Melhor sistema de negociação por backtesting

Melhor sistema de negociação por backtesting
- ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados.
- Vários feeds de dados de baixa latência suportados (velocidades de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados)
- backtesting e otimização de estratégias baseadas em C # e. Net.
- execução de múltiplos corretores suportados, sinais de negociação convertidos em ordens FIX.
- QuantDEVELOPER - framework e IDE para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização, disponível como plug-in do Visual Studio.
- QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado em tempo real ou com latência ultra baixa de provedores e trocas.
- QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas.
- Dados de baixa latência de vários ativos e vários períodos, vários brokers suportados.
- OpenQuant - C # e VisualBasic. NET backtesting e trading de sistemas em nível de portfólio, multi-asset, testes em nível intradiário, otimização, WFA etc., múltiplos brokers e feeds de dados suportados.
- QuantTrader - ambiente de negociação de produção.
- QuantBase - gerenciamento centralizado de dados.
- QuantRouter - dados e roteamento de ordens.
- solução de múltiplos ativos, vários feeds de dados suportados, banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS que fornece uma interface JDBC, por exemplo, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc.
- os clientes podem usar o IDE para roteirizar sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE.
- execução de múltiplos corretores suportados, sinais de negociação convertidos em ordens FIX.
- solução de múltiplos ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads de derivativos personalizados etc.), vários feeds de dados suportados.
- framework para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting e otimização.
- execução de múltiplos corretores suportados, sinais de negociação convertidos em ordens FIX (IB, JPMorgan, FXCM etc.)
- dados diários e intraday (nos estoques para 43 + anos, futuros para 61 + anos)
- Prático para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica), suporte para linguagem de programação EasyLanguage.
- apoiando ações dos EUA e ETFs, futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, forex.
- US $ 249,95 mensais para não profissionais (somente plataforma de software Tradestation, sem corretagem)
- $ 299.95 mensais para profissionais (somente plataforma de software Tradestation, sem corretagem)
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA, etc.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica)
- link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e mais (Yahoo Finance.)
- backtesting e negociação de sistemas em nível de portfólio, teste de nível multi-ativo, intradiário, otimização, visualização, etc.
- permite a integração R, a negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para a co-localização do servidor.
- suporte nativo a FXCM e Interactive Brokers.
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio - melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica), scripts C # - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégias etc.
- Axioma ou dados de terceiros.
- análise fatorial, modelagem de risco, análise de ciclo de mercado.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica), suportando estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio.
- Turtle Edition - mecanismo de backtesting, gráficos, relatórios, testes EoD.
- Professional Edition - além de editor de sistema, análise prospectiva, estratégias intraday, testes multi-threaded, etc.
- Pro Plus Edition - além de gráficos de superfície 3D, scripts etc.
- Builder Edition - IB API, depurador etc.
- Professional Edition: US $ 1.990
- Pro Plus Edition $ 2,990.
- Builder Edition US $ 3.990.
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados, etc.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica)
- Link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros.
- dados de arquivos de texto, eSignal, Google Finance, finanças do Yahoo, IQFeed e outros.
- funcionalidade avançada - alugue uma licença vitalícia de $ 50 / mês ou $ 995.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica), suportando estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- suporta C # e Visual Basic. NET.
- Link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e mais (Yahoo Finance.)
- Arrenda $ 50 por mês.
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados.
- sinais técnicos e também fundamentais, suporte a múltiplos ativos.
- US $ 595 para a versão Premium (suporte a múltiplos provedores de dados e corretores)
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica)
- dados embutidos para ações, futuros e forex (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários de 31+ anos, forex de 1983 etc.)
- usa 4 idiomas, usados ​​principalmente para negociar no mercado cambial.
- Suporta múltiplos corretores de forex e feeds de dados.
- suporta o gerenciamento de várias contas.
- suporte a estratégias diárias / intraday, testes e otimização em nível de portfólio.
- melhor para sinais baseados em preço de backtesting (análise técnica), suporte para linguagem de programação EasyLanguage.
- suporte a múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), suporte direto a múltiplos corretores (Interactive Brokers etc.)
- Tempo de vida de Multicharts $ 1.497.
- Multicharts Pro $ 9,900 (feed de dados da Bloomberg & Thomson Reuters, etc.)
- Ações dos EUA e ETFs (diariamente)
- dados fundamentais pontuais desde 1999.
- estratégias longas / curtas, preços / fundamentos orientados.
- "Gerente" - $ 199 / mês - funcionalidade completa.
- Este produto é para uso de comerciantes / pesquisadores de baixa, média e alta frequência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta frequência que beneficiam os comerciantes / pesquisadores de baixa e alta frequência.
- backtesting intraday, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada segundo, minutos, horas, final do dia. Entradas de modelo totalmente controláveis.
- 8k + market data tick sources desde 2012 (ações, índices e ETFs negociados na NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas).
- mais de 40 métricas de portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, relação Sharpe, relação Omega, etc.)
- suporta R, Matlab, Java e Python.
- Mais de 10 otimizações de portfólio.
- Preços das ações dos EUA (diário / intradiário), desde 1998, dados do QuantQuote.
- Dados Forex da FXCM.
- apoiar Trader & Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- Ações dos EUA e ETFs (diária / intraday), desde 2002.
- dados fundamentais da Morningstar (mais de 600 métricas)
- Suporte Interactive Brokers para negociação ao vivo.
- simples de usar, estratégias de alocação de ativos, dados desde 1992.
- dinâmica de séries temporais e estratégias de média móvel nos ETFs.
- Estratégias de stock-picking simples e de valor simples.
- até 25 anos de dados para 49 ações de Futuros e S & P500.
- Caixa de ferramentas em Python e Matlab.
- Quantiacs hosts competições algorítmicas de negociação com investimentos que variam de 500k a 1 milhão de dólares
- Backtest em dois cliques.
- Navegue pela biblioteca de estratégias ou crie e otimize sua estratégia.
- Negociação de papel, negociação automatizada e e-mails em tempo real.
- FX (Forex / Currency) dados sobre os principais pares, voltando a 2007.
- Negociação ao vivo compatível com qualquer corretor que esteja usando o Metatrader 4 como seu back-end.
- Suporta backtesting de múltiplas estratégias de negociação em um único portfólio unificado.
- Suporta dezenas de tipos de barras diárias e intraday.
- Suporta 18 tipos diferentes de scripts que estendem a plataforma e podem ser escritos em C #, VB. NET, F # e R. NET.
- Suporta um SDK de conectividade que pode ser usado para conectar a plataforma a qualquer provedor de dados ou de corretagem.
- Verificador Quantitativo de Estoque e Backtester.
- 18.000 ações cobrindo os últimos 20 anos, os dados vêm da Morningstar, com dados macroeconômicos da Quandl.
- fórmula integrada e editor de funções.
- sem habilidades de programação necessárias.
- análise de monte carlo.
- otimizador de walk-forward e ferramentas de análise de cluster.
- mais de 40 indicadores, padrões de preços, etc.
- Construa, re-teste, melhore e otimize sua estratégia.
- dados históricos gratuitos de carrapatos.
- compromissos compostos dos comerciantes (COT)
- dados históricos de longo prazo.
- indicador de volume e juros em aberto.
- visualização da estrutura a termo.
- visualização de hedgers e especuladores.
- múltiplos fatores de equidade com benchmarks alfa sobre market-cap, múltiplos universos de investimento, filtros de gerenciamento de risco.
- backtests de estratégias de alocação de ativos, misturando alocação de ativos e seleção de fatores em um portfólio.
- US $ 50 / mês ou US $ 480 / ano - universos de investimento mais amplos nos EUA, ações do Reino Unido e da UE, estratégias de alocação de ativos.
- mais de 10 000 stocks nos EUA, dados até 20 anos de história.
- critérios fundamentais + técnicos.
- US $ 50 por mês - funcionalidade completa.
- facilidade de armazenamento e manuseio de dados eficaz, facilidades gráficas para análise de dados, facilmente estendidas via pacotes.
- extensões recomendadas - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfólio, portfolioSim, backtest, etc.
- computação paralela e GPU, backtesting e otimização, amplas possibilidades de integração, etc.
- os usuários podem usar o VBA para criar estratégias para o BacktestingXL Pro, o conhecimento do VBA é opcional, os usuários podem construir regras de negociação em uma planilha usando códigos de backtesting pré-fabricados padrão.
- suporta piramidação, limitação de posições curtas / longas, cálculo de comissão, controle de patrimônio, controle de out-of-money, customizing de preço de compra / venda.
- múltiplos relatórios de desempenho / risco.
- extensões recomendadas - pandas (Biblioteca de Análise de Dados Python), pyalgotrade (Biblioteca Python Algorithmic Trading), Zipline, ultrafinance etc.
- permite ao usuário misturar vários fatores de ETF / opções / futuros / patrimônio líquido com valores de referência comprovados de alpha sobre market-cap.
- $ 149 / mês - opção gratuita + opções de screener, estratégias de futuros, estratégias vix.
- ferramenta de backtesting de entrada simples e baseada na web para testar a força relativa e estratégias de média móvel nos ETFs.
- Ações dos EUA, dados da ValueLine de 1986-2014.
- preço e dados fundamentais, 1700 stocks, teste de granularidade mensal.

Melhor Software de Backtesting Forex.
Software de backtesting Forex é um programa que usa dados históricos para recriar o comportamento dos negócios e sua reação a uma estratégia de negociação. Os dados resultantes são usados ​​para medir e otimizar a eficácia de uma determinada estratégia antes de aplicá-la às condições reais do mercado.
O backtesting no Forex funciona com base no pressuposto de que negociações e estratégias que tiveram um bom desempenho no passado terão um bom desempenho no futuro.
O backtesting de Forex sempre foi uma batalha feroz entre o poder do computador e o bom senso. Em 1980, o backtesting de um sistema Forex era um conceito bastante simples. Os comerciantes fariam seus negócios conscientes em gráficos, marcando a posição de comprar ou vender. Então, eles escreveriam manualmente notas exaustivas de seus resultados comerciais em um log.
A maioria das ideias de trade surgiu de uma profunda compreensão da análise fundamentalista ou da consciência dos padrões de mercado. Nos anos 90, uma pessoa era considerada uma inovadora investidora se pudesse exibir dados no monitor do computador.
Basicamente, o processo eletrônico que nos permite verificar os resultados on-line e ganhar confiança em nossa estratégia costumava levar meses, até anos. Desde então, o processo continuou avançando, mas nem sempre para melhor.
Agora, não me entenda mal. Aqueles que aplicam diligência e bom senso ao backtesting de estratégia de Forex são frequentemente recompensados ​​com ganhos tremendos. Por outro lado, os comerciantes que apenas aplicam o poder de computação e deixam a lógica humana fora de cena continuam a sofrer enormes perdas.
Quando se trata de estratégias de backtesting FX, não há software que possa substituir uma pessoa - especialmente, uma pessoa equipada com uma ferramenta certa.
Antes de começar o backtesting em 2018.
Ter expectativas é importante quando se trata de desenvolver uma estratégia de Forex que realmente funcione. Expectativas forçam você a definir um plano com antecedência. Todo o processo de backtesting de Forex gira em torno da noção de provar e validar suas idéias.
Enquanto estivermos nisso, devemos mencionar que realmente ajuda a conhecer as estratégias de negociação existentes. A Admiral Markets cobria anteriormente a sempre popular Estratégia de Escalpelamento de 1 Minuto de Forex, Estratégias Simples de Negociação de Forex, bem como dicas sobre Como Escolher uma Estratégia de Negociação Automatizada de Forex.
No entanto, a primeira coisa que você precisa fazer é colocar essas idéias e expectativas em um plano. Você deve sempre ter uma idéia clara do intervalo de negociação que deseja usar, o risco relativo da metodologia empregada e a porcentagem de negociações lucrativas. Se o testador de estratégia de Forex confirmar suas idéias, você pode ter confiança na estratégia e passar a testá-la ainda mais.
Descubra que tipo de recursos você pode usar e quais irão beneficiar seus testes. Por exemplo, o 4 Supreme Edition inclui um indicador de minigráfico que permite vários gráficos. Dessa forma, você pode observar diferentes períodos de tempo ou até mesmo usar tipos de gráficos diferentes, como Renko, Range e Kagi.
Você está pronto para tentar? Baixe 4 Supreme Edition para aumentar sua experiência comercial!
Selecionando dados para backtesting de Forex.
Dados ao vivo abrangentes podem ser fornecidos para você usando o 4 SE (veja o link de download acima). Um recurso que faz o trabalho é o indicador de informações do símbolo. Dá uma análise rápida e completa da situação do mercado para qualquer instrumento.
Essa ferramenta efetivamente ajuda você a tomar decisões informadas fornecendo a você alterações, intervalos e indicadores em todos os prazos. Combine-o com um banco de dados premium e você pode estar no seu caminho para o sucesso.
Ao usar o software de backtesting Forex, é sempre necessário ter um banco de dados de preços. Melhor ainda, você deve usar um histórico completo de estatísticas para eventos econômicos. Esse tipo de dado é amplamente difundido e oferecido por muitos fornecedores. Inclui preços diários altos, baixos e de fechamento, bem como dados individuais de Forex para backtesting mais preciso.
A maioria dos dados pode ser encontrada gratuitamente, mas muitas vezes é imprecisa. No entanto, os melhores dados de Forex estão à venda em sites populares como Tick Data, Inc. ou CQG Data Factory.
O backtesting não é panaceia.
A única maneira de saber se uma estratégia funciona é usando o software de backtesting FX. Esteja avisado, no entanto, que o backtesting não garante lucros futuros - mesmo que o backtest seja uma validação simples de regras ou uma análise multidimensional de resultados.
Outro problema com o uso do software de backtesting de FX é a flexibilidade pouco frequente, que varia devido a muitos fatores externos. De fato, a luidez pode ser bastante difícil de simular.
Usando 4 Software para Backtesting.
Para dizer que o melhor software de backtesting Forex é 4 não seria subavaliação. Esta comprovada e segura plataforma de negociação eletrônica é a escolha mais popular para a negociação nos mercados financeiros, com a 4 Supreme Edition, rica em indicadores, sendo a opção preferida.
O MetaTtrader 4 é popular para backtesting de FX por causa de seu recurso de Testador de Estratégia embutido. E, claro, o registro gratuito também ajuda. Mas lembre-se de que, embora ter o software certo possa dar a você o início superior da negociação, não há estratégia que funcione a menos que seu corretor seja confiável.
Nem todos os corretores de Forex são criados iguais. É por isso que é melhor abrir uma conta com um corretor que tenha a Autoridade de Conduta Financeira (FCA) e o regulamento MiFID. Dessa forma, você obtém resultados reais de backtested e sabe que seu dinheiro está seguro quando você começa a negociar em uma conta ativa.

Qual software de backtesting devo obter?
Qual software de backtesting devo obter?
Esta é uma discussão sobre o software de backtesting que devo obter? nos fóruns do General Trading Chat, parte da categoria de recepção; Eu sou um entusiasta do grande comerciante - no entanto ainda estou para baixar qualquer software para backtesting. Qual software deve.
Idealmente, seria livre - mas, se eu precisar de algumas libras para um produto mais caro, estou preparado para fazer isso também.
Idealmente, seria livre - mas, se eu precisar de algumas libras para um produto mais caro, estou preparado para fazer isso também.
Eu sou apenas o cara que nunca tentou, eu sou apenas o pau estúpido com a sorte brilhante e, por vezes, uma ideia brilhante.

Como backtest sua estratégia de negociação corretamente.
Muitos comerciantes bem sucedidos compartilham um hábito & # 8211; eles backtest suas estratégias de negociação. Backtesting sua estratégia de negociação não só garante que você vai se tornar rentável, mas é um passo gigantesco na direção certa. Neste artigo, examinamos alguns possíveis vieses que podem se infiltrar em seu backtesting e veremos como minimizar o impacto desses vieses.
Há muitos problemas que podem ocorrer quando você faz backtest do seu sistema de negociação, mas a maioria dos problemas se enquadra em uma das três categorias: erros pós-aditivos, muitas variáveis ​​ou falha em antecipar mudanças drásticas no mercado. Cada um desses erros é explicado, juntamente com métodos para evitar erros.
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1. Erro Postdictive.
O erro pós-aditivo é apenas uma maneira sofisticada de dizer que você usou as informações disponíveis apenas após o fato & # 8221; para testar seu sistema. Acredite ou não, este é um erro muito comum ao testar sistemas de negociação.
Esse erro é fácil de fazer. Alguns softwares permitirão que você use os dados atuais para testar um sistema de negociação, que é sempre um erro pós-dititivo (não sabemos se os dados de hoje ainda são úteis para prever o futuro, mas certamente sabemos se é útil para prever o passado). Você não gostaria de poder usar o preço de fechamento do GBP / USD para prever o que o mercado fará hoje? Claro que você faria, eu definitivamente iria, mas infelizmente, esta informação não está disponível para nós até o dia acabar. Por exemplo, você pode ter um sistema que incorpora o preço de fechamento, então isso obviamente significa que a negociação não pode ser iniciada até que o dia termine, caso contrário, este é um erro pós-aditivo. Outro exemplo pode ajudar a ilustrar o erro pós-aditivo, se você tiver uma regra em seu sistema de negociação sobre preços mais altos, então você terá um erro pós-aditivo. Isso ocorre porque os preços mais altos geralmente são definidos por dados que vêm depois, no futuro.
A maneira de evitar o erro pós-aditivo é certificar-se de que, quando você faz backtest de um sistema, somente as informações disponíveis no passado nesse momento são usadas no backtesting. Com backtesting manual ou backtesting com forex tester você pode fazer isso com bastante facilidade, mas com backtesting automatizado o erro postdictive pode entrar em seu sistema de negociação.
2. Muitas Variáveis.
Isto também é conhecido como o & # 8220; Graus de Liberdade & # 8221; viés. Isso significa simplesmente que você tem muitas variáveis ​​ou indicadores de negociação no seu sistema de negociação. É muito possível criar um sistema de negociação que explique o comportamento do preço passado de um par de moedas. Na verdade, quanto mais indicadores você adicionar, mais fácil se tornará. O problema chega quando você deseja aplicar esse sistema no futuro.
Muitas vezes, quando um sistema de negociação tem indicadores demais, pode prever o comportamento do mercado durante um período de tempo extremamente bem. Mas, isso é tudo para que o sistema seja bom, porque no futuro o sistema se desfaz.
A declaração acima é muitas vezes difícil para os operadores, mas é verdade. Considere o que William Eckhardt, do New Market Wizards, tem a dizer sobre os sistemas de negociação. Em geral, os testes delicados que os estatísticos usam para extrair significância dos dados marginais não têm lugar na negociação. Precisamos de instrumentos estatísticos contundentes, técnicas robustas.
Obviamente, ele está alertando contra o erro de graus de liberdade e sugerindo que sistemas de negociação simples são mais propensos a passar no teste do tempo. Isso é absolutamente verdade.
Alguns dos sistemas de negociação mais poderosos disponíveis são extremamente simples.
Tenha isso em mente ao negociar e ao tentar encontrar um sistema comercial lucrativo. A maioria dos traders descobrirá que, com a experiência, eles se tornam mais propensos a adotar a visão de que a negociação mais simples é preferível a uma abordagem complexa.
3. Mudanças drásticas no mercado.
Muitos comerciantes se esquecem de antecipar eventos imprevistos que ocorrerão no futuro. Não importa realmente que você não saiba o que vai acontecer no futuro & # 8211; # 8211; porque você sabe disso: haverá momentos no futuro em que os mercados se comportarão de forma irregular. Quando isso acontece, você deve ter projetado seu sistema de negociação para permanecer em funcionamento durante esses períodos.
Talvez alguns exemplos possam ajudar com isso: quando Saddam Hussein foi encontrado (no fim de semana), os mercados de câmbio reagiram drasticamente na abertura de segunda-feira. Quando a crise financeira global começou a se desdobrar em setembro de 2008, a maioria dos pares de moedas negociava com muito mais volatilidade do que se via há anos.
O fato é que haverá eventos inesperados no futuro, e esses eventos afetarão os mercados, então a melhor coisa que você pode fazer é estar preparado. Como você se prepara para o inesperado? Considere estas soluções simples:
1) Exagere suas perdas esperadas. Se o seu backtesting revelar uma perda máxima de US $ 5.000, assuma uma perda máxima de US $ 10.000. Seus sistemas de negociação ainda serão lucrativos nessas condições?
2) Decida um nível apropriado de risco para cada negociação. Lembre-se de que mesmo esse nível de risco provavelmente será excedido. Se você decidiu arriscar 1% em cada negociação, você deve assumir que em algum momento no futuro, você pode estar em uma negociação e um evento inesperado ocorrerá, e sua negociação não perderá 1%, mas em vez disso, 5% serão perdidos .
3) Você deve ter um plano de contingência configurado. Isto é, como você sairá de uma negociação se algo de ruim acontecer e você não puder acessar sua conta? Por exemplo, o que acontece se a sua plataforma de negociação estiver inacessível e você quiser desesperadamente sair de um negócio? A maioria dos corretores oferece uma linha telefônica para os operadores nesses casos. Você tem o número do telefone?
4) Você tem um nível máximo de risco definido? Isso seria aplicável se você tiver vários negócios abertos simultaneamente. Se você decidir arriscar 1% por negociação e tiver 7 negociações abertas simultaneamente, isso significa que você estará arriscando 7% de sua conta? Ou você decidiu um nível de risco máximo de, digamos, 3%? Tendo em mente que o inesperado ocorrerá, você provavelmente deve ter um nível de risco máximo para aqueles momentos em que você tem várias negociações abertas.
5) Qual é a perda máxima (quantidade de dinheiro que seu sistema de negociação perde durante um longo período de tempo) que você está disposto a tolerar? Tendo em mente que você (e você não está sozinho) está mais propenso a superestimar a gravidade dos rebaixamentos que você pode suportar, é importante ser realista. Se você perder 30% da sua conta, você vai parar de negociar? E se você perder 50%? Ou se você vir 70% da sua conta desaparecer? Novamente, a melhor maneira de planejar rebotes é fazer um extenso backtesting para descobrir que tipo de rebaixamento histórico seu sistema comercial experimenta e então planejar rebotes ainda piores no futuro.
Antecipar mudanças drásticas nos mercados é a melhor maneira de preservar o patrimônio da sua conta.
Então, você sabe que os comerciantes de sucesso compartilham esse hábito & # 8211; eles backtest suas estratégias de negociação. Você sabe que o backtesting separa os comerciantes ricos daqueles que perdem dinheiro. Você também conhece várias maneiras de incorporar backtesting em seu regime de negociação. E você sabe das armadilhas & # 8211; o que procurar por & # 8211; quando você está backtesting, para que você possa tirar o máximo proveito do processo. Mas, o que exatamente, você vai sair do backtesting seu sistema de negociação? No próximo artigo, vou explorar os efeitos colaterais do backtesting.
Walter Peters, PhD é um profissional forex trader e gerente de dinheiro para um fundo de forex privado. Além disso, Walter é o co-fundador da Fxjake, um recurso para os comerciantes forex. Walter gosta de ouvir de outros comerciantes, ele pode ser contatado por e-mail em walter @ fxjake.

MultiCharts 11.
Pequenas coisas fazem uma grande diferença. Veja por si mesmo.
Novas resoluções personalizadas em qualquer tipo de gráfico. Crie seus próprios ou importe os já existentes com facilidade Relatório de Otimização Walk-Forward agora mais funcional A análise de Monte Carlo expandiu o estilo de gráfico New Imbalance Delta para mais insights Backup & amp; Restaure seus dados com um clique Automatize as exportações de dados agendados Mais ferramentas de desenho do Pitchfork fornecem mais opções de análise.
Plataforma de negociação MultiCharts.
Software de negociação para gráficos automatizados, backtesting e multi-broker.
MultiCharts é uma plataforma de negociação premiada.
Se você precisa de software de troca de dias ou se investe por períodos mais longos, o MultiCharts possui recursos que podem ajudar a atingir suas metas de negociação. Gráficos de alta definição, indicadores e estratégias embutidos, negociação com um clique do gráfico e do DOM, backtesting de alta precisão, força bruta e otimização genética, execução automatizada e suporte para scripts EasyLanguage são todas as ferramentas-chave à sua disposição.
Сhoice de corretores e feeds de dados.
A liberdade de escolha tem sido a ideia motriz dos nossos MultiCharts e você pode vê-los na ampla variedade de feeds e intermediários de dados suportados. Escolha o seu método de negociação, teste-o e comece a negociar com qualquer corretor suportado que você goste - essa é a vantagem do MultiCharts.
Análise Gráfica.
A criação de gráficos é tão importante porque é como você interage com o mercado. Analisar e reagir a movimentos rápidos de preços requer instrumentos de gráficos confiáveis ​​e precisos.
Escolha de corretores e feeds.
Alguns corretores oferecem melhores taxas e alguns feeds de dados fornecem mais dados históricos. Escolha aqueles que atendam às suas necessidades.
Negociação automatizada.
Mesmo com uma estratégia vencedora, apenas um pequeno atraso na execução da ordem pode fazer toda a diferença. A negociação automatizada é muito mais rápida que um ser humano.
Scanner de mercado em tempo real.
Conhecida como “screener” ou “quote board”, esta ferramenta permite monitorar milhares de símbolos do mercado em uma janela para encontrar oportunidades lucrativas.
EasyLanguage amigável.
O EasyLanguage é uma linguagem padrão do setor para estratégias e indicadores de programação. Foi feito especificamente para os comerciantes; A principal vantagem é que você pode começar em minutos.
O EasyLanguage é uma linguagem de programação desenvolvida pela TradeStation Securities. É uma linguagem popular porque é fácil de aprender sem treinamento especializado, mas, ao mesmo tempo, é muito poderosa para fins comerciais. A popularidade desta linguagem é tão difundida que pode ser considerada a linguagem de programação padrão na indústria de negociação.
O código EasyLanguage está em desenvolvimento há mais de 20 anos, o que significa que possui uma das maiores coleções de ideias de negociação do mundo já implementadas. Os indicadores e estratégias do EasyLanguage estão amplamente disponíveis em toda a Internet e nas principais publicações de negociação, o que dá a todos os usuários do MultiCharts uma vantagem sobre as pessoas que usam outras plataformas.
Negociação de carteira.
Backtesting está aplicando uma estratégia aos dados históricos para ver "como você teria feito". O backtesting de portfólio permite projetar e testar estratégias em vários símbolos.

Melhor software para backtesting de um sistema.
Melhor software para backtesting de um sistema.
Esta é uma discussão sobre o Best software para backtesting de um sistema dentro dos fóruns da Trading Systems, parte da categoria Methods; Oi, eu tenho o julgamento / versão gratuita do Ninjatrader. No entanto, estou achando difícil de usar. Eu quero backtest um.
Para obter dados da Interactive Brokers - você pode usar ferramentas como esta - eu tenho usado por alguns meses, ele faz o trabalho bem o suficiente, e você não precisa gastar horas solucionando problemas para as violações de andamento da IB (pesadelo real).

Escolhendo uma plataforma para backtesting e execução automatizada.
Escolhendo uma plataforma para backtesting e execução automatizada.
Neste artigo, o conceito de execução automatizada será discutido. De um modo geral, este é o processo de permitir que uma estratégia de negociação, através de uma plataforma de negociação eletrônica, gere sinais de execução comercial sem qualquer intervenção humana subsequente. A maioria dos sistemas discutidos no QuantStart até o momento foi projetada para ser implementada como estratégias de execução automatizadas. O artigo descreverá pacotes de software e linguagens de programação que fornecem recursos de backtesting e execução automatizada.
A primeira consideração é como backtest uma estratégia. Minha visão pessoal é que o desenvolvimento personalizado de um ambiente de backtesting dentro de uma linguagem de programação de primeira classe fornece a maior flexibilidade. Por outro lado, uma plataforma de backtesting integrada desenvolvida pelo fornecedor sempre terá que fazer suposições sobre como os backtests são realizados. Apesar disso, a escolha de linguagens de programação disponíveis é grande e diversificada, o que muitas vezes pode ser esmagador. Não é óbvio, antes do desenvolvimento, qual idioma é adequado.
Ao codificar uma estratégia em regras sistemáticas, o profissional quantitativo deve estar confiante de que seu desempenho futuro refletirá seu desempenho passado. Geralmente, existem duas formas de sistema de backtesting que são utilizadas para testar essa hipótese. Em geral, eles são categorizados como back testers de pesquisa e back testers orientados a eventos. Consideraremos backtesters personalizados versus produtos de fornecedores para esses dois paradigmas e veremos como eles se comparam.
Ferramentas de pesquisa.
Ao identificar estratégias de negociação algorítmica, geralmente é desnecessário simular totalmente todos os aspectos da interação com o mercado. Em vez disso, podem ser feitas aproximações que fornecem determinação rápida do desempenho da estratégia em potencial. Tais ferramentas de pesquisa muitas vezes fazem hipóteses irrealistas sobre os custos de transação, preços de preenchimento provável, restrições de curto prazo, dependência de local, gerenciamento de risco e dimensionamento de posição. Apesar dessas deficiências, o desempenho de tais estratégias ainda pode ser efetivamente avaliado. Ferramentas comuns para pesquisa incluem MATLAB, R, Python e Excel.
Esses pacotes de software são fornecidos com recursos de vetorização que permitem velocidade de execução rápida e implementação de estratégia mais fácil. MATLAB e pandas são exemplos de sistemas vetorizados. Com essas ferramentas de pesquisa, é possível testar várias estratégias, combinações e variantes de maneira rápida e iterativa, sem a necessidade de "concretizar" completamente uma simulação realística de interação com o mercado.
Embora tais ferramentas sejam frequentemente usadas tanto para backtesting quanto para execução, esses ambientes de pesquisa geralmente não são adequados para estratégias que abordam a negociação intradia em frequências mais altas em escala de sub-minuto. Essas bibliotecas não tendem a se conectar efetivamente a fornecedores de dados de mercado em tempo real nem a interagir com APIs de corretagem de maneira robusta.
Apesar dessas deficiências executivas, os ambientes de pesquisa são muito utilizados no setor de comércio quantitativo profissional. Eles fornecem o "primeiro rascunho" para todas as ideias estratégicas antes da promoção para verificações mais rigorosas dentro de um ambiente realista de backtesting.
Backtesting baseado em eventos.
Uma vez que uma estratégia seja considerada adequada na pesquisa, ela deve ser avaliada de maneira mais realista. Tal realismo tenta explicar a maioria (se não todas) das questões descritas nos posts anteriores. A situação ideal é poder usar o mesmo código de geração de comércio para o backtesting histórico, bem como a execução ao vivo. Isto é conseguido através de um backtester baseado em eventos.
Os sistemas orientados a eventos são amplamente utilizados na engenharia de software, geralmente para manipular a entrada da interface gráfica do usuário (GUI) em sistemas operacionais baseados em janelas. Eles também são ideais para negociação algorítmica, pois a noção de pedidos de mercado em tempo real ou preenchimentos de negociação pode ser encapsulada como um evento. Tais sistemas são geralmente escritos em linguagens de alto desempenho, como C ++, C # e Java.
Considere uma situação em que uma estratégia de negociação automatizada está conectada a um feed de mercado em tempo real e a um corretor (esses dois podem ser um e o mesmo). Novas informações de mercado serão enviadas ao sistema, o que acionará um evento para gerar um novo sinal de negociação e, portanto, um evento de execução. Esses sistemas são executados em um loop contínuo, aguardando para receber eventos e manipulá-los adequadamente.
É possível gerar subcomponentes, como um manipulador histórico de dados e um simulador de corretagem, que podem imitar suas contrapartes ao vivo. Isso permite estratégias de backtesting de uma maneira extremamente semelhante à da execução ao vivo.
A desvantagem de tais sistemas reside no seu projeto complicado quando comparado a uma ferramenta de pesquisa mais simples. Portanto, "tempo para comercializar" é mais longo. Eles são mais propensos a erros e exigem um bom conhecimento de programação e metodologia de desenvolvimento de software.
Em termos de engenharia, a latência é definida como o intervalo de tempo entre uma simulação e uma resposta. Em negociação quantitativa, geralmente se refere ao atraso de tempo de ida e volta entre a geração de um sinal de execução e o recebimento das informações de preenchimento de um corretor que executa a execução.
Tal latência raramente é um problema em estratégias interdias de baixa frequência. O movimento esperado dos preços durante o período de latência não afetará a estratégia em grande medida. O mesmo não acontece com as estratégias de frequência mais alta, em que a latência se torna extremamente importante. O objetivo final da HFT é reduzir o máximo possível a latência para reduzir o escorregamento.
Diminuir a latência envolve minimizar a "distância" entre o sistema de negociação algorítmica e a troca final na qual um pedido está sendo executado. Isso pode envolver o encurtamento da distância geográfica entre os sistemas, reduzindo assim os tempos de viagem ao longo do cabeamento da rede. Também pode envolver a redução do processamento realizado em hardware de rede ou a escolha de uma corretora com infraestrutura mais sofisticada. Muitas corretoras competem em latência para conquistar negócios.
A diminuição da latência se torna exponencialmente mais cara em função da "distância da internet", que é definida como a distância da rede entre dois servidores. Assim, para um operador de alta frequência, um compromisso deve ser alcançado entre o gasto de redução de latência e o ganho de minimização do escorregamento. Estas questões serão discutidas na seção sobre Colocation abaixo.
Opções de idioma.
Alguns problemas que direcionam a escolha da linguagem já foram descritos. Agora vamos considerar os benefícios e desvantagens de linguagens de programação individuais. Eu categorizei amplamente as linguagens em desenvolvimento de alto desempenho / mais difícil versus desempenho mais baixo / desenvolvimento mais fácil. Estes são termos subjetivos e alguns discordarão dependendo de seu histórico.
Um dos aspectos mais importantes da programação de um ambiente de backtesting customizado é que o programador está familiarizado com as ferramentas que estão sendo usadas. Para aqueles que são novos no cenário da linguagem de programação, o seguinte esclarecerá o que tende a ser utilizado no comércio algorítmico.
C ++, C # e Java.
C ++, C # e Java são exemplos de linguagens de programação orientadas a objetos de uso geral. Isso significa que eles podem ser usados ​​sem um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) correspondente, são todos de plataforma cruzada, têm uma ampla variedade de bibliotecas para praticamente todas as tarefas imagináveis ​​e permitem velocidade de execução rápida quando utilizadas corretamente.
Se a velocidade de execução final for desejada, C ++ (ou C) provavelmente será a melhor escolha. Oferece a maior flexibilidade para gerenciar memória e otimizar a velocidade de execução. Essa flexibilidade tem um preço. C ++ é difícil de aprender bem e pode levar a bugs sutis. O tempo de desenvolvimento pode demorar muito mais do que em outros idiomas. Apesar dessas deficiências, é difundida no setor financeiro.
C # e Java são semelhantes, pois ambos exigem que todos os componentes sejam objetos, com exceção dos tipos de dados primitivos, como floats e inteiros. Eles diferem do C ++ executando a coleta de lixo automática. A coleta de lixo adiciona uma sobrecarga de desempenho, mas leva a um desenvolvimento mais rápido. Essas linguagens são boas escolhas para o desenvolvimento de um backtester, pois possuem recursos de GUI nativos, bibliotecas de análise numérica e velocidade de execução rápida.
Pessoalmente, eu uso o C ++ para criar backtesters acionados por eventos que precisam de velocidade de execução extremamente rápida, como para sistemas HFT. Isto é somente se eu senti que um sistema orientado a eventos do Python foi afunilado, já que a última linguagem seria minha primeira escolha para tal sistema.
MATLAB, R e Python.
O MATLAB é um IDE comercial para computação numérica. Ele ganhou ampla aceitação nos setores acadêmico, de engenharia e financeiro. Tem muitas bibliotecas numéricas para computação científica. Ele possui uma velocidade de execução rápida sob a suposição de que qualquer algoritmo que esteja sendo desenvolvido está sujeito à vetorização ou paralelização. Apesar dessas vantagens, é caro, tornando-o menos atraente para os comerciantes de varejo em um orçamento. Às vezes, o MATLAB é usado para execução direta em uma corretora como a Interactive Brokers.
R é um ambiente de script de estatísticas dedicado. É gratuito, de código aberto, multiplataforma e contém uma grande variedade de pacotes estatísticos disponíveis gratuitamente para a realização de análises extremamente avançadas. R é amplamente utilizado em estatísticas acadêmicas e na indústria quantitativa de hedge funds. Embora seja possível conectar R a uma corretora não é bem adequado para a tarefa e deve ser considerado mais uma ferramenta de pesquisa. Ele também não tem velocidade de execução, a menos que as operações sejam vetorizadas.
Eu agrupei o Python sob esse cabeçalho, embora ele esteja em algum lugar entre o MATLAB, R e as linguagens de propósito geral mencionadas anteriormente. É gratuito, de código aberto e multiplataforma. Ele é interpretado como oposto a compilado, o que o torna mais lento do que o C ++. No entanto, ele contém uma biblioteca para realizar praticamente qualquer tarefa imaginável, desde a computação científica até o design de servidores web de baixo nível. Em particular, ele contém NumPy, SciPy, pandas, matplotlib e scikit-learn, que fornecem um ambiente de pesquisa numérica robusto que, quando vetorizado, é comparável à velocidade de execução da linguagem compilada.
O Python também possui bibliotecas para se conectar a corretoras. Isso faz com que seja um "balcão único" para criar um backtesting orientado a eventos e um ambiente de execução ao vivo sem ter que entrar em outros idiomas mais complexos. A velocidade de execução é mais do que suficiente para os negociadores intradiários que negociam na escala de tempo de minutos e acima. O Python é muito simples de aprender e aprender quando comparado a linguagens de baixo nível como o C ++. Por essas razões, usamos extensivamente o Python nos artigos da QuantStart.
Ambientes Integrados de Desenvolvimento.
O termo IDE tem vários significados dentro da negociação algorítmica. Os desenvolvedores de software usam isso para significar uma GUI que permite a programação com recursos de realce de sintaxe, navegação de arquivos, depuração e execução de código. Os traders algorítmicos usam isso para significar um ambiente de backtesting / negociação totalmente integrado com histórico ou download de dados em tempo real, gráficos, avaliação estatística e execução ao vivo. Para os nossos propósitos, eu uso o termo para significar qualquer ambiente de backtest / trading, frequentemente baseado em GUI, que não é considerado uma linguagem de programação de propósito geral.
Embora alguns traders de quantificação possam considerar o Excel impróprio para negociação, descobri que ele é extremamente útil para a "verificação de integridade" dos resultados. O fato de que todos os dados estão diretamente disponíveis à vista facilita a implementação de estratégias muito básicas de sinal / filtro. Corretoras como a Interactive Brokers também permitem plugins DDE que permitem que o Excel receba dados de mercado em tempo real e execute ordens de negociação.
Apesar da facilidade de uso, o Excel é extremamente lento para qualquer escala razoável de dados ou nível de computação numérica. Eu só uso para verificação de erros ao desenvolver contra outras estratégias. Em particular, é extremamente útil verificar se uma estratégia está sujeita a um viés de antecipação. Isso é fácil de detectar no Excel devido à natureza da planilha do software.
Se você não se sentir à vontade com as linguagens de programação e estiver executando uma estratégia interdias, o Excel pode ser uma boa escolha.
Software de backtesting comercial / varejo.
O mercado de gráficos de varejo, "análise técnica" e software de backtesting é extremamente competitivo. Os recursos oferecidos por esse software incluem gráficos em tempo real dos preços, uma variedade de indicadores técnicos, modelos de backtesting personalizados e execução automatizada.
Alguns fornecedores fornecem uma solução completa, como a TradeStation. A TradeStation é uma corretora on-line que produz software de negociação (também conhecido como TradeStation) que fornece execução de ordens eletrônicas em várias classes de ativos. Atualmente, não tenho conhecimento de uma API direta para execução automatizada. Em vez disso, os pedidos devem ser feitos através do software da GUI. Isso contrasta com a Interactive Brokers, que tem uma interface de negociação mais enxuta (Trader WorkStation), mas oferece APIs proprietárias de execução de ordens / mercado em tempo real e uma interface FIX.
Outra plataforma extremamente popular é a usada na negociação de divisas para criar 'Expert Advisors'. Estes são scripts personalizados escritos em uma linguagem proprietária que pode ser usada para negociação automatizada. Eu não tive muita experiência com a TradeStation ou então não vou gastar muito tempo discutindo seus méritos.
Tais ferramentas são úteis se você não estiver confortável com o desenvolvimento de software em profundidade e desejar que muitos dos detalhes sejam atendidos. No entanto, com esses sistemas muita flexibilidade é sacrificada e muitas vezes você está vinculado a uma única corretora.
Ferramentas de código aberto e baseadas na web.
Os dois sistemas populares de backtesting baseados na web são Quantopian e QuantConnect. O primeiro faz uso do Python (e ZipLine, veja abaixo), enquanto o último utiliza C #. Ambos fornecem uma riqueza de dados históricos. A Quantopian atualmente suporta negociação ao vivo com a Interactive Brokers, enquanto a QuantConnect está trabalhando para negociação ao vivo.
A Algo-Trader é uma empresa baseada na Suíça que oferece licenças de código aberto e comercial para o seu sistema. Pelo que posso reunir a oferta parece bastante madura e eles têm muitos clientes institucionais. O sistema permite o backtesting histórico completo e o processamento complexo de eventos e eles se conectam a Interactive Brokers. A edição Enterprise oferece substancialmente mais recursos de alto desempenho.
O Marketcetera fornece um sistema de backtesting que pode se conectar a muitas outras linguagens, como Python e R, para alavancar o código que você já tenha escrito. O 'Strategy Studio' fornece a capacidade de escrever código de backtesting, bem como algoritmos de execução otimizados e, subsequentemente, transição de um backtest histórico para live paper trading. Eu não os usei antes.
ZipLine é a biblioteca Python que alimenta o serviço Quantopian mencionado acima. É um ambiente de backtest totalmente orientado a eventos e atualmente suporta as ações dos EUA em uma base minuciosa. Eu não fiz uso extensivo do ZipLine, mas conheço outros que acham que é uma boa ferramenta. Ainda há muitas áreas para melhorar, mas a equipe está constantemente trabalhando no projeto e é muito ativamente mantida.
Há também alguns projetos hospedados no Github / Google Code que você pode querer examinar. Eu não passei muito tempo investigando-os. Esses projetos incluem OpenQuant, TradeLink e PyAlgoTrade.
Software de Backtesting Institucional.
Os sistemas de backtesting de nível institucional, como Deltix e QuantHouse, não são frequentemente utilizados por traders algorítmicos de varejo. As licenças de software geralmente estão bem fora do orçamento para infraestrutura. Dito isto, tal software é amplamente utilizado por quant funds, proprietary trading houses, family offices e similares.
Os benefícios de tais sistemas são claros. Eles fornecem uma solução completa para coleta de dados, desenvolvimento de estratégias, backtesting histórico e execução ao vivo de vários instrumentos ou portfólios, até o nível de alta frequência. Essas plataformas tiveram testes extensivos e muito uso "em campo" e, portanto, são consideradas robustas.
Os sistemas são orientados a eventos e os ambientes de backtesting muitas vezes podem simular os ambientes ao vivo com um alto grau de precisão. Os sistemas também suportam algoritmos de execução otimizados, que tentam minimizar os custos de transação. Isto é particularmente útil para os comerciantes com uma base de capital maior.
Tenho que admitir que não tive muita experiência com Deltix ou QuantHouse. Dito isto, o orçamento só os coloca fora do alcance da maioria dos comerciantes de varejo, por isso não vou me debruçar sobre esses sistemas.
Colocação.
O cenário de software para negociação algorítmica foi agora pesquisado. Agora podemos voltar nossa atenção para a implementação do hardware que executará nossas estratégias.
Um comerciante de varejo provavelmente estará executando sua estratégia em casa durante as horas de mercado. Isso envolverá ligar o PC, conectar-se à corretora, atualizar o software de mercado e permitir que o algoritmo seja executado automaticamente durante o dia. Por outro lado, um fundo quant financeiro profissional com ativos significativos sob gestão (AUM) terá uma infra-estrutura dedicada de servidores com colocação em troca, a fim de reduzir a latência, tanto quanto possível, para executar suas estratégias de alta velocidade.
Home Desktop.
A abordagem mais simples para a implantação de hardware é simplesmente executar uma estratégia algorítmica com um computador desktop doméstico conectado à corretora por meio de uma conexão de banda larga (ou similar).
Embora esta abordagem seja simples de começar, ela sofre de muitos inconvenientes. A máquina de mesa está sujeita a falha de energia, a menos que tenha o backup feito por um no-break. Além disso, uma ligação à Internet em casa também está à mercê do ISP. A perda de energia ou falha na conectividade com a Internet pode ocorrer em um momento crucial da negociação, deixando o operador algorítmico com posições abertas que não podem ser fechadas. Esse problema também ocorre com reinicializações obrigatórias do sistema operacional (isso realmente aconteceu comigo em uma configuração profissional!) E falha de componente, o que leva aos mesmos problemas.
Pelos motivos acima, hesito em recomendar uma abordagem de desktop doméstica para negociação algorítmica. Se você decidir seguir essa abordagem, certifique-se de ter um computador de backup E uma conexão de internet de backup (por exemplo, um dongle 3G) que possa ser usado para fechar posições em uma situação de inatividade.
O próximo nível de um desktop doméstico é fazer uso de um servidor virtual privado (VPS). Um VPS é um sistema de servidor remoto geralmente comercializado como um serviço de "nuvem". Eles são muito mais baratos que um servidor dedicado correspondente, já que um VPS é na verdade uma partição de um servidor muito maior. Eles possuem um ambiente de sistema operacional virtual isolado, disponível apenas para cada usuário individual. A carga da CPU é compartilhada entre vários VPS e uma parte dos sistemas RAM é alocada para o VPS. Tudo isto é realizado através de um processo conhecido como virtualização.
Os provedores comuns de VPS incluem o Amazon EC2 e o Rackspace Cloud. Eles fornecem sistemas de nível de entrada com pouca RAM e uso básico da CPU através de alta RAM pronta para a empresa, servidores de alta CPU. Para a maioria dos comerciantes de varejo algorítmicos, os sistemas de nível de entrada são suficientes para estratégias intraday ou interday de baixa frequência e bancos de dados de dados históricos menores.
Os benefícios de um sistema baseado em VPS incluem disponibilidade 24 horas por dia (7 dias por semana), recursos de monitoramento mais robustos, plugins fáceis para serviços adicionais, como armazenamento de arquivos ou bancos de dados gerenciados e uma arquitetura flexível. Uma desvantagem é a despesa contínua. À medida que o sistema cresce, o hardware dedicado torna-se mais barato por unidade de desempenho. Esse ponto de preço pressupõe a colocação fora de uma troca.
Em comparação com um sistema de desktop doméstico, a latência nem sempre é melhorada com a escolha de um provedor de VPS. Seu local de residência pode estar mais próximo de uma determinada bolsa financeira do que os datacenters do seu provedor de nuvem. Isso é mitigado pela escolha de uma empresa que ofereça serviços VPS voltados especificamente para transações algorítmicas localizadas em ou perto de bolsas de valores. Estes provavelmente custarão mais do que um provedor VPS genérico, como Amazon ou Rackspace.
Colocação de Troca.
Para obter a melhor minimização de latência, é necessário colocar servidores dedicados diretamente no data center de troca. Esta é uma opção proibitivamente cara para quase todos os traders algorítmicos de varejo, a menos que estejam muito bem capitalizados. É realmente o domínio do fundo quantitativo profissional ou corretagem. Como mencionei acima, uma opção mais realista é comprar um sistema VPS de um provedor localizado próximo a uma bolsa.
Como pode ser visto, existem muitas opções para backtesting, execução automatizada e hospedagem de uma estratégia. A determinação da solução correta depende do orçamento, da capacidade de programação, do grau de customização exigido, da disponibilidade da classe de ativos e de a transação ser realizada em uma base de varejo ou profissional.
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Guia Essencial Para Backtesting Uma Estratégia De Negociação De Graça.
Ao longo dos anos, tentei diversas maneiras de fazer backtest de minhas estratégias de negociação. Apenas um método de backtesting acabou funcionando para mim e eu queria mostrar como isso funciona!
Mas vamos encarar: ninguém se diverte no backtesting. Pergunte a qualquer trader o seu nível de entusiasmo quando voltar a testar uma estratégia de negociação e a maioria deles responderá algo do tipo "muito baixo" # 8221 ;.
No entanto, imagine-se como o proprietário de um negócio de aeronaves; você não lançaria um novo avião no mercado sem saber com certeza que voa, certo?
O mesmo acontece com o seu negócio comercial. Uma das suas funções como proprietário dessa empresa comercial é garantir que você teste suas ferramentas para não ficar surpreso ao operar sua empresa ao vivo.
Como ir sobre o backtesting?
Existem duas maneiras básicas de fazer o seu backtest. O primeiro envolve a criação de um script que fará o backtesting para você. Se você gosta e / ou é bom em codificar, isso pode ser uma boa opção. A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você mesmo passa pelos gráficos e coloca os negócios.
A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você mesmo passa pelos gráficos e coloca os negócios.
Abaixo estão algumas vantagens do backtesting manual e automatizado. As vantagens de um são simplesmente as desvantagens do outro.
Vantagens de se automatizar.
É eficaz em termos de tempo. Você pode testar em muitos instrumentos / timeframes facilmente. É simples se você é bom em codificação.
Vantagens de ir manual.
Você entende melhor sua configuração comercial e como ela pode ser. Você obtém mais prática, o que é útil ao negociar ao vivo. Não é necessária muita preparação. Mais flexível.
Com base nisso, recomendo enfaticamente que você faça o backtest manual mesmo que leve mais tempo. A razão é que você começa a ganhar experiência vendo sua configuração de comércio em várias circunstâncias. É uma espécie de exercício para quando você começa a negociar ao vivo.
Para o restante deste artigo, presumo que você não é um codificador e deseja aproveitar as vantagens do backtesting manual.
Então, vamos seguir o manual!
Quais softwares / ferramentas usar?
Eu vou dizer desde o início que a maneira mais fácil de fazer backtesting é usar um software que foi projetado para backtesting. Esse é um tipo de atalho 🙂
O Forex Tester 3 é uma opção sólida (no momento em que escrevo este artigo, eles têm uma venda do Ano Novo chinês), e também me deparei com o Trade Interceptor.
Enquanto eu tenho minha própria cópia do Forex Tester, eu não posso usá-lo fora de casa (ele está disponível apenas no PC). Sempre que viajo com o meu Mac, tenho de me adaptar e é por isso que quero fornecer-lhe mais alternativas.
Dito isto, qualquer plataforma de negociação (, TradingView, NinjaTrader, etc.) pode ser usada para backtest manualmente. A única coisa que você precisa fazer é voltar no tempo e ocultar os movimentos futuros dos preços.
ATUALIZAÇÃO 2018: TradingView surgiu com um novo recurso legal para facilitar o backtesting. O único problema é que os dados disponíveis para o backtest são bastante limitados (1-3 meses em um gráfico de 5 min).
Em seguida, mova um castiçal (período de tempo) de cada vez até ver uma configuração comercial que você faria sob sua estratégia de negociação. Em todos os momentos, os movimentos futuros dos preços devem ser escondidos para que você não veja o resultado do seu negócio até que tenha concordado em aceitá-lo.
Aqui estão algumas dicas importantes para o TradingView:
Como rastrear o seu backtesting?
É aqui que gosto de fazer coisas bem diferentes da maioria dos comerciantes. Eu recomendo que você assista ao vídeo no começo deste artigo para ver como eu acompanho os negócios que realizo no meu backtesting.
Aqui, vou esboçar as principais ferramentas e o processo pelo qual passo "# 8230";
A ferramenta que eu uso.
Eu sou um grande fã do Trello, uma ferramenta gratuita baseada na web (também no celular) que é como ter uma placa com várias seções à sua frente.
Atualmente tenho meu diário de negociação no Trello (exemplo aqui) e acho isso muito mais intuitivo do que uma planilha.
Muito recentemente, porém, comecei a usar o mesmo formato para o meu backtesting. Eu crio um quadro Trello com as seguintes colunas:
Se parece com isso:
Para os comércios vencedores e os comércios perdidos, incluo uma captura tirada do TradingView. Isso é tudo! No final, é fácil contar quantas negociações vencedoras e perdedoras você tem.
Se você está buscando uma Recompensa-Para-Risco de 2: 1, 30 comércios perdedores e 30 comércios vencedores, por exemplo, você sabe que seu retorno será em torno de (-1X30) + (2X30) = 30R. Se você arriscasse 1% por negociação, isso daria 30%.
Neste caso, no entanto, a coluna Not Taken é especialmente importante. Essas são as configurações de comércio que você encontrou, mas que não foram aceitas por algum motivo. Eu incluo uma captura do negócio e escrevo a razão pela qual eu não considero isso como uma negociação válida.
Essas razões que você identificou serão as coisas que você precisa ter muito cuidado ao negociar ao vivo. Se sua estratégia tiver um desempenho ruim, provavelmente é porque você está fazendo negócios que não realizaria se estivesse realizando backtesting. Eu recomendo que você anote as razões pelas quais você não fez certas negociações em seu Plano de Negociação de Uma Página (template gratuito).
Oferta Gratuita: Se você usar este link, você e eu obteremos gratuitamente a versão Gold do Trello. Isso é um acordo ganha-ganha!
O que você acha deste método de backtesting? Você está fazendo algo semelhante atualmente? Qual é o seu maior desafio quando se trata de backtesting? Comente abaixo e vamos discutir!