트레이딩 전략을 백테스트하는 방법은 한 가지 규율로 귀결됩니다. 규칙을 적어두고, 그대로 역사적 데이터에 대해 재생하며, 모든 시뮬레이션 거래를 기록한 다음, 운에 대해 벌을 주는 지표로 결과를 판단합니다. 백테스트의 다른 기준은 없습니다. 차트를 스크롤하며 좋은 진입 지점을 기억하는 것은 기억 연습이지 테스트가 아닙니다.
단계는 나열하기 간단하지만 잘못 이해할 수 있습니다. 대부분의 결함이 있는 백테스트는 데이터 품질, 샘플 크기 또는 미래에서 뒤로 유출된 정보로 인해 실패합니다. 규칙.
이 가이드는 트레이딩 전략을 백테스트하는 방법을 처음부터 끝까지 보여줍니다. 수동 및 자동 테스트, 필요한 역사적 데이터의 양, 읽을 가치가 있는 성과 지표, 선행 편향 및 실제 자본이 투입되기 전에 아웃 오브 샘플 검증을 다룹니다.
빠른 답변: 트레이딩 전략을 백테스트하는 방법
여섯 단계가 전체 프로세스를 포괄하며, 그 중 어느 하나라도 생략하면 결과가 무효화됩니다.
- 진입, 퇴장, 크기 및 필터에 대한 모호하지 않은 규칙으로 전략을 작성하세요.
- 실제 거래할 시장과 시간대에 대한 깨끗한 역사적 데이터를 수집하세요.
- 다음에 어떤 일이 일어날지는 모르고 바별로 규칙을 재생하세요.
- 모든 시뮬레이션 거래를 기록하세요. 잊고 싶은 손실 거래도 포함합니다.
- 단순한 총 수익이 아닌 위험 조정 성과 지표로 결과를 평가하세요.
- 실제 거래를 위험에 처하기 전에 전략이 한 번도 본 적이 없는 데이터로 재검증하세요.
세 번째 단계에서 대부분의 테스트가 실패합니다. 여섯 번째 단계에서 대부분 사람들이 일찍 중단합니다.
백테스팅이 증명하는 것과 증명하지 않는 것
백테스트는 좁은 질문에 답합니다. 그것은 고정된 규칙 세트가 특정 역사적 단편 속에서 어떻게 행동했을지를 알려줍니다. 이는 전혀 작동하지 않았던 아이디어를 걸러내기 때문에 진정으로 유용합니다.
다음에 어떤 일이 일어나는지를 알려주지는 않습니다. 규제 당국이 이 경고를 반복하는 데는 이유가 있으며, 과거 성과가 미래 결과를 나타내지 않는다 는 점은 귀하의 시뮬레이션 기록에도 전적으로 적용됩니다.
백테스트는 여러분의 행동을 모델링할 수 없습니다. 역사적 곡선은 결코 주저하지 않고, 결코 손절매를 확대하지 않으며, 세 번의 손실 이후에는 결코 거래를 건너뛰지 않습니다. 하지만 여러분은 그렇게 할 것입니다. 테스트된 규칙과 거래된 규칙 사이의 간극은 실망의 가장 큰 원천입니다.
수동 백테스트 vs 자동화 백테스트
| 요소 | 수동 재생 | 자동화 테스트 |
|---|---|---|
| 설정 시간 | 시작하는 데 몇 분. | 구축하는 데 몇 시간 또는 며칠. |
| 샘플 크기 도달 | 수십 개의 거래. | 수천 개의 거래. |
| 편향 위험 | 높음, 차트를 보기 때문입니다. | 낮음, 코드가 정직할 경우. |
| 최고의 용도 | 세팅이 어떤 느낌인지 배우기. | 우위가 존재하는지 측정하기. |
| 주요 약점 | 작은 샘플과 바람직한 표시. | 결과를 과장하는 무언의 버그. |
수동 재플레이는 한 가지 실제 장점이 있습니다. 이는 실시간 차트에서 모호함을 한 줄씩 마주하게 하여 규칙이 불분명한 부분을 배우게 합니다. 자동화된 테스트는 기술과 잡음을 구분할 수 있는 충분한 샘플 크기에 도달하는 유일한 방법입니다.
대부분의 트레이더는 두 가지가 필요합니다. 규칙을 다듬기 위해 수동으로 100개의 바를 재플레이한 후, 이를 측정하기 위해 자동화합니다.
백테스팅 과정, 단계별로 진행하기
이는 거래 전략을 백테스트하는 방법의 실질적인 핵심입니다. 단계별로 순서대로 진행하고, 5단계 전에는 결과를 확인하고 싶은 유혹을 참으세요.
1단계: 아이디어를 낯선 사람이 따를 수 있는 규칙으로 변환하기
모든 조건에는 숫자가 필요합니다. "강한 반등 시 진입"은 테스트할 수 없습니다. "연속적으로 두 번의 하락 마감 후 가격이 20기간 평균 위로 다시 마감할 때 진입"은 테스트할 수 있습니다. 진출, 손절매, 포지션 크기 그리고 진입을 막는 필터를 포함하세요.
차트를 다시 보기 전에 규칙을 작성하세요. 데이터를 보면서 작성된 규칙은 이미 오염되어 있습니다.
2단계: 거래 방식에 맞는 데이터 수집하기
실제로 거래하고자 하는 동일한 시간 프레임, 동일한 상품 및 동일한 세션을 사용하세요. 공백, 잘못된 틱 및 결측일을 확인하세요. 공휴일 세션과 조기 마감은 일중 평균을 왜곡하며, NYSE 시간 및 캘린더와 같은 게시된 장소 캘린더 페이지는 어떤 날들이 단축되었는지 알려줍니다. NYSE 시간 및 캘린더 페이지는 어떤 날들이 단축되었는지 알려줍니다.
3단계: 엿보지 않고 규칙 재플레이하기
각 결정은 그 순간 이용 가능한 정보만을 사용해야 합니다. 규칙이 일일 마감 값을 참조하는 경우, 정오에 이를 기반으로 행동할 수 없습니다. 이 제약이 테스트와 이야기의 전체 차이를 만듭니다.
4단계: 모든 시뮬레이션된 거래 기록하기
진입 시간, 퇴출 시간, 방향, 크기, 리스크 단위의 결과, 거래가 종료된 이유를 기록합니다. 거래 로그 없이 진행된 백테스트는 나중에 감사할 수 없으며, 감사되지 않은 결과는 패배 행렬이 발생했을 때 처음으로 버려집니다.
5단계: 현실적인 비용 차감하기
모든 라운드 트립에 대해 스프레드, 수수료 및 슬리피지 허용을 모델링합니다. 빈번한 거래는 높은 비용을 수반하며, SEC는 비용과 손실이 적극적인 트레이더에게 크게 영향을 미친다고 명시하고 있습니다.일간 거래: 당신의 돈이 위험에 처해 있습니다.). 제로 비용에서만 작동하는 전략은 작동하지 않는다.
6단계: 결과 점수화 및 다른 곳에서 재테스트하기
아래 설명된 지표를 계산하십시오. 그런 다음 고의로 제외한 기간이나 수단에 동일한 규칙을 적용하십시오. 두 결과 간의 일치는 당신이 얻을 수 있는 가장 가까운 증거입니다.
샘플 크기, 시간 범위 및 아웃 오브 샘플 테스트
트레이딩 전략을 제대로 백테스트하는 방법에 대해 묻는 사람들은 두 가지 구조적인 질문에 직면합니다. 얼마나 많은 역사 데이터가 충분한가, 그리고 그 중 일부를 어떻게 정직하게 유지할 것인가? 둘 다 대답하면 나머지 과정은 회계 작업입니다.
얼마나 많은 역사 데이터가 충분한가?
샘플 크기는 조용한 살인자입니다. 30번의 거래는 거의 아무것도 알려주지 않습니다. 그렇게 긴 운이 따르는 것은 보통이기 때문입니다. 주 1회의 거래를 하는 규칙은 방어 가능한 집계를 생성하기 위해 몇 년의 역사 데이터가 필요합니다.
두 가지 질문이 시간 범위를 결정합니다. 샘플에 몇 번의 거래가 포함되어 있으며, 몇 가지 다른 시장 상황을 포함하고 있는가? 조용하고 상승하는 시장만을 포함하는 테스트는 하나의 체제를 측정했으며, 이를 세계라고 칭합니다.
가능하면 몇 백 개의 거래를 목표로 하십시오. 그렇지 않은 경우는 명확히 밝히고 결과를 임시로 취급하십시오. 또한 역사가 적어도 한 번의 급격한 하락 기간을 포함하고 있음을 확인하십시오. 이는 전략이 평가될 곳이기 때문입니다.
전망 편향 및 기타 무시된 오류들
전망 편향
이는 의사 결정 시점에서 이용할 수 없었던 정보를 사용하는 것입니다. 이는 인트라바를 사용할 때의 종가, 전체 시리즈에서 재계산된 지표, 그리고 사건이 발생한 후 수정된 데이터를 통해 스며듭니다. 결과는 훌륭하게 보이고 재현할 수 없습니다.
해결책은 절차적입니다. 모든 입력에 타임스탬프를 추가하고, 각 규칙에 대해 그때 알았을 수 있었는지 질문하십시오.
생존 편향
현재 존재하는 수단만을 테스트하면 샘플에서 실패가 제거됩니다. 현재 지수에서 선별된 바구니는 조용히 탈락한 모든 회사를 제외합니다. 측정된 수익은 전략과 아무 관련이 없는 이유로 상승합니다.
과적합 및 곡선 적합
자본 곡선이 아름답게 보이도록 매개 변수를 조정하는 것은 시장이 아닌 노이즈에 맞추는 것입니다. 아홉 개의 조정 가능한 설정이 있는 규칙은 어떤 역사도 완벽하게 설명할 수 있습니다. 적은 수의 매개 변수를 선호하고, 하나의 마법의 숫자가 아닌 넓은 값 범위에서 작동하는 설정을 선호하십시오.
결과를 판단하기 위한 성과 지표
총 수익은 페이지에서 가장 정보가 적은 숫자입니다. 위험 조정 지표는 전략이 거래 가능 여부를 알려줍니다.
읽을 가치가 있는 지표들
- 거래당 기대값, 위험 단위로 표현되며, 규칙의 평균 결과를 보여줍니다.
- 최대 낙폭, 가장 깊은 정점에서 바닥으로 떨어진 하락폭으로, 생존할 수 있는 규모를 설정합니다.
- 승률과 수익 비율, 둘 중 하나만으로는 아무 의미가 없습니다.
- 최장 손실 스트릭, 계획을 포기했을 시점을 예측합니다.
- 거래 수, 모든 다른 지표는 그 이면에 있는 샘플만큼만 신뢰할 수 있습니다.
함께 읽기
높은 승률과 낮은 수익 비율은 한 번의 나쁜 날에 모든 것을 잃게 하는 전략입니다. 깊은 낙폭과 강한 총 수익은 단순히 레버리지일 수 있습니다. 빌린 자금은 양 방향 모두에서 증폭됩니다. SEC의 설명은 마진 매입 의 강제 매각 메커니즘을 다루며 레버리지 실험이 일찍 종료되도록 합니다.
접촉하지 않은 데이터를 보존하기
시작하기 전에 데이터를 분할하십시오. 한 부분에서 개발한 후, 결코 검토하지 않았던 부분에서 한 번 테스트하십시오. 보존된 데이터에서 반복적으로 테스트하면 그 값이 파괴되며, 개발 세트의 일부가 됩니다.
워킹 포워드 검증은 그 아이디어를 확장합니다. 한 창에서 최적화한 후, 다음 창에서 테스트하고 두 창을 앞당겨 반복합니다. 결과는 단일의 치켜세우는 숫자가 아니라 샘플 외의 결과 체인입니다.
퇴화를 예상하십시오. 실시간 및 선행 결과는 일반적으로 개발 샘플보다 나쁩니다. 테스트에서 겨우 기준을 넘긴 전략은 그 아래로 떨어질 것입니다. 여유를 미리 구축하십시오.
작업 예시: 백테스트 보고서 읽기
트레이더가 8년간의 유동적인 선물 시장에서 돌파 규칙을 테스트합니다. 보고서는 412건의 거래, 41%의 승률, 평균 승리는 2.1 위험 단위, 평균 손실은 1.0 단위를 보여줍니다.
기대치는 0.41 곱하기 2.1 에서 0.59 곱하기 1.0을 뺀 값입니다. 이는 0.861에서 0.59를 빼면 0.271 단위가 거래당 남는다는 뜻입니다. 412건의 거래를 고려할 때 총액은 대략 112 단위입니다.
이제 규칙을 적용하십시오. 왕복 거래당 0.06 단위의 비용이 약 25 단위를 제거하여 87 단위를 남깁니다. 샘플에서 최대 하락폭은 19 단위였고, 가장 긴 손실 연속 거래는 14건에 달했습니다.
이 하락폭 숫자가 진정한 발견입니다. 1퍼센트의 거래당 위험을 감안할 때, 19 단위의 하락은 19퍼센트의 계좌 감소를 의미합니다. 트레이더는 손실 기간의 7번째 달에 주문을 계속 넣을 것인지 미리 결정해야 합니다. 만약 대답이 '아니오'라면, 기대치와 관계없이 그들에게는 전략이 거래할 수 없습니다.
샘플을 분할하면 나머지를 확인할 수 있습니다. 처음 6년 동안은 거래당 0.29 단위를 만들었고, 남은 마지막 2년은 0.18을 생성했습니다. 낮아졌지만 같은 기호를 가지며, 이는 당신이 바라는 결과입니다.
결정 프레임워크: 이 백테스트가 실제 자금에 적합한가?
거래 로그로 방어할 수 있는 각 진술에 대해 한 점을 부여하십시오.
- 규칙은 테스트가 시작되기 전에 서면으로 고정되었습니다.
- 샘플은 최소 몇 백 건의 거래를 포함하고 있습니다.
- 이력은 상승세와 변동성이 큰 기간을 모두 포함하고 있습니다.
- 비용과 슬리피지는 모든 거래에 모델링되어 있습니다.
- 결과는 처음부터 예약된 데이터에서 유지됩니다.
- 최대 하락폭은 사이즈를 변경하지 않고 견딜 수 있는 수준입니다.
다섯 또는 여섯 점. 작은 규모로 시뮬레이션에서 포워드 테스트로 이동합니다.
세 또는 네 점. 아이디어는 유망하지만 증거가 부족합니다. 가장 약한 입력을 수정하고 재검증하십시오.
제로에서 두 점. 이것은 가설이지 전략이 아닙니다. 아직 자본이 없습니다.
백테스트된 전략을 거래하기 전에 알아야 할 사항
깨끗한 백테스트는 당신이 아는 것을 변화시킬 뿐, 시장이 어떻게 움직일지는 변화시키지 않습니다. 자금을 투자하기 전에 SEC에서 제안하는 질문들을 먼저 고려해 보십시오, 특히 위험 감수 성향과 잃을 수 있는 금액에 대한 질문입니다.
그 다음에 포워드 테스트를 진행하십시오. 규칙을 실시간 가격에 적용해 보는 것은 과거의 재생이 숨기는 실질적인 문제들을 드러냅니다. 주문이 누락되거나, 스프레드가 확대되며, 계획한 거래가 항상 실행되는 거래가 아닐 수 있습니다.
시뮬레이션은 두 가지를 연결하는 합리적인 다리입니다. 시뮬레이션된 거래 환경에서는 저축을 위험에 빠트리지 않고 실시간으로 거래를 진행할 수 있으므로, 전략이 귀하의 계좌에 적용되기 전에 실시간 데이터에 부합합니다. 실제 금전의 감정적 무게를 재현할 수는 없으며, 그 차이를 기대해야 합니다. Pivex는 그 다음 단계를 위해 설계되었습니다: 명확하고 공개된 규칙과 조건을 가진 구조화된 평가입니다.
참여하기 전에 Pivex의 현재 프로그램 규칙을 검토하고, 시뮬레이션된 독점 거래 평가가 귀하의 경험과 위험 한도에 적합한지 결정하십시오. 참여는 보상, 수익 또는 특정 거래 결과를 보장하지 않습니다.