Backtesting الدكتور أرني تشان

Backtesting الدكتور أرني تشان Backtesting الدكتور أرني تشان Backtesting هي عملية تغذية البيانات التاريخية لاستراتيجية التداول الآلي ونرى كيف كان يمكن أن يكون أداؤها. سنقوم بدراسة مختلف مقاييس الأداء backtest المشترك. يمكن أن يتم بسهولة أداء Backtest غير واقعي وغير التنبؤي من عائدات مستقبلية بسبب لائحة طويلة من المزالق، والتي سيتم مناقشتها في هذه الدورة. اختيار منصة برمجية للbacktesting مهم أيضا، وسوف تناقش معايير لهذا الاختيار. يتم رسمها أمثلة توضيحية من استراتيجية المستقبلية واستراتيجية تداول محفظة الأوراق المالية. هذا هو ورشة عمل المسجلة مسبقا أجريت في برنامج Adobe Connect إرنست تشان (epchan). وتركز هذه الورشة على العديد من الممارسات ومطبات backtesting استراتيجيات التداول الحسابية. وسيتم ترتيب تراخيص حرة محاكمة MATLAB لواسعة التدريبات في فئتها. يفترض أي معرفة مسبقة من MATLAB، ولكن بعض خبرة في البرمجة أمر ضروري. شرط الرياضيات المفترض هو الإحصاءات الأساسية على مستوى الكلية. بطبيعة الحال الخطوط العريضة: A. نظرة عامة على Backtesting 1. ما هو backtesting وكيف تختلف عن "المحاكاة"؟ 2. أهمية backtesting: لماذا backtesting خطوة ضرورية للتداول الآلي مربحة؟ 3. القيود المفروضة على backtesting: لماذا backtesting يست خطوة كافية لضمان الربحية في التداول الآلي؟ 4. ما يمكننا القيام به لزيادة القوة التنبؤية لنتائج backtest لدينا: تجنب المزالق. 5. كيفية تحديد / استراتيجيات سيئة جيدة حتى قبل backtest: معاينة مختلف المخاطر من خلال سلسلة من الأمثلة. B. اختيار منصة backtest 1. معايير لاختيار منصة backtest مناسبة. 2. قائمة منصات backtesting. 3. مناقشة إيجابيات وسلبيات كل منصة. 4. ملاحظة خاصة: المتكاملة backtesting ومنصات التنفيذ الآلي. 5. لماذا لا نختار MATLAB؟ C. البرنامج التعليمي لMATLAB 1. مسح بناء الجملة. 2. الاستفادة من معالجة مجموعة. 3. تمارين: بناء وظائف أداة مفيدة لbacktesting. 4. استخدام أدوات العمل. D. Backtesting استراتيجية واحدة صك 1. التمرين: استراتيجية باند الفرقة لالآجلة SP500 E-صغيرة (ES) كنموذج أولي استراتيجية يعني-الارتداد. E. قياس الأداء 1. منحنى الإنصاف. 2. عوائد الزائدة وأهمية نسبة شارب. 3. مخاطر الذيل والحد الأقصى لسحب ومدة السحب. 4. أهمية تكاليف المعاملات التقديرات. F. اختيار قاعدة بيانات تاريخية 1. معايير لاختيار قاعدة بيانات تاريخية جيدة. 2. الأسهم البيانات: تعديلات انقسام / أرباح، والتحيز البقاء على قيد الحياة. البيانات 3. المستقبل: إنشاء عقود متواصلة، وتسوية مقابل أسعار الإغلاق. 4. القضايا مع التزامن للبيانات. 5. القضايا مع حظيا / البيانات القراد. G. Backtesting استراتيجية محفظة 1. التمرين: استراتيجية المحفظة قصيرة طويلة من الأسهم في 500 SP. 2. ملاءمة استراتيجية لأموال كوانت 2007 الانهيار. 3. أهمية اختيار الكون: تأثير القيمة السوقية، والسيولة، وتكاليف المعاملات على الاستراتيجيات. 4. استراتيجية الصقل: كيف يمكن للتغييرات صغيرة يمكن أن تجعل اختلافات كبيرة في الأداء. كشف H. والقضاء على المزالق backtesting والتحيز 1. كيفية الكشف عن التحيز نظرة إلى الأمام؟ 2. كيفية تجنب التحيز نظرة إلى الأمام؟ 3. البيانات التطفل التحيز: لماذا الخروج من عينة الاختبار ليست حلا سحريا. 4. Parameterless التداول. 5. استخدام النماذج الخطية أو "المتوسط ​​في": إيجابيات وسلبيات. 6. التمرين: الخطي للاستراتيجية الفرقة ES باند. 7. تأثير البيانات صاخبة على أنواع مختلفة من الاستراتيجيات.