Geriye dönük test/Optimizasyon - sayfa 7

Yeni yorum
 
lomme:
Bu doğru.

Ancak geriye dönük test için en iyi ayrıntı düzeyi de 1 dakikadır.

Bu kene verilerinin 1 dakikalık geriye dönük test için sonuçları değiştirmeyeceğini hayal edebiliyorum.

Bu verileri henüz kimse geri test etmedi mi? Ayrıca, uzman danışman aşırı ölçekleme kullanmadıkça, 1M verilerinin önemli bir fark yaratmayacağına katılıyorum, bu durumda saniyeler bile sayılabilir.

 

Geri test ve optimizasyon

Unutulmaması gereken ilk husus, optimizasyonun harika bir ticaret fikri keşfetmek için değil, yalnızca piyasanın bir davranışına veya gerçeğine dayalı olarak mevcut bir fikri doğrulamak için kullanılması gerektiğidir. Ticaret fikri önce gelmelidir. Bir piyasa için optimizasyon yapmanın tehlikesi, eğriye gereğinden fazla uymaktır, geçmiş veriler üzerinde işe yarayanlar gelecekte çalışmayabilir, ancak geçmiş veriler için harika bir kombinasyon buldunuz. Bununla birlikte, ticaret sisteminin hassasiyetinden ziyade kullanılmaması gereken bir dizi parametreyi bulmak için çeşitli pazarlarda kullanılabilir. Simülasyon/geriye dönük testin başka bir kullanımı, sisteminizin zayıf ve güçlü yanlarını anlamaktır. Ne zaman iyi performans gösteriyor, ne zaman gecikiyor ve ne zaman tam anlamıyla başarısız oluyor, böylece bu sorunları çözmek için yeni fikirler geliştirebilirsiniz.

Bu noktada verilerin geriye dönük testin en önemli yönü olduğunu anlamak önemlidir. Geriye dönük test , matematiksel bir dağılımdan ziyade yalnızca geçmiş veriler üzerinde bir simülasyon olduğundan, çeşitli sayıda piyasa koşullarını temsil eden çeşitli çiftler üzerinde kaliteli verilere ihtiyacınız vardır. Değişken volatilite ile Boğa, Ayı ve yana doğru. Sistem şoklar da dahil olmak üzere çeşitli piyasa koşullarına dayanabiliyorsa, ticaret için yeterlidir. Temsili veriler olmadan, sonuçlarınızın kullanışlılığının gerçek piyasada hiçbir önemi olmayacaktır.

Ardından, sonuçlarınızda bir güven düzeyi elde etmek için kaç test yapılması gerektiğine karar vermelisiniz. Bu, yeterince temsil edici olan ve bir güven aralığı geliştiren 15-30 veri kümesi üzerinde geriye doğru testi çalıştırmak anlamına gelir. Bu, verilerin normal dağıldığını, ancak finansal verilerin olmadığını, sağ tarafta kalın bir kuyruk ile sola çarpık olduğunu varsayar. Bu nedenle bir seçenek, deneyinizi geliştirmek ve daha güvenilir hale getirmek için buradaki merkezi limiti kullanmaktır.

Tradestation'ın backtester'ı muhtemelen metatrader'dan daha güvenilirdir, çünkü kapanış fiyatını beklemek yerine tick ticareti yapabilir, ancak bu, metatrader'da EA'lar için aynı şekilde geçerlidir. Metatrader'ların geri test cihazının sadece doğru bir şekilde kullanılması gerekse bile korkunç olduğunu düşünmüyorum ve simülasyon sürecini anlamadan kullanmak her zaman aşırı uyumlu sonuçlara ve gerçekçi olmayan beklentilere yol açacaktır. Bu sermaye kaybına neden olacaktır. Gerçekten de bazı ipuçları vermeyi beklemenin amacı, geriye dönük test, optimizasyon, simülasyonun bir sistemi geliştirmek için kullanılan araçlar olduğunu anlamak ve sistemi tasarlayan analistin yerini almak için değil, sistemler arasındaki iyileştirmeleri karşılaştırmaktır. Çoğu kişi için önerim, geriye dönük test kullanıyorsanız, kendinizi çok fazla baş ağrısından ve sermaye kaybından kurtarmak için simülasyon metodolojisini anlıyorsanız.

Eğer gerçekten geriye dönük test yapacak olsaydım, yapardım ve Arena veya Tanık gibi simülasyon yazılımlarına bir geriye dönük test sistemi programlamaya çalışıyorum, ancak ticaret istasyonlarının yetenekleriyle ilgileniyorum.

 

Geri test eğitimi ve ipuçları

Geri test hakkında çok fazla konuşma gördüm ve çok fazla kafa karışıklığı var gibi görünüyor, bu yüzden onunla ilgili her konuya yazmak yerine burada uzun sürebilecek bilgileri yayınlamaya karar verdim ama umarım geriye dönük testin ne olduğunu açıklığa kavuştururum ve UYGUN şekilde nasıl kullanılacağı.

Geriye dönük test, bir ticaret sistemindeki iyileştirmeleri değerlendirmek için geçmiş verileri kullanan bir simülasyon şeklidir.

Anlaşılması gereken ilk şey, simülasyonun bir araç olduğu, grafik yazılımının bir araç olduğu gibi. Kendi başına bir fikir keşfetmez ve hatta onu geliştirmez, analist bunu piyasadaki temel özellikleri gözlemleyerek yapmalıdır. Normalde simülasyon, bir sistemi geliştirmek ve sistemin çıktısındaki varyansı azaltmak için geçmiş verileri almaya çalışır, ancak finansal simülasyon özel bir türdür. Bunun yerine, üzerinde hiçbir kontrolümüz olmayan verilerdeki varyansa karşı daha iyi performans gösterecek şekilde sistemi değiştirmeye çalışıyoruz. Bu nedenle, performansı değişen pazarlara çok duyarlı olmayan, sağlam bir sistem istiyoruz.

Bir simülasyonun birkaç bölümü vardır. Metodoloji, sistem ve veri var. Bu yazının ardından bunların her birini ayrıntılı olarak tartışacağım. Umarım bu bilgiyi faydalı bulursunuz.

 

Simülasyon Metodolojisi

Ticaret sisteminizi geliştirmeye karar verirken başarılı bir sonuç elde etmek için sistematik olmak önemlidir. Neyse ki simülasyon için kanıtlanmış bir yöntem geliştirilmiştir. İlk 6 adım, son 5 adımda olması gerektiği gibi, zamanınızın yaklaşık %40'ını almalıdır. Deneme adımı, zamanınızın yalnızca %20'sini almalıdır. Adımlar aşağıdaki gibidir.

1. Problemi tanımlayın - Bu, simülasyon sürecinin en önemli adımıdır. Simülasyon (backtest) yoluyla neyi başarmayı amaçladığınızı açıkça belirtmelisiniz. Daha iyi ifade etmek gerekirse, sisteminiz şu anda nerede kötü performans gösteriyor. Yeterince hızlı girmiyor mu, yeterince hızlı mı çıkıyor, çok sık mı, yeterince sık değil mi? İki sistemi karşılaştırmak ve hangisinin daha değerli ve güvenilir olduğuna karar vermek ister misiniz? Bunlar geçerli sorunlardır.

2. Projeyi planlayın - Bu adım, deneyi başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için gerekli araçlara ve bir yol haritasına sahip olduğunuzdan emin olmanıza yardımcı olmak içindir. Çoğumuz, metatrader veya excel dahil diğer yazılımlarda ihtiyaç duyduğumuz şeylere sahibiz, ancak belki de bazılarını kendiniz yapmak için yeterli programlamayı bilmiyorsunuz, bu yüzden yardım bulmanız gerekebilir. Bir Zaman Çizelgesi, işlerinizi yeterince hızlı yapıp yapmadığınızı belirlemenize yardımcı olur.

3. Sistemi tanımlayın - Bir finansal simülasyonda bu adım, hangi pazarlarda ticaret yapmayı düşündüğünüze ve sisteminizin bunu yapmak için hangi araçları kullandığına karar vermeyi içerir. Geleneksel simülasyondan farklı olarak, mümkün olduğunca fazla ayrıntı eklemek istersiniz.

4. Modeli kavramsallaştırın - Bu adımda sisteminizin nasıl çalıştığını özetleyecek ve ticaret sistemine programlanacak bir kural tabanı geliştireceksiniz. Hacim, genişlik, momentum, osilatörler, döngüler, mevsimler, davranış teknikleri, uyarlanabilir teknikler, risk kontrolü, para yönetimi, dağıtım sistemleri veya ele almak istediğiniz herhangi bir yönü düşünebilirsiniz.

5. Ön Deneysel Tasarım - Bu adıma kadar hepinizin bu fikirleri kafanızda hızlı bir şekilde çözebileceğinizi umuyorum, ancak işiniz bittiğinde sonuçlarınızı gözden geçirip karşılaştırabilmeniz için bunları yazmak yine de önemlidir. Bu adım, deneyi nasıl yapacağınıza karar vermeyi içerir. Deneysel tasarımı detaylandıran ayrı bir yazı yapacağım.

6. Girdi Verilerinin Hazırlanması - İyi veriler, özellikle finansal simülasyon olmak üzere herhangi bir simülasyon için hayati önem taşır. Zayıf veriler, sonuçlarınızı şişirebilir veya söndürebilir. Yetersiz veri, pazarı temsil etmemektedir. Piyasa verilerini ayrı bir yazı ile paylaşacağım. Bu adım sırasında, verilerinizi yazılım tarafından kullanılabilecek bir formatta toplayacak ve düzenleyeceksiniz. Bence metatrader tarih, saat, açık, yüksek, düşük, yakın, hacim sütunlarını tercih ediyor. Ardından, deneyde kullanılan çeşitli veri kümelerine böleceksiniz.

7. Model Çevirisi - Bu adım, sisteminizde gerçekten programladığınız yerdir, bu noktada, sorunsuz bir süreç olması için nasıl organize edildiği ve çeşitli işlevlere ayrıldığı konusunda iyi bir fikriniz olması gerekirdi. Normalde iki tür sistem vardır; entegre ve dikey. Entegre bir sistem belirli bir şekilde birlikte çalışır, dikey bir sistemde ise parçalar eklenip çıkarılabilir.

8. Doğrulama ve Doğrulama - Bu, modelin ticaret sisteminizi temsil ettiğini ve verilerin çeşitli piyasa koşullarını temsil ettiğini ve doğru olduğunu doğrulamanız için çok önemli bir adımdır. Strateji test cihazında , bir örnek çalıştırma çalıştırdıktan sonra grafiği açmak, sistemin beklediğiniz gibi çalıştığını görsel olarak kontrol etmenin iyi bir yoludur.

9. Son Deneysel Tasarım - Fikri doğruladıktan sonra, metodolojiyi gözden geçirme sürecinde gerekli olduğunu fark ettiğiniz sistemde herhangi bir değişiklik yapın. Bu, verileri incelerken yeni bir fikir fark ettiğiniz veya sonuçlarınızı tatmin etmek için bazı yeni raporlama ölçütlerinin gerekli olduğu anlamına gelebilir.

10. Deney - Bu adım, basitçe deneyin yinelemelerini çalıştırdığınız ve analiz için çıktı verilerini topladığınız yerdir. Bu muhtemelen verilerin kaydedilmesini de içerecektir.

11. Analiz ve Yorumlama - Deney çalıştırıldıktan ve çıktı verileri toplandıktan sonra, verileri analiz etmeli ve yorumlamalısınız. Sistemdeki iyileştirmelerin geçerli bir katkı sağlayıp sağlamadığına karar vereceğiniz yer burasıdır.

12. Uygulama ve Belgeleme - Son olarak iyileştirmeleri uygulayın ve simülasyonun ömrünü uzatmak ve iyileştirmek için sonuçlarınızı belgeleyin.

 

Deneysel Tasarım Genişletildi

Simülasyonu gerçekleştirme sürecinde bir şey unuttuysanız, metodoloji adımlarının birçoğunu birkaç kez uygulamanız gerekebileceğini unutmayın. Ancak çok önemli bir husus deneysel tasarımdır.

Dünyada iki tür sistem vardır. Stokastik(Değişken Sonuçlar) ve Deterministik(Tek Sonuç). Finansal Piyasalar, havanın yanında nihai stokastik sistemdir. Varyansla doludur ve sonuçlar günden güne ve pazardan pazara çok büyük ölçüde değişebilir. Ama bizim istediğimiz, bu çok değişken verilere düşük değişkenlikli tepki veren ve böylece riskimizi azaltırken performansımızı artıran bir sistem. Varyans doğada kuraldır ve iki türü vardır. Rastgele varyans ve rastgele olmayan varyans. Rastgele varyans sistemin doğasında vardır ve her biri tamamen ortadan kaldırılamaz, bu, sistemimizin her zaman aydan aya farklı performans göstereceği anlamına gelir. Rastgele olmayan varyans kontrol edilmelidir. Bu, kabul edilebilirlik aralığının dışındaki performansı veya verilerdeki büyük artışlara veya deliklere, elektrik kesintilerine, bağlantı kaybına, zayıf programlamaya verilen sistemlerin tepkisini içerir. İstikrarlı bir sistem, tüm bunları bir ölçüde yönetmiş olan sistemdir.

Deneyimizin amacı, sistemimizin belirtilen gereksinimlerin (kabul edilemez varyans) dışında nerede performans gösterdiğini belirlemek ve iyileştirmeye çalışmaktır. Dolayısıyla ilk adım, metriklerimizi (ölçülen değerler) tanımlamaktır. Meta tüccar bizim için önemli olanlardan birçoğunu yapar, düşüş, kar faktörü, yüzde iyi ticaret. Giriş sinyalleri ve girilmesi gereken yer arasındaki fark gibi sistemin bunlardan başka işlevleriyle ilgilenebiliriz. Bu daha karmaşık ölçümlerin manuel olarak programlanması gerekebilir.

Simülasyon/geriye dönük testinizden toplamanız gereken metrikleri tanımladıktan sonra, denemeyi nasıl gerçekleştireceğinize karar vermeniz gerekir. Piyasa verileri stokastik olduğundan, tek bir çalıştırma (tek bir piyasa verisi setinde sistemin tek bir testi) sistemin performansına dair bize herhangi bir güven vermek için yeterli değildir. İstatistikler, birkaç bin koşu yapmamızı teşvik eder, ancak ne yazık ki o kadar fazla veri veya zamanımız yok. Çalıştırma sayısı, verilerde bulunan varyansa bağlıdır. Bu, piyasa verilerindeki varyans değil, ticaret sisteminizin performansındaki varyans anlamına gelir. Ticaretle ilgili her şey varyansı anlamak ve onu kontrol etmektir. Bu durumda en iyisi, boğa, ayı ve trend olmayan her türlü piyasayı temsil etmek için yeterince uzun süreler boyunca, muhtemelen 15-30 çalıştırma olmak üzere bağımsız çalıştırmalar (farklı veri kümeleri/piyasalar) yürütmektir. Trend olmayan bir ticaret sisteminin, aralık ticaret piyasasıyla nasıl başa çıkacağını görmek için forex'in temsil etmesi en önemli şey olabilir, ancak bu sizin sisteminize bağlıdır.

Bu bilgilerden, sonuçlarınız etrafında bir güven aralığı geliştirebilirsiniz. Güven aralığı, metriğinizin içine girmesi için bir güven düzeyine sahip olduğunuz bir performans aralığıdır. 30 veri setini test etmenize dayanarak, 100.000 ile 200.000 dolar arasında kazanacağınızdan %90 emin olduğunuzu söyleyebilirsiniz. Bu, simülasyonda kullandığınız piyasa verilerinin değişen piyasa koşullarını ne kadar temsil ettiğine bağlıdır, tercihen onları mümkün olduğunca çok kez temsil edildiğini görmenize. Hiç görülmemiş bir yenisi ortaya çıkarsa, sonuçlarınızın güven aralığınıza benzer olması için hiçbir neden yoktur. Bir güven aralığını hesaplamak basittir, x(ortalama)+-(alfa/2 için öğrenci t değeri)*(s/sqrt(n)) kullanın. Öğrenci t değeri bir tabloda bulunabilir ve n örnek boyutudur. s standart sapmadır ve alfa sizin güven seviyenizdir - muhtemelen %90 için .9. Ortalama, söz konusu metrik için sonuçlarınızın ortalamasıdır, muhtemelen kârdır.

İki farklı sistemi karşılaştırıyorsanız, muhtemelen bir ANOVA testi kullanarak hipotez testini okursanız.

Böylece, kaç koşu yapılması gerektiğini, ne kadar sürmeleri gerektiğini, neyi temsil etmeleri gerektiğini ve önemini belirlemek için onu nasıl değerlendireceğimizi öğrendik. Bu, birçokları için kafa karıştırıcı bir bölüm olabilir, soru sormaktan çekinmeyin.

 

Geriye Dönük Veriler Genişletildi

Geriye dönük testin amacının yanı sıra metodoloji ve deneysel tasarım hakkında konuştum. Şimdi kullandığınız verilerden bahsetmek istiyorum.

Yoruluyorum, bu yüzden bir şey mantıklı değilse özür dilerim HA.

Veriler çok önemlidir ve uygun şekilde değerlendirilebilmesi için çeşitli özelliklere sahip olmalıdır. Veriler yeterince uzun olmalı, gerçekleştireceğiniz koşulları temsil etmeli, doğru ve geçerli olmalıdır.

Genişletilmiş bu, verilerin mümkünse çeşitli piyasa koşullarını birkaç kez temsil etmesi gerektiği anlamına gelir. Boğalar, Ayılar, Yüksek volatilite, Düşük volatilite, farklı fiyat şokları, aralık piyasaları, trend olmayan piyasalar, aklınıza gelebilecek her şey, çünkü büyük olasılıkla bir noktada bunlarla karşılaşacaksınız ve sisteminizin bunlarla başa çıkabilmesini istiyorsunuz. Pek çok kişinin geriye dönük testlerde yaptığı bir hata, tek bir çalıştırma yapıp optimize ediciyi çalıştırmaları ve ticaret sistemlerinin kutsal kasesini bulduklarını düşünmeleridir. DAİMA UNUTMAYIN, gerçekten çok iyi veya soru olarak gerçekten çok kötü sonuçlarınız varsa, verilerinizde, programlamanızda veya eğriye gereğinden fazla uyum sağlamanızda muhtemelen yanlış olan bir şeyler vardır. Fazla takma, sisteminizi önceki veriler üzerinde gerçekten iyi çalışacak şekilde optimize etme sürecidir. Maalesef piyasa koşullarını bir daha asla böyle görmeyebilirsiniz ve sisteminiz o kadar optimize edilmiştir ki yeni piyasa koşullarına karşı çok hassastır ve hızla çökecektir. Temsili olabilmesi için birkaç yıl, varsa birkaç on yıl sürmesi gerekir ve pazarların birleşmesi gibi pazarda büyük bir değişiklik meydana geldiyse dahil edilmemelidir. Bazılarına katılmıyorum ve bazı koşulları temsil ettiği sürece, geriye dönük test için iyi verilerse, piyasa verilerinin piyasa verileri olduğunu düşünüyorum, bu yüzden kendi kararınızı kullanın.

Test için piyasa verilerini toplamak uzun bir deneme olabilir, çünkü hiçbir zaman istediğiniz formatta değildir ve elde edilmesi her zaman umduğunuzdan üç kat daha uzun sürer.

Son olarak, verilerin bağımsız olması gerekir, bu, tüm dolar çiftlerinin yüksek oranda ilişkili olduğu, yani benzer şekilde hareket ettikleri forex piyasalarında bir sorun olabilir. Bu, genellikle otokorelasyonlu bir pazarda bile bozulur, yani bir sonraki veri parçasının korelasyonlu veya sonuncusuna bağlı olduğu anlamına gelir. İkinci gözlemler, süreç boyunca aynı şekilde dağıtılmalıdır. Yine finansal piyasa dağılımları her zaman değişir, ancak temel şekil muhtemelen işe yarayacak kadar yakındır. Finnaly normal olarak dağıtılmalıdır. Fiyatlar daha düşük seviyelerde kalma eğiliminde olduğundan, bunun yerine fiyat dağılımları ve fiyat hareketi dağılımları sola çarpık olduğundan ve sağda beklenenden daha kalın bir kuyruğa sahip olduğundan, bu HER ZAMAN kırılır. Para kazanmamızı sağlayan şey bu olsa da, simülasyonun temel bir varsayımını ihlal ediyor. Log dönüşümleri gibi analizde bunu düzeltmek için yöntemler vardır, ancak merkezi limit teoremi ile deney yapmak genellikle daha kolaydır. Bu, her çalıştırma değerinin diğer 15 çalıştırmanın ortalaması olduğu 15 çalıştırma çalıştırırsanız, bunun daha normal dağılma eğiliminde olacağı ve daha gerçekçi bir güven aralığı olacağı anlamına gelir. Bu mantıklı gelmiyorsa, görmezden gelin, ancak geriye dönük test sonuçları ile ticaret yaptığınız fiziksel sistem arasında HİÇBİR bağlantı olmadığını unutmayın, bu sadece bir araçtır ve iyi bir araçtır, ancak doğru şekilde anlaşılmalı ve kullanılmalıdır.

Diğer birçok konu dikkate alınmalıdır ve daha sonra olabilir, örneğin:

geriye dönük test prosedürü

optimize etme

İstatistik

olasılık

dönüşüm

pratik düşünceler

dağılımları ve bunları anlamak

rastgele akışlar ve sentetik veriler

hipotez testi

monte carlo optimizasyonu/metatrader'lardan daha hızlı

ama o zamana kadar umarım bu biraz yardımcı olmuştur ve ticaret sisteminizi uyguladığınızda daha iyi geriye dönük testler yapabilir ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz. Çok fazla olduğunu bildiğim soruları sormaktan çekinmeyin.

 

Harika bir açıklama.

Teşekkürler Cro2314

 

Farklı backstest sistemleri hakkında kısa bir soru...

Tradestations yazılımı, geriye dönük test için Metatrader yazılımından daha mı iyi?

İkisiyle de tecrübesi olan var mı?

Şimdiye kadarki sonucum, ticaret istasyonlarının geriye dönük testlerinin meta tüccardan daha gelişmiş göründüğü, ancak diğer tarafta meta tüccarın ücretsiz olduğu ve ticaret istasyonunun maliyetinin $$$ olduğu...

Aralarındaki farklar hakkında herhangi bir geri bildirim güzel olurdu.

 

sadece birkaçını biliyorum

edit***27 Mayıs. Geriye dönük testin bir simülasyon uygulaması olduğunu ve bir simülatör olmadığını belirtmek önemlidir. İyi çalışıyor gibi görünen bir simülatör bu sitede Forex test cihazı olarak listelenmiştir. Backtester olarak kullanılabilir, ancak henüz EA ile kullanılamaz. Simülasyonlar/geriye dönük testler, aslında, zayıf yönleri analiz edebilmeniz için ticaret sisteminizin performansı hakkında istatistikler sağlamayı amaçlar. Sonunda, zaman içinde öz sermaye eğrinizin eğimindeki varyansı azaltmaya çalışmak. İnsanların metatraders backtester'ı sevmemelerinin nedeni bu mu merak ediyorum. Belki bir simülatör arıyorlar. Ancak, aradığınız görsel bir performanssa, strateji test cihazını çalıştırdıktan sonra grafiği açmanız yeterlidir ve EA'nın nasıl işlem yaptığını tam olarak görebilirsiniz. Sistemin doğrulanması için çok faydalı.***

Aslında tradestations backtester konusunda çok az deneyimim var. Yine de birkaç avantaj tanıyorum. Tradestation, strateji test cihazında (en yeni sürümde oldu) kapanış fiyatını kullanmak yerine gün içi (kene) alımlar yapabilir, metatrader ise kapanış fiyatını kullanır. Stratejinize bağlı olarak, çok hızlı ticaret yaparsanız ve arada bir ortaya çıkan iki veya üç çubuk hareketini yakalamaya çalışırsanız, bunun sisteminizde önemli sonuçları olabilir. Ancak kapanış fiyatını beklemek gibi birçok temel stratejiye de aykırıdır. Diğer fark, elbette, programlamak için kullanabileceğiniz dilin aralarında değişiklik göstermesidir ve değişkenleri toplamak gibi bazı ortak görevler, tradestation'da daha kolay görünmektedir. Finnaly Metatrader içinde tradestation ile sınırlı olmayan bazı bellek sınırlamaları olduğunu duydum, ancak bununla karşılaşmadım. Bir EA'nın göstergelerini metatrader'da olduğu gibi sizin için ekrana yüklemesini engelleyenler gibi sistem değişkenlerinde ne gibi sınırları olduğunu bilmiyorum. Ayrıca, tradestation'ın size verdiği önceden yazılmış istatistiklerin, geriye dönük test sonuçlarında daha sağlam olduğu görülüyor. TradeStation def. bazı avantajları vardır, ancak geri test cihazının, yalnızca tam otomatik bir sistem çalıştırırsanız yazılımın vereceği gibi tepki vermesi gerektiğini unutmayın. Bu durumda, otomatik olarak ticaret yapmak için kullandığınız aynı yazılım üzerinde geriye dönük test yapmanızı öneririm, aksi takdirde şaşırabilirsiniz.

Genel olarak, daha iyi programlandığını hayal ediyorum, ancak birçok insanın aksine, metatraderlerin backtester'ın doğru kullanıldığında tam olarak olması gerektiği gibi çalıştığına ve kodunuzu nasıl yürüttüğüne dair bir anlayışa sahip olduğunuza inanıyorum. Simülasyon yazılımlarında bu her zaman böyledir, bu yüzden bunu bir dezavantaj olarak görmüyorum. Hangi yazılımı kullandığınız genellikle size verdiği verileri nasıl yorumladığınız kadar önemli değildir. Şimdi sadece atıp tutuyorum, o yüzden burada keseceğim.

Bu arada iltifatınız için teşekkür ederim Felix, çok takdir edildi.

 

Backtester'ım çok yavaş gidiyor .. yardım

Bazen çok hızlı bazen çok yavaş ilerliyor. Neden bilmiyorum. Günlüklerde 1,5 GB'lık bir dosya buldum ve onu sildim ama yine de yavaş. Programları geriye dönük test etmenin daha iyi bir yolu mu? Metatrader kullanıyorum ve genellikle sadece %20 modelleme kalitem var.

1234567891011121314...95
Yeni yorum