Tradestation에서 거래 전략을 백 테스팅하는 방법

수동 백 테스트; 무역 예술 연습.

가격 행동 및 매크로.

인생의 많은 다른 것들과 마찬가지로 거래는 경험을 통해 향상 될 수 있습니다. 이것은 종종 새로운 거래자가 실패하는 곳입니다. 이 사실을 깨닫고 나면 그들은 아주 간단한 협상을 본다.

& ldquo; 내 시간에 수익성있게 거래하는 법을 배우고 있습니까? & rdquo;

나 자신과 다른 많은 상인들은 강조한 대답에 답할 것입니다 (또는 더 정확하게 말하자면)! 예! & rsquo; 그 질문에 대답하고, 우리가 원하는 시점까지 결과를 얻는 학습 과정을 시작했습니다. 그러나 모두가 그 배에 타지는 않을 것입니다.

거래 경험이 매우 어려운 것은 경험이 똑같아 돈을 낭비 할 수 있다는 것입니다. 몇 년 동안 나는 많은 사람들이 시장에 대한 당신의 수업료에 대해 경솔하게 주장한다고 들었습니다. & rsquo; 그리고 그럴 수도 있습니다. 그러나 숙고의 오래된 예술에서 경험을 쌓는 다른 방법이 있습니다.

기술 분석의 창시자 인 곡물 및 쌀 무역상은 & lt; 종이 무역 & rsquo; 요소를 사용합니다. 그들이 거래하는 전략에 대한 가상의 이익 또는 손실을 추적 할 수 있습니다.

이것은 오늘날 데모 거래와 유사합니다. 재정적 위험없이 시장에서 우리의 이론과 전략을 테스트 할 수있는 방법. ACTUAL 실행을 수행하는 상대방의 유동성 공급자가 없기 때문에 이것은 실시간 거래와 동일합니까? 동적 환경에서 내 전략을 테스트 할 수있게 해줍니다.

데모 거래 또는 데모 테스트 전략의 단점은 전략 일관성에 대한 결정을 내리기에 충분한 결과를 얻는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다는 사실입니다. 일일 차트에서 전략을 테스트하려는 경우 몇 가지 거래를 배치하는 데 일 년이 걸릴 수 있습니다. 그리고 그 몇 안되는 무역 이후에, 나는 그것을 고용하기위한 전략으로 충분히 편안하지 않을 것이라고 확신합니다. (어쨌든 몇 가지 거래가 있었지만, 이것이 변칙인지 아닌지 어떻게 알 수 있습니까?)

수동 백 테스트가 가능한 곳입니다. 이것은 역동적 인 가격으로 살아있는 시장 환경을 시뮬레이션 할 수있는 매너리즘입니다. 우리가 수동 또는 자동으로 수행하는 백 테스트에 단 하나의 단점이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 과거 실적이 반드시 그런 방식으로 앞으로 나아갈 필요는 없다는 사실입니다. 그러나 이것이 수동 백 테스트의 요점은 아닙니다. 내가 테스트를 수행하는 이유는 테스트중인 전략의 도구를 사용하여 자신을 훈련하는 것이므로 가장 효과적으로 접근 방법을 사용하는 방법을 알 수 있습니다.

모든 통화 쌍, 그리고 내가 거래하는 거의 모든 전략을 사용하여 언제든지이 작업을 수행 할 수 있습니다.

1 단계 : 차트를 드레스.

수동 백 테스트가 테스트 할 전략에서 사용할 지표로 차트를 장식하는 첫 번째 단계입니다. 이 그림에서는 89주기 EMA와 13주기 CCI를 사용하려고합니다. 차트를 입고 나면 진행할 준비가되었습니다.

James Stanley 작성.

2 단계 : 시간을 거슬러 올라가십시오.

차트를 입고 나면 이전 차트로 이동해야합니다. 여기는 테스트 한 기간 동안 가격 행동에 익숙하지 않기를 원한다는 것입니다. 나는 가격이 가능한 한 실제 시장의 역학에 가깝도록하고 싶다. 나는 이것을 예측할 수 없기를 바란다.

이렇게하려면 차트에서 이전 날짜로 이동하기 위해 시간을 클릭하기 만하면됩니다.

James Stanley 작성.

3 단계 : 정시에 앞으로 나아가십시오.

이 기능은 많은 수작업 백 테스트를 수행하지만 많은 경우 알 수없는 거래자에게 매우 유용합니다. 이것은 & lsquo; forward, & rsquo;와 관련이 있습니다. & lsquo; 거꾸로, & rsquo; 키보드의 화살표.

1 시간 전으로 돌아가려면 & lsquo; 뒤로 화살표 키를 누르기 만하면됩니다. & rsquo; 한 번.

그러나 4 시간짜리 차트를 테스트하는 경우 & ndash; 앞으로 또는 뒤로 화살표 키를 한 번 누르면 앞뒤로 4 시간 씩 이동합니다.

이것은 짧은 시간 내에 차트에서 방대한 거리를 가로지를 수있는 매우 편리한 기능입니다.

이 시점에서, 나는 나의 기준을 충족시키는 무역을 찾을 수있는 차트를 앞으로 나아가고 싶다. 일단 내가 잠시 멈추고 5 단계로 넘어갈 준비가되었습니다.

4 단계 : 결과를 기록하십시오.

이 단계는 스타일을 기반으로 한 상인과 기록 보관의 매너리즘 사이에서 벗어날 수 있습니다. 나는 모든 새로운 거래자들 또는 새로운 수동 거래 자들이이 거래들 각각을 기록 할 것을 촉구한다; 저널, 스프레드 시트 또는 거래 로그 일 수 있습니다. 몇 가지 주요 정보는 여기에 있습니다.

어디에서 멈출 것입니까?

어디서 이익을 얻으려고하십니까?

이 모든 정보는 물론 다른 관찰을 기록 할 수 있습니다. 몇 가지 거래를 한 후에는 전략을 목표에보다 효과적으로 적용하는 데 사용할 수있는 몇 가지 정보가 있습니다.

5 단계 : 린스와 반복.

우리가 가상의 거래를 발견 한 후, 앞으로 어떻게 나아질 수 있는지에 대한 아이디어를 얻기 위해 앞으로 나아갈 수 있습니다. 다시 한 번 이러한 결과를 저널에 기록 할 수 있습니다.

그런 다음 다음 거래로 넘어갈 수 있습니다. 우리는 편안함을 느낄 때까지이 작업을 계속할 수 있으며 테스트의 다음 단계로 넘어갈 전략에 대한 경험이 있습니다. 더 작은 저울로 테스트하는 일부 상인의 경우, 다른 이들은 살아있는 시장으로 직접 도약하며, 다른 한편으로는 나 자신과 같이; 라이브, 동적 가격 정책으로 데모 계정에서 전략을 테스트합니다.

--- 제임스 B. 스탠리 글

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거래 시스템을 백 테스팅하고 커브 피팅을 피하는 방법.

미래에 주어진 거래 시스템이 얼마나 잘 작동 할 것인가를 판단하기 위해서, 우리는 과거의 시장 데이터에 대해 그것의 역행 테스트를 실시합니다. 역 테스팅은 과거의 데이터에 일련의 거래 규칙을 적용하여 실제로 거래했을 때 그 규칙이 어떻게 수행되었는지 추정합니다. 가설적인 역사적 결과가 좋다고해서 미래에 일련의 규칙이 잘 작동하는 것은 아닙니다. 그러나 가난한 가상의 역사적 결과는 시스템이 실시간으로 거래되어서는 안된다는 것을 거의 확실하게 의미합니다.

역 테스팅의 인식 된 가치는 역사적 경향이 반복된다는 믿음에 뿌리를두고 있습니다. 거래자는 세대별로 과거 데이터에 대한 전략을 테스트 해 왔습니다. 그러나이 작업은 개인용 컴퓨터와 TradeStation으로 발전한 System Writer와 같은 특수 목적의 시스템 테스트 소프트웨어의 출현으로 유명 해졌습니다. 이 소프트웨어와 과거 데이터의 데이터베이스는 코드 작성 배경이없는 사람들이 거래 시스템 아이디어를 테스트 할 수있게 해줍니다. 트레이딩 시스템의 포괄적 인 이해와 수용은 무역 시스템을 자체적으로 구축하려고 할 때 많은 좌절감을 낳았으므로 1990 년대 내내 제 3 자 시스템 시장이 번창했습니다.

Futures Truth는 1980 년대부터 상용 거래 시스템을 추적해온 독립적 인 회사입니다. 현재, 500 개 이상의 시스템을 추적합니다. Futures Truth는 과거 거래 데이터가 아닌 실시간으로 거래 시스템을 테스트합니다. 이렇게하면 시간이 지남에 따라 규칙이 수정되는 것을 방지하고 변동성이 큰 기간과 같은 실제 시장 조건에서 규칙 실행을 더 잘 시뮬레이트 할 수 있습니다. Futures Truth에 따르면 추적 시스템의 약 45 %만이 장기적으로 수익을 낼 수있는 반면, 20 %만이 좋은 위험 / 보상 비율을 보였습니다. 그러나이 수치는 더 많은 사람들보다 낫습니다. 왜냐하면 진정으로 자신들의 논리에 확신을 갖고있는 벤더들만이 실시간 분석과 공개 비평을위한 Futures Truth로 전환하기 때문입니다.

많은 시스템은 유효한 전제가 없기 때문에 실패합니다. 대신 입력 및 종료 매개 변수는 데이터 마이닝에서 파생됩니다. 데이터 마이닝은 단순히 과거 데이터에서 과거에 효과가 있었던 규칙을 검색합니다. 종종 이러한 규칙은 과거에 정확하게 적용되며 보이지 않는 데이터에서 무작위로 작업하는 것보다 더 나은 작업을 할 수있는 희망이 없습니다. 대신 시스템 개발은 테스트, 분석 및 적용을 위해 미세 조정될 수있는 이론으로 시작해야합니다. 이 개념은 또한 시스템 테스트 자체에 대한 다른 관점을 의미합니다. 백 테스트의 목표는 가설적인 손익 통계 모음을 생성하는 것이 아닙니다. 그것은 이론의 타당성과 전제를 잡는데있어서 규칙의 정확성을 시험하는 것이다.

시스템 테스트는 데이터에서 시간 척도, 주문 가정, 계약 세부 사항 및 위험 제어에 이르기까지 다방면에 걸친 프로세스입니다. 이 중 하나라도 실패하면 다른 유효한 테스트가 실패 할 수 있습니다. 또는이를 조작하면 실시간으로 달성 할 수있는 것보다 훨씬 우수한 결과를 생성 할 수 있습니다. 유효성을 검사하려면 & mdash; 또는 적절한 경우 무효화하십시오. 귀하의 시스템.

역 테스팅에는 두 가지 요소가 있습니다. 적절한 도구 & mdash; 소프트웨어 및 데이터 & mdash; 그리고 이러한 도구를 사용하여 시스템을 개발하는 과학적 방법. 무역의 도구를 보면서 시작하자.

아이디어를 테스트하기위한 많은 옵션을 사용할 수 있습니다. 아이디어를 코드로 변환하는 것이 쉽고 세부 사항을 처리하는 방법이 다르므로 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 시스템이 제한 주문을 입력하면 일부 소프트웨어는 가격이 만지면 채우기를 기록합니다. 그러나 그러한 주문이 실제 거래에서 채워지는 보장이나 그것이 보장되지는 않는다는 보장은 거의 없습니다. 정지에 입장하는 것은 항목을 보장하지만 가격은 보장하지 않습니다.

또 다른 문제는 실제 가격을 기록하는 것입니다. 전문적으로 개발 된 대부분의 소프트웨어에는이 문제가 더 이상 없지만 Microsoft Excel과 같은 스프레드 시트에서 수동으로 시스템을 테스트하는 사람들에게는 여전히 문제가됩니다. 예를 들어, 시스템이 지난 3 기간의 평균 범위의 3 분의 1을 더한 가격으로 구매하고 평균 범위가 10 일 경우, 우리는 가까운 3.333을 더한 가격으로 구매하고 있습니다. 우리가 E-mini S & amp; P 500을 거래하고 있다면 0.25 틱 크기로 거래됩니다. 이는 엔트리 차액이 3.50까지 반올림되어야 함을 의미합니다. 초보자는 수작업으로 숫자를 처리한다면 이것을 깨닫지 못할 수도 있고 너무 많은 전문 프로그램이 같은 실수를 저 지르지도 않았습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 오류는 상당한 불일치를 야기 할 수 있습니다.

그러나 큰 그림에서 그러한 절차 세부 사항은 중요하지 않습니다. 큰 문제는 데이터입니다.

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전략 테스트 - 이 단계를 위반하면 계정이 손상됩니다.

전략 테스트 - 이 단계를 위반하면 계정이 손상됩니다.

상인에게 가장 보람있는 경험 중 하나는 훌륭한 전략 아이디어가 실제로 수익성있는 전략임을 입증하는 실적 보고서를 선택하는 것입니다. 이 기사에 설명 된대로 올바르게 수행 된 전략 테스트는 거래 전략의 유효성을 검증하고 거래를 시작할 수있는 자신감을 줄 수 있습니다. 그러나 미리 경고하면 전략 테스트가 부적절하게 끝나면 재정적으로 파괴 될 수 있습니다.

전략 테스트가 잘못 수행되면 전략 상 허망한 결과를 초래할 수 있습니다. 여기에 극적인 예가 있습니다.

전략 성과 보고서 BEFORE Backper Testing.

동일한 전략 - 성능 테스트 후 올바른 테스트를 거친 후.

정확한 실적 보고서를 얻는 방법에 대한 지식이 있으면 실시간 거래에서 전략을 신뢰하고 거래 계좌를 보호 할 수 있습니다. 전략을 적절하게 테스트하기 위해서는 따라야 할 5 가지 주요 단계가 있습니다. "샘플 내 데이터"테스트, "샘플 밖의 데이터"테스트, 시뮬레이터 계정에 대한 실시간 포워드 테스트, 실제 라이브 거래 실행 등의 기능을 제공합니다.

1 단계 : 구성.

데이터 테스트를 시작하기 전에 TradeStation이 성능 보고서로 가져온 데이터가 정확하도록 구성해야합니다. TradeStation을 올바르게 구성하려면 다음 세 가지 중요한 항목을 따르십시오.

(a) 플랫폼 메뉴에서 "형식 기호"로 이동하여 테스트 할 시작일과 종료일을 지정하십시오. 이 과거 데이터 범위를 "샘플 내 데이터"라고합니다. 이 "샘플 내 데이터"에는 최근 6 개월을 포함하지 마십시오. 최근 6 개월을 "샘플 밖의 데이터"라고하며, 나중에 "샘플 밖의 데이터" 테스트 단계.

(b) 그런 다음 플랫폼 메뉴에서 "형식 전략"으로 이동하여 "모두 속성"을 선택하십시오. 이제 "일반"탭을 선택하고 수수료 및 미끄러짐을 입력하십시오 (가능한 한 현실적이거나 확실하지 않은 경우 너무 높게 추정하십시오). 이 단계를 건너 뛰면 전략 테스트 성능 보고서는 의미가 없습니다. 이것이 수행되지 않는다면 실적이 좋은 성과 곡선을 가질 수 있지만 커미션과 미끄러짐 수치를 입력하자마자 자본 곡선이 수중의 주식 곡선으로 바뀔 수 있습니다.

(c) 마지막 구성 단계는 "일반"탭 아래의 "모든 속성"아래에 있습니다. 왼쪽 하단의 "전략 테스트 해상도"를보십시오. "look-inside-bar back-testing"옵션을 선택한 다음 차트 스타일에 사용할 수있는 가장 작은 시간 프레임을 선택하여 전략 테스트를 실제 데이터와 더 가깝게 만듭니다. 전략 테스트, 테스트에서 개방, 높음, 낮음 및 종결 데이터를 사용하므로 시간 프레임 막대가 클수록 전략 테스트 성능 보고서가 왜곡 될 수 있습니다. 이 "바 내부 검사"옵션을 사용하면 컴퓨터가 더 많은 전략 테스트 계산을 수행하게됩니다. 이렇게하면 실적 보고서 생성 속도가 느려질 수 있으므로 기다려 주시기 바랍니다. 정확한 성능 보고서를 얻으려면 "바깥 쪽을 들여다보기"옵션을 사용해야합니다.

이러한 구성 단계는 정확한 성능 보고서를 얻는 데 중요하므로 계속하기 전에 이것이 정확하게 완료되었는지 확인하십시오. TradeStation이 올바르게 구성되면 전략 테스트를 시작할 수 있습니다.

2 단계 : 샘플 내 데이터 테스팅 ( "Back 테스팅"이라고도 함)

이제 전략 아이디어 테스트를 시작할 준비가되었습니다. 구성 단계에서 테스트를 위해 설정 한 "샘플 내 데이터"를 테스트하는 것으로 시작합니다. 거래 실적 보고서를 가져 오는 것으로 시작하십시오. 지금 내가 언급 할 성능 보고서가 나와 있지만, 자신의 실적 보고서를보고 자신의 수를 분석 할 것입니다. 이것이 아래의 단계에서 우리가 언급 할 것입니다. 다음과 같이 "샘플 내 데이터"테스트를위한 7 가지 하위 단계가 있습니다.

먼저 전략이 얼마나 많은 거래를했는지 살펴보십시오. [오류 = 1 / 제곱근 (테스트에서 번호 거래)]로 정의 된 전략 테스트 오류를 ​​줄이려면 전략 테스트 결과에서 오류 마진을 5 %로 줄이려면 400 개 이상의 거래가 필요합니다. 100 개의 거래에서 오류에 대해 10 %의 마진이 있습니다.

중요 참고 사항 : 최적화 전략의 입력 수가 많을수록 전략 최적화 이상으로 유지해야하는 거래 수가 늘어납니다.

또한 전략이 하루 평균 평균 거래 횟수를 확인하십시오. 더 자주 전략을 생성할수록 더 많은 수익을 얻습니다.

내가보고있는 실적 보고서에서 지난 3 개월 반 동안 397 건의 거래가 이루어졌으며 하루 평균 5.3 건의 거래가 발생했습니다.

둘째, "평균 무역 금액"을 살펴보십시오. 느린 주문이 채워지거나 정상적인 미끄러짐보다 큰 것이 전략의 수익성을 떨어 뜨리지 않을만큼 충분히 커야합니다.

보고서에 따르면 "평균 무역 금액"은 162.32 달러입니다. 설정 단계에서 정의 된 수수료 및 미끄러짐 금액은이 실적 보고서에서 이미 제외되었습니다.

이 전략이 1 계약을 거래하는 시간의 65 %.

이 전략이 3 건의 계약을 거래하는 시간의 35 %.

이 전략이 5 건의 계약을 거래하는 시간의 10 %.

셋째, "이익 요인"과 "평균 평균 승리 평균 손실"이 1.5 이상이고 거래 성공률이 45 % 이상인지 확인하십시오.

이 전략에는 1.83의 "Profit Factor"가있었습니다.

이 전략은 2.28의 "평균 평균 승리 - 평균 손실"을가집니다 (2.28는 손익분기 점은 약 28 %의 "수익률 달성 비율"을 의미 함)

이 전략에서 "수익률 획득 비율"은 44.58 %였습니다.

넷째, 무역 목록 페이지를보고 이윤 상승과 하락을 평가하십시오. 무역 탈퇴가 일어나기 전에 얼마나 많은 거래가 돈을 벌었으며 얼마나 많은 돈을 벌었는지주의하십시오. 이익과 관련하여 어떤 액수의 돈을 벌어 보느냐에 따라 거래를 관리하면 더 많은 이익을 창출 할 수 있는지 알고 싶을 것입니다. 여기에 사용 된 예는 자동화 된 이탈 지점이 발생한 지점보다 거래의 좋은 비율이 훨씬 높은 수익을 냈다는 것을 보여줍니다.

다섯 번째, 세 개의 무승부 (DD) 번호를 살펴보십시오. 나는 "Total Net Profit"의 15 % 이하와 "Total Net Profit"의 5 % 이하의 "Max DD"에서 가장 큰 숫자를보고 싶습니다 (이 숫자는 거래 중 위험 수준을 줄이는 것에 대해 말합니다 ).

총 이익 - $ 64,440.

Peak to Valley DD - 8,960 달러는 총 이익의 13 %입니다.

닫기 닫기 DD - $ 7,120은 총 이익의 11 %입니다.

최대 총액 - $ 3,420 - 총 이익의 5 %

여섯째, 보고서에서 "최대 손실 무역"을 살펴보면 "총 순익"의 5 % 이하를보고 싶습니다. 보고서에서 발생한 "최대 손실 무역"은 2,580 달러로 총액의 4 %입니다 순이익."

일곱째, 평균 거래 시간을 재검토합니다. 한 거래에서 평균 시간은 거래의 황금률을 준수합니까? "당신의 손실을 빨리 줄이고 이익을 낼 수있게 해 주시겠습니까?" 전략이 수익 만 사용하여 작성되었는지 (실제 정지 손실이없는 출구도)보고 싶을 것입니다. 그것은 좋은보고가 있을지도 모르지만 정지 손실 출구가없는 경우에 거래를 잃는 당 평균 거래 대 평균 막대 사이의 평균 막대 사이의 엉망인 비율을 보여줄 수 있습니다. 다음은 평균 막대입니다.

이기는 무역 당 평균 막대 7.24.

패배 당 평균 막대는 3.51 바입니다.

이 전략은 거래의 황금률을 준수합니다. 평균 3.51 마디로 손실을 빠르게 줄이고 이윤을 평균 7.24 마디로 줄이는 방법에 주목하십시오.

그렇다면이게 무슨 의미일까요? 이 전략이 전략 테스트의 역사적인 전략 테스트 단계를 통과했음을 의미합니다.

3 단계 : 샘플 밖의 데이터 ( "Walk Forward Testing"이라고도 함)

"샘플 내 데이터"를 테스트하고 전략이 계속 테스트 할 가치가 있다고 판단한 경우 이제 "샘플 외부 데이터"에 대한 전략을 테스트 할 수 있습니다. "인라인 데이터"를 아직 테스트하지 않은 경우, 샘플 데이터는 진행하기 전에 수행하십시오.

"샘플 밖의 데이터"를 테스트하기 위해 1 (a) 단계에서 예약 한 최신 6 개월의 데이터를 사용합니다. 이 기사의 1 (b) 단계에서는 커미션 입력 및 미끄러짐 입력 및 전략 테스트에 사용 된 성능 보고서를 실행하는 데 사용해야하는 "바 내면 바 테스트"옵션 사용에 대해 설명했습니다. 계속하기 전에 거래 플랫폼을 올바르게 구성했는지 확인하십시오.

"형식 기호"로 이동하여 "샘플 내 데이터"에 대한 전략 테스트 중에 사용되지 않은 "샘플 밖의 데이터"날짜 범위 만 포함하도록 날짜 범위를 변경하십시오. 이를 "샘플 외부"데이터에 대한 테스트라고합니다.

"샘플 밖의"데이터에 대한 거래 실적 보고서를 작성하고 위의 2 단계에서 논의한 모든 항목을이 "샘플 밖의"실적 보고서에서 검토하십시오. 2 단계의 "샘플 내 데이터"성과 보고서에 가까울수록 전략이 더욱 강력 해집니다. 이것은 결과가 커브 피팅이 아니며 실행 가능한 전략을 가질 가능성이 높음을 나타냅니다. 이 "샘플 밖의"날짜 범위 테스트는 성공적인 전략을 찾기 위해 "샘플 내 데이터"에 대한 전략 테스트 단계보다 훨씬 중요합니다. 여러 다른 "샘플 밖의"날짜 범위를 테스트하는 것이 좋습니다. 이 범위를 "Walk Forward Analysis"라고합니다.

견고성 : Perry J. Kaufman은 "실질적으로 말하자면, 견고한 거래 전략은 수년간 여러 시장에 적용된 광범위한 매개 변수 (입력) 값에 대해 일관되게 좋은 결과를 산출하는 전략입니다."

이 "샘플 밖의 데이터"테스트 도중 전략에 실패하면 예약 된 "샘플 밖의 데이터"를 사용하여 최적화하지 마십시오. 이렇게하면 전략 개발에서이 중요한 단계를 무력화시킬 수 있습니다. 당신은 당신의 전략으로 돌아가서 그것을 고칠 수도 있고, 아니면 그것을 떨어 뜨리고 새로운 전략 아이디어를 개발할 수도 있습니다.

한 가지주의 사항 - 전략이 현재 변동성과 같은 특정 시장 조건을 활용하고 "샘플 밖의 데이터"가 비 휘발성 날짜 범위를 테스트하는 경우 성능이 좋지 않을 수 있지만 다음 단계에서는 "라이브 포워드 테스팅"테스트를 통해 우리는 여전히 변동성이 큰 시장에 서 있기 때문에 성공할 수 있습니다. 전략이 왜 효과가 있는지, 어떤 시장 조건에서 잘 수행되는지, 그리고 어떤 시장 조건에서 잘 수행되지 않는지를 이해해야합니다.

이제 "샘플 밖의"데이터를 테스트하고 전략이 유망 해 졌으므로 시뮬레이터 계정에서 전략을 테스트 해 볼 준비가되었습니다.

이 시점에서 트레이딩 플랫폼을 구성하여 실적 보고서가 정확하고 "샘플 내 데이터"및 "샘플 외"데이터를 테스트했으며 전략이 여전히 훌륭해 보입니다. 이제 시뮬레이터 계정에서 전략을 테스트 해 볼 준비가되었습니다.

3 단계 "Walk Forward Testing"은 거래 전략을 적절하게 테스트하기 위해 매우 중요하므로 로버트 파르도 (Robert Pardo) 초판 책 "Trading Strategies의 평가와 최적화"를 읽으시기 바랍니다.

4 단계 : 시뮬레이터 계정에서 실시간 전달 테스트.

시뮬레이터에서 라이브 포워드 테스트를하는 동안 라이브 데이터 피드 항목 및 종료가 기록 항목 및 종료와 유사한 지 확인해야합니다. 하루 동안 실시간 데이터 거래를 한 후에는 실시간 거래 목록을 저장하십시오. 이제이 동일한 차트를 다시로드하여 전략이 같은 날의 기록을 기반으로 다시 계산됩니다. 역사적 거래 목록을 기록하고 실제 출품작과 출품작을 과거 출품작과 출품작과 비교합니다. 그들은 동일하거나 적어도 유사합니까? 귀하의 "라이브 데이터"테스트가 귀하의 전략에 대해 말하는 차이점과 영향을 이해하고 있습니까?

프로그램을 매일 모니터링하여 실제 "라이브"시장 상황에서 성능을 확인할 수 있습니다. 전략이 실제 데이터에서 작동 할 때까지 시뮬레이터에서 Live Forward Testing을 계속하십시오. 실시간 결과는 종종 과거 결과보다 수익성이 떨어집니다. 핵심 질문은 실시간 테스트를 통해 수익성있는 전략이 거래가 있다는 것을 보여주는 것입니까?

5 단계 : 실제 라이브 거래 실행.

실사를 완료하고 시뮬레이터의 전략 결과에 만족하면 실시간 거래를 할 준비가 된 것입니다. 실제 현금으로 새로운 전략을 거래하고 있으므로 거래 당 중단 손실 포인트 당 계정 자산의 1 %의 1/4로 현저히 감소 된 포지션 사이징 위험으로부터 시작하십시오. 실시간 주문 실행 중에 새로운 전략에서 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 때까지 최소한의 위험으로 거래를 계속하십시오.

라이브 시장에서 전략이 돈을 버는 순간, 천천히 시간이 지남에 따라 포지션 사이징 위험이 증가하기 시작합니다. 1 %의 1/4에서 1 %로 위험을 상향 이동하십시오. 몇 주에서 몇 달 동안 일관된 거래 실적을 얻을 때까지 1 %의 위험으로 거래를 계속하십시오. 공격적으로 사용하고 더 많이 사용하려면 2 %로 계속 천천히 증가 할 수 있지만, 거래 당 계정 자본의 최대 3 %를 초과하지 않는 것이 좋습니다.

이 기사에서 설명한대로 5 단계를 수행하면 자신이 가진 전략 아이디어를 자신있게 전략적으로 테스트 할 수 있습니다. 이 기사를 참조 할 수 있도록 다음 번에 훌륭한 아이디어로 아이디어를 얻었을 때이를 입증하고 거래 계정을 보호하며 전략을 실시간으로 거래하는 데 자신감을 가질 수 있습니다.

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