Backtesting trading strategies with r

A SmartQuant é uma empresa de software financeiro que desenvolve infra-estrutura de negociação de ponta a ponta para fundos hedge quantitativos e grupos comerciais institucionais. OpenQuant e sua próxima geração, OpenQuant2017. O produto principal da SmartQuants, é uma Plataforma de Desenvolvimento do Sistema de Negociação Algorítmica e Automatizada (ATS). O OpenQuant possui um IDE (Integrated Development Environment) que fornece quads e comerciantes com uma estratégia de força industrial, pesquisa, desenvolvimento, depuração, backtesting, simulação, otimização e automação. O QuantDesk é uma solução completa de ponta a ponta para um fundo quantitativo de qualquer tamanho. Ele inclui OpenQuant IDE. QuantRouter (servidor de execução de algo com replicação de feed, consolidação, agregação e roteamento de pedidos inteligentes), QuantBase (servidor de dados de mercado com captura de feed em tempo real e gerenciamento de dados históricos centralizado), QuantTrader (motor de implantação de produção para estratégias de negociação automatizadas desenvolvidas com OpenQuant) e QuantController . Um aplicativo de servidor que complementa o QuantDesk para permitir uma gestão eficiente da arquitetura de negociação distribuída do SmartQuants. QuantWeb é uma versão em nuvem do QuantDesk com front-end do navegador. Registre-se e obtenha uma conta de demonstração QuantWeb gratuita. A principal diferença entre o estilo de negociação quantitativo e discricionário é a natureza sistemática da abordagem quantitativa. Enquanto os comerciantes discricionários são como artistas, os quants tendem a executar um processo de produção complexo e, portanto, precisam de uma infra-estrutura de força industrial sem a qual eles não podem manter o grau necessário de disciplina sistemática. Infelizmente, ser um start-up não isenta um desta regra. Mas, felizmente, não é preciso construir toda a fábrica desde o início. O uso da infra-estrutura comercial do SmartQuant permite aos gerentes emergentes se concentrar em seu principal objetivo, que é o desenvolvimento de estratégias de investimento, ao mesmo tempo que se beneficia de um quadro confiável para implementá-los e implantá-los no mercado. Claro, nós ainda passamos muito tempo experimentando, tentando e testando diferentes estratégias. Ter um bom ambiente de desenvolvimento não permite que você ignore esse passo. A vantagem real de uma estrutura bem projetada é cortar o tempo entre testes e produção ao mínimo, e na natureza escalável da infra-estrutura, que pode crescer com a empresa de gerenciar um pequeno capital de semente para níveis verdadeiramente institucionais. Com um sistema como este, os gerentes emergentes podem se sentir em condições equitativas ao negociar no mesmo mercado como competidores muito maiores e podem perceber plenamente as vantagens inerentes de ser ágil e adaptável. Arthur M. Berd Fundador e CEO, General Quantitative, LLC Copyright 1997-2017 SmartQuant Ltd infosmartquantBacktesting O que é Backtesting Backtesting é o processo de testar uma estratégia de negociação em dados históricos relevantes para garantir sua viabilidade antes que o comerciante arrisque qualquer capital real. Um comerciante pode simular a negociação de uma estratégia durante um período de tempo adequado e analisar os resultados para os níveis de rentabilidade e risco. BREAKING DOWN Backtesting Se os resultados atendem aos critérios necessários que são aceitáveis ​​para o comerciante, a estratégia pode então ser implementada com algum grau de confiança de que resultará em lucros. Se os resultados forem menos favoráveis, a estratégia pode ser modificada, ajustada e otimizada para alcançar os resultados desejados, ou pode ser completamente descartada. Uma quantidade significativa do volume negociado no mercado financeiro de hoje é feita por comerciantes que usam algum tipo de automação de computador. Isto é especialmente verdadeiro para estratégias comerciais baseadas em análises técnicas. Backtesting é parte integrante do desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado. Backtesting significativo Quando feito corretamente, backtesting pode ser uma ferramenta inestimável para tomar decisões sobre se utilizar uma estratégia de negociação. O período de tempo da amostra em que um backtest é executado é crítico. A duração do período de tempo da amostra deve ser suficientemente longa para incluir períodos de diferentes condições do mercado, incluindo as tendências de elevação, as tendências de baixa e a negociação limitada. Realizar um teste em apenas um tipo de condição de mercado pode produzir resultados únicos que podem não funcionar bem em outras condições do mercado, o que pode levar a conclusões falsas. O tamanho da amostra no número de trades nos resultados do teste também é crucial. Se o número da amostra de negócios for muito pequeno, o teste pode não ser estatisticamente significante. Uma amostra com muitos negócios durante um período muito longo pode produzir resultados otimizados, em que um número irresistible de negociações vencedoras coalesce em torno de uma condição ou tendência de mercado específica favorável à estratégia. Isso também pode causar um comerciante para tirar conclusões enganosas. Mantendo-o real Um backtest deve refletir a realidade na melhor medida possível. Os custos de negociação que podem ser considerados insignificantes pelos comerciantes, quando analisados ​​individualmente, podem ter um impacto significativo quando o custo total é calculado durante todo o período de teste. Estes custos incluem comissões, spreads e derrapagens, e podem determinar a diferença entre se uma estratégia de negociação é lucrativa ou não. A maioria dos pacotes de software de backtesting incluem métodos para explicar esses custos. Talvez a métrica mais importante associada ao backtesting seja o nível de robustez das estratégias. Isto é conseguido comparando os resultados de um teste de volta otimizado em um período de tempo de amostra específico (referido como na amostra) com os resultados de um teste de retorno com a mesma estratégia e configurações em um período de tempo de amostra diferente (referido como out - De-amostra). Se os resultados forem igualmente rentáveis, a estratégia pode ser considerada válida e robusta e está pronta para ser implementada em mercados em tempo real. Se a estratégia falhar em comparações fora da amostra, então a estratégia precisa de um desenvolvimento adicional, ou deve ser abandonada por completo.