Backtesting Options Trading Strategier

Backtesting Hva er Backtesting Backtesting er prosessen med å teste en handelsstrategi på relevante historiske data for å sikre sin levedyktighet før den næringsdrivende risikerer enhver faktisk kapital. En næringsdrivende kan simulere handel med en strategi over en passende tidsperiode og analysere resultatene for nivåene av lønnsomhet og risiko. BREAKING DOWN Backtesting Hvis resultatene oppfyller de nødvendige kriteriene som er akseptable for næringsdrivende, kan strategien da implementeres med viss grad av selvtillit om at det vil resultere i fortjeneste. Hvis resultatene er mindre gunstige, kan strategien modifiseres, justeres og optimaliseres for å oppnå de ønskede resultatene, eller det kan helt slettes. En betydelig mengde av volumet som handles i dagens finansielle marked, gjøres av handelsfolk som bruker en slags datautomatisering. Dette gjelder spesielt for handelsstrategier basert på teknisk analyse. Backtesting er en integrert del av å utvikle et automatisert handelssystem. Betydende Backtesting Når du er ferdig på riktig måte, kan backtesting være et uvurderlig verktøy for å ta avgjørelser om du skal bruke en handelsstrategi. Prøveperioden som en backtest utføres på er kritisk. Varigheten av prøveperioden skal være lang nok til å inkludere perioder med varierende markedsforhold, inkludert opptrender, downtrends og range-bound trading. Å utføre en test på bare en type markedsforhold kan gi unike resultater som kanskje ikke fungerer bra under andre markedsforhold, noe som kan føre til falske konklusjoner. Prøvestørrelsen i antall bransjer i testresultatene er også avgjørende. Hvis prøvenummeret av handler er for lite, kan testen ikke være statistisk signifikant. En prøve med for mange handler over en lang periode kan gi optimerte resultater der et overveldende antall vinnende handler samles rundt en bestemt markedstilstand eller trend som er gunstig for strategien. Dette kan også føre til at en næringsdrivende trekker villedende konklusjoner. Å holde det Real En backtest bør gjenspeile virkeligheten i størst mulig grad. Handelsutgifter som ellers kan betraktes som ubetydelige av handelsmenn når de analyseres individuelt, kan ha betydelig innvirkning når aggregatkostnaden beregnes over hele testperioden. Disse kostnadene inkluderer provisjoner, spreads og slippe, og de kunne bestemme forskjellen mellom om en handelsstrategi er lønnsom eller ikke. De fleste backtesting programvarepakker inkluderer metoder for å ta hensyn til disse kostnadene. Kanskje den viktigste metriske assosiert med backtesting er strategys nivå av robusthet. Dette oppnås ved å sammenligne resultatene av en optimalisert tilbaketest i en bestemt prøveperiode (referert til som prøve) med resultatene av en backtest med samme strategi og innstillinger i en annen prøveperiode (referert til som out - av-prøve). Hvis resultatene er like lønnsomme, kan strategien anses å være gyldig og robust, og den er klar til å bli implementert i sanntidsmarkeder. Hvis strategien feiler i sammenligninger uten sammenligning, trenger strategien ytterligere utvikling, eller det bør helt og holdent bli opphørt. Testing: Tolking Past Backtesting er en sentral komponent i effektiv trading-systemutvikling. Det oppnås ved å rekonstruere, med historiske data, handler som ville ha skjedd tidligere, ved bruk av regler som er definert av en gitt strategi. Resultatet gir statistikk som kan brukes til å måle strategiens effektivitet. Ved hjelp av disse dataene kan handelsmenn optimalisere og forbedre sine strategier, finne tekniske eller teoretiske feil, og få tillit til strategien deres før de påføres de virkelige markedene. Den underliggende teorien er at enhver strategi som fungerte bra i det siste, vil trolig fungere godt i fremtiden, og omvendt vil enhver strategi som har gått dårlig i fortiden, sannsynligvis utføre dårlig i fremtiden. Denne artikkelen tar en titt på hvilke applikasjoner som brukes til backtest, hva slags data er oppnådd, og hvordan man bruker den Data og verktøyene Backtesting kan gi rikelig med verdifull statistisk tilbakemelding om et gitt system. Noen universelle backtesting-statistikker inkluderer: Netto fortjeneste eller tap - Netto prosentvis gevinst eller tap. Tidsramme - Tidligere datoer der testingen skjedde. Universe - Aksjer som ble inkludert i backtestet. Volatilitetsmålinger - Maks prosent prosent opp og ned. Gjennomsnitt - Prosent gjennomsnittlig gevinst og gjennomsnittlig tap, gjennomsnittlige barer holdt. Eksponering - Andel av investert kapital (eller eksponert for markedet). Nivåer - Gevinst-til-tap-forhold. Årlig avkastning - Prosentavkastning over et år. Risikojustert avkastning - Prosentavkastning som en funksjon av risiko. Typisk vil backtesting programvare ha to skjermer som er viktige. Den første tillater handelsmannen å tilpasse innstillingene for backtesting. Disse tilpasningene inkluderer alt fra tidsperiode til provisjonskostnader. Her er et eksempel på en slik skjerm i AmiBroker: Den andre skjermen er den faktiske backtesting-resultatrapporten. Her finner du all statistikk som er nevnt ovenfor. Igjen, her er et eksempel på dette skjermbildet i AmiBroker: Generelt inneholder de fleste handelsprogramvarene lignende elementer. Enkelte avanserte programvare inkluderer også tilleggsfunksjonalitet til å utføre automatisk posisjonering, optimalisering og andre mer avanserte funksjoner. De 10 budene Det er mange faktorer som handlerne tar hensyn til når de vurderer handelsstrategier. Her er en liste over de 10 viktigste tingene å huske mens backtesting: Ta hensyn til de brede markedstrendene i tidsrammen der en bestemt strategi ble testet. For eksempel, hvis en strategi bare ble testet tilbake fra 1999-2000, kan det ikke gå bra på et bjørnmarked. Det er ofte en god ide å backtest over en lang tidsramme som omfatter flere forskjellige typer markedsforhold. Ta hensyn til universet der tilbakestesting skjedde. For eksempel, hvis et bredt markedssystem er testet med et univers bestående av tech-aksjer, kan det mislykkes å gjøre det bra i ulike sektorer. Som en generell regel, hvis en strategi er rettet mot en bestemt genre av lager, begrenser universet den sjangeren, men i alle andre tilfeller opprettholder et stort univers for testformål. Volatilitetsforanstaltninger er ekstremt viktige å vurdere i utviklingen av et handelssystem. Dette gjelder spesielt for levererte kontoer, som blir utsatt for marginanrop dersom egenkapitalen faller under et bestemt punkt. Traders bør søke å holde volatiliteten lav for å redusere risikoen og muliggjøre lettere overgang inn og ut av et gitt lager. Det gjennomsnittlige antall barer som holdes er også veldig viktig å se når man utvikler et handelssystem. Selv om de fleste backtesting programvare inkluderer provisjonskostnader i de endelige beregningene, betyr det ikke at du bør overse denne statistikken. Hvis det er mulig, kan det hende at gjennomsnittlig antall barer som holdes, reduserer provisjonskostnadene, og forbedrer din generelle avkastning. Eksponering er et dobbeltkantet sverd. Økt eksponering kan føre til høyere fortjeneste eller høyere tap, mens redusert eksponering betyr lavere fortjeneste eller lavere tap. Imidlertid er det generelt en god ide å holde eksponering under 70 for å redusere risiko og muliggjøre lettere overgang inn og ut av et gitt lager. Den gjennomsnittlige gevinstløpsstatistikken, kombinert med vinner-til-tap-forholdet, kan være nyttig for å bestemme optimal plassering og pengestyring ved hjelp av teknikker som Kelly-kriteriet. (Se Money Management ved hjelp av Kelly-kriteriet.) Traders kan ta større stillinger og redusere provisjonskostnader ved å øke sine gjennomsnittlige gevinster og øke deres vinner-til-tap-forhold. Årlig avkastning er viktig fordi den brukes som et verktøy for å benchmark en systemavkastning mot andre investeringssteder. Det er viktig ikke bare å se på den samlede årlige avkastningen, men også å ta hensyn til økt eller redusert risiko. Dette kan gjøres ved å se på den risikojusterte avkastningen, som står for ulike risikofaktorer. Før et handelssystem er vedtatt, må det overgå alle andre investeringssteder med like eller mindre risiko. Backtesting tilpasning er ekstremt viktig. Mange backtesting-applikasjoner har innspill for provisjonsbeløp, runde (eller brøkdelte) masse størrelser, tikkestørrelser, marginkrav, renter, slippage-forutsetninger, stillingsreguleringsregler, same-bar-utgangsreguleringer, (bak) stoppinnstillinger og mye mer. For å få de mest nøyaktige backtesting resultatene, er jeg viktig å justere disse innstillingene for å etterligne megleren som vil bli brukt når systemet går live. Backtesting kan noen ganger føre til noe kjent som overoptimalisering. Dette er en tilstand hvor resultatene avstemmes så høyt til fortiden at de ikke lenger er like nøyaktige i fremtiden. Det er generelt en god ide å implementere regler som gjelder for alle aksjer, eller et utvalg av målrettede aksjer, og er ikke optimalisert i den grad reglene ikke lenger er forståelige av skaperen. Backtesting er ikke alltid den mest nøyaktige måten å måle effektiviteten til et gitt handelssystem. Noen ganger har strategier som har gått bra i det siste, ikke lykkes i det nåværende. Tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. Pass på å papirhandel et system som har blitt suksessfullt testet før du går, for å være sikker på at strategien fortsatt gjelder i praksis. Konklusjon Backtesting er et av de viktigste aspektene ved å utvikle et handelssystem. Hvis det opprettes og tolkes ordentlig, kan det hjelpe handelsmenn å optimalisere og forbedre strategiene, finne tekniske eller teoretiske feil, samt få tillit til strategien deres før de påføres det til de virkelige verdensmarkeder. Ressurser Tradecision (tradecision) - High-end Trading System Utvikling AmiBroker (amibroker) - Budsjett Trading System Development. Backtest Bull Put Spread, Bear Call Spread, Bull Call Spread, Bear Put Spread Administrer risiko og backtest kjernestrategier: Long Call, Long Put , Short Put Lær hvordan du velger alternativ streik ved tilbakest testing og optimalisering av valgvalg. Analyser opsjonsstrategiytelse og valider handelsideer ved hjelp av historiske data. Filterstrategier ved volatilitet, grenser, avstand til breakeven, teknisk ytelse og mye mer Oscreener gjør det mulig å backtest opsjon strategier med historisk resultatmål for strategianalyse og optimalisering. Overvåk strategiene dine, administrer risikoen din, lagre skjermbilder og sett meldinger fra Oscreener-dashbordet. Alternativhandel gjøres så enkelt: a) Velg skjermparametere fra venstremenyen b) Angi stopptap () fra back tester-menyen c) Test strategien og tweak mange andre parametere. Optimaliser strategien din ved å velge riktig strykpris: Å velge riktig strykepris når handelsalternativer kan bestemme oddsen for suksess mot svikt i lang tid. - HØY out-of-the-money alternativet anslår gt føre til HØY fortjeneste vs tapforhold gt men LOW sannsynlighet for vellykket handel - LOW in-the-money alternativet slår gt føre til LOW profit vs loss ratio gt men høy sannsynlighet for vellykket handel Oscreener Backtester gir sannsynlighetsverdier for å hjelpe handelsfolk til å identifisere optimale strategier uten å risikere noen kapital. Oscreener jobber med forhåndsdefinerte grupper og alle mulige aksjer (ETFs og indekser). Oscreener har et rikt sett med screeningsfunksjoner, inkludert maksimal risiko, målrente, avstand til breakeven, greker, underforstått volatilitet og til og med relatert lager teknisk analyse. Følgende opsjonsstrategier er for tiden tilgjengelige for backtest: Backtest Bull Put Spread opsjonsstrategi (Neutral til Bullish trend) Backtest Bear Call Spread alternativstrategi (Nøytral til Bearish trend) Backtest Bull Call Spread opsjonsstrategi (Neutral til Bullish trend) Backtest Bear Put Spread Alternativstrategi (Neutral til Bearish trend) Backtest Long Put opsjonsstrategi (Bearish trend) Backtest Long Call opsjonsstrategi (Bullish trend) Backtest Short Put opsjonsstrategi (Neutral til Bullish trend) Følgende screeningsparametere støttes for backtesting optionsstrategier: 1) Alternativ Strategi Screening parametere: a. Angi individuell egenkapital eller opprett aksjeportefølje eller skjerm hele opsjonsmarkedet og backtest din opsjonsstrategi. b. Alternativ Strategi Return (in) også kjent som risikoavkastning. c. Budsjett per strategi eller maksimal risiko (i amerikanske dollar) d. Utløpsperioder e. Frontvolatilitet (implisitt volatilitet) f. Grækere - Delta, Gamma, Theta, Vega g Handelsvolum - Minimum antall kontrakter som handles på ett enkelt ben av utvalgte opsjonsstrategier h. Avstand til breakeven i hver opsjonsstrategi i. Egenkapital daglig, ukentlig, månedlig, kvartalsvis teknisk ytelse i j. Egenkapital Teknisk 5,20,50,100 Dag Flytende Gjennomsnittlig overbeløp i. 2) Risiko visualisering. Individuelle egenkapitaldiagrammer for å visualisere målresultat, risiko og avstand til utløp av hver opsjonsstrategi. For eksempel Mars Bull Put Spread på SHW i begynnelsen av desember gir fortjeneste på 15 på investering når aksjekursen fortsetter trend og går opp eller endrer trend og forblir nøytral. Strategien kan fortsatt være i fortjeneste selv om SHW-aksjen faller 9. (Risikovisualisering vises på utvalgskartet) 3) Alternativstrategisk periodisk avkastningsstatistikk. Alternativ strategi back testing over utvalgte tidsperioder til utløpet. (Alternativstrategisk periodisk avkastningsstatistikk) 4) Historiske strategiske inngangs - og utgangspunkter vises tydelig i et flerkolonneformat. Entry og Exit aksjekurs, målresultat faktisk gevinst i og, avstand til breakeven, askbid pris, greker, volatilitet og mye mer. Oscreener forbedrer synligheten i bransjer og gjør det mulig for handelsmenn å håndtere risiko mer effektivt.