Forex Ea Fram Testing

Backtesting og Forward Testing: Viktigheten av korrelasjonshandlere som er ivrige etter å prøve en handelsidee i et levende marked, gjør ofte feilen ved å stole helt på backtesting resultater for å avgjøre om systemet vil være lønnsomt. Mens backtesting kan gi handelsmenn verdifull informasjon, er det ofte misvisende, og det er bare en del av evalueringsprosessen. Utprøvingstesting og fremoverprestasjonstest gir ytterligere bekreftelse om system effektivitet, og kan vise et system ekte farger, før ekte penger er på linjen. God korrelasjon mellom backtesting, out-of-sample og forward performance testresultater er viktig for å bestemme levedyktigheten til et handelssystem. (Vi tilbyr noen tips om denne prosessen som kan bidra til å forfine din nåværende handelsstrategi. For å lære mer, les Backtesting: Tolkning av fortiden.) Grunnleggende om sikkerhetskopiering Backtesting refererer til å bruke et handelssystem til historiske data for å verifisere hvordan et system ville ha utført i løpet av den angitte tidsperioden. Mange av dagens handelsplatforme støtter backtesting. Traders kan teste ideer med noen få tastetrykk og få innsikt i effektiviteten av en ide uten å risikere penger på en handelskonto. Backtesting kan evaluere enkle ideer, for eksempel hvordan en bevegelig gjennomsnittsovergang ville utføre på historiske data, eller mer komplekse systemer med en rekke innganger og utløsere. Så lenge en ide kan kvantifiseres, kan den bli testet. Noen handelsmenn og investorer kan søke kompetanse fra en kvalifisert programmør for å utvikle ideen til en testbar form. Vanligvis innebærer dette en programmerer som koder ideen inn i proprietært språk som er vert for handelsplattformen. Programmereren kan inkludere brukerdefinerte inputvariabler som tillater handelsmannen å justere systemet. Et eksempel på dette ville være i det enkle glidende gjennomsnittsovergangssystemet som er nevnt ovenfor: Traderen vil kunne legge inn (eller endre) lengdene til de to bevegelige gjennomsnittene som brukes i systemet. Traderen kunne backtest for å bestemme hvilke lengder av bevegelige gjennomsnitt som ville ha utført det beste på de historiske dataene. (Få mer innsikt i Electronic Trading Tutorial.) Optimaliseringsstudier Mange handelsplattformer tillater også optimaliseringsstudier. Dette innebærer å legge inn et område for den angitte inngangen og la datamaskinen gjøre matematikken for å finne ut hvilken innspilling som ville ha gjort det beste. En multi-variabel optimalisering kan gjøre matematikken for to eller flere variabler kombinert for å bestemme hvilke nivåer sammen ville ha oppnådd det beste resultatet. For eksempel kan handelsmenn fortelle programmet hvilke innspill de vil legge til i deres strategi, disse vil da bli optimalisert til deres ideelle vekter gitt de testede historiske dataene. Backtesting kan være spennende ved at et ulønnsomt system ofte kan bli forvandlet til en pengemaskin med noen få optimaliseringer. Dessverre fører tweaking av et system for å oppnå det høyeste nivået av fortjeneste, ofte til et system som vil utføre dårlig i reell handel. Denne overoptimaliseringen skaper systemer som ser bra ut på papir. Kurvmontering er bruk av optimaliseringsanalyse for å skape det høyeste antallet vinnende handler med størst profitt på de historiske dataene som ble brukt i testperioden. Selv om det ser imponerende ut i backtesting-resultatene, fører kurvepassing til upålitelige systemer, siden resultatene er i hovedsak tilpasset for den aktuelle datoen og tidsperioden. Backtesting og optimalisering gir mange fordeler til en næringsdrivende, men dette er bare en del av prosessen når man vurderer et potensielt handelssystem. Et handlende neste trinn er å bruke systemet til historiske data som ikke har blitt brukt i den første backtesting-fasen. (Det bevegelige gjennomsnittet er enkelt å beregne, og når det er tegnet på et diagram, er det et kraftig visuelt trendspottingsverktøy. For mer informasjon, les Simple Moving Averages. Gjør trendene stående.) Eksempel vs. Uttrykksdata Når du tester en ide om historiske data, er det fordelaktig å reservere en tidsperiode med historiske data for testformål. De første historiske dataene som ideen er testet og optimalisert, refereres til som in-sample data. Datasettet som er reservert, kalles ikke-eksempeldata. Dette oppsettet er en viktig del av evalueringsprosessen fordi den gir en måte å teste ideen på data som ikke har vært en komponent i optimaliseringsmodellen. Som et resultat vil ideen ikke bli påvirket på noen måte av dataene utenfor prøven, og forhandlere vil kunne bestemme hvor godt systemet kan utføre på nye data, dvs. i real-life trading. Før du starter opp en eventuell backtesting eller optimalisering, kan handelsfolk legge til side en prosentandel av de historiske dataene som skal reserveres for prøveutprøving. En metode er å dele de historiske dataene i tredjedeler og å skille seg ut en tredjedel for bruk i prøveutprøvingen. Bare in-sample dataene skal brukes til opprinnelig testing og optimalisering. Figur 1 viser en tidslinje der en tredjedel av de historiske dataene er reservert for prøveutprøving, og to tredjedeler brukes til prøveutprøvingen. Selv om Figur 1 viser dataene utenfor prøven i begynnelsen av testen, ville typiske prosedyrer ha utelukkende del umiddelbart før den fremadrettede ytelsen. Figur 1: En tidslinje som representerer den relative lengden av in-sample og out-of-sample data som brukes i backtesting prosessen. Når et handelssystem har blitt utviklet ved hjelp av in-sample data, er den klar til å bli brukt på dataene utenfor prøven. Traders kan evaluere og sammenligne resultatresultatene mellom dataene i prøven og utdataene. Korrelasjon refererer til likheter mellom forestillingene og de generelle trendene i de to datasettene. Korrelasjonsmålinger kan brukes til å evaluere strategiske resultatrapporter opprettet i testperioden (en funksjon som de fleste handelsplatformene gir). Jo sterkere korrelasjonen mellom de to, desto bedre er sannsynligheten for at et system vil fungere godt i fremoverprestasjonstesting og live trading. Figur 2 illustrerer to forskjellige systemer som ble testet og optimalisert på in-sample data, deretter anvendt på data utenfor data. Diagrammet til venstre viser et system som var tydelig kurvepasset for å fungere godt på dataene i prøven og helt mislyktes på dataene utenfor prøven. Diagrammet til høyre viser et system som fungerte bra på både in - og ut-av-prøve data. Figur 2: To egenkapitalkurver. Handelsdataene før hver gult pil representerer prøveutprøvning. Handlingene som genereres mellom de gule og røde pilene indikerer ikke-prøvetesting. Handlingene etter de røde pilene kommer fra de fremadrettede testfaser. Hvis det er lite sammenheng mellom prøven og prøven utenfor prøven, som venstre diagram i figur 2, er det sannsynlig at systemet har blitt overoptimert og ikke vil fungere godt i live trading. Hvis det er sterk korrelasjon i ytelsen, sett i det høyre diagrammet i figur 2, innebærer neste evalueringsfase en ekstra type prøveutprøving, kjent som fremoverprøving. (For mer lesing om prognoser, se Finansiell prognose: Den bayesiske metoden.) Grunnleggende forsendelsesprestasjonstester Videresend ytelsestest, også kjent som papirhandel. gir forhandlere et annet sett med data utenom prøven som skal evaluere et system. Forward performance testing er en simulering av faktisk handel og innebærer å følge systemlogikken i et levende marked. Det kalles også papirhandel siden alle handler utføres kun på papir, det vil si, handelsoppføringer og utganger dokumenteres sammen med eventuelle gevinst eller tap for systemet, men ingen egentlige handler utføres. Et viktig aspekt ved fremoverprestasjonstesting er å følge systemlogikken nøyaktig ellers blir det vanskelig, om ikke umulig å nøye vurdere dette trinnet i prosessen. Handlere bør være ærlige om handelsoppføringer og utganger og unngå atferd som kirsebærplukking, eller ikke med en handel på papir som rasjonaliserer at jeg aldri ville ha tatt denne handel. Hvis handelen skulle ha skjedd etter systemlogikken, bør den dokumenteres og evalueres. Mange meglere tilbyr en simulert handelskonto hvor handler kan plasseres og tilsvarende resultat og tap beregnes. Ved å bruke en simulert handelskonto kan du opprette en semi-realistisk atmosfære som du kan øve på handel og videre vurdere systemet. Figur 2 viser også resultatene for fremoverprestasjonstesting på to systemer. Igjen, det system som er representert i det venstre diagrammet, klarer ikke å gjøre det bra utover den opprinnelige testingen på in-sample data. Systemet som vises i riktig diagram, fortsetter imidlertid å fungere bra gjennom alle faser, inkludert fremoverprestasjonstesting. Et system som viser positive resultater med god korrelasjon mellom in-sample, out-of-sample og forward performance testing, er klar til å bli implementert i et levende marked. Bottom Line Backtesting er et verdifullt verktøy som er tilgjengelig i de fleste handelsplatformene. Å dele historiske data i flere sett for å sørge for prøveutprøving og prøveutprøving kan gi forhandlere et praktisk og effektivt middel for å vurdere en handelsidee og et system. Siden de fleste handelsfolk bruker optimaliseringsteknikker i backtesting, er det viktig å deretter vurdere systemet på rene data for å bestemme dens levedyktighet. Fortsett testing utenfor prøven med fremoverprestasjonstest gir et annet sikkerhetslag før du setter et system i markedet som risikerer ekte penger. Positive resultater og god korrelasjon mellom in-sample og out-of-sample backtesting og forward performance testing øker sannsynligheten for at et system vil fungere godt i faktisk handel. (For en omfattende oversikt over teknisk analyse, se Teknisk analyse: Introduksjon.) Ansvarsfraskrivelse og risikoadvarsel. Vennligst les. Risiko Advarsel. Handel med utenlandsk valuta på margen gir høy risiko, og kan ikke være egnet for alle investorer. Den høye innflytelsen kan virke mot deg så vel som for deg. Før du bestemmer deg for å investere i utenlandsk valuta, bør du nøye vurdere investeringsmålene dine, nivået på erfaring og risikoen for appetitten. Muligheten er at du kan opprettholde et tap av noen eller hele din opprinnelige investering, og derfor bør du ikke investere penger som du ikke har råd til å tape. Du bør være oppmerksom på alle risikoene forbundet med valutahandel, og søk råd fra en uavhengig finansiell rådgiver hvis du er i tvil. Ansvarsfraskrivelse All informasjon som er lagt ut på denne nettsiden er vår mening og våre besøkende, og kan ikke gjenspeile sannheten. Vennligst bruk din egen dømmekraft og søk råd fra en kvalifisert konsulent, før du tror og godtar all informasjon som er lagt ut på denne nettsiden. Vi forbeholder oss også retten til å fjerne, redigere, flytte eller lukke et innlegg av en eller annen grunn. Annonser Advarsel Annonsekoblinger vises over hele nettstedet. Enkelte sider på nettstedet kan inneholde tilknyttede lenker for produkter. Disse annonsene og koblingene gjenspeiler ikke oppfatning, godkjenning eller sammenkomst av denne nettsiden eller tilknyttede parter. FPAs vurderinger er aldri påvirket av annonsering. Enkelte annonser kan inneholde potensielt misvisende og eller ubalanserte krav og opplysninger som kan mislykkes i å avsløre risiko og andre viktige hensyn som er involvert i spekulativ handel. Spammere blir advart Hvis du spammer forumene eller anmeldelsene til FPAs, forbeholder vi oss retten til å redigere innlegget ditt på noen måte, vi vil gjerne gjøre narr av deg. Ved å spammere oss, godtar du eventuelle endringer vi gjør, og tar ingen juridiske eller andre tiltak mot FPA eller dets partnere for alt vi gjør med eller med din spam. Vilkår Personvern Annonser Kontakt oss Om ForexPeaceArmy har reklame og tilknyttede relasjoner med noen av selskapene nevnt på dette nettstedet og kan kompenseres hvis leserne følger koblinger og registrerer seg. Vi er forpliktet til rettferdig håndtering av vurderinger og innlegg uansett slike forhold. Kopier Copyright ForexPeaceArmy. Alle rettigheter Reservert.8482Forex Fred Army, ForexPeaceArmy, FPA, og FPA Shield Logo er alle varemerker for Forex Peace Army. Alle rettigheter forbeholdt amerikansk og internasjonal lov. Forex Peace Army er avhengig av bannerannonsering for å holde det gratis for alle. Du kan også hjelpe - vennligst vurder å deaktivere AdBlocker mens du surfer på nettstedet vårt. Takk fra våre handelsfolk :-) Walk Forward Analyzer er nå ledig Gå til nedlastningssiden for å få din gratis kopi Hvordan vet du om din ekspertrådgiver er virkelig lønnsom MetaTraders Strategy Tester gir deg ikke hele bildet Er du handelsbasert på altfor optimistiske backtests og skuffet over å finne ut at din ekspertrådgiver mister penger i live trading. Vil du vite om din ekspertrådgiver er lønnsomt, raskt og enkelt, uten å miste penger. The Walk Forward Analyzer for MetaTrader. The Walk Forward Analyzer bruker MetaTraders egen strategi tester for å utføre en tur fremover analyse. bruker innstillingene og testparametrene som er oppgitt av brukeren. Programvaren er enkel å bruke, og kan gi deg en komplett gjennomgangsanalyse i en brøkdel av tiden det ville ta for deg å gjøre det manuelt. En gjennomgangsanalyse avgjør om en ekspertrådgiver er lønnsom når han handler med optimaliserte parametre på data utenfor data. Enhver ekspertrådgiver kan produsere et imponerende optimaliseringsresultat, men den sanne testen er om resultatene vil holde seg når de testes over fremtidige data. Walk Forward Analyzer utfører denne prosessen mange ganger i løpet av måneder og år med historiske data, noe som gir deg et nøyaktig bilde av den sanne ytelsen til din ekspertrådgiver. Når du er ferdig med en gjennomgangsanalyse, vil du bli presentert med en detaljert gjennomgangsrapport, som viser resultatene av test - og optimaliseringsløpene, den totale testresultatet, og effektiviteten for å gå videre. som er et mål på hvor robust ditt handelssystem er. Se Walk Forward Analyzer i bruk Hvis du ikke er kjent med prosessen med å gå videre, kan du lese Hva er Walk Forward Analysis for å finne ut hvorfor det er den beste metoden for å bestemme robustheten og potensiell lønnsomhet i handelssystemet ditt. Videoen nedenfor gir et komplett gjennomgang og veiledning av Walk Forward Analyzer for MetaTrader: