Back Test Your Trading System

O que é Backtesting. Backtesting é o processo de testar uma estratégia comercial em dados históricos relevantes para garantir a sua viabilidade antes que o comerciante arrisca qualquer capital real Um comerciante pode simular a negociação de uma estratégia durante um período adequado de tempo e analisar os resultados para os níveis Da rentabilidade e do risco. BREAKING DOWN Backtesting. If os resultados satisfazem os critérios necessários que são aceitáveis ​​para o comerciante, a estratégia pode então ser implementada com algum grau de confiança que irá resultar em lucros Se os resultados são menos favoráveis, a estratégia pode Ser modificado, ajustado e otimizado para atingir os resultados desejados, ou pode ser completamente demolido. Uma quantidade significativa do volume negociado no mercado financeiro de hoje s é feito por comerciantes que usam algum tipo de automação de computador Isso é especialmente verdadeiro para estratégias de negociação com base Em análise técnica Backtesting é uma parte integrante do desenvolvimento de um sistema automatizado de negociação. Backtesting Meaningful. Quando feito corretamente, Backtesting pode ser uma ferramenta inestimável para tomar decisões sobre se a utilizar uma estratégia de negociação O período de tempo de amostragem em que um backtest é realizado em é crítico A duração do período de tempo de amostragem deve ser suficientemente longo para incluir períodos de condições de mercado variando incluindo uptrends, Tendências baixas e negociação de gama limitada Realizar um teste em apenas um tipo de condição de mercado pode produzir resultados únicos que podem não funcionar bem em outras condições de mercado, o que pode levar a conclusões falsas. O tamanho da amostra no número de negócios nos resultados do teste é Também crucial Se o número de amostras de ofícios é muito pequeno, o teste pode não ser estatisticamente significativo Uma amostra com muitas transações durante um período muito longo pode produzir resultados otimizados em que um esmagador número de tradings vencedores coalescem em torno de uma condição ou tendência de mercado específico Que é favorável para a estratégia Isso também pode causar um comerciante para tirar conclusões enganosas. Keeper Real. A backtest deve refletir reais Na medida do possível Os custos de negociação que de outra forma poderiam ser considerados negligenciáveis ​​pelos comerciantes quando analisados ​​individualmente podem ter um impacto significativo quando o custo agregado é calculado durante todo o período de backtesting Estes custos incluem comissões, spreads e derrapagens e podem determinar A diferença entre se uma estratégia de negociação é rentável ou não A maioria dos pacotes de software de backtesting incluem métodos para contabilizar esses custos. Talvez a métrica mais importante associada com backtesting é o nível da estratégia de robustez Isso é conseguido através da comparação dos resultados de um teste de volta otimizado Em um período específico de amostra, referido como in-sample com os resultados de um backtest com a mesma estratégia e configurações em um período de tempo de amostra diferente, referido como fora da amostra. Se os resultados forem igualmente rentáveis, então a estratégia pode ser Considerada válida e robusta, e está pronta para ser implementada em mercados em tempo real Se a estratégia falhar Em comparações fora da amostra, então a estratégia precisa de mais desenvolvimento, ou deve ser abandonada por completo. Backtesting Interpretando o passado. Backtesting é um componente-chave do desenvolvimento do sistema de comércio eficaz É realizado através da reconstrução, com dados históricos, comércios que Teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança Em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é provável que funcione bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que teve um desempenho ruim no passado é susceptível de ter um desempenho ruim no Futuro Este artigo dá uma olhada no que os aplicativos são usados ​​para backtest, que tipo de dados é obtido, e como colocá-lo para use. The dados e as ferramentas B Acktesting pode fornecer a abundância do feedback estatístico valioso sobre um determinado sistema Algumas estatísticas backtesting universais incluem Lucro ou Perda - ganho percentual líquido ou loss. Time frame - datas passadas em que teste ing ocorreu. Universe - estoques que foram incluídos no backtest. Volatility medidas - Percentagem máxima de subida e descida. Médias - Percentagem do ganho médio e perda média, média das barras mantidas. Exposição - Percentagem do capital investido ou exposto ao mercado. Razões - Rácio vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado pelo risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. A primeira permite que o profissional personalize as configurações para o backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período até os custos da comissão. Tal uma tela em AmiBroker. A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real Este é o lugar onde você pode encontrar todas as estatísticas mim Além disso, aqui está um exemplo desta tela em AmiBroker. Em geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar dimensionamento automático da posição, otimização e outros recursos mais avançados Os 10 Mandamentos Lá São muitos fatores comerciantes atenção para quando eles estão backtesting estratégias de negociação Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes para lembrar enquanto backtesting. Take em conta as tendências do mercado amplo no período em que uma determinada estratégia foi testada Por exemplo, se Uma estratégia foi testada somente de 1999-2000, pode não funcionar bem em um mercado de urso É frequentemente uma idéia boa backtest sobre um frame de tempo longo que abranja diversos tipos diferentes de condições de mercado. Tome em conta o universo em que o backtesting ocorreu Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo consistindo de ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores. , Se uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. As medidas de volatilidade são extremamente importantes a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio Isto é especialmente True para as contas alavancadas, que são submetidos a chamadas de margem se seu patrimônio cai abaixo de um certo ponto Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e facilitar a transição para dentro e para fora de um dado stock. The número médio de bares realizada é Também é muito importante assistir ao desenvolver um sistema de negociação Embora a maioria dos backtesting software inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística Se possível, aumentar o número médio de bares realizada pode reduzir os custos de comissão e melhorar o seu global Exposição é uma faca de dois gumes Exposição aumentada pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto diminuição da exposição significa menor pro Adapta-se ou diminui as perdas Contudo, em geral, é uma boa ideia manter a exposição abaixo de 70 para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um dado stock. A estatística de perda de ganho médio, combinada com as ganhos - Perdas, pode ser útil para determinar a posição otimizada dimensionamento e gestão de dinheiro usando técnicas como o Critério Kelly Ver Money Management Usando o Critério Kelly Os comerciantes podem tomar posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando os seus ganhos médios e aumentando sua relação vitórias-a-perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de um sistema contra outros locais de investimento É importante não só olhar para o retorno anualizado global, mas também para ter em conta o risco aumentado ou diminuído Isso pode ser feito Analisando a rentabilidade ajustada ao risco, que representa vários fatores de risco Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento com risco igual ou menor. Ktesting personalização é extremamente importante Muitas aplicações de backtesting têm entrada para os montantes de comissão, tamanhos de lote redondo ou fracionário, tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, taxas de juros, pressupostos de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída de barra mesma, trailing stop settings e muito mais T O obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for live. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados assim Altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro É geralmente uma boa idéia para implementar regras que se aplicam a todas as ações ou um conjunto selecionado de ações direcionadas e não são otimizados na medida em que as regras não são mais Compreensível pelo criador. Testamento não é sempre a maneira a mais exata de calibrar a eficácia de um sistema de troca dado Às vezes as estratégias que executaram bem no pas T deixar de fazer bem no presente O desempenho do passado não é indicativo de resultados futuros Certifique-se de comércio de papel um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos mais importantes Aspectos do desenvolvimento de um sistema de negociação Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar os comerciantes otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar qualquer falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados do mundo real Recursos Tradecision - End AmiBroker - desenvolvimento do sistema de negociação de orçamento. Um inquérito feito pelo Bureau de Estatísticas do Trabalho dos Estados Unidos para ajudar a medir vacâncias de trabalho que coleta dados de empregadores. O montante máximo de dinheiro os Estados Unidos podem emprestar O teto de dívida foi criado sob a Segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros na qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a um Não uma instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão dos retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medido. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar no investimento. Nonfarm A folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, casas particulares e do setor sem fins lucrativos O Bureau of Labor. Back EUA testando suas idéias de negociação. Uma das coisas mais úteis que você pode fazer na janela de análise é back-test sua estratégia de negociação Em dados históricos Isso pode lhe dar uma visão valiosa em pontos fortes e fracos do seu sistema antes de investir dinheiro real Este recurso único AmiBroker é pode economizar muito dinheiro para you. Writing suas regras de negociação. Primeiro você precisa ter regras objetivas ou mecânicas para entrar E sair do mercado Este passo é a base da sua estratégia e você precisa pensar sobre isso sozinho, desde que o sistema deve corresponder a sua tolerância ao risco, tamanho da carteira, dinheiro gerenciar Técnicas de ment e muitos outros fatores individuais. Uma vez que você tem suas próprias regras para negociação você deve escrevê-los como comprar e vender regras em AmiBroker Formula Lanugage mais curto e tampa se você quiser testar também trading. In curto este capítulo vamos considerar muito O sistema compraria contratos de ações quando o preço próximo sobe acima da média móvel exponencial de 45 dias e venderá contratos de ações quando o preço próximo cair abaixo da média móvel exponencial de 45 dias. A média móvel exponencial pode ser calculada em AFL usando Sua função embutida EMA Tudo o que você precisa fazer é especificar a matriz de entrada eo período de média, de modo que a média móvel exponencial de 45 dias dos preços de fechamento pode ser obtida pela seguinte declaração. O identificador de fechamento refere-se a matriz incorporada exploração Os preços de fechamento do símbolo atualmente analisado. Para testar se o preço próximo cruza acima da média móvel exponencial vamos usar built-in cross function. buy cruz fechar, ema close, 45.The abov E declaração define uma regra de negociação de compra Dá 1 ou verdadeiro quando o preço próximo cruza acima ema close, 45 Então podemos escrever a regra de venda que daria 1 quando acontecer situação oposta - fechar preço cruza abaixo ema close, 45.sell cross ema close , 45, fechar. Por favor, note que estamos usando a mesma função de cruz, mas a ordem oposta de argumentos. Assim fórmula completa para longos comércios será parecido com this. buy cruz fechar, ema close, 45 sell cross ema close, 45, close. NOTA Para criar uma nova fórmula, abra o Editor de Fórmulas utilizando o menu Editor de Fórmulas de Análise, digite a fórmula e escolha Ferramentas - Envie para o menu Análise no Editor de fórmulas. Para testar novamente o sistema, clique no botão Teste de trás na janela de análise automática. Se que você digitou na fórmula que contém, pelo menos, comprar e vender regras de negociação, como mostrado acima Quando a fórmula está correta AmiBroker começa a analisar seus símbolos de acordo com suas regras de negociação e gera uma lista de negociações simuladas Todo o processo é ve Ry rápido - você pode voltar a testar milhares de símbolos em questão de minutos A janela de progresso irá mostrar-lhe estimativa tempo de conclusão Se você quiser parar o processo, você pode clicar no botão Cancelar na janela de progresso. Quando o processo for concluído a lista de Simulados é mostrado na parte inferior da janela de análise Automática o painel de resultados Você pode examinar quando os sinais de compra e venda ocorreu apenas clicando duas vezes no comércio no painel de resultados Isto lhe dará sinais crus ou não filtrados para cada barra quando comprar e vender As condições são atendidas Se você quiser ver apenas setas de comércio único abrindo e fechando comércio selecionado atualmente você deve clicar duas vezes na linha enquanto mantém pressionada a tecla SHIFT pressionada Alternativamente, você pode escolher o tipo de exibição selecionando o item apropriado no menu de contexto que aparece quando você Clique no painel de resultados com um botão direito do mouse. Além da lista de resultados, você pode obter estatísticas muito detalhadas sobre o desempenho do seu sistema por clicar Rei no botão Relatório Para obter mais informações sobre estatísticas de relatório, consulte a descrição da janela de relatório. Alterando suas configurações de teste de volta. O mecanismo de teste de barras no AmiBroker usa alguns valores predefinidos para executar sua tarefa, incluindo o tamanho da carteira, periodicidade diária semanal mensal, Comissão, taxa de juros, perda máxima e metas de lucro, tipo de negócios, campos de preço e assim por diante. Todas essas configurações podem ser alteradas pelo usuário usando a janela de configurações. Depois de alterar as configurações, por favor lembre-se de testar novamente se quiser que os resultados sejam Ser em sincronia com as configurações. Por exemplo, para testar as barras semanais em vez de diariamente basta clicar no botão Configurações selecione Semanalmente da caixa de combinação Periodicidade e clique em OK, em seguida, execute sua análise clicando em Test. Reserved nomes de variáveis. A seguinte Tabela mostra os nomes das variáveis ​​reservadas usadas pelo Analisador Automático O significado e os exemplos sobre como usá-las são dados mais adiante neste capítulo. Quantidade ou percentagem de carteira que é investido no comércio ver explicações abaixo. Automatic Analysis novo em 3 9.Until agora discutimos o uso bastante simples do testador traseiro AmiBroker, no entanto, suporta métodos muito mais sofisticados e conceitos que serão discutidos mais tarde em Este capítulo Observe que o usuário iniciante deve primeiro jogar um pouco com os tópicos mais fáceis descritos acima antes de prosseguir. Assim, quando estiver pronto, por favor, dê uma olhada nos seguintes recursos introduzidos recentemente do back-tester. a AFL scripting host Para escritores de fórmulas avançadas b suporte melhorado para negócios curtos c a maneira de controlar o preço de execução de ordem do script d vários tipos de paradas em testador traseiro posição e dimensionamento f tamanho de lote redondo e tamanho de carrapato g conta de margem h backtesting host de script futures. AFL Um tópico avançado que é abordado em um documento separado disponível aqui e eu não vou discutir isso neste documento Recursos restantes são muito mais fáceis de entender. Se você quisesse back-testar sistema usando longas e curtas comércios, você só poderia simular stop-and-reverse estratégia Quando a posição longa foi fechada uma nova posição curta foi aberto immediatelly Foi porque comprar e vender as variáveis ​​reservadas Foram utilizados para ambos os tipos de trades. Now com a versão 3 59 ou superior existem variáveis ​​reservadas separadas para a abertura e fechamento de trades. buy longo e - true ou 1 valor abre comercial longo - true ou 1 valor fecha trade longo curto - true Ou 1 valor abre a cobertura de comércio curto - verdadeiro ou 1 valor fecha trade. Som curto, a fim de back-test negociações de curto você precisa atribuir curto e cubra variáveis ​​Se você usar sistema de parar e inverter sempre no mercado simplesmente atribuir vender a Curto e comprar para cover. short vender cover buy. This simula a maneira pre-3 59 versões trabalhadas. Mas agora AmiBroker permite que você tenha regras de negociação separada para ir muito tempo e para ir curto como mostrado neste exemplo simples. Negociação longa regras de entrada e saída comprar cruz cci, 100 vender cruz 100, cci. Curto transações entrada e saída regras curto cross -100, cci cobrir cruz cci, -100.Note que, neste exemplo, se CCI está entre -100 e 100 você está fora do market. Controlling trade price. AmiBroker agora fornece 4 novas variáveis ​​reservadas Para especificar o preço ao qual as ordens de compra, venda, curto e de cobertura são executadas. Essas matrizes têm os seguintes nomes: buyprice, sellprice, shortprice e coverprice. A principal aplicação dessas variáveis ​​é o controle do preço de negociação. BuyPrice IIF dayofweek 1, HIGH, CLOSE on Compra de segunda-feira em alta, caso contrário, comprar em close. Portanto, você pode escrever o seguinte para simular real stop-orders. BuyStop a fórmula para comprar stop nível SellStop a fórmula para vender nível de stop. Se a qualquer momento durante o dia os preços sobem acima buystop nível alto buystop a ordem de compra ocorre no buystop ou baixo o que for maior Compre Cross High, BuyStop. Se em qualquer momento durante o dia os preços caem abaixo do nível de sellprice baixo sellstop a ordem de venda ocorre em sellstop ou alta o que for menor Sell Cross SellPrice, SellStop. BuyPrice max BuyStop, Low certifique-se comprar preço não inferior a SellStop Low Sell Sell, Preço de venda não superior a alta. Por favor, note que AmiBroker predefinições de preço de compra, sellprice, shortprice e coverprice variáveis ​​de matriz com os valores definidos na janela de configurações de teste do sistema mostrado abaixo, assim você pode, mas don t precisa defini-los em sua fórmula Se você don t Definir AmiBroker funciona como nas versões antigas. Durante back-testing AmiBroker irá verificar se os valores que você atribuiu a preço de compra, sellprice, shortprice, coverprice caber no intervalo de alta e baixa de determinado bar Se não, AmiBroker irá ajustá-lo ao preço alto se Preço é maior do que a alta ou para o preço baixo se o preço da matriz valor é menor do que low. Profit alvo stops. As você pode ver na imagem acima, novas configurações para o lucro metas paradas são availab Le na janela de configuração do teste do sistema As paradas de objetivo de lucro são executadas quando o preço alto para um determinado dia excede o nível de parada que pode ser dado como uma porcentagem ou um aumento de ponto do preço de compra Por padrão as paradas são executadas ao preço que você define como vender Array de preço para negociações longas ou matriz de preço de cobertura para negócios curtos Esse comportamento pode ser alterado usando Exit at stop feature. Exit em stop feature. If você marca Sair em stop box nas configurações os stops será executado no nível de parada exata, ou seja Se você definir objetivo de lucro parar em 10 sua parada eo preço de compra foi de 50 ordem stop será executado em 55, mesmo se a sua tabela preço de venda contém valor diferente, por exemplo, preço de fechamento de 56. Máximo perdas pára de uma maneira semelhante - eles são Executado quando o preço baixo para um determinado dia cai abaixo do nível de parada que pode ser dado como uma porcentagem ou aumento de ponto do preço de compra. Este tipo de parada é usado para proteger os lucros como ele rastreia seu comércio assim cada vez que uma posição O valor atinge uma nova altura, o batente de arrasto é colocado em um nível mais alto Quando o lucro cai abaixo do nível de parada de arrasto, a posição é fechada Este mecanismo é ilustrado na figura abaixo. Uma amostra de baixo nível de implementação de lucro-alvo parar em AFL. Buy Cross MACD, Signal. for i 0 i BarCount i if priceatbuy 0.if priceatbuy 0 1 1 priceatbuy Venda i 1 SellPrice i 1 1 priceatbuy priceatbuy 0 else Sell i 0 . Esta é uma característica nova na versão 3 9 O dimensionamento da posição no backtester é executado por meio da nova variável reserved. PositionSize tamanho array. Now você pode controlar a quantidade do dólar ou a porcentagem da carteira que é investida no número trade. positive defina o montante do dólar que É investido no comércio por exemplo. PositionSize 1000 investir 1000 em cada trade. negative números -100 -1 definir percentual -100 dá 100 do tamanho da carteira atual, -33 dá 33 de capital disponível por exemplo. PositionSize -50 sempre investir apenas metade Do atual exemplo de dimensionamento equity. dynamic. PositionSize - 100 RSI. as RSI varia de 0 100 isso resultará em posição dependendo dos valores de RSI - baixos valores de RSI resultará em porcentagem maior investido. Se menos de 100 de dinheiro disponível está em O valor remanescente gera a taxa de juros conforme definido nas configurações. Há também uma nova caixa de seleção na janela de configurações do AA Permitir redução do tamanho da posição - isso controla como o backtester trata a situação quando o tamanho da posição solicitado através da variável PositionSize excede o dinheiro disponível quando esse sinalizador É verificado a posição é introduzida com o tamanho shinked ao dinheiro disponível se for desmarcada a posição não é entrada. Para ver tamanhos reais da posição use por favor um modo novo do relatório na janela das configurações de AA Lista de comércio com preços e pos o tamanho. Para o fim, aqui É um exemplo da técnica de dimensionamento de posição baseada em ATR da Tharp, codificada em AFL. Compre sua fórmula de compra aqui Venda 0 vendendo apenas por stop. TrailStopAmount 2 ATR 20 Capital 100000 IMPORTANTE Defina também na Configuração Inicial Equity. Risk 0 01 Capital PositionSize Risk TrailStopAmount BuyPrice ApplyStop 2, 2, TrailStopAmount, 1. A técnica poderia ser resumida da seguinte forma. O capital total por símbolo é de 100.000, definimos o nível de risco em 1 de tota L equity O nível de risco é definido da seguinte forma se uma parada de arrasto em um estoque 50 é, digamos, 45 o valor de dois ATR s contra a posição, a perda 5 é dividido em 1000 risco para dar 200 ações para comprar Então, Risco de perda é de 1000, mas o risco de alocação é de 200 partes x 50 partes ou 10.000 Portanto, estamos alocando 10 do capital próprio para a compra, mas apenas arriscando 1000 Editado trecho do AmiBroker mailing list. Round tamanho do lote e tiquetaque size. Various instrumentos são Negociado com várias unidades de negociação ou blocos Por exemplo, você pode comprar o número fracionário de unidades de fundo mútuo, mas você não pode comprar o número fracionário de ações Às vezes você tem que comprar em 10s ou 100s lotes AmiBroker agora permite que você especifique o tamanho do bloco global Eo nível por símbolo. Você pode definir o tamanho do lote redondo por símbolo na página Symbol - Information pic 3 O valor de zero significa que o símbolo não tem tamanho de lote redondo especial e usará a configuração global do tamanho de lote padrão da Análise automática Configurações p Age pic 1 Se o tamanho padrão é definido também para zero, significa que o número fracionário de contratos de ações é permitido. Você também pode controlar o tamanho do lote redondo diretamente de sua fórmula AFL usando RoundLotSize variável reservada, por exemplo. Esta configuração controla o movimento de preço mínimo de Dado o símbolo Você pode defini-lo no nível global e por símbolo Como com o tamanho do lote redondo, você pode definir o tamanho do carimbo por símbolo na página Symbol - Information pic 3 O valor de zero instrui o AmiBroker a usar o tamanho padrão definido nas configurações Página pic 1 da janela de Análise Automática Se o tamanho de marca padrão também é definido como zero, significa que não há movimento de preço mínimo. Você pode definir e recuperar o tamanho de escala também da fórmula AFL usando a variável reservada TickSize, por exemplo. Size afeta somente os comércios saídos pelas paradas internas e ou ApplyStop O backtester supõe que os dados do preço seguem exigências do tamanho do tiquetaque e não muda os arrays de preço fornecidos pelo usuário. Akes sentido apenas se você estiver usando built-in pára pontos de saída são gerados em níveis de preços permitidos em vez de calculados Por exemplo, no Japão - você não pode ter partes fracionárias de ienes para que você deve definir global ticksize para 1, de modo built-in Pára o comércio de saída em níveis inteiros. Definição de margem de conta define o requisito de margem de porcentagem para toda a conta O valor padrão da margem de conta é 100 Isso significa que você tem que fornecer 100 fundos para entrar no comércio e esta é a maneira como backtester trabalhou em versões anteriores Mas agora você pode simular uma conta de margem Quando você compra na margem você está simplesmente emprestado dinheiro de seu corretor para comprar ações Com regulamentos atuais você pode colocar até 50 do preço de compra do estoque que você deseja comprar e emprestar a outra metade do seu Broker Para simular isso, basta digitar 50 no campo Margem da conta, veja a figura 1 Se sua equidade intial estiver definida como 10000, seu poder de compra será então de 20000 e você será capaz de entrar em posições maiores. Que esta configuração define a margem para a conta inteira e não está relacionada com a negociação de futuros em tudo Em outras palavras, você pode negociar ações na margem account. Reverse sinal de entrada força a caixa de seleção de saída para as configurações Backtester Quando ele está na configuração padrão - backtester Funciona como nas versões anteriores e fecha a positon já aberta se o novo sinal de entrada no sentido inverso for encontrado Se este interruptor estiver DESLIGADO - mesmo se o sinal inverso ocorrer o backtester mantém a negociação actualmente aberta e não fecha a posição até que a saída regular ou o sinal de cobertura seja gerado Outras palavras, quando esta opção é OFF backtester ignora sinais curtos durante longos comércios e ignora Comprar sinais durante curtos trades. Allow mesmo bar saída single bar comércio opção para as configurações Quando é ON as configurações padrão - entrada e saída na mesma barra é Permitido como em versões anteriores se estiver OFF - a saída pode acontecer a partir da próxima barra somente isso se aplica a sinais regulares, há uma configuração separada para o ApplyS Top-generated Exits Mudar para OFF permite reproduzir o comportamento do MS backtester que não é capaz de lidar com mesmo dia exits. Activate pára imediatamente. Esta configuração resolve o problema de testar sistemas que entram comércios no mercado aberto Em versões anteriores a 4 09 Backtester assumiu que você estava entrando em comércios no mercado próximo tão built-in paradas foram ativadas a partir do dia seguinte O problema era quando você de fato definido preço aberto como o preço de entrada de comércio - então mesmo dia flutuações de preços não desencadear as paradas Havia alguns Publicado soluções baseadas no código AFL, mas agora você don t necessidade de usá-los Simplesmente se você comércio aberto você deve marcar Ativar pára imediatamente pic 1.Você pode perguntar por que não basta verificar o buyprice ou shortprice matriz se é igual ao preço aberto Desafortunadamente isto ganhou o trabalho de t Porque simplesmente porque há dias doji onde o preço aberto iguala o fim e então o backtester nunca saberá se o comércio foi entrado no mercado aberto ou próximo Assim nós necessitamos realmente um separado s Etting. Use QuickAFL. QuickAFL tm é um recurso que permite o cálculo mais rápido AFL sob certas condições Inicialmente desde 2003 estava disponível apenas para indicadores, a partir da versão 5 14 está disponível na Análise Automática too. Inicialmente a idéia era permitir redesenhar mais rápido gráfico Através do cálculo da fórmula AFL apenas para aquela parte que é visível no gráfico De uma maneira semelhante, janela de análise automática pode usar subconjunto de cotações disponíveis para calcular AFL, se o parâmetro de intervalo selecionado é menor do que Todas as cotações. Explicação detalhada sobre como QuickAFL funciona e como Para controlá-lo, é fornecido neste artigo Knowledge Base. Note que esta opção funciona não apenas no backtester, mas também em otimizações, explorações e varreduras.