Back Testing Deur Dr Ernie Chan

Back testing deur dr Ernie Chan Back testing deur dr Ernie Chan Back testing is die proses van die voeding van historiese data om 'n outomatiese handel strategie en kyk hoe dit sou verrig. Ons sal verskeie algemene backtest prestasie statistieke te bestudeer. Backtest prestasie kan maklik onrealisties en un-voorspellende van toekomstige opbrengste word nie, weens 'n lang lys van slaggate, wat in hierdie kursus sal ondersoek word. Die keuse van 'n sagteware platform vir back testing is ook belangrik, en kriteria vir hierdie keuse sal bespreek word. Voorbeelde kom uit 'n termynkontrak strategie en 'n voorraad portefeulje handel strategie. Dit is 'n pre-aangeteken werkswinkel wat in Adobe Connect deur Ernest Chan (epchan). Hierdie werkswinkel fokus op die verskillende praktyke en slaggate van back testing algoritmiese handel strategieë. Gratis MATLAB verhoor lisensies sal gereël word vir 'n uitgebreide in-klasoefeninge. Geen vorige kennis van MATLAB word aanvaar, maar 'n paar programming ervaring is nodig nie. Die wiskunde vereiste veronderstel is basiese statistiek kollege-vlak. Kursusraamwerk: A. Oorsig van back testing 1. Wat is back testing en hoe verskil dit van "simulasies"? 2. Die belangrikheid van back testing: Hoekom is back testing 'n noodsaaklike stap vir winsgewende outomatiese handel? 3. Die beperkinge van back testing: Hoekom is back testing nie 'n voldoende stap om winsgewendheid te verseker in outomatiese handel? 4. Wat ons kan doen om die voorspellende krag van ons backtest resultate te verhoog: die vermyding van slaggate. 5. Hoe om 'n goeie / slegte strategieë te identifiseer, selfs voor 'n backtest: 'n voorskou van verskeie slaggate deur 'n reeks voorbeelde. B. Die keuse van 'n backtest platform 1. Kriteria vir die keuse van 'n geskikte backtest platform. 2. 'n lys van back testing platforms. 3. Bespreking van voor - en nadele van elke platform. 4. Spesiale nota: geïntegreerde back testing en outomatiese uitvoering platforms. 5. Waarom het ons kies MATLAB? C. Tutoriaal MATLAB 1. Oorsig oor sintaksis. 2. Voordeel van verskeidenheid verwerking. 3. Oefeninge: die bou van nut funksies nuttig vir back testing. 4. Die gebruik van gereedskapkaste. D. back testing 'n enkel-instrument strategie 1. Oefening: 'N Bollinger-orkes strategie vir E-mini SP500 termynkontrak (ES) as 'n prototipe beteken-terugkeer strategie. E. Prestasiemeting 1. Die aandele kurwe. 2. Oortollige opbrengste en die belangrikheid van die Sharpe-verhouding. 3. Stert risiko's en maksimum drawdown en duur drawdown. 4. Die belangrikheid van transaksiekoste skattings. F. Die keuse van 'n historiese databasis 1. Kriteria vir die keuse van 'n goeie historiese databasis. 2. Aandele data: split / dividend aanpassings, oorlewing vooroordeel. 3. Futures data: die bou van deurlopende kontrakte, nedersetting vs sluitingstyd pryse. 4. Probleme met sinchronisering van data. 5. Probleme met intraday / merk data. G. back testing n portefeulje strategie 1. Oefening: 'N lang kort portefeulje strategie van aandele in die SP 500. 2. Die relevansie van strategie tot 2007 Quant fondse ineenstorting. 3. Die belangrikheid van heelal seleksie: impak van markkapitalisasie, likiditeit, en transaksies kos op strategieë. 4. Strategie verfyning: hoe klein veranderinge groot verskille in prestasie kan maak. H. Detection en uitskakeling van back testing slaggate en vooroordeel 1. Hoe om te kyk lig vooroordeel op te spoor? 2. Hoe om te kyk lig vooroordeel te vermy? 3. Data Snooping vooroordeel: waarom buite-monster getoets is nie 'n wondermiddel. 4. Parameterless handel. 5. Die gebruik van lineêre modelle of "gemiddeld-in": voor-en nadele. 6. Oefening: linearisering van die ES Bollinger groep strategie. 7. Impak van lawaaierige data op verskillende tipes strategieë.