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짧은 지평선 거래 전략의 유효성을 확인하려면 얼마나 많은 데이터가 필요합니까?
짧은 지평선 거래 전략에 대한 아이디어가 있다고 가정 해 보겠습니다. 이 전략은 평균 보유 기간이 1 주 미만이고 신호 계산과 실행 시간이 1 분 미만이어야합니다. 이 범주에는 단순한 고주파 시장 전략 이외의 많은 것이 포함됩니다. 또한 통계적 재정 거래, 뉴스 기반 거래, 거래 수익 또는 경제 발표, 교차 시장 차익 거래, 단기 반전 / 모멘텀 등을 포함합니다. 이러한 전략을 거래하기 전에 생각하기에 분명히 충분히 백 테스팅하기를 원할 것입니다 긴 데이터 샘플.
전략이 "작동"하고 통계적 우연이 아니라고 확신하기 위해 얼마나 많은 데이터를 획득해야합니까? 나는 목장에 내기를 할만 큼 확신 할 수는 없지만 상대적으로 적은 자본을 테스트하거나 거래하기 위해 상당한 추가 자원을 할당 할만큼 충분히 확신 할 수 있습니다.
신흥 경제 또는 금융 시계열에 기반한 데이터와 같은 일부 신호의 경우 데이터 (시장 가격 데이터뿐 아니라)를 획득하는 것이 매우 비싸거나 불가능할 수 있습니다. 따라서이 질문은 조사 할 전략과 데이터 수집에 대한 투자 예상액을 결정할 때 중요합니다.
낮은 IR 전략은 잡음과 구별하기 위해 훨씬 더 긴 표본을 취할 것이기 때문에 전체 답변은 전략의 예상 정보 비율에 따라 달라져야합니다.
표준 오차, 특히 상한과 하한 사이의 거리를 고려하십시오.
\ begin \ Delta = (\ bar + SE \ cdot \ alpha) - (\ bar - SE \ cdot \ alpha) = 2 \ cdot SE \ cdot \ alpha \ end.
이 표준 공식을 사용하여 표본 크기를 풀 수 있습니다.
여기서 $ s $는 IR 계산을 통해 이미 측정 한 표준 편차입니다.
나는 각 거래에 대한 몇 가지 기본 포인트를 반환 할 것으로 기대되는 시장 만들기 모델을 최근에 테스트하고 있었고, 나의 수익률이 실제로는 양 (즉, 우연이 아닌)임을 확신하고 싶었습니다. 그래서 저는 3 bps $ (\ Delta = .0003) $의 거리를 선택했습니다. 샘플의 측정 된 표준 편차는 45 bps $ (s = .0045) $였습니다. 신뢰 구간이 95 % $ (\ alpha = 1.96) $ 인 경우 샘플 크기는 $ n = 3458 $ trades 일 필요가 있습니다. 이 모델을 시뮬레이션 해 본다면 더 긴 거리를 골랐 겠지만 생방송으로 거래하고 있었고 선상에 돈이 너무 많아서는 안되었습니다.
월간 1.5 %를 반환 할 것으로 예상되는 저주파수 모델의 경우, 거리 $ (\ Delta = .01) $로 1 %를 원할 것이라고 생각합니다. 희망 Sharpe 비율이 3이라면, 표준 편차는 1.7 % $ (s = .017) $가 될 것이고, 이것은 월간 수익률을 보충함으로써 나온 것입니다. 따라서 95 % $ (\ alpha = 1.96) $의 신뢰 구간에서 45 개월의 데이터가 필요합니다.
데이터 포인트 간의 상관 관계를주의해야합니다. (EG, 석유 회사 x에 대해 이것이 작동 함을 입증하는 데이터 포인트가있는 경우 석유 회사 y에 대한 또 다른 데이터 포인트는 실제로는 별개로 간주되지 않을 수 있음)
5 일간의 보류 기간을보고 있다면, EOD 데이터를 가져올 수는 없습니다. EOD 데이터는 분명 거래가 가능하지 않지만 장기간의 거래 전략 수립을 위해 실제로 사용할 수없는 경우에 사용할 수 있습니다. 자료.
놀랍게도, 아무도 거래 전략이 시장 상황의 여러 유형에서 살아남을 수 있다는 보장에 대한 필요성을 언급하지 않았습니다. chrisaycock의 공식을 사용하여 5000 개의 거래가 있다고 가정합니다. 음, 원래 기준으로 몇 시간 또는 1-2 개월 내에 5000 건의 거래를 할 수 있습니다. 테스트 할 데이터의 양을 제외하고, 당신이 선택한 5000 시간 분량의 데이터를 테스트하고 수집하기로 선택한 기간이 전략에 잘 맞을 수 있습니다. 5001 번째 무역 또는 6000 번째 무역은 어떻습니까? 나는 '플래시 충돌'이나 제품 가치의 갑작스런 변화를 어떻게 처리했을 것인가? 주요 비즈니스 기능을 합법적으로 운영하는 데 필요한 핵심 라이센스가 즉시 효력을 정지하거나 철회했다고하는 규제 기관 보고서?
필자의 견해와 경험에 대한보다 정확한 대답은 다양한 시장 조건을 다루기에 충분한 진드기 데이터를 샘플링하는 것입니다. 갑작스런 사건을 둘러싼 변동성 및 경제 달력 발표 (주로 가격의 급격한 변동)에주의를 기울이십시오. 고문은 이러한 움직임을 처리하기 위해 조정하는 방법을 알아야 할 것입니다. 따라서 처음에는 2 년 동안 진드기 데이터를 실행하고 이러한 날카로운 움직임과 다양한 변동성을 기록 할 수 있습니다. 그런 다음 계속 실행하면 날카로운 움직임에 먼저 집중할 수 있고 나머지 데이터는 다시 재생하여 전략의 유효성을 검증 할 수 있습니다.

거래 전략을 백 테스팅하는 방법. 많은 성공적인 거래자는 자신의 거래 전략을 다시 테스트하는 습관을 공유합니다. 당신의 거래 전략을 뒷받침하는 것만으로는 당신이 수익을 낼 것이라고 보장 할 수는 없지만 올바른 방향으로 나아가는 거대한 단계입니다. 이 기사에서는 백 테스팅에 잠길 수있는 몇 가지 잠재적 인 편견을 검토합니다.
Tutorial [Forex Trading] 거래 전략을 어떻게 뒷받침 할 것인가?
거래 전략을 백 테스팅하는 방법. 수년에 걸쳐, 나는 나의 무역 전략을 역행시키는 몇 가지 방법을 시도했다. 오직 하나의 백 테스팅 방법 만이 나를 위해 일을 끝내고 어떻게 작동하는지 보여주고 싶었습니다! 그러나 그것에 직면하자 : 누구도 재미있는 테스트를 할 수 없습니다. 트레이딩 전략과 그 중 대부분을 테스트 할 때 트레이더에게 그들의 흥분 수준을 묻습니다.
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에이. 개별 주식을 지정하거나 주식 포트폴리오를 만들거나 전체 옵션 시장을 스크리닝하고 옵션 전략을 백 테스트하십시오.
비. 옵션 전략 수익률 (%)은 '위험 회피율'이라고도합니다.
기음. 전략 당 예산 또는 '최대 위험'(단위 : 달러)
이자형. 전방 휘발성 (내재 변동성)
에프. 그리스인 - 델타, 감마, 세타, 베가.
g 거래량 - 선택된 옵션 전략의 단일 구간에서 거래되는 최소 계약 건수.
h. 각 옵션 전략에서 손익분기까지의 거리.
나는. 일일, 주간, 월간, 분기 별 기술 성과 (%
j. 지분 기술 5,20,50,100 위 / 아래의 일 이동 평균 (%).
각 옵션 전략의 목표 이익, 위험 및 만료 시점을 시각화하기위한 개별 지분 차트.
예를 들어, March Bull Put Spread를 12 월 초에 SHW에 투자하면 주가가 계속해서 추세를 따라 상승하거나 추세를 변화시키고 중립을 유지할 때 투자 이익이 15 %가됩니다. SHW 주식이 9 % 하락하더라도 전략은 여전히 ​​이익이 될 수 있습니다. 위험도 시각화는 샘플 차트에 표시됩니다.
4) 역사적 전략 진입 점 및 이탈 점이 다중 열 형식으로 명확하게 표시됩니다. 진입 및 출구 주식 가격, 목표 이익 / 실제 이익 (% 및 $), 손익분기 점 거리, 물가 / 입찰가, 그리스, 변동성 등.
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트레이딩 전략 평가, 백 테스트 및 검증 방법.
최근에 TradingView와 같은 사이트에서 발명하거나 찾은 다양한 전략에 대한 백 테스팅 작업을하고 있습니다. 나는 내가 어떻게하는 과정을 진행할 것인가?
가능한 전략 식별 구조화 된 백 테스트를 통해 실행할 다양한 주식 찾기 실제 백 테스트 자체를 수행하십시오.
이 3 단계가 끝나면 전략의 성공 여부와 라이브 거래에 사용할지 여부, 주어진 거래 횟수를 기준으로 주어진 기간 동안 얼마나 예상 할 수 있는지를 확인할 수 있습니다.
전략 식별.
트레이딩 뷰 (TradingView)에서 크리스 무디 (Chris Moody)와 함께이 전략을 확인했습니다. 그것은 Williams VIX Fix라고 불리우며 합성 Vix 계산을 중심으로 Larry Williams의 저서를 기반으로합니다. VIX에 대해 더 자세히 알고 싶다면 Wikipedia를 시작하는 것이 좋습니다.
여러 통화에 대한 시각적 인 백 테스팅을 수행 한 후 테스트를 원했던 간단한 거래 시스템을 개발했습니다. 이 시스템의 규칙은 간단합니다.
확률 론적 RSI가 80 이상이거나 (Stochastic RSI가 TradingView 및 기타 여러 금융 차트 플랫폼에서 자유롭게 사용 가능한 표시기가 아닌 경우) 시스템에서 생성 된 모든 공격적 또는 필터링 된 진입 신호에 대한 장기 거래를 입력하십시오. RSI가 80 이상이고 K 라인이 D 라인을 통과 할 때 여러 신호가 발생하면 위의 # 1 조건을 충족한다고 가정하여 현재 위치에 추가합니다 (예 : 동시 일에 필터링 된 항목이 두 개있는 경우 같은 # 1 일과 마찬가지로 2 일째에 주식 수)
나는 그들이 개별 상인마다 다를 것이기 때문에 규칙에 대한 돈 관리를 고려하지 않았다.
배타적 주식 찾기.
필자는 FinViz의 Map과 Unicorn Bay를 사용하여 역행 할 수있는 통화 범위를 찾아 냈습니다. 통화 선택 기준은 다음과 같습니다.
업종별 및 업종별 통화 테스트 (기술주가 호황을 보인 기간 동안 모든 기술주에 대한 테스트를 피하기 위해) 상당히 다른 데이터 / 불균형 통화를 테스트하여 방대한 데이터 세트에 대해 전략이 어떻게 작동하는지 확인합니다.
내가 다시 테스트하기로 결정한 통화는 다음과 같습니다.
또한 Unicorn Bay의 Most / Least Correlated Assets 페이지에서 확인 된 두 개의 매우 관련이없는 유가 증권을 테스트했습니다.
Backtest 실행.
그런 다음 트레이딩 시뮬레이터 인 TradingSim을 통해이를 실행했습니다. 트레이딩 시뮬레이터를 사용하면 시뮬레이션 된 계정을 사용하여 실제 전략을 연습 할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 가짜 계정을 사용하여 주식에 대한 포지션을 열어 실제 주식처럼 거래 할 수 있습니다. 유일한 단점은 백 테스트가 겨우 2 년이라는 것입니다.
나는 가짜 $ 10,000 계좌로 2 년 동안 각 주식에 대한 백 테스트를 진행했다. 각 거래마다, 나는 넣었다.
위험에 처한 자본의 20 % (현실 세계에서해야 할 일은 아니지만이 경우 결과를 증폭시키고 싶음). 결과는 유망했다. 2 년의 기간 동안, 각 주식은 건강 복귀를 만들었습니다. 개별 거래는 여기에 나열되어 있습니다.
추가 Backtesting.
이러한 초기 결과가 유망한 동안, 2 년간의 역 테스트는 실제로 충분하지 않았습니다. 스트레스 테스트를 위해 거래 시스템의 규칙에 따라 TradingView에서 전략을 코딩했습니다. 여기서 시스템을 찾을 수 있습니다. TradingView에서 원하는 경우보기 및 수정할 수 있습니다.
TradingView의 데이터는 훨씬 더 많이 (적어도 많은 주식에 대해 1968 년까지) 돌아 왔으므로 동일한 가상 $ 10,000 계정을 사용하여 13 개의 주식 각각을 다시 테스트하여 수익이 올라 갔는지 여부를 확인했습니다.
13 쌍 중 1 명만이 수익을 창출하지 못했습니다 (GS - 골드만 삭스). 나는 이것이 왜, 그리고이 전략을 사용하는 데 유용하지 않을 수있는 주식에 대해 이해할 수있는 패턴이 있는지 파악하기로 결정했습니다.
트레이딩 뷰의 스크리너를 사용하여 다양한 변동성이 낮은 주식에 대한 전략을 테스트했으며, 높은 수익률로 인해 전방 테스트에 적합한 후보자를 많이 찾았습니다. 이 전략으로 높은 수익 잠재력을 보여주는 주식 목록이 늘어나고 있습니다. 아래는 몇 가지 테스트를 거친 주식 실적의 스크린 샷입니다.
다시 말하지만, 이 말은 2004 년 AAPL에 모든 돈을 쏟아 붓는 것만으로 간단하게 보유하는 것이 큰 전략은 아니라는 말입니다. 당신은 그것을 할 수있을뿐만 아니라 2001 년과 2008 년과 같은 시장 하락을 통해서조차도 예측 가능한 이익을 누릴 수 있으며, 일부 복리를 통해 이와 같은 전략으로 적절한 현금을 확보 할 수 있습니다.
Robinhood를 사용하여 다수의 주식을 전방 테스트하고 긍정적 인 결과를 보여준 다음 자본 기여도를 증가 Quantopian에서 전략 / 알고리즘 코드 작성 및 지원 / 자본 확보이 전략을 교환하십시오. 거래에 적합한 다른 전략을 찾고 개발하십시오.
면책 조항 :이 모든 내용은 추측이며 확실한 투자 조언으로 간주되지 않습니다. 본인은 부분적 또는 전체 형식으로이 전략을 사용하여 경험 한 이익이나 손실에 대해 책임을지지 않습니다. 나는 투자 전문가 나 중개인이 아닙니다. 이 게시물에 설명 된 전략을 사용하기 전에 추가 조사를 수행하십시오.
Williams VIX FIX 전략에 대한 크레딧은 Chris Moody에게 돌아갑니다.
TradingView에서 사용되는 전략은 여기에서 확인할 수 있습니다.
훌륭한 수익률과 주식형 곡선을 보여주는 주식 시세표 목록입니다.
더 많이 또는 더 적은 박수를 치기 만하면 어떤 이야기가 실제로 돋보이는 지 우리에게 알릴 수 있습니다.
티모시 예거.
숙련 된 UX 디자이너, Trader (옵션, 주식, Forex), HODLer (Crypto), 미래 주의자. 물건과 물건에 관심이 있습니다.