ใช้ Excel เพื่อย้อนกลับการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายวิธีการทดสอบย้อนกลับด้วย Excel. I ve ทำจำนวนเงินที่ยุติธรรมของกลยุทธ์การซื้อขายกลับการทดสอบฉันเคยใช้ภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อนและขั้นตอนวิธีและฉันยังทำมันด้วยดินสอและกระดาษคุณไม่จำเป็นต้องเป็น นักวิทยาศาสตร์จรวดหรือโปรแกรมเมอร์เพื่อกลับทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายจำนวนมากหากคุณสามารถใช้โปรแกรมสเปรดชีตเช่น Excel แล้วคุณสามารถกลับ test หลายกลยุทธ์วัตถุประสงค์ของบทความนี้เพื่อแสดงวิธีการกลับทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ Excel และ แหล่งข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ไม่ควรเสียค่าใช้จ่ายใด ๆ มากกว่าเวลาที่ใช้ในการทำแบบทดสอบก่อนที่คุณจะเริ่มทดสอบกลยุทธ์ใด ๆ คุณต้องมีชุดข้อมูลอย่างน้อยนี้เป็นชุดของวันที่เวลาและราคาที่สมจริงมากขึ้นคุณต้อง คุณมักจะต้องใช้องค์ประกอบเวลาของชุดข้อมูลเท่านั้นหากคุณกำลังทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายในวันอินทราเน็ตหากคุณต้องการทำงานพร้อมและเรียนรู้วิธีย้อนกลับการทดสอบกับ Excel ในขณะที่คุณอ่านได้อีกครั้ง ng นี้แล้วทำตามขั้นตอนที่ฉันร่างในแต่ละส่วนเราจำเป็นต้องได้รับข้อมูลบางอย่างสำหรับสัญลักษณ์ที่เราจะกลับ test. Go to Yahoo Finance ในฟิลด์ใส่สัญลักษณ์ของ s ใส่ IBM และคลิก GO ภายใต้คำคมใน ด้านซ้ายมือคลิก History Prices และป้อนช่วงวันที่ที่คุณต้องการจากวันที่ 1 ม. ค. 2547 ถึงวันที่ 31 ธ. ค. 2547 เลื่อนลงไปที่ด้านล่างของหน้าและคลิกดาวน์โหลดลงในสเปรดชีตบันทึกไฟล์ที่มีชื่อเช่นและสถานที่ ที่คุณสามารถค้นพบได้ในภายหลังการจัดเตรียมข้อมูลเปิดไฟล์ที่คุณดาวน์โหลดด้านบนโดยใช้ Excel เนื่องจากลักษณะแบบไดนามิกของอินเทอร์เน็ตคำแนะนำที่คุณอ่านข้างต้นและไฟล์ที่คุณเปิดอาจมีการเปลี่ยนแปลงตามเวลาที่คุณอ่านข้อความนี้ . เมื่อฉันดาวน์โหลดไฟล์นี้ไม่กี่บรรทัดด้านบนดูเหมือนว่านี้คุณสามารถลบคอลัมน์ที่คุณไม่ต้องการใช้สำหรับการทดสอบที่ฉัน m เกี่ยวกับการทำฉันจะใช้วันที่เปิดและปิดค่าดังนั้นฉันมี ลบสูง, ต่ำ, ปริมาณและ Adj Close. I นอกจากนี้ยังจัดเรียงข้อมูลเพื่อให้ วันที่เก่าแก่ที่สุดเป็นอันดับแรกและวันที่ล่าสุดอยู่ที่ด้านล่างใช้ตัวเลือกเมนูข้อมูล - เรียงลำดับเพื่อทำสิ่งนี้แทนการทดสอบกลยุทธ์ต่อ se ฉันจะพยายามหาวันในสัปดาห์ซึ่งให้ผลตอบแทนที่ดีที่สุดถ้าคุณ ตามซื้อเปิดและขายกลยุทธ์ใกล้ชิดโปรดจำไว้ว่าบทความนี้อยู่ที่นี่เพื่อแนะนำให้คุณรู้จักวิธีการใช้ Excel เพื่อย้อนกลับกลยุทธ์การทดสอบเราอาจสร้างสิ่งนี้ต่อไปนี่เป็นไฟล์ที่มีสเปรดชีตมีข้อมูลและสูตรสำหรับ การทดสอบนี้ข้อมูลของฉันอยู่ในคอลัมน์ A ถึง C Date, Open, Close ในคอลัมน์ D ถึง H ฉันมีสูตรวางเพื่อกำหนดผลตอบแทนในแต่ละวันการป้อนส่วน formulae. The หากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ Excel อีกครั้ง การทำงานออกสูตรเพื่อใช้นี่เป็นเพียงเรื่องของการปฏิบัติและยิ่งคุณฝึกสูตรอื่น ๆ ที่คุณจะค้นพบและความยืดหยุ่นมากขึ้นคุณจะมีกับการทดสอบของคุณถ้าคุณดาวน์โหลดสเปรดชีตแล้วลองดูสูตรในเซลล์ D2 ดูเหมือนว่านี่ สูตรจะถูกคัดลอกไปยังเซลล์อื่น ๆ ทั้งหมดในคอลัมน์ D ถึง H ยกเว้นแถวแรกและไม่จำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งเมื่อได้รับการคัดลอกแล้วฉันจะอธิบายสูตรในระยะสั้น IF สูตรมีเงื่อนไขเงื่อนไขที่แท้จริงและเป็นเท็จเงื่อนไข คือถ้าวันในสัปดาห์ที่แปลงเป็นตัวเลขตั้งแต่วันที่ 1-5 ซึ่งตรงกับวันจันทร์ถึงวันศุกร์จะเหมือนกับวันของสัปดาห์ในแถวแรกของคอลัมน์นี้ D 1 แล้วส่วนที่แท้จริงของคำสั่ง C2-B2 จะให้ เราค่าของ Close - Open นี้แสดงว่าเราซื้อ Open และขาย Close และนี่คือการสูญเสียกำไรของเราส่วนเท็จของคำสั่งคือคู่ของคำพูดสองครั้งซึ่งทำให้ไม่มีอะไรในเซลล์หากวันในสัปดาห์เป็น ไม่ตรงกับสัญญาณที่ด้านซ้ายของตัวอักษรคอลัมน์หรือหมายเลขแถวล็อคคอลัมน์หรือแถวเพื่อที่ว่าเมื่อมันคัดลอกส่วนหนึ่งของการอ้างอิงเซลล์ doesn t เปลี่ยนดังนั้นที่นี่ในตัวอย่างของเราเมื่อมีการคัดลอกสูตรการอ้างอิงไปยัง เซลล์วันที่ A2 จะเปลี่ยนหมายเลขแถวถ้าคัดลอกไปยังแถว row ใหม่ t คอลัมน์จะยังคงอยู่ที่คอลัมน์ A. คุณสามารถรังสูตรและสร้างกฎที่มีประสิทธิภาพล้ำและการแสดงออกผลที่ด้านล่างของคอลัมน์วันทำงานฉันได้วางฟังก์ชันสรุปบางอย่างสะดุดตาค่าเฉลี่ยและผลรวมฟังก์ชันเหล่านี้แสดงให้เราเห็นว่าในปี 2004 วันที่มีกำไรมากที่สุดในการใช้กลยุทธ์นี้คือวันอังคารและตามด้วยวันพุธเมื่อฉันทดสอบยุทธศาสตร์ Expiry Fridays - Bullish หรือ Bearish และเขียนบทความที่ฉันใช้วิธีการที่คล้ายกันมากกับสเปรดชีตและสูตรต่างๆเช่นนี้ วัตถุประสงค์ของการทดสอบเพื่อดูว่าวันหมดอายุวันศุกร์โดยทั่วไปรั้นหรือหยาบคายลองออกดาวน์โหลดข้อมูลบางส่วนจาก Yahoo Finance โหลดลงใน Excel และลองใช้สูตรและดูสิ่งที่คุณสามารถมากับโพสต์คำถามของคุณในฟอรัมดี โชคดีและการล่าสัตว์กลยุทธ์ที่มีกำไรก่อนที่จะใช้เครื่องมือพิเศษสำหรับการทดสอบย้อนกลับผมขอเสนอให้ลองใช้ตาราง MS Excel Pivot แรกเครื่องมือตารางเดือยเหมาะสำหรับการตรวจสอบกรองและ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในบทความนี้ผมจะนำเสนอวิธีการสร้างกลยุทธ์การกำหนดเวลาแบบง่ายและวิธีการคำนวณประสิทธิภาพที่ผ่านมาในต่อไปนี้ผมจะแสดงวิธีการสร้างการวิเคราะห์เช่นโพสต์ก่อนหน้าขายในเดือนพฤษภาคมและไป Away Really. Step 1 ได้รับข้อมูลก่อนอื่นเราต้องขอข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เราจึงหันมาหา Yahoo เพื่อเรียกดัชนีดาวโจนส์ดูรายชื่อแหล่งข้อมูลตลาดสำหรับแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อย่างไรก็ตามทาง Yahoo Finance จะซ่อนปุ่มดาวน์โหลดสำหรับ Dow Jones ดัชนี แต่มันเป็นเรื่องง่ายที่จะเดาได้อย่างถูกต้อง Link. Save ไฟล์นี้ไปยังดิสก์แล้วเปิดด้วย MS Excel 2010 และเรายังคงมีขั้นตอนต่อไปขั้นที่ 2 เพิ่มคอลัมน์สำหรับประสิทธิภาพและ Indicator. Now ในนี้ ไฟล์เราเพิ่มผลตอบแทนคอลัมน์กลับเข้าสู่ระบบสำหรับแต่ละวันในชุดเวลาจากนั้นเราเพิ่มตัวบ่งชี้ของกลยุทธ์การซื้อขายในกรณีนี้เพียงเดือนของปีในที่สุดเราเพิ่มตัวบ่งชี้กลุ่ม Decade. Step 3 เพิ่ม ตาราง Pivot. Sort ข้อมูลในตาราง เครื่องมือตาราง Pivot - ตัวเลือก - สรุปข้อมูลโดย - Sum. Step 4 การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขเพื่อให้ได้ภาพรวมของข้อมูลในตาราง Pivot เราจะจัดรูปแบบค่าในรูปแบบเปอร์เซ็นต์และตามเงื่อนไขการจัดรูปแบบ หน้าแรก - รูปแบบ - การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขขั้นตอนที่ 5 คำนวณประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นจริงผลรวมของผลตอบแทนของล็อกในตาราง Pivot เป็นข้อบ่งชี้ที่ดีสำหรับประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขาย แต่ประสิทธิภาพของ acutal สามารถหาได้ง่ายจากการบันทึกข้อมูลโดย ตอนนี้คุณพร้อมแล้วแต่ละเซลล์มีประสิทธิภาพในการซื้อดัชนีดาวโจนส์ที่จุดเริ่มต้นและขายได้ในตอนท้ายของแต่ละเดือนขอให้สนุกกับการศึกษาของคุณเองคุณพบการศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับการแสดงของเดือนที่ต่างกันในหลัก ดัชนีที่นี่การทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายแบบง่ายๆเป็นเรื่องง่ายโดยใช้ตาราง pivot ของ Excel ในขณะที่กลยุทธ์ขั้นสูงอื่น ๆ มักต้องการชุดซอฟต์แวร์พิเศษเพิ่มเติมตามที่เราเห็นในการทดสอบย้อนกลับของ MACD ห้าขั้นตอนง่ายๆนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกในเชิงลึกของกลยุทธ์ตามเวลา หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่หนึ่งสามารถดำเนินการขั้นตอนเดียวกันเหมือนกันโดยใช้ MS Power Pivot ฟรี MS Excel Add-in ที่มีการเข้าถึงฐานข้อมูล Access. Post navigation. Leave ตอบกลับยกเลิกการตอบโพสต์ครั้งแรก Im glad to land on t blog. Let ฉันขอแนะนำให้คุณนี้เพื่อดูประสิทธิภาพที่แท้จริงในตารางเดือยเพียงเพิ่มเขตข้อมูลที่คำนวณได้จากเมนูฟิลด์ตัวเลือกรายการตั้งค่าฟิลด์ที่คำนวณแล้วป้ายชื่อ p และพิมพ์สูตร EXP กลับ -1 คุณสามารถจน เพิ่มเขตข้อมูลนี้ไปยังพื้นที่ค่าที่จะได้รับผลรวมของสิทธิ p ในตารางใช่คุณมีสิทธิ์นี้จะดีกว่าการทำซ้ำตารางที่ฉันจะปรับปรุงการโพสต์นี้ asap. Let ฉันเริ่มต้นด้วยการบอกว่าฉัน m ไม่ผู้เชี่ยวชาญ ใน backtesting ใน Excel มีโหลดของบล็อกสมาร์ทมากออกมีที่ผมจะพูด skillz บ้าที่ทำงานร่วมกับ Excel รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียง Michael Stokes กว่าที่ Jeff Pietch กว่าที่และ folks David และ Corey กว่าที่ทั้งหมด ของคนเหล่านี้ได้รับสง่างามพอในช่วงหลายปีที่จะแบ่งปันกับฉันวิธีการทำ backtests ดังนั้นฉันเป็นหนี้พวกเขาและฉันอยากจะขอบคุณ Josh ที่นี่ที่ FOSS เทรดดิ้งเช่นกันเพราะเขาได้รับชนิดพอที่จะช่วยฉันในการเรียนรู้วิธี เพื่อใช้ R สำหรับการทดสอบด้วยทั้งหมดที่อยู่ในใจฉันคิดว่าฉันเดินข้าม ugh สิ่งที่ฉันคิดว่าสี่ขั้นตอนพื้นฐานในการผลิต backtest ใน Excel โปรดทราบว่าไฟล์ Excel หลัก wasn t สร้างขึ้นโดยฉัน - มันถูกสร้างขึ้นโดย Jared กว่าที่ CondorOptions อื่นต้องอ่านถ้าคุณไม่ได้ติดตามเขาขั้นที่ 1 รับข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการได้รับข้อมูลการตลาดของคุณใน Excel มีสองวิธีขั้นพื้นฐานนี้เป็นครั้งแรกเกี่ยวกับการไป Yahoo การเงินและดาวน์โหลดข้อมูลทางประวัติศาสตร์โดยตรงเป็น CSV แล้วโหลดลงใน Excel นี้เป็นสิ่งที่ดี แต่ไม่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงด้วยตนเองที่ ข้อมูลที่คุณไปข้างหน้าความหมายคุณจะต้องดาวน์โหลดใหม่ว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์แล้วคัดลอกและวางทั้งชุดข้อมูลหรือชุดย่อยเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ของคุณวิธีที่สองคือการใช้รหัสเพื่อไปคว้าข้อมูลโดยอัตโนมัติจาก Yahoo Finance Plenty ของคนได้เขียน VBA สำหรับการทำเพียงแค่นี้ฉันไม่ได้เขียนเองดังนั้นฉัน don t รู้สึกสะดวกสบาย republishing code การค้นหาอย่างรวดเร็วใน Google จะให้ตัวอย่างบางอย่างเพื่อทำงานกับนอกจากนี้ยังมีเครื่องมือของบุคคลที่ 3 ที่ทำให้ งานง่ายผมขอแนะนำ AnalyzerXL เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและตัวเลือกมากที่สุดคุณจะเก็บข้อมูลนี้ใน Excel ได้อย่างไรโดยขึ้นอยู่กับคนส่วนใหญ่ที่ฉันรู้จักว่ามีแผ่นงานเดียวที่เก็บข้อมูลทั้งหมดไว้และมีแผ่นงานแยกต่างหากสำหรับส่วนที่เหลือ ของระบบสำหรับระบบที่ใช้เครื่องเดียวเช่น SPY จะไม่มีปัญหาในการรวบรวมข้อมูลและระบบ แต่เนื่องจากจำนวนของเครื่องมือเพิ่มขึ้นคุณจะต้องมีแผ่นงานแยกจากกันเพื่อลดการเลื่อนและทำให้ ง่ายต่อการอัปเดตขั้นตอนที่ 2 สร้างตัวบ่งชี้ของคุณตอนนี้เรามีข้อมูลแล้วเราสามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อสร้างตัวบ่งชี้หรือตัวชี้วัดได้ตัวอย่างเช่น Jared ได้สร้างตัวบ่งชี้ DVI ซึ่งเดิมสร้างโดย David เป็นแบบ CSS Analytics คุณจะเห็น ที่เราใช้ 5 คอลัมน์ที่แตกต่างกันเพื่อสร้างตัวบ่งชี้หนึ่งในแต่ละส่วนของการคำนวณสิ่งหนึ่งที่ดีเกี่ยวกับการทำงานกับ Excel คือว่าจริงๆทำให้คุณคิดเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ที่ถูกสร้างขึ้นได้ง่ายเกินไปวันนี้เพื่อโยน d ตัวบ่งชี้ของตัวเองและตัวบ่งชี้โดยไม่เข้าใจว่ามันใช้งานได้จริงตัวบ่งชี้สุดท้ายคอลัมน์ DVI เป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของขนาด DVI และ DVI ยืดคอลัมน์ I d ยังทราบว่า AnalyzerXL ยังมีจำนวนมากตัวบ่งชี้ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อให้ backtesting ง่ายขึ้นและมี เป็น Add-on อื่น ๆ สำหรับ Excel ที่มีฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกันขั้นตอนที่ 3 สร้างกฎการซื้อขายของคุณตอนนี้คุณมีตัวบ่งชี้คุณต้องสร้างกฎการซื้อขายของคุณในการคำนวณตัวอย่างนี้อยู่ในคอลัมน์ Signal กฎการซื้อขายของเราเป็นเรื่องง่าย ยาวถ้า DVI อยู่ต่ำกว่า 0 5 และสั้นถ้าข้างต้นแน่นอนคุณอาจมีกฎที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นรัฐที่เป็นกลางที่คุณไม่ได้อีกต่อไปยาวหรือสั้นหรือการปรับตำแหน่งตำแหน่งตัวแปรในทางตรงข้ามกับเพียงทั้งหมดในระยะยาวหรือสั้นขั้นที่ 4 กฎการซื้อขายหุ้น curve. There มีหลายวิธีที่แตกต่างกันที่นี่ แต่สิ่งที่คุณสามารถดูในตัวอย่างนี้เป็นวิธีง่ายๆที่จะทำสมมติว่ามูลค่าเงินสดเริ่มต้นของ 10,000 และเพิ่มขึ้นแล้วหรือลดลงโดยว่าหรือไม่เรามีความยาวหรือสั้นของ n ใกล้ชิดของวันก่อนหน้าและไม่ว่าเราจะถูกต้องหรือไม่ในรูปแบบฟังก์ชันเราแสดงให้เห็นโดยบอกว่ายาวหรือไม่แล้วหลายส่วนของส่วนของวันก่อนหน้าโดยอัตราส่วนของวันนี้ใกล้เคียงกับการปิดเมื่อวานนี้ วันของหุ้นโดยอัตราส่วนของเมื่อวานนี้ใกล้กับวันนี้ปิดแล้วเราสามารถเห็นได้ชัดกราฟผลโปรดทราบว่าเราใช้เงินสดที่นี่ แต่คุณสามารถทำเปอร์เซ็นต์ดิบแทนค่าเงินสดสิ่งที่หายไปที่นี่สามารถ มีความสำคัญสำหรับการตัดสินใจว่าจะค้าหรือไม่ค้าระบบประการแรกผลลัพท์ที่กล่าวมานี้ถือว่าไม่มีแรงเสียดทานที่พวกเขาคิดว่าไม่มีค่าคอมมิชชั่นสำหรับการค้าในระบบการแกว่งความถี่สูงเช่นนี้ค่าคอมมิชชั่นอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อความมีชีวิต ของกลยุทธ์ที่กำหนดประการที่สองเราไม่มีสถิติเกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์เพียงแค่กราฟโดยทั่วไปเราต้องการทราบสถิติเช่น CAGR และอัตราส่วน Sharpe เพื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์อื่น ๆ นอกจากนี้เรายังไม่มีรายงานรายเดือนหรือรายปี ของ th สิ่งเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นใน Excel ด้วยการทำงานเพียงเล็กน้อยและอีกครั้ง AnalyzerXL มีตัวเลือกการรายงานเป็นจำนวนมากซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลนี่เป็นภาพรวมพื้นฐานของการทำ backtesting ใน Excel - หวังว่าคุณจะเห็นว่ามีประโยชน์
No comments:
Post a Comment