Testando Estratégias De Negociação Excel

Backtesting: Interpretando o passado O Backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema de negociação. É realizado reconstruindo, com dados históricos, negócios que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas, e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é susceptível de funcionar bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que teve um desempenho ruim no passado é susceptível de funcionar mal no futuro. Este artigo dá uma olhada no que as aplicações são usadas para backtest, que tipo de dados é obtido, e como colocá-lo para usar Os dados e as ferramentas Backtesting pode fornecer abundância de estatística valiosa comentários sobre um determinado sistema. Algumas estatísticas de backtesting universal incluem: Lucro líquido ou perda - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - Datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Estoques que foram incluídos no backtest. Medidas de volatilidade - Percentagem máxima de subida e descida. Médias - Percentual de ganho médio e perda média, média de barras mantidas. Exposição - Percentual de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Relação vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, backtesting software terá duas telas que são importantes. O primeiro permite que o profissional personalize as configurações para backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período até os custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker: A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. Isto é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker: Em geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar dimensionamento automático da posição, otimização e outros recursos mais avançados. Os 10 mandamentos Há muitos fatores comerciantes atenção para quando eles estão backtesting estratégias de negociação. Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes para lembrar enquanto backtesting: levar em conta as tendências do mercado amplo no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia foi apenas testada de 1999 a 2000, pode não funcionar bem em um mercado de baixa. É muitas vezes uma boa idéia para backtest durante um período de tempo longo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo em que backtesting ocorreu. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo consistindo de ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são sujeitas a chamadas de margem se a sua equidade desce abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de barras mantidas também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos backtesting software inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentar o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar o retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. Aumento da exposição pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto diminuição da exposição significa lucros mais baixos ou menos perdas. No entanto, em geral, é uma boa idéia para manter a exposição abaixo de 70, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. A estatística de ganhos / perdas médios, combinada com a relação ganhos-perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento de posição otimizado e o gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o Critério Kelly. (Veja Money Management Usando o Critério Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua relação ganhos-para-perdas. Retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de sistemas contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno global anualizado, mas também para ter em conta o risco aumentado ou diminuído. Isso pode ser feito olhando para o retorno ajustado ao risco, que explica vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento em igual ou menos risco. Backtesting personalização é extremamente importante. Muitas aplicações backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lote redondos (ou fracionários), tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, taxas de juros, pressupostos de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, configurações de parada e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for ativado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização. Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados tão altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro. É geralmente uma boa idéia implementar regras que se aplicam a todas as ações ou um conjunto selecionado de ações segmentadas e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa para avaliar a eficácia de um determinado sistema de comércio. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de comércio de papel de um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar comerciantes a aperfeiçoar e melhorar suas estratégias, encontrar todas as falhas técnicas ou teóricas, assim como ganhar a confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. Recursos Tradecision (www. tradecision) - Desenvolvimento de Sistemas de Negociação de Alto Nível AmiBroker (www. amibroker) - Desenvolvimento do Sistema de Negociação de Orçamento. Uma pessoa que negocia derivados, commodities, obrigações, acções ou moedas com um risco superior à média em troca de. QuotHINTquot é uma sigla que significa quothigh renda não impostos. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, chamados de papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. Antes de usar ferramentas especializadas para back-testing eu proponho que se tenta a tabela dinâmica do MS Excel primeiro. A ferramenta de tabela dinâmica é ideal para inspeção, filtragem e análise de grandes conjuntos de dados. Neste artigo, apresentarei como criar uma estratégia baseada em tempo simples e como calcular seu desempenho histórico. No seguinte, eu vou mostrar, como criar uma análise como o post anterior: 8220Sell em maio e Go Away 8211 Realmente 8220. Etapa 1: Obter os dados Primeiro, precisamos obter os dados para a análise. Voltamos ao Yahoo para buscar o Índice Dow-Jones (Veja a Lista de Fontes de Dados de Mercado para outras fontes). De alguma forma, o Yahoo Finance esconde o botão de download do Índice Dow-Jones. Mas, é fácil adivinhar o Link correto: Salve este arquivo no disco. Em seguida, abra-o com o MS Excel 2010 e continuamos com a próxima etapa. Etapa 2: Adicionar Colunas para Desempenho e Indicador Agora, neste arquivo, adicionamos o log-return (Coluna 8220Return8221) para cada dia na série de tempo: Então, adicionamos o indicador da estratégia de negociação 8211 neste caso apenas o mês Do ano: Finalmente, adicionamos um indicador de grupo: Decade Etapa 3: Adicionar tabela dinâmica Classificar dados na tabela Ferramentas de tabela dinâmica - gt Opções - gt Resumir valor por - gt Sum Etapa 4: Formatação condicional Para obter uma visão geral do Dados na tabela dinâmica, formata os valores em 8220Percent Style8221 e por 8220 FormattingConditional8221: Home - gt Styles - gt Formatação condicional Etapa 5: Calcular o desempenho real A soma do log retorna na tabela dinâmica é uma boa indicação para o desempenho de Uma estratégia de negociação. Agora, você está pronto: cada célula contém o desempenho de comprar o Índice Dow-Jones no início e vendê-lo no final de cada mês. Divirta-se com seus próprios estudos Você encontra um estudo detalhado sobre os desempenhos dos diferentes meses nos principais índices aqui. Conclusão Back-testing de estratégias de negociação simples é fácil usando tabelas dinâmicas do Excel. Enquanto as estratégias mais avançadas geralmente exigem um pacote de software mais especializado (como vemos no MACD Back-testing), cinco etapas simples levam a idéias em profundidade de uma estratégia baseada em tempo. Se a série de dados se tornar grande, pode-se executar as mesmas etapas exatas usando MS Power Pivot. Um suplemento MS Excel gratuito com acesso a banco de dados. Related Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta Nice post. Estou contente de pousar neste blog. Deixe-me sugerir-lhe isto: Para ver o desempenho real na tabela dinâmica, basta adicionar um campo calculado a partir do menu: Opções gt Campos, itens, conjuntos de amplificação gt Calculado Field8230 Em seguida, rotulá-lo 8220p8221 e digite a fórmula. 8220 EXP (Return) -18221 Você pode finalmente adicionar este campo à área de valores, para obter o 8220Sum de p8221 diretamente na tabela. Sim, você está certo Isso é muito melhor do que duplicar a tabela. Eu vou atualizar este post asap. Using Excel para Back Test Trading estratégias Como testar de volta com o Excel Ive feito uma quantidade razoável de estratégia de negociação de volta testes. Ive usou sofisticadas linguagens de programação e algoritmos e Ive também feito com lápis e papel. Você não precisa ser um cientista de foguetes ou um programador para testar muitas estratégias de negociação. Se você pode operar um programa de planilha como o Excel, então você pode voltar testar muitas estratégias. Objetivo O objetivo deste artigo é mostrar a você como testar uma estratégia de negociação usando o Excel e uma fonte de dados publicamente disponível. Isso não deve custar mais do que o tempo que leva para fazer o teste. Dados Antes de começar a testar qualquer estratégia, é necessário um conjunto de dados. No mínimo, esta é uma série de datas / horários e preços. Mais realisticamente você precisa da data / hora, aberto, alto, baixo, fechar preços. Você normalmente só precisa do componente de tempo da série de dados se você estiver testando estratégias de negociação intraday. Se você quiser trabalhar junto e aprender como testar de volta com o Excel enquanto você está lendo isso, em seguida, siga as etapas que descrevo em cada seção. Precisamos obter alguns dados para o símbolo que vamos testar. Ir para: Yahoo Finance No campo Enter Symbol (s) digite: IBM e clique em GO Under Quotes no lado esquerdo, clique em Historical Prices e insira os intervalos de datas desejados. Selecionei de 1 de Janeiro de 2004 a 31 de Dezembro de 2004 Desloque-se para baixo na parte inferior da página e clique em Transferir para folha de cálculo Guarde o ficheiro com um nome (tal como ibm. csv) e num local que possa encontrar mais tarde. Preparando os dados Abra o arquivo (que você baixou acima) usando o Excel. Devido à natureza dinâmica da Internet, as instruções que você leu acima eo arquivo que você abrir pode ter alterado pelo tempo que você ler isso. Quando eu baixei este arquivo, as primeiras poucas linhas ficaram assim: Agora você pode excluir as colunas que você não vai usar. Para o teste que estou prestes a fazer vou usar apenas a data, abrir e fechar valores para que eu tenha excluído o Alto, Baixo, Volume e Adj. Fechar. Eu igualmente classifiquei os dados de modo que a data a mais velha fosse primeiramente e a data a mais atrasada fosse na parte inferior. Use as opções de menu Data - gt Sort para fazer isso. Estratégia Em vez de testar uma estratégia por si só Vou tentar encontrar o dia da semana que proporcionou o melhor retorno se você seguiu uma compra a abrir e vender a estratégia de fechar. Lembre-se que este artigo está aqui para apresentá-lo a como usar o Excel para testar estratégias de back. Podemos construir sobre isso em frente. Aqui está o arquivo ibm. zip que contém a planilha com os dados e fórmulas para este teste. Meus dados agora residem nas colunas A a C (Data, Aberto, Fechar). Nas colunas D a H, tenho fórmulas de lugar para determinar o retorno em um determinado dia. Inserindo as fórmulas A parte complicada (a menos que você seja um especialista em Excel) está trabalhando as fórmulas a serem usadas. Esta é apenas uma questão de prática e quanto mais você pratica mais fórmulas youll descobrir e mais flexibilidade você terá com o seu teste. Se você baixou a planilha, então dê uma olhada na fórmula na célula D2. Parece isto: Esta fórmula é copiada para todas as outras células nas colunas D a H (exceto a primeira linha) e não precisa ser ajustada uma vez que foi copiada. Vou explicar brevemente a fórmula. A fórmula FI tem uma condição, parte verdadeira e falsa. A condição é: Se o dia da semana (convertido para um número de 1 a 5 que coincide com a segunda-feira a sexta-feira) é o mesmo que o dia da semana na primeira linha desta coluna (D1) em seguida. A verdadeira parte da declaração (C2-B2) simplesmente nos dá o valor do Close-Open. Isso indica que compramos o Open e vendemos o Close e este é o nosso lucro / perda. A parte falsa da declaração é um par de aspas duplas () que não coloca nada na célula se o dia da semana não é correspondido. Os sinais à esquerda do número da coluna ou da linha da coluna bloqueiam a coluna ou a linha de modo que, quando copiada, essa parte da referência de célula não muda. Portanto, aqui no nosso exemplo, quando a fórmula é copiada, a referência à célula de data A2 mudará o número da linha se ela for copiada para uma nova linha, mas a coluna permanecerá na coluna A. Você pode aninhar as fórmulas e fazer regras excepcionalmente poderosas E expressões. Os resultados Na parte inferior das colunas do dia da semana coloquei algumas funções de resumo. Nomeadamente as funções média e sum. Estes mostram-nos que durante 2004 o dia mais rentável para implementar esta estratégia foi em uma terça-feira e este foi seguido de perto por uma quarta-feira. Quando eu testei a sexta-feira de expiração - Bullish ou estratégia Bearish e escrevi que o artigo que eu usei uma abordagem muito semelhante com uma planilha e fórmulas como esta. O objetivo desse teste era verificar se as sextas-feiras de expiração eram geralmente de alta ou de baixa. O que agora Experimente. Faça o download de alguns dados do Yahoo Finance. Carregá-lo no Excel e experimentar as fórmulas e ver o que você pode vir acima com. Publique suas perguntas no fórum. Boa sorte e rentável estratégia de caça06 / 17/2013 A última versão do TraderCode (v5.6) inclui novos indicadores de Análise Técnica, Gráficos de Ponto e Gráfico e Backtesting de Estratégia. 17/06/2013 Última versão do NeuralCode (v1.3) para Neural Networks Trading. 17/06/2013 ConnectCode Barcode Font Pack - permite códigos de barras em aplicativos de escritório e inclui um suplemento para o Excel que suporta a geração em massa de códigos de barras. 17/06/2013 InvestmentCode, um conjunto abrangente de calculadoras e modelos financeiros para o Excel está agora disponível. 09/01/2009 Lançamento de Investimento Livre e Calculadora Financeira para Excel. 01/01/2008 Lançamento do SparkCode Professional - add-in para criar Dashboards no Excel com sparklines 12/15/2007 Anunciando o ConnectCode Duplicate Remover - um poderoso add-in para encontrar e remover entradas duplicadas no Excel 09/08/2007 Lançamento do SparkCode Professional TinyGraphs - add-in de fonte aberta para criar sparklines e gráficos minúsculos em Excel. Estratégia Backtesting no Excel Estratégia Backtesting Expert Visão Geral O Backtesting Expert é um modelo de planilha que permite criar estratégias de negociação usando os indicadores técnicos e executando as estratégias através de dados históricos. O desempenho das estratégias pode então ser medido e analisado rápida e facilmente. Durante o processo de backtesting, o Backtesting Expert executa os dados históricos de uma linha a linha de cima para baixo. Cada estratégia especificada será avaliada para determinar se as condições de entrada são atendidas. Se as condições forem satisfeitas, uma negociação será inserida. Por outro lado, se as condições de saída forem satisfeitas, uma posição que foi inserida anteriormente será encerrada. Diferentes variações de indicadores técnicos podem ser geradas e combinadas para formar uma estratégia de negociação. Isso torna o Backtesting Expert uma ferramenta extremamente poderosa e flexível. Backtesting Expert O Backtesting Expert é um modelo de planilha que permite criar estratégias de negociação usando os indicadores técnicos e executando as estratégias através de dados históricos. O desempenho das estratégias pode então ser medido e analisado rápida e facilmente. O modelo pode ser configurado para entrar em posições longas ou curtas quando determinadas condições ocorrem e sair das posições quando outro conjunto de condições são atendidas. Ao negociar automaticamente em dados históricos, o modelo pode determinar a lucratividade de uma estratégia de negociação. Backtesting Expert Step by Step Tutorial 1. Inicie o Backtesting Expert O Backtesting Expert pode ser iniciado a partir do menu Iniciar do Windows - Programas - TraderCode - Backtesting Expert. Isso lança um modelo de planilha com várias planilhas para gerar indicadores de análise técnica e testar as diferentes estratégias. Você notará que o Backtesting Expert inclui muitas planilhas conhecidas como DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput e ChartOutput do modelo Expert de análise técnica. Isso permite que você execute todos os seus testes de volta rapidamente e facilmente a partir de um ambiente de planilha familiar. 2. Primeiro, selecione a planilha DownloadedData. Você pode copiar dados de qualquer planilha ou arquivos separados por vírgula (csv) para esta planilha para análise técnica. O formato dos dados é como mostrado no diagrama. Como alternativa, você pode consultar o documento Download Stock Trading Data para baixar dados de fontes de dados bem conhecidas, como o Yahoo Finance, o Google Finance ou o Forex para uso no Backtesting Expert. 3. Depois de ter copiado os dados, vá para a folha de cálculo AnalysisInput e clique no botão Analyze e BackTest. Isso irá gerar os diferentes indicadores técnicos na planilha AnalysisOutput e executar backtesting nas estratégias especificadas na planilha StrategyBackTestingInput. 4. Clique na folha de cálculo StrategyBackTestingInput. Neste tutorial, você só precisará saber que especificamos estratégias longas e curtas usando crossovers de média móvel. Estaremos entrando em detalhes da especificação de estratégias na próxima seção deste documento. O diagrama abaixo mostra as duas estratégias. 5. Uma vez concluídos os testes de volta, a saída será colocada nas folhas de cálculo AnalysisOutput, TradeLogOutput e TradeSummaryOutput. A planilha AnalysisOutput contém os preços históricos completos e os indicadores técnicos do estoque. Durante os back tests, se as condições para uma estratégia forem satisfeitas, informações como preço de compra, preço de venda, comissão e lucro / perda serão registradas nesta planilha para facilitar a consulta. Esta informação é útil se você gosta de rastrear através das estratégias para ver como as posições de ações são inseridas e saídas. A planilha TradeLogOutput contém um resumo dos negócios realizados pelo Backtesting Expert. Os dados podem ser facilmente filtrados para mostrar apenas os dados de uma estratégia específica. Esta planilha é útil para determinar o lucro ou a perda global de uma estratégia em períodos de tempo diferentes. A saída mais importante dos testes de volta é colocada na planilha TradeSummaryOutput. Esta planilha contém o lucro total das estratégias realizadas. Conforme mostrado no diagrama abaixo, as estratégias geraram um lucro total de 2.548,20, totalizando 10 negócios. Destes negócios, 5 são Long posições e 5 são Short posições. A Ratio ganha / perda de mais de 1 indica uma estratégia lucrativa. Explicação das diferentes planilhas Esta seção contém a explicação detalhada das diferentes planilhas no modelo do Backtesting Expert. As planilhas DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput e ChartOutput são as mesmas do modelo do Technical Analysis Expert. Assim, eles não serão descritos nesta seção. Para obter uma descrição completa dessas planilhas, consulte a seção Especialista em Análise Técnica. Planilha StrategyBackTestingInput Todas as entradas para backtesting incluindo as estratégias são inseridas usando esta planilha. Uma estratégia é basicamente um conjunto de condições ou regras que você vai comprar em um estoque ou vender um estoque. Por exemplo, você pode querer executar uma estratégia para ir Long (ações de compra) se a média móvel de 12 dias do preço cruza acima da média móvel de 24 dias. Esta planilha trabalha em conjunto com os indicadores técnicos e dados de preço na planilha AnalysisOutput. Daí a média móvel indicadores técnicos têm de ser gerados, a fim de ter uma estratégia de negociação baseada na média móvel. A primeira entrada necessária nesta planilha (como mostrado no diagrama abaixo) é especificar se deseja sair de todos os negócios no final da sessão de teste de volta. Imagine o cenário onde as condições para a compra de um estoque ocorreu eo especialista Backtesting entrou em um comércio Long (ou Short). No entanto, o período de tempo é demasiado curto e terminou antes de o comércio pode satisfazer as condições de saída, resultando em alguns comércios não saiu quando a sessão backtesting termina. Você pode definir isso como Y para forçar todos os comércios a serem encerrados no final da sessão de backtesting. Caso contrário, os negócios serão deixados abertos quando backtesting sessão termina. Estratégias Um máximo de 10 estratégias podem ser apoiadas em um único teste de volta. O diagrama abaixo mostra as entradas necessárias para especificar uma estratégia. Iniciais de Estratégia - Esta entrada aceita um máximo de dois alfabetos ou números. As iniciais de estratégia são usadas nas planilhas AnalysisOutput e TradeLog para identificar as estratégias. Long (L) / Short (S) - Isso é usado para indicar se a posição Long ou Short deve ser inserida quando as condições de entrada da estratégia forem atendidas. Condições de entrada Uma negociação longa ou curta será inserida quando as Condições de Entrada forem atendidas. As condições de entrada podem ser expressas como uma expressão de fórmula. A expressão de fórmula diferencia maiúsculas de minúsculas e pode utilizar Funções, Operadores e Colunas como descrito abaixo. Crossabove (X, Y) - Retorna True se a coluna X cruzar acima da coluna Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente ocorreu. Crossbelow (X, Y) - Retorna True se a coluna X cruzar abaixo da coluna Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente ocorreu. E (logicalexpr,) - Boolean E. Retorna True se todas as expressões lógicas forem True. Ou (logicalexpr,) - Boolean Or. Retorna True se alguma das expressões lógicas for True. Daysago (X, 10) - Retorna o valor (na coluna X) de 10 dias atrás. Previoushigh (X, 10) - Retorna o valor mais alto (na coluna X) dos últimos 10 dias, incluindo hoje. Previouslow (X, 10) - Retorna o valor mais baixo (na coluna X) dos últimos 10 dias, inclusive hoje. Operadores Maior que Igual Não igual Maior ou igual Subtração Multiplicação / Divisão Colunas (de AnalysisOutput) A - Coluna AB - Coluna BC .. .. YY - Coluna YY ZZ - Coluna ZZ Esta é a parte mais interessante e flexível do Condições de Entrada. Ele permite que colunas da planilha AnalysisOutput sejam especificadas. Quando os testes de retorno são realizados, cada linha da coluna será usada para avaliação. Por exemplo, A 50 significa que cada uma das linhas na coluna A da folha de cálculo AnalysisOutput será determinada se é maior do que 50. AB Neste exemplo , Se o valor na coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput for maior ou igual ao valor da coluna B, a condição de entrada será satisfeita. E (A B, CD) Neste exemplo, se o valor na coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput for maior que o valor da coluna B eo valor da coluna C for maior que a coluna D, a condição de entrada será satisfeita. Crossabove (A, B) Neste exemplo, se o valor da coluna A na folha de cálculo AnalysisOutput ultrapassar o valor de B, a condição de entrada será satisfeita. Crossabove significa que A originalmente tem um valor que é menor ou igual a B e o valor de A posteriormente torna-se maior que B. Condições de Saída As Condições de Saída podem fazer uso de Funções, Operadores e Colunas conforme definido nas condições de entrada. Além disso, ele também pode fazer uso de variáveis ​​como mostrado abaixo. Variables for Exit Condições lucro Isso é definido como o preço de venda menos o preço de compra. O preço de venda deve ser maior do que o preço de compra para um lucro a ser feito. Caso contrário, o lucro será zero. Perda É definido como o preço de venda menos o preço de compra quando o preço de venda é inferior ao preço de compra. Profitpct (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota. Preço de venda deve ser superior ou igual ao preço de compra. Caso contrário, profitpct será zero. Losspct (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota. Preço de venda deve ser inferior ao preço de compra. Caso contrário, losspct será zero. Exemplos profitpct 0.2 Neste exemplo, se o lucro em termos de percentagem for superior a 20, as condições de saída serão satisfeitas. Comissão em termos de percentagem do preço de negociação. Se o preço de negociação é 10 e Comissão é 0,1, em seguida, comissão será 1. A comissão percentual e comissão em dólares serão somados para calcular a comissão total. Comissão em dólares. O percentual de comissão e comissão em dólares será somado para calcular o total da comissão. Número de Ações - Número de ações a serem compradas ou vendidas quando as condições de entrada / saída da estratégia forem atendidas. Folha de trabalho TradeSummaryOutput Esta é uma planilha que contém um resumo de todos os negócios realizados durante os testes de volta. Os resultados são categorizados em Long e Short Trades. Uma descrição de todos os campos pode ser encontrada abaixo. Lucro / perda total - lucro ou perda total após a comissão. Este valor é calculado somando todos os lucros e perdas de todas as operações simuladas no back test. Lucro / perda total antes da comissão - lucro ou perda total antes da comissão. Se a comissão for definida como zero, este campo terá o mesmo valor que o Lucro Total / Perda. Total Comissão - Comissão total exigida para todas as operações simuladas durante o teste de volta. Número total de negócios - Número total de negócios realizados durante o teste de volta simulada. Número de negócios vencedores - Número de negócios que obtêm lucro. Número de negócios perdidos - Número de negócios que causam prejuízo. Percentagem de negócios vencedores - Número de negócios vencedores dividido pelo número total de negócios. Percentagem de negócios perdidos - Número de negócios perdedores dividido pelo número total de negócios. Average winning Trade - O valor médio dos lucros dos negócios vencedores. Média perdendo Comércio - O valor médio das perdas das operações perdedoras. Average Trade - O valor médio (lucro ou prejuízo) de um único negócio do teste de volta simulada. Maior vencedora Trade - O lucro do maior comércio vencedor. Maior perda de comércio - A perda do maior comércio perdedor. Rácio médio de vitória / perda média - Média ganhando Comércio dividido pela Média perdendo Comércio. Ratio ganha / perda - Soma de todos os lucros nos comércios ganhando divididos pela soma de todas as perdas nos comércios perdedores. Uma proporção maior do que 1 indica uma estratégia lucrativa. Folha de trabalho TradeLogOutput Esta planilha contém todos os negócios simulados pelo Expert Backtesting classificados por data. Ele permite que você faça zoom em qualquer comércio específico ou período de tempo para determinar a rentabilidade de uma estratégia de forma rápida e fácil. Data - A data em que uma posição Long ou Short é inserida ou saiu. Estratégia - A estratégia que é usada para executar este comércio. Posição - A posição do negócio, se Long ou Short. Comércio - Indica se este comércio está comprando ou vendendo estoques. Ações - Quantidade de ações negociadas. Preço - O preço em que as ações são compradas ou vendidas. Comm. - Comissão total para este comércio. PL (B4 Comm.) - Lucro ou prejuízo antes da comissão. PL (Aft Comm.) - Lucro ou prejuízo após a comissão. Porra. PL (Aft Comm.) - Lucro ou prejuízo acumulado após comissões. Isso é calculado como o lucro / prejuízo acumulado total a partir do primeiro dia de uma negociação. PL (na posição de fechamento) - Lucro ou prejuízo quando a posição é fechada (encerrada). Tanto a comissão de entrada como a comissão de saída serão contabilizadas neste PL. Por exemplo, se tivermos uma posição Longa onde o PL (Com. B4) é 100. Supondo que quando a posição é inserida, uma comissão 10 é cobrada e quando a posição é saida, outra comissão de 10 é carregada. O PL (na posição de fecho) é 100-10-10 80. Tanto a comissão ao entrar na posição e sair da posição são contabilizadas na posição fechada. Voltar para TraderCode Análise Técnica Software e Indicadores TécnicosStrategy Testing Precisa de mais informações Back-Testing Estratégias de Negociação com Wealth-Lab Pro. As estratégias de negociação e o teste de estratégia e os sinais comerciais gerados pelas estratégias são fornecidos para fins educacionais e apenas como exemplos e não devem ser usados ​​ou confiados para tomar decisões sobre sua situação individual. Você pode modificar os parâmetros de Teste de Estratégia como entender. A Fidelity não está adotando, fazendo uma recomendação ou endossando qualquer estratégia de negociação ou investimento ou segurança específica. O recurso Teste de Estratégia fornece um cálculo hipotético de como um título ou carteira de títulos, sujeito a um exemplo de estratégia de negociação, teria sido executado ao longo de um período de tempo histórico. Somente os títulos que estavam em existência durante o período de tempo histórico e que têm dados de preços históricos estão disponíveis para uso no recurso Teste de Estratégia. O recurso tem apenas uma capacidade limitada para calcular as comissões de negociação hipotético, e não conta para quaisquer outras taxas ou para as consequências fiscais que poderiam resultar de uma estratégia de negociação. Você não deve assumir que Strategy Testing de uma estratégia de negociação fornecerá qualquer indicação de como sua carteira de títulos, ou uma nova carteira de títulos, pode executar ao longo do tempo. Você deve escolher suas próprias estratégias de negociação com base em seus objetivos específicos e tolerâncias de risco. Certifique-se de rever as suas decisões periodicamente para se certificar de que eles ainda estão consistentes com seus objetivos. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Cópia 1998 ndash 2012 FMR LLC. Todos os direitos reservados.