Backtesting Trading Strategien Frei

SmartQuant ist ein Finanzsoftware-Unternehmen, das End-to-End-Algo-Handelsinfrastruktur für quantitative Hedgefonds und institutionelle Handelsgruppen entwickelt. OpenQuant und seine nächste Generation, OpenQuant2014. SmartQuants aktuelle Flaggschiff-Produkt, ist ein Algorithmic und Automated Trading System (ATS) Development Platform. OpenQuant verfügt über eine IDE (Integrated Development Environment), die Quants und Trader mit einer industriellen Stärke Strategie Forschung, Entwicklung, Debugging, Backtesting, Simulation, Optimierung und Automatisierung bietet. QuantDesk ist eine komplette End-to-End-Lösung für einen Quant-Fonds jeder Größe. Es beinhaltet OpenQuant IDE. QuantRouter, QuantBooster, QuantBase (Marktdaten-Server mit Echtzeit-Feed-Capture und zentrales historisches Datenmanagement), QuantTrader (Production Deployment Engine für automatisierte Handelsstrategien mit OpenQuant) und QuantController . Eine Server-Anwendung, die die QuantDesk ergänzt, um eine effiziente Verwaltung von SmartQuants verteilte Handelsarchitektur zu ermöglichen. QuantWeb ist eine Cloud-Version von QuantDesk mit Web-Browser-Front-End. Registrieren Sie sich und erhalten Sie ein kostenloses QuantWeb Demo-Konto. Der wesentliche Unterschied zwischen dem quantitativen und dem diskretionären Handelsstil ist die systematische Natur des Quant-Ansatzes. Während diskretionäre Händler wie Künstler sind, neigen Quants dazu, einen komplexen Produktionsprozess zu betreiben und benötigen daher eine industriewirtschaftliche Infrastruktur, ohne die sie den notwendigen Grad an systematischer Disziplin nicht beibehalten können. Leider ist ein Start-up nicht von dieser Regel ausgenommen. Aber zum Glück braucht man nicht wirklich die ganze Fabrik von Grund auf zu bauen. Die Nutzung der SmartQuant algo-Handelsinfrastruktur ermöglicht es den aufstrebenden Führungskräften, sich auf ihr primäres Ziel, die Entwicklung von Anlagestrategien, zu konzentrieren, während sie von einem verlässlichen Rahmen für die Implementierung und Implementierung auf dem Markt profitieren. Sicher, wir verbringen immer noch viel Zeit damit, zu experimentieren, zu versuchen und verschiedene Strategien zu testen. Mit einer guten Entwicklungsumgebung nicht unbedingt können Sie diesen Schritt überspringen. Der wirkliche Vorteil eines gut gestalteten Frameworks besteht darin, die Zeit zwischen Test und Produktion auf ein Minimum zu beschränken und in der skalierbaren Natur der Infrastruktur, die mit der Firma von der Verwaltung eines kleinen Seedkapitals zu wirklich institutionellen Ebenen wachsen kann. Mit einem derartigen System können sich Schwellenmanager auf gleicher Ebene fühlen, während sie auf dem gleichen Markt wie viel größere Konkurrenten handeln und die inhärenten Vorteile des Bewegens und Anpassens vollständig realisieren können. Arthur M. Berd Gründer und CEO, General Quantitative, LLC Copyright 1997-2016 SmartQuant Ltd infosmartquantBacktesting Was ist Backtesting Backtesting ist der Prozess der Prüfung einer Handelsstrategie auf relevante historische Daten, um ihre Rentabilität vor dem Händler Risiken tatsächlichen Kapital zu gewährleisten. Ein Händler kann den Handel einer Strategie über einen angemessenen Zeitraum simulieren und die Ergebnisse auf dem Niveau der Rentabilität und des Risikos analysieren. BREAKING DOWN Backtesting Wenn die Ergebnisse die notwendigen Kriterien erfüllen, die für den Trader akzeptabel sind, kann die Strategie dann mit einem gewissen Maß an Vertrauen implementiert werden, dass es zu Gewinnen führen wird. Wenn die Ergebnisse weniger günstig sind, kann die Strategie modifiziert, angepasst und optimiert werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, oder sie kann vollständig verschrottet werden. Eine erhebliche Menge des Volumens in der heutigen Finanzmarkt gehandelt wird von Händlern, die eine Art von Computer-Automatisierung verwenden getan. Dies gilt insbesondere für Handelsstrategien, die auf einer technischen Analyse beruhen. Backtesting ist ein integraler Bestandteil der Entwicklung eines automatisierten Handelssystems. Sinnvolles Backtesting Wenn es richtig gemacht wird, kann Backtesting ein unschätzbares Werkzeug sein, um Entscheidungen darüber zu treffen, ob eine Trading-Strategie genutzt werden soll. Der Abtastzeitraum, an dem ein Backtest durchgeführt wird, ist kritisch. Die Dauer des Stichprobenzeitraums sollte so lang sein, dass Zeiträume unterschiedlicher Marktkonditionen einschliesslich Aufwärtstrends, Abwärtsbewegungen und gebietsbezogener Handel enthalten sind. Die Durchführung eines Tests an nur einer Art von Marktbedingungen kann zu einzigartigen Ergebnissen führen, die unter anderen Marktbedingungen nicht gut funktionieren, was zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Die Stichprobengröße in der Anzahl der Trades in den Testergebnissen ist ebenfalls entscheidend. Wenn die Stichprobenanzahl zu gering ist, ist der Test möglicherweise nicht statistisch signifikant. Eine Probe mit zu vielen Trades über einen zu langen Zeitraum kann zu optimierten Ergebnissen führen, bei denen sich eine überwältigende Anzahl von Gewinntrades um einen bestimmten Marktzustand oder Trend, der für die Strategie günstig ist, verschmelzen. Dies kann auch dazu führen, dass ein Händler irreführende Schlussfolgerungen zieht. Keep it real Ein Backtest sollte die Realität so gut wie möglich reflektieren. Die Handelskosten, die ansonsten von den Händlern als einzeln betrachtet betrachtet werden können, können einen erheblichen Einfluss haben, wenn die Gesamtkosten über die gesamte Backtesting-Periode berechnet werden. Diese Kosten umfassen Provisionen, Spreads und Slippage, und sie könnten den Unterschied zwischen bestimmen, ob eine Handelsstrategie rentabel ist oder nicht. Die meisten Backtesting-Softwarepakete enthalten Methoden, um diese Kosten zu berücksichtigen. Vielleicht ist die wichtigste Metrik mit Backtesting verbunden ist die Strategien der Robustheit. Dies wird erreicht, indem die Ergebnisse eines optimierten Rücktests in einer bestimmten Abtastzeitperiode (als In-Probe bezeichnet) mit den Ergebnissen eines Backtests mit der gleichen Strategie und Einstellungen in einer anderen Abtastzeitperiode (bezeichnet als out - Der Probe). Wenn die Ergebnisse ähnlich profitabel sind, kann die Strategie als gültig und robust angesehen werden und ist bereit, in Echtzeit-Märkten implementiert zu werden. Wenn die Strategie im Out-of-sample-Vergleich fehlschlägt, muss die Strategie weiterentwickelt werden, oder sie sollte insgesamt aufgegeben werden.