バックテストとは何ですか？
バックテストは、事後戦略またはモデルがどの程度うまく機能するかを確認するための一般的な方法です。 バックテストは、履歴データを使用して取引戦略がどのように発展するかを発見することにより、取引戦略の実行可能性を評価します。 バックテストが機能すれば、マーケターやアナリストは将来それを確実に使用することができます。
バックテストの基本
バックテストにより、トレーダーは履歴データを使用して取引戦略をシミュレートし、結果を生成し、実際の資本をリスクにさらす前にリスクとリターンを分析できます。
ポジティブな結果が得られた十分に実行されたテストは、戦略が基本的に健全であり、実際に実装されたときに有益である可能性が高いことをマーケターに保証します。 満足のいく結果が得られない十分に実行されたテストは、マーケターに戦略を変更または拒否するように促します。 自動取引システムで使用されるような特に複雑な取引戦略は、テストが面白すぎて別の方法で評価できないため、その価値を証明するためにテストに大きく依存しています。
ビジネスアイデアを定量化できたら、再テストできます。 一部のマーケターや投資家は、アイデアをトライアル形式に発展させるために、資格のある開発者の専門知識を求める場合があります。 通常、これには、取引プラットフォームによってホストされる独自の言語でアイデアをコーディングする開発者が含まれます。 プログラマーは、マーチャントがシステムを「変更」できるようにするユーザー定義の入力変数を組み込むことができます。
この例は、上記の単純な移動平均クロスオーバーシステムにあります。 マーチャントは、システムで使用されるXNUMXつのアニメーションの長さを入力（または変更）できます。 トレーダーは、過去のデータでどの移動平均の長さが最も効果的かを判断するために再試行することができます。
なぜバックテストが重要なのか
バックテストは、アナリスト、トレーダー、およびインバーターに、実装前に商業戦略と分析モデルを評価および最適化する形式を提供します。 アイデアは、過去にはうまく機能しなかったであろう戦略が、おそらく将来的にはうまく機能しないだろうということであり、逆もまた同様です。 ご覧のとおり、バックテストの鍵の一部は、前線の絶望が将来の絶望に先行するという算術的な仮定です。
バックテストの仕組み
理想的なバックテストでは、さまざまな市況を反映した期間の関連期間からデータサンプルを選択します。 このようにして、バックテストの結果が失敗を表しているのか、それともかなりの結果を表しているのかをより適切に判断できます。
過去のデータセットには、最終的に破産したか、売却または清算された企業を含む、真に代表的な株式のサンプルが含まれている必要があります。 現在も存在する過去の在庫データのみを含む代替案は、人為的に高いバックテストのリターンを生み出します。
バックテストでは、テスト期間中に増加し、戦略の収益性に大きな影響を与える可能性があるため、どんなに重要でない場合でも、すべての取引コストを考慮に入れる必要があります。 販売者は、試用版ソフトウェアがこれらのコストと一致することを確認する必要があります。
サンプル外テストと高度なパフォーマンス テストにより、システムの有効性がさらに確認され、実際の現金が利用可能になる前にシステムの真の姿を示すことができます。
商用システムの実行可能性を判断するには、サンプル外のパフォーマンステスト結果と将来のパフォーマンスとの良好な相関関係が不可欠です。
取引戦略のバックテストのルール
トレーダーがトレーディング戦略を試みる際に考慮すべき多くの要因があります。 以下は、テスト時に留意すべき最も重要な事項のリストです。
- 一般的な市場動向を検討する
- テストが実行された宇宙を考えてみましょう
- 変動性の測定は、トレーディングシステムを開発する際に考慮することが非常に重要です
- 保有するバーの平均数も、取引システムの開発を監視するために非常に重要です
- 露出は両刃の剣です
- 年間パフォーマンスは、他の投資サイトに対するシステムのパフォーマンスを評価するためのツールとして使用されます
- バックテストは、過剰最適化と呼ばれるものにつながる場合があります
- バックテストは、特定の取引システムの有効性を測定するための最も正確な方法であるとは限りません。
- 全体的な年間収益を見るだけでなく、リスクの増減を考慮することも重要です。
バックテストを使用するのは誰ですか？
すべては適切なバックテストで行うことができます。 禁輸措置なしで、制度の逆転や他の恐竜の管理者は遡及的裁判を実現します。 バックテストでは、コストを取得し、完全なモデルを必要とするために使用できるデータを使用します。
機関投資家やインバージョン企業には、商業戦略でテストモデルを使用するための人的資本と財政的ニーズがあります。 ゲームに多額のお金がかかる場合、制度的な考え方の逆は、リスクを追跡し、意図的に評価する必要があります。
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バックテストとフォワードパフォーマンス
ペーパートレーディングとも呼ばれるフォワードパフォーマンスモニタリングは、システムを評価するための別のサンプル外データセットをトレーダーに提供します。 これは実際のトランザクションのシミュレーションであり、実際の市場でシステムのロジックを監視する必要があります。
すべてのトランザクションは紙でのみ行われるため、フォワードパフォーマンスモニタリングは紙の取引と呼ばれます。 つまり、取引の開始と終了は、システムの利益または損失とともに文書化されますが、実際の取引は行われません。
パフォーマンステストを促進する重要な側面は、システムのロジックに正確に従うことです。 そうでなければ、プロセスのこのステップを正確に評価することは、不可能ではないにしても、困難です。
トレーダーは、インバウンドとアウトバウンドの取引について正直であり、チェリーピッキング取引や、取引が行われた場合に「この取引を受け取ったことはない」と合理化する紙の取引を含まないなどの行動を避ける必要があります。 システムのロジックに従って、文書化して評価する必要があります。
バックテストとシナリオ分析の違い
バックテストでは実際の履歴データを使用して適合性または成功をテストしますが、シナリオ分析では、考えられるさまざまな結果をシミュレートする仮説データを使用します。 たとえば、シナリオ分析では、ポートフォリオの証券価値の特定の変化や、金利の変化など、発生する主要な要因をシミュレートします。
シナリオ分析は、有害事象に応じたポートフォリオの価値の変化を推定するために一般的に使用され、理論上の最悪のシナリオを調べるために使用できます。
バックセッティングのデメリット
バックテストで効果的な結果を出すには、マーケターは戦略を立てて誠意を持って試して、できるだけ偏見を避ける必要があります。 これは、バックテストで使用されるデータに依存せずに戦略を開発する必要があることを意味します。
これは思ったより難しいです。 トレーダーは通常、履歴データに基づいて戦略を作成します。 モデルによってトレーニングされたデータセットとは異なるデータセットでテストする場合は、厳密である必要があります。 そうでなければ、バックテストは何の意味もない優れた結果をもたらします。
同様に、トレーダーは、同じデータセットに対してさまざまな仮想戦略を試みるデータドレッジングを回避する必要があります。また、克服すべき無効な戦略が多数あるため、リアルタイムの市場の失敗も発生します。 一定期間にわたって市場に出回っています。 ランダムに指定された期間。
データの浚渫または選択的選択の傾向を相殺するXNUMXつの方法は、関連する期間またはサンプル内で成功する戦略を使用し、異なる期間またはサンプル外からデータをテストすることです. サンプル内およびサンプル外のバックテストで同様の結果が得られた場合、それはおそらく一般的に有効です。
まとめ
バックテストは、トレーディングシステムを開発する上で最も重要な側面のXNUMXつです。 正しく作成および解釈されれば、マーケターが戦略を最適化および改善し、技術的または理論的な欠陥を見つけ、実際の市場に適用する前に戦略に自信をつけるのに役立ちます。
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