Livro de estratégias de negociação backtesting

Backtesting bem sucedido de estratégias de negociação algorítmica - Parte II.

Backtesting bem sucedido de estratégias de negociação algorítmica - Parte II.

No primeiro artigo sobre backtesting bem-sucedido, discutimos preconceitos estatísticos e comportamentais que afetam nosso desempenho de backtest. Nós também discutimos pacotes de software para backtesting, incluindo Excel, MATLAB, Python, R e C ++. Neste artigo, consideraremos como incorporar custos de transação, bem como certas decisões que precisam ser feitas ao criar um mecanismo de backtest, como tipos de pedidos e freqüência de dados.

Custos de transação.

Um dos erros de novato mais prevalentes na implementação de modelos de negociação é negligenciar (ou subestimar grosseiramente) os efeitos dos custos de transação em uma estratégia. Embora muitas vezes seja assumido que os custos de transação apenas refletem as comissões de corretores, existem de fato muitas outras maneiras pelas quais os custos podem ser acumulados em um modelo de negociação. Os três principais tipos de custos que devem ser considerados incluem:

Comissões / taxas.

A forma mais direta de custos de transação incorridos por uma estratégia de negociação algorítmica são comissões e taxas. Todas as estratégias exigem alguma forma de acesso a uma troca, diretamente ou através de um intermediário de corretagem ("o corretor"). Esses serviços envolvem um custo incremental com cada comércio, conhecido como comissão.

Os corretores geralmente fornecem muitos serviços, embora os algoritmos quantitativos realmente façam uso da infra-estrutura de câmbio. Daí que as comissões de corretagem geralmente são pequenas por base comercial. Os corretores também cobram taxas, que são custos incorridos para limpar e liquidar negócios. Além disso, são impostos impostos pelos governos regionais ou nacionais. Por exemplo, no Reino Unido, há um imposto de selo a pagar em transações de ações. Uma vez que as comissões, taxas e impostos geralmente são corrigidos, eles são relativamente simples de implementar em um mecanismo de backtest (veja abaixo).

Slippage / Latency.

Slippage é a diferença de preço alcançada entre o momento em que um sistema de negociação decide transacionar e o momento em que uma transação é efetivamente realizada em uma troca. Slippage é um componente considerável dos custos de transação e pode fazer a diferença entre uma estratégia muito lucrativa e uma que desempenha mal. Slippage é uma função da volatilidade dos ativos subjacentes, a latência entre o sistema de negociação e a troca e o tipo de estratégia a ser executada.

Um instrumento com maior volatilidade é mais provável que se mova e os preços entre sinal e execução podem diferir substancialmente. A latência é definida como a diferença horária entre geração de sinal e ponto de execução. As estratégias de freqüência mais alta são mais sensíveis aos problemas de latência e as melhorias de milissegundos nesta latência podem fazer toda a diferença em relação à lucratividade. O tipo de estratégia também é importante. Os sistemas Momentum sofrem mais com o deslizamento em média, porque eles estão tentando comprar instrumentos que já estão se movendo na direção da previsão. O contrário é verdadeiro para as estratégias de reversão média, já que essas estratégias estão se movendo em uma direção oposta ao comércio.

Impacto do Mercado / Liquidez.

O impacto do mercado é o custo incorrido para os comerciantes devido à dinâmica da oferta / demanda da bolsa (e do ativo) através da qual eles estão tentando negociar. Uma grande ordem em um bem relativamente ilíquido provavelmente moverá o mercado substancialmente, pois o comércio precisará acessar um grande componente do fornecimento atual. Para contrariar isso, as negociações de blocos grandes são divididas em "trocas" menores que são negociadas periodicamente, à medida que a nova liquidez chega à troca. No extremo oposto, para instrumentos altamente líquidos, como o contrato de futuros do índice S & P500 E-Mini, é pouco provável que os negócios de baixo volume ajustem o "preço atual" em grande quantidade.

Mais ativos ilíquidos são caracterizados por um spread maior, que é a diferença entre a oferta atual e os preços da oferta no livro de pedidos limite. Este spread é um custo de transação adicional associado a qualquer comércio. O Spread é um componente muito importante do custo total da transação - como evidenciado pela miríade de empresas de propagação do Reino Unido cujas campanhas publicitárias expressam o "aperto" de seus spreads para instrumentos altamente negociados.

Modelos de custo de transação.

Para modelar com sucesso os custos acima em um sistema backtesting, vários graus de modelos de transações complexas foram introduzidos. Eles variam de simples modelagem plana até uma aproximação quadrática não-linear. Aqui descreveremos as vantagens e desvantagens de cada modelo:

Modelos de custo de transação fixo / fixo.

Os custos de transação simples são a forma mais simples de modelagem de custos de transações. Eles assumem um custo fixo associado a cada comércio. Assim, eles representam melhor o conceito de comissões de corretagem e taxas. Eles não são muito precisos para modelar comportamentos mais complexos, como o deslizamento ou o impacto no mercado. Na verdade, eles não consideram a volatilidade ou liquidez dos ativos. O principal benefício é que são computacionalmente simples de implementar. No entanto, é provável que sejam significativamente inferiores ou excessivos aos custos de transação, dependendo da estratégia empregada. Assim, raramente são usados ​​na prática.

Linear / Piecewise Linear / Quadratic Transaction Cost Models.

Os modelos de custo de transação mais avançados começam com modelos lineares, continuam com modelos lineares por partes e concluem com modelos quadráticos. Eles se encontram em um espectro de pelo menos para o mais preciso, embora com o menor esforço de implementação. Uma vez que o deslizamento eo impacto do mercado são fenômenos inerentemente não-lineares, as funções quadráticas são as mais precisas na modelagem dessas dinâmicas. Os modelos de custos de transação quadraticos são muito mais difíceis de implementar e podem levar muito mais tempo para computar do que para modelos simples ou planos mais simples, mas são freqüentemente usados ​​na prática.

Os comerciantes algorítmicos também tentam fazer uso dos custos de transação históricos reais para suas estratégias como insumos para seus modelos de transações atuais para torná-los mais precisos. Este é um negócio complicado e muitas vezes se aproxima das áreas complicadas de volatilidade de modelagem, deslizamento e impacto no mercado. No entanto, se a estratégia de negociação estiver negociando grandes volumes em curtos períodos de tempo, as estimativas precisas dos custos de transação incorridos podem ter um efeito significativo na linha final da estratégia, pelo que vale a pena investir na pesquisa desses modelos.

Problemas de implementação do Backtest de estratégia.

Embora os custos de transação sejam um aspecto muito importante das implementações de backtesting bem-sucedidas, existem muitos outros problemas que podem afetar o desempenho da estratégia.

Tipos de Pedidos Comerciais.

Uma escolha que um comerciante algorítmico deve fazer é como e quando fazer uso das diferentes ordens de câmbio disponíveis. Essa escolha geralmente cai no domínio do sistema de execução, mas vamos considerá-lo aqui, pois isso pode afetar muito o desempenho da estratégia backtest. Existem dois tipos de pedidos que podem ser realizados: ordens de mercado e ordens de limite.

Uma ordem de mercado executa um comércio imediatamente, independentemente dos preços disponíveis. Assim, grandes transações executadas como ordens de mercado geralmente obterão uma mistura de preços à medida que cada ordem de limite subseqüente no lado oposto for preenchida. As ordens de mercado são consideradas ordens agressivas, uma vez que quase certamente serão preenchidas, embora com um custo potencialmente desconhecido.

As ordens de limite fornecem um mecanismo para a estratégia para determinar o pior preço no qual o comércio será executado, com a ressalva de que o comércio pode não ser preenchido parcial ou totalmente. As ordens de limite são consideradas passivas, uma vez que muitas vezes não são preenchidas, mas quando são garantidos. A coleção de ordens limite de uma troca individual é conhecida como o livro de pedidos de limite, que é essencialmente uma fila de ordens de compra e venda em certos tamanhos e preços.

Quando backtesting, é essencial modelar os efeitos de usar o mercado ou limitar ordens corretamente. Para as estratégias de alta freqüência em particular, os backtests podem superar significativamente as negociações ao vivo se os efeitos do impacto do mercado e do livro de pedidos de limite não forem modelados com precisão.

OHDIs Idiosyncrasies de dados.

Existem questões específicas relacionadas às estratégias de backtesting ao fazer uso de dados diários sob a forma de figuras Open-High-Low-Close (OHLC), especialmente para ações. Note que esta é precisamente a forma de dados fornecidos pela Yahoo Finance, que é uma fonte muito comum de dados para comerciantes algorítmicos de varejo!

Conjuntos de dados baratos ou gratuitos, enquanto sofrem de viés de sobrevivência (que já discutimos na Parte I), também são freqüentemente feeds de preços compostos de trocas múltiplas. Isso significa que os pontos extremos (ou seja, o aberto, o fechar, o alto e o baixo) dos dados são muito suscetíveis a valores "periféricos" devido a pequenos pedidos nas trocas regionais. Além disso, esses valores também são, às vezes, mais propensos a ser erros de tiques que ainda não foram removidos do conjunto de dados.

Isso significa que, se sua estratégia de negociação faz um uso extensivo de qualquer um dos pontos da OHLC especificamente, o desempenho do backtest pode diferir do desempenho ao vivo, pois os pedidos podem ser encaminhados para trocas diferentes, dependendo do seu corretor e do seu acesso disponível à liquidez. A única maneira de resolver esses problemas é fazer uso de dados de freqüência mais alta ou obter dados diretamente de uma troca individual, em vez de um feed composto mais barato.

Nos próximos dois artigos, consideraremos a medição de desempenho do backtest, bem como um exemplo real de um algoritmo de backtesting, incluindo muitos dos efeitos acima mencionados.

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Comércio Algoritmo bem sucedido.

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Backtesting uma Estratégia de Negociação.

Eu pedi Análise da Série de Tempo e suas Aplicações: Com Exemplos R (Springer Texts in Statistics) para me ajudar na série temporal na curva de aprendizado de R. Até agora, o que eu vi parece bom. O autor tem uma boa página com os problemas em R e séries temporais. O livro deve chegar até o final da semana.

Entretanto, encontrei uma estratégia comercial ao ler um artigo no serviço "Over My Shoulder" de John Mauldin (que eu recomendo). O ponto crucial disso foi que, no mercado-negro que começou com o choque da tecnologia, uma estratégia de apostar na reversão média do S & P500 gerou retornos significativos. Naturalmente, queria testar.

Por favor, note que não estou recomendando nada a seguir. Faça sua lição de casa e fale com um profissional de investimento se tiver dúvidas.

A estratégia é passar o S & P500 quando o mercado se fechar no máximo nos últimos 3 dias. Inverta o comércio e vá muito tempo quando o mercado fecha ao mínimo durante os 3 dias anteriores. Os ETFs tornam essa estratégia relativamente fácil de negociar. SPY será o nosso veículo para ser longo o S & P500 e SH será o nosso veículo para ficar curto.

A SH começou a negociar em 21/06/2006. Concentramos nosso backtesting nesse ponto até agora.

Usando a função importSeries () que criamos anteriormente, obtenha todos os valores para SPY e SH.

Precisamos criar algumas horas adicionais para segurar.

Bandeira longa / curta - nos informa sobre o status atual de nossas explorações. Trade Flag - indica que nós instituímos uma negociação nesta data. Strat. Returns - retorno nominal para o dia com a estratégia. Montante em dólar - um valor em dólar bruto da carteira, assumindo um valor de $ 10.000 em dólares em 21/06/2006 e uma taxa de transação de US $ 2 quando negociamos.

Deve-se notar que esta estratégia NÃO é eficiente em impostos - quaisquer ganhos serão tributados na taxa de ganhos de capital de curto prazo. Havia 411 comércios. Um comércio envolve compra e venda, então 822 vezes você seria cobrado uma taxa de corretagem. Eu assumi 1 dólar por compra / venda - o que é cobrado pela Interactive Brokers. Usar alguém como o TD Ameritrade custaria muito mais. Isso também pressupõe que você pode comprar e vender no preço de fechamento do mercado. Algo que é possível, mas o deslizamento ocorrerá.

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Guia essencial para testar uma estratégia de negociação grátis.

Ao longo dos anos, tentei várias maneiras de testar minhas estratégias comerciais. Apenas um método de backtesting acabou trabalhando para mim e queria mostrar-lhe como isso funciona!

Mas deixe-se afrontá-lo: ninguém se diverte. Pergunte a qualquer comerciante seu nível de excitação quando eles testarem uma estratégia de negociação e a maioria deles responderá algo ao longo das linhas de & # 8220; bastante baixo e # 8221 ;.

No entanto, imagine-se como proprietário de um negócio de aeronaves; Você não poderia lançar um novo avião no mercado sem saber com certeza que voa, certo?

O mesmo acontece com o seu negócio comercial. Um dos seus papéis como dono desse negócio comercial é garantir que você teste suas ferramentas para que você não se surpreenda quando você opera sua empresa ao vivo.

Como fazer o backtesting?

Existem duas maneiras básicas de seguir seu backtest. O primeiro envolve a criação de um script que fará o backtesting para você. Se você gosta e / ou é bom na codificação, esta pode ser uma boa opção. A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você percorre os gráficos você mesmo e coloca os negócios.

A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você percorre os gráficos você mesmo e coloca os negócios.

Abaixo estão algumas vantagens do backtesting manual e automático. As vantagens de um são simplesmente as desvantagens do outro.

Vantagens de ir automatizado.

O tempo é efetivo. Você pode testar facilmente em muitos instrumentos / prazos. É simples se você for bom em codificar.

Vantagens de ir manualmente.

Você obtém uma melhor compreensão da sua configuração de comércio e do que pode parecer. Você obtém mais prática, o que é útil ao negociar ao vivo. Não há muita preparação necessária. Mais flexível.

Com base nisso, eu recomendo ir com backtesting manual mesmo que leve mais tempo. A razão é que você ganha experiência ao ver sua configuração comercial em várias circunstâncias. É um tipo de exercício para quando você começa a negociar ao vivo.

Para o resto deste artigo, I & # 8217; assumirá que você não é um codificador e deseja aproveitar as vantagens do backtesting manual.

Então, deixe o stick para o manual!

Que software / ferramentas usar?

Eu direi desde o início que a maneira mais fácil de fazer backtesting é usar um software que foi projetado para backtesting. Esse tipo de atalho 🙂 🙂

Forex Tester 3 é uma opção sólida (no momento de escrever este artigo, eles têm uma venda de Ano Novo Chinês), e também encontrei o Trade Interceptor.

Enquanto eu tenho minha própria cópia do Forex Tester, eu não posso usar isso longe de casa (só está disponível no PC). Sempre que viajo com meu Mac, devo me adaptar e é por isso que quero fornecer mais alternativas.

Dito isto, qualquer plataforma de negociação (MetaTrader, TradingView, NinjaTrader, etc.) pode ser usada para testar manualmente. O único que você precisa fazer é se deslocar para trás no tempo e ocultar os futuros movimentos de preços.

Em seguida, mova um castiçal (período de tempo) de cada vez até ver uma configuração comercial que você tomaria sob sua estratégia de negociação. Em todos os momentos, os futuros movimentos de preços devem estar ocultos para que você não veja o resultado do seu comércio até que você concordou em recebê-lo.

Aqui estão algumas dicas importantes para o TradingView:

Como controlar o seu teste?

Isto é onde eu gosto de fazer coisas bem diferentes da maioria dos comerciantes. Eu recomendo que você assista o vídeo no início deste artigo para ver na ação como eu acompanho os negócios que eu levo no meu backtesting.

Aqui, eu descreverei as principais ferramentas e o processo que eu passar pelo & # 8230;

A Ferramenta que uso.

Eu sou um grande fã do Trello, uma ferramenta gratuita na web (também em celular) que é como ter uma placa com várias seções na sua frente.

Atualmente, tenho o meu diário comercial em Trello (exemplo aqui) e acho isso muito mais intuitivo do que uma planilha.

Muito recentemente, no entanto, comecei a usar o mesmo formato para o meu backtesting. Eu crio uma placa Trello com as seguintes colunas:

Se parece com isso:

Para o Winning Trades e Perdendo Negociações, eu anexo uma captura tirada do TradingView. É isso mesmo! No final, é fácil contar quantos negócios vencedores e perdidos você possui.

Se você está apontando para um Reward-To-Risk de 2: 1, ter 30 negócios perdidos e 30 negociações vencedoras, por exemplo, você sabe que seu retorno será em torno de (-1X30) + (2X30) = 30R. Se você arrisque 1% por comércio, isso lhe proporcionaria 30%.

Nesse caso, no entanto, a coluna Not Taken é especialmente importante. Essas são as configurações de negócios que você encontrou, mas não foi atendida por algum motivo. Anexo uma captura do comércio e escrevo a razão pela qual eu não considerava isso como um comércio válido.

Os motivos que você identificou serão as coisas que você precisa ter muito cuidado quando você começa a negociar ao vivo. Se a sua estratégia for bem viva, é provável que você esteja usando negociações que você não tomaria se você estivesse testando. Eu recomendo que você anote os motivos por que você não tomou certas negociações no seu Plano de negociação de uma página (modelo gratuito).

Oferta gratuita: se você usar este link, você e eu iremos obter a versão Gold do Trello gratuitamente. Esse é um acordo de ganha-ganha!

O que você acha desse método de teste? Você está fazendo algo similar? Qual é o seu maior desafio quando se trata de testar? Comente abaixo e deixe discutir!

O autor.

Etienne Crete.

Meu nome é Etienne Crete (de Montreal, Canadá). Eu sou um comerciante de swing e ajudo os comerciantes de Forex que aspiram a desenvolver um método de negociação que funcione para eles para que eles possam produzir renda, permitindo-lhes viver com mais liberdade. Entrevistei as maiores figuras do mundo comercial e considero minha missão ajudá-lo a implementar seus conselhos!

5 Comentários.

Me desculpe, mas não consigo encontrar o vídeo mencionado no artigo. Eu estou errado? # 8230; ?

My bad & # 8230; Ainda precisa filmá-lo 🙁 It & # 8217; será feito até o final do dia e carregado amanhã 🙂

Tawaraja, o que é uma coisa que você quer saber sobre backtesting?

O que você quer dizer, # 8220; ninguém se divertiu com o backtesting & # 8221 ;? A parte da negociação que me deixa mais animada está tentando pensar em novas idéias e, em seguida, testá-las para verificar sua robustez. Na verdade, eu pensaria que um comerciante seria mais propenso a seguir um sistema que eles achavam rentável, se eles pudessem codificá-lo e o encosto mostra que eles são corretos. Eu não sabia como codificar, não gosto, e ainda me considero um amador. No entanto, quando você vê que a curva de equidade de 20 anos mostra que você provavelmente estará em alguma coisa, é realmente um bom sentimento. & # 8211; Mike Gavone.

Sim, Michael, eu concordo com essa parte. É ótima para ver o resultado do seu backtesting. Eu também gostei de codificar algumas coisas no passado e executá-las para ver sua validade.

No entanto, quando se trata de gráficos de backtesting manualmente, não é tão divertido. Você passa pelas cartas de vela por vela. Toda pessoa com quem falei queria apenas evitar isso no início.

Se você é uma exceção a isso, essa é uma ótima vantagem! Mantem!

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Sobre Etienne Crete.

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Livros.

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Estratégias de negociação Backtesting.

3 pensamentos sobre & ldquo; Backtesting trading strategies book & rdquo;

Ele nem sempre pode descascar-se muito bem, mas ele pára sem parar.

Mais tarde, em 1995, 1998 e 2001, enxertos de terremotos foram registrados abaixo da cratera, embora sem atividade explosiva.

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Neste artigo, Frank Smietana, um dos colaboradores experientes do QuantStart, descreve a paisagem do software de backtesting de código aberto da Python e fornece conselhos sobre quais framework de backtesting são adequados para suas próprias necessidades de projeto.

Backtesting é indiscutivelmente a parte mais crítica do processo de produção da Sistemática de Negociação Sistemática (STS), sentado entre o desenvolvimento da estratégia e a implantação (negociação ao vivo). Se uma estratégia é defeituosa, um teste rigoroso provavelmente expõe isso, evitando que uma estratégia de perda seja implantada.

Uma série de capacidades relacionadas se sobrepõem com backtesting, incluindo simulação comercial e negociação ao vivo. O Backtesting usa dados históricos para quantificar o desempenho STS. Os simuladores de negociação levam backtesting um passo adiante, visualizando o desencadeamento de trades e desempenho de preços em uma base bar-a-bar. A negociação simulada / ao vivo implementa um STS testado em tempo real: negociações de sinalização, gerando ordens, roteando ordens para corretores e mantendo as posições à medida que as ordens são executadas.

A maioria dos quadros vai além do backtesting para incluir algumas capacidades de negociação ao vivo. Isso é conveniente se você deseja implantar a partir de sua estrutura de backtesting, que também funciona com o seu fornecedor preferido e fontes de dados. Quantopian / Zipline vai um passo adiante, fornecendo uma solução totalmente integrada de desenvolvimento, backtesting e implantação.

A comunidade Python é bem servida, com pelo menos seis estruturas de backtesting de código aberto disponíveis. No entanto, estão em vários estágios de desenvolvimento e documentação. Se você gosta de trabalhar em uma equipe construindo uma estrutura de backtesting de código aberto, confira seus reembolsos Github.

Antes de avaliar quadros de teste, vale a pena definir os requisitos do seu STS.

Qual classe de ativos você está negociando? Embora a maioria dos frameworks ofereça suporte aos dados da US Equities via YahooFinance, se uma estratégia incorporar derivados, ETFs ou títulos de EM, os dados precisam ser importados ou fornecidos pela estrutura. As coberturas de classe de ativos vão além dos dados. O framework pode lidar com futuros e opções de tamanho finito e gerar negociações de roll-over automaticamente? E quanto aos mercados ilíquidos, quão realista é uma suposição ao executar grandes encomendas?

Qual a frequência e o detalhe dos dados do seu STS? Um sistema de negociação que exige que cada marca ou lance / peça tenha um conjunto muito diferente de problemas de gerenciamento de dados do que um intervalo de 5 minutos ou horário. Os hedge funds e as lojas HFT investiram significativamente na construção de quadros robustos e escaláveis ​​de backtesting para lidar com esse volume e freqüência de dados. Algumas plataformas fornecem um conjunto rico e profundo de dados para várias classes de ativos, como ações da S & P, com resolução de um minuto.

Qual (s) tipo (s) de ordem o seu STS requer? No mínimo, o limite, as paradas e o OCO devem ser suportados pela estrutura.

Nível de suporte e amp; documentação necessária. Os quadros de estágio inicial têm escassa documentação, poucos têm suporte além de placas comunitárias.

Os Componentes de um Quadro de Teste de Backtesting.

Dados e aquisição de STS: os componentes de aquisição consomem o arquivo de script / definição STS e fornecem os dados necessários para testes. Se a estrutura exige que qualquer STS seja recodificado antes do teste posterior, a estrutura deve suportar funções enlatadas para os indicadores técnicos mais populares para acelerar o teste STS. Os usuários determinam o tempo de um período histórico para fazer backtest com base no que o framework fornece, ou o que eles são capazes de importar.

O teste de desempenho aplica a lógica STS à janela de dados históricos solicitada e calcula uma ampla gama de riscos & amp; métricas de desempenho, incluindo redução máxima, taxas Sharpe e Sortino. A maioria dos frameworks suporta um número decente de capacidades de visualização, incluindo curvas de equidade e estatísticas decimais.

A otimização tende a exigir a maior parte dos recursos de computação no processo STS. Se o seu STS precisar de otimização, concentre-se em uma estrutura que suporte processamento escalável distribuído / paralelo.

No contexto de estratégias desenvolvidas usando indicadores técnicos, os desenvolvedores de sistemas tentam encontrar um conjunto ideal de parâmetros para cada indicador. Mais simplesmente, a otimização pode achar que um fluxo de média móvel de 6 e 10 dias STS acumulou mais lucro sobre os dados de teste históricos do que qualquer outra combinação de períodos de tempo entre 1 e 20. Já com este exemplo trivial, 20 * 20 = 400 combinações de parâmetros devem ser calculado & amp; classificado.

No contexto de um portfólio, a otimização procura encontrar a ponderação ideal de cada ativo na carteira, incluindo os instrumentos em curto e alavancado. Em uma base periódica, o portfólio é reequilibrado, resultando na compra e venda de participações da carteira, conforme necessário, para alinhar com os pesos otimizados.

O dimensionamento de posição é um uso adicional da otimização, ajudando os desenvolvedores de sistemas a simular e analisar o impacto da alavancagem e dimensionamento de posição dinâmico no STS e no desempenho do portfólio.

Seis quadros de teste para o Python.

As capacidades padrão das plataformas open source Python backtesting parecem incluir:

Gerenciamento de eventos, flexível e irrestrito Coleta decente de indicadores técnicos pré-definidos Captação de desempenho padrão / visualização / geração de relatórios.

PyAlgoTrade.

PyAlgoTrade é uma estrutura de backtesting mutuamente documentada, juntamente com capacidades de negociação em papel e ao vivo. O suporte a dados inclui Yahoo! Finanças, Google Finance, NinjaTrader e qualquer tipo de série de tempo baseada em CSV, como Quandl. Os tipos de pedidos suportados incluem Market, Limit, Stop e StopLimit.

O PyAlgoTrade suporta a negociação Bitcoin via Bitstamp e o gerenciamento de eventos do Twitter em tempo real.

bt - Backtesting para Python.

bt "visa promover a criação de blocos de lógica de estratégia facilmente testáveis, reutilizáveis ​​e flexíveis para facilitar o rápido desenvolvimento de estratégias comerciais complexas".

O framework é particularmente adequado para testar STS com base em portfólio, com algos para ponderação de ativos e reequilíbrio de portfólio. A modificação de uma estratégia para executar em diferentes freqüências de tempo ou pesos de ativos alternativos envolve um mínimo de ajuste de código. bt é construído em cima do ffn - uma biblioteca de funções financeiras para Python.

Backtrader.

Esta plataforma está excepcionalmente bem documentada, com um blog acompanhante e uma comunidade on-line ativa para postar perguntas e solicitações de recursos. O Backtrader suporta uma série de formatos de dados, incluindo arquivos CSV, Pandas DataFrames, iteradores de incandescência e feeds de dados em tempo real de três corretores. Esses feeds de dados podem ser acessados ​​simultaneamente e podem até representar diferentes cronogramas. Os corretores suportados incluem Oanda para negociação de Forex e negociação de classes de ativos múltiplos através de Interactive Brokers e Visual Chart.

Pysystemtrade.

O desenvolvedor da Pysystemtrade, Rob Carver, tem uma ótima postagem em discussão sobre o porquê ele se propôs a criar mais uma nova estrutura de teste do Python e os argumentos para e contra o desenvolvimento do framework. A estrutura backtesting para pysystemtrade é discutida no livro Rob, "Systematic Trading".

Pysystemtrade lista uma série de recursos de roteiro, incluindo um testador de back-up completo, que inclui técnicas de otimização e calibração e negociação de futuros totalmente automáticos com Interactive Brokers. Os contribuidores da fonte aberta são bem-vindos.

Zipline é um simulador de negociação algorítmica com recursos de papel e negociação ao vivo. Acessível através da interface do navegador IPython baseado no navegador, a Zipline fornece uma alternativa fácil de usar para ferramentas de linha de comando. Suportado e desenvolvido por Quantopian, Zipline pode ser usado como uma estrutura de backtesting autônomo ou como parte de um ambiente completo de desenvolvimento, teste e implantação de STS, de Aosta / Zipline STS. A Zipline fornece 10 anos de dados de estoque históricos históricos de última hora e uma série de opções de importação de dados.

QSTrader é uma estrutura de backtesting com capacidades de negociação ao vivo. O fundador da QuantStart, Michael Halls-Moore, lançou o QSTrader com a intenção de construir uma plataforma robusta e escalável o suficiente para atender às necessidades dos fundos de hedge quantitativos institucionais, bem como aos comerciantes quantos de varejo. O QSTrader atualmente suporta dados de resolução "barra" da OHLCV em várias escalas de tempo, mas permite que dados de marca sejam usados.

Tanto o backtesting como o comércio ao vivo são completamente orientados para eventos, simplificando a transição das estratégias da pesquisa para o teste e, finalmente, a negociação ao vivo. A estratégia básica / código do portfólio geralmente é idêntico em ambas as implementações.

O principal benefício do QSTrader é em sua modularidade, permitindo uma ampla personalização de código para aqueles que possuem requisitos específicos de gerenciamento de risco ou portfólio.

Abraçando o Backtest.

É a natureza humana se concentrar na recompensa de desenvolver um STS (esperançosamente lucrativo), então apressar-se a implantar uma conta financiada (porque esperamos), sem gastar tempo e recursos suficientes para testar completamente a estratégia. Mas backtesting não é apenas um gatekeeper para nos impedir de implementar estratégias erradas e perder capital comercial, também fornece uma série de diagnósticos que podem informar o processo de desenvolvimento STS. Por exemplo, testando um STS idêntico em dois intervalos de tempo diferentes, compreendendo a redução máxima de uma estratégia no contexto de correlações de ativos e criando portfólios mais inteligentes por backtesting de alocações de ativos em várias regiões geográficas.

Em futuras postagens, iremos abordar frameworks de backtesting para ambientes que não sejam Python e o uso de várias técnicas de amostragem como bootstrapping e jackknife para testar modelos de negociação preditivos.

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