Prueba De Forex

Backtesting and Forward Testing: La Importancia de la Correlación Los comerciantes que están ansiosos de probar una idea comercial en un mercado vivo a menudo cometen el error de confiar enteramente en los resultados de backtesting para determinar si el sistema será rentable. Mientras backtesting puede proporcionar a los comerciantes con información valiosa, a menudo es engañosa y es sólo una parte del proceso de evaluación. Las pruebas fuera de la muestra y las pruebas de rendimiento avanzadas proporcionan una confirmación adicional con respecto a la eficacia de los sistemas y pueden mostrar colores verdaderos del sistema antes de que el efectivo real esté en la línea. Una buena correlación entre el backtesting, los resultados fuera de la muestra y los resultados de las pruebas de rendimiento forward es vital para determinar la viabilidad de un sistema comercial. Backtesting Basics Backtesting se refiere a la aplicación de un sistema de comercio a los datos históricos para verificar cómo se habría realizado un sistema durante el transcurso de El período de tiempo especificado. Muchas de las plataformas de comercio de hoy apoyan backtesting. Los comerciantes pueden probar ideas con unas pocas pulsaciones de teclas y obtener una visión de la eficacia de una idea sin arriesgar fondos en una cuenta comercial. El backtesting puede evaluar ideas sencillas, como la forma en que un crossover de media móvil se realizaría en datos históricos, o sistemas más complejos con una variedad de entradas y disparadores. Siempre y cuando una idea puede ser cuantificada puede ser backtested. Algunos comerciantes e inversores pueden buscar la experiencia de un programador calificado para desarrollar la idea en una forma comprobable. Normalmente, esto implica que un programador codifique la idea en el lenguaje propietario alojado en la plataforma de negociación. El programador puede incorporar variables de entrada definidas por el usuario que permiten al operador ajustar el sistema. Un ejemplo de esto sería en el simple sistema de cruce de media móvil señalado anteriormente: el comerciante sería capaz de introducir (o cambiar) las longitudes de los dos promedios móviles utilizados en el sistema. El comerciante podría backtest para determinar qué longitudes de las medias móviles habría realizado el mejor en los datos históricos. (Obtenga más información sobre el Tutorial de Comercio Electrónico.) Estudios de Optimización Muchas plataformas de negociación también permiten estudios de optimización. Esto implica introducir un rango para la entrada especificada y dejar que el ordenador haga las matemáticas para averiguar qué entrada habría realizado el mejor. Una optimización multi-variable puede hacer las matemáticas para dos o más variables combinadas para determinar qué niveles juntos habrían logrado el mejor resultado. Por ejemplo, los comerciantes pueden decirle al programa qué insumos les gustaría agregar a su estrategia, estos serían optimizados a su peso ideal dados los datos históricos probados. Backtesting puede ser emocionante en que un sistema no rentable a menudo puede transformarse mágicamente en una máquina de hacer dinero con unas pocas optimizaciones. Desafortunadamente, ajustar un sistema para lograr el mayor nivel de rentabilidad pasada a menudo conduce a un sistema que funcionará mal en el comercio real. Esta sobre-optimización crea sistemas que sólo se ven bien en papel. Curve fitting es el uso de analíticas de optimización para crear el mayor número de operaciones ganadoras con el mayor beneficio sobre los datos históricos utilizados en el período de prueba. A pesar de que se ve impresionante en los resultados de backtesting, el ajuste de curvas conduce a sistemas poco fiables, ya que los resultados son esencialmente diseñados específicamente para ese período de tiempo y datos particulares. Backtesting y la optimización de proporcionar muchos beneficios a un comerciante, pero esto es sólo una parte del proceso al evaluar un sistema de comercio potencial. Un paso siguiente de los comerciantes es aplicar el sistema a los datos históricos que no se han utilizado en la fase inicial del backtesting. (El promedio móvil es fácil de calcular y, una vez trazada en un gráfico, es una poderosa herramienta de detección de tendencias visuales.) Para obtener más información, lea Promedios móviles sencillos que destacan las tendencias.) Datos de muestra o no de muestra Al probar una idea sobre datos históricos, es beneficioso reservar un período de tiempo de datos históricos para propósitos de prueba. Los datos históricos iniciales sobre los que se prueba y optimiza la idea se denominan datos de la muestra. El conjunto de datos que se ha reservado se conoce como datos fuera de la muestra. Esta configuración es una parte importante del proceso de evaluación porque proporciona una manera de probar la idea en datos que no han sido un componente en el modelo de optimización. Como resultado, la idea no habrá sido influenciada de ninguna manera por los datos fuera de la muestra y los comerciantes serán capaces de determinar qué tan bien el sistema podría realizar en nuevos datos, es decir, en la vida real de comercio. Antes de iniciar cualquier backtesting o optimización, los comerciantes pueden reservar un porcentaje de los datos históricos que se reservarán para las pruebas fuera de la muestra. Un método consiste en dividir los datos históricos en tercios y segregar un tercio para su uso en las pruebas fuera de la muestra. Sólo los datos de la muestra deben utilizarse para la prueba inicial y cualquier optimización. La Figura 1 muestra una línea de tiempo en la que un tercio de los datos históricos se reservan para las pruebas fuera de la muestra, y dos tercios se utilizan para la prueba en la muestra. Aunque la Figura 1 representa los datos fuera de la muestra al comienzo de la prueba, los procedimientos típicos tendrían la porción fuera de la muestra inmediatamente anterior a la ejecución hacia adelante. Figura 1: Una línea de tiempo que representa la longitud relativa de los datos de la muestra y fuera de la muestra utilizados en el proceso de backtesting. Una vez que un sistema de comercio se ha desarrollado utilizando datos de la muestra, está listo para ser aplicado a los datos fuera de la muestra. Los operadores pueden evaluar y comparar los resultados de rendimiento entre los datos de la muestra y los de la muestra. La correlación se refiere a similitudes entre los resultados y las tendencias generales de los dos conjuntos de datos. Las métricas de correlación se pueden utilizar en la evaluación de los informes de rendimiento de la estrategia creados durante el período de pruebas (una característica que proporcionan la mayoría de las plataformas de negociación). Cuanto más fuerte sea la correlación entre los dos, mejor será la probabilidad de que un sistema tenga un buen desempeño en las pruebas de desempeño avanzado y el comercio en vivo. La Figura 2 ilustra dos sistemas diferentes que fueron probados y optimizados en los datos de la muestra, luego aplicados a datos fuera de la muestra. El gráfico de la izquierda muestra un sistema que estaba claramente ajustado a la curva para funcionar bien en los datos de la muestra y falló completamente en los datos fuera de la muestra. El gráfico de la derecha muestra un sistema que se ha desempeñado bien en datos tanto dentro como fuera de la muestra. Figura 2: Dos curvas de patrimonio. Los datos comerciales antes de cada flecha amarilla representan la prueba en la muestra. Las operaciones generadas entre las flechas amarillas y rojas indican las pruebas fuera de la muestra. Las operaciones después de las flechas rojas provienen de las fases de prueba de rendimiento hacia adelante. Si hay poca correlación entre las pruebas en la muestra y fuera de la muestra, como el gráfico de la izquierda en la Figura 2, es probable que el sistema haya sido sobre optimizado y no tendrá un buen rendimiento en el comercio en vivo. Si hay una fuerte correlación en el desempeño, como se ve en el gráfico de la derecha en la Figura 2, la siguiente fase de evaluación implica un tipo adicional de prueba fuera de la muestra conocida como prueba de rendimiento forward. (Para obtener más información sobre la previsión, consulte Previsión financiera: El método Bayesiano). Proporciona a los comerciantes otro conjunto de datos fuera de la muestra sobre los que evaluar un sistema. Las pruebas de desempeño avanzadas son una simulación de transacciones reales e implican seguir la lógica de sistemas en un mercado activo. También se llama comercio de papel ya que todos los oficios se ejecutan en papel sólo que es, las entradas y salidas comerciales se documentan junto con cualquier beneficio o pérdida para el sistema, pero no real operaciones se ejecutan. Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento avanzadas es seguir exactamente la lógica de los sistemas, resulta difícil, si no imposible, evaluar con precisión este paso del proceso. Los comerciantes deben ser honestos acerca de las entradas y salidas comerciales y evitar comportamientos como los de cosecha de cerezas o no incluyendo un comercio en papel racionalizando que nunca habría tomado ese comercio. Si el comercio hubiera ocurrido siguiendo la lógica de los sistemas, debería documentarse y evaluarse. Muchos corredores ofrecen una cuenta de comercio simulada donde las operaciones pueden ser colocadas y la ganancia y pérdida correspondiente calculado. El uso de una cuenta de comercio simulada puede crear una atmósfera semiorrealista en la que practicar el comercio y evaluar aún más el sistema. La Figura 2 también muestra los resultados para las pruebas de rendimiento directo en dos sistemas. Una vez más, el sistema representado en el gráfico de la izquierda falla mucho más allá de la prueba inicial en los datos de la muestra. El sistema que se muestra en el gráfico de la derecha, sin embargo, sigue funcionando bien a través de todas las fases, incluyendo la prueba de rendimiento hacia adelante. Un sistema que muestra resultados positivos con una buena correlación entre las pruebas de desempeño dentro de la muestra, fuera de la muestra y hacia adelante está listo para ser implementado en un mercado en vivo. La línea de fondo Backtesting es una valiosa herramienta disponible en la mayoría de plataformas comerciales. La división de datos históricos en múltiples conjuntos para proporcionar pruebas en la muestra y fuera de la muestra puede proporcionar a los comerciantes un medio práctico y eficiente para evaluar una idea y sistema de comercio. Dado que la mayoría de los comerciantes emplean técnicas de optimización en backtesting, es importante evaluar el sistema en datos limpios para determinar su viabilidad. Continuar las pruebas fuera de la muestra con pruebas de rendimiento avanzadas proporciona otra capa de seguridad antes de poner un sistema en el mercado arriesgando dinero real. Los resultados positivos y la buena correlación entre el backtesting dentro de la muestra y fuera de la muestra y las pruebas de rendimiento avanzadas aumentan la probabilidad de que un sistema tenga un buen desempeño en el comercio real. (Para una visión general completa sobre el análisis técnico, véase Análisis técnico: Introducción.) Expertos Asesores Factor de beneficio Esta es la suma de todos los triunfos divididos por la suma de todas las pérdidas. Cuanto mayor sea el factor de beneficio, mejor. Un factor de ganancia inferior a 1 significa que el robot está perdiendo Tenga en cuenta que el factor de beneficio se basa en operaciones cerradas y no refleja el efecto de las operaciones abiertas. Rendimiento mensual Este es el promedio proyectado del rendimiento mensual lineal por ciento de la inversión inicial. No permite ningún efecto de composición y se basa en la equidad de la cuenta que incluye para el efecto de cualquier comercio abierto. Factor de Riesgo También conocido como relación riesgo-recompensa, el Factor de Riesgo es la cantidad monetaria de la media de la pérdida de comercio dividido por la cantidad de la media ganadora del comercio. Los robots con altos índices de riesgo-recompensa pueden no experimentar muchas operaciones perdedoras pero, cuando las pérdidas ocurren, a menudo eliminan semanas o meses de ganancias. RDD Esta estadística representa la cantidad de porcentaje de la cuenta que se perdió durante el peor período magro. Cuanto menor sea la reducción, mejor. Tenga en cuenta que los cálculos de reducción se basan en operaciones cerradas y no reflejan la posible reducción actual de ninguna operación abierta. Pips mensuales El número promedio de pips ganados o perdidos en el mes, que se actualiza constantemente para incluir cualquier operación abierta que no siempre será clara en un informe MetaTrader convencional. Los robots pueden ganar en términos monetarios, pero puede ser la pérdida de decisiones en términos de pips. Estos robots suelen utilizar una forma de juego como Martingala para recuperar las pérdidas. Factor de seguridad El factor de seguridad es un algoritmo único que pesa los resultados para compensar los desequilibrios de los robots que han estado en la prueba durante mucho tiempo o que havent hecho muchos oficios. Un Factor de Seguridad negativo significa que la EA es pérdida de hacer. Los Factores de Seguridad sólo aparecen una vez que los EE han estado en prueba durante dos o más semanas. Después de importar datos históricos y preparar los datos para la prueba mediante la creación de un nuevo proyecto, puede empezar a probar alguna estrategia comercial. Para iniciar la prueba, presione el botón Iniciar prueba después de esto, la prueba comenzará inmediatamente y verá las barras en movimiento en los gráficos. Ahora puede probar su estrategia comercial mediante la realización de pedidos y ver cómo funciona la estrategia (consulte el siguiente tutorial sobre cómo realizar pedidos). Puede cambiar la velocidad de la prueba, detenerla y dibujar nuevas barras presionando un botón con la siguiente barra de control: 1. El botón de pausa - puede configurar el modo de pausa para detener el cambio de precios y analizar la situación. Además, el modo de pausa activa los botones 4, 5, 6. La pausa se puede establecer y liberar con el botón Pausa de un teclado. 2. La velocidad de cambio de precios. Al mover esta barra de pistas, se define la rapidez de su tiempo de prueba. 3. Marque el tamaño del paquete. Aquí se puede establecer la frecuencia con la que se actualizan los gráficos si se establece Cada tick - los gráficos se actualizarán después de cada procesamiento de tick si se establece 15 minutos - los gráficos se actualizarán después de procesar el paquete de 15 minutos. También afecta a la velocidad. 4. Retrocede por una sola barra. Este botón sólo está disponible cuando se ha ajustado la Pausa. Se borrará 1 bar en términos del período de tiempo actual. Si el marco de tiempo actual es 1 hora - usted volverá por 1 hora, si usted tenía algunos oficios cerrados podrían ser restaurados. También puede utilizar el botón Retroceso en un teclado para este propósito. 5. Avanza con una sola barra. Este botón sólo está disponible cuando se ha ajustado la Pausa. Usted avanzará en 1 bar en términos del marco de tiempo actual. Si el intervalo de tiempo actual es de 1 hora - se avanzará durante 1 hora. Afecta a todos los gráficos. También puede utilizar el botón Espacio en una tecla del teclado para este propósito. 6. Avanza por marcar el tamaño del paquete. Este botón sólo está disponible cuando se ha ajustado la Pausa. Usted avanzará en el tiempo definido por el tamaño del paquete de tick (3). Puede utilizar el botón F11 en un teclado para este propósito. Nota: puede cambiar las teclas de acceso rápido para estas y otras acciones a través de Herramientas rarr Opciones menú, pestaña Teclas de acceso rápido. Este es un modo de prueba visual cuando puedes ver tus operaciones y colocarlas manualmente. Forex Tester también puede probar estrategias automatizadas escritas con C y Delphi. Puede encontrar API y ejemplos de cómo escribir indicadores y estrategias personalizadas en la carpeta Ejemplos después de la instalación. La ayuda de la API está habilitada sobre la ayuda rarr Indicadores API / Estrategias Menú de la API en Forex Tester. Puede volver a probar estrategias automatizadas con la opción Prueba rápida o con la herramienta Optimizador de estrategias.