Métricas da estratégia de negociação

5 métricas para melhorar qualquer sistema de negociação e estratégia (visualização)

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7 Estatísticas para analisar seu sistema de negociação.

Acompanhe essas sete estatísticas comerciais para detectar pontos fortes e fracos na sua negociação, e manter sua negociação no bom caminho. Essas estatísticas variam ao longo do tempo, às vezes são melhores quando as condições do mercado são favoráveis ​​e, às vezes, elas serão pior quando as condições do mercado não forem favoráveis. O monitoramento das estatísticas nos dá pistas sobre se nosso plano de negociação precisa ser ajustado. As estatísticas também nos dão uma chamada de despertar quando não estamos seguindo nosso plano.

1. Win Rate.

A taxa de vitória é a quantidade de negociações que ganhamos de quantos trocos realizamos. Se ganharmos 60 negócios de um 100, a taxa de vitória é de 60%. Esta estatística não é tão útil por conta própria, porque não explica o quão grande são os negócios vencedores e perdidos. Uma taxa de baixa vitória ainda pode produzir um lucro global se os negócios vencedores forem muito grandes em comparação com os negócios perdidos. Os comerciantes de tartarugas foram um bom exemplo disso. Eles tiveram uma taxa de baixa vitória, mas seus vencedores, quando ocorreram, foram enormes.

Se os ganhos não forem maiores em relação às perdas, uma meta de ganho de 50% ou mais é a meta. Os comerciantes de curto prazo muitas vezes se esforçam para uma taxa de vitoria superior a 50% e ganhando negociações que são pelo menos um pouco maiores do que perdedores (mais sobre isso em recompensa: risco abaixo).

Esta métrica de negociação é importante uma vez que você desenvolve um estilo de negociação e conhece aproximadamente o número dessa estatística. Durante a sua troca de demonstração, você pode achar que sua melhor negociação ocorre quando sua taxa de vitória está entre 55% e 65% (apenas um exemplo, variará de acordo com o plano de negociação). Quando você muda para fora desta gama, as quedas de lucratividade globais (a rentabilidade é discutida mais tarde). Portanto, quando sua taxa de vitória se afasta do seu alcance, seja lá o que for, ele permite que você perceba que as condições do mercado mudaram ou você está fazendo algo diferente, o que pode ser necessário corrigir.

2. Recompensa: risco.

Reward-to-risk é uma proporção que mostra o quão grandes negociações vencedoras são relativas à perda de trades. Por exemplo, muitos comerciantes podem se esforçar para apenas fazer negócios onde eles pensam que podem fazer pelo menos 1,5 vezes o risco (1,5: 1). Por exemplo, arriscando $ 100 com a expectativa de ganhar $ 150 ou mais. Outros comerciantes podem se esforçar para uma maior recompensa: risco, digamos para 2: 1 ou 3: 1.

Estas estatísticas devem ser consideradas juntamente com a taxa de vitórias. Quanto menor a taxa de ganhos, maior a recompensa: o risco é necessário para ser lucrativo. Com uma taxa de vitoria maior, a recompensa: o risco não precisa ser tão alto para que um sistema seja lucrativo. Os comerciantes precisam encontrar um equilíbrio entre essas duas estatísticas para serem lucrativos.

3. Expectativa.

A expectativa de negociação é uma estatística que combina a taxa de ganhos e recompensa: razão de risco. Ele fornece um valor em dólares para o lucro ou perda esperado em cada comércio. Positivo é bom e mostra que o sistema comercial está produzindo resultados lucrativos. Um número negativo indica que a estratégia é, ou será, perder dinheiro.

A expectativa é calculada como (% ganha x tamanho médio da vitória) & # 8211; (% de perdas x tamanho de perda médio).

Suponha que um comerciante ganhe 60% de seus negócios. Eles perdem $ 100 na perda de negociações e ganham US $ 150 em negociações vencedoras (recompensa de 1,5: 1 para risco).

(60% x 150) & # 8211; (40% x $ 100) = 90 & # 8211; 40 = $ 50. Para cada comércio que esse comerciante leva, em média, eles podem esperar ganhar US $ 50. Isso pode soar um pouco estranho, já que sabemos que o comerciante está perdendo US $ 100 ou ganhando $ 150 em cada comércio, mas esta estatística está nos dando uma média de todos os negócios.

Suponha que outro comerciante ganhe 70% do tempo e ganha US $ 100 e, em 30% das negociações perdidas, eles perdem em média US $ 300.

(30% x $ 300) & # 8211; (70% x $ 100) = $ 900 e # 8211; $ 700 = - $ 200. Este comerciante pode esperar perder em média - $ 200 por cada comércio que eles colocam. Mesmo que a taxa de vitória pareça boa, as perdas são muito grandes e resultam em um sistema perdedor (veja mais: O que é Trading Expectancy e How It Works).

4. Perda Consecutiva Máxima.

Monitorar quantos trocados perdidos você teve uma linha, enquanto ainda era lucrativo. Isso é importante para manter a confiança durante os patches difíceis. Se suas estatísticas mostram que você já teve uma série de 10 trocas comerciais, mas ainda era lucrativo em geral durante o mês, isso pode ajudá-lo a manter seu plano quando o próximo lote de trocas perdidas vem.

É por isso que o teste de um sistema antes de usá-lo é tão importante. Sem testes, não há um ponto de referência para se os resultados são bons ou ruins. Por exemplo, um sistema lucrativo pode rotineiramente ter 4 ou 5 negociações perdidas seguidas, antes de uma string uma boa. Sem este conhecimento, um comerciante pode jogar a toalha depois de apenas algumas perdas, perdendo o lucro futuro. Cada sistema e cada trader são diferentes. Gaste tempo em uma conta de demonstração e aprenda o refluxo e o fluxo de ganhar e perder negócios. Isso ajudará a acompanhar quando um sistema está funcionando corretamente, mas apenas em um patch áspero, ou quando ele saiu dos trilhos e precisa ser ajustado.

5. Drawdown máximo.

A redução máxima é a maior queda percentual no capital testemunhado durante o uso de um sistema. É calculado como a diferença entre um ponto alto no capital e um ponto baixo que ocorre depois. Não há restrições de tempo nesta métrica. Por exemplo, e se o comerciante depositar $ 10.000, vai até $ 15.000, mas então começa a perder dinheiro, eles podem cair para $ 8000. Eles recuperam um pouco e vão até US $ 11.000, mas depois perdem mais e caem para US $ 7.000. A redução máxima deste comerciante está aumentando continuamente e, portanto, há um grande problema. Provavelmente o problema pode ser encontrado através da análise das estatísticas acima.

Um comerciante rentável pode ter um período ruim e passar de US $ 30.000 para US $ 24.000, antes de recuperar todas as perdas e levar a conta acima de US $ 30.000. Nesse caso, a retirada do comerciante foi de 20%. Isso fornece um quadro de referência. O comerciante sabe que, enquanto estiverem seguindo seu plano, uma diminuição de 20% (dar ou receber alguns por cento) pode ocorrer, mas não é o fim do mundo. Com as perdas consecutivas máximas consecutivas, a redução máxima fornece um ponto de referência para o tamanho das perdas são normais.

6. Número de operações.

O número de negócios é importante porque determina quanto dinheiro fazemos. Menos ou mais negócios não são necessariamente melhores, mas queremos o número certo de negócios para o nosso sistema comercial.

Se tivermos uma expectativa positiva, queremos ter tantas negociações válidas como pudermos, porque se nós usarmos US $ 100 por comércio, quanto mais negociações assumimos, mais dinheiro ganhamos. No entanto, queremos assistir nossas estatísticas, porque se começarmos a fazer mais negociações apenas para aproveitar mais negócios (não válidos ou de baixa qualidade), nossa expectativa pode começar a cair como nossa taxa de vitoria e / ou recompensa: risco solta.

Como com todas as coisas na negociação, há um saldo. Obtenha um excesso de zelo e provavelmente irá prejudicar os resultados. Não sendo suficientemente agressivo (ignorando negócios válidos) significa que estamos deixando dinheiro na mesa, assumindo que a estratégia tem uma expectativa positiva.

Uma coisa é certa, se você tiver uma expectativa negativa, não tome NENHUM comércio com dinheiro real até você trabalhar em seu sistema e torná-lo lucrativo. Se você tiver uma expectativa negativa, quanto mais negócios você fizer, mais rapidamente a conta cai para US $ 0.

7. Rentabilidade.

Na negociação, o resultado desejado é ganhar dinheiro. Embora, ironicamente, ganhar dinheiro não deve ser nosso objetivo. Nosso objetivo deve ser simplesmente seguir o nosso plano de negociação (assumindo que ele tenha uma expectativa positiva), porque se o fizermos, o dinheiro irá seguir.

A rentabilidade é o retorno do capital inicial na conta (para cada termo) ao longo de um mês ou ano. Os comerciantes de curto prazo geralmente estão mais preocupados com seu retorno mensal, mas normalmente também calculam o retorno anual.

Assuma que um comerciante começa com US $ 10.000 e termina o mês em US $ 12.000. O retorno desse mês é de 20%. No próximo mês, o comerciante está começando com US $ 12.000 e subiu para US $ 13.000, ou 8.3%. No próximo mês, o comerciante começa com US $ 13.000 e subiu para US $ 15.500, ou 19,2%. Até agora, este comerciante tem um retorno mensal médio de 15,8% [(20 + 8,3 + 19,2) / 3]. Substitua números anuais para calcular retornos anuais.

Quando a rentabilidade diminui, fica negativa ou não percebemos a rentabilidade que queremos, indícios de por que são revelados nas estatísticas acima. Se a rentabilidade estiver faltando, talvez devêssemos considerar alterar nossa recompensa: o risco procurando negócios com maior potencial de lucro. Se a nossa taxa de vitória for alta, mas ainda estamos perdendo dinheiro, talvez precisemos reduzir o tamanho de nossas perdas com ordens de stop loss ou manter nossos negócios vencedores para um lucro maior.

Há uma série de possíveis problemas que um comerciante pode ter, incluindo problemas psicológicos que impedem que eles sigam seu plano, mas a maioria das questões específicas do comércio pode ser destacada por essas estatísticas se o tempo for levado para rastreá-las e analisá-las.

Por Cory Mitchell, CMT.

Para saber mais sobre como trocar comércio on-line, incluindo princípios básicos para você começar (tipos de pedidos, pares de moedas para se concentrar, definir tendências ...), mais de 20 estratégias e um plano para você praticar e ter sucesso, confira o Guia de Estratégias de Forex para Day and Swing Traders 2.0 por Cory Mitchell, CMT.

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Interpretando um Relatório de Desempenho Estratégico.

As plataformas de análise de mercado de hoje permitem que os comerciantes avaliem rapidamente o desempenho de um sistema comercial e avaliem sua eficiência e lucratividade potencial. Essas métricas de desempenho geralmente são exibidas em um relatório de desempenho de estratégia, uma compilação de dados com base em diferentes aspectos matemáticos do desempenho de um sistema. Quer olhe resultados hipotéticos ou dados comerciais reais, existem centenas de métricas de desempenho que podem ser usadas para avaliar um sistema de negociação.

Os comerciantes geralmente desenvolvem uma preferência pelas métricas que são mais úteis para seu estilo de negociação. Embora os comerciantes possam gravitar naturalmente em relação a um número - lucro líquido total, por exemplo - é importante compreender e analisar muitas das métricas de desempenho antes de tomar quaisquer decisões sobre a rentabilidade potencial do sistema. Saber o que procurar em um relatório de desempenho estratégico pode ajudar os comerciantes a analisar objetivamente os pontos fortes e fracos de um sistema. (Veja também: Tutorial de Sistemas de Negociação.)

Relatórios de desempenho da estratégia.

Um relatório de desempenho de estratégia é uma avaliação objetiva do desempenho de um sistema. Um conjunto de regras de negociação pode ser aplicado aos dados históricos para determinar como ele teria realizado durante o período especificado. Isso é chamado de backtesting e é uma ferramenta valiosa para comerciantes que desejam testar um sistema comercial antes de colocá-lo no mercado. A maioria das plataformas de análise de mercado permite que os comerciantes criem um relatório de desempenho da estratégia durante o teste. Os comerciantes também podem criar relatórios de desempenho estratégico para resultados comerciais reais.

A Figura 1 mostra um exemplo de um resumo de desempenho de um relatório de desempenho de estratégia que inclui uma variedade de métricas de desempenho. As métricas estão listadas no lado esquerdo do relatório; os cálculos correspondentes são encontrados no lado direito, separados em colunas.

Além do resumo de desempenho observado na Figura 1, os relatórios de desempenho da estratégia também podem incluir listas de comércio, retornos periódicos e gráficos de desempenho. A lista de comércio fornece uma conta de cada troca que foi realizada, incluindo informações como tipo de comércio (longo ou curto), data e hora, preço, lucro líquido, lucro acumulado e lucro por cento. A lista de comércio permite que os comerciantes vejam exatamente o que aconteceu durante cada comércio.

A exibição dos retornos periódicos de um sistema permite que os comerciantes vejam o desempenho dividido em segmentos diários, semanais, mensais ou anuais. Esta seção é útil na determinação de lucros ou perdas por um período de tempo específico. Os comerciantes podem avaliar rapidamente como um sistema está atuando diariamente, semanalmente, mensalmente ou anualmente. É importante lembrar que, na negociação, são os lucros acumulados (ou perdas) que importam. Olhar para um dia de negociação ou para uma semana de negociação não é tão significativo quanto a análise dos dados mensais e anuais.

Um dos métodos mais rápidos de análise do desempenho da estratégia é o gráfico de desempenho. Isso mostra os dados de comércio de várias maneiras, a partir de um gráfico de barras que mostra lucro líquido mensal para uma curva de equivalência patrimonial. De qualquer forma, o gráfico de desempenho fornece uma representação visual de todas as negociações no período, permitindo que os comerciantes avaliem rapidamente se um sistema está ou não em conformidade com os padrões. A Figura 2 mostra dois gráficos de desempenho: um como um gráfico de barras do lucro líquido mensal; o outro como uma curva de equidade. (Veja também: Traçando seu caminho para melhores retornos).

Métricas-chave.

Um relatório de desempenho da estratégia pode conter uma enorme quantidade de informações sobre o desempenho de um sistema comercial. Embora todas as estatísticas sejam importantes, é útil restringir o escopo inicial a cinco métricas principais de desempenho:

Lucro Líquido Líquido Fator de Lucro Percentual Rentável Média de Comércio Lucro Líquido Máximo Drawdown.

Essas cinco métricas fornecem um bom ponto de partida para testar um potencial sistema de negociação ou avaliar um sistema de negociação ao vivo.

Lucro líquido total: o lucro líquido total representa a linha inferior para um sistema de negociação durante um período de tempo especificado. Esta métrica é calculada subtraindo a perda bruta de todos os negócios perdidos (incluindo comissões) do lucro bruto de todas as negociações vencedoras. Na Figura 1, o lucro líquido total é calculado como:

Embora muitos comerciantes utilizem o lucro líquido total como o principal meio para medir o desempenho da negociação, a métrica pode ser enganosa. Por si só, esta métrica não pode determinar se um sistema de negociação está funcionando de forma eficiente, nem pode normalizar os resultados de um sistema de negociação com base na quantidade de risco que é sustentada. Embora seja uma métrica valiosa, o lucro líquido total deve ser visto em conjunto com outras métricas de desempenho. (Veja também: Lucrando em uma economia pós-recessão.)

Fator de lucro: o fator de lucro é definido como o lucro bruto dividido pela perda bruta (incluindo comissões) para todo o período de negociação. Esta métrica de desempenho relaciona a quantidade de lucro por unidade de risco, com valores superiores a um que indicam um sistema lucrativo. Como exemplo, o relatório de desempenho da estratégia mostrado na Figura 1 indica que o sistema de negociação testado tem um fator de lucro de 1,98. Isso é calculado dividindo o lucro bruto pela perda bruta:

Este é um fator de lucro razoável e significa que esse sistema específico produz lucro. Todos sabemos que nem todos os negócios serão um vencedor e que teremos de sustentar perdas. A métrica do fator de lucro ajuda os comerciantes a analisar o grau em que as vitórias são maiores do que as perdas.

A equação acima mostra o mesmo lucro bruto que a primeira equação, mas substitui um valor hipotético pela perda bruta. Nesse caso, a perda bruta é maior do que o lucro bruto, resultando em um fator de lucro inferior a um. Este seria um sistema perdedor.

Percentual rentável: a percentagem rentável também é conhecida como a probabilidade de ganhar. Esta métrica é calculada dividindo o número de negociações vencedoras pelo número total de negócios por um período especificado. No exemplo mostrado na Figura 1, a porcentagem rentável é calculada da seguinte forma:

O valor ideal para a métrica percentual rentável variará de acordo com o estilo do comerciante. Os comerciantes que costumam fazer movimentos maiores, com maiores lucros, requerem apenas um valor baixo e lucrativo para manter um sistema vencedor. Isso ocorre porque os negócios que ganham (que são lucrativos) geralmente são bastante amplos. Um bom exemplo disso é a tendência seguindo os comerciantes. Apenas 40% dos negócios podem ser rentáveis ​​e ainda produzem um sistema muito lucrativo porque os negócios que ganham seguem a tendência e geralmente conseguem grandes ganhos. Os negócios que não ganham são geralmente fechados por uma pequena perda.

Os comerciantes intraday, e particularmente os scalpers, que procuram ganhar uma pequena quantia em qualquer comércio, enquanto arriscam uma quantia similar, exigirão uma métrica rentável com maior porcentagem para criar um sistema vencedor. Isto é devido ao fato de que os negócios vencedores tendem a ser próximos de valor para os negócios perdidos; para "avançar", é necessário que haja um percentual significativamente mais alto lucrativo. Em outras palavras, mais trades precisam ser vencedores, uma vez que cada vitória é relativamente pequena. (Veja também: Scalping: Pequenos lucros rápidos podem ser adicionados.)

Média do lucro líquido comercial: o lucro líquido médio do comércio é a expectativa do sistema: representa o valor médio de dinheiro que foi ganho ou perdido por comércio. O lucro líquido comercial médio é calculado dividindo o lucro líquido total pelo número total de negócios. No nosso exemplo da Figura 1, o lucro médio comercial líquido é calculado da seguinte forma:

Em outras palavras, ao longo do tempo, poderíamos esperar que cada comércio gerado por este sistema seja de US $ 452,79. Isso leva em consideração os negócios vencedores e perdidos, uma vez que se baseia no lucro líquido total.

Este número pode ser desviado por um valor de valor, um único comércio que cria um lucro (ou perda) muitas vezes maior do que um comércio típico. Um outlier pode criar resultados irrealistas, superinflando o lucro líquido médio comercial. Um outlier pode fazer com que um sistema apareça significativamente mais (ou menos) lucrativo do que estatisticamente. O outlier pode ser removido para permitir uma avaliação mais precisa. Se o sucesso do sistema de negociação em backtesting depende de um outlier, o sistema precisa ser melhorado.

Drawdown máximo: a métrica de retirada máxima refere-se ao "pior cenário possível" para um período de negociação. Ele mede a maior distância, ou perda, de um pico patrimonial anterior. Esta métrica pode ajudar a medir a quantidade de risco incorrida por um sistema e determinar se um sistema é prático com base no tamanho da conta. Se a maior quantia de dinheiro que um comerciante esteja disposta a arriscar seja menor que a redução máxima, o sistema de negociação não é adequado para o comerciante. Um sistema diferente, com uma redução máxima menor, deve ser desenvolvido.

Esta métrica é importante porque é uma verificação de realidade para os comerciantes. Apenas um comerciante poderia fazer um milhão de dólares - se eles pudessem arriscar 10 milhões. A métrica de retirada máxima precisa estar alinhada com a tolerância ao risco do comerciante e o tamanho da conta de negociação. (Veja também: Proteja-se da perda de mercado).

The Bottom Line.

Os relatórios de desempenho da estratégia, seja aplicado a resultados de negociação históricos ou ao vivo, podem fornecer uma ferramenta poderosa para auxiliar os comerciantes na avaliação de seus sistemas de negociação. Embora seja fácil prestar atenção apenas ao resultado final, ou ao lucro líquido total - todos queremos saber quanto dinheiro faz um sistema - métricas de desempenho adicionais podem fornecer uma visão mais abrangente do desempenho de um sistema. (Veja também: Crie suas próprias estratégias de negociação.)

Medindo o sucesso: principais métricas de desempenho.

Quando você vê o desempenho de um sistema de negociação, como você sabe que é bom? Como você conhece o sistema certo para você? Muitas pessoas simplesmente olham o lucro líquido assumindo que o sistema com mais lucro deve ser o melhor sistema. Isso muitas vezes está longe de ser uma boa idéia. Ao comparar os sistemas de negociação durante o processo de desenvolvimento ou ao comparar sistemas antes de fazer uma compra, é bom ter algumas métricas disponíveis que permitirão comparar o sistema com um benchmark hipotético ou com outro sistema. Não há uma única pontuação que você possa usar, que funcionará para todos, já que todos nós temos tolerâncias de risco e definições únicas sobre o que consideramos negociável. Da mesma forma, nem todos os sistemas de pontuação são iguais ou realizados em todas as circunstâncias. No entanto, neste artigo, eu vou falar sobre meus métodos favoritos usados ​​para marcar e classificar os sistemas de negociação. Estas são as principais métricas de desempenho do sistema que uso durante o processo de desenvolvimento do sistema.

Número de operações.

Qualquer sistema comercial deve ter um & # 8220; significativo & # 8221; número de negócios. O que é significativo? Bem, isso varia. Para um sistema de swing que não leva mais de 10 negócios por ano, ter 100 trocas é bom. Isso representa cerca de 10 anos de testes históricos. Como um determinado sistema de negociação começa a produzir mais negócios por ano, espero ver mais trades utilizados durante o teste de backtesting.

Fator de lucro.

Embora o lucro líquido possa ser um fator na sua decisão sobre um sistema de comércio específico, o fator de lucro é muitas vezes ainda mais importante na minha opinião. Fator de lucro mede a eficiência do seu sistema de negociação. O fator de lucro é calculado dividindo o lucro gerado pelas perdas geradas. Um fator de lucro de 1,5 indica por cada dois dólares perdidos, ganham três dólares ($ 3 vitórias / $ 2 perdidos = 1,5). Obviamente, um número acima de 1.0 significa que você está ganhando dinheiro. Eu gosto de ver um fator de lucro de 1,5 ou superior.

Lucro médio por comércio.

Como fator de lucro, o lucro médio por comércio me diz se um sistema está fazendo dinheiro suficiente em cada comércio. Ao projetar um sistema de negociação, eu gosto de ver um comércio médio lucrativo acima de US $ 50 antes que as comissões e as devoluções sejam deduzidas em um mínimo absoluto. Se o lucro líquido médio for superior a US $ 50 com comissões e derrapagens deduzidas, isso é ainda melhor. Quanto maior o lucro médio por comércio, melhor.

Porcentagem de negócios vencedores.

Eu não acompanho isso demais. Eu tomo nota disso, mas isso não é tão importante para mim. A porcentagem de negociações vencedoras é simplesmente o número de negócios que geraram um lucro líquido positivo dividido por todas as negociações realizadas. Este fator pode ser importante se você não quiser ter uma grande série de perdedores. Por exemplo, muitas vezes os sistemas de tendências a longo prazo podem ser muito lucrativos, mas apenas têm uma taxa de ganhos de 40% ou menos. Você consegue muitos negócios perdidos? Talvez você esteja confortável apenas com sistemas que tendem a produzir mais negócios vencedores do que perder trocas. Se assim for, um sistema com uma taxa de ganhos de 60% ou mais seria melhor para você. O percentual de negociações vencedoras é um indicador de tolerância psicológica que variará entre as pessoas.

Taxa de Crescimento Anual Composto (CAGR)

Isso descreve o crescimento como se fosse uma taxa de retorno estável e fixa. Obviamente, isso não acontece ao negociar, pois seu sistema comercial produz uma curva de equidade irregular ao longo do tempo. No entanto, esta é uma maneira de facilitar seu retorno ao longo do mesmo período de negociação. Digamos que seu sistema comercial produz um CAGR de 5% ao longo de um período de 10 anos. Durante esse mesmo período, você possui um CD do banco que também produz um retorno de 5% no mesmo período. Isso faz do CD um investimento melhor? Talvez. Uma coisa a ter em mente é esta: o cálculo CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Por exemplo, enquanto o sistema de negociação pode retomar 5% de CAGR ao longo de 10 anos, seu dinheiro está ativamente no mercado por uma fração do tempo. Na maioria das vezes, está sentando ocioso em sua conta de corretagem ou futuro aguardando o próximo sinal de negociação. A CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Lembre-se, um retorno de 5% no CD é realizado apenas se o seu dinheiro estiver trancado 100% do tempo. Com o nosso sistema de troca de exemplo, nosso dinheiro também é liberado para ser usado em outros instrumentos.

Retorno ajustado ao risco (RAR)

Este cálculo leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco no mercado. Isso é feito tomando o CAGR e dividindo-o por exposição. A exposição é a porcentagem de tempo (durante o período de teste) de que seu dinheiro estava ativamente no mercado. Eu gosto de ver um valor de 50% ou melhor.

Maximum Intraday Drawdown e The Equity Curve.

Quão grande são essas retiradas? Posso lidar mentalmente com essa redução? Nessa linha, também vejo a forma da curva patrimonial. Ele sobe com retrocessos rasos ou tem retrocessos íngremes? Há longos períodos prorrogados sem novos aumentos de capital? Idealmente, a curva de equidade deve crescer à medida que o tempo passa, criando novos níveis de capital com retrocessos pouco profundos.

Este é aquele que você não vê muito. O t-Test é um teste estatístico usado para avaliar a probabilidade de os resultados do seu sistema comercial terem ocorrido por acaso sozinhos. Você gostaria de ver um valor superior a 1,6, o que indica que os resultados da negociação são mais prováveis ​​de não se basear no acaso. Qualquer outro valor abaixo indica que os resultados da negociação podem ser baseados em chance. O valor do teste t deve ser calculado com pelo menos 30 negócios. Abaixo está o cálculo do teste t.

t = raiz quadrada (número de negócios) * (lucro médio por comércio / desvio padrão de negócios)

Expectativa.

A expectativa é um conceito que foi descrito no livro de Van Tharps # 8220; Trade Your Way To Financial Freedom & # 8221 ;. A expectativa diz-lhe, em média, o quanto você espera fazer por dólar em risco. A expectativa também pode ser um valor que você otimiza ao testar diferentes combinações de entrada de estratégia. Enquanto a computação da verdadeira expectativa de um sistema de negociação está além deste artigo, pode ser estimada com a seguinte fórmula simples.

Expectativa = lucro líquido médio por comércio / | Perda média de troca em dólares |

Para aqueles que não estão familiarizados com a matemática, as linhas verticais em torno do & # 8220; Perda média de troca em dólares & # 8221; indica que o valor absoluto deve ser usado. Isto significa simplesmente se o número é um valor negativo, deixamos o sinal negativo, tornando o valor positivo.

Pontuação de Expectativa.

Esse valor é um valor de expectativa anualizada que produz um número objetivo que pode ser usado na comparação de vários sistemas de negociação. Essencialmente, os fatores da Pontuação de Expectativa em & # 8220; oportunidade; # 8221; no valor, levando em consideração a freqüência com que o sistema de negociação fornecido produz negócios. Assim, essa pontuação permite comparar sistemas de negociação muito diferentes. Quanto maior a expectativa, mais lucrativo será o sistema.

Pontuação de Expectativa = Expectativa * Número de Negociações * 365 / Número de dias de negociação da estratégia.

Conclusão.

Com os valores acima, podemos obter uma imagem decente sobre o desempenho do sistema. Há, é claro, outros valores que você poderia avaliar e ainda mais você pode fazer, como passar os negócios históricos através de um simulador de Monte Carlo. Mas esses valores discutidos neste artigo são os valores importantes que eu utilizo ao projetar um sistema ou ao avaliar um sistema de comércio de terceiros.

Sobre o Autor Jeff Swanson.

Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

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você colocou corretamente & # 8220; número de negociações & # 8221; no topo da sua lista, porque todas as outras métricas dependem da validade da sua amostra.

Infelizmente, você parece seguir uma linha de raciocínio (como muitos outros fazem) que eu acredito ser falso: isso está dando importância ao período de tempo que a amostra é derivada. Você argumentou que 100 negócios são bons se eles cobrem 10 anos.

Bem, 100 trades são 100 comércios independentemente do período. Portanto, a questão importante é se uma amostra de 100 tem ou não validade.

Para uma leitura com abertura de olho eu recomendo fortemente: Kahneman, & # 8220; Thinking Fast And Slow & # 8221 ;, pg. 109ff.

O ponto que ele faz é que pequenas amostras podem ser facilmente impactadas por outliers (raros). Este efeito não é de forma alguma reduzido, simplesmente porque sua amostra cobre um período de tempo mais longo!

Apenas como exemplo: como são válidos os resultados do sistema com base em 1000 anos de trades? Muito válido?

Bem, e se as regras forem comprar o maior índice de ações no final do último dia do século e vender no horário aberto no dia seguinte? Isso lhe daria uma enorme quantidade de 10 negociações para basear sua análise. Agora, como é válido isso?

Então, como podemos lidar com o problema outlier?

Minha sugestão é cortar o x% superior de seus negócios vencedores (5% -10% parece razoável para mim) e examinar o quanto seu desempenho se degrada (medido por qualquer métrica que você deseja aplicar). Isso é chamado de análise de sensibilidade e mostrará o quanto seu desempenho total depende de alguns grandes negócios (que provavelmente serão outliers que não repetirão o máximo ou no futuro).

Um segundo método é o teste t que você mencionou. A única diferença que eu faria é aplicá-la no lucro ajustado pelo risco (ou perda) por comércio, não no P / L absoluto. Basicamente, você divide o resultado (em quantidade de dólares) pelo risco conforme definido pela parada inicial (também em quantidade de dólares). A partir desses números, você calcula a média e o desvio padrão que se inserem na fórmula que você mostra acima.

De qualquer forma, tente obter uma cópia desse livro, que eu recomendo a todos os comerciantes!

Eu geralmente concordaria com o que você diz sobre o tamanho da amostra, e uma questão que eu gostaria de dirigir para Jeff era se, como a maioria dos procedimentos estatísticos transferidos para análise de dados de mercado, não é necessário um tamanho de amostra maior que 10 para o T - Teste?

No que diz respeito à sua sugestão acima, porém ("cortar o x% superior de seus negócios vencedores & # 8221;), isso não depende da natureza da estratégia em questão? Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outontes com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante.

Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem um tamanho de amostra muito grande, corre o risco de criar um cisne negro contraproducente e # 8220; exclusão de estilo que não é representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você arrisca a introduzir uma nova contramedida outlier.

Estaria interessado em ouvir seus pensamentos sobre isso se me expliquei o bastante.

Claro, acima deveria ter lido X-n% & # 8211; Não existe & # 8220; edite & # 8221; botão como no fórum!

Obrigado novamente pela resposta pensativa. Desculpe por voltar a este tópico dias depois. Foi uma semana agitada na semana passada. Eu ouvi muitas coisas boas sobre o & # 8220; Thinking Fast and Slow & # 8221 ;. I & # 8217; atualmente lendo & # 8220; The Big Short & # 8221; e adicionará sua recomendação à minha lista de leitura.

Não tenho a certeza se eu entendi seu comentário corretamente, então perdoe-me se a minha resposta não deve corresponder ao que quis dizer.

O objetivo do procedimento de corte & # 8220; & # 8221; é descobrir em que medida os resultados dos testes foram impactados por outliers. Se houver um grande impacto, você tem um alto risco de que os resultados do SAMPLE (teste) NÃO sejam representativos do desempenho da vida real mais tarde.

& gt; & gt; & # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221; & lt; & lt; curva de equidade robusta com alta variação).

& gt; & gt; & # 8221; Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outlier com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante. # 8221; & lt; & lt; & gt; & gt; & # 8221; Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem muito grande Tamanho da amostra, corre o risco de criar uma exclusão contraproducente de estilo "cisne negro" que não seja representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você corre o risco de introduzir uma contramedida adicional outlier. & # 8221; & lt; & lt; & lt;

Não tenho certeza do que você quis dizer com este parágrafo. O que eu falo é eliminar os negócios das avaliações estatísticas. Claro que NÃO DEVE introduzir nenhuma regra no seu sistema que corta "home runs & quot; curto se eles realmente acontecessem. Meu objetivo é ver se o sistema pode aguentar se os excelentes negócios são muito menos freqüentes (na vida real) do que a amostra pode fazer você acreditar que eles podem ser.

Ansioso por sua resposta,

Algum comentário sobre o período de lookback versus o tamanho da amostra? A propósito: o sistema que descrevi é denominado "Millenium Bull" e disponível para alguns créditos galácticos em JabbaTheHut =: p.

Desculpe, parece haver um problema. Tento inserir a seção perdida agora:

& # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221;

Na verdade, este procedimento REVELA a natureza do sistema. É constituído por lucros de tamanho uniforme (pequeno impacto de outliers = curva de patrimônio suave com pouca variação) ou alguns "homeruns" e # 8221; (grande impacto de outliers = & gt; curva de equidade robusta com alta variação).

P. S. Jeff, sinta-se livre para excluir o primeiro repost.

E quanto a avaliar o desempenho da OOS ou verificar se algum desempenho da OOS foi feito?

Enquanto este artigo não fala especificamente sobre fora da amostra versus na amostra, aplicam-se as mesmas métricas. Não durante todos os casos, o desempenho da OOS disponível quando se procura comprar um sistema, no entanto, este é um passo importante no teste. Se você estiver desenvolvendo um sistema, você sempre deve testar os dados do OOS, pois oferece uma melhor idéia do desempenho do seu sistema. O próximo passo é testá-lo em dados ao vivo. Muitas pessoas ficam chocadas ao ver seu sistema não funcionar no mercado ao vivo enquanto as barras se formam em tempo real. Muitas vezes isso é devido a uma compreensão incompleta sobre como as barras são criadas tick-by-tick e como o código comercial é executado contra esses dados. Isso é muito importante para os sistemas de negociação intradiários.

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Avaliando Estratégias de Negociação.

É óbvio que, sendo um comerciante, você estará procurando maneiras de fazer lucros fora do seu comércio e descobrir as melhores práticas e dicas para se tornar um comerciante lucrativo. Nós entendemos isso e é por isso que discutimos algumas abordagens cruciais para avaliar o desempenho do seu comércio.

Criando métricas para medir o desempenho.

Estas são algumas das métricas ou parâmetros mais básicos que irão ajudá-lo a avaliar o desempenho de seus negócios e ajudá-lo-á a identificar as fraquezas e os pontos fortes da sua negociação.

Algumas métricas amplamente utilizadas são:

Retorno anualizado: a média anual Lucro (ou perda) da sua estratégia de negociação Volatilidade anualizada: o desvio padrão dos retornos diários do modelo em um ano. A volatilidade é utilizada como uma medida de risco, portanto, maior vol implica modelo mais arriscado. Razão de Sharpe: Razão de recompensa / risco ou retorno ajustado pelo risco da estratégia, calculado como Voltamento Anualizado / Volatilidade Anualizada Razão de Sortino: Retornos ajustados pelo risco de queda, calculados como Retorno Anualizado / Volatilidade Anualizada de Retornos Negativos Máximo Drawdown: Maior queda em Pnl ou diferença máxima negativa no valor total do portfólio. É calculado como a máxima diferença mínima máxima para subsequente antes de atingir uma nova alta. Ganho / Perda, Lucro / Perda Médio: Soma (ou Avergae) de Lucros de negociações que resultam em lucros / Soma (ou Média) de perdas de negócios que resultam em perdas% Rentabilidade =% do total de negócios que resultaram em lucros.

Leia mais sobre essas métricas na nossa publicação em Métricas de negociação.

Contabilidade adequada dos custos.

Uma das outras abordagens importantes para avaliar as estratégias de negociação é devidamente conta dos custos envolvidos. Como iniciante, um erro comum que você tende a fazer é ignorar os custos de transação envolvidos em uma estratégia. Muitos quants assumem que apenas as comissões para os corretores refletem sobre os custos de transação de uma estratégia de negociação. No entanto, há alguns outros fatores para isso. Alguns exemplos comuns de custos de negociação são:

Como você sabe que é realmente difícil negociar sem um intermediário conhecido como corretor. Atuando como uma troca, os corretores oferecem serviços transacionais e recebem comissões pagas em troca. Mas o que vem como despesas adicionadas são taxas que os corretores às vezes, cobram por serviços adicionais, custos com mandato de câmbio e qualquer imposto do governo que se impõe sobre a transação financeira.

Um aspecto chave que muitas vezes passa despercebido, pois um fator de avaliação é o deslizamento. Qualquer diferença entre o preço que você queria negociar e o preço que você realmente acabou trocando é chamado de derrapagem.

Por que existe uma diferença nesses preços? Pode haver muitos fatores. Por exemplo, você talvez quisesse comprar 100 ações da AAPL em 100 $, mas apenas 50 pessoas estavam vendendo em 100 $ e mais 50 em 101 $. O preço que você negociou é de 100,50 e sua queda é de 50 centavos.

Um componente dos custos de transação, o deslizamento pode diferenciar eficientemente uma estratégia rentável daquela que pode apresentar um desempenho fraco. No exemplo anterior, se você planeja vender suas ações em 102 $, você reduziu esse lucro em 25% graças ao deslizamento! No entanto, o deslizamento pode ser facilmente minimizado através da construção de um sistema de execução eficiente.

Biases pessoais.

Tudo começa de dentro e por tudo o que queremos dizer lucro e perda. Embora o mercado e a sua volatilidade sejam cruciais para determinar o lucro ou a perda que vamos atingir, sempre existe uma voz dentro do qual nos guia em um comércio. Às vezes, essas vozes podem ser úteis; mas principalmente, estes são preconceitos pessoais. Muitas vezes, tais preconceitos pessoais nos levam a uma série de emoções e nos fazem tomar decisões que não deveríamos, em primeiro lugar. Tais preconceitos pessoais são emoções que precisamos disciplinar para saber quando parar e quando proceder com um comércio.

Nossas habilidades de tomada de decisão estão paralisadas por uma série de emoções e, portanto, são parâmetros cruciais para avaliar uma estratégia de negociação. Algumas das emoções que nublam nossas mentes incluem emoção, emoção, otimismo, medo, ansiedade e pânico. Uma vez que estas são as emoções de condução, um controle sobre elas no momento certo sempre nos ajudará a aumentar o desempenho de um comércio para melhor.

Para mais informações sobre isso, também temos um recurso sobre preconceitos em backtesting e gerenciamento de riscos. Isso lhe dará mais informações sobre os preconceitos pessoais e como você pode ficar longe deles para um melhor comércio.

Estes são alguns dos parâmetros mais comuns na avaliação de uma estratégia de negociação. Compreenda-os e tente implementá-los em suas estratégias e faça anotações. Avalie os resultados e ajuste para aumentar o desempenho do seu comércio.

Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.

Equipe Auquan.

A Auquan pretende envolver pessoas de diversas origens para aplicar as habilidades de seus respectivos campos para desenvolver estratégias de negociação de alta qualidade. Acreditamos que pessoas extremamente talentosas equipadas com conhecimento e atitude adequados podem projetar algoritmos de negociação bem-sucedidos.