Phản đối liên quan đến việc áp dụng một chiến lược hoặc mô hình dự đoán vào dữ liệu lịch sử để xác định độ chính xác của nó. Nó có thể được sử dụng để kiểm tra và so sánh khả năng tồn tại của các chiến lược giao dịch để các nhà giao dịch Sáu kỹ năng cần thiết của các nhà giao dịch thành thạo Bất cứ ai cũng có thể trở thành một nhà giao dịch, nhưng để trở thành một trong những nhà giao dịch thành thạo thì cần nhiều hơn vốn đầu tư và bộ ba món đồ. Hãy nhớ rằng: có rất nhiều cá nhân đang tìm cách gia nhập hàng ngũ những nhà giao dịch bậc thầy và mang về nhà loại tiền đi kèm với danh hiệu đó. có thể sử dụng và điều chỉnh các chiến lược thành công.
Tóm lược
- Phản hồi liên quan đến việc áp dụng một chiến lược hoặc mô hình dự đoán vào dữ liệu lịch sử để xác định độ chính xác của nó.
- Nó cho phép các nhà giao dịch thử nghiệm các chiến lược giao dịch mà không cần phải mạo hiểm vốn.
- Các biện pháp dự phòng phổ biến bao gồm lãi / lỗ ròng, lợi tức, lợi tức được điều chỉnh theo rủi ro, mức độ tiếp xúc với thị trường và sự biến động.
Cách hoạt động của Backtesting
Các nhà phân tích sử dụng backtesting như một cách để kiểm tra và so sánh các kỹ thuật giao dịch khác nhau mà không gặp rủi ro về tiền bạc. Lý thuyết cho rằng nếu chiến lược của họ hoạt động kém trong quá khứ, thì nó khó có thể hoạt động tốt trong tương lai (và ngược lại). Hai thành phần chính được xem xét trong quá trình thử nghiệm là lợi nhuận tổng thể và mức rủi ro thực hiện.
Tuy nhiên, backtest sẽ xem xét hiệu suất của một chiến lược liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau. Một backtest thành công sẽ cho các nhà giao dịch thấy một chiến lược đã được chứng minh là cho kết quả tích cực trong lịch sử. Mặc dù thị trường không bao giờ di chuyển giống hệt nhau, nhưng việc hỗ trợ dựa trên giả định rằng các cổ phiếu di chuyển theo các mô hình tương tự như chúng đã làm trong lịch sử.
Thực hiện
Backtest thường do lập trình viên viết mã Lập trình là quá trình viết các lệnh để máy tính thực hiện. Nó tương tự như một công thức cho con người. Một công thức chứa danh sách các hành động, chạy mô phỏng chiến lược giao dịch. Mô phỏng được chạy bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử từ cổ phiếu, trái phiếu và các công cụ tài chính khác. Người tạo điều kiện cho backtest sẽ đánh giá lợi nhuận trên mô hình trên một số bộ dữ liệu khác nhau.
Điều cần thiết là mô hình được thử nghiệm trên nhiều điều kiện thị trường khác nhau để đánh giá khách quan về hiệu suất. Các biến trong mô hình sau đó được tinh chỉnh để tối ưu hóa dựa trên một số biện pháp phản hồi khác nhau.
Các biện pháp phản hồi chung
- Lãi / lỗ ròng
- Lợi tức : Tổng lợi nhuận của danh mục đầu tư trong một khung thời gian nhất định
- Rủi ro điều chỉnh Return rủi ro điều chỉnh chỉ tiêu Return Có một số tỷ lệ lợi nhuận điều chỉnh rủi ro mà nhà đầu tư giúp đỡ ấn ðịnh hiện có hoặc đầu tư tiềm năng. Các tỷ lệ này có thể hữu ích hơn các chỉ số hoàn vốn đầu tư đơn giản không tính đến mức độ rủi ro đầu tư. : Lợi tức của danh mục đầu tư được điều chỉnh theo mức độ rủi ro
- Tiếp xúc thị trường : mức độ tiếp xúc với các phân đoạn khác nhau của thị trường
- Biến động Độ biến động Độ biến động là thước đo tỷ lệ biến động giá của một chứng khoán theo thời gian. Nó chỉ ra mức độ rủi ro liên quan đến sự thay đổi giá của một chứng khoán. Các nhà đầu tư và nhà giao dịch tính toán sự biến động của một chứng khoán để đánh giá các biến động trong quá khứ của giá: Sự phân tán lợi nhuận trên danh mục đầu tư
Phản đối thiên vị
Khi tạo mô hình giao dịch để được kiểm tra lại, các nhà giao dịch phải tránh thiên vị trong việc tạo mô hình. Để đảm bảo tính khách quan, chiến lược phải được thử nghiệm trên nhiều khoảng thời gian khác nhau với mẫu cổ phiếu không thiên vị và đại diện. Nếu một nhà giao dịch phải chọn và chọn cổ phiếu và khoảng thời gian mà chiến lược của họ được kiểm tra lại, thì mô hình về cơ bản sẽ thiếu sót. Mặc dù thử nghiệm có thể mang lại kết quả tích cực, điều này chỉ là do mô hình được tạo ra để hoàn toàn phù hợp với dữ liệu này. Do đó, điều cần thiết là các bộ dữ liệu khác nhau được sử dụng trong suốt quá trình.
Xu hướng nhìn trước
Một sai lầm khác khi đánh ngược là thiên vị nhìn trước. Sự thiên vị nhìn trước bao gồm việc kết hợp thông tin vào mô hình được kiểm tra lại mà thông thường sẽ không có sẵn khi mô hình thực sự được triển khai.
Ví dụ: giả sử bạn đang ủng hộ một mô hình giao dịch dựa trên thông tin tài chính có sẵn vào cuối năm tài chính. Trong mô hình, bạn nhập thông tin vào ngày 31 tháng 12; tuy nhiên, thông tin thường không có sẵn cho đến một vài tuần sau khi kết thúc năm. Việc triển khai dữ liệu trong kiểm tra ngược sẽ khiến lợi nhuận trên mô hình cao một cách giả tạo do thiên vị nhìn trước.
- A - Cuối năm tài chính (thời điểm mà mô hình phản hồi giả định báo cáo hàng năm được phát hành)
- B - Báo cáo hàng năm được phát hành
- C - Thời gian mà mô hình phản hồi giả định phát hành báo cáo quý đầu tiên
- D - Báo cáo quý đầu tiên được phát hành
Biểu đồ trên cho thấy tiến trình về cách một mô hình phản hồi có thể trở nên sai sót do thiên vị nhìn trước. Mô hình giả định rằng thông tin có sẵn tại các điểm A và C, trong khi trên thực tế, thông tin có sẵn tại các điểm B và D. ở trên.
Ai sử dụng Backtesting?
Bất kỳ ai cũng có thể thực hiện backtest của riêng mình; tuy nhiên, kiểm tra lại thường được thực hiện bởi các nhà đầu tư tổ chức và các nhà quản lý tiền tệ. Backtesting sử dụng dữ liệu có thể tốn kém để lấy và yêu cầu mô hình phức tạp.
Các nhà giao dịch tổ chức và các công ty đầu tư sở hữu nguồn vốn nhân lực và tài chính cần thiết để sử dụng các mô hình hỗ trợ vào chiến lược giao dịch của họ. Ngoài ra, với số tiền lớn trên đường truyền, nhà đầu tư tổ chức Nhà đầu tư tổ chức Nhà đầu tư tổ chức là một pháp nhân tích lũy tiền của nhiều nhà đầu tư (có thể là nhà đầu tư tư nhân hoặc các pháp nhân khác) thường được yêu cầu kiểm tra lại để đánh giá rủi ro.
Thí dụ
Giả sử bạn là nhà phân tích tại một công ty đầu tư và bạn được yêu cầu kiểm tra lại một chiến lược dựa trên một bộ dữ liệu lịch sử được cung cấp cho bạn. Chiến lược liên quan đến việc mua một cổ phiếu nếu nó chạm mức thấp nhất trong 90 ngày. Bước đầu tiên trong quá trình đánh dấu ngược sẽ là chọn dữ liệu lịch sử không thiên vị.
Sau đó, bạn áp dụng chiến lược vào dữ liệu và nhận thấy rằng chiến lược mang lại lợi nhuận tốt hơn 150 điểm cơ bản so với chiến lược hiện tại được công ty sử dụng. Kiểm tra lại đã giúp củng cố nghiên cứu được thực hiện trong việc tạo ra chiến lược giao dịch. Công ty đầu tư có thể quyết định xem thử thách khó khăn có đủ lý do để áp dụng chiến lược hay không.
Bài đọc liên quan
Finance là nhà cung cấp chính thức của Chứng nhận CBCA ™ Ngân hàng & Tín dụng được Chứng nhận toàn cầu (CBCA) ™ Chứng chỉ CBCA ™ được Chứng nhận về Ngân hàng & Nhà phân tích Tín dụng (CBCA) ™ là tiêu chuẩn toàn cầu dành cho các nhà phân tích tín dụng bao gồm tài chính, kế toán, phân tích tín dụng, phân tích dòng tiền , lập mô hình giao ước, hoàn trả khoản vay và hơn thế nữa. chương trình chứng nhận, được thiết kế để giúp bất kỳ ai trở thành nhà phân tích tài chính đẳng cấp thế giới. Để tiếp tục thăng tiến sự nghiệp của bạn, các tài nguyên bổ sung bên dưới sẽ hữu ích:
- Thuật toán (Algos) Thuật toán (Algos) là một tập hợp các hướng dẫn được giới thiệu để thực hiện một nhiệm vụ.
- Ảo tưởng phân cụm Ảo tưởng phân cụm Ảo tưởng phân cụm đề cập đến sự thiên lệch nhận thức trong tài chính hành vi, trong đó nhà đầu tư quan sát các mẫu trong những sự kiện thực sự là ngẫu nhiên. Trong khác
- Kiểm định giả thuyết Kiểm tra giả thuyết Kiểm tra giả thuyết là một phương pháp suy luận thống kê. Nó được sử dụng để kiểm tra xem một tuyên bố liên quan đến một tham số dân số có đúng hay không. Kiểm tra giả thuyết
- Xu hướng chọn mẫu Xu hướng lựa chọn mẫu Xu hướng chọn mẫu là sai lệch do không đảm bảo sự ngẫu nhiên phù hợp của mẫu dân số. Các sai sót của việc chọn mẫu