Permítanme comenzar diciendo que he tenido la amabilidad de ayudarme en el aprendizaje de cómo usar R para las pruebas. Con todo eso en mente, pensé en caminar a través de lo que considero los cuatro pasos básicos en la producción de un backtest en Excel. Tenga en cuenta que el núcleo del archivo de Excel no fue creado por mí - fue creado por Jared en CondorOptions (otro debe leer si usted no lo sigue). Paso 1: obtener los datos El primer paso es obtener sus datos de mercado en Excel. Hay dos enfoques básicos para esto es necesario volver a descargar los datos históricos y, a continuación, copiar y pegar todo el conjunto de datos o un subconjunto para actualizar su estrategia. El segundo enfoque es usar código para ir a buscar datos automáticamente desde Yahoo Finance. Mucha gente ha escrito VBA para hacer esta recomendación de AnalyzerXL, ya que proporciona la mayor flexibilidad y opciones. La forma en que almacena estos datos en Excel es hasta que desea tenerlos en una hoja de cálculo separada para minimizar el desplazamiento y hacer que sea fácil de actualizar. Paso 2: Cree su indicador Ahora que cada uno toma parte del cálculo. Una cosa buena acerca de trabajar con Excel es que realmente te hace pensar acerca de cómo se construye un indicador. Puede ser demasiado simple, en estos días, para tirar hacia abajo e indicador sin entender cómo funciona realmente. La columna de indicador final, DVI, es una suma ponderada de la magnitud DVI y las columnas de estiramiento DVI. También anotaré que AnalyzerXL también contiene un número grande de indicadores predefinidos para hacer backtesting más fácil, y hay otros complementos para Excel que proporcionan funcionalidad similar. Paso 3: Construya su regla comercial Ahora que tiene un indicador, necesita construir sus reglas comerciales. En este ejemplo (el cálculo está en el re no largo o corto, o el tamaño variable de la posición en comparación con sólo all-in largo o corto Paso 4: Las reglas comerciales / curva de equidad Hay muchos enfoques diferentes aquí, pero lo que se puede ver En este ejemplo es una forma sencilla de hacerlo. Supongamos un valor inicial en efectivo de 10.000 y luego incrementar o decrementar que por si o no estamos largos o cortos en el cierre del día anterior, y si estábamos correctos o no. , Representamos esto diciendo: si largo, entonces múltiple el día anterior re usando el efectivo aquí, pero usted podría fácilmente hacer los porcentajes sin procesar en lugar de un valor en efectivo. Lo que asumen allí no es coste / comisión para el comercio. Los sistemas de oscilación de alta frecuencia como éste, las comisiones podrían tener un impacto importante en la viabilidad de una estrategia dada. En segundo lugar, nos y de nuevo, AnalyzerXL proporciona un gran número de opciones de informes como parte del paquete. Eso es una visión general básica de backtesting En Excel - espero que todos lo encuentren útil Back testing Trader Excel Compre hoy (abajo) y envíenos su ID de pedido y reclamar más de 70.00 de software libre de back-testing Excel sólo se vende como parte de Trader Excel Paquete Visita el sitio web de desarrolladores para Más como Este back-testing Excel, parte del Paquete Trader Excel, es un complemento para las estrategias de back-testing en Microsoft Excel. Le permite probar y evaluar las estrategias de comercio al final del día usando datos históricos. Los usuarios pueden usar VBA (Visual Basic para Aplicaciones) para construir estrategias para Back Testing Excel. Sin embargo, el conocimiento de VBA es opcional - además de usar reglas de comercio construidas por VBA, puede construir reglas de negociación en una hoja de cálculo utilizando códigos de comprobación preestablecidos estándar. Back-testing Excel Detalles Atrás Pruebas Excel soporta funciones avanzadas, como pyramiding (cambio de tamaño de posición durante una operación abierta), limitación de posición corta / larga, cálculo de comisiones, seguimiento de acciones, control de dinero, personalización de precio de compra / venta (Usted puede negociar en los precios de hoy o de mañana s abiertos, cerrados, altos o bajos). Dicha funcionalidad le permite crear Back Testing Excel crea informativos y altamente detallados informes de rendimiento de la prueba de la estrategia. Cada informe tiene siete pestañas: Informe resumido - los resultados más importantes de la retroproyección en un formato compacto Informe de la serie de datos - las operaciones, la equidad y la dinámica de ganancias / pérdidas se muestran en formatos presentados y en gráficos - operaciones en orden cronológico Informe de Señales - todas las señales producidas por una estrategia y sus resultados (pedido procesado o no) Informe de configuración - todos los ajustes de configuración Informe de Código de Estrategia - contiene el código de estrategia en bruto. Autofiltrado Los informes Trades, Trades (cronológico) y Signals tienen una opción AutoFiltering que, cuando se implementa, puede producir informes más refinados. El filtrado es una manera rápida y fácil de encontrar y trabajar con un subconjunto de datos en una lista. Una lista filtrada sólo muestra las filas que cumplen los criterios especificados para una columna. A diferencia de la clasificación, el filtrado no reordena una lista. En su lugar, oculta temporalmente filas que no desea mostrar. Al activar AutoFilter, las flechas aparecen a la derecha de las etiquetas de columna en la lista filtrada. AutoFilter se puede utilizar, por ejemplo, para mostrar sólo operaciones cortas, operaciones rentables o operaciones ejecutadas después de una fecha específica, o simplemente las señales que resultaron en operaciones. Resumen de las características: Creación sencilla de la estrategia El código de la estrategia se puede desarrollar utilizando Excel o VBE (Visual Basic Environment) Informe detallado y detallado del desempeño de las pruebas de la estrategia de 7 páginas Seguimiento de la equidad (capital inicial y comisiones) , Back Testing Excel itera a través de todas las filas de datos históricos, ejecutando código de estrategia para cada fila de datos. El código de la estrategia consta de estos bloques de construcción básicos: Crea día de la señal de la venta es un día referencia a los días anteriores en este formato: Hoy - N. Por ejemplo, CL (Hoy - 1) volverá ayer Precio de cierre, CL (hoy) o CL Devolverá el precio de cierre de hoy. UpperCell es una celda superior (la celda con una etiqueta) en la columna de valores que desea utilizar en su código de estrategia. Por ejemplo, RNG es el número de acciones a comprar o vender, es el comando Comprar / Vender a precio especial, diferente al valor predeterminado, por ejemplo, el comando Comprar (100) ejecutará un pedido de compra Principios Hay dos maneras de crear estrategias: Las reglas de negociación se programan en una hoja de cálculo, de esta manera es más lenta, pero no requiere ningún conocimiento especial - sólo los conocimientos básicos de Microsoft Excel Las reglas de trading se programan utilizando VBA (Visual Basic para Aplicaciones) y se almacenan en un módulo especial de un libro, por lo que requieren menos conocimientos de VBA. S Open es mayor que Today s Close, de lo contrario Buy. Podemos darnos cuenta de esta regla de dos maneras: 1. Programar la regla de trading usando una hoja de cálculo Como puede ver, la regla IF (B2) se encuentra en cada celda y produce buy / Vender señales Back Testing El código de Excel generado para esta estrategia puede ser reutilizado para producir señales de compra / venta en otras hojas de cálculo. 2. Programe la regla de negociación utilizando VBA. No hay reglas en la hoja de cálculo, sólo datos históricos. Las reglas de negociación se escriben utilizando VBA y se almacenan en un módulo especial de back-testing. Excel se vende solo como parte del paquete Trader Excel. Visite el sitio de desarrolladores para obtener más información similar. Estrategias de Negociación Rotacional Quiero discutir la implementación de las Estrategias de Negociación Rotacional usando la biblioteca de backtesting en la Caja de Herramientas para Inversores Sistemáticos. La estrategia de Rotación cambia las asignaciones de inversión a lo largo del tiempo, apostando en algunos activos de alto rango. Por ejemplo, la clasificación puede basarse en la fuerza relativa o el momento. Algunos ejemplos de las Estrategias de Negociación Rotacional (o Asignación Táctica de Activos) son: Quiero ilustrar el Rotational Trading usando la estrategia introducida en ETF Screen en el puesto de Estrategia del Sector ETF. Cada mes, esta estrategia invierte en los dos primeros de los 21 ETFs clasificados por sus rendimientos de 6 meses. Para reducir la facturación, en los meses posteriores las posiciones de la ETF se mantienen siempre y cuando estos ETFs se encuentren entre los 6 primeros puestos. Antes de poder implementar esta estrategia, necesitamos crear dos rutinas de ayuda. En primer lugar, vamos a crear una función que seleccione las primeras posiciones de N para cada período: A continuación, vamos a crear una función que seleccione las primeras posiciones de N para cada período y mantenerlos hasta que caigan por debajo de KeepN rank: Ahora estamos listos para Implementar esta estrategia utilizando la biblioteca de backtesting en la Caja de herramientas para inversores sistemáticos: Hay muchas maneras de mejorar esta estrategia. Aquí hay una lista de ejemplos de maneras adicionales de considerar: Considere una variedad de métodos de clasificación. Es decir. Retornos 1/2/3/6/12 meses y sus combinaciones, ranking ajustado por riesgo. Para controlar las reducciones y aumentar el desempeño, considere el mecanismo de tiempo tal como se presenta en Un enfoque cuantitativo para la asignación táctica de activos por M. Faber (2006). Considere un universo de activos diferente. Incluya ETFs que están menos correlacionados con los otros activos, como Commodities, Fixed Income y International Equity Markets. Por ejemplo, eche un vistazo al puesto de Estrategia Internacional para un solo país. La única frontera es tu imaginación. También recomendaría hacer análisis de sensibilidad durante el desarrollo de su estrategia para asegurarse de que no están sobredimensionando los datos. Para ver el código fuente completo de este ejemplo, eche un vistazo a la función bt. rotational. trading. test () en bt. test. r en github. Nunca pierdas una actualización Suscríbete a los R-bloggers para recibir correos electrónicos con los últimos mensajes de R. (No volverá a ver este mensaje.)
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