Backtesting - व्यापार - रणनीतियों का इस्तेमाल करने वाली - r

मैं आर के लिए बहुत ही नया हूँ और मैंने पहले ही वेल्थलैब में एक प्रोग्राम की मदद करने की कोशिश की है। कई सामान मैं समझ नहीं पा रहा हूं और यह स्पष्ट रूप से काम नहीं करता है.मैं बंद कीमतें अच्छी तरह से एक वेक्टर या किसी प्रकार के वेक्टर में नहीं मिलता है, लेकिन यह संरचना से शुरू होता है और मैं वास्तव में समझ नहीं पा रहा हूँ कि यह फ़ंक्शन क्या करता है, इसलिए मेरी श्रृंखला, 1 कॉल शायद काम नहीं करती है। एन-नेरो श्रृंखला भी काम नहीं करती है, लेकिन मुझे लूप की आवश्यकता है। तो मुझे लगता है कि अगर मैं इन 2 सवालों के जवाब मेरी रणनीति चाहिए काम करना चाहिए मैं किसी भी मदद के लिए बहुत आभारी हूँ आर अन्य भाषाओं में प्रोग्रामिंग अनुभव के साथ भी काफी जटिल है। हाँ मैं इस तरह से इस ट्यूटोरियल से कोड की कुछ लाइनों की नकल की है और वास्तव में इस लाइन को समझ में नहीं है, मैं श्रृंखला का मतलब है, 1 सोचा था कि श्रृंखला के कॉलम 1 पर फ़ंक्शन एफ लागू होता है लेकिन जब से यह श्रृंखला संरचना के साथ कुछ पूर्ण होती है, तब से यह काम नहीं करता है, मैं इस ट्यूटोरियल MichiZH 6 जून 13 14 पर बात कर रहा हूँ। बैकटिंग टेस्टिंग अतीत। बैकटीस्टिंग एक महत्वपूर्ण घटक है प्रभावी व्यापार का - सिस्टम विकास यह पुनर्निर्माण, ऐतिहासिक डेटा, ट्रेडों द्वारा किया जाता है, जो कि पिछले रणनीति में दी गयी रणनीति का उपयोग करके नियमों का उपयोग करते थे, नतीजे उन आँकड़े प्रदान करते हैं जो रणनीति के प्रभाव को मापने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इस डेटा का उपयोग करके, व्यापारियों का अनुकूलन हो सकता है और अपनी रणनीतियों में सुधार, किसी भी तकनीकी या सैद्धांतिक खामियां पाएं, और वास्तविक बाजारों में इसे लागू करने से पहले अपनी रणनीति में आत्मविश्वास हासिल करें। अंतर्निहित सिद्धांत यह है कि किसी भी रणनीति ने अतीत में अच्छी तरह से काम किया, भविष्य में अच्छी तरह से काम करने की संभावना है, और इसके विपरीत, अतीत में खराब प्रदर्शन करने वाली किसी भी रणनीति भविष्य में खराब प्रदर्शन करने की संभावना है यह आलेख, बैकटेस्ट के लिए कौन-से अनुप्रयोगों का उपयोग किया जाता है, किस प्रकार का डेटा प्राप्त किया जाता है, और इसका उपयोग कैसे करना है, इसका एक नज़र आता है। डेटा और टूल्स बैटिंगिंग किसी दिए गए सिस्टम के बारे में बहुत अधिक मूल्यवान सांख्यिकीय प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं कुछ सार्वभौमिक बैकटेस्टिंग आंकड़ों में लाभ या हानि शामिल हैं - शुद्ध प्रतिशत लाभ या हानि। टाइम फ़्रेम - पिछली तारीख जिन में टेस्ट आईएनआई हुआ है। यूनिवर्स - स्टॉक्स जो बैकटेस्ट में शामिल थे। वोल्टालिटी उपायों - अधिकतम प्रतिशत ऊपर और नकारात्मक। औसत - प्रतिशत औसत लाभ और औसत हानि, औसत सलाखों का आयोजन। एक्सपोजर - निवेश किए गए पूंजी का प्रतिशत या बाजार के संपर्क में रिएटस - जीत-टू-लोन्स अनुपात। अन्वॉर्इज्ड रिटर्न - एक साल में प्रतिशत की रकम। जोखिम समायोजित रिटर्न - जोखिम के फ़ंक्शन के रूप में प्रतिशत वापसी। सामान्य तौर पर, बैकटेस्टिंग सॉफ्टवेयर में दो स्क्रीन हैं जो महत्वपूर्ण हैं पहला व्यापारी को अनुकूलित करने की अनुमति देता है बैकटेस्टिंग के लिए सेटिंग्स इन अनुकूलन में समय-समय पर कमीशन की लागत से सब कुछ शामिल है। यह अमिब्रोकर में ऐसी स्क्रीन का उदाहरण है। दूसरी स्क्रीन वास्तविक बैटिंग की जा रही परिणाम रिपोर्ट यह वह जगह है जहां आप फिर से ऊपर उल्लिखित सभी आंकड़े पा सकते हैं अमीब्रॉकर में इस स्क्रीन का एक उदाहरण। सामान्य तौर पर, अधिकांश व्यापारिक सॉफ्टवेयर में इसी तरह के तत्व होते हैं कुछ उच्च-अंत वाले सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम में अतिरिक्त कार्यशीलता भी शामिल होती है स्वत: स्थिति का आकार बदलने, अनुकूलन और अन्य अधिक उन्नत सुविधाओं को प्रदर्शित करने के लिए 10 कमांडमेंट्स कई कारक हैं, जब व्यापारियों ने व्यापार रणनीतियों का बैकस्टेस्टिंग किया है, तो उन पर ध्यान दिया जाता है ये बैकटेस्टिंग करते समय याद रखने वाली 10 सबसे महत्वपूर्ण चीजों की सूची है। समय सीमा में बाज़ार की प्रवृत्तियों में एक दी गई रणनीति का परीक्षण किया गया था उदाहरण के लिए, यदि कोई रणनीति केवल 1 999 -2000 से बैकस्टेस्ट की गई थी, तो इसे भालू बाजार में अच्छी तरह से नहीं लगाया जा सकता है यह एक लंबे समय से अधिक समय पर बैकअप के लिए एक अच्छा विचार है कई अलग-अलग प्रकार की बाजार स्थितियों में शामिल हैं। ब्रह्मांड में बैकस्टेस्टिंग होने के कारण, उदाहरण के लिए, अगर एक व्यापक बाजार प्रणाली का परीक्षण तकनीक के शेयरों में मौजूद ब्रह्मांड के साथ किया जाता है, तो यह अलग-अलग क्षेत्रों में अच्छा प्रदर्शन करने में विफल हो सकता है एक सामान्य नियम के रूप में एक रणनीति स्टॉक की एक विशिष्ट शैली की ओर लक्षित होती है, ब्रह्मांड को उस शैली तक सीमित करती है, लेकिन अन्य सभी मामलों में, परीक्षण उद्देश्यों के लिए एक बड़ा ब्रह्मांड बनाए रखता है। व्यापार प्रणाली के विकास में विचार करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण यह लिवरेज किए गए खातों के लिए विशेष रूप से सच है, जो मार्जिन कॉल्स के अधीन होते हैं यदि उनकी इक्विटी एक निश्चित बिंदु से नीचे हो जाती है, व्यापारियों को जोखिम कम करने और आसानी से संक्रमण को आसान बनाने के लिए अस्थिरता कम रखने की तलाश करनी चाहिए किसी दिए गए शेयर की। आयोजित की गई सलाखों की औसत संख्या भी एक व्यापार प्रणाली के विकास के दौरान देखने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है हालांकि अधिकांश बैकटेस्टिंग सॉफ़्टवेयर अंतिम गणना में कमीशन शामिल हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको इस आंकड़े को अनदेखा करना चाहिए यदि संभव हो, तो आपका औसत संख्या आयोजित की गई सलाखों के कमीशन लागत को कम किया जा सकता है, और आपके समग्र रिटर्न में सुधार हो सकता है। एक्सपोजर एक डबल तलवार वाली तलवार है वृद्धि में वृद्धि से अधिक मुनाफा या उच्च नुकसान हो सकता है, जबकि जोखिम में कमी कम लाभ या कम नुकसान का मतलब है, सामान्य तौर पर, यह एक अच्छा जोखिम को कम करने और दिए गए शेयर में और बाहर आसान संक्रमण को सक्षम करने के लिए 70 से कम जोखिम रखने के लिए विचार। औसत लाभ हानि सांख्यिकी सी, जीत-टू-लोन्स अनुपात के साथ संयुक्त, कैली मानदंड जैसे मनी मैनेजमेंट का उपयोग करके इष्टतम स्थिति आकार और धन प्रबंधन का निर्धारण करने के लिए उपयोगी हो सकता है, कैली मानदंड व्यापारी का उपयोग करके बड़े पदों को ले सकते हैं और उनके औसत लाभ में वृद्धि करके कमीशन लागत कम कर सकते हैं। और उनके जीत-टू-लॉस अनुपात में वृद्धि। अननुअलाइज्ड रिटर्न महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अन्य निवेश स्थानों के प्रति सिस्टम के रिटर्न के बेंचमार्क के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है। यह न केवल समग्र वार्षिक रिटर्न को देखने के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि इसे ध्यान में रखना भी है वृद्धि या घटित जोखिम यह जोखिम-समायोजित रिटर्न को देखकर किया जा सकता है, जो विभिन्न जोखिम कारकों के लिए खाता है व्यापार प्रणाली को अपनाया जाने से पहले, इसे समान या कम जोखिम पर अन्य सभी निवेश स्थानों को मात देना चाहिए। बैकटीस्टिंग अनुकूलन अत्यंत महत्वपूर्ण है कई बैकटेस्टिंग एप्लिकेशन में कमीशन राशि, गोल या आंशिक बहुत आकार, टिक आकार, मार्जिन आवश्यकताओं, ब्याज दरों, स्लिप्पा के लिए इनपुट है जीई धारणाएं, स्थिति-आकार देने के नियम, समान-बार निकलने के नियम, ट्रेलिंग सेटिंग्स और कई और अधिक टी ओ सबसे सटीक बैकटेस्टिंग परिणाम प्राप्त करना, दलाल की नकल करने के लिए इन सेटिंग्स को ट्यून करना महत्वपूर्ण है, जब सिस्टम लाइव हो जाएगा। बैटिंग करने से कभी-कभी अधिक-अनुकूलन के रूप में जाना जाता हो सकता है यह एक ऐसी स्थिति है, जहां प्रदर्शन के परिणाम बहुत पहले अतीत से देखते हैं कि वे अब भविष्य में सटीक नहीं हैं ये आम तौर पर नियमों को लागू करने के लिए एक अच्छा विचार है जो सभी शेयरों पर लागू होते हैं, या लक्षित शेयरों का एक निर्धारित समूह, और उस सीमा तक अनुकूलित नहीं है, जो नियम निर्माता द्वारा अब समझ में नहीं आते हैं। बैकटीस्टिंग हमेशा किसी दिए गए व्यापारिक प्रणाली की प्रभावशीलता को मापने का सबसे सटीक तरीका नहीं है कभी-कभी रणनीतियां जो अच्छी तरह से प्रदर्शन करती हैं अतीत वर्तमान में अच्छा प्रदर्शन करने में नाकाम रहे भविष्य के परिणामों का संकेत नहीं है, कागज के बारे में सुनिश्चित करें कि एक प्रणाली को सफलतापूर्वक बैक-टेस्ट किया गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि निष्कर्ष अभी भी व्यवहार में लागू होता है। निष्कर्ष बैकटेस्टिंग एक व्यापार प्रणाली के विकास के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है यदि इसे ठीक से बनाया और ठीक से समझाया गया है, तो यह व्यापारियों को उनकी रणनीतियों का अनुकूलन और सुधार करने में मदद कर सकता है, किसी भी तकनीकी या सैद्धांतिक खामियां पा सकता है, साथ ही साथ उनके वास्तविक विश्व बाजारों में इसे लागू करने से पहले रणनीति संसाधन व्यापार - उच्च अंत व्यापार प्रणाली विकास अमीब्रोकर - बजट ट्रेडिंग सिस्टम विकास। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि का उधार ले सकते हैं ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि रखती है। 1 किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस बैंकिंग अधिनियम, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में शामिल होने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में किसी भी नौकरी का उल्लेख है खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र की तरफ अमेरिका के श्रम ब्यूरो। भारतीय रुपए भारतीय रूपए के लिए मुद्रा का संक्षिप्त नाम या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा रुपया 1 से बना है। सरल स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति का समर्थन। इस पोस्ट को नोट करें वित्तीय सलाह नहीं है यह कुछ मकसदों का पता लगाने का एक मजेदार तरीका है, आर के डेटा को आयात और जोड़ तोड़ने के लिए आर ने हाल ही में ईटीएफ पैगंबर पर एक पोस्ट पढ़ी है, जिसने एक्सेल में एक दिलचस्प शेयर ट्रेडिंग रणनीति का पता लगाया है। रणनीति सरल है पिछले 200 दिनों के दौरान शेयर करें, और उस दिन की संख्या की गणना करें जो कि उच्च के बाद समाप्त हो गए हैं यदि यह 100 दिनों से कम समय के बराबर है, तो शेयर के मालिक हैं यदि यह 100 से अधिक दिन हो गया है, तो यह अपना नहीं है यह रणनीति बहुत सरल है, लेकिन यह कुछ प्रभावशाली परिणाम पैदा करता है हालांकि ध्यान दें, कि यह उदाहरण डेटा का उपयोग करता है जिसे विभाजन या लाभांश से समायोजित नहीं किया गया है और इसमें अन्य त्रुटियां हो सकती हैं इसके अलावा, हम व्यापारिक लागतों और निष्पादन विलंब की उपेक्षा कर रहे हैं, दोनों ईटीटी रणनीति प्रदर्शन। आर में इस रणनीति को क्रियान्वित करना सरल है, और एक्सेल पर कई फायदे प्रदान करता है, प्राथमिक का मतलब यह है कि आर में स्टॉक मार्केट डेटा खींचना आसान है, और हम अपेक्षाकृत कम प्रयास के साथ अनुक्रमित की एक विस्तृत श्रृंखला पर इस रणनीति का परीक्षण कर सकते हैं सबसे पहले, हम जीएसपीसी के लिए क्वांटमोड जीएसपीसी का डेटा डाउनलोड करते हैं, एसपी 500 इंडेक्स के लिए आगे बढ़ते हैं, हम एक समय सीरीज़ में एन-डे उच्चतम होने के बाद दिनों की संख्या की गणना करने के लिए एक फ़ंक्शन का निर्माण करते हैं और हमारी ट्रेडिंग रणनीति को लागू करने के लिए एक फ़ंक्शन उत्तरार्द्ध समारोह में 2 पैरामीटर को एन-दिन का उच्च उपयोग होता है जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं, और जितनी ऊंची है, उतनी दिनों की संख्या आपको स्टॉक रखेगी उदाहरण 200 और 100 का है, लेकिन आप इसे आसानी से 500-दिवसीय उच्च स्तर तक बदल सकते हैं और देख सकते हैं क्या होता है अगर आप 300 दिनों से पहले शेयर पकड़ते हैं, क्योंकि यह फ़ंक्शन पैरामीटर होता है, हम हमारी रणनीति के अन्य संस्करणों की आसानी से जांच कर सकते हैं हम शून्य के साथ हमारी रणनीति की शुरुआत करते हैं, तो यह हमारे इनपुट डेटा की समान लंबाई होगी अगर तुम यू दिनों की अधिक विस्तृत व्याख्यान के लिए इच्छाशक्ति है, उच्च परिभाषा पर चर्चा देखें.हम अपनी रणनीति का लाभ पाने के लिए इंडेक्स से रिटर्न से हमारी स्थिति 0,1 वेक्टर गुणा करें। अब हम कुछ आंकड़े वापस करने के लिए एक फ़ंक्शन का निर्माण करते हैं। एक व्यापारिक रणनीति, और हमारी रणनीति की तुलना बेंचमार्क की तुलना कुछ हद तक मनमाने ढंग से, मैंने संचयी रिटर्न देखने का फैसला किया है, मतलब वार्षिक रिटर्न, शॉपे अनुपात, जीत, वार्षिक वाष्पशीलता, अधिकतम ड्रॉडाउन, और अधिकतम लंबाई ड्रॉडाउन अन्य आंकड़े लागू करना आसान होगा । जैसा कि आप देख सकते हैं, यह रणनीति डिफ़ॉल्ट खरीद-और-पकड़ के दृष्टिकोण से अनुकूल है। अंत में, हम 3 अन्य अनुक्रमित एफटीएसई पर अपनी रणनीति का परीक्षण करते हैं जो आयरलैंड और यूके का प्रतिनिधित्व करती है, डो जोन्स इंडस्ट्रियल इंडेक्स 18 9 6 में वापस चला जाता है, और N225 जो जापान का प्रतिनिधित्व करता है, मैंने पूरी प्रक्रिया को कार्यात्मक बना दिया है, ताकि आप प्रत्येक नई रणनीति को 1 लाइन के कोड के साथ परीक्षण कर सकें। कभी भी एक अद्यतन को याद न करें आर-ब्लॉगर्स की सदस्यता के लिए नवीनतम आर पदों के साथ ई-मेल प्राप्त करने के लिए यह संदेश फिर से देखें