Saturday 11 February 2017

Walk Forward Testing Handelssystem

Walk-Forward-Tests AmiBroker 5.10 verfügt über den automatischen Walk-Forward-Testmodus. Der automatische Walk-Forward-Test ist eine Systemdesign - und Validierungstechnik, bei der Sie die Parameterwerte auf einem vergangenen Segment der Marktdaten (8221in-sample8221) optimieren und dann die Performance des Systems überprüfen, indem Sie es nach der Optimierung rechtzeitig testen Segment (8221 out-of-sample8221). Sie bewerten das System auf Basis dessen, wie gut es die Testdaten ausführt (8221out-of-sample8221), nicht die Daten, auf die es optimiert wurde. Der Vorgang kann über nachfolgende Zeitabschnitte wiederholt werden. Die folgende Abbildung zeigt, wie der Prozess funktioniert. Der Zweck des Walk-Forward-Tests ist es, zu bestimmen, wann immer die Performance des optimierten Handelssystems realistisch oder das Ergebnis der Kurvenanpassung ist. Die Performance des Systems kann als realistisch betrachtet werden, wenn es einen prädikativen Wert aufweist und auf nicht sichtbaren Marktdaten (Out-of-Sample) gut abschneidet. Wenn das System ordnungsgemäß konzipiert ist, sollte die Echtzeit-Handelsleistung in Relation zu derjenigen liegen, die während der Optimierung aufgedeckt wird. Wenn das System im echten Handel arbeiten wird, muss es zuerst einen Walk-Forward-Test bestehen. Mit anderen Worten, wir interessieren uns nicht wirklich über in-Beispiel-Ergebnisse, wie sie sind (oder sein sollte) immer gut. Was zählt, ist Out-of-Probe Systemleistung. Es ist die realistische Einschätzung, wie das System im realen Handel funktionieren würde und wird schnell zeigen, Kurve-Anpassung Fragen. Wenn Out-of-Sample-Leistung schlecht ist, sollten Sie kein solches System handeln. Die Voraussetzung für die Durchführung mehrerer Optimierungsprüfungen über die Zeit ist, dass die jüngste Vergangenheit eine bessere Grundlage für die Auswahl von Systemparameterwerten ist als die ferne Vergangenheit. Wir hoffen, dass die im Optimierungssegment gewählten Parameterwerte für die unmittelbar folgenden Marktbedingungen gut geeignet sind. Dies kann oder nicht der Fall sein, wie die Märkte durch Bearbull-Zyklus geht, so dass bei der Auswahl der Länge der In-Sample-Periode genommen werden sollte. Für weitere Informationen über System-Design und Überprüfung mit Walk-Forward-Verfahren und alle Fragen, können wir empfehlen Howard Bandys Buch: quotQuantitative Trading Systemsquot (siehe Links auf AmiBroker Seite). Gehen Sie folgendermaßen vor, um die Walk-Forward-Optimierung zu verwenden: Gehen Sie zu Tools-gtAutomatic Analysis Klicken Sie auf die Schaltfläche Einstellungen und dann auf die Registerkarte Walk-Forward. Hier können Sie die Vorwärtseinstellungen für In-Sample-Optimierung, Out-of-Sample-Start und Enddaten sehen Markieren Anfangsphase Anfangsphase Diese Zeitspanne wird durch Schritt nach vorne verschoben, bis das Ende das letzte Datum erreicht. Das Startdatum kann auch nach vorne verschoben werden oder kann verankert werden (konstant), wenn die Ankerprüfung aktiviert ist. Wenn Sie heute markieren, wird das zuletzt eingegebene Datum ignoriert und stattdessen wird HEUTE (aktuelles Datum) verwendet. Standardmäßig ist ein 8220EASY MODE8221 ausgewählt, was den Vorgang des Einrichtens von WF-Parametern vereinfacht. Es geht davon aus, dass: a) das Out-of-Sample-Segment unmittelbar dem In-Sample-Segment folgt b) die Länge des Out-of-Sample-Segments dem Walk-Forward-Schritt entspricht Auf der Grundlage dieser beiden Annahmen nimmt der 8220EASY8221-Modus das Sample - Und setzt das START-Datum auf den nächsten Tag. Dann fügt in-Stichprobe STEP und das wird out-of-Sample END Datum. In-sample - und Out-of-sample-Schrittwerte werden auf dieselben Werte gesetzt. Der Modus 8220EASY8221 garantiert die Korrektheit der WF-Prozedureinstellungen. Sie sollten den Easy-Modus (EOD) verwenden, wenn Sie am Ende des Tages Daten oder Easy-Modus (Intraday) testen, wenn Sie an Intraday-Daten testen. Der Unterschied besteht darin, dass im EOD-Modus das END-Datum der vorherigen Periode und das START-Datum der nächsten Periode gleich sind und somit eine Lücke zwischen den Perioden vermieden wird. Intraday-Modus gesetzt START-Datum der nächsten Periode als NEXT DAY nach ENDE der vorherigen Periode. Das garantiert, dass der Grenztag bei der Prüfung an Intraday-Daten nicht zweimal gezählt wird. Im erweiterten Modus. So hat der Anwender die volle Kontrolle über alle Werte, soweit sie kein gültiges WF-Verfahren darstellen. Die Schnittstelle ermöglicht die selektive Deaktivierung von In-Sample - und Out-of-Sample-Phasen mittels Checkboxen oben (für spezielle Sachen wie laufende sequentielle Backtests ohne Optimierung). Alle Einstellungen werden sofort in der PREVIEW-Liste angezeigt, in der alle erzeugten ISOOS-Segmente und deren Daten angezeigt werden. Das Feld 8220-Optimierungsziel 8221 definiert den Optimierungsraport COLUMN NAME, der für die Sortierung der Ergebnisse und die Suche nach dem BEST-Wert verwendet wird. Jede eingebaute Spalte kann verwendet werden (wie in der Optimierungsausgabe angezeigt), oder Sie können jede benutzerdefinierte Metrik verwenden, die Sie im benutzerdefinierten Backtester definieren. Die Voreinstellung ist CARMDD, Sie können jedoch jede andere eingebaute Metrik aus der Combo auswählen. Sie können auch TYPE-IN jede benutzerdefinierte Metrik, die Sie über benutzerdefinierte Backtester-Schnittstelle hinzugefügt haben. Sobald Sie die Einstellungen für die Weiterleitung definiert haben, gehen Sie zur automatischen Analyse und drücken Sie die Dropdown-Liste PFEIL auf der Schaltfläche Optimieren und wählen Sie 8220Walk Forward Optimization8221Dies wird die Reihenfolge der Optimierungen und Backtests ausführen und die Ergebnisse werden in dem 8220Walk Forward8221 Dokument angezeigt, das in der geöffnet ist Hauptanwendungsrahmen. Wenn die Optimierung ausgeführt wird, können Sie auf die Schaltfläche 8220MINIMIZE8221 im Fortschrittsdialog klicken, um sie zu minimieren - dies ermöglicht, die Walk Forward-Ausgabe während der Optimierungsschritte zu sehen. IN-SAMPLE und OUT-OF-SAMPLE kombiniertes Eigenkapital Kombinierte In-Sample - und Out-Sample-Aktien stehen zur Verfügung durch OSEQUITY-Composite-Tickers (aufeinanderfolgende Perioden von IS und OOS werden verkettet und skaliert, um die Kontinuität der Equity-Linie aufrechtzuerhalten Sprechen sind zusammengesetzte Gewinne). Zur Darstellung von IS - und OOS-Eigenkapital können Sie beispielsweise Folgendes verwenden: ISEQUITY. Eigenkapital. Farbe Rot . StyleLine) PlotForeign (OUT-OF-SAMPLE Zusammenfassungsbericht (neu in 5.60) Version 5.60 bringt einen neuen, zusammenhängenden Zusammenfassungsbericht, der alle Out-of-Sample-Schritte enthält, sichtbar im Report Explorer als letzter und hat quotSquot-Typ Die wichtigsten Änderungen bestehen darin, dass bei jedem anschließenden Out-of-Sample-Test ein Anfangs-Equity verwendet wird, der gleich dem vorherigen End-Equity ist Eigenkapital) Diese Änderung ist für die korrekte Berechnung aller Statistikmetriken in allen Abschnitten des Out-of-Sample-Tests erforderlich. Der Zusammenfassungsbericht zeigt, dass integrierte Metriken alle Out-of-Sample-Schritte korrekt darstellen, aber zusammengefasste benutzerdefinierte Metriken zusammengesetzt werden Benutzerdefinierbare Methode: 1 erster Schritt Wert, 2 letzter Schritt Wert, 3 Summe, 4 Durchschnitt, 5 Minimum, 6 Maximum. Standardmäßig zeigt der Zusammenfassungsbericht den letzten Schritt der benutzerdefinierten Metriken UNLESS-Benutzer gibt verschiedene Kombinationsmethode in bo. AddCustomMetrics () Anruf. Bo. AddCustomMetrics hat nun einen neuen optionalen Parameter - CombineMethod bool AddCustomMetric (string Titel, Variante Wert, optionale Variante LongOnlyValue, optionale Variante ShortOnlyValue optionale Variante DecPlaces 2, optionale Variante CombineMethod 2) Diese Methode fügt dem Backtest Report, Backtest quotsummaryquot und Optimierungsergebnisliste. Titel ist ein Name der Metrik, die im Bericht angezeigt werden soll, Wert ist der Wert der Metrik, optionale Argumente LongOnlyValue, ShortOnlyValue erlauben es, Werte für zusätzliche Longshort-only-Spalten im Backtest-Bericht anzugeben. Das letzte Argument DecPlaces steuert, wie viele Dezimalstellen zur Anzeige des Wertes verwendet werden sollen. Unterstützte CombineMethod-Werte sind: 1 erster Schrittwert, - der zusammenfassende Bericht zeigt den Wert der benutzerdefinierten Metrik ab dem allerletzten Schritt des letzten Schrittwertes (Standard), - der Zusammenfassungsbericht zeigt den Wert der benutzerdefinierten Metrik vom letzten an Out-of-sample Schritt 3 Summe, - zusammenfassender Bericht zeigt die Summe der Werte der benutzerdefinierten Metrik aus allen aus der Probenschritte 4 durchschnittlich, - zusammenfassender Bericht zeigt den Durchschnitt der Werte der benutzerdefinierten Metrik aus allen aus Beispielschritten 5 Minimum, - zusammenfassender Bericht zeigt den kleinsten Wert der benutzerdefinierten Metrik aus allen aus Beispielstufen 6 Maximum.- Zusammenfassungsbericht zeigt den größten Wert der benutzerdefinierten Metrik aus allen aus Beispielschritten Hinweis, dass bestimmte Methoden der Metrik Berechnung komplex sind und für Beispiel-Mittelwertbildung würde nicht zu einer mathematisch korrekten Darstellung aller Probenproben führen. Zusammenfassungen aller integrierten Metriken sind mathematisch korrekt out-of-the-box (das heißt, sie sind keine Durchschnittswerte, aber richtig berechnet Metriken mit Methode, die für einen gegebenen Wert geeignet ist). Dies steht im Gegensatz zu benutzerdefinierten Metriken, da sie benutzerdefinierbar sind und es dem Benutzer möglich ist, Kombinationsmethode auszuwählen, und trotzdem kann es vorkommen, dass keine der verfügbaren Methoden angemessen ist. Aus diesem Grund enthält der Bericht die Anmerkung, die erklärt, welche benutzerdefinierbare Methode verwendet wurde, um benutzerdefinierte Metriken kombinieren. Walk-Forward-Testing von Jack L. Weinberg Herersquos, wie Sie Walk-Forward-Tests als ein Werkzeug, um Handelssysteme zu vergleichen und gewinnen Einblick Vergleich der zukünftigen Performance von Systemen. R ecent Fortschritte in der Handelssystem-Software und leistungsstarke Hardware-Fähigkeiten haben ein wertvolles Instrument zur Bewertung der zukünftigen Lebensfähigkeit der Handelssysteme mdash Walk-forward-Tests. Diese Technik ermöglicht dem Trading-System-Entwickler schnell zu beurteilen, ob das System überleben wird (oder sogar gedeihen) in der Zukunft. Dies geschieht durch Segmentieren der Vergangenheit in Abtastperioden und Abtastperioden und durch Optimieren jeder aufeinanderfolgenden Abtastperiode, um die Werte für die nächste Abtastperiodenperiode bereitzustellen. Zusätzlich können Tests verwendet werden, um ein System mit einem anderen zu vergleichen. Walk-Forward-Tests bieten einen einzigartigen Einblick in den Vergleich der erwarteten Performance von Handelssystemen. Optimierung und ihre Verwendung Die Optimierung von Handelssystemen wird genutzt, um aus der Vergangenheit diejenigen Werte zu lernen, die in Zukunft am ehesten erfolgreich sein werden. Im Mittelpunkt der technischen Analyse steht das Konzept, dass die Zukunft (vor allem die kurzfristige Zukunft) aus der jüngsten Vergangenheit vorhergesagt werden kann. Die aus der Optimierung der letzten Vergangenheit ermittelten Werte sollten im nächsten Zeitraum verwendet werden. Im Rahmen von Walk-Forward-Tests wird die jüngste Vergangenheit als In-Sample-Periode bezeichnet und der nächste Zeithorizont wird als Out-of-Sample-Periode bezeichnet. Optimierung gibt dem Trading-System-Designer die Möglichkeit, die besten Werte für Variablen in der In-Sample-Periode zu bestimmen. Wenn ein Trading-System-Designer zu viele Einschränkungen in die Systemregeln setzt, dann ist das System kurvenangepasst. Walk-Forward-Tests zeigen, dass, wenn ein System kurvenangepasst wird es für einen Zeitraum in der Vergangenheit arbeiten kann, aber es wird für Perioden, die aus der Probe ausfallen. ABBILDUNG 1: WALK-FORWARD PRÜFUNG. Hier sehen Sie die Daten, die für In-Sample - und Out-of-Sample-Daten verwendet werden. Bedeutung von Walk-Forward-Tests Walk-Forward-Tests ist eines der mächtigsten Tools entwickelt, um die zukünftige Performance von Handelssystemen zu analysieren. Für die Zwecke dieser Vergleichsanalyse wurde entschieden, dass der Zeitraum, für den die voranschreitende Optimierung durchgeführt werden sollte, acht Jahre betragen würde, wobei die ersten vier die erste Stichprobenperiode waren. Der Walk-Forward-Test arbeitet wie folgt: Die erste Stichprobenperiode wird ausgewählt, und die ausgewählten Variablen werden für eine gewählte Zielfunktion optimiert. Diese Werte werden dann für die erste Out-of-Sample-Periode verwendet. Der Prozeß wird dann für jeden Satz von In-Probe - und Out-of-Sample-Perioden wiederholt. In Abbildung 1 sehen Sie die Datensätze, die in dieser Articlersquo-Analyse der Systeme verwendet wurden. Mit Walk-Forward-Tests können wir die Out-of-Sample-Perioden miteinander verknüpfen, um eine klare Vorstellung davon zu erhalten, wie sich das System über den gesamten Zeitraum von 1. Januar 2004 bis 31. Dezember 2007 entwickelt hat Von jedem System-Designer gefragt werden, wenn die Umsetzung Optimierung ist: Was ist das Ziel, optimiert werden Die meisten System-Trading-Software ermöglicht eine Optimierung des Nettogewinns, aber in der Regel ist dies nicht das, was der reale Welt Trader fühlt sich das wichtigste Ziel sein sollte. Um Systeme zu vergleichen, wählte ich das K-Verhältnis Maß. Entwickelt von Lars Kestner und detailliert in einem Artikel in Stocks amp Rohstoffe. Kann diese Maßnahme als eine der wichtigsten Maßnahmen der Leistungsfähigkeit eines Systems bezeichnet werden. Das K-Verhältnis ist ein einheitliches Leistungsmaß, das über Märkte und Zeiträume verglichen werden kann. Gemeinsam sind die Sharpe-Ratio und die K-Ratio die wichtigsten Maßnahmen bei der Bewertung der Trading-Strategie. Für weitere Informationen über die Wahl eines Ziels für ein Handelssystem, siehe Quantitative Handelssysteme von Howard Bandy. Fortsetzung in der Januar-Ausgabe der Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe Auszug aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Januar 2009 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities Magazin. Alle Rechte vorbehalten. Kopie Copyright 2009, Technische Analyse, Inc. Was ist Walk Forward Analysis Walk Vorwärts Anaylsis ist der Prozess der Optimierung eines Handelssystems mit einem begrenzten Satz von Parametern, und dann das Testen der am besten optimierten Parameter-Set auf Out-of-Probe-Daten. Dies ist ähnlich wie Sie Ihre Experten-Berater im Live-Handel verwenden würde. Die Grundsätze der Walk-forward-Analyse wurden zuerst im Buch Die Bewertung und Optimierung von Handelsstrategien von Robert Pardo beschrieben. Um eine Walk-Forward-Analyse in MetaTrader durchzuführen, optimieren Sie zunächst den Expertenratgeber im Strategy Tester. Wählen Sie dann auf der Registerkarte Optimierungsergebnisse das profitabelste Ergebnis aus und führen Sie einen Backtest über einen Zeitraum unmittelbar nach dem Optimierungszeitraum durch. Das Enddatum des Optimierungszeitraums entspricht dem Startdatum des Testzeitraums. Dieser Vorgang wird immer wieder wiederholt, bis eine zufriedenstellende Probengröße erreicht ist. Wenn der Fachberater bei der Prüfung im Vergleich zu den Optimierungsergebnissen gut abschneidet, kann man feststellen, dass der Expertenberater voraussichtlich im Livehandel profitabel sein wird. Wenn hingegen der Sachverständige schlecht im Test durchführt, müssen entweder die Optimierungsparameter oder die Länge der Test - und Optimierungsperioden angepasst werden. Wenn nach vielen Versuchen der Fachberater noch nicht gut in der Prüfung, dann kann man schlussfolgern, dass das Handelssystem unrentabel ist. Die Animation nach rechts veranschaulicht die Vorgehensweise bei der Vorwärtsbewegung. Eine Optimierung wird über einen längeren Zeitraum (die In-Sample-Daten) durchgeführt, und dann wird der optimierte Parametersatz über eine nachfolgende kürzere Periode (die Out-of-Sample-Daten) getestet. Die Optimierungs - und Testperioden werden nach vorn verschoben und der Vorgang wiederholt, bis eine geeignete Probengröße erreicht ist. Quelle Ein Beispiel für eine Vorankommensanalyse Wir können ein realistisches Beispiel anführen: Wir würden eine Vor-Ort-Analyse auf einem Expertenratgeber unter Verwendung von EURUSD M30 durchführen. Optimieren Sie diesen Expertenberater über einen Zeitraum von 120 Tagen. Weve gewählt die 3 oder 4 wichtigsten Parameter zu optimieren, um nicht zu über-Optimierung oder Kurve passen die Ergebnisse. Auch weniger Parameter bedeuten einen schnelleren Test. Nun wählen Sie die profitabelste Ergebnis, und Backtest diese Parameter über einen Zeitraum von 30 Tagen unmittelbar nach dem Optimierungszeitraum. Es wird empfohlen, eine Prüfperiode von etwa 25 der Länge des Optimierungszeitraums zu verwenden. Sobald wir aufgezeichnet unsere Ergebnisse, gut bewegen die nächste Optimierung und Prüfung Zeitraum nach vorne von 30 Tagen. Nach 12 aufeinanderfolgenden Runden der Optimierung und Tests, haben auch ein Jahr im Wert von Walk forward Analyse-Daten. Wir vergleichen den durchschnittlichen täglichen Gewinn für die Optimierungsperioden mit dem durchschnittlichen täglichen Gewinn für die Testperioden. Dies wird uns eine Berechnung genannt Walk forward Effizienz Verhältnis. Ein Walk-forward-Wirkungsgrad größer als 0,5 ist ein sehr gutes Ergebnis. Das nennen wir ein robustes Handelssystem. Ein Fachberater ist jedoch handelbar, solange er über mehrere Testperioden hinweg konsistent profitabel ist. Wenn der Wirkungsgrad der Vorwärtsbewegung negativ ist, dann bedeutet dies, dass die Expertenberater nicht in Bezug auf ihre Optimierungsergebnisse gut funktionieren. Natürlich können Sie eine vorwärts gehende Analyse manuell in MetaTraders Strategy Tester durchführen. Aber der Prozess ist mühsam, zeitaufwändig und anfällig für Fehler. Dies ist, wo die Walk Forward Analyzer Software kommt in. Das Programm wird automatisch eine Walk-forward-Analyse mit MetaTraders Strategy Tester über einen längeren Zeitraum mit nur wenigen Einstellungen durch den Benutzer zur Verfügung gestellt.


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