거래 전략을 백 테스팅하는 방법

Backtesting : 과거 해석.

역 테스팅은 효과적인 거래 시스템 개발의 핵심 구성 요소입니다. 이것은 주어진 전략에 의해 정의 된 규칙을 사용하여 과거에 일어났던 거래를 과거 데이터로 재구성함으로써 성취됩니다. 결과는 전략의 효과를 측정하는 데 사용할 수있는 통계를 제공합니다. 이 데이터를 사용하여 거래자는 실제 시장에 적용하기 전에 전략을 최적화 및 개선하고 기술적 또는 이론적 결함을 찾아 전략에 자신감을 가질 수 있습니다. 근본적인 이론은 과거에 잘 작동 한 전략은 미래에 잘 작동 할 것이며, 반대로 과거에는 제대로 수행되지 못한 전략은 앞으로는 제대로 수행되지 않을 것이라는 것입니다. 이 기사에서는 백 테스트에 사용 된 응용 프로그램, 얻은 데이터의 종류 및 사용 방법에 대해 살펴 봅니다.

데이터 및 도구.

당기 순손실 - 순 손익 백분율. 시간 프레임 - 테스트가 발생한 지난 날짜입니다. 유니버스 - 백 테스트에 포함 된 주식. 휘발성 측정 - 최대 비율의 위쪽과 아래쪽. 평균 - 평균 이득 및 평균 손실, 평균 막대 유지 비율. 노출 - 투자 된 자본의 비율 (또는 시장에 노출 된 금액). 비율 - Wins-to-losses 비율. 연간 환급 - 1 년 동안의 수익률. 위험 조정 수익 - 위험의 함수로서의 수익률.

일반적으로 백 테스팅 소프트웨어에는 중요한 두 개의 화면이 있습니다. 첫 번째는 상인이 백 테스팅에 대한 설정을 사용자 정의 할 수있게합니다. 이러한 사용자 지정에는 기간별로 수수료가 포함됩니다. 다음은 AmiBroker의 화면 예입니다.

두 번째 화면은 실제 백 테스트 결과 보고서입니다. 여기서 위에서 언급 한 모든 통계를 찾을 수 있습니다. AmiBroker의 화면 예는 다음과 같습니다.

일반적으로 대부분의 거래 소프트웨어에는 유사한 요소가 포함되어 있습니다. 일부 고급 소프트웨어 프로그램에는 자동 위치 조정, 최적화 및 기타 고급 기능을 수행하는 추가 기능이 포함되어 있습니다.

10 계명.

주어진 전략이 테스트 된 시간대의 광범위한 시장 동향을 고려하십시오. 예를 들어 전략이 1999-2000에서만 다시 테스트 된 경우 곰 시장에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다. 몇 가지 서로 다른 유형의 시장 조건을 포괄하는 오랜 기간 동안 백 테스트하는 것이 좋습니다. 역 테스팅이 발생한 우주를 고려하십시오. 예를 들어, 광범위한 시장 시스템이 기술 주식으로 구성된 우주로 테스트되는 경우 다른 분야에서 잘 수행되지 못할 수도 있습니다. 일반적으로 전략이 특정 장르의 장르를 목표로한다면 우주를 해당 장르로 제한하십시오. 그러나 다른 모든 경우에는 테스트 목적으로 큰 우주를 유지해야합니다. 변동성 측정은 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 지분이 일정 수준 이하로 떨어지면 마진 콜을 받게되는 레버리지 계좌의 경우 특히 그렇습니다. 거래자는 리스크를 줄이고 주어진 주식의 출입을 용이하게하기 위해 변동성을 낮게 유지해야합니다. 개최되는 평균 막대 수는 거래 시스템을 개발할 때 매우 중요합니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어에는 최종 계산에 커미션 비용이 포함되지만 이것이이 통계를 무시해서는 안된다는 의미는 아닙니다. 가능한 경우 평균 막대 수를 늘리면 커미션 비용이 절감되고 전반적인 수익이 개선 될 수 있습니다. 노출은 양날의 칼입니다. 노출 증가는 이익 증가 또는 손실 증가로 이어질 수 있으며 노출 감소는 이익 감소 또는 손실 감소를 의미합니다. 그러나 일반적으로 위험을 줄이고 특정 주식에 대해 쉽게 전환 할 수 있도록 노출을 70 % 미만으로 유지하는 것이 좋습니다. wins-to-losses 비율과 결합 된 평균 이득 / 손실 통계는 Kelly Criterion과 같은 기법을 사용하여 최적의 위치 결정 및 자금 관리를 결정하는 데 유용 할 수 있습니다. (Kelly Criterion을 사용한 자금 관리를 참조하십시오.) 거래자는 평균 이익을 높이고 손실률을 높이면 커미션 비용을 줄이고 더 많은 포지션을 취할 수 있습니다. 연간 수익은 다른 투자 장소에 대한 시스템 수익을 벤치 마크하는 도구로 사용되기 때문에 중요합니다. 전반적인 연간 수익을 보는 것뿐만 아니라 위험도를 높이거나 낮추는 것도 중요합니다. 이것은 다양한 위험 요소를 설명하는 위험 조정 수익을 살펴봄으로써 수행 할 수 있습니다. 거래 시스템이 채택되기 전에, 그것은 다른 모든 투자 장소를 동등하거나 그 이하의 위험으로 능가해야합니다. 백엔드 사용자 정의는 매우 중요합니다. 많은 백 테스팅 응용 프로그램에는 커미션 금액, 라운드 (또는 분수) 로트 크기, 틱 크기, 마진 요구 사항, 이자율, 미끄러짐 가정, 위치 크기 규칙, 동일 막대 종료 규칙, 후행 정지 설정 등의 정보가 있습니다. 가장 정확한 백 테스팅 결과를 얻으려면 시스템을 가동 할 때 사용할 브로커를 모방하기 위해 이러한 설정을 조정하는 것이 중요합니다. 백 테스팅은 때로 지나치게 최적화 된 것으로 이어질 수 있습니다. 이것은 성과 결과가 과거에 너무 높게 조정되어 향후 더 이상 정확하지 않게되는 조건입니다. 일반적으로 모든 주식 또는 일부 대상 주식에 적용되는 규칙을 구현하는 것이 좋습니다. 규칙이 더 이상 작성자가 이해할 수 없을 정도로 최적화되지 않았습니다. 역 테스팅은 항상 주어진 거래 시스템의 효율성을 측정하는 가장 정확한 방법은 아닙니다. 때로는 과거에 잘 수행 된 전략이 현재 잘 수행되지 못하는 경우가 있습니다. 과거 성과가 미래의 성과를 나타내는 것은 아닙니다. 살아 가기 전에 성공적으로 백 테스팅 된 시스템을 종이로 교환하여 전략이 실제로 적용되는지 확인하십시오.

Backtesting은 트레이딩 시스템 개발의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 제대로 작성 및 해석되면 거래자는 전략을 최적화하고 개선하며 기술적 또는 이론적 결함을 발견하고 실제 시장에 적용하기 전에 전략에 대한 확신을 얻을 수 있습니다.

스마트 주식 차트.

신경망의 힘을 이용하여 주식 시장의 중요한 가격을 예측하십시오!

소식 탐색.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

역 추적 전략을위한 궁극적 인 도구.

Backtesting은 과거 데이터를 사용하여 실적을 시뮬레이션함으로써 거래 또는 투자 전략의 성과를 평가하는 예술이자 과학입니다. 과거의 성과와 안정성 및 변동성에 대한 감각을 얻을 수 있습니다. 그러나 수없이 많은 시간을 들었을 지 모르지만 훌륭한 성능 테스트를 통해 우수한 성능을 보장 할 수는 없습니다. 그럼에도 불구하고, 바람직하지 않은 역행 된 성과는 종종 특정 거래 전략을 포기하고 다음으로 나아갈 수있는 타당한 이유입니다.

비 프로그래머를위한 무료 백 테스팅 도구.

실제로 모든 것이 맞는 하나의 크기는 없습니다. backtesting tool을 사용하면 사용자가 프로그래밍을하지 않고도 거의 모든 전략을 역행시킬 수 있습니다. 트레이딩에 대해 진지하게 생각하고 있다면, 나는 배움 테스트를하기에 충분한 프로그래밍을 배우라고 촉구한다. 그러나 패시브 투자와 같은 단순한 전략이나 이동 평균 크로스 오버와 같은 기본 지표를 뒷받침하는 결과를 신속하게 얻고 싶다면 도구로 확실히 시간을 절약 할 수 있습니다. 다음은 빠른 백 테스트를 실행해야하는 경우 사용하는 도구입니다.

# 1 : ETF 재생.

ETFReplay는 다양한 ETF 기반 투자 전략을 백 테이트 할 수있는 Freemium 서비스입니다. 그들이 제공하는 많은 고급 기능과 전략에는 가입이 필요하지만 가장 유용한 무료 기능 중 하나는 최대 5 개의 구성 요소로 이루어진 ETF 포트폴리오의 백 테스트 기능입니다. 균형을 조정할 수는 없지만 2008 년과 2011 년 사이에 SPY 및 TLT의 60/40 포트폴리오의 성과 곡선을 신속하게 계산해야하는 경우 여기에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. 이것은 거래 포트폴리오의 수동적 부분에 대한 자산 배분을 백 테스팅하는 데 도움이되는 훌륭한 도구입니다.

# 2 : StockBackTest.

StockBackTest는 이동 평균 및 볼린저 밴드의 교차를 포함하는 전략을 백 테스팅 할 수있게합니다. 이것은 간단한 기술 지표를 뒷받침 할 수있는 소수의 서비스 중 하나이지만 대부분 S & amp; P500 유가 증권과 가장 유동적 인 ETF로 구성된 주식 목록에서만 선택할 수 있다는 것이 특징입니다.

# 3 : Portfolio Visualizer.

포트폴리오 비주얼 라이저는 더 새롭고 정교한 무료 백 테스터 중 하나이며 프로그래머가되기를 요구하지 않습니다. Gary Antonacci의 Dual Momentum과 같은 사전 정의 된 전략뿐만 아니라 수동적 자산 배분을 백 테스트 할 수 있습니다. 그들은 또한 내가 본 몬테카를로 최고의 은퇴 시뮬레이터 중 하나를 가지고있다.

프로그래머 용 무료 Backtesting Tools.

맞춤 전략의 빠른 다시 테스트를 위해 일부 이전 데이터를 다운로드하여 Excel 또는 다른 스프레드 시트에서 먼저 테스트하는 것이 좋습니다. 보다 정교한 거래 전략은 GNU R이나 GNU Octave를 필요로하며, 둘 다 백 테스팅을위한 전문 패키지를 가지고있다. 그래도 전략의 복잡성으로 인해 광고를 자르지 않으면 다음 두 가지 무료 옵션을 사용할 수 있습니다.

# 1 : 콴토 피안 (권장)

콴토 피안 (Quantopian)은 2002 년 이래로 거래 된 모든 미국 주식에 대한 분별 데이터를 보유하고있어 생존자 편견을받지 않고 백내 전략을 테스트 할 수 있습니다. 파이썬에 대한 지식이 필요합니다. 학습자가 처음부터 다시 시작하여 전략을 뒷받침하는 것을 중요하게 생각하는 경우, 학습에 집중할 것을 권장합니다.

# 2 : MI 백 스터.

Jamie Gritton의 MI Backtester는 구형 프로그래머블 백 테스터 중 하나입니다. 이 도구의 가장 멋진 기능 중 하나는 주식 화면을 백 테스트하는 기능입니다. 다음과 같은 주식 화면을 올릴 수 있습니다 : 미국 시장의 바닥 10 %에있는 P / E 및 시장의 상위 10 %에있는 가격 모멘텀을 가진 수익성있는 회사와 현재 선택을 얻을 수 있지만 그런 스크린이 역사적으로 어떻게 수행되었는지 궁금해 할 것입니다. MI Backtester는 조금 느리지 만 펀더멘털과 기술의 결합을 기반으로 한 투자 전략의 과거 실적을 테스트 할 수 있습니다.

다른 무료 백 테스터를 놓친 적이 있습니까?

내가 언급하지 않은 다른 무료 백 테스터가 정기적으로 사용되는 경우 아래 의견에 저에게 알려주십시오!

당신의 일 무역 전략을 역행시키는 방법.

백 테스팅에서 데이 트레이더는 자신이 사용할 전략을 지정하고, 유가 증권가의 데이터베이스를 통해이 전략을 실행하여 돈을 벌었는지 여부를 확인합니다. 이 테스트에는 커미션, 레버리지 및 포지션 크기에 대한 가정이 포함됩니다. 결과는 거래 전략을 세분화하고 잘 구현하는 데 사용할 수있는 수익률, 변동성 및 승률 비율에 대한 정보를 제공합니다.

가설로 시작하십시오.

당신은 전략을 다음과 같은 가설로 세울 수 있습니다 : "높은 기세가있는 소형 주식은 하루 종일 마감되는 경향이있어서 아침에 그것을 사서 돈을 벌 수 있습니다. 오후에. & # 8221; 또는 이것 : & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; 이 진술을 사용하면 테스트로 넘어 가서 자신의 가설 여부를 확인할 수 있습니다.

하루 거래 전략 테스트를 실행하십시오.

단순한 것으로 시작한다고 가정 해보십시오. 볼륨을 줄이면 가격이 하락하는 제약 회사가 하루 동안 돌아서 닫을 것이라고 생각할 이유가 있을지 모릅니다. 가장 먼저 할 일은 소프트웨어에 입력하는 것입니다. 업계 그룹 및 귀하가 찾고자하는 구매 패턴입니다. 결과는 직감이 정확한지, 얼마나 자주 그리고 어떤 기간 동안인지를 보여줍니다.

보고 싶은 것을 좋아하면 더 많은 변수를 추가 할 수 있습니다. 대부분의 백 테스팅 소프트웨어는 최적화를 허용합니다. 즉, 레버리지, 위치, 보유 기간 및 기타 위험 요소를 고려한 최적의 수익을 창출 할 수있는 기타 매개 변수를 제공 할 수 있습니다. 그런 다음이 결과를 거래 스타일 및 자본 위치와 비교하여 해당 결과가 작동하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

역 테스팅은 상인이 과도 최적화라고 부르는 것에 영향을받으며, 수학자들은 곡선 적합이라고 부르고 애널리스트는 데이터 마이닝이라고 부릅니다. 과도한 최적화가 좋은 것처럼 들리지만 테스트에서 불필요한 변수를 포함하는 모델을 생성하고 실제적으로 논리적 인 의미를 갖지 않는 경우가 자주 발생합니다.

주식이 하루 종일 마감 될 때 작동하는 전략을 찾으면, 2 일 후, 3 일째, 그리고 하루 중 최고치에 도달했을 때의 4 일간의 일 등으로 놀라운 전략을 세울 수 있습니다. ; 당신은 곡선에 딱 맞습니다.

시장 사이클과 결과를 비교하십시오.

당신이 백 테스트를 할 때, 다른 시장 조건에서 당신의 전략이 어떻게 작동 하는지를 알 수 있도록 충분한 시간 동안 그렇게해야합니다. 확인할 사항은 다음과 같습니다.

인플레이션시기에 전략은 어떻게 이루어 졌습니까? 경제 성장? 높은 이자율? 저금리?

전략이 가장 효과적이었던시기에 시장에서 어떤 일이 벌어 졌습니까? 최악의 상황에서 무슨 일이 일어 났습니까? 다시 일어날 가능성이 얼마나 있을까요?

시장의 변동성은 전략에 어떤 영향을 미칩니 까? 보안 성은 시장보다 변동성이 적으며 변동성이 적습니까? 아니면 시장에서 제거 된 것 같습니다.

테스트 기간 동안 부문에서 큰 변화가 있었습니까? 이러한 유형의 변화의 예로는 특정 상품에 대한 수요를 증가시키는 신기술이나 산업을 더 이상 사용하지 않게 만드는 규제의 변화가 있습니다. 과거 실적이 여전히 적용된다는 의미입니까?

보안 거래 방식이 변경 되었습니까? 예를 들어, 대부분의 상품에 대한 대량의 거래는 공개적으로 외면당하는 거래 구덩이에서 발생했습니다. 이제 무역은 거의 전적으로 전자입니다. 현재 거래 기술에 대한 테스트 결과는 어떻게 보이나요?

어떻게 귀하의 거래 전략을 올바르게 백 테스팅하십시오.

많은 성공적인 거래자는 하나의 습관을 공유합니다. & # 8211; 그들은 그들의 거래 전략을 테스트합니다. 당신의 거래 전략을 뒷받침하는 것만으로는 당신이 수익을 낼 것이라고 보장 할 수는 없지만 올바른 방향으로 나아가는 거대한 단계입니다. 이 기사에서는 백 테스팅을 수행 할 수있는 잠재적 인 편향 요소에 대해 살펴보고 이러한 편향의 영향을 최소화하는 방법을 살펴 보겠습니다.

거래 시스템을 백 테스팅 할 때 발생할 수있는 많은 문제가 있지만 대부분의 문제는 게시 오류, 너무 많은 변수, 또는 시장의 급격한 변화를 예상하지 못하는 세 가지 범주 중 하나로 분류됩니다. 이러한 각 오류는 오류를 피하는 방법과 함께 설명됩니다.

Bollinger Bands®와의 거래를 통해 거래 가장자리를 높이고 더 큰 이익을 얻을 수있는 정량화되고 체계적인 접근 방식으로 Bollinger Bands를 활용하는 방법을 보려면 여기를 클릭하십시오. 정량화 된 안내서.

1. 게시 오류.

방과후 오류는 사실 이후에 사용 가능한 정보 만 사용했다는 멋진 말입니다. & # 8221; 시스템을 테스트하십시오. 믿거 나 말거나, 이것은 거래 시스템을 테스트 할 때 매우 일반적인 오류입니다.

이 오류는 쉽게 만들 수 있습니다. 일부 소프트웨어는 거래 시스템을 테스트하는 데있어 오늘날의 데이터를 사용할 수있게 해줍니다. 이는 항상 예측하기 어려운 오류입니다. (오늘날의 데이터가 아직 미래를 예측하는 데 유용할지 모르지만 우리는 확실히 알고 있습니다. 과거 예측에 유용하다면). 시장이 오늘 할 일을 예측하기 위해 GBP / USD 종가를 사용할 수 있다면 어떨까요? 당연히 당신은, 분명히하지만, 불행히도, 이 정보는 하루가 끝날 때까지 우리에게 제공되지 않을 것입니다. 예를 들어, 마감 가격을 포함하는 시스템이있을 수 있습니다. 이는 거래가 하루가 끝날 때까지 시작할 수 없음을 의미합니다. 그렇지 않으면 포착 가능성이있는 오류입니다. 또 다른 예는 거래 시스템에 가장 높은 가격에 대한 규칙이있는 경우 게시 오류를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 게시 오류가 발생합니다. 이것은 가장 높은 가격이 나중에 나중에 나오는 데이터에 의해 정의되기도하기 때문입니다.

방과후 오류를 방지하는 방법은 시스템을 백 테스트 할 때 해당 시점에 과거에 사용 가능한 정보 만 백 테스트에 사용되도록하는 것입니다. forex 테스터로 수동 백 테스팅 또는 백 테스팅을 수행하면 매우 쉽게이 작업을 수행 할 수 있지만 자동 백 테스팅을 사용하면 추측 오류가 거래 시스템에 몰래 들어갈 수 있습니다.

2. 변수가 너무 많습니다.

이것은 자유도 (Degrees of Freedom)라고도 알려져 있습니다. 바이어스. 이것은 단순히 거래 시스템에 너무 많은 변수 또는 거래 지표가 있음을 의미합니다. 통화 쌍의 과거 가격 행동을 설명 할 수있는 거래 시스템을 생각 해낼 수 있습니다. 사실, 더 많은 지표를 추가할수록 더 쉽게 표시됩니다. 이 시스템을 장래에 적용하려고 할 때 문제가 발생합니다.

흔히 거래 시스템이 너무 많은 지표를 가지고있을 때 그것은 한 기간 동안 시장의 행동을 매우 잘 예측할 수 있습니다. 그러나 미래에는 시스템이 떨어져 나올 것이기 때문에 모든 시스템이 유용합니다.

위의 진술은 종종 거래자들이 이해하기 어렵지만 사실입니다. 신 시장 위저드 (New Market Wizards)의 윌리엄 에크 하르트 (William Eckhardt)가 거래 시스템에 대해 말하고있는 것을 고려해보십시오. 일반적으로 통계학자가 한계 데이터에서 유의성을 쥐기 위해 사용하는 섬세한 테스트는 거래에서 아무 것도 없습니다. 우리는 무딘 통계 도구와 강력한 기술이 필요합니다.

분명히 그는 자유도의 오류에 대해 경고하고 간단한 거래 시스템이 시간의 테스트에 더 설득력을 보일 것이라고 제안합니다. 이것은 절대적으로 사실입니다.

사용 가능한 가장 강력한 거래 시스템 중 일부는 매우 간단합니다.

당신이 거래 할 때 그리고 유익한 거래 시스템을 찾으려고 할 때 이것을 명심하십시오. 대부분의 거래자들은 경험을 통해 복잡한 거래보다 단순한 거래가 선호된다는 견해를 가질 가능성이 높아집니다.

3. 시장의 급격한 변화.

많은 상인들은 미래에 발생할 예기치 않은 사건을 예상하는 것을 잊어 버립니다. 그것은 미래에 어떤 일이 일어날지를 알지 못한다는 점에서 정말로 중요하지 않습니다. & # 8211; 시장이 불규칙하게 행동 할 때가있을 것입니다. 이러한 상황이 발생하면이 기간 동안 거래 시스템이 계속 작동하도록 설계해야합니다.

아마 몇 가지 예가 도움이 될 것이다. 사담 후세인이 발견되면 (주말에) 통화 시장은 월요일에 개장했다. 2008 년 9 월 글로벌 금융 위기가 시작되자 대부분의 통화 쌍은 수년간 보아온 것보다 훨씬 더 변동성이 많았습니다.

사실 미래에 예기치 않은 사건이 발생할 것이며, 이러한 사건이 시장에 영향을 미칠 수 있으므로 최선의 방법은 준비하는 것입니다. 예기치 못한 상황에 어떻게 대비합니까? 다음과 같은 간단한 솔루션을 고려하십시오.

1) 예상 손실을 과장하십시오. 백 테스팅에서 $ 5000의 최대 손실이 발견되면 최대 손실은 $ 10,000로 가정하십시오. 이러한 조건 하에서 거래 시스템이 여전히 수익성이 있습니까?

2) 각 거래에 대한 적절한 위험 수준을 결정하십시오. 이 위험 수준조차도 초과 될 가능성이 있음을 기억하십시오. 각 거래에서 1 %의 위험을 감수하기로 결정했다면 미래에 언젠가는 거래를하고 예상치 못한 사건이 발생하고 거래가 1 % 손실되지 않고 대신 5 %가 손실된다고 가정해야합니다 .

3) 비상 계획을 수립해야합니다. 즉, 나쁜 일이 발생하여 계정에 액세스 할 수없는 경우 어떻게 거래를 종료합니까? 예를 들어, 거래 플랫폼에 액세스 할 수없고 절실하게 거래를 원할 경우 어떻게됩니까? 대부분의 중개인은 이러한 경우 거래자에게 전화 회선을 제공합니다. 전화 번호 있어요?

4) 최대 위험 수준이 설정되어 있습니까? 이것은 동시에 여러 거래가 열려있는 경우에 적용됩니다. 거래 당 1 %의 위험을 감수하기로 결정하고 7 개의 거래를 동시에 열어 본다면 귀하의 계정에서 7 %의 위험을 감수 할 것입니까? 또는 3 %의 최대 위험 수준을 결정하셨습니까? 예기치 않은 상황이 발생할 수 있음을 명심하십시오. 여러 거래가있을 때 최대 위험 수준을 유지해야합니다.

5) 귀하가 기꺼이 용인 할 수있는 최대 인출 (거래 시스템이 장기간에 걸쳐 잃는 금액)은 얼마입니까? 당신 (그리고 당신은 혼자가 아닌)이 당신이 견딜 수있는 삭감의 심각성을 과대 평가하는 경향이 있음을 명심하십시오. 현실적인 것이 중요합니다. 계정의 30 %를 잃게되면 거래가 중단됩니까? 당신이 50 %를 잃으면 어떨까요? 또는 계정의 70 %가 사라지는 것을 본다면? 다시 말하지만, 약세 계획을 세우는 가장 좋은 방법은 거래 시스템에서 경험할 수있는 역사적 삭감의 종류를 알아 내고 장래에 더욱 약화 될 계획을 세우는 데 광범위한 백 테스팅을하는 것입니다.

시장에서의 과감한 변화를 예상하는 것이 귀하의 계정에 형평성을 유지하는 유일한 방법입니다.

성공적인 거래자들이이 습관을 공유하고 있음을 알고 있습니다. & # 8211; 그들은 그들의 거래 전략을 테스트합니다. 백 테스팅은 부유 한 상인과 돈을 잃는 사람들을 분리한다는 것을 알고 있습니다. 또한 거래 테스팅에 백 테스팅을 통합하는 몇 가지 방법을 알고 있습니다. 함정에 대해 알고 있습니다. & # 8211; & # 8211; 당신이 백 테스팅을 할 때, 당신은 그 과정을 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 정확하게, 당신은 당신의 거래 시스템을 백 테스팅에서 벗어나게 될 것입니다. 다음 기사에서는 백 테스팅의 부작용에 대해 살펴 보겠습니다.

Walter Peters 박사는 개인 외환 기금에 대한 전문 외환 거래 및 자금 관리사입니다. 또한 Walter는 외환 거래자 인 Fxjake의 공동 설립자이기도합니다. Walter는 다른 상인의 말을 듣기를 좋아합니다. 그는 walterfxjake에서 연락을 취할 수 있습니다.

TradingMarkets에 관한 최근 기사.

회사 정보.

Connors Group, Inc.

10 Exchange Place, Suite 1800

저지 시티, 뉴저지 07302

회사 리소스.

속성.

TradingMarkets와 연결하십시오.

© Copyright 2017 The Connors Group, Inc.

이 제품에 제시된 방법, 기술 또는 지표가 수익성이 있거나 손실을 초래하지 않는다고 가정하면 안됩니다. 회사가 발행 한 개인 거래자 또는 거래 시스템의 과거 결과는 해당 거래자 또는 시스템의 미래 수익을 나타내는 것이 아니며 귀하가 실현할 미래 수익을 나타내는 것이 아닙니다. 또한, 회사 제품의 지표, 전략, 기둥, 기사 및 기타 모든 기능 (통칭하여 "정보")은 정보 및 교육 목적으로 만 제공되며 투자 조언으로 해석되어서는 안됩니다. 회사 웹 사이트에 제시된 예는 교육 목적으로 만 제공됩니다. 그러한 설치는 구매 또는 판매 주문에 대한 간청이 아닙니다. 따라서 귀하는 정보를 전적으로 투자해서는 안됩니다. 오히려 투자와 관련하여 자신의 의견을 표출 할 수 있도록 추가 독립적 인 연구를하기위한 시작점으로 만 정보를 사용해야합니다. 언제든지 라이센스가 부여 된 재무 고문 및 세무사에게 문의하여 투자의 적합성을 판단해야합니다.

HYPOTHETICAL 또는 SIMULATED PERFORMANCE 결과는 특정 제한이 있습니다. 실제 실적 기록과 다른 경우, 시뮬레이션 결과는 실제 거래를 나타내지 않으며, 불법 행위 및 기타 횡령 수수료로 인해 영향을받지 않을 수 있습니다. 또한 거래가 실제로 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미치거나 과다 또는 과소 보상을받을 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떠한 계정도 이익이나 손실을 달성 할 가능성이있는 것으로 나타나지 않습니다.