거래 전략 실적 평가
거래 전략을 수립하는 것은 성공적으로 거래하는 첫 번째 단계에 불과합니다.
그런 다음 실적을 평가하고 실제 계정에서이를 신뢰할 수 있는지 결정해야합니다. 너무 많은 관심이 전략을 수립하는 데 드는 반면, 전략이 좋은 것인지 알 수있는 방법은 놀랍지 않습니다. 대부분의 거래자는 순익, Sharpe 비율, 최대 삭감, 전반적인 정확도와 같은 일부 위험 조정 메트릭을 살펴 봅니다. 주가 곡선이 상당히 평탄 해 보인다면 it†™ s go good!
그러나 이것은 많은 중요한 측면을 무시하는 순진한 접근 방식 일 수 있습니다. 이 전략은 정확히 얼마나 위험한가요? 이 결과는 통계적으로 유의합니까? 내 시장 전략이 저조한 성과를 거두었습니까? 데모 계좌로 거래하면 얼마나 오래 살 수 있습니까?
이들은 당신이 살 거래를 고려하고있는 모든 전략을 스스로에게 물어볼 필요가있는 몇 가지 질문에 불과합니다.
We†™는이 질문에 응답하는 것을 시도하고, 더 많은 것을, 우리가 무역하는 전략에있는 신뢰 더주십시오. We†™ ll는 5 개의 종류로 전략 †™ s 성과를 분할합니다 : 수익성, 위험, 통계적인 중요성, 안정성 및 살아있는 성과.
이 기사에서는 fx 기반 전략과 관련된 처음 두 범주 인 Profitability and Risk를 다룹니다.
수익성.
수익성은 대부분의 상인이 제일 먼저 보는 것입니다. 그러나 вњњhowhow는 내 전략 이었습니까? †answer는 대답하기가 놀랄만큼 어려운 질문입니다. 그것은 20 %의 doesn†™ t가 당신에게 많이 이야기했다라고 말했습니다.
거래 비용 전후 20 %였습니까? 20 % 수익을 얻기 위해 어떤 유형의 삭감을해야합니까? 얼마나 오랜 기간 동안 걸렸습니까? 연율 화 된 경우 6 년 전 120 %를 만들었습니까?
수익성을 측정 할 때 기억해야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 위험 조정 수익은 중요한 것입니다. 100 % 수익을 올리는 것은 당신이 в ™ ™ ¢ â, 다음은 위험 조정 수익률을 측정 할 때 고려해야 할 몇 가지 메트릭스입니다. 이익 대비 감소율 = 평균 순이익 / 최대 수익률 최대 수익률과 비교 한 실현 실현 금액입니다. RINA Index = 순이익 / (시장에서 평균 회수율 * 시간 비율) RINA 지수는 시장에서의 시간을 줄이고 고유 시장을 줄이는 전략에 대해 보상합니다. 위험. 비율은 100 이상이지만 200 이상은 이상적입니다. 평균 최대 불리한 여행 = 최대 미결 거래 감소의 평균 대부분의 거래자는 마감 된 거래 감소만을 고려하지만, 미결 거래 감소 또는 미결 직전의 최대 손실을 고려하는 것이 중요합니다. 당신은 적어도 거래 비용을 커버해야합니다 특히 낮은 시간대에 거래 할 때, 그것은 당신이 적어도 거래를 입력하는 비용을 만들 수 can†™ t 있다면 얼마나 수익성있는 전략입니다. 쉬운 대답은 Trade Per RPT = 당기 순이익 / 총 거래 건수를 살펴 보는 것입니다. 그러나 거래 비용이 실제로 얼마인지를 알아야합니다. 당신의 중개인이 2 pips일지도 모르는 동안, 더 정밀한 검사는 그것이 격렬하게 변화 할 수있는 것을 보여준다. 당신의 전략이 높은 휘발성의 시간을 거래하면, 당신의 “average” spread는 2 pips보다 훨씬 더 높을 것입니다. 실제로 거래 할 때 커미션과 미끄러짐이 어떤 것인지 알 필요가 있습니다. 위치 크기 조정의 영향 고정 된 로트 또는 고정 비율 위치 결정을 사용하든간에 수익에 큰 영향을 미칩니다. 고정 된 로트 또는 모든 거래에서 동일한 포지션 크기를 사용하면보다 직선적 인 성장률로 이어지며 고정 된 비율 (예 : 모든 거래에서 자본의 2 %를 위험에 처함)은 성장과 약세를 악화시킬 것입니다. 전략의 수익성에 대한 좋은 아이디어를 얻으려면 거래 계좌의 추가 및 빼기를 포함하여 거래 방법을 정확하게 모델링해야합니다. 아인슈타인이 말했듯이, њњњ њed interest interest interest world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world account
위험을 측정하는 것은 잘 설명되어 있지만 수익성보다 훨씬 어렵고 오해되는 주제입니다. 특히 최근의 Swiss National Bank в ™ ™ (SNB) 조치 및 ¢ ¢ ¿ ¡ ¡ ¡ ¡ ¢ ¢ â, ¢ ¢ â, ¬ â, ¢ ¢ â, ¬ â, ¢ ¢ â, ¬ â, ¬ â, ¬ â, ¬ â, ¬ â, ¬ â, ¬ â,
시장 위험 또는 시장 가격의 움직임으로 인한 손실의 위험은 거래자에게 가장 명백한 것입니다. 쉬운 응답은 “always에 해결책의 단지 부분 인 정지 loss†use를 사용하는 동안.
보다 활동적인 트레이더가 종종 간과하는 영역 중 하나는 다양한 전략 포트폴리오를 거래하는 이점입니다. 상관없는 거래를 거래하는 것은 시장 위험을 감소시키는 좋은 방법이며, 어떤 전략을 평가할 때 기존의 다른 전략과 어떻게 일치하는지 살펴 봐야합니다.
당신이 EUR / CHF가 길고 USD / CHF가 짧다면 2000 pip 이동에 대한 소식에 깨어 났을 것입니다.
유동성 리스크는 세계에서 가장 유동적 인 시장에서 일반적으로 걱정해야 할 사항이지만, 최근의 SNB 움직임은 많은 상인들이 자유 낙하시 자신의 직책을 떠날 수없는 이유를 보여주는 이유였습니다 . you†™ t가 무역에서 나갈 수있을 것이라는 점을 보장하는 확실한 방법 그러나 거기 당신의 위험을 감소시키기 위하여 당신이 할 수있는 한 쌍이있다. 진정한 미팅 데스크 STP / ECN 브로커 사용 대부분의 중개인은 STP (직통 처리) 또는 ECN 모델로 전환하고 있지만 여전히 거래자와 거래하는 중개인이 있습니다. ECN 중개인을 통해 유동성의 더 깊은 수영장, 더 나은 가격 및 유동성이 언제까지 건조 될 수 있는지 더 깊이 생각할 수있는 시장 심도 (DOM) 분석의 이점에 액세스 할 수 있습니다. 그러나, 이것은 isn†™ t 중요한 은행 공고와 같은 급격한 시장 사건에 다량 도움 도움이됩니다. 귀하의 계정 크기 최소화하기 в ™ ™ t는 항상 브로커에게 부정적인 계좌를 환급하는 것으로 계산되지만, 브로커 계좌에 입금되는 isn†™ t는 브로커가 수령하기가 매우 어렵습니다. 매우 큰 계정과 엄청난 손실이 발생하지 않는 한 개인적으로 브로커가 올 가능성은 거의 없습니다. 증거금 통화를 피하기 위해 충분한 계좌를 확보해야하지만 손실을 브로커에 실제로 입금되는 금액으로 제한 할 수 있습니다.
거래 상대방의 위험을 이해하는 중요성, 또는 돈을 인출 할 때 중개인이 더 이상 영업을하지 않을 위험성은 Alpari가 파산하고 FXCM†™의 많은 공표 된 문제를 포함하여 많은 fx 중개인의 문제로 다시 한번 풍부 해집니다. .
TradingHeroes의 휴 기무라 (Hugh Kimura)는 제 3 자 은행에서 거래의 대부분을 유지하고, 거래 이익을 철회하고, 여러 중개인이있는 계좌를 개설하는 등 중개인 위험을 회피하는 훌륭한 기사를 썼습니다.
가장 최근의 위기의 한 가지 이점은 중개인이 견고한 재무 기반을 갖고 있으며 막대한 손실을 견딜 수 있었던 것을 잘 보여주었습니다. 앞으로 나아가면 문제가있는 다른 브로커와의 브로커와의 돈을 신뢰하는 것이 더 안전한 방법입니다.
수익성과 위험을 이해하는 것은 라이브 거래 전략을 신뢰하는 첫 번째 부분 일뿐입니다. 다음 포스트에서 we†™ ll는 당신의 전략의 통계적인 중요성 그리고 안정성을 측정하는 방법 및 살아있는 무역 도중 시장과 동시에서 떨어졌을 때를 아는 방법을 설명합니다.
거래의 수익성, 위험 및 통계적 중요성은 어떻게 설명합니까?
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전략 성과 보고서 해석.
오늘날의 시장 분석 플랫폼을 통해 거래자는 거래 시스템의 성과를 신속하게 검토하고 효율성 및 잠재적 수익성을 평가할 수 있습니다. 이러한 성능 메트릭은 일반적으로 시스템 성능의 다양한 수학적 측면에 기반한 데이터 컴파일 인 전략 성능 보고서에 표시됩니다. 가설적인 결과 나 실제 거래 데이터를 보더라도 거래 시스템을 평가하는 데 사용할 수있는 수백 가지의 성과 지표가 있습니다.
거래자는 종종 거래 스타일에 가장 유용한 통계를 선호합니다. 거래자들은 자연스럽게 하나의 숫자, 즉 총 순이익에 끌릴 수 있지만 시스템의 잠재적 수익성에 관한 결정을 내리기 전에 많은 성과 지표를 이해하고 검토하는 것이 중요합니다. 전략 성과 보고서에서 무엇을 찾아야 할지를 알면 거래자가 시스템의 강점과 약점을 객관적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. (배경에 대해서는 트레이딩 시스템 자습서를 참조하십시오.)
전략 성과 보고서.
전략 성과 보고서는 시스템 성과에 대한 객관적인 평가입니다. 특정 기간 동안의 수행 방법을 결정하기 위해 히스토리 데이터에 일련의 거래 규칙을 적용 할 수 있습니다. 이것은 백 테스트라고하며 시장에 출시하기 전에 거래 시스템을 테스트하려는 상인에게 유용한 도구입니다. 대부분의 시장 분석 플랫폼을 통해 거래자는 백 테스트 중에 전략 성과 보고서를 작성할 수 있습니다. 거래자는 실제 거래 결과에 대한 전략 성과 보고서를 작성할 수도 있습니다.
그림 1은 다양한 성능 메트릭을 포함하는 전략 성능 보고서의 성능 요약의 예를 보여줍니다. 메트릭은 보고서의 왼쪽에 나열됩니다. 해당 계산은 오른쪽에 있으며, 모든 거래, 긴 거래 및 짧은 거래로 구분됩니다.
그림 1에서 볼 수있는 성과 요약 외에도 전략 성과 보고서에는 거래 목록, 정기 수익 및 성과 그래프가 포함될 수 있습니다. 무역 목록은 거래 유형 (길거나 짧음), 날짜와 시간, 가격, 순이익, 누적 수익 및 이익 비율과 같은 정보를 포함하여 취해진 각 거래의 계정을 제공합니다. 거래 목록을 통해 거래자는 각 거래에서 일어난 일을 정확하게 볼 수 있습니다.
시스템에 대한 정기적 인 수익률을 보면 거래자가 일별, 주별, 월별 또는 연도별로 세분화 된 실적을 볼 수 있습니다. 이 섹션은 특정 기간 동안의 이익 또는 손실을 결정할 때 유용합니다. 거래자는 시스템이 매일, 매주, 매월 또는 매년 수행하는 방법을 신속하게 평가할 수 있습니다. 거래에서 누적 된 이익 (또는 손실)이 중요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 1 거래 일 또는 1 거래 주를 보는 것은 월간 및 연간 데이터를 보는 것만 큼 중요하지 않습니다.
전략 성과 보고서를 분석하는 가장 빠른 방법 중 하나가 성과 그래프입니다. 이것은 무역 데이터를 다양한 방식으로 보여줍니다. 월별 순이익을 나타내는 막대 그래프에서부터 형평성 곡선까지 어느 쪽이든, 성능 그래프는 해당 기간의 모든 거래를 시각적으로 보여 주므로 거래자는 시스템이 표준에 부합하는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다. 그림 2는 두 가지 성능 그래프를 보여줍니다. 하나는 월별 순이익 막대 차트입니다. 다른 하나는 주식 곡선이다. (더 자세한 정보는 귀하의 이익을 위해 도표 작성하기를 참조하십시오.)
전략 성과 보고서에는 거래 시스템의 성과에 관한 방대한 양의 정보가 포함될 수 있습니다. 모든 통계가 중요하지만 초기 범위를 다섯 가지 주요 성능 메트릭으로 좁히는 것이 좋습니다.
총 순이익 이익 요인 수익률 평균 무역 순이익 최대 삭감.
이 다섯 가지 지표는 잠재적 인 거래 시스템을 테스트하거나 실시간 거래 시스템을 평가하기위한 좋은 출발점을 제공합니다.
총 순이익.
총 순이익은 특정 기간 동안 거래 시스템의 수익을 나타냅니다. 이 측정 기준은 모든 낙찰 된 거래의 총 이익에서 모든 손실 거래 (커미션 포함)의 총 손실을 뺀 값으로 계산됩니다. 그림 1에서 총 순이익은 다음과 같이 계산됩니다.
많은 거래자가 총 순이익을 거래 성과를 측정하는 주요 수단으로 사용하지만 메트릭만으로는 기망적인 방식 일 수 있습니다. 이 메트릭스는 자체적으로 거래 시스템이 효율적으로 수행되는지 여부를 결정할 수 없으며 유지되는 위험 금액에 따라 거래 시스템의 결과를 정상화 할 수 없습니다. 확실하게 가치있는 측정 항목이지만 총 순이익은 다른 실적 측정 항목과 함께 확인해야합니다. (더 자세한 정보는 경기 침체 이후의 경제에서의 이익을 참조하십시오.)
수익 요인은 매출 총 이익 (총 수수료 포함)으로 나눈 총 이익을 전체 거래 기간으로 정의한 것입니다. 이 성능 측정 기준은 위험 단위 당 수익 금액과 관련이 있으며, 1보다 큰 값은 수익성있는 시스템을 나타냅니다. 예를 들어 그림 1의 전략 성과 보고서는 테스트를 거친 거래 시스템의 수익률이 1.98임을 나타냅니다. 총 이익을 총 손실로 나누어 계산합니다.
이것은 합리적인 수익 요소이며이 특정 시스템이 이익을 창출 함을 의미합니다. 우리는 모든 무역이 승자가 될 수는 없으며 우리는 손실을 지속해야한다는 것을 알고 있습니다. 이익 요인 메트릭은 상인이 손실보다 손실이 큰 정도를 분석하는 데 도움이됩니다.
위의 방정식은 첫 번째 방정식과 동일한 총 이익을 나타내지 만 총 손실에 대한 가설 값을 대체합니다. 이 경우 총 손실은 총 이익보다 많아서 1보다 작은 이익 요인이됩니다. 이것은 잃는 시스템이 될 것입니다.
수익률은이기는 확률이라고도합니다. 이 통계는 특정 기간 동안의 총 거래 횟수로 낙찰 된 거래 수를 나눔으로써 계산됩니다. 그림 1의 예에서 수익성 비율은 다음과 같이 계산됩니다.
수익성 메트릭의 이상적인 값은 거래자의 스타일에 따라 다릅니다. 일반적으로 더 큰 이윤을 남기고 더 큰 움직임을 보이는 상인은 승리하는 시스템을 유지하기 위해 낮은 수익성을 요구합니다. 이것은 (수익성있는)이기는 거래가 일반적으로 상당히 크기 때문입니다. 이에 대한 좋은 예는 거래자들의 추세입니다. 거래의 40 % 정도가 수익성이 있고 여전히 수익성 높은 시스템을 생산할 수 있습니다. 이기는 거래가 추세를 따르고 일반적으로 큰 이익을 달성하기 때문입니다. 이기지 못한 거래는 보통 작은 손실로 폐쇄됩니다.
비슷한 금액의 위험을 감수하면서 어느 한 거래에서 소액을 얻으려고하는 보통의 트레이더, 특히 스컬퍼는이기는 시스템을 만들기 위해 수익성이 높은 메트릭을 필요로합니다. 이것은이기는 거래가 패배하는 거래에 가치가있는 경향이 있기 때문입니다. "앞서 나가려면"수익성이 상당히 높아야합니다. 즉, 각 우승이 상대적으로 적기 때문에 더 많은 거래가 승자가 될 필요가 있습니다. 자세한 내용은 스캘핑 : 작은 빠른 수익을 추가 할 수 있습니다. 를 참조하십시오.
평균 무역 순이익.
평균 무역 순이익은 시스템의 기대치입니다. 이는 거래 당 원 / 분실 된 평균 금액을 나타냅니다. 평균 무역 순이익은 총 순이익을 총 거래 수로 나누어 계산합니다. 그림 1의 예에서 평균 무역 순이익은 다음과 같이 계산됩니다.
즉, 시간이 지남에 따라이 시스템에 의해 생성 된 각 거래는 평균 $ 452.79가 될 것으로 기대할 수 있습니다. 이것은 총 순이익을 기반으로하므로 이기고지는 거래를 모두 고려합니다.
이 수치는 일반적인 거래보다 몇 배나 많은 이익 (또는 손실)을 창출하는 단일 거래에 의해 왜곡 될 수 있습니다. 이상 치는 평균 무역 순이익을 과다하게 과장함으로써 비현실적인 결과를 창출 할 수 있습니다. 하나의 이상치가 있으면 시스템이 통계적으로보다 훨씬 더 (또는 적은) 수익을 낼 수 있습니다. 특이점을 제거하면 더 정확한 평가가 가능합니다. 역 테스팅에서 트레이딩 시스템의 성공이 이상치에 달려 있다면, 시스템은 더 정제되어야합니다.
최대 축소 지표는 거래 기간의 "최악의 시나리오"를 나타냅니다. 그것은 이전의 주식 피크에서 가장 큰 거리 또는 손실을 측정합니다. 이 측정 기준은 시스템에서 발생하는 위험의 양을 측정하고 계정 크기에 따라 시스템이 실용적인지 판단하는 데 도움이됩니다. 상인이 기꺼이 부담해야하는 최대 금액이 최대 인하보다 적 으면 상장 시스템은 상인에게 적합하지 않습니다. 더 적은 최대 삭감을 가진 다른 시스템이 개발되어야한다.
이 측정 항목은 거래자를위한 현실성 검사이므로 중요합니다. 단지 1 천만 달러의 위험을 감수 할 수 있다면 모든 상인은 백만 달러를 벌 수 있습니다. 최대 축소 지표는 거래자의 위험 허용 도와 거래 계정 크기와 일치해야합니다. (더 자세한 내용은 자신을 시장 손실로부터 보호하십시오.)
전략 실적 보고서는 과거 또는 현재 거래 결과에 적용되어 거래자가 거래 시스템을 평가할 때 도움이되는 강력한 도구를 제공 할 수 있습니다. 최종 수익에만 관심을 기울이는 것은 쉽지만, 시스템이 얼마나 많은 돈을 벌고 있는지 알고 싶다면 추가적인 성과 지표를 통해 시스템 성능을보다 포괄적으로 파악할 수 있습니다. (자세한 내용은 자체 트레이딩 전략 수립을 확인하십시오.)
거래 전략 실적 평가
마지막 글에서는 전략의 수익성과 위험을 평가하는 방법에 대해 설명했습니다. 지금 let†™ s는 당신의 전략의 통계적인 중요성, 안정성 및 살아있는 성과를 측정하는 것을 보았습니다.
통계 학적으로 유의.
당신이 스스로에게 물어볼 필요가있는 첫 번째 질문 중 하나를 실행 한 후에 이러한 결과는 통계적으로 유의하지 않습니까? 즉, 이 결과가 무작위 적 기회에 의해서만 발생했을 확률은 얼마입니까? “.
통계 분석의 세계로 들어가는 것이 어려울 수 있지만, 시장에서 반복적으로 악용 가능한 패턴을 실제로 발견했는지 여부를보다 쉽게 파악할 수있는 몇 가지 기술이 있습니다.
신뢰 구간 통계 분석으로 전환하는 것의 한 가지 이점은 결과에 확실한 신뢰 구간을 얻을 수 있다는 것입니다.
CFA 스터디 가이드에서 가져온 t - 분포를 사용하여 거래 당 수익률 (RPT)에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. t - 분포는 평균이 주어진 범위 내에 속할 가능성을 보수적으로 추정합니다. 우리가 작은 표본 크기를 가지고있을 때 그것은 특히 잘 작동합니다. don†™ t는 기본 데이터의 분포에 관한 많은 정보를 가지고 있으며 큰 움직임의 더 높은 가능성을 의미하는 вњњe-tails†has를가집니다. 이는 재무 데이터 작업에 도움이됩니다.
다행히도 우리는 자유도 (표본 크기 -1)와 it†™ sa (당신은 하한 경계를 찾는 것에 관심이 있는지)를 보거나 “TDIST” 함수를 사용하여 Excel에서 t - 분포를 쉽게 계산할 수 있습니다. 양측 테스트 (당신은 상하 경계를 찾는 것에 관심이 있습니다).
이 계산에서 알 수있는 것은 다음과 같습니다. 95 %의 신뢰로 무역 1 회당 수익은 ___ 이상이고 ___ †below 이하입니다. 신뢰 구간의 범위를 줄이려면 표본 크기를 늘리거나 신뢰 구간을 90 %로 줄일 수 있습니다.
당신은 당신의 거래 비용을 충당하기에 충분한 최소 경계를 원한다.
몬테카를로 시뮬레이션.
이것은 당신이 많이 들었지만 또 평균 상인에 의해 고용 된 isn†™ t 인 또 다른 대중적인 것이다.
몬테카를로 시뮬레이션이 말한 것, 엄청난 양의 전략을 무작위로 실행하고, 각 거래마다 무작위로 길을 가다가, 적어도 내 전략만큼 돌아온 기회는 무엇입니까?
예를 들어, 귀하의 вњњproprietary” 전략이 20 %를 반환했지만, 완전히 임의의 전략이 적어도 그 금액을 반환 할 확률이 50 %라는 것을 알게되면 앞으로 나아갈 전략에 대해 매우 자신감을 가지게 될 것입니다.
여기에 Excel에서 Monte Carlo Simulation을 적용하는 방법에 대한 좋은 자료가 있지만 맹목적으로 그것을 신뢰하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
결과를 신뢰하기 위해 결과가 중앙 값에 수렴 될 때까지 충분한 시뮬레이션을 실행해야합니다. 데이터 세트를 초과 구현하는 전략은 몬테 카를로 시뮬레이션에 비해 잘 수행되므로 전략을 작성하는 데 사용되지 않은 데이터에 대해 테스트를 실행해야합니다.
이것은 전략의 통계적 중요성을 측정 할 수있는 두 가지 방법에 대한 간략한 개요입니다. 이 분야에 대한 더 많은 양적 연구가 있습니다. 데이빗 애런슨 (David Aronson)의 증거 기반 기술 분석 (Evidence-Based Technical Analysis)을 이러한 유형의 기법에 대한 상장 - 친숙한 참조로 적극 추천합니다.
전략의 안정성은 수익의 일관성과 예측 가능성을 의미합니다. 이것은 strategy†™ s 위험 및 통계적인 중요성 둘 다와 관련있다, 그러나 나는 그것을 그것의 자신의 종류로 전망하는 것이 중요하다고 생각한다.
안정적인 전략에 대해 이야기 할 때, 우리는 다양한 시장 상황에 걸쳐 전략이 어떻게 수행되었는지를보고 싶습니다. 수익의 과반수가 소수의 거래에서만 발생했는지, 전략이 대규모의 약세에 얼마나 취약한지를 살펴볼 필요가 있습니다.
대부분의 거래자들은 이것을 주식 곡선 вЂ의 부드러움으로 봅니다.
부드럽게 측정 : 결정 계수, 데이터 계수가 특정 모델에 얼마나 잘 맞는지 측정합니다 (이 경우 단순한 선 또는 곡선). 우리 수익의 매끄러움을 측정하기 위해, 우리는 우리의 주식 곡선이 직선에 얼마나 잘 맞는지 알아 내고자합니다.
완벽한 세계에서 우리의 주식 곡선은 좌하 구석에서 오른쪽 상단으로 갈수록 가파른 직선이됩니다 (우리는 항상 지수 성장을 기대할 수 있지만 let†™는 자신보다 앞서 나가지 않습니다).
결정 계수가 우리에게 말하는 바로는 우리의 형평성 곡선이 떨어지는 직선에 가깝습니다. 우리는 높은 결정 계수 (우리의 형평성 곡선이 가깝다는 것을 의미 함)와 가파른 기울기 (우리의 형평성이 빠른 속도로 증가 함을 의미 함)를 찾고 있습니다. 이 두 가지 척도는 우리의 주식 곡선이 얼마나 부드러운지를 객관적으로 분석하는 데 도움이됩니다.
Excel에서는 매우 쉽게 할 수 있습니다. 지분 곡선을 산점도로 플롯하고 포인트 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 њњ Trend 추세선 추가를 선택하십시오. 대화 상자에서 “linear” 추세선을 선택한 다음 옵션에서 절편을 0으로 설정하고 클릭하여 방정식과 R 2를 표시합니다. 값.
x 앞에있는 “m” 값은 선의 기울기 (높은 양수 값을 찾고 있음)와 R 2를 보여줍니다. 가치는 우리가 그 선에다는 것을이다 (.7 이상 가치는 찾고있는 we†™ re이다).
그처럼, 당신은 당신의 주식 곡선의 매끄러움을 측정하는 데 필요한 모든 정보를 가지고 있습니다!
시장 상황 테스트 : 고려해야 할 또 다른 측면은 우리의 전략이 잘 수행하는 경향이있는 시장 조건과 그것이 제대로 수행되지 못한 조건 하에서입니다. 이를 통해 전략의 특성을보다 잘 파악하고 실시간 거래를 시작할 때 도움이 될 수 있습니다.
이 것을 보는 두 가지 기본적인 방법이 있습니다. 간단한 길과 약간 더 복잡한 길.
간단한 방법으로 지표를 필터로 사용하여 다양한 시장 조건을 직접 정의 할 수 있습니다. 예를 들어, ADX가 25 이상일 때 시장 동향을 결정하고 ATR이 1.0 이상일 때 변동성이 있다고 판단 할 수 있습니다. 시장 시장이 강한 추세 (ADX> 25)를 보였을 때 수익의 80 %가 왔고 시장이 평평하거나 옆으로 움직 였을 때 손실을 보았을 것입니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 전략을 개선하거나 거래를 시작할 때이 필터를 추가 할 수 있습니다. 이 지표들이 의미하는 바에 대한 더 많은 정보가 있습니다.
이러한 필터는 전략을 수립하는 데 사용되는 논리와 가능한 한 관련성이 없어야 함을 기억해야합니다. 당신이 동향의 힘을 통합하는 기술적 인 지시자를 사용하는 경우에, 동향 여과기를 추가하십시오 doesn†™ t는 다른 입장 조건 추가 외에 당신의 전략에 관하여 매우 더 많은 것을 당신에게 말한다.
약간 더 복잡한 방법은 우리의 오랜 친구 인 회귀와 관련이 있습니다. 단, 지금 우리는 다중 회귀 분석을하고 있으며 우리는 R & 우리는 지표의 베타 계수와 관련이 있습니다.
다시 한번, we†™는 다른 시장 조건을 확인하기 위하여 지시자를 선택하기 위하여려고하고, 그러나 다른 수준 (ADX> 25 = 동향)를 정의하기 대신에, 우리는 회귀 분석이 어떤 요인이 가장 중요한지를 보여줄 것입니다.
지표를 표준화하고 결과가 통계적으로 중요한지 확인하기를 원하지만 계수가 커질수록 우리의 수익에 가장 큰 영향을주는 지표가 무엇인지 알 수 있습니다.
다음은 Excel에서 다중 회귀 분석을 실행하는 Business Insider의 멋진 비디오입니다. (Mac을 사용하는 경우 약간의 장애가 있으며 p-value를 계산하는 추가 단계가 필요한 LINEST () 함수를 사용해야합니다. 다음은 다중 회귀 분석을 위해 LINEST () 함수를 사용하는 방법에 대한 비디오 및 결과에서 p - 값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.)
이 isn†™ t는 저희에게 명확한 여과기를주기 위하여 가고 있습니다 그러나 우리는 많은 지시자를 쉽게 시험 할 수 있고 요인이 우리의 반환에있는 역할을한지 좋은 이해를 얻을 수있다. 다시 한번, 엔트리 신호를 생성하는 데 사용 된 지표와 상관 관계가없는 필터 만 사용해야합니다.
수익률의 안정성을 측정하는 것은 전략을 평가할 때 중요한 고려 사항이며, 평등 곡선의 매끄러움은 항상 좋은 아이디어이며 여러 객관적이고 정량적 인 방법을 사용하면 여러 전략을 비교할 때 바람직합니다.
라이브 공연.
일단 당신이 전략을 시험하고 그것을 사는 무역에 간다면, 다음 큰 질문은 вњњhow이 전략이 시장과 일치하지 않을 때 어떻게 알 수 있습니까? вќќ.
특정 전략을 거래를 중단 할시기를 알면 포트폴리오의 전반적인 수익에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.
유행성 주식 : 당신이 일단 실시간으로 거래를 시작하면 전략의 수익률을 보는 한 가지 방법은 이러한 수익률의 하락을 측정하는 것입니다. 분명히 우리는 긍정적 인 추세에서의 주식 곡선을 원합니다.
이 작업을 수행하는 간단하고 시각적 인 방법은 반품에 대한 간단한 이동 평균 (SMA)을 계산하는 것입니다. SMA 이하로 주가가 떨어지고 하락 추세에 진입 할 때 전략 거래를 중지하거나 포지션 규모를 줄이기를 원할 수 있습니다.
이 접근법을 사용할 때 고려해야 할 두 가지 매개 변수가 있습니다. SMA의 기간과 하락 추세를 정의하는 방법입니다.
이러한 매개 변수는 과거 성능과 사용자 자신의 위험 허용 오차를 조합하여 선택할 수 있습니다.
백 테스팅 결과와 SMA 사이에 좋은 v 퍼를 제공하는 SMA의 기간을 선택하려고합니다. 더 긴 기간의 SMA는 더 큰 버퍼로 이어질 것이며, 짧은 기간은 귀하의 SMA 로의 주식 커브의 침투 가능성을 높입니다. SMA 기간이 25 일에서 100 일까지 걸리므로 가장 자주 거래하는 전략에 따라 가장 효과적입니다.
트레이딩을 중단하기 전에 SMA 아래의 주식 거래가 얼마나 늦어 지는지는 백 테스팅에서 관찰 한 것 이상이어야합니다. 그러나 많은 자본을 잃을 위험이 너무 크지는 않습니다. 전략을 중단하기 전에 백 테스트에서 본 것보다 적어도 10 % 이상 감소해야합니다.
당신의 성과가 won†™ t가 역사적인 성과 같이 좋을 것이라는 점을 예상하는 것이 적당하다 그래서 당신은 당신의 반환이 전략을 중단하기 전에 하락세에서 실제로다는 것을 확인하고 싶다.
연속 손실 : 전략이 동기화되지 않는 시점을 파악하는보다 민감한 방법은 일련의 연속적인 손실이 발생할 확률을 조사하는 것입니다.
예를 들면, let†™ s는 당신이 20의 무역이 있고 5 연속적인 손실의 일련의 중간에다는 것을 말한다. 당신의 역사적인 정확도에 근거하여 이것이 일어날 확률은 얼마입니까?
눈을 맞추는 것보다 더 복잡한 질문을 던지며 상당히 정교한 재귀 공식이 필요합니다. 다행히도, 당신을 위해 그것을 할 편리한 계산기를 여기에서 찾을 수 있습니다. 아니면 다소 혼란스러운 Excel 계산으로 놀고 싶다면 여기에서 스프레드 시트를 다운로드 할 수 있습니다. 온라인 계산기를 사용할 때 우리는 손실 가능성에 관심을 가지므로 성공 확률은 실제로 (1 - % 정확도)이므로 정확도가 60 % 인 전략은 40 %의 손실 확률을 갖습니다. (공상 과학 소설 작가이자 수학자 인 Max Griffin에게 계산기를 특별히 감사드립니다).
우리가 볼 수있는 것은 우리의 전략이 75 % 정확하고 (25 % 확률의 손실 가능성), 20 개 거래에서 5 건의 손실이 발생했다면 1.19 %의 확률 만이 발생한다는 것입니다.
이 경우 75 %의 정확도가 전략 구축에 사용 된 데이터의 초과 조정으로 인한 것일 가능성이 높고 실시간 거래를 보류 할 가능성이 거의 없음을 보여 주므로 전략을 세 심하게 살펴 봐야합니다.
결론.
전략을 적절히 평가하는 것은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 많은 거래자들이 전략을 수립하는 데 막대한 시간을 소비하고 전략을 교역하거나 폐기할지 결정하기 위해 몇 가지 기본 척도만을 사용합니다.
전략의 수익성, 위험, 통계적 중요성, 안정성 및 실제 실적을 분석해야만 실시간으로 거래 할 수 있다는 자신감을 가질 수 있습니다.
전략을 평가할 때 다른 측정 항목은 무엇입니까?
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자동화 된 거래 전략 평가 : 허용 된 사례.
개인 프로젝트와 고객 모두를 위해 자동화 된 거래 전략을 평가하기 위해 올해 코드 작업을 많이 해왔습니다. 이것은 종종 사과와 오렌지를 공정하게 비교하는 방법으로 바뀝니다. 예 : FX 예제를 사용하기 위해 일부 전략은 단일 통화로 1 로트를 구매 / 판매합니다. 다른 회사는 3 ~ 4 가지 통화로 거래하고 있으며, 로트 크기가 다른 경우, 손실시 두 배가되는 경우 등도 포함됩니다. 그런 다음 마진율, 거래 비용, 초기 자본을 고려해야하는지에 대한 질문이 있습니다. 전체 자본이 전략에 포함되어 있지 않으면이자가 발생합니까? 세금, CGT, 도장. 거기도 가지 마! 거래 손실의 평균 손실과 최악의 손실을 고려하면 일부 전략은 결과가 다릅니다. (후자는 마진 콜을 결정하는 것입니다.) 어느 것이 더 중요합니까?
하지만 스프레드가없는 무한한 자본, 항상 광고 가격을 얻는 등 많은 학문을 원하는 학술 논문에 실망하는 경우가 많습니다. 비관적 인 스프레드를 적용하면 멋지게 보이는 일부 전략은 떨어져 나옵니다. ; 다른 전략은 거의 영향을받지 않습니다.
그래서 (마침내!) 제 질문은 누군가가 전략 평가와 비교에서 받아 들여지는 연습에 관한 저서 / 저서를 가르쳐 줄 수 있습니까? 이 주제에 대한 일반적인 조언, 토론 및 의견도 환영하지만, 현재 필자가 필요로하는 핵심 사항은 가이드로서 사용할 수없는 "Hoyle에 따른"참조입니다. 그러나 관련 트레이드 오프 및 왜 대부분의 사람들은 그렇게하도록 선택합니다.
업데이트 : 지금까지 답장을 보내 주셔서 감사 드리며 여기서 제안 된 책과 다른 글을 살펴 보겠습니다. 나는 단지 (이 질문의 범위에 대해) 이것은 전략 수립에 관한 것이 아니라는 것을 분명히하고 싶었다. 나는 일련의 전략 각각에 대해 일련의 거래가 주어졌으며 어떤 전략이 최선인지를 묻는 중입니다. 트레이드는 알고리즘이나 인적 자원으로부터 왔을 수 있습니다. 필자가 선호하는 접근 방식은 자세한 시뮬레이션입니다. 처음에는 얼마만큼의 현금을 정의하고, 모든 비용을 포함하며, 마지막에는 얼마만큼의 현금을 볼 것인가입니다. 다른 사람들은 핏 운동을 세기 만해도 행복해 보입니다. 일부 전략의 경우 이와 유사한 결과를 제공하고 다른 전략의 경우 다른 결과를 제공합니다. Big Boys가 어떻게 이것을 처리하고, 왜, 왜 이것을 기본 접근법으로 사용할 수 있는지, 그리고 다른 접근법에 대해 지능적으로 논쟁하고 싶습니다.
불행히도 당신이 묘사하고있는 정확한 주제에 대한 훌륭한 책을 가르쳐 줄 수는 없습니다. 초보자에게 가장 가까운 것은 "양적 거래"입니다. 그것은 합리적인 소개지만, 난 정말 그것을 기본 소스로 권하고 싶지 않아요. 저자는 여러 가지 이슈에 대해 불완전하지는 않지만 불완전하다.
현재 내가 가장 좋아하는 책은 Antti Ilamen이 AQR의 Cliff Asness에 대한 전진으로 Expected Returns를 반환하는 것입니다. 이것은 실제로 대부분의 양적 관리자가 채택한 전략에 들어가며, 자신의 조사에서 앞으로 나아갈 수있는 틀에 제시합니다. 즉, 모델 역할을 할 수는 있지만 방법 론적 문제를 직접적으로 다루지는 않습니다.
하루가 끝나면, 아무것도 자기 이해를 능가하지 못합니다. 양적 투자에서 성공하려면 통계 방법을 이해하는 데 시간을 투자하십시오. 기본 금융 (현대 포트폴리오 이론 등)을 이해함으로써 합리적으로 멀리 얻을 수 있지만, 더 깊은 이해를 위해서는 경제 및 통계 지식이 필요합니다.
물론이 사이트 (Willmott 및 NuclearPhynance와 함께)는 가이드의 역할을 할 수 있습니다. 우선 "전략 개발의 주요 위험"을 참조하십시오.
나는 대부분의 사람들이 그것을하는 방법을 말하지 않을 것이지만, 오히려 어떻게 대부분의 사람들이 그것을해야한다고 생각하는지 말하지 않을 것이다.
실제 전략을 전략과 동일한 제약 조건을 사용하여 무작위로 거래하는 횟수와 비교해야합니다.
근본적으로 이것은 과일의 종을 섞지 않고, 운의 분포가 흥미있는 특별한 과일을 위해 무엇인지에 관해 안다.
David Aronson의 Evidence Based Technical Analysis 서적과 R ttrTests 패키지를 살펴볼 수도 있습니다. 두 가지 모두 시스템 결과에서 맹목적 행운 등을 배제 할 수있는 테스트 체제를 개설합니다.
"받아 들여진 연습"을 찾고 있다면 제 의견으로는 그리 놀드와 칸을 읽어야합니다. 이 책은 밀접하게 관련된 Sharpe 비율의 후계자 인 정보 비율의 사용을 강력하게지지합니다. 대안 비율 및 성능 평가 방법에 대한 목록은 위키 페이지를 참조하십시오. 그러나이 두 가지와 거의 유사하지는 않습니다.
귀하의 질문에 대한 단 하나의 메모 : 모든 성과 평가는 아마도 매일 매일 시장 가격 (로그) 수익을 사용하여 포트폴리오 수준에서 적용되어야합니다 (즉, 모든 거래 풀링). 포트폴리오가 거래가 없다면, 현금을 보유하고 있으므로 무위험 이자율을 얻고 있습니다 (이는 정보 / 샤프 비율에 대한 초과 수익을 0으로합니다). 입력 할 수있는 거래 수의 제한을 포함하여 미리보기 편견없이 항상 거래의 모든 측면을 시뮬레이션해야합니다 (금융 데이터 집합을 어떻게 클러스터링하여 어떻게 잘못 이해할 수 있는지의 예를 참조하십시오) .
이 사이트에 대한 다른 많은 질문으로 이미 다음과 같은 다양한 구현 문제가 해결되었습니다.
마지막 글에서는 전략의 수익성과 위험을 평가하는 방법에 대해 설명했습니다. 지금 let†™ s는 당신의 전략의 통계적인 중요성, 안정성 및 살아있는 성과를 측정하는 것을 보았습니다.
통계 학적으로 유의.
당신이 스스로에게 물어볼 필요가있는 첫 번째 질문 중 하나를 실행 한 후에 이러한 결과는 통계적으로 유의하지 않습니까? 즉, 이 결과가 무작위 적 기회에 의해서만 발생했을 확률은 얼마입니까? “.
통계 분석의 세계로 들어가는 것이 어려울 수 있지만, 시장에서 반복적으로 악용 가능한 패턴을 실제로 발견했는지 여부를보다 쉽게 파악할 수있는 몇 가지 기술이 있습니다.
신뢰 구간 통계 분석으로 전환하는 것의 한 가지 이점은 결과에 확실한 신뢰 구간을 얻을 수 있다는 것입니다.
CFA 스터디 가이드에서 가져온 t - 분포를 사용하여 거래 당 수익률 (RPT)에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. t - 분포는 평균이 주어진 범위 내에 속할 가능성을 보수적으로 추정합니다. 우리가 작은 표본 크기를 가지고있을 때 그것은 특히 잘 작동합니다. don†™ t는 기본 데이터의 분포에 관한 많은 정보를 가지고 있으며 큰 움직임의 더 높은 가능성을 의미하는 вњњe-tails†has를가집니다. 이는 재무 데이터 작업에 도움이됩니다.
다행히도 우리는 자유도 (표본 크기 -1)와 it†™ sa (당신은 하한 경계를 찾는 것에 관심이 있는지)를 보거나 “TDIST” 함수를 사용하여 Excel에서 t - 분포를 쉽게 계산할 수 있습니다. 양측 테스트 (당신은 상하 경계를 찾는 것에 관심이 있습니다).
이 계산에서 알 수있는 것은 다음과 같습니다. 95 %의 신뢰로 무역 1 회당 수익은 ___ 이상이고 ___ †below 이하입니다. 신뢰 구간의 범위를 줄이려면 표본 크기를 늘리거나 신뢰 구간을 90 %로 줄일 수 있습니다.
당신은 당신의 거래 비용을 충당하기에 충분한 최소 경계를 원한다.
몬테카를로 시뮬레이션.
이것은 당신이 많이 들었지만 또 평균 상인에 의해 고용 된 isn†™ t 인 또 다른 대중적인 것이다.
몬테카를로 시뮬레이션이 말한 것, 엄청난 양의 전략을 무작위로 실행하고, 각 거래마다 무작위로 길을 가다가, 적어도 내 전략만큼 돌아온 기회는 무엇입니까?
예를 들어, 귀하의 вњњproprietary” 전략이 20 %를 반환했지만, 완전히 임의의 전략이 적어도 그 금액을 반환 할 확률이 50 %라는 것을 알게되면 앞으로 나아갈 전략에 대해 매우 자신감을 가지게 될 것입니다.
여기에 Excel에서 Monte Carlo Simulation을 적용하는 방법에 대한 좋은 자료가 있지만 맹목적으로 그것을 신뢰하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
결과를 신뢰하기 위해 결과가 중앙 값에 수렴 될 때까지 충분한 시뮬레이션을 실행해야합니다. 데이터 세트를 초과 구현하는 전략은 몬테 카를로 시뮬레이션에 비해 잘 수행되므로 전략을 작성하는 데 사용되지 않은 데이터에 대해 테스트를 실행해야합니다.
이것은 전략의 통계적 중요성을 측정 할 수있는 두 가지 방법에 대한 간략한 개요입니다. 이 분야에 대한 더 많은 양적 연구가 있습니다. 데이빗 애런슨 (David Aronson)의 증거 기반 기술 분석 (Evidence-Based Technical Analysis)을 이러한 유형의 기법에 대한 상장 - 친숙한 참조로 적극 추천합니다.
전략의 안정성은 수익의 일관성과 예측 가능성을 의미합니다. 이것은 strategy†™ s 위험 및 통계적인 중요성 둘 다와 관련있다, 그러나 나는 그것을 그것의 자신의 종류로 전망하는 것이 중요하다고 생각한다.
안정적인 전략에 대해 이야기 할 때, 우리는 다양한 시장 상황에 걸쳐 전략이 어떻게 수행되었는지를보고 싶습니다. 수익의 과반수가 소수의 거래에서만 발생했는지, 전략이 대규모의 약세에 얼마나 취약한지를 살펴볼 필요가 있습니다.
대부분의 거래자들은 이것을 주식 곡선 вЂ의 부드러움으로 봅니다.
부드럽게 측정 : 결정 계수, 데이터 계수가 특정 모델에 얼마나 잘 맞는지 측정합니다 (이 경우 단순한 선 또는 곡선). 우리 수익의 매끄러움을 측정하기 위해, 우리는 우리의 주식 곡선이 직선에 얼마나 잘 맞는지 알아 내고자합니다.
완벽한 세계에서 우리의 주식 곡선은 좌하 구석에서 오른쪽 상단으로 갈수록 가파른 직선이됩니다 (우리는 항상 지수 성장을 기대할 수 있지만 let†™는 자신보다 앞서 나가지 않습니다).
결정 계수가 우리에게 말하는 바로는 우리의 형평성 곡선이 떨어지는 직선에 가깝습니다. 우리는 높은 결정 계수 (우리의 형평성 곡선이 가깝다는 것을 의미 함)와 가파른 기울기 (우리의 형평성이 빠른 속도로 증가 함을 의미 함)를 찾고 있습니다. 이 두 가지 척도는 우리의 주식 곡선이 얼마나 부드러운지를 객관적으로 분석하는 데 도움이됩니다.
Excel에서는 매우 쉽게 할 수 있습니다. 지분 곡선을 산점도로 플롯하고 포인트 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 њњ Trend 추세선 추가를 선택하십시오. 대화 상자에서 “linear” 추세선을 선택한 다음 옵션에서 절편을 0으로 설정하고 클릭하여 방정식과 R 2를 표시합니다. 값.
x 앞에있는 “m” 값은 선의 기울기 (높은 양수 값을 찾고 있음)와 R 2를 보여줍니다. 가치는 우리가 그 선에다는 것을이다 (.7 이상 가치는 찾고있는 we†™ re이다).
그처럼, 당신은 당신의 주식 곡선의 매끄러움을 측정하는 데 필요한 모든 정보를 가지고 있습니다!
시장 상황 테스트 : 고려해야 할 또 다른 측면은 우리의 전략이 잘 수행하는 경향이있는 시장 조건과 그것이 제대로 수행되지 못한 조건 하에서입니다. 이를 통해 전략의 특성을보다 잘 파악하고 실시간 거래를 시작할 때 도움이 될 수 있습니다.
이 것을 보는 두 가지 기본적인 방법이 있습니다. 간단한 길과 약간 더 복잡한 길.
간단한 방법으로 지표를 필터로 사용하여 다양한 시장 조건을 직접 정의 할 수 있습니다. 예를 들어, ADX가 25 이상일 때 시장 동향을 결정하고 ATR이 1.0 이상일 때 변동성이 있다고 판단 할 수 있습니다. 시장 시장이 강한 추세 (ADX> 25)를 보였을 때 수익의 80 %가 왔고 시장이 평평하거나 옆으로 움직 였을 때 손실을 보았을 것입니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 전략을 개선하거나 거래를 시작할 때이 필터를 추가 할 수 있습니다. 이 지표들이 의미하는 바에 대한 더 많은 정보가 있습니다.
이러한 필터는 전략을 수립하는 데 사용되는 논리와 가능한 한 관련성이 없어야 함을 기억해야합니다. 당신이 동향의 힘을 통합하는 기술적 인 지시자를 사용하는 경우에, 동향 여과기를 추가하십시오 doesn†™ t는 다른 입장 조건 추가 외에 당신의 전략에 관하여 매우 더 많은 것을 당신에게 말한다.
약간 더 복잡한 방법은 우리의 오랜 친구 인 회귀와 관련이 있습니다. 단, 지금 우리는 다중 회귀 분석을하고 있으며 우리는 R & 우리는 지표의 베타 계수와 관련이 있습니다.
다시 한번, we†™는 다른 시장 조건을 확인하기 위하여 지시자를 선택하기 위하여려고하고, 그러나 다른 수준 (ADX> 25 = 동향)를 정의하기 대신에, 우리는 회귀 분석이 어떤 요인이 가장 중요한지를 보여줄 것입니다.
지표를 표준화하고 결과가 통계적으로 중요한지 확인하기를 원하지만 계수가 커질수록 우리의 수익에 가장 큰 영향을주는 지표가 무엇인지 알 수 있습니다.
다음은 Excel에서 다중 회귀 분석을 실행하는 Business Insider의 멋진 비디오입니다. (Mac을 사용하는 경우 약간의 장애가 있으며 p-value를 계산하는 추가 단계가 필요한 LINEST () 함수를 사용해야합니다. 다음은 다중 회귀 분석을 위해 LINEST () 함수를 사용하는 방법에 대한 비디오 및 결과에서 p - 값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.)
이 isn†™ t는 저희에게 명확한 여과기를주기 위하여 가고 있습니다 그러나 우리는 많은 지시자를 쉽게 시험 할 수 있고 요인이 우리의 반환에있는 역할을한지 좋은 이해를 얻을 수있다. 다시 한번, 엔트리 신호를 생성하는 데 사용 된 지표와 상관 관계가없는 필터 만 사용해야합니다.
수익률의 안정성을 측정하는 것은 전략을 평가할 때 중요한 고려 사항이며, 평등 곡선의 매끄러움은 항상 좋은 아이디어이며 여러 객관적이고 정량적 인 방법을 사용하면 여러 전략을 비교할 때 바람직합니다.
라이브 공연.
일단 당신이 전략을 시험하고 그것을 사는 무역에 간다면, 다음 큰 질문은 вњњhow이 전략이 시장과 일치하지 않을 때 어떻게 알 수 있습니까? вќќ.
특정 전략을 거래를 중단 할시기를 알면 포트폴리오의 전반적인 수익에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.
유행성 주식 : 당신이 일단 실시간으로 거래를 시작하면 전략의 수익률을 보는 한 가지 방법은 이러한 수익률의 하락을 측정하는 것입니다. 분명히 우리는 긍정적 인 추세에서의 주식 곡선을 원합니다.
이 작업을 수행하는 간단하고 시각적 인 방법은 반품에 대한 간단한 이동 평균 (SMA)을 계산하는 것입니다. SMA 이하로 주가가 떨어지고 하락 추세에 진입 할 때 전략 거래를 중지하거나 포지션 규모를 줄이기를 원할 수 있습니다.
이 접근법을 사용할 때 고려해야 할 두 가지 매개 변수가 있습니다. SMA의 기간과 하락 추세를 정의하는 방법입니다.
이러한 매개 변수는 과거 성능과 사용자 자신의 위험 허용 오차를 조합하여 선택할 수 있습니다.
백 테스팅 결과와 SMA 사이에 좋은 v 퍼를 제공하는 SMA의 기간을 선택하려고합니다. 더 긴 기간의 SMA는 더 큰 버퍼로 이어질 것이며, 짧은 기간은 귀하의 SMA 로의 주식 커브의 침투 가능성을 높입니다. SMA 기간이 25 일에서 100 일까지 걸리므로 가장 자주 거래하는 전략에 따라 가장 효과적입니다.
트레이딩을 중단하기 전에 SMA 아래의 주식 거래가 얼마나 늦어 지는지는 백 테스팅에서 관찰 한 것 이상이어야합니다. 그러나 많은 자본을 잃을 위험이 너무 크지는 않습니다. 전략을 중단하기 전에 백 테스트에서 본 것보다 적어도 10 % 이상 감소해야합니다.
당신의 성과가 won†™ t가 역사적인 성과 같이 좋을 것이라는 점을 예상하는 것이 적당하다 그래서 당신은 당신의 반환이 전략을 중단하기 전에 하락세에서 실제로다는 것을 확인하고 싶다.
연속 손실 : 전략이 동기화되지 않는 시점을 파악하는보다 민감한 방법은 일련의 연속적인 손실이 발생할 확률을 조사하는 것입니다.
예를 들면, let†™ s는 당신이 20의 무역이 있고 5 연속적인 손실의 일련의 중간에다는 것을 말한다. 당신의 역사적인 정확도에 근거하여 이것이 일어날 확률은 얼마입니까?
눈을 맞추는 것보다 더 복잡한 질문을 던지며 상당히 정교한 재귀 공식이 필요합니다. 다행히도, 당신을 위해 그것을 할 편리한 계산기를 여기에서 찾을 수 있습니다. 아니면 다소 혼란스러운 Excel 계산으로 놀고 싶다면 여기에서 스프레드 시트를 다운로드 할 수 있습니다. 온라인 계산기를 사용할 때 우리는 손실 가능성에 관심을 가지므로 성공 확률은 실제로 (1 - % 정확도)이므로 정확도가 60 % 인 전략은 40 %의 손실 확률을 갖습니다. (공상 과학 소설 작가이자 수학자 인 Max Griffin에게 계산기를 특별히 감사드립니다).
우리가 볼 수있는 것은 우리의 전략이 75 % 정확하고 (25 % 확률의 손실 가능성), 20 개 거래에서 5 건의 손실이 발생했다면 1.19 %의 확률 만이 발생한다는 것입니다.
이 경우 75 %의 정확도가 전략 구축에 사용 된 데이터의 초과 조정으로 인한 것일 가능성이 높고 실시간 거래를 보류 할 가능성이 거의 없음을 보여 주므로 전략을 세 심하게 살펴 봐야합니다.
결론.
전략을 적절히 평가하는 것은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 많은 거래자들이 전략을 수립하는 데 막대한 시간을 소비하고 전략을 교역하거나 폐기할지 결정하기 위해 몇 가지 기본 척도만을 사용합니다.
전략의 수익성, 위험, 통계적 중요성, 안정성 및 실제 실적을 분석해야만 실시간으로 거래 할 수 있다는 자신감을 가질 수 있습니다.
전략을 평가할 때 다른 측정 항목은 무엇입니까?
그리고 다음 전략을 수립 할 때 기계 학습 알고리즘을 활용하는 방법을 배우려면 TRAIDE를 확인하십시오!
