Ajuste da curva do sistema de negociação

Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Curve Fitting Trading Systems ... Pode ser evitado?

Então, o que é de ajuste de curva de qualquer maneira? Simplesmente explicado, o termo é derivado do fato de que qualquer curva dada & # 8220; # 8221; ou o conjunto de dados pode ser explicado por uma função matemática dada de complexidade arbitrária. Ou seja, você sempre pode encontrar uma função matemática que pode prever com precisão absoluta todos os itens de um conjunto de dados. No entanto, a função pode não ter absolutamente nenhum poder preditivo. Por exemplo, leve em conta o conjunto de dados 1,2,3,4. Você pode prever o próximo número? Você pode pensar imediatamente em uma função que pode prever todos os itens do conjunto de dados, mas pode prever o próximo? Bem, e se o próximo fosse 12? então sua função não possui capacidade preditiva mesmo que tenha sido capaz de prever todos os itens anteriores com sucesso.

O problema se aplica à negociação porque o fato de que um determinado sistema foi capaz de explorar uma ineficiência do mercado no passado não garante que a ineficiência esteja presente no futuro. Normalmente, a otimização é excelente para os sistemas de negociação em forma de curva, porque o que uma otimização faz é simplesmente para & # 8220; ajustar parâmetros de função & # 8221; para encontrar uma resposta matematicamente sólida para o problema. Quanto melhor e mais apertada a otimização, mais curva será o sistema, isso é uma razão pela qual redes neurais e # 8211; que são excelentes na otimização - tendem a falhar em sistemas de negociação bem-sucedidos, pois sempre curvam seus dados de forma excessiva.

Então, como podemos fazer um sistema de negociação com a menor chance possível de acabar com um conselheiro especialista adaptado à curva inútil? A primeira medida importante é fazer simulações em períodos o mais longos possíveis. Quanto maior o período de negociação, mais estatisticamente significativo é o conjunto de dados e menos provável é permitir o ajuste da curva do seu sistema. Longos períodos de tempo introduzem uma ampla variedade de condições de mercado que tornam o ajuste da curva muito difícil. No entanto, o número de negócios também é muito importante. Ter mais negociações para um determinado período de negociação longo é melhor (contra ajuste de curva), uma vez que implica um maior número de condições de mercado em que o EA foi capaz de negociar e ter sucesso.

Outro aspecto importante do ajuste de curva é evitar otimização excessivamente correlacionada e exaustiva dos sistemas de negociação. Os sistemas de negociação devem ser otimizados uma variável de cada vez ou usar duas variáveis ​​relacionadas ao cruzamento no máximo sem entrar em detalhes excessivos. Por exemplo, se uma EA tiver um parâmetro que pode passar de 20 a 50, é melhor otimizá-la em 2 etapas (20,22,24, etc.) em vez de executar uma otimização completa de todos os valores (20,21,22, etc. ).

Outra ótima idéia é ter uma rentabilidade muito robusta, isso significa que os resultados em uma otimização devem formar clusters grosseiros # 8220; # 8221; de rentabilidade. Por exemplo, se no exemplo acima 24 obtiver resultados muito rentáveis, mas 23 e 25 não são rentáveis, isso significa que, no futuro, o sistema não será rentável se houver pequenas mudanças nos critérios ótimos (algo que acontecerá). Ao executar uma otimização, tantos resultados quanto possível devem ser rentáveis ​​e a área em torno do resultado mais lucrativo também deve estar próxima desse resultado.

Então, finalmente, também temos a questão da adaptabilidade. Um sistema deve ser capaz de se adaptar às mudanças nas condições do mercado, portanto, ter alguma flexibilidade em seus critérios de entrada e saída. Se você otimizar um sistema que dê resultados muito bons com um TP de 100 pips, o sistema provavelmente não será rentável no futuro à medida que a volatilidade e as condições do mercado flutuam, invalidando o TP de 100 pip. O melhor seria otimizar um critério dinâmico, por exemplo, qual porcentagem do desvio padrão é o TP ideal? Isso garante que a EA possa alterar seus valores de saída e entrada de forma dinâmica, portanto, adicionando outra camada de proteção contra ajuste de curva.

No entanto, apesar de todos os nossos esforços, ainda é uma possibilidade matemática curvar um sistema comercial ao passado, dado o fato de o futuro não ter absolutamente nenhum relacionamento com ele (como em 1,2,3,4,12). No entanto, seguindo os critérios acima mencionados no desenvolvimento de um sistema de negociação visando a adaptabilidade, otimizações amplas, rentabilidade robusta e grandes períodos de dados de teste garantem uma melhor chance de sofrer, mesmo que haja mudanças significativas no comportamento futuro do mercado. Se você quiser saber mais sobre esses conceitos e como os uso para o desenvolvimento de sistemas prováveis ​​a longo prazo, considere comprar meu ebook sobre negociação automatizada ou ingressar na Asirikuy para receber todos os benefícios de compra ebook, atualizações semanais, verificar as contas ao vivo I Estou funcionando com vários consultores especializados e entrar na estrada para o sucesso a longo prazo no mercado cambial usando sistemas de negociação automatizados. Espero que tenha gostado do artigo!

Uma Resposta a "Sistemas de Negociação de Curva Fitting" ... Pode ser Evitado? & # 8221;

[& # 8230;] é a palavra temida: ajuste de curva. Você pode ler mais sobre a definição de ajuste de curvas neste post que escrevi no início deste ano e também pode ler este post para aprender sobre cinco erros muito comuns [& # 8230;]

Acabamento sem curva: seguidores da tendência usam sistemas robustos de negociação.

Ao avaliar qualquer sistema de negociação, segure-o para esses padrões:

É rentável em uma grande variedade de grupos de mercado. Não é ajustável em curva ou otimizado. É rentável em uma variedade de parâmetros. Sua lógica e regras devem ser totalmente divulgadas sem aspectos da caixa preta.

Mais sobre Curve Fitting.

O seguimento da tendência não é um ajuste de curva. Os sistemas Curve-fit personalizam as regras comerciais de forma diferente para cada mercado que você comercializa, produzindo resultados irrealistas. As regras seguidas da Tendência são as mesmas para cada mercado. A tecnologia informática pode ser facilmente usada para otimizar um sistema comercial e produzir algo que parece ser bom. Ao testar milhares de possibilidades, você pode criar um sistema que funcione. No entanto, tentar produzir um sistema mágico ou perfeito desmorona no mundo real. Os seguintes parâmetros ou regras de tendência funcionam em um intervalo de valores. Os parâmetros do sistema que funcionam em uma variedade de valores são robustos. Se os parâmetros de um sistema forem ligeiramente alterados e o desempenho se ajuste drasticamente, fique atento. Por exemplo, se um sistema funciona muito bem com 20, mas não funciona às 19 ou 21, você tem um sistema com pouca robustez. Por outro lado, se o seu parâmetro do sistema for igual a 50 e também funciona em 40 ou 60, seu sistema é muito mais robusto (e confiável). Os comerciantes geralmente só se concentram nos lucros futuros quando se olha para um sistema. A chave, no entanto, é o controle de risco (ou gerenciamento de dinheiro). Se você controla seu risco e deixa seus lucros correr, você se posiciona para ganhar dinheiro maior durante o longo prazo. Um bom sistema com parâmetros robustos e adaptativos não deve exigir re-otimização. A tendência seguinte utiliza indicadores e parâmetros que se adaptam às mudanças nas condições do mercado.

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O que é Curve Fitting?

Um dos maiores recursos e vantagens dos sistemas de negociação mecânica é a capacidade de avaliar seu desempenho histórico pelo & # 8220; backtesting & # 8221; as estratégias sobre dados de preços históricos. Embora possamos ter apenas um punhado de meses de dados de desempenho reais disponíveis, os computadores e os dados ajustados permitem ver o que o sistema # 8220 teria feito & # 8221; voltando anos e anos.

O problema, é claro, é que o sistema foi projetado nesses mesmos dados. Seja intencional ou não, porque os sistemas são projetados em dados passados, eles são muitas vezes vítimas do que chamamos de "ajuste de curva", tornando a capacidade de backtestar resultados uma das maiores desvantagens dos sistemas de negociação também. Porque o futuro pode não parecer nada com o passado em um determinado mercado & # 8211; o & # 8220; cabendo & # 8221; de parâmetros na curva # 8220; # 8221; de dados podem causar grandes problemas na curva de dados futuros, fazendo com que o sistema esteja fora de fase e potencialmente gerando perdas de investidores.

A maneira mais fácil de entender o ajuste da curva & # 8221; é através de um exemplo simples. Imagine um sistema que compra ou vende futuros de soja em uma ruptura acima ou abaixo do mercado alto ou baixo no último X número de dias. Ao testar o sistema nos dados passados, o teste pode mostrar $ 5.000 em lucros ao usar 10 dias de alta / baixa, US $ 10.000 em lucros quando se usa 20 dias de alta / baixa e US $ 20.000 ao usar uma alta / baixa de 30 dias.

Se você fosse o desenvolvedor, qual valor você usaria na concepção do sistema, 10, 20 ou 30? Eu diria que a maioria das pessoas usaria o valor de 30, pois dá o maior lucro. Agora, um desenvolvedor olhará mais do que apenas lucros, e testará o menor desconto ou a maioria dos meses vencedores, por exemplo; mas seja qual for o seu objetivo para o sistema, é da natureza humana projetar um sistema cujos parâmetros produzam resultados o mais próximo possível daqueles desejados. O problema é, apenas porque um parâmetro funcionou nos dados passados ​​não significa que ele funcionará no futuro, dados desconhecidos. Então, como um desenvolvedor tentaria evitar esse problema?

Outro exemplo de ajuste de curva é ajustar os parâmetros após o fato. Imagine um modelo comercial que esteja indo bem, mas sofre uma perda bastante grande em três das quatro quarta-feira à tarde, uma vez que a negociação ao vivo começou. Um comerciante pode olhar para esses resultados e chegar a um plano brilhante, codificar o sistema para não fazer qualquer transação às quartas-feiras depois da 1:30 da tarde. Executar o código para trás depois de colocar a nova lógica resultaria na quarta-feira, perdendo negociações indo embora, e voila - você tem ajuste de curva.

Para combater o ajuste da curva, os desenvolvedores usam muitos truques do comércio, como testar dados fora da amostra, não otimizando parâmetros para os melhores resultados anteriores (em vez disso, use parâmetros baseados em lógica - como uma média móvel de 5 dias para alinhar com a semana), e certificando-se de que existem tantos parâmetros quanto possível no sistema (mais parâmetros equivalem a mais graus de liberdade = mais coisas para dar errado).

Na próxima semana, veremos como um investidor pode garantir que está negociando um sistema de negociação "Curve-fit Free".

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Você deve entender completamente os riscos associados à negociação de futuros, opções de futuros, sistemas de negociação de commodities e transações cambiais de câmbio off-exchange ("Forex") antes de fazer qualquer transação. Futuros de negociação, opções sobre futuros, Forex e sistemas de negociação de commodities envolvem um risco substancial de perda e não é adequado para todos os investidores. A capacidade de suportar perdas e aderir a um determinado programa de negociação, apesar das perdas comerciais, são pontos importantes que podem afetar adversamente os retornos dos investidores. Você deve considerar cuidadosamente se a negociação é adequada para você em função de suas circunstâncias, conhecimento e recursos financeiros. Você pode perder todo ou mais do que seu investimento inicial. Opiniões, dados de mercado e recomendações estão sujeitas a alterações sem aviso prévio. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros.

Os retornos dos sistemas de negociação listados em todo este site são hipotéticos na medida em que representam retornos em uma conta modelo. A conta modelo aumenta ou cai pelo lucro e perda médio do contrato único obtidos pelos clientes negociando dinheiro real de acordo com os sinais de negociação do sistema listado nas datas apropriadas (preenchimentos do cliente), ou se nenhum lucro ou perda real do cliente disponível - pelo hipotético único o lucro e a perda contratados de transações geradas pelos sinais comerciais do sistema nesse dia em tempo real (em tempo real) menos escorregamento, ou se nenhum lucro ou perda em tempo real disponível - pelo hipotético contrato único lucro e perda de negócios gerados pela execução do lógica do sistema para trás em dados ajustados de volta (ajustados de novo).

A conta do modelo hipotético começa com o nível de capital inicial listado e é redefinido para esse valor a cada mês. Os retornos percentuais refletem a inclusão de comissões, taxas, derrapagens e o custo do sistema. O custo mensal do sistema é subtraído do lucro / prejuízo líquido antes do cálculo do retorno percentual.

Se e quando um sistema de negociação tiver um comércio aberto, os retornos são marcados ao mercado diariamente, usando os dados atualizados disponíveis no dia em que o backtest do computador foi realizado para negociações anteriores e o preço de fechamento do contrato do mês anterior para em tempo real e negócios de preenchimento de clientes. Para um negócio que abrange meses, portanto, o ganho ou perda do mês que termina com um comércio aberto é o ganho ou perda marcado a mercado (o preço final do mês menos o preço de entrada e vice-versa para transações curtas).

A porcentagem real de ganhos / perdas experimentada pelos investidores variará dependendo de muitos fatores, incluindo, entre outros: saldos da conta inicial, comportamento do mercado, duração e extensão da participação do investidor (mesmo que todos os sinais sejam tomados) no sistema especificado e técnicas de gerenciamento de dinheiro. Por isso, os ganhos reais / perdas experimentados pelos investidores podem ser materialmente diferentes dos ganhos / perdas percentuais apresentados neste site.

Leia atentamente o aviso de isenção de responsabilidade da CFTC sobre os resultados hipotéticos abaixo. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.

As informações contidas nos relatórios deste site são fornecidas com o objetivo de "padronizar" o desempenho da conta dos sistemas comerciais e é apenas para fins informativos. Não deve ser visto como uma solicitação para o sistema ou fornecedor referenciado. Embora as informações e estatísticas deste site sejam consideradas completas e precisas, não podemos garantir sua integridade ou precisão. Como o desempenho passado não garante resultados futuros, esses resultados podem não ter relação e não podem ser indicativos de qualquer retorno individual realizado através da participação neste ou em qualquer outro investimento.

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Como fazer backtest de sistemas de negociação e evitar o ajuste de curva.

Para julgar o quão bem um determinado sistema de negociação deve funcionar no futuro, o devolvemos nos dados do mercado passado. O Backtesting aplica um conjunto de regras de negociação aos dados históricos para estimar como essas regras teriam funcionado se tivéssemos negociado. Os bons resultados históricos hipotéticos não garantem que um conjunto de regras funcione bem no futuro. No entanto, os resultados históricos hipotéticos pobres quase certamente significam que um sistema não deve ser negociado em tempo real.

O valor percebido do backtesting está enraizado na crença de que as tendências históricas se repetem. Os comerciantes têm testado estratégias em dados históricos por gerações. No entanto, a prática tornou-se popular com o advento dos computadores pessoais e do software de teste de sistema criado especificamente, como o System Writer, que evoluiu para a TradeStation. Este software e um banco de dados de dados históricos permitiram que aqueles sem um fundo de escrita de código para testar idéias do sistema comercial. A compreensão e a aceitação mais amplas dos sistemas de negociação, bem como a frustração que muitos encontraram ao tentar construir sistemas comerciais por conta própria, ajudaram o mercado de sistemas de terceiros a prosperar ao longo da década de 1990.

Futures Truth é uma empresa independente que rastreou sistemas de negociação comercialmente disponíveis desde a década de 1980. Atualmente, ele rastreia mais de 500 sistemas. Futuros A Verdade testa sistemas comerciais em tempo real, e não em dados históricos. Isso evita a modificação das regras ao longo do tempo e simula melhor a execução das regras nas condições reais do mercado, como períodos de alta volatilidade. De acordo com a Futures Truth, apenas cerca de 45% dos sistemas rastreados são rentáveis ​​a longo prazo, enquanto apenas 20% apresentaram uma boa relação risco / recompensa. No entanto, esses números provavelmente são melhores do que a população em larga escala, porque apenas aqueles vendedores realmente confiantes em sua lógica passam a Futures Truth para análise em tempo real e crítica pública.

Muitos sistemas falham porque não possuem uma premissa válida. Em vez disso, os parâmetros de entrada e saída são derivados da mineração de dados. A mineração de dados simplesmente verifica dados históricos para regras que teriam funcionado no passado. Muitas vezes, tais regras são adequadas precisamente ao passado e não têm esperança de trabalhar melhor do que aleatório em dados não vistos. Em vez disso, o desenvolvimento do sistema deve começar com uma teoria que pode ser testada, analisada e ajustada para aplicação. Este conceito também implica uma perspectiva diferente sobre o próprio teste do sistema: o objetivo do backtesting não é produzir uma coleção de estatísticas hipotéticas de lucros e perdas. É testar a validade da teoria e a precisão das regras na captura da premissa.

O teste do sistema é um processo multifacetado dos dados, à escala de tempo, aos pressupostos de entrada de pedidos, ao contrato específico e ao controle de riscos. A falha em qualquer um destes pode arruinar um teste e mdash de outro modo válido; ou, manipulá-los pode gerar resultados que são muito superiores aos que conseguiríamos em tempo real. Você precisa fazê-lo direito se você deseja validar & mdash; ou quando apropriado, invalidar & mdash; Seu sistema.

Existem dois elementos para testar: as ferramentas adequadas e mdash; software e dados & mdash; e um método científico para desenvolver sistemas que usem essas ferramentas. Deixe-se começar por olhar as ferramentas do comércio.

Muitas opções estão disponíveis para testar suas idéias. Eles diferem na facilidade de transformar idéias em código e em como eles lidam com os detalhes, o que pode ter um impacto importante nos resultados. Por exemplo, se um sistema entrar em uma ordem limite, algum software registra um preenchimento se esse preço for tocado. No entanto, dificilmente há garantia de que uma ordem teria sido preenchida na negociação real, nem existe uma garantia de que ganhou. Entrar em paradas garante uma entrada, mas não um preço.

Outra questão é registrar os preços reais. Embora a maioria dos softwares desenvolvidos profissionalmente já não tenha esse problema, ainda é uma preocupação para aqueles que testam manualmente sistemas em planilhas, como o Microsoft Excel. Por exemplo, se um sistema comprar em uma parada igual ao fechar mais um terço do alcance médio nos últimos três períodos, e se o alcance médio for 10, então estamos comprando no final mais 3.333. Se estamos negociando o E-mini S & amp; P 500, ele troca em 0,25. Isso significa que o diferencial de entrada deve arredondar até 3,50. Um comerciante de início pode não perceber isso se mantiver manualmente números, e não foi há muito tempo que muitos programas profissionais cometiam o mesmo erro. Ao longo do tempo, esse erro pode se somar a uma discrepância considerável.

No quadro geral, no entanto, tais detalhes processuais são menores. O grande problema são os dados.

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Como evitar o encaixe da curva durante o teste traseiro.

O teste de volta computadorizado tem sido um benefício para nós, comerciantes. Com o clique de alguns botões, podemos avaliar novas estratégias de negociação e idéias em diferentes instrumentos e prazos e, através da otimização, determinamos os parâmetros da estratégia que produzem os melhores resultados.

Para aqueles que estão começando a negociar, o significado do back testing é:

Backtesting é o processo de testar uma estratégia de negociação em dados históricos relevantes para assegurar sua viabilidade antes que o comerciante arrisque qualquer capital real. Um comerciante pode simular a negociação de uma estratégia durante um período de tempo apropriado e analisar os resultados para os níveis de rentabilidade e risco. & # 8211; Investopedia.

Infelizmente, com testes de volta computadorizados, também precisamos lidar com a maldição da curva. O ajuste de curva ocorre quando os parâmetros da estratégia são ajustados para produzir resultados otimizados para o conjunto específico de dados históricos testados.

Com qualquer outro conjunto de dados de teste, os resultados podem ser radicalmente diferentes. Por exemplo, podemos executar um teste durante um período que viu um enorme aumento de preços devido a um grande evento de notícias.

Uma estratégia ajustada à curva pode ser ajustada para capturar o lucro máximo desses balanços, inflando seus resultados globais. Retire esse balanço e os mesmos parâmetros renderiam resultados drasticamente reduzidos ou mesmo negativos. Esta imagem mostra o aspecto de um sistema ajustado à curva.

Troca do Sistema de Negociação Testado Usando Parâmetros Ajustados da Curva.

À esquerda da linha vertical, vemos os resultados otimizados. À direita, vemos o desempenho subseqüente do sistema usando esses mesmos valores. Após uma corrida inicial, o sistema desmorona e todos os ganhos iniciais são perdidos, como você pode ver, uma vez que a linha da curva do patrimônio atinge seu pico.

Como você lida com o ajuste da curva durante o teste de volta?

Ajuste de curva é um processo potencialmente destrutivo e você deve encontrar maneiras de eliminá-lo durante o teste de qualquer sistema de negociação ou você corre o risco de negociar um sistema inferior.

Existem três estratégias de backtesting que podemos usar para aliviar o problema de ajuste de curva:

Otimize uma variável de cada vez e procure por variáveis ​​de valores variáveis ​​que produzam resultados lucrativos e, em seguida, escolha um valor no meio do intervalo. Esse valor pode não ter o resultado ideal, mas garante que variâncias pequenas ainda serão lucrativas. Otimize em vários conjuntos de dados históricos diferentes e identifique essas variáveis ​​de estratégia que produzem resultados rentáveis ​​em todos eles. Procure sobreposições e selecione a mistura variável que tem bons resultados em cada um dos períodos de teste. Otimize as variáveis ​​em um conjunto histórico de dados e, em seguida, valide que eles continuem a funcionar bem aplicando-os a um conjunto de dados diferente. Isso é chamado de teste de amostra.

Claro que você pode aplicar todos os três acima para a sua estratégia, mas para este artigo, nos centraremos nos testes fora da amostra.

Fora do Teste de Amostra.

No teste de amostra, separamos os dados de teste históricos disponíveis em dois conjuntos.

O primeiro conjunto será usado para testes e otimização de back-ups computadorizados. Isso é chamado de período na amostra. Os resultados de teste otimizados são então aplicados ao conjunto de dados restante, não testado, referido como o período fora da amostra.

Os dados fora da amostra podem vir do início dos dados históricos ou do final, embora normalmente usemos os dados mais recentes para o teste fora da amostra.

A proporção de amostra na amostra para fora da amostra geralmente varia de 2: 1 a 4: 1, ou seja, 33% a 20% dos dados totais serão reservados para o teste fora da amostra. A imagem abaixo mostra uma divisão 2: 1 aplicada a seis meses de dados diários.

In-Sample vs. Out of Sample Data.

Executar um teste fora de amostra na TradeStation (que é um poderoso software backtesting) é extremamente fácil. Comece adicionando suas estratégias e definindo os parâmetros de otimização.

Para este exemplo, usei três das estratégias que acompanham a TradeStation e você pode ver os parâmetros de otimização na figura abaixo:

Parâmetros de otimização para estratégias de negociação Backtesting.

Uma vez que é feito e antes de executar a otimização, clicamos no botão Configurações Avançadas para abrir a janela Configurações Avançadas como mostrado abaixo:

A janela Configurações avançadas é onde você define o tamanho do período fora da amostra como uma porcentagem do conjunto de dados históricos totais. Observe que você pode definir períodos separados de amostra: um no início e um no final do bloco de dados. Alternativamente, você pode especificar datas para definir os períodos fora da amostra.

Por simplicidade, reservei os últimos 30% de dados para testes fora da amostra.

Depois de executar a sua otimização, você pode extrair o Relatório de Desempenho da Estratégia para ver o quão bem o sistema foi executado globalmente e no período de amostragem. Na parte superior do relatório, você pode clicar no menu suspenso e selecionar "Todos os dados", "Em amostra" ou "Fora da amostra" para filtrar os resultados para o período de dados selecionado.

Você pode ver o menu suspenso abaixo onde coloquei uma linha vertical vermelha para mostrar os resultados gerais, na amostra à esquerda da linha e fora da amostra para a direita.

Todos os Resultados da Otimização de Dados.

Compare esta curva de patrimônio com a primeira curva de capital que apareceu no início deste artigo.

O Sistema de Negociação Back Tested Usou os Parâmetros Ajustados da Curva.

Podemos ver que o sistema de negociação continuou a funcionar bem ao contrário do nosso primeiro teste, mesmo após o período de otimização de dados e isso nos dá uma grande confiança em negociar no futuro.

Esta abordagem funciona bem para testar a robustez do sistema. A desvantagem é que o teste é realizado durante um período de tempo limitado. Durante esse período de testes, o mercado pode ter experimentado diferentes níveis de volatilidade dos preços ou os preços podem ter mudado significativamente, e os parâmetros da estratégia não refletem essa evolução.

Na prática, uma avaliação mais precisa do desempenho geral analisaria os resultados dos testes de amostra consecutivos ou desenrolados. Isso é chamado de avançar o teste e isso será abordado em um próximo artigo.

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