मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियाँ - सही backtesting

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मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियाँ backtesting सही मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियाँ आप की पहचान की है और आप के साथ व्यापार करना चाहते हैं मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों बाहर मैप किया है, तो इसके backtest करने के लिए समय है। यह प्रकृति में ऐतिहासिक है कि डेटा प्राप्त करने के लिए और कुछ परीक्षण के लिए बाहर ले जाने से किया जा सकता है। इस अभ्यास का उद्देश्य आप "वास्तविक दुनिया" में जब लागू लाभदायक है या नहीं होगा की पहचान की है जो अपने मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों है कि क्या पता लगाने के लिए है। Backtesting सफलता के लिए एक यकीन है कि गोली गारंटी नहीं है कि लेकिन एक ध्यान में रखना चाहिए। इसके लिए कई कारण हैं। एक निवेश की रणनीति के रूप में लागू है जब या काम नहीं हो सकता है कि कई पूर्वाग्रहों के साथ मात्रात्मक व्यापार सौदों। आप अपनी रणनीति backtest के रूप में, आप उस पर पर्याप्त समय बिताने के लिए और ध्यान से प्रत्येक पूर्वाग्रह विचार करना चाहिए। इस लेख या किताब में। हम आपको इन पूर्वाग्रहों से कुछ की एक छोटी सिंहावलोकन दे करने का प्रयास करेंगे। आप भर में आ जाएगा सबसे आम पूर्वाग्रह देखो आगे पूर्वाग्रह, (जो भी डेटा-स्नूपिंग पूर्वाग्रह के रूप में करने के लिए कहा गया है) अनुकूलन पूर्वाग्रह और उत्तरजीविता पूर्वाग्रह है। एक से सावधान रहना चाहिए कि पीठ के परीक्षण के अन्य पहलू उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा की सफाई है। डेटा डेटा की गुणवत्ता में लेन-देन लागत निर्धारित करता है क्योंकि पीठ के परीक्षण में खेलने के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका है। सिर्फ क्वांट व्यापार रणनीतियों के साथ शुरू कर रहे हैं, जो उन लोगों के लिए। अपने सबसे अच्छे रूप में इस तरह याहू वित्त के प्लेटफार्मों पर आसानी से उपलब्ध हैं कि डेटा सेट के लिए बाहर देखो, लेकिन इसके बजाय आप पीठ के परीक्षण के लिए सबसे उपयुक्त है कि डेटा कहां मिल सकते हैं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, आप डेटा में देखना चाहिए कि क्या हमें आपको बता दूँ इतनी के रूप में यह अपनी पीठ-परीक्षण विधि के लिए प्रासंगिक बनाने। बेस्ट मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियाँ परीक्षण तकनीक निम्नलिखित के साथ पेश किया जा रहा है जब ऐतिहासिक डेटा उठता है कि मुख्य चिंता कर रहे हैं: सटीकता - यह सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। एक डेटा का उपयोग किया सकल त्रुटियाँ हैं की जा रही है या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए किया है। इस के साथ सौदा करने के लिए एक तरह से आसानी से डेटा में गलतियों की ओर इंगित कर सकते हैं कि उपयोग कील फिल्टर है। लेकिन यह अत्यधिक कम से कम दो डेटा प्रदाताओं से एक ही डेटा स्रोत और त्रुटियों को हाजिर करने के लिए एक दूसरे के खिलाफ उनकी तुलना करने की सिफारिश की है। उत्तरजीविता पूर्वाग्रह - इस बार स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है या सस्ते आता है कि डेटा में मौजूद है कि एक समस्या है। प्रश्न में डेटा एक उत्तरजीविता पूर्वाग्रह है, तो उसे यह नहीं रह गया है कि प्रासंगिक हैं परिसंपत्तियों में शामिल है कि इसका मतलब है। आप इक्विटी के साथ काम कर रहे हैं, तो उदाहरण के लिए, यह लंबे समय के बाद से delisted किया गया है या दिवालिया हो गए हैं कि आपके डेटा में स्टॉक कर रहे हैं कि इसका मतलब यह हो सकता है। कॉर्पोरेट कार्रवाई - अक्सर, मात्रात्मक व्यापार पर एक नौसिखिया क्योंकि एक कंपनी की कार्रवाई की गलत पैर पर पकड़ा जाता है। इस कंपनी की सैन्य गतिविधियों के रिटर्न की वास्तविक गणना के लिए जिम्मेदार रहे हैं कि निकलता है। उदाहरण के लिए, शेयर विभाजन सच रिटर्न के लिए जिम्मेदार नहीं किया जाना चाहिए। कंपनी द्वारा किए गए इस तरह के कार्यों रहे हैं, जहां एक प्रक्रिया एक बैक-समायोजन प्रासंगिक अपने परिणामों को रखने के लिए आवश्यक है बुलाया। आप अपने डेटा के बारे में सुनिश्चित कर रहे हैं, एक बार आप एक सॉफ्टवेयर प्लेटफार्म पर यह backtest करने की आवश्यकता होगी। अधिकांश लोगों को इन दिनों अपने मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों का परीक्षण वापस करने के प्रयोजन के लिए समर्पित कर रहे हैं कि सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों पर डेटा backtest करने के लिए पसंद करते हैं। हालांकि एक भी एक संख्यात्मक मंच या इस उद्देश्य के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कर सकते हैं। एक backtest का सही उद्देश्य के लिए इसके प्रदर्शन को उद्योग के मानकों के द्वारा कितना अच्छा पता लगाने के लिए है। उसी के लिए मेट्रिक्स शार्प अनुपात और अधिकतम नुक्सान कर रहे हैं। अधिक लाभ की औसत उसी के मानक विचलन से विभाजित कर रहे हैं जब शार्प अनुपात प्राप्त किया जा सकता है। अधिकतम गिरावट, दूसरे हाथ पर, खाते में इक्विटी की अवस्था में गर्त चोटी से सबसे बड़ी गिरावट है। यह एक वार्षिक या द्विवार्षिक समय सीमा पर आमतौर पर है। अपने मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों संभव हद तक सभी पूर्वाग्रहों से मुक्त हैं, और एक अच्छा शार्प और कम से कम गिरावट है, एक बार आप एक निष्पादन रणनीति, मात्रात्मक व्यापार में अगले कदम का निर्माण करने के लिए तैयार कर रहे हैं।