Backtesting uključuje primjenu strategije ili prediktivnog modela na povijesne podatke kako bi se utvrdila njegova točnost. Može se koristiti za testiranje i usporedbu održivosti strategija trgovanja, tako da trgovci Šest osnovnih vještina glavnih trgovaca Gotovo svatko može postati trgovac, ali da biste postali jedan od glavnih trgovaca, potrebno je više od investicijskog kapitala i trodijelne odijela. Imajte na umu: postoji more pojedinaca koji se žele pridružiti redovima glavnih trgovaca i donijeti kući novac koji ide uz tu titulu. mogu upotrijebiti i prilagoditi uspješne strategije.
Sažetak
- Backtesting uključuje primjenu strategije ili prediktivnog modela na povijesne podatke kako bi se utvrdila njihova točnost.
- Omogućuje trgovcima da testiraju strategije trgovanja bez potrebe za rizičnim kapitalom.
- Uobičajene mjere povratnog testiranja uključuju neto dobit / gubitak, povrat, povrat prilagođen riziku, izloženost tržištu i volatilnost.
Kako funkcionira Backtesting
Analitičari koriste backtesting kao način testiranja i usporedbe različitih tehnika trgovanja bez riskiranja novca. Teorija kaže da ako njihova strategija u prošlosti nije bila uspješna, malo je vjerojatno da će uspjeti u budućnosti (i obrnuto). Dvije glavne komponente na koje se gleda tijekom ispitivanja su ukupna profitabilnost i preuzeta razina rizika.
Međutim, backtest će promatrati izvedbu strategije u odnosu na mnogo različitih čimbenika. Uspješan backtest trgovcima će pokazati strategiju koja dokazano povijesno pokazuje pozitivne rezultate. Iako se tržište nikad ne kreće potpuno isto, backtesting se oslanja na pretpostavku da se dionice kreću sličnim obrascima kao i u prošlosti.
Provedba
Backtest obično kodira programer Programiranje Programiranje je postupak pisanja uputa za izvođenje računala. Sličan je receptu za ljude. Recept sadrži popis radnji koje pokreću simulaciju strategije trgovanja. Simulacija se izvodi koristeći povijesne podatke o dionicama, obveznicama i drugim financijskim instrumentima. Osoba koja omogućuje povratni test procijenit će prinose na modelu kroz nekoliko različitih skupova podataka.
Također je bitno da se model testira u mnogim različitim tržišnim uvjetima kako bi se objektivno procijenila izvedba. Tada se varijable unutar modela dorađuju radi optimizacije u odnosu na nekoliko različitih mjera povratnog testiranja.
Uobičajene mjere za ponovno testiranje
- Neto dobit / gubitak
- Povratak : Ukupni povrat portfelja u zadanom vremenskom okviru
- Ponderi prilagođeni riziku Povraćaji prilagođeni riziku Postoji niz omjera povrata prilagođenih riziku koji pomažu investitorima u procjeni postojećih ili potencijalnih ulaganja. Ti omjeri mogu biti korisniji od jednostavnih mjernih podataka povrata ulaganja koji ne uzimaju u obzir razinu investicijskog rizika. : Povratak portfelja prilagođen razini rizika
- Izloženost na tržištu : stupanj izloženosti različitim segmentima tržišta
- Hlapljivost Hlapljivost Hlapljivost je mjera stope fluktuacije cijene vrijednosnog papira tijekom vremena. Označava razinu rizika povezanu s promjenom cijene vrijednosnog papira. Ulagači i trgovci izračunavaju volatilnost vrijednosnog papira kako bi procijenili prošle promjene cijena: Disperzija povrata na portfelju
Povratak na ispit
Kada stvaraju model trgovanja koji će se testirati unatrag, trgovci moraju izbjegavati pristranost u stvaranju modela. Kako bi se osigurala objektivnost, strategija se mora testirati u nekoliko različitih vremenskih razdoblja s nepristranim i reprezentativnim uzorkom dionica. Kad bi trgovac odabrao dionice i vremensko razdoblje u kojem se testira njegova strategija, model bi u osnovi bio manjkav. Iako test može dati pozitivne rezultate, to bi bilo samo zato što je model stvoren da savršeno odgovara tim podacima. Stoga je neophodno da se tijekom postupka koriste različiti skupovi podataka.
Pogled unaprijed, pristranost
Još je jedna pogreška prilikom testiranja unatrag pristranost prema naprijed. Pristupnost prema naprijed uključuje uključivanje podataka u model koji se testira unatrag, a koji obično ne bi bili dostupni kada se model stvarno implementira.
Na primjer, pretpostavimo da ponovno testirate model trgovanja koji se oslanja na financijske podatke dostupne na kraju fiskalne godine. U model unosite podatke od 31. prosinca; međutim, informacije su općenito dostupne tek nekoliko tjedana nakon kraja godine. Implementacija podataka u povratnom testu dovela bi do toga da bi povrat na model bio umjetno visok zbog pristranosti prema naprijed.
- A - Fiskalna godina (vrijeme u kojem model povratnog testiranja pretpostavlja objavljivanje godišnjeg izvješća)
- B - Objavljeno godišnje izvješće
- C - Vrijeme u kojem model backtestinga pretpostavlja objavljivanje izvješća u prvom tromjesečju
- D - Objavljeno izvješće iz prvog kvartala
Gornji grafikon prikazuje vremensku traku kako bi model za testiranje unatrag mogao postati manjkav zbog pristranosti prema naprijed. Model pretpostavlja da informacije postaju dostupne u točkama A i C, dok u stvarnosti informacije postaju dostupne u točkama B i D. Rezultat pravilno konstruiranog backtesta vjerojatno će dati potpuno drugačiji rezultat od onog koji iznosi iste pretpostavke kao i iznad.
Tko koristi Backtesting?
Svatko može izvesti vlastiti backtest; međutim, backtestove obično vode institucionalni ulagači i upravitelji novca. Backtesting koristi podatke do kojih je skupo doći i zahtijeva složeno modeliranje.
Institucionalni trgovci i investicijske tvrtke posjeduju ljudski i financijski kapital potreban za uporabu modela za ponovno testiranje u svojim trgovinskim strategijama. Uz to, s velikim iznosima novca na liniji, institucionalni investitori Institucionalni investitor Institucionalni investitor je pravna osoba koja akumulira sredstva brojnih investitora (koji mogu biti privatni investitori ili druge pravne osobe) od kojih se često traži testiranje za procjenu rizika.
Primjer
Pretpostavimo da ste analitičar u investicijskoj tvrtki i od vas je zatraženo da testirate strategiju na temelju niza povijesnih podataka koji su vam dani. Strategija uključuje kupnju dionica ako dosegne minimum od 90 dana. Prvi korak u povratnom testiranju bio bi odabir nepristranih povijesnih podataka.
Zatim primijenite strategiju na podatke i utvrdite da je strategija donijela povrat od 150 baznih bodova bolji od trenutne strategije koju koristi tvrtka. Backtest je pomogao učvrstiti istraživanje provedeno u stvaranju strategije trgovanja. Investicijsko društvo može odlučiti je li backtest dovoljan razlog za primjenu strategije.
Povezana čitanja
Finance je službeni davatelj usluga globalnog certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ CBCA ™ certificiranje Akreditacija certificiranog bankarskog i kreditnog analitičara (CBCA) ™ globalni je standard za kreditne analitičare koji pokriva financije, računovodstvo, kreditnu analizu, analizu novčanog toka , modeliranje saveza, otplata zajma i još mnogo toga. program certificiranja, osmišljen kako bi pomogao svima da postanu financijski analitičari svjetske klase. Da biste nastavili napredovati u karijeri, bit će vam korisni dodatni resursi u nastavku:
- Algoritmi Algoritmi (Algos) Algoritmi (Algos) su skup uputa koje se uvode za izvršavanje zadatka. Algoritmi se uvode za automatizaciju trgovanja radi stvaranja dobiti na frekvenciji nemogućoj za trgovca ljudima.
- Grupiranje iluzija Grupiranje iluzija Grupiranje iluzija odnosi se na kognitivnu pristranost u financiranju ponašanja u kojem investitor promatra obrasce u stvarnim slučajnim događajima. U drugom
- Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza je metoda statističkog zaključivanja. Koristi se za ispitivanje je li izjava u vezi s parametrom populacije točna. Testiranje hipoteze
- Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka je pristranost koja proizlazi iz neuspjeha da se osigura pravilna randomizacija uzorka populacije. Mane odabira uzorka