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Backtesting aplica um conjunto de regras de negociação a dados históricos para estimar como essas regras teriam realizado se realmente tivéssemos trocado. Os bons resultados históricos hipotéticos não garantem que um conjunto de regras funcione bem no futuro. No entanto, os pobres resultados históricos hipotéticos 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. Traders têm testado estratégias sobre dados históricos para gerações. No entanto, a prática tornou-se popular com o advento de computadores pessoais e purpose-built sistema de teste de software. Como System Writer, que evoluiu para o TradeStation. Este software e um banco de dados históricos permitiram que aqueles sem um fundo de código-escrita para testar idéias do sistema de negociação. A maior compreensão e aceitação de sistemas de negociação, bem como a frustração que muitos encontraram ao tentar construir sistemas de negociação por conta própria, ajudaram o mercado de sistemas de terceiros a florescer ao longo dos anos 90. Futures Truth é uma empresa independente que tem rastreado comercialmente disponíveis sistemas de negociação desde a década de 1980. Atualmente, ele rastreia mais de 500 sistemas. Futures Truth testes sistemas de negociação 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 Futures Truth, apenas cerca de 45 dos sistemas rastreados são rentáveis a longo prazo, enquanto apenas 20 exibiram uma boa razão de risco. No entanto, esses números provavelmente são melhores do que os populações mais amplas, porque somente aqueles vendedores verdadeiramente confiantes em sua lógica o transformam em Futures Truth para análise em tempo real e crítica pública. Muitos sistemas falham porque faltam uma premissa válida. Em vez disso, os parâmetros de entrada e saída são derivados da mineração de dados. A mineração de dados simplesmente digitaliza dados históricos para regras que teriam funcionado no passado. Muitas vezes, essas regras se encaixam precisamente no passado e não têm nenhuma esperança de trabalhar melhor do que aleatória em dados invisíveis. 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 ganhos e perdas. É para testar a validade da teoria ea precisão das regras na captura da premissa. O teste do sistema é um processo multifacetado, desde a data, até a escala de tempo, para solicitar pressupostos de entrada, para contratar especificidades e controle de risco. Falhar em qualquer um destes pode arruinar um mdash de teste válido de outra forma ou, manipulando-os pode gerar resultados que são muito superiores do que nós conseguiríamos em tempo real. Você precisa fazê-lo direito se você quiser validar o mdash ou, quando apropriado, invalidar o seu sistema. Ferramentas do comércio Existem dois elementos para testar: o software adequado mdash software e mdash de dados e um método científico para desenvolver sistemas usando essas ferramentas. Letrsquos começa por olhar as ferramentas do comércio. Muitas opções estão disponíveis para testar suas idéias. Eles diferem na facilidade de transformar idéias em código e na forma como lidam com os detalhes, o que pode ter um impacto importante nos resultados. Por exemplo, se um sistema entra em uma ordem de 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 há garantia de que não devia ser. Entrar em paradas garante uma entrada, mas não um preço. Outra questão é registrar os preços reais. Embora a maioria dos softwares desenvolvidos profissionalmente 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 compra em uma parada igual ao fechamento mais um terço da faixa média nos últimos três períodos, e se a faixa média é 10, então estamos comprando no fechamento mais 3.333. Se estamos negociando o E-mini SampP 500, negocia em 0,25 tamanhos de carrapatos. Isso significa que o diferencial de entrada deve arredondar para 3.50. Um comerciante de início não pode perceber isso se manualmente trituração números, e wasnrsquot muito tempo atrás que muitos programas profissionais cometiam o mesmo erro. Com o passar do tempo, esse erro poderia somar uma discrepância considerável. No quadro geral, no entanto, tais detalhes processuais são menores. O grande problema são os dados. Artigos relacionados
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