TL;DR
Etterprøving kan være et viktig skritt for å optimalisere måten du samhandler med finansmarkedene på. Det hjelper deg til å finne ut om handelsideene og strategiene dine gir mening, og om de potensielt kan generere fortjeneste.
Men hvordan ser etterprøving ut med en enkel investeringsstrategi? Hva bør du være oppmerksom på når du tester handelsstrategier? Ligner etterprøving på papirhandel? Vi skal svare på alle disse spørsmålene i denne artikkelen.
Innledning
Etterprøving er et verktøy du (som handler eller investor) kan bruke når du utforsker nye markeder og strategier. Det kan gi verdifulle tilbakemeldinger basert på data og fortelle deg om den opprinnelige ideen din var god.
Uavhengig av aktivaklassene du driver handel med, krever ikke etterprøving at du risikerer noen av pengene du har jobbet hardt for. Ved å bruke programvare for etterprøving i et simulert miljø kan du bygge og optimalisere en bestemt tilnærming til et marked. Vi prøver!
Hva er etterprøving?
Innen finans ser etterprøving på hvor god en handelsstrategi er, ved å teste hvordan den ville ha prestert, basert på historiske data. Med andre ord bruker den tidligere data for å se hvilke resultater en strategi ville ha oppnådd. Hvis etterprøvingen viser gode resultater, kan en handler eller investor gå videre og bruke strategien i et virkelig miljø.
Men hva betyr gode resultater i dette tilfellet? Formålet med et verktøy for etterprøving er å analysere risikoen og den potensielle lønnsomheten til en bestemt strategi. Investeringsstrategien kan optimaliseres og forbedres basert på statistiske tilbakemeldinger for å maksimere de potensielle resultatene. En godt utført etterprøving kan også gi tro på at strategien i det minste kan fungere når den implementeres i et ekte handelsmiljø.
Naturligvis kan en plattform eller et verktøy for etterprøving også være gunstig for å vise når en strategi ikke kan fungere eller er for risikabel. Hvis resultatene av etterprøvingen viser en ikke-optimal ytelse, bør handelsideen enten forkastes eller endres. Men det er også viktig å vurdere markedsforholdene den ble testet i. Den samme etterprøvingen kan gi motstridende resultater hvis markedsforholdene endres.
På et mer profesjonelt nivå er etterprøving av handelsstrategier helt avgjørende, spesielt når det kommer til algoritmiske handelsstrategier (dvs. automatisert handel).
Hvordan fungerer etterprøving?
Den underliggende forutsetningen for etterprøving er at det som fungerte i fortiden, kan fungere i fremtiden. Men dette kan det være veldig vanskelig å fastslå. Det som kan være lønnsomt i et bestemt markedsmiljø, blir en fullstendig flopp i et annet.
Etterprøving med et villedende datasett kan gi langt fra ideelle resultater. Det er derfor det er avgjørende å finne et godt utvalg for etterprøvingsperioden som gjenspeiler det nåværende markedsmiljøet. Dette kan være spesielt vanskelig, ettersom markedet er i konstant endring.
Før du bestemmer deg for å etterprøve en strategi, kan det være nyttig å bestemme deg for nøyaktig hva du vil finne ut. Hva skal til for at strategien anses å fungere? Og omvendt: Hva skal til for at antakelsene dine anses som feil? Hvis du vet dette på forhånd, blir det lettere for deg å ikke være forutinntatt når du vurderer resultatene.
Etterprøvingen bør også inkludere handels- og uttaksgebyrer og alle andre kostnader som strategien kan medføre. Det er også verdt å merke seg at programvare for etterprøving kan være ganske dyrt, akkurat som tilgang til markedsdata av høy kvalitet er.
Hvis du vil ha tilgang til historiske data fra Binance Futures-plattformen, kan du fylle ut dette søknadsskjemaet.
Og husk at etterprøving er nettopp det, prøving. I likhet med teknisk analyse og diagramplotting finnes det absolutt ingen garanti for at det vil fungere, selv om det gir gode resultater basert på historiske data.
Eksempel på etterprøving
La oss gå gjennom en superenkel langsiktig strategi for Bitcoin.
Her er handelssystemet vårt:
Vi kjøper Bitcoin til første ukentlige sluttkurs over 20-ukers glidende gjennomsnitt.
Vi selger Bitcoin til første ukentlige sluttkurs under 20-ukers glidende gjennomsnitt.
Denne strategien gir bare noen få signaler i året. La oss se på tidsperioden som starter fra 2019.
Ukentlig Bitcoin-diagram siden 2019.
Strategien ga fem signaler i den målte tidsrammen:
Kjøp til ~ USD 4000
Selg til ~ USD 8000
Kjøp til ~ USD 8500
Selg til ~ USD 8000
Kjøp til ~90 000 kr
Resultatene fra etterprøvingen viser altså at denne strategien ville vært lønnsom. Betyr dette at det er en garanti for at strategien vil fortsette å fungere? Nei. Det betyr bare at hvis man ser på dette spesifikke datasettet, ville strategien ha ført til overskudd. Du kan tenke på dette resultatet som en grov referanse.
Husk at vi bare så på mindre enn to år med data. Hvis vi ønsker å gjøre dette til en strategi vi skal benytte til handling, kan det være verdt å gå lenger tilbake i tid og teste med mer prishandling.
Men når det er sagt, er dette en lovende start. Den første ideen ser ut til å være god, og vi kan kanskje lage en investeringsstrategi ut ifra den med litt ytterligere optimalisering. Kanskje vi vil inkludere flere beregninger og tekniske indikatorer for å gjøre signalene mer pålitelige? Alt er opptil våre egne ideer, tidshorisonten for investeringen og risikotoleransen.
Etterprøving kontra papirhandel
Nå har vi altså en grov idé om hvordan etterprøving kan se ut, og vi har sett på en veldig enkel investeringsstrategi. Vi vet også at tidligere resultater ikke er en indikasjon på fremtidige resultater.
Så hvordan kan vi optimalisere en systematisk strategi for gjeldende markedsforhold? Vi kan prøve det i et virkelig nåtidsmarked, men uten å risikere ekte penger. Dette er også kjent som forhåndstesting av resultater eller papirhandel.
Papirhandel er simulering av en strategi i et virkelig handelsmiljø. Det kalles papirhandel fordi det ikke brukes virkelige penger, selv om handelsaktivitetene blir dokumentert og loggført. Dette gir deg et ekstra trinn der du kan forbedre strategien og få en idé om ytelsen.
Det er flott, men hvor skal du egentlig begynne? Binance Futures-testnettet er et perfekt sted der du kan teste ut strategier her og nå, men uten å risikere pengene dine. Du kan opprette en konto i løpet av få minutter og teste strategier i et lignende miljø som om du skulle drevet virkelig handel i sanntidsmarkeder.
Noe å være oppmerksom på her er «velg og vrak»-tankegangen. Dette vil si at man bare velger et sett med data for å bekrefte et forutinntatt synspunkt. Poenget med forhåndsprøving er å teste strategien som om den hadde skjedd i sanntid. Hvis systemet ber deg gjøre noe, gjør det. Hvis du bare velger handelsaktiviteter som «ser bra ut» basert på forutinntatthet, vil ikke testen for den systematiske strategien være gyldig.
Manuell kontra automatisert etterprøving
Manuell etterprøving innebærer å analysere diagrammer og historiske data og manuelt plassere handlene i henhold til strategien. Automatisert etterprøving gjør egentlig det samme, men prosessen automatiseres av datakode (ved hjelp av programmeringsspråk som Python eller spesialisert programvare for etterprøving).
Mange handlere bruker Google- eller Excel-regneark for å evaluere resultatene en strategi gir. Disse dokumentene fungerer som strategitestrapporter. De kan inneholde all slags informasjon, for eksempel handelsplattform, aktivaklasse, handelsperiode, antall handler med tap og gevinst, Sharpe-forhold, maksimal tilbaketrekking, nettofortjeneste og mer.
Kort fortalt brukes Sharpe-forholdet til å evaluere den potensielle avkastningen på investeringen som en strategi gir i forhold til risikoen. Jo høyere Sharpe-forholdsverdien er, jo mer attraktiv er investerings- eller handelsstrategien.
Maksimal tilbaketrekking representerer øyeblikket handelsstrategien hadde den dårligste ytelsen i forhold til den siste toppen (dvs. det største prosentvise fallet porteføljen din hadde i løpet av den analyserte perioden).
Avsluttende tanker
Mange systematiske handlere og investorer er veldig avhengige av etterprøving for strategiene sine. Det er et av de viktigste instrumentene i verktøysettet til alle algo-handlere.
Samtidig kan det være vanskelig å tolke resultatene fra etterprøvingen. Det er fort gjort å ta med forutinntatte synspunkter inn i etterprøvingsmetoden. Etterprøving alene vil sannsynligvis ikke skape gode handelsstrategier, men det kan hjelpe deg med å teste ut noen ideer og følge med på markedet.