grupo diversificado de mercados. Dicho esto, también podría considerar el uso de sectores del mercado de valores (Tecnología, Salud, etc), diversos productos básicos, o algo completamente diferente. Quería usar mercados relativamente descorrelacionados con alrededor de 10 años de datos históricos, así que voy a usar los siguientes ETF8217: SPY 8211 SampP 500 GLD 8211 Oro IEF 8211 10 años Tesorería IYR 8211 Bienes Raíces de los Estados Unidos EEM 8211 Mercados emergentes La imagen de abajo muestra el Paso 3: recopilar y consolidar datos Una vez que haya decidido sobre los mercados, tendrá que activar Excel y encontrar una fuente de datos históricos. En aras de la frugalidad, vamos a utilizar datos libres de Yahoo Finance.
No comments:
Post a Comment