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डॉ एर्नी Chan से backtesting डॉ एर्नी Chan से backtesting Backtesting एक स्वचालित ट्रेडिंग रणनीति के लिए ऐतिहासिक डेटा खिलाने और यह प्रदर्शन किया है होगा देखने की प्रक्रिया है। हम विभिन्न आम backtest प्रदर्शन मेट्रिक्स का अध्ययन करेगा। Backtest प्रदर्शन को आसानी से की वजह से इस कोर्स में जांच की जाएगी जो नुकसान की एक लंबी सूची है, अवास्तविक और भविष्य के रिटर्न के लिए संयुक्त राष्ट्र के भविष्य कहनेवाला बनाया जा सकता है। backtesting के लिए एक सॉफ्टवेयर प्लेटफार्म का चुनाव भी महत्वपूर्ण है, और इस चुनाव के लिए मापदंड पर चर्चा की जाएगी। उदाहरण, एक वायदा रणनीति और एक शेयर पोर्टफोलियो ट्रेडिंग रणनीति से तैयार कर रहे हैं। इस अर्नेस्ट चान (epchan) द्वारा एडोब कनेक्ट में किए गए एक पूर्व दर्ज की कार्यशाला है। इस कार्यशाला में विभिन्न प्रथाओं और एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों backtesting के नुकसान पर केंद्रित है। फ्री MATLAB परीक्षण लाइसेंस व्यापक में वर्ग अभ्यास के लिए व्यवस्था की जाएगी। MATLAB का कोई पूर्व ज्ञान मान लिया जाता है, लेकिन कुछ प्रोग्रामिंग अनुभव आवश्यक है। ग्रहण गणित आवश्यकता बुनियादी कॉलेज स्तर के आँकड़े है। पाठ्यक्रम की रूपरेखा: Backtesting के ए अवलोकन 1. क्या backtesting है और यह कैसे "सिमुलेशन" से अलग है? 2. backtesting का महत्व: क्यों लाभदायक स्वचालित व्यापार के लिए एक आवश्यक कदम backtesting है? 3. backtesting की सीमाओं: क्यों स्वचालित व्यापार में लाभ सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त कदम नहीं backtesting है? 4. हम अपने backtest परिणाम की भविष्यवाणी करने की शक्ति बढ़ाने के लिए क्या कर सकते हैं: नुकसान से बचाव। 5. कैसे भी एक backtest से पहले अच्छे / बुरे रणनीतियों की पहचान करने के लिए: उदाहरण के एक श्रृंखला के माध्यम से विभिन्न नुकसान के एक पूर्वावलोकन। बी एक backtest मंच का चयन एक उपयुक्त backtest मंच को चुनने के लिए 1. मानदंड। 2. backtesting प्लेटफार्मों की एक सूची। प्रत्येक मंच के पेशेवरों और विपक्ष की 3. चर्चा। 4. विशेष ध्यान दें: एकीकृत backtesting और स्वचालित निष्पादन प्लेटफार्मों। 5. हम क्यों MATLAB चयन करते हैं? MATLAB के लिए सी ट्यूटोरियल वाक्य रचना के 1. सर्वेक्षण। सरणी प्रसंस्करण की 2. लाभ। 3. व्यायाम: backtesting के लिए उपयोगी उपयोगिता कार्यों का निर्माण। 4. toolboxes का उपयोग करना। डी backtesting एक एकल साधन रणनीति 1. व्यायाम: एक प्रोटोटाइप मतलब प्रत्यावर्तन रणनीति के रूप में ई-मिनी SP500 वायदा के लिए एक बोलिंगर बैंड रणनीति (ते)। ई प्रदर्शन माप 1. इक्विटी वक्र। 2. अतिरिक्त रिटर्न और शार्प अनुपात का महत्व। 3. पूंछ जोखिम और अधिकतम गिरावट और गिरावट की अवधि। 4. लेन-देन के महत्व का अनुमान है लागत। एफ एक ऐतिहासिक डेटाबेस का चयन एक अच्छा ऐतिहासिक डेटाबेस को चुनने के लिए 1. मानदंड। 2. इक्विटीज डेटा: विभाजन / लाभांश समायोजन, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह। 3. वायदा डेटा: समापन की कीमतों बनाम निरंतर ठेके, निपटान का निर्माण। डेटा की समक्रमिकता के साथ 4. मुद्दे। इंट्रा डे / टिकटिक डेटा के साथ 5. मुद्दे। जी backtesting एक पोर्टफोलियो रणनीति 1. व्यायाम: सपा 500 में शेयरों की एक लंबी-छोटी पोर्टफोलियो रणनीति। मंदी 2007 क्वांट फंड के लिए रणनीति का 2. प्रासंगिकता। 3. ब्रह्मांड चयन का महत्व: बाजार पूंजीकरण, तरलता का प्रभाव है, और लेन-देन की रणनीतियों पर खर्च होती है। 4. रणनीति शोधन: छोटे परिवर्तन प्रदर्शन में बड़ा अंतर कैसे कर सकते हैं। एच डिटेक्शन एंड backtesting नुकसान और पूर्वाग्रह का उन्मूलन 1. कैसे देखो आगे पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए? 2. कैसे देखो आगे पूर्वाग्रह से बचने के लिए? 3. डेटा जासूसी पूर्वाग्रह: आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण के एक रामबाण नहीं है क्यों। 4. parameterless व्यापार होता है। 5. रेखीय मॉडल के उपयोग या "औसत में": पेशेवरों और विपक्ष। 6. व्यायाम: ते बोलिंगर बैंड रणनीति के linearization। रणनीतियों के विभिन्न प्रकारों पर शोर डेटा के 7. प्रभाव।