Ano ang Backtesting?

TL;DR

Ang backtesting ay puwedeng isang mahalagang hakbang sa pag-optimize kung paano ka nakikipag-ugnayan sa mga pampinansyal na merkado. Tinutulungan ka nitong malaman kung may katuturan ang iyong mga ideya sa diskarte at kung puwede silang potensyal na kumita.

Ngunit paano ang hitsura ng pag-backtest ng isang simpleng diskarte sa pamumuhunan? Ano ang dapat mong intindihin sa pagsubok ng mga diskarte sa pag-trade? Ang backtesting ba ay katulad ng pagte-trade ng papel? Sasagutin namin ang lahat ng ito sa artikulong ito.

Panimula

Ang backtesting ay isang tool na magagamit mo (bilang isang trader o namumuhunan) upang tuklasin ang mga bagong diskarte sa merkado. Puwede itong magbigay ng ilang mahalagang feedback batay sa data at sasabihin sa iyo kung wasto ang iyong unang ideya.

Anuman ang mga klase sa pag-trade na ipinagte-trade mo, ang pag-backtest ay hindi hinihiling sa iyo na ipagsapalaran ang alinman sa iyong pinaghirapang mga pondo. Ang paggamit ng backtesting software sa isang simulated na kapaligiran, puwede kang bumuo at mag-optimize ng isang partikular na diskarte sa merkado. Magpatuloy tayo.

Sa pananalapi, tinitingnan ng backtesting ang kakayahang mabuhay ng isang diskarte sa pag-trade sa pamamagitan ng pagsubok kung paano ito magagawa batay sa makasaysayang data. Sa madaling salita, gumagamit ito ng nakaraang data upang makita kung paano naisagawa ang isang diskarte. Kung ang backtesting ay nagpapakita ng magagandang resulta, ang mga trader o mamumuhunan ay puwedeng magpatuloy at ilapat ang diskarte sa isang tunay na kapaligiran.

Ngunit ano ang ibig sabihin ng mga mabuting resulta sa kasong ito? Sa gayon, ang layunin ng backtesting tool ay upang pag-aralan ang mga panganib at potensyal na kakayahang kumita ng isang partikular na diskarte. Ang diskarte sa pamumuhunan ay puwedeng ma-optimize at mapahusay batay sa istatistika na feedback upang ma-maximize ang mga potensyal na resulta. Ang isang mahusay na isinasagawang backtest ay puwede ring magbigay ng katiyakan na ang diskarte ay hindi bababa sa kaakit-akit na ipinatupad sa isang tunay na kapaligiran sa pagte-trade.

Samakatuwid, ang isang backtesting platform o tool ay puwede ring maging kapaki-pakinabang sa pagpapakita kapag ang isang diskarte ay hindi mabubuhay o masyadong mapanganib. Kung ang mga resulta sa backtesting ay nagpapahiwatig ng isang pagganap ng suboptimal, ang ideya sa pagte-trade ay dapat na itapon o baguhin. Gayunpaman, mahalaga din na isaalang-alang ang mga kundisyon sa merkado na sinubukan nito. Ang parehong backtesting ay puwedeng magpakita ng magkasalungat na mga resulta kapag nagbago ang mga kundisyon ng merkado.

Sa isang mas propesyonal na antas, ang pag-backtest ng mga diskarte sa pag-trade ay ganap na mahalaga, lalo na pagdating sa mga diskarte sa trading at algorithm (ibig sabihin, automated trading).

Paano gumagana ang backtesting?

Ang pinagbabatayan na saligan sa likod ng backtesting ay kung ano ang gumana sa nakaraan na puwedeng gumana sa hinaharap. Gayunpaman, puwede itong maging talagang nakakalito para tukuyin. Ang puwedeng kumita sa isang partikular na kapaligiran sa merkado ay ganap na babalhin sa iba pa.

Ang backtesting sa isang nakaliligaw na hanay ng data ay puwedeng humantong sa mas mababa sa perpektong mga resulta. Ito ang dahilan kung bakit mahalaga na makahanap ng magandang sample para sa backtesting period na sumasalamin sa kasalukuyang kapaligiran sa merkado. Ito ay puwede maging mahirap lalo na, dahil ang merkado ay nasa pare-pareho ng pagbabago.

Bago ka magpasya na i-backtest ang isang diskarte, makakatulong upang matukoy kung ano ang eksaktong nais mong malaman. Ano ang gagawing pangkabuhayan ng diskarte? Sa kabaligtaran, ano ang puwedeng palpak sa iyong mga diskarte? Kung alam mo na ito, magiging mas mahirap para sa mga resulta na maapektuhan ang iyong mga bias.

Dapat ding isama sa backtesting ang mga bayarin sa pagtrade at pag-withdraw, at anu pang gastos na pupuwedeng magkaroon sa diskarte. Mahalaga rin na tandaan na ang backtesting software ay puwede ring medyo mahal, tulad din ng pag-access sa de-kalidad na data ng merkado.

Sa tala na iyon, kung nais mong makakuha ng access sa makasaysayang data mula sa platform na Binance Futures, punan ang ang application form na ito.

At tandaan na ang backtesting ay, mabuti, pagsubok. Katulad ng teknikal na pagsusuri at pag-chart, walang ganap na garantiya na gagana ito, kahit na gumagawa ito ng mahusay na mga resulta batay sa makasaysayang data.

Halimbawa ng backtesting

Tingnan natin ang isang napaka-simpleng pangmatagalang diskarte para sa Bitcoin.

Narito ang aming trading system:

Bumibili kami ng Bitcoin sa unang lingguhang pagsasara sa itaas ng 20-linggong average na paglipat.
Nagbebenta kami ng Bitcoin sa unang lingguhang pagsasara sa ibaba ng 20-linggong average na paglipat.

Ang diskarteng ito ay gumagawa lang ng ilang mga signal bawat taon. Tingnan natin ang tagal ng panahon simula sa 2019.

Lingguhang tsart ng Bitcoin mula pa noong 2019.

Gumawa ang diskarte ng limang signal sa sinusukat na timeframe:

Bumili sa ~$4,000
Bumili sa ~$8,000
Bumili sa ~$8,500
Bumili sa ~$8,000
Bumili sa ~$9,000

Kaya, ipinapakita ng aming mga resulta sa backtesting na ang diskarteng ito ay puwedeng kumita. Nangangahulugan ba ito na may garantiya na magpapatuloy itong gumana? Hindi. Nangangahulugan lang ito na ang pagtingin sa tukoy na hanay ng data na ito, ang diskarte ay magiging kita. Puwede mong isipin ang resulta na ito bilang isang mahirap na benchmark.

Tandaan; tiningnan lang namin ang mas mababa sa dalawang taon ng data. Kung nais naming gawin itong isang madaling maisagawa na diskarte, puwedeng sulit na balikan pa ito sa oras at subukin ito ng higit pang pagkilos sa presyo.

Sa nasabing iyon, ito ay isang magandang simula. Ang aming paunang ideya ay tila maayos, at puwede kaming lumikha ng isang diskarte sa pamumuhunan mula dito kasama ang ilang karagdagang pag-optimize. Marahil ay nais naming magsama ng higit pang mga sukatan at mga teknikal na indicator upang gawing mas maaasahan ang mga signal? Ang lahat ay nasa ating sariling mga ideya, abot-tanaw ng oras ng pamumuhunan, at pagpapaubaya sa panganib.

➟ Nagbabalak na makapagsimula sa cryptocurrency? Bumili ng Bitcoin sa Binance!

Backtesting vs. paper trading

Kaya, ngayon mayroon kaming isang mahirap na ideya kung ano ang puwedeng magmukhang hitsura ng backtesting at tumingin sa isang napaka-simpleng diskarte sa pamumuhunan. Alam din natin na ang nakaraang pagganap ay hindi nagpapahiwatig ng mga resulta sa hinaharap.

Kaya, paano namin mai-optimize ang isang sistematikong diskarte para sa kasalukuyang mga kondisyon sa merkado? Puwede naming subukan ito sa isang live market ngunit hindi nanganganib ang totoong pondo. Kilala rin ito bilang pagsubok sa pagganap sa unahan o paper trading.

Ang paper trading ay ang simulasyon ng isang diskarte sa tunay na kapaligiran sa pagte-trade. Tinawag itong paper trading dahil habang ang mga pag-trade ay naitala at na-log, walang mga tunay na pondo na ginagamit. Nagbibigay ito sa iyo ng isang karagdagang hakbang kung saan puwede mong pagbutihin ang diskarte at makakuha ng ideya sa pagganap nito.

Mabuti naman, ngunit saan ka talaga puwedeng magsimula? Ang Binance Futures testnet ay isang perpektong lugar para sa iyo upang subukan ang mga diskarte dito at ngayon ngunit hindi nanganganib ang iyong mga pondo. Puwede kang gumawa ng isang account sa loob ng ilang minuto, at subukan ang mga diskarte sa katulad na kapaligiran na parang ikaw ay live na nakikipag-trade sa mga real-time na merkado.

Ang isang bagay na dapat ingatan dito ay ang "cherry-picking." Ito ay tumutukoy sa pagpili lang ng isang subset ng data upang kumpirmahin ang isang bias na pananaw. Ang punto ng pagsubok sa unahan ay upang subukan ang diskarte na parang ito ay mangyayari sa real-time. Kung sasabihin sa iyo ng system na gumawa ng isang bagay, gawin ito. Kung pipiliin mo lang ang mga pag-trade na "magmukhang maganda" batay sa iyong personal na bias, kung gayon ang pagsubok para sa sistematikong diskarte ay hindi wasto.

Ang manwal vs. automated backtesting

Ang manwal na backtesting ay nagsasangkot ng pagsusuri ng mga tsart at makasaysayang data at manu-manong paglalagay ng mga pag-trade ayon sa diskarte. Ang automated backtesting ay halos parehong mahalaga, ngunit ang proseso ay awtomatiko ang code ng computer (gumagamit ng mga programming language tulad ng Python o mga dalubhasang backtesting software).

Maraming mga trader ang gumagamit ng mga spreadsheet ng Google o Excel upang masuri ang pagganap ng isang diskarte. Gumagana ang mga dokumentong ito tulad ng mga ulat sa tester ng diskarte. Puwede nilang isama ang lahat ng uri ng impormasyon, tulad ng platform ng pagte-trade, klase ng asset, panahon ng pag-trade, bilang ng mga nanalo at naluging mga pag-trade, Sharpe rati , maximum drawdown, net profit, at marami pa.

Sa madaling sabi, ginagamit ang ratio ng Sharpe upang suriin ang potensyal na ROI ng isang diskarte na nauugnay sa mga panganib. Mas mataas ang halaga ng ratio ng Sharpe, mas kaakit-akit ang pamumuhunan o diskarte sa pagte-trade.

Ang maximum drawdown ay kumakatawan sa sandali kung saan ang iyong diskarte sa pagte-trade ay may pinakamasamang pagganap na kaugnay sa huling rurok (ibig sabihin, ang pinakamalaking porsyento na drop ng iyong portfolio sa panahon ng pagsusuri).

Pangwakas na mga ideya

Maraming sistematikong mga trader at mamumuhunan ang lubos na umaasa sa backtesting para sa kanilang mga diskarte. Ito ay isa sa mga mahahalagang instrumento sa toolkit ng sinumang trade ng algo.

Sa parehong oras, ang pagbibigay kahulugan ng mga resulta sa backtesting ay puwedeng maging nakakalito. Madaling itatak ang iyong sariling mga bias sa pamamaraan ng backtesting. Ang backtesting na nag-iisa ay malamang na hindi lumikha ng mga makatotohanang diskarte sa pagte-trade, ngunit makakatulong ito sa iyo na subukan ang ilang mga ideya at panatilihin ang iyong daliri sa pulso ng merkado.

Mayroon ka pa bang mga katanungan tungkol sa mga pagte-trade ng algorithm at pagsusuri ng data? Suriin ang aming Q&A platform, Magtanong sa Academy, kung saan sasagutin ng komunidad ng Binance ang iyong mga katanungan.