Apa itu Ujian Balik?

Ujian balik melibatkan penggunaan strategi atau model ramalan pada data sejarah untuk menentukan ketepatannya. Ia boleh digunakan untuk menguji dan membandingkan daya maju strategi perdagangan sehingga peniaga Enam Kemahiran Asas Pedagang Induk Hampir semua orang boleh menjadi pedagang, tetapi untuk menjadi salah satu peniaga utama memerlukan lebih banyak daripada modal pelaburan dan saman tiga bahagian. Perlu diingat: ada lautan individu yang ingin bergabung dengan barisan peniaga utama dan membawa pulang wang yang sesuai dengan tajuk itu. dapat menggunakan dan mengubah strategi yang berjaya.

Ujian Belakang

Ringkasan

  • Ujian balik melibatkan penggunaan strategi atau model ramalan pada data sejarah untuk menentukan ketepatannya.
  • Ini membolehkan peniaga menguji strategi perdagangan tanpa perlu mengambil risiko modal.
  • Langkah pengujian semula yang biasa merangkumi untung / rugi bersih, pulangan, pulangan disesuaikan risiko, pendedahan pasaran, dan turun naik.

Bagaimana Ujian Balik Berfungsi

Penganalisis menggunakan ujian semula sebagai kaedah untuk menguji dan membandingkan pelbagai teknik perdagangan tanpa mempertaruhkan wang. Teorinya adalah bahawa jika strategi mereka berkinerja buruk pada masa lalu, tidak mungkin berkinerja baik di masa depan (dan sebaliknya). Dua komponen utama yang dilihat semasa ujian adalah keuntungan keseluruhan dan tahap risiko yang diambil.

Walau bagaimanapun, ujian belakang akan melihat prestasi strategi berbanding dengan banyak faktor yang berbeza. Ujian balik yang berjaya akan menunjukkan kepada pedagang strategi yang terbukti menunjukkan hasil positif dari segi sejarah. Walaupun pasaran tidak pernah bergerak sama persis, pengujian semula bergantung pada anggapan bahawa saham bergerak dalam corak yang sama seperti yang dilakukan secara sejarah.

Ujian Balik - Bagaimana Ia Berfungsi

Pelaksanaan

Ujian belakang biasanya dikodkan oleh pengaturcaraan Pengaturcaraan Pengaturcaraan adalah proses menulis arahan untuk dilakukan oleh komputer. Ia serupa dengan resipi untuk manusia. Resipi mengandungi senarai tindakan, menjalankan simulasi strategi perdagangan. Simulasi dijalankan menggunakan data sejarah dari saham, bon, dan instrumen kewangan lain. Orang yang menguji ujian belakang akan menilai pulangan model di beberapa set data yang berbeza.

Model ini juga perlu diuji di pelbagai keadaan pasaran untuk menilai prestasi secara objektif. Pemboleh ubah dalam model kemudian diubah untuk pengoptimuman terhadap beberapa langkah pengujian semula yang berbeza.

Langkah Pengujian Semula yang Biasa

  • Untung / Rugi Bersih
  • Return : Jumlah pulangan portfolio dalam jangka masa tertentu
  • Risiko Diselaraskan Pulang risiko Diselaraskan Nisbah Pulangan Terdapat beberapa nisbah pulangan terlaras risiko yang membantu pelabur-pelabur menilai sedia ada atau pelaburan yang berpotensi. Nisbah ini boleh lebih berguna daripada metrik pulangan pelaburan sederhana yang tidak mengambil kira tahap risiko pelaburan. : Pengembalian portfolio disesuaikan untuk tahap risiko
  • Pendedahan Pasaran : tahap pendedahan kepada segmen pasaran yang berbeza
  • Volatility Volatility Volatility adalah ukuran kadar turun naik harga sekuriti dari masa ke masa. Ini menunjukkan tahap risiko yang berkaitan dengan perubahan harga sekuriti. Pelabur dan peniaga mengira turun naik sekuriti untuk menilai variasi harga yang lalu: Penyebaran pulangan portfolio

Bias Menguji Balik

Semasa membuat model perdagangan yang akan diuji semula, pedagang mesti mengelakkan bias dalam membuat model. Untuk memastikan objektiviti, strategi mesti diuji pada beberapa jangka masa yang berbeza dengan sampel stok yang tidak berat sebelah dan mewakili. Sekiranya seorang peniaga memilih dan memilih saham dan jangka waktu di mana strategi mereka diuji kembali, model tersebut pada dasarnya akan cacat. Walaupun ujian tersebut dapat memberikan hasil yang positif, ini hanya berlaku kerana model tersebut dibuat agar sesuai dengan data ini. Oleh itu, sangat penting agar set data yang berlainan digunakan sepanjang proses.

Bias Pandang Ke Depan

Kesalahan lain ketika menguji semula adalah bias melihat ke hadapan. Bias melihat ke depan melibatkan memasukkan maklumat ke dalam model yang diuji semula yang biasanya tidak akan tersedia ketika model benar-benar dilaksanakan.

Sebagai contoh, anggap anda menguji model perdagangan yang bergantung pada maklumat kewangan yang tersedia pada akhir tahun fiskal. Dalam model, anda memasukkan maklumat pada 31 Disember; namun, maklumat tersebut umumnya tidak tersedia sehingga beberapa minggu selepas akhir tahun ini. Menerapkan data dalam ujian belakang akan menyebabkan pengembalian model menjadi tinggi secara artifisial kerana bias ke depan.

Ujian Balik - Carta Bais Lihat-Hadapan

  • A - Fiscal akhir tahun (masa di mana model pengujian semula mengandaikan laporan tahunan dikeluarkan)
  • B - Laporan tahunan dikeluarkan
  • C - Masa di mana model pengujian semula mengandaikan pelepasan laporan suku pertama
  • D - Laporan suku pertama dikeluarkan

Grafik di atas menunjukkan garis masa bagaimana model pengujian belakang dapat menjadi cacat kerana bias melihat ke depan. Model ini mengandaikan bahawa maklumat menjadi tersedia di titik A dan C, sedangkan pada kenyataannya, maklumat tersebut tersedia di titik B dan D. Hasil ujian belakang yang dibina dengan betul mungkin akan menghasilkan hasil yang sama sekali berbeza daripada yang membuat andaian yang sama seperti atas.

Siapa yang Menggunakan Ujian Balik?

Sesiapa sahaja boleh melakukan ujian belakang mereka sendiri; namun, ujian belakang biasanya dijalankan oleh pelabur institusi dan pengurus wang. Backtesting menggunakan data yang boleh mahal dan memerlukan pemodelan yang kompleks.

Pedagang institusi dan syarikat pelaburan mempunyai modal insan dan kewangan yang diperlukan untuk menggunakan model pengujian semula ke dalam strategi perdagangan mereka. Selain itu, dengan sejumlah besar wang, pelabur institusi Pelabur institusi Pelabur institusi adalah entiti undang-undang yang mengumpulkan dana banyak pelabur (yang mungkin merupakan pelabur swasta atau entiti undang-undang lain) yang sering diminta untuk menguji semula untuk menilai risiko.

Contohnya

Andaikan anda seorang penganalisis firma pelaburan dan anda diminta untuk menguji strategi menentang sekumpulan data sejarah yang diberikan kepada anda. Strategi ini melibatkan membeli saham jika berada pada tahap terendah 90 hari. Langkah pertama dalam pengujian semula adalah memilih data sejarah yang tidak berat sebelah.

Anda kemudian menerapkan strategi pada data dan mendapati bahawa strategi menghasilkan pulangan 150 poin asas lebih baik daripada strategi semasa yang digunakan oleh syarikat. Ujian belakang membantu memantapkan penyelidikan yang dilakukan dalam membuat strategi perdagangan. Firma pelaburan boleh memutuskan sama ada ujian belakang adalah alasan yang cukup untuk menggunakan strategi.

Bacaan Berkaitan

Kewangan adalah penyedia rasmi perakuan Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akreditasi adalah standard global untuk penganalisis kredit yang merangkumi kewangan, perakaunan, analisis kredit, analisis aliran tunai , pemodelan perjanjian, pembayaran pinjaman, dan banyak lagi. program pensijilan, yang direka untuk membantu sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia. Untuk terus memajukan kerjaya anda, sumber tambahan di bawah akan berguna:

  • Algoritma Algoritma (Algos) Algoritma (Algos) adalah sekumpulan arahan yang diperkenalkan untuk melaksanakan tugas. Algoritma diperkenalkan untuk mengautomasikan perdagangan untuk menjana keuntungan pada frekuensi yang mustahil bagi pedagang manusia
  • Clustering Illusion Clustering Illusion Clustering Illusion merujuk kepada bias kognitif dalam kewangan tingkah laku di mana pelabur memerhatikan corak dalam apa yang sebenarnya merupakan peristiwa rawak. Dalam yang lain
  • Uji Hipotesis Uji Hipotesis Ujian Hipotesis adalah kaedah inferens statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis
  • Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang disebabkan oleh kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang tepat. Kelemahan pemilihan sampel

Disyorkan

Adakah Crackstreams telah ditutup?
2022
Adakah pusat arahan MC selamat?
2022
Adakah Taliesin meninggalkan peranan kritikal?
2022