Životopis
Zpětné testování může být důležitým krokem při optimalizaci vaší interakce s finančními trhy. Pomůže vám zjistit, zda vaše obchodní nápady a strategie dávají smysl a zda mohou potenciálně generovat zisky.
Jak ale vypadá backtesting jednoduché investiční strategie? Na co si dát pozor při testování obchodních strategií? Je zpětné testování podobné obchodování s papírem? Na všechny tyto otázky odpovíme v tomto článku.
Úvod
Backtesting je nástroj, který můžete (jako obchodník nebo investor) použít k prozkoumání nových trhů a strategií. Může poskytnout cennou zpětnou vazbu na základě dat a říci vám, zda byla vaše původní myšlenka platná.
Bez ohledu na to, s jakou třídou aktiv obchodujete, zpětné testování nevyžaduje, abyste riskovali ztrátu těžce vydělaných prostředků. Pomocí softwaru pro zpětné testování v simulovaném prostředí můžete vytvořit a optimalizovat konkrétní přístup k trhu. To je to, co nyní uvidíme.
Co je zpětné testování?
Ve financích vám zpětné testování umožňuje vyhodnotit životaschopnost obchodní strategie testováním toho, jak by si vedla na základě historických dat. Pomocí minulých tržních dat zjistíte, jak by strategie fungovala. Pokud zpětné testování funguje dobře, obchodníci nebo investoři mohou přejít do další fáze a aplikovat strategii na reálné prostředí.
Co ale v tomto případě znamenají dobré výsledky? Účelem nástroje zpětného testování je analyzovat potenciální rizika a ziskovost konkrétní strategie. Investiční strategii lze optimalizovat a zlepšovat na základě statistických výnosů, aby se maximalizovaly potenciální výsledky. Dobře provedený backtest může také zajistit, že strategie je alespoň životaschopná, když je implementována v reálném obchodním prostředí.
Přirozeně, že platforma nebo nástroj zpětného testování může být také užitečný při dokazování, že strategie není životaschopná nebo příliš riskantní. Pokud výsledky zpětného testování naznačují neoptimální výkon, obchodní nápad by měl být ignorován nebo upraven. Je však také důležité vzít v úvahu tržní podmínky, ve kterých test probíhá. Stejné zpětné testování může přinést protichůdné výsledky, když se změní podmínky na trhu.
Na profesionálnější úrovni je zpětné testování obchodních strategií naprosto nezbytné, zejména pokud jde o algoritmické obchodní strategie (tj. automatizované obchodování).
Jak funguje zpětné testování?
Základním principem zpětného testování je, že to, co fungovalo v minulosti, může fungovat i v budoucnu. To však může být opravdu složité určit. Co funguje dobře v jednom konkrétním tržním prostředí, nemusí fungovat v jiném.
Udělat nákup ve špatnou dobu je překvapivě snadné a může to vést k velmi špatným výsledkům. Proto je nezbytné najít dobrý statistický vzorek pro období zpětného testování, který odráží aktuální tržní prostředí. To může být obzvláště obtížné, protože trh se neustále mění.
Než se rozhodnete strategii zpětně otestovat, může být užitečné určit si přesně to, co chcete vědět. Co by učinilo strategii životaschopnou? Co by naopak odporovalo vašim hypotézám? Pokud budete mít odpovědi na tyto otázky, než začnete, bude pro výsledky těžší ovlivnit vaše předsudky.
Zpětné testování by také mělo zahrnovat poplatky za obchodování a výběr, stejně jako jakékoli další náklady, které může strategie vynaložit. Za zmínku také stojí, že software pro zpětné testování může být také poměrně drahý, stejně jako přístup k vysoce kvalitním tržním datům.
Pokud byste chtěli mít přístup k historickým datům na platformě Binance Futures, vyplňte prosím tento formulář žádosti.
A mějte na paměti, že zpětné testování je testování. Stejně jako technická analýza neexistuje absolutně žádná záruka, že vaše strategie bude fungovat, i když na základě historických dat přináší vynikající výsledky.
Příklad zpětného testování
Podívejme se na jednoduchou dlouhodobou strategii pro bitcoiny.
Zde je náš obchodní systém:
Nakupujeme bitcoiny při prvním týdenním uzavření nad 20týdenním klouzavým průměrem.
Bitcoin prodáváme při prvním týdenním uzavření pod 20týdenním klouzavým průměrem.
Tato strategie produkuje pouze několik signálů ročně. Podívejme se na období od roku 2019.
Týdenní graf bitcoinů od roku 2019.
Strategie vytvořila pět signálů v testovaném časovém rámci:
Koupit za ~ 4 000 $
Prodej za ~8000 $
Koupit za ~ 8 500 $
Prodej za ~8000 $
Koupit za ~9 000 $
Naše výsledky zpětného testování tedy ukazují, že tato strategie by byla zisková. Znamená to, že je to záruka, že bude fungovat i nadále? Ne. To jednoduše znamená, že při pohledu na tento konkrétní soubor dat by strategie generovala zisk. Tento výsledek lze považovat za přibližný výsledek.
Pamatujte, že jsme se dívali pouze na data za méně než dva roky. Pokud bychom z toho chtěli udělat akční strategii, možná by stálo za to vrátit se v čase a otestovat ji s dalšími obchodními daty.
To znamená, že je to slibný začátek. Náš prvotní nápad se zdá být dobrý a možná na něm s dodatečnou optimalizací vytvoříme investiční strategii. Možná bychom chtěli zahrnout více technických měření a indikátorů, aby byly signály spolehlivější? Vše záleží na individuálních představách, investičním horizontu a toleranci k riziku.
➟Chcete začít s kryptoměnami? Nakupujte bitcoiny na Binance!
Srovnání backtestingu a papírového obchodování
Nyní máme přibližnou představu o tom, jak může backtesting vypadat, a podívali jsme se na velmi jednoduchou investiční strategii. Minulá výkonnost však neodráží budoucí výsledky.
Jak tedy můžeme optimalizovat systematickou strategii, aby odpovídala aktuálním tržním podmínkám? Mohli jsme to zkusit na reálném trhu, ale bez riskování skutečných prostředků. Tato metoda je také známá jako testování budoucí výkonnosti nebo obchodování s papírem.
Papírové obchodování je simulace strategie v reálném obchodním prostředí. Toto se nazývá obchodování s papírem, protože ačkoli jsou obchody dokumentovány a protokolovány, nejsou použity žádné skutečné prostředky. Získáte tak další krok, který vám umožní zlepšit strategii a získat představu o jejím výkonu.
To je skvělé, ale kde začít? Testovací síť Binance Futures je perfektním místem pro testování strategií tady a teď, ale bez riskování vašich finančních prostředků. Můžete si vytvořit účet během několika minut a testovat strategie v prostředí podobném trhům v reálném čase.
Na „klování“ si musíte dávat pozor. To zahrnuje výběr pouze podmnožiny dat pro potvrzení zkresleného pohledu. Výchozím bodem testování je testování strategie, jako by to byl test v reálném čase. Pokud vám systém říká, abyste něco udělali, udělejte to. Pokud si vyberete pouze obchody, které vypadají „dobře“ na základě vaší osobní zaujatosti, test systematické strategie nebude platný.
Manuální nebo automatické zpětné testování
Manuální zpětné testování zahrnuje analýzu grafů a historických dat a ruční umisťování obchodů podle strategie. Automatizované zpětné testování je v podstatě stejné, ale proces je automatizován počítačovým kódem (pomocí programovacích jazyků jako Python nebo specializovaného softwaru pro zpětné testování).
Mnoho obchodníků používá k hodnocení výkonnosti strategie tabulky Google nebo Excel. Tyto dokumenty fungují jako zprávy testerů strategií. Mohou zahrnovat všechny druhy informací, jako je obchodní platforma, třída aktiv, období obchodování, počet vítězných a ztrátových obchodů, poměr Sharpe, maximální ztráta, čistý zisk atd.
Stručně řečeno, Sharpeův poměr pomáhá vyhodnotit potenciální návratnost investic strategie vzhledem k jejím rizikům. Čím vyšší je hodnota Sharpeho poměru, tím atraktivnější je investiční nebo obchodní strategie.
Maximální ztráta představuje, kdy vaše obchodní strategie měla nejhorší výkon ve srovnání s posledním vrcholem (tj. největší procentuální pokles vašeho portfolia během analyzovaného období).
Abych to uzavřel
Mnoho systematických obchodníků a investorů u svých strategií silně spoléhá na zpětné testování. Je to jeden ze základních nástrojů v sadě nástrojů obchodníka s algo.
Interpretace výsledků testů může být zároveň komplikovaná. Je snadné začlenit své vlastní předsudky do metody zpětného testování. Samotné zpětné testování pravděpodobně nevytvoří životaschopné obchodní strategie, ale pomůže vám otestovat některé nápady a zůstat v souladu s trhem.