Estratégias de negociação backtest

Backtesting: interpretando o passado.

Backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema comercial. É conseguido reconstruindo, com dados históricos, trades 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 comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos 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 tido um desempenho fraco no passado provavelmente irá apresentar um desempenho fraco no futuro. Este artigo analisa o que os aplicativos são usados ​​para testar, o tipo de dados obtidos e como usá-lo!

Os dados e as ferramentas.

Lucro ou prejuízo líquido - Ganhos ou perdas de percentagem líquida. Prazo - Datas passadas nas quais o teste ocorreu. Universo - estoques incluídos no backtest. Medidas de volatilidade - percentual máximo para cima e para baixo. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Índice de vitórias para perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco.

Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. O primeiro permite ao comerciante personalizar as configurações de backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo dessa tela em AmiBroker:

A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting. Aqui é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela em 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.

Tenha em consideração as tendências gerais do mercado no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado ostentoso. Muitas vezes, é uma boa idéia fazer um teste longo em um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Tome em consideração o universo em que ocorreu o backtesting. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo composto por estoques tecnológicos, pode deixar de funcionar bem em diferentes setores. 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 grande universo para fins de teste. As medidas de volatilidade são extremamente importantes a serem consideradas no desenvolvimento de um sistema comercial. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um determinado ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. O número médio de barras mantidas é também muito importante para assistir ao desenvolver um sistema comercial. Embora a maioria dos softwares de backtesting incluam custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentando o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto a menor exposição significa lucros menores ou menores perdas. No entanto, em geral, é uma boa idéia manter a exposição abaixo de 70%, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. A estatística de ganho médio / perda, combinada com o índice de ganhos para perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento ótimo da posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o critério Kelly. (Ver Gestão de Dinheiro Usando o Critério de Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando seu índice de ganhos para perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os resultados de um sistema contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anual anualizado, mas também levar em consideração o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que contabiliza vários fatores de risco. Antes que um sistema de negociação seja adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento com risco igual ou menor. A personalização do backtesting é extremamente importante. Muitos aplicativos de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de garotas, requisitos de margem, taxas de juros, suposições de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, configurações de parada (muito próximas) e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for atualizado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como over-optimization. Esta é uma condição em que os resultados de desempenho são tão ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se aplicam a todos os estoques ou um conjunto seleto de ações segmentadas, e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de trocar papel com um sistema que tenha sido testado com sucesso antes de entrar em operação para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática.

Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado adequadamente, pode ajudar os comerciantes 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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O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela QuantConnect. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. A QuantConnect não oferece garantias quanto à exatidão ou integridade das visualizações expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. Você deve consultar um profissional de investimentos antes de tomar decisões de investimento.

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Repetição de uma estratégia simples de negociação de ações.

Nota: Esta publicação NÃO é um conselho financeiro! Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos que R tem para importar e manipular dados.

Recentemente, li uma publicação no ETF Prophet que explorou uma estratégia de negociação de ações interessante no Excel. A estratégia é simples: encontre o ponto alto do estoque nos últimos 200 dias e conte o número de dias decorridos desde aquela alta. Se tiver sido mais de 100 dias, possui o estoque. Se tiverem decorrido mais de 100 dias, não seja o próprio. Esta estratégia é muito simples, mas produz alguns resultados impressionantes. (Nota, no entanto, que este exemplo usa dados que não foram ajustados de divisões ou dividendos e podem conter outros erros. Além disso, estamos ignorando custos de negociação e atrasos de execução, que afetam o desempenho da estratégia.)

Implementar esta estratégia em R é simples e oferece inúmeras vantagens sobre o Excel, cujo principal é que tirar dados do mercado de ações em R é fácil e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço.

Em primeiro lugar, baixamos dados para GSPC usando quantmod. (GSPC representa o índice S & amp; P 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde a alta de n-dia em uma série de tempo e uma função para implementar nossa estratégia de negociação. A última função leva 2 parâmetros: o máximo de n-dia que você deseja usar, e os números de dias depois dessa altura você segurará o estoque. O exemplo é 200 e 100, mas você poderia facilmente mudar isso para o máximo de 500 dias e ver o que acontece se você armazenar o estoque 300 dias depois antes de sair. Uma vez que esta função está parametrizada, podemos testar facilmente muitas outras versões da nossa estratégia. Assumimos o início da nossa estratégia com zeros, por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se desejar uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, veja a discussão sobre validação cruzada).

Multiplicamos nosso vetor de posição (0,1) pelos retornos do índice para obter os retornos da nossa estratégia. Agora, construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia comercial e comparamos nossa estratégia com o benchmark. Um pouco arbitrariamente, eu decidi olhar para o retorno cumulativo, o retorno anual médio, a proporção de sharpe, o% vencedor, a volatilidade anual média, a redução máxima e a redução do comprimento máximo. Outras estatísticas seriam fáceis de implementar.

Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem padrão "buy and hold".

Finalmente, testamos nossa estratégia em 3 outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index, que se remonta a 1896, e o N225, que representa o Japão. Eu funcionei todo o processo, então você pode testar cada nova estratégia com 1 linha de código: