거래 시스템 검증

Trader Tech Talk 010 : Howard Bandy 및 Trading System Validation.

오늘 당신을 위해 환상적인 인터뷰를 할 수 있어요! 오늘 우리는 하워드 반디 박사님과 함께합니다. 나는 어느 정도 시간 동안 내 블로그를 읽었으므로 나는 Dr. Bandy의 작업에 대한 큰 팬이라는 것을 알고있다. Bandy 박사는 3 개의 매우 우수한 거래 시스템 개발 서적을 저술했으며, 나는 그가 쇼에 올 수 있었던 것을 영광으로 생각합니다.

이 에피소드에서는 배우게됩니다.

후방 테스트의 어려움을 극복하는 방법 거래 시스템의 유효성을 검사하고 향후에도 계속 작업 할 것이라고 통계적으로 보여주는 방법 거래 시스템에 코딩하지 않아야 할 대상.

오늘 & # 8217 쇼에 필요한 리소스는 다음과 같습니다.

Bandy 박사는 또한 거래, 시스템 개발 및 수학적 모델링과 관련된 도서 목록을 제공했습니다.

Sam Savage, 평균의 결함. 왜 평균을 기반으로 한 계획이 잘못된 것인가. Daniel Kahneman, 생각하고, 빨리 그리고 천천히. 우리가 직감을 신뢰할 수 있고 신뢰할 수없는 곳. 네이트 실버, 시그널, 노이즈. 왜 그렇게 많은 예측이 실패 하는가? 마이클 Mauboussin, 성공 방정식. 기술과 행운을 구별합니다. Leonard Mlodinow, 술주정 뱅이의 산책. 얼마나 무작위성이 우리의 삶을 지배하는지. John Haigh, 기회를 잡아라. 확률을 사용하여 의사 결정을 돕습니다. Emanuel Derman, 모델. 행동. 심하게. 양적 금융 모델이 사용되어 오용 된 방법. Christopher Chabris와 Daniel Simons, 보이지 않는 고릴라. 우리의 직감이 우리를 속이는 방법.

나는이 에피소드를 정말로 즐길 것이라고 확신한다!

트랙백.

[브리태니커] 앨 브룩스는 시장이 브라운 운동이라고 주장한다. 나는 그가 모르고 있기 때문에 그가 그것을 말하고 있는지 궁금합니다. 그가 [& # 8230;]

Howard Bandy는 거래 시스템 검증, 평균 회귀 시스템 및 그의 3 권의 책, 양적 거래 시스템, 평균 반전 거래 시스템 및 모델링 거래 시스템 성능에 대해 논의합니다. [& # 8230;]

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수직 솔루션.

무역 시스템 및 전략.

거래 아이디어 사전 검증, 09/07/09.

거래 아이디어 사전 검증 - Brett의 전환 거래 시스템에 대한 첫 번째 조사.

전환 거래 시스템은 실제로 바쁘지 않습니까?

전환 거래 시스템 규칙.

거래의 첫 번째 시간에, 가격이 전날의 최고를 초과하는 경우 판매하고, 가격이 전날의 최저를 초과하는 경우 구입하십시오.

[참고 :이 문서의 이전 버전에서는 구매 및 판매 규칙이 취소되었지만 테스트 시스템 논리가 올바르지 않음]

어제 가까운 수익 목표를 사용하십시오 (Brett의 변동성 피벗에 대한 프록시)

약 2pt의 변동성 기반 정지 손실을 사용하십시오.

결과, e-mini S & P 선물, 1998- 현재, 미끄러짐 및 수수료는 공제되지 않음.

결과에 대한 생각.

결과는 배치 중지로 인해 크게 영향을받습니다.

시간이 효과적입니다. 처음 1 시간 후에 성능이 저하됩니다.

이 전략은 시간이 지남에 따라 일관됩니다.

가장자리는 작고, 4 분의 1이며, 미끄러짐과 위임을 위해 공제됩니다.

표준 편차에 대한 expecation의 비율은 매우 높습니다 16.1입니다.

그게 무슨 뜻이야?

미래의 무역에서 손실의 위험이 있습니다. 부가 적으로, HYPOTHETICAL S & P 성과 결과에는 많은 내재 된 제한이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 거래 계좌가 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 높다는 것을 나타내는 어떠한 진술도 제시되어 있지 않습니다. 사실상, 실적 실적과 특정 주식 거래 프로그램에 의해 흔히 성취되는 실제 결과의 차이는 종종 상이합니다. 외상 성과 결과의 제한 중 하나는 일반적으로 통찰력의 혜택과 함께 준비된다는 것입니다. 또한 HYPOTHETICAL TRADING은 재무 위험을 포함하지 않으며 HYPOTHITICAL TRADING RECORD는 실제 거래의 재정적 위험에 대한 완전한 설명을 할 수 없습니다. 예를 들어, 금융 손실을 예측 및 부인하거나 거래 손실이있는 특정 거래 프로그램에 참석할 수있는 능력은 실제 거래 결과에 약간의 미약 한 영향을 미칠 수있는 자료 포인트입니다. 일반적으로 시장에 관련된 다른 많은 요인들이 있거나 특정 자동화 된 거래 프로그램의 구현에있어 변량 결과의 준비와 거래 결과에 사소한 영향을 미칠 수있는 모든 것을 정량적으로 정확하게 정할 수는 없습니다.

S & P 주식 동향 일 무역 웹 사이트 마지막 업데이트 : 2011 년 10 월 20 일 목요일 사이트 색인 Seattle SEO.

더 나은 시스템 트레이더.

더 나은 시스템 트레이더 (Better System Trader)는 전세계 트레이딩 전문가로부터 실질적인 조언을 제공하는 체계적인 트레이더 전용 포드 캐스트이자 블로그입니다.

귀하의 백 테스트 결과가 귀하를 속일 수 있습니까?

당신은 이제까지 backtests에 잘 실행하고 그러나 진짜 돈으로 그것을 무역하기 시작할 때 아주 다른 결과를 전달하는 전략을 무역하기 시작 했는가?

당신의 백 테스트 보고서가 전략이 훌륭하지만 실제로 전체 그림의 일부만을 보여주는 것을 나타냄으로써 당신을 속일 수 있습니까?

강력하고 앞으로 잘 수행 할 수있는 트레이딩 시스템을 개발할 수있는 좋은 기회를 어떻게 줄 수 있습니까?

Kevin Davey (kjtradingsystems의 월드컵 트레이딩 챔피언)는 25 년 넘게 트레이딩 전략을 수립 해 왔습니다. BetterSystemTrader Podcast의 Episode 5에서 그는 이렇게 말합니다.

이러한 상황이 발생할 가능성을 줄이기 위해 그는 모든 시스템에 대한 몬테카를로 분석을 완료하여 돈이 라인에 쌓이기 전에 자신의 위험 요건을 충족시키고 견고 함을 보장합니다.

몬테카를로 분석이란 무엇이며 자신의 거래 결과를 향상시키는 데 어떻게 사용될 수 있습니까? 계속해서, 우리는 당신을 보여줄 것입니다.

몬테카를로 분석이란 무엇입니까?

몬테 카를로 분석은 표준 백 테스트 보고서가 제공 할 수있는 것 이상으로 거래 전략의 성과를보다 정확하게 파악할 수있게 해주는 프로세스입니다.

백 테스트 보고서는 일련의 거래 결과를 특정 순서로 표시하지만 문제는 그것이 단지 역사 일 뿐이며 앞으로 어떻게 될지 알 수 없습니다. 많은 상실한 거래가 모두 연속으로 나타나면 어떤 종류의 손실을 경험하게됩니까? 예상보다 큰 인출액이나 예상보다 긴 거래 손실 문자열을 얻을 수있는 기회는 무엇입니까?

몬테카를로 분석은 기본적으로 미래의 거래가 과거의 거래와 유사한 특성을 갖지만 알 수없는 순서로 이어질 것이라는 가정에 기반하여 가능한 미래의 성과에 대한 더 나은 이해를 제공하기 위해 백 테스크에서 거래의 순서를 뒤섞어 놓습니다.

결과를 통해 수익률 및 이익 수준의 확률과 거래 계정이 완전히 삭제 될 확률을 결정할 수 있습니다.

정말 중요한 것인가?

그렇습니다. Kevin과 같은 숙련 된 프로조차도이 도구를 사용하기 때문에 다음과 같은 이유가 있습니다.

실제로 Walk Forward Equity Curve가 좋아 보이는 사례를 발견했습니다. 아마도 많은 사람들이 "이봐, 나는 그것을 교환 할 것"이라고 결정했을 것입니다. 하지만 Monte Carlo 시뮬레이션을 실행했을 때, 시스템에서 실제로 훨씬 더 많은 위험이 있었으며 예상했던 것보다 훨씬 위험합니다. 근본적으로 내가 가질 수있는 위험의 양과 비교할 때 얻었던 수익의 양은, 역사적 주식 곡선에 꼭 드러나지는 않았지만, 내가 얻고있는 이익에 너무 많은 것이 었습니다. 그래서 저는 기본적으로 " 글쎄, 나는이 특별한 시스템을 거래 할 수 없다. "

Monte Carlo 분석 도구 사용.

Kevin은 모든 Better System Trader podcast 리스너를 위해 Excel에서 개발 한 Monte Carlo 분석 도구의 무료 사본을 친절하게 제공했습니다. 이 기사 끝에이 도구를 다운로드 할 수있는 링크가 있지만 작동 방식과 자체 거래에 결과를 적용하는 방법을 먼저 살펴 보겠습니다.

시뮬레이터를 열면 개인 거래 매개 변수를 기반으로 입력해야하는 몇 가지 값이 있습니다. (매크로를 활성화하라는 메시지가 나타나면 yes라고 대답해야합니다. 그렇지 않으면 시뮬레이터가 작동하지 않습니다).

시뮬레이터를 설정하려면 연한 파란색 섹션에 거래 내역을 입력하십시오. 왼쪽 하단에서 기본 시작 자본, 계정 자본이 그 이하로 떨어지면 시스템 거래를 중단 할 수준, 연간 평균 거래 횟수를 입력하십시오 :

시뮬레이터에 거래를 입력하려면 & # 8216; Clear & # 8217; 버튼을 클릭하고 귀하의 백 테스트 리포트에서 무역 이익과 손실리스트를 $로 붙여 넣으십시오.

이 예에서는 10.5 년 동안 1805 건의 거래 목록을 사용합니다. 1 만 1 천 달러의 초기 잔액을 기준으로 CAR은 31 %이며 최대 인하 량은 11 %이며, 이는 매우 부드러운 매입 곡선을 만듭니다.

결과는 인상적으로 보일 수 있지만 Monte Carlo 시뮬레이터를 통해 실행 해 봅시다. 시뮬레이터에 트레이드를 추가하고 Calculate 버튼을 누르면 시뮬레이터는 트레이드리스트를 2500 번 실행하여 매번 트레이드 순서를 무작위로 추출합니다. 우리는 백 테스트와 일치하도록 $ 10,000의 초기 자본을 설정했으며 거래 중지 수준은 $ 8,000로 설정되었습니다.

시뮬레이터의 결과는 매우 흥미 롭습니다.

결과 분석.

Monte Carlo 시뮬레이터를 통해 거래 목록을 실행 했으므로 결과를 백 테스트와 비교할 차례입니다.

가장 먼저 주목해야 할 점은 Monte Carlo 시뮬레이션의 Median Drawdown은 24.6 %이지만 Backtest는 최대 Drawdown 11 %를 기록한 것입니다. 어떻게 이럴 수있어?

우리가 확인한 거래의 순서를 바꾸면 전략에 실제로 백 테스트 보고서에 표시되는 위험이 더 많이 포함됩니다. 백 테스트에서 유리한 순서는 실제 위험을 과소 평가하는 것입니다!

또한 백 테스트 보고서에서 11 %의 인출 만 발생하지만 몬테카를로 중앙값 인하가 24.6 % 인 경우 50 %의 인출액 이상을 생성하고 20 %의 인하 한도보다 훨씬 높은 거래가있을 수 있습니다.

이 전략을 $ 10,000 초기 잔고로 거래하면 33 %의 확률로 20 %의 인하 한도를 초과하거나 초과 할 수 있습니다. 이 파멸의 위험은 너무 높습니다.

결과 적용.

몬테카를로 결과에 따르면 1 만 달러 계좌와 20 % 인하 한도로 시작하여 33 %의 파산 가능성이 있으며 중앙값 인하 24.6 %는 인출 한도보다 높습니다. 이것에 대해 우리는 무엇을 할 수 있습니까?

거래마다 전략 규칙이나 위험을 조정하지 않으면 가장 좋은 방법은 더 높은 계정 잔액에서 시작하는 것입니다. Monte Carlo 시뮬레이터의 노란색 결과 표를 확인하면이 전략을 2 만 5 천 달러 이상으로 교환해야한다는 것을 알 수 있습니다.

결론.

이제 시스템 개발 프로세스에서 몬테카를로 분석의 중요성을 알 수 있습니다. 이 기본 예제는 한 거래 주문의 성과 만 보여주는 백 테스팅 결과가 전체 그림을 보여주지 못할 수 있음을 보여주었습니다.

Monte Carlo 시뮬레이터를 통해 무역 목록을 실행함으로써 우리는 다음을 결정했습니다 :

최하위 보고서 (최대 11 %)의 가치는 유리한 행운을 기반으로 한 것이며, 몬테카를로 시뮬레이션은 -24.6 %의 중앙값 인하를 보여주었습니다. 계정 규모는 10,000 달러로 33 %로 거래하기에는 너무 위험하므로 계정 규모를 줄이거 나 파산 가능성을 줄이기 위해 더 적은 무역 위험이 필요합니다.

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몬테카를로 결과가 너를 속일지도 모른다. 거래 규모가 일정한 경우 달러 금액 P & L 만 사용할 수 있습니다. 또는 나는 무엇이든을 놓친다?

Nikolay 님, 그 질문은 커다란 질문이었습니다. 그래서 나는 케빈 데이에게 응답하도록 요청했습니다. 이것은 그가 그것을 설명하는 방법입니다 :

& # 8220; 잠재적 인 거래 전략을 평가할 때, 나는 포지션 사이징이나 자금 관리 기술을 적용하지 않고 그 성과를보고 싶습니다. 그래서 저는 보통 일정한 크기의 계약으로 잠재적 인 전략을 평가합니다. 전략이 통과되면 (장기적으로 긍정적 인 기대치를 의미 함), 나는이를 다양한 전략 포트폴리오에 통합하고 그 시점에서 포지션 사이징을 통합합니다. & # 8221;

희망은 도움이된다.

니콜라이 대단한 질문. 위의 앤드류 (Andrew)에게 준 대답 외에도 Excel 매크로 언어를 알고 있으면 원하는 위치 크기 조정 방법을 추가하는 것이 매우 간단하다는 점도 언급해야합니다. 예를 들어 고정 소수점 접근법의 경우 몇 줄의 코드 만 추가하면됩니다.

따라서 시뮬레이터는 사용자의 요구에 맞게 조정할 수 있기 때문에 좋습니다.

내 워크숍에 참석 한 사람들을 위해, 필자는 학생들에게 고정 소수점 위치 크기 조정을 포함하는 특별 버전의 시뮬레이터를 제공합니다.

안녕하세요 & # 8230; 얼마나 많은 시뮬레이션이 Monte Carlo에서 수행합니까? 신뢰 지수가 있습니까?

이 시뮬레이터는 2500 반복을 수행합니다. 신뢰 구간은 계산하지 않습니다. Excel 매크로 언어를 아는 경우 시뮬레이터에서 수행 할 코드를 쉽게 변경하거나 수정할 수 있습니다.

트랙백.

[[# 8230;]] 몬테카를로 시뮬레이션에 대한 링크가 있습니다. [[# 8230;]]

[bet] 시스템에 관한이 글은 Andrew Swanscott이 KJ Trading Systems의 Kevin Davey와 인터뷰 [[# 8230;]]

트레이딩 주식, 옵션, 선물 및 외환은 손실 위험이 크며 모든 사람에게 적합하지 않습니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.

수직 솔루션.

무역 시스템 및 전략.

거래 아이디어 사전 검증, 09/07/09.

거래 아이디어 사전 검증 - Brett의 전환 거래 시스템에 대한 첫 번째 조사.

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전환 거래 시스템 규칙.

거래의 첫 번째 시간에, 가격이 전날의 최고를 초과하는 경우 판매하고, 가격이 전날의 최저를 초과하는 경우 구입하십시오.

[참고 :이 문서의 이전 버전에서는 구매 및 판매 규칙이 취소되었지만 테스트 시스템 논리가 올바르지 않음]

어제 가까운 수익 목표를 사용하십시오 (Brett의 변동성 피벗에 대한 프록시)

약 2pt의 변동성 기반 정지 손실을 사용하십시오.

결과, e-mini S & P 선물, 1998- 현재, 미끄러짐 및 수수료는 공제되지 않음.

결과에 대한 생각.

결과는 배치 중지로 인해 크게 영향을받습니다.

시간이 효과적입니다. 처음 1 시간 후에 성능이 저하됩니다.

이 전략은 시간이 지남에 따라 일관됩니다.

가장자리는 작고, 4 분의 1이며, 미끄러짐과 위임을 위해 공제됩니다.

표준 편차에 대한 expecation의 비율은 매우 높습니다 16.1입니다.

그게 무슨 뜻이야?

미래의 무역에서 손실의 위험이 있습니다. 부가 적으로, HYPOTHETICAL S & P 성과 결과에는 많은 내재 된 제한이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 거래 계좌가 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 높다는 것을 나타내는 어떠한 진술도 제시되어 있지 않습니다. 사실상, 실적 실적과 특정 주식 거래 프로그램에 의해 흔히 성취되는 실제 결과의 차이는 종종 상이합니다. 외상 성과 결과의 제한 중 하나는 일반적으로 통찰력의 혜택과 함께 준비된다는 것입니다. 또한 HYPOTHETICAL TRADING은 재무 위험을 포함하지 않으며 HYPOTHITICAL TRADING RECORD는 실제 거래의 재정적 위험에 대한 완전한 설명을 할 수 없습니다. 예를 들어, 금융 손실을 예측 및 부인하거나 거래 손실이있는 특정 거래 프로그램에 참석할 수있는 능력은 실제 거래 결과에 약간의 미약 한 영향을 미칠 수있는 자료 포인트입니다. 일반적으로 시장에 관련된 다른 많은 요인들이 있거나 특정 자동화 된 거래 프로그램의 구현에있어 변량 결과의 준비와 거래 결과에 사소한 영향을 미칠 수있는 모든 것을 정량적으로 정확하게 정할 수는 없습니다.

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