Estratégias de Backtesting com R.
2016-05-06.
Capítulo 1 Introdução.
Este livro é projetado não só para produzir estatísticas sobre muitos dos padrões técnicos mais comuns no mercado de ações, mas para mostrar negociações reais em tais cenários.
Teste uma estratégia; rejeitar se os resultados não forem promissores.
Aplique uma gama de parâmetros às estratégias de otimização.
Tente matar qualquer estratégia que pareça promissora.
Deixe-me explicar esse último um pouco. Só porque você pode encontrar uma estratégia que parece superar o mercado, ter um bom lucro e baixo rebaixamento, isso não significa que você tenha encontrado uma estratégia para trabalhar. Pelo contrário, você deve trabalhar para refutar isso. Nada é pior do que colocar uma estratégia não lucrativa para funcionar porque não foi ricamente testada. Nós abordaremos isso mais tarde.
1.1 Recursos R.
Este livro pressupõe que você tenha pelo menos um conhecimento básico de trabalho da plataforma R. Se você é novo em R ou precisa de uma atualização, o site a seguir deve ser benéfico:
Além disso, os pacotes usados neste livro podem ser encontrados sob o TradeAnalytics projetado no R-Forge. Você encontrará fóruns e código-fonte que ajudaram a inspirar este livro.
Também recomendo que você leia as apresentações de Guy Yollin sobre backtesting, bem como a apresentação Using Quantstrat de Jan Humme e Brian Peterson.
Este livro não pretende substituir nenhum dos recursos existentes em estratégias de backtesting em R. Em vez disso, a intenção é melhorar e agilizar esses recursos. Se algo não for abordado neste livro, leia as apresentações acima.
Além disso, este livro é de código aberto. Qualquer um é convidado a contribuir. Você pode encontrar o código-fonte disponível na minha conta do Github.
1.2 Bibliotecas.
A única biblioteca necessária para executar as estratégias de backtesting é quantstrat. O quantstrat carregará todas as bibliotecas adicionais necessárias.
Esta versão do quantstrat inclui os seguintes pacotes, entre outros:
Com essas bibliotecas, teremos tudo o que precisamos para testar completamente as estratégias e medir o desempenho. Veja 1.3 SessionInfo para mais detalhes.
Bibliotecas adicionais que podemos usar para análise ou apresentação de livros:
Exemplo: Backtesting a uma Estratégia de Negociação.
Todos os comerciantes podem se beneficiar com o teste de suas estratégias de negociação. Pode destacar pontos fortes e fracos e mostrar como melhorar como comerciante. No entanto, é difícil encontrar uma maneira precisa de testar suas estratégias de negociação.
O Excel é uma das peças de software mais populares do mundo. A maioria das pessoas já tem algumas habilidades no uso do Excel. Neste artigo e no vídeo que acompanha mostro como o Excel pode ser usado para testar uma ampla variedade de estratégias comerciais em qualquer mercado e prazo.
Muitas pessoas aprendem melhor assistindo. Tenho gravado um vídeo do YouTube de mim demonstrando o quão fácil pode ser para testar suas próprias estratégias usando o Excel. Neste vídeo adicionei dados históricos. Programo 3 indicadores técnicos. Finalmente, insira os critérios de entrada e saída comercial.
O quadro.
Toda vez que você testar uma estratégia de negociação, você está fazendo as mesmas coisas uma e outra vez. Você não quer começar com um modelo em branco sempre que precisar testar uma estratégia.
Você deve desenvolver uma estrutura de como desenvolver uma estratégia comercial. Eu uso um modelo Tradinformed Backtest como uma estrutura para testar todas as minhas estratégias comerciais. Esses modelos incluem muitos recursos úteis, incluindo stop-loss, metas de lucro e paradas. Eles também incluem uma variedade de métricas diferentes para analisar o desempenho da estratégia de negociação.
Dados históricos.
É vital obter bons dados históricos de preços antes do backtesting. É fácil obter dados de preços diários e de longo prazo, de graça. O Yahoo Finance possui uma grande variedade de mercados diferentes.
Obter dados intradiários é mais difícil. Eu uso MT4 para minha troca de forex. O MT4 é oferecido por muitos corretores e tem a vantagem de permitir o download de dados diretamente do terminal. Para baixar os dados, você precisa selecionar Ferramentas & # 8211; Centro de História e, em seguida, escolha o mercado para exportar.
Depois de ter os dados históricos em uma planilha eletrônica. Você pode usar Copiar e Colar para inserir rapidamente os dados em seu backtest. Não use Cortar e colar porque pode afetar as fórmulas na planilha do backtest.
Sinais de entrada & # 8211; Indicadores Técnicos e Padrões de Cartas.
O próximo passo para testar sua estratégia é inserir seus critérios de negociação. Muitas pessoas trocam usando indicadores técnicos e padrões gráficos. Estes são baseados em fórmulas matemáticas e podem ser calculados usando o Excel. No vídeo, demonstro como calcular rapidamente uma média móvel exponencial, um oscilador estocástico e a faixa média verdadeira. Você pode ver no vídeo que não leva muito tempo para fazer isso.
Na maioria das vezes você não quer calcular os indicadores do zero. Para tornar isso mais rápido e fácil, escrevi dois eBooks que mostram como calcular uma variedade de indicadores técnicos e padrões de gráficos. Para obter mais informações, verifique: melhore seus resultados de negociação calculando indicadores técnicos e obtenha melhores resultados de negociação usando indicadores técnicos. Ambos vêm com uma planilha contendo todos os cálculos dos indicadores.
Depois de ter o indicador em uma planilha, você pode simplesmente copiá-lo e colá-lo em sua planilha de retorno.
Programando seus critérios de entrada e saída.
Esse bit pode ser um desafio para pessoas que não estão acostumadas com as instruções do IF no Excel. Se Statements são os principais blocos de construção de toda a lógica de negociação. Queremos entrar com trades em condições específicas. Isso pode ser quando o MACD cruzou a linha 0, uma vela Doji se formou ou o preço atingiu um certo nível Fibonacci.
A sintaxe de If Statements é: IF (Logic) & # 8211; é Verdade, então faça isso & # 8211; É Falso então faça isso.
No Excel, poderíamos querer usar uma instrução If para verificar se X é maior que Y. A fórmula ficaria assim: = IF (X & gt; Y, & # 8220; X é mais alto & # 8221 ;, & # 8220; Menor & # 8221;)
Critério de entrada.
No vídeo, usei um critério de entrada comercial de Enter Long quando o preço é maior do que o EMA e o Stochsatic cruzou acima da linha 20 (linha de sobrevenda). Os critérios do meu Comércio são na coluna R. A primeira célula continha: = IF (AND (F203 & gt; G203, K203 & gt; Resultados! $ C $ 12, K202 & lt; Resultados! $ C $ 12, AC203 = $ AC $ 3) e # 8220; Long & # 8221;, & # 8221; & # 8221;)
Podemos fazer mais sentido disso se o traduziremos em pseudo-código. Isso significa usar linguagem normal para explicar cada etapa. Em pseudo-código, a instrução lê:
IF (Close & gt; EMA AND Stochastic & gt; Oversold Line AND Previous Stochastic & lt; Oversold Line AND e não há trades longos são Open), então Enter Long, Caso contrário, não faça nada.
Critério de saída.
Os critérios de saída são programados exatamente da mesma maneira que os critérios de entrada. Neste caso, talvez eu queira sair de um Long Trade quando o estocástico se move acima de 80 (linha de sobrecompra). No Excel eu usei o código: = IF (AND (K203 & gt; Resultados! $ C $ 13, U203 = 0, T203 = 0, AC203 = $ AC $ 2), & # 8221; Close & # 8221 ;,)
Em pseudo-código isso significa. IF (Estocástico & gt; Linha de compra excessiva E Stop-Loss não foi atingido E o Alvo de lucro não foi atingido E Negociações longas estão abertas, depois fecham por muito tempo, caso contrário não fazem nada.
Stop-Losses e metas de lucro.
Neste modelo Tradinformed Backtest eu tenho stop-loss e metas de lucro já programadas. Eles são calculados usando um múltiplo do ATR. Isso significa que eles são dinâmicos e se ajustam à volatilidade do mercado.
Podemos usar o Excel para calcular quaisquer métricas de resultados que desejamos. Nesta planilha, uso uma variedade de métodos para ver como a estratégia é rentável. O Fator de lucro mede o valor absoluto das negociações vencedoras divididas pelos negócios perdidos. A porcentagem de vitórias nos diz quantos negócios são rentáveis em comparação com quantos estão perdendo. Também comparo o valor do comércio médio vencedor com o comércio médio perdedor.
Eu também uso um gráfico de capital para obter uma impressão visual da estratégia comercial ao longo do tempo. Isso mostrará se os resultados foram consistentes ou ocorreram durante condições de mercado específicas.
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Backtesting
O que é 'Backtesting'
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.
BREAKING DOWN 'Backtesting'
Uma quantidade significativa do volume negociado no mercado financeiro de hoje é feita por comerciantes que usam algum tipo de automação de computador. Isto é especialmente verdadeiro para estratégias comerciais baseadas em análises técnicas. Backtesting é parte integrante do desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado.
Backtesting significativo.
Quando feito corretamente, backtesting pode ser uma ferramenta inestimável para tomar decisões sobre se utilizar uma estratégia de negociação. O período de tempo da amostra em que um backtest é executado é crítico. A duração do período de tempo da amostra deve ser suficientemente longa para incluir períodos de diferentes condições do mercado, incluindo as tendências de elevação, as tendências de baixa e as negociações vinculadas ao intervalo. Realizar um teste em apenas um tipo de condição de mercado pode produzir resultados únicos que podem não funcionar bem em outras condições do mercado, o que pode levar a conclusões falsas.
O tamanho da amostra no número de trocas nos resultados do teste também é crucial. Se o número da amostra de negócios for muito pequeno, o teste pode não ser estatisticamente significativo. Uma amostra com muitos negócios durante um período muito longo pode produzir resultados otimizados, em que um número irresistible de negociações vencedoras coalesce em torno de uma condição de mercado específica ou tendência favorável para a estratégia. Isso também pode causar um comerciante para tirar conclusões enganosas.
Mantendo a realidade.
Um backtest deve refletir a realidade na melhor medida possível. Os custos de negociação que, de outra forma, podem ser considerados insignificantes pelos comerciantes, quando analisados individualmente, podem ter um impacto significativo quando o custo agregado é calculado durante todo o período de backtesting. Esses custos incluem comissões, spreads e derrapagens, e podem determinar a diferença entre se uma estratégia comercial é lucrativa ou não. A maioria dos pacotes de software de backtesting incluem métodos para explicar esses custos.
Talvez a métrica mais importante associada ao backtesting seja o nível de robustez da estratégia. Isso é conseguido comparando os resultados de um teste de retorno otimizado em um período de tempo de amostra específico (referido como na amostra) com os resultados de um backtest com a mesma estratégia e configurações em um período de tempo de amostra diferente (referido como out - de-amostra). Se os resultados forem igualmente rentáveis, a estratégia pode ser considerada válida e robusta e está pronta para ser implementada em mercados em tempo real. Se a estratégia falhar em comparações fora da amostra, então a estratégia precisa de um desenvolvimento adicional, ou deve ser abandonada por completo.
Backtesting: Interpretando o Passado.
O backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema de negociação. Isso é realizado reconstruindo, com dados históricos, negociações que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os traders podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la nos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado provavelmente funcionará bem no futuro, e, inversamente, qualquer estratégia que tenha desempenho fraco no passado provavelmente terá um desempenho ruim no futuro. Este artigo analisa quais aplicativos são usados para o backtest, que tipo de dados são obtidos e como usá-los!
Os dados e as ferramentas.
Lucro ou Prejuízo Líquido - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Ações que foram incluídas no backtest. Medidas de volatilidade - Máximo percentual de vantagens e desvantagens. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Rácios - rácio de ganhos / perdas Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco.
Normalmente, o software de backtesting terá duas telas importantes. O primeiro permite que o comerciante personalize as configurações para o backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde período de tempo até custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker:
A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. É aqui que você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker:
Em geral, a maioria dos softwares de negociação contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para executar dimensionamento automático de posição, otimização e outros recursos mais avançados.
Os 10 mandamentos.
Leve em conta as amplas tendências de mercado no período de tempo em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada novamente em 1999-2000, ela pode não se sair bem em um mercado em baixa. Muitas vezes é uma boa ideia fazer backtest durante um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo em que ocorreu o backtesting. Por exemplo, se um sistema amplo de mercado for testado com um universo constituído por ações de tecnologia, ele pode não se dar bem em setores diferentes. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada a um gênero específico de estoque, limite o universo a esse gênero; mas, em todos os outros casos, mantenha um universo grande para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes para considerar no desenvolvimento de um sistema de negociação. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são sujeitas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e facilitar a transição dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de bares mantidos também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos softwares de backtesting inclua custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deva ignorar essa estatística. Se possível, aumentar o seu número médio de barras pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma faca de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a lucros mais altos ou perdas maiores, enquanto a diminuição da exposição significa lucros menores ou perdas menores. No entanto, em geral, é uma boa ideia manter a exposição abaixo de 70%, a fim de reduzir o risco e facilitar a transição dentro e fora de um determinado estoque. A estatística de ganho / perda médio, combinada com a taxa de ganhos por perdas, pode ser útil para determinar o tamanho ideal de posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o Critério Kelly. (Veja Gerenciamento de Dinheiro Usando o Critério Kelly). Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua taxa de ganhos por perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para avaliar os retornos de um sistema em relação a outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anualizado global, mas também para levar em conta o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que é responsável por vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros espaços de investimento em risco igual ou menor. A personalização de backtesting é extremamente importante. Muitos aplicativos de backtesting têm entradas para quantidades de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de ticks, requisitos de margem, taxas de juros, premissas de slippage, regras de dimensionamento de posição, regras de saída de barra idêntica, configurações de parada (trailing) e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o broker que será usado quando o sistema for ativado. O backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como otimização excessiva. Essa é uma condição em que os resultados de desempenho são tão altamente ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa ideia implementar regras que se apliquem a todas as ações, ou a um conjunto selecionado de ações específicas, e que não sejam otimizadas na medida em que as regras não sejam mais compreensíveis pelo criador. O backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que tiveram bom desempenho no passado não se dão bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de que o comércio de papel é um sistema que foi testado com sucesso antes de entrar em operação para garantir que a estratégia ainda se aplica na prática.
O backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema de negociação. Se criado e interpretado corretamente, ele pode ajudar os traders a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados do mundo real.
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