Hasil Backtesting Forex

Backtesting Apa Backtesting Backtesting adalah proses pengujian strategi trading pada data historis yang relevan untuk memastikan kelangsungan hidup sebelum trader mengambil risiko atas setiap modal sebenarnya. Seorang trader dapat mensimulasikan perdagangan strategi selama periode waktu yang tepat dan menganalisis hasilnya untuk tingkat profitabilitas dan risiko. BREAKING DOWN Backtesting Jika hasilnya memenuhi kriteria yang diperlukan yang dapat diterima oleh trader, strategi tersebut kemudian dapat diimplementasikan dengan tingkat kepercayaan tertentu sehingga akan menghasilkan keuntungan. Jika hasilnya kurang menguntungkan, strategi bisa dimodifikasi, disesuaikan dan dioptimalkan untuk mencapai hasil yang diinginkan, atau bisa jadi benar-benar dibatalkan. Sejumlah besar volume yang diperdagangkan di pasar keuangan hari ini dilakukan oleh pedagang yang menggunakan semacam otomasi komputer. Hal ini terutama berlaku untuk strategi trading berdasarkan analisa teknikal. Backtesting merupakan bagian integral dari pengembangan sistem perdagangan otomatis. Backtesting Berarti Bila dilakukan dengan benar, backtesting bisa menjadi alat yang sangat berharga untuk membuat keputusan tentang apakah akan menggunakan strategi perdagangan. Periode waktu sampel dimana backtest dilakukan pada sangat penting. Durasi periode waktu sampel harus cukup lama untuk memasukkan periode dari berbagai kondisi pasar termasuk tren naik, downtrend dan range-bound trading. Melakukan tes hanya pada satu jenis kondisi pasar dapat menghasilkan hasil yang unik yang mungkin tidak berfungsi dengan baik pada kondisi pasar lainnya, yang dapat menyebabkan kesimpulan palsu. Ukuran sampel dalam jumlah perdagangan dalam hasil tes juga penting. Jika jumlah sampel perdagangan terlalu kecil, tes mungkin tidak signifikan secara statistik. Contoh dengan terlalu banyak perdagangan dalam jangka waktu yang terlalu lama dapat menghasilkan hasil yang dioptimalkan di mana sejumlah besar perdagangan yang menang menyatu di seputar kondisi pasar tertentu atau tren yang menguntungkan bagi strategi. Hal ini juga menyebabkan trader menarik kesimpulan yang menyesatkan. Menjaganya Nyata Backtest harus mencerminkan kenyataan semaksimal mungkin. Biaya perdagangan yang mungkin dianggap diabaikan oleh pedagang bila dianalisis secara individual mungkin memiliki dampak signifikan bila biaya agregat dihitung selama periode backtesting keseluruhan. Biaya ini termasuk komisi, spread dan selip, dan mereka bisa menentukan perbedaan antara apakah strategi trading itu menguntungkan atau tidak. Sebagian besar paket perangkat lunak backtesting mencakup metode untuk memperhitungkan biaya ini. Mungkin metrik yang paling penting yang terkait dengan backtesting adalah tingkat strategi ketahanan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan hasil tes balik yang dioptimalkan pada periode waktu sampel tertentu (disebut dalam sampel) dengan hasil backtest dengan strategi dan pengaturan yang sama dalam periode waktu sampel yang berbeda (disebut out - Dari sampel). Jika hasilnya sama menguntungkannya, maka strategi tersebut dapat dianggap valid dan kuat, dan siap diimplementasikan di pasar real-time. Jika strategi gagal dalam perbandingan di luar sampel, strategi perlu pengembangan lebih lanjut, atau harus ditinggalkan sama sekali. Vendor Sistem yang Lebih Baik Apakah hasil backtest Anda membodohi Anda? Saya kira hasil Monte Carlo Anda mungkin membodohi Anda. Anda hanya bisa menggunakan jumlah dolar PampL jika ukuran perdagangan Anda tetap konstan. Atau apakah saya merindukan apapun? Hi Nikolay, itu pertanyaan bagus sehingga saya meminta Kevin Davey untuk menanggapi. Beginilah cara dia menjelaskannya: 8220 Ketika mengevaluasi strategi trading potensial, saya ingin melihat kinerjanya tanpa teknik manajemen ukuran atau money management apa pun. Jadi, saya biasanya mengevaluasi strategi potensial dengan ukuran konstan dari 1 kontrak. Jika strategi tersebut berjalan (artinya memiliki harapan positif jangka panjang), saya kemudian memasukkannya ke dalam berbagai portofolio strategi yang saya miliki, dan memasukkan ukuran posisi pada titik itu.8221 Hope that helps, Andrew. Pertanyaan bagus Nikolay. Selain jawaban yang saya berikan pada Andrew di atas, saya juga harus menyebutkan bahwa jika Anda tahu bahasa makro Excel, cukup mudah untuk menambahkan pendekatan posisi seberapa pun yang Anda inginkan. Untuk pendekatan fraksional tetap, misalnya, hanya perlu beberapa baris kode tambahan. Jadi, simulator itu bagus karena Anda bisa menyesuaikannya dengan kebutuhan Anda. Bagi orang-orang yang menghadiri lokakarya saya, saya memberikan para siswa simulator versi khusus yang mencakup ukuran posisi fraksional tetap. Hello8230.how banyak simulasi yang dilakukan Monte Carlo ini Apakah ada nomor kepercayaan simulator ini melakukan 2.500 iterasi. Itu tidak menghitung interval kepercayaan. Jika Anda tahu bahasa makro Excel, Anda dapat dengan mudah mengubah atau memodifikasi kode sesuai keinginan simulator Anda. Trackbacks