Backtesting: interpretando o passado.
Backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema comercial. É conseguido reconstruindo, com dados históricos, trades que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado provavelmente funcionará bem no futuro, e, inversamente, qualquer estratégia que tenha tido um desempenho fraco no passado provavelmente irá apresentar um desempenho fraco no futuro. Este artigo analisa o que os aplicativos são usados para testar, o tipo de dados obtidos e como usá-lo!
Os dados e as ferramentas.
Lucro ou prejuízo líquido - Ganhos ou perdas de percentagem líquida. Prazo - Datas passadas nas quais o teste ocorreu. Universo - estoques incluídos no backtest. Medidas de volatilidade - percentual máximo para cima e para baixo. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Índice de vitórias para perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco.
Normalmente, o software backtesting terá duas telas que são importantes. O primeiro permite ao comerciante personalizar as configurações de backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo dessa tela em AmiBroker:
A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting. Aqui é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela em AmiBroker:
Em geral, a maioria dos softwares de negociação contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para executar dimensionamento automático de posição, otimização e outros recursos mais avançados.
Os 10 mandamentos.
Tenha em consideração as tendências gerais do mercado no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado ostentoso. Muitas vezes, é uma boa idéia fazer um teste longo em um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Tome em consideração o universo em que ocorreu o backtesting. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo composto por estoques tecnológicos, pode deixar de funcionar bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada a um gênero específico de estoque, limite o universo a esse gênero; mas, em todos os outros casos, mantenha um grande universo para fins de teste. As medidas de volatilidade são extremamente importantes a serem consideradas no desenvolvimento de um sistema comercial. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um determinado ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa para reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. O número médio de barras mantidas é também muito importante para assistir ao desenvolver um sistema comercial. Embora a maioria dos softwares de backtesting incluam custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentando o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a maiores lucros ou maiores perdas, enquanto a menor exposição significa lucros menores ou menores perdas. No entanto, em geral, é uma boa idéia manter a exposição abaixo de 70%, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de uma determinada ação. A estatística de ganho médio / perda, combinada com o índice de ganhos para perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento ótimo da posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o critério Kelly. (Ver Gestão de Dinheiro Usando o Critério de Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando seu índice de ganhos para perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os resultados de um sistema contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anual anualizado, mas também levar em consideração o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que contabiliza vários fatores de risco. Antes que um sistema de negociação seja adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento com risco igual ou menor. A personalização do backtesting é extremamente importante. Muitos aplicativos de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de garotas, requisitos de margem, taxas de juros, suposições de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra, configurações de parada (muito próximas) e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for atualizado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como over-optimization. Esta é uma condição em que os resultados de desempenho são tão ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se aplicam a todos os estoques ou um conjunto seleto de ações segmentadas, e não são otimizadas na medida em que as regras não são mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de trocar papel com um sistema que tenha sido testado com sucesso antes de entrar em operação para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática.
Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado adequadamente, pode ajudar os comerciantes a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados do mundo real.
Repetição de uma estratégia simples de negociação de ações.
Nota: Esta publicação NÃO é um conselho financeiro! Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos que R tem para importar e manipular dados.
Recentemente, li uma publicação no ETF Prophet que explorou uma estratégia de negociação de ações interessante no Excel. A estratégia é simples: encontre o ponto alto do estoque nos últimos 200 dias e conte o número de dias decorridos desde aquela alta. Se tiver sido mais de 100 dias, possui o estoque. Se tiverem decorrido mais de 100 dias, não seja o próprio. Esta estratégia é muito simples, mas produz alguns resultados impressionantes. (Nota, no entanto, que este exemplo usa dados que não foram ajustados de divisões ou dividendos e podem conter outros erros. Além disso, estamos ignorando custos de negociação e atrasos de execução, que afetam o desempenho da estratégia.)
Implementar esta estratégia em R é simples e oferece inúmeras vantagens sobre o Excel, cujo principal é que tirar dados do mercado de ações em R é fácil e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço.
Em primeiro lugar, baixamos dados para GSPC usando quantmod. (GSPC representa o índice S & amp; P 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde a alta de n-dia em uma série de tempo e uma função para implementar nossa estratégia de negociação. A última função leva 2 parâmetros: o máximo de n-dia que você deseja usar, e os números de dias depois dessa altura você segurará o estoque. O exemplo é 200 e 100, mas você poderia facilmente mudar isso para o máximo de 500 dias e ver o que acontece se você armazenar o estoque 300 dias depois antes de sair. Uma vez que esta função está parametrizada, podemos testar facilmente muitas outras versões da nossa estratégia. Assumimos o início da nossa estratégia com zeros, por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se desejar uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, veja a discussão sobre validação cruzada).
Multiplicamos nosso vetor de posição (0,1) pelos retornos do índice para obter os retornos da nossa estratégia. Agora, construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia comercial e comparamos nossa estratégia com o benchmark. Um pouco arbitrariamente, eu decidi olhar para o retorno cumulativo, o retorno anual médio, a proporção de sharpe, o% vencedor, a volatilidade anual média, a redução máxima e a redução do comprimento máximo. Outras estatísticas seriam fáceis de implementar.
Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem padrão "buy and hold".
Finalmente, testamos nossa estratégia em 3 outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index, que se remonta a 1896, e o N225, que representa o Japão. Eu funcionei todo o processo, então você pode testar cada nova estratégia com 1 linha de código:
Como avaliar, fazer backtest e validar uma estratégia de negociação.
Ultimamente tenho trabalhado com backtesting várias estratégias que eu invento ou encontrei em sites como o TradingView. Eu vou acompanhar o processo de como eu:
Identificar uma estratégia possível Encontrar uma variedade de ações para executar através de um backtest estruturado Execute o próprio teste real.
No final desses 3 passos, posso identificar o quão bem-sucedido é a estratégia e se eu deveria usá-lo para negociação ao vivo e (aproximadamente) quanto eu poderia esperar fazer em um determinado período de tempo com base em um número determinado de negócios.
Identificando a Estratégia.
Eu identifiquei essa estratégia juntada por Chris Moody no TradingView. É chamado de Williams VIX Fix e é baseado nos escritos de Larry Williams em torno de um cálculo sintético Vix. Se você quiser saber mais sobre o VIX, a Wikipedia é um ótimo lugar para começar.
Depois de fazer alguns testes visuais em várias moedas, desenvolvi um sistema de negociação simples que queria testar. As regras deste sistema são simples:
Digite um longo comércio para todos os sinais de entrada agressivos ou filtrados gerados pelo sistema, a menos que o RSI Stochastic seja próximo ou superior a 80 (o RSI estocástico é um indicador livremente disponível no TradingView e em uma série de outras plataformas de gráficos financeiras). Sair do comércio quando o RSI está acima de 80 e a linha K atravessa a linha D Se ocorrerem múltiplos sinais, adicione a posição atual assumindo que as condições em # 1 acima são atendidas (por exemplo, se houver duas entradas filtradas em dias concorrentes, uma delas compraria o mesmo # de ações no dia 2 como no dia 1)
Eu não levei em consideração Money Management para as regras, pois variará para cada comerciante individual.
Encontrando Estoques para Backtest.
Utilizei o Mapa de FinViz e a Unicorn Bay para encontrar uma gama de moedas para fazer backtest. Meus critérios para selecionar moedas são os seguintes:
Teste as moedas em setores e indústrias (para evitar testes contra, digamos, todas as ações de tecnologia durante anos que as ações de tecnologia viram um boom) Teste pelo menos 2 moedas altamente dissimilares / não correlacionadas para ver como a estratégia funciona contra conjuntos de dados muito diferentes.
As moedas que eu resolvi fazer foram:
Além disso, testei dois títulos altamente não correlacionados, identificados a partir da página de Ativos correlacionados mais ou menos da Unicorn Bay:
Correndo o Backtest.
Em seguida, executei isso através do TradingSim, um simulador de negociação onde você pode praticar estratégias reais usando uma conta simulada. Usando este software, você pode abrir posições em ações usando uma conta falsa e negociar como se fossem ações reais. A única desvantagem é que o backtest é de apenas 2 anos.
Eu continuei a executar o backtest para cada estoque durante os 2 anos completos com uma conta falsa de US $ 10.000. Para cada comércio, eu coloquei.
20% do capital em risco (o que não é necessariamente o que você faria no mundo real, mas queria amplificar os resultados neste caso). Os resultados foram promissores. Ao longo de um período de 2 anos, cada ação fez um retorno de saúde. Os negócios individuais estão listados aqui.
Mais backtesting.
Embora esses resultados iniciais tenham sido promissores, 2 anos de testes não foram suficientes. Para aumentar o estresse, testei-o, codifiquei uma Estratégia em TradingView com base nas regras do meu sistema comercial. Você pode encontrar o sistema aqui. Você pode vê-lo e modificá-lo se desejar no TradingView.
Os dados do TradingView remontam muito mais longe (pelo menos todo o caminho até 1968 para muitas ações), então testei cada uma das 13 ações novamente usando a mesma conta virtual de US $ 10.000 para ver se eles acabaram com lucro.
Apenas 1 dos 13 pares não saiu lucrativo (GS - Goldman Sachs). Eu decidi descobrir por que isso era, e se houvesse algum padrão que pudesse ser entendido sobre qualquer estoque que talvez não fosse útil para usar esta estratégia.
Eu usei o criador do TradingView para testar a estratégia em uma variedade de ações de menor volatilidade, e encontrei uma série de candidatos que parecem adequados para o teste para frente devido ao seu alto fator de lucro. Uma lista crescente de ações que apresentam alto potencial de lucro com esta estratégia é visível aqui. Abaixo estão algumas capturas de tela de alguns dos desempenhos de estoque anteriores.
Mais uma vez, nada disso é dizer que simplesmente colocar seu dinheiro todo na AAPL em 2004 e simplesmente manter não é uma ótima estratégia. Você pode fazer isso, bem como ter lucros previsíveis, mesmo através de mergulhos do mercado, como em 2001 e 2008 e, através de alguns compostos, ganhar dinheiro digno com estratégias como esta.
Realizar o teste de uma série de ações usando o Robinhood e mostrar resultados positivos, depois aumentar as contribuições de capital. Codificar a estratégia / algoritmo em Quantopian e ganhar suporte / capital para negociar essa estratégia. Encontre / desenvolva outras estratégias adequadas para negociação.
Disclaimer: Tudo isso é especulativo e não é considerado um conselho de investimento definitivo. Eu não sou responsável por lucros ou perdas que experimente usar esta estratégia, seja em formato parcial ou completo. Eu não sou um profissional de investimento ou corretor. Faça mais pesquisas antes de usar qualquer uma das estratégias descritas nesta publicação.
O crédito para Williams VIX FIX estratégia vai para Chris Moody.
Estratégia usada no TradingView disponível aqui.
Lista de tickers de ações que mostram excelentes retornos e curvas de ações disponíveis aqui.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Timothy Jaeger.
Experiente UX Designer, Trader (Opções, Stocks, Forex), HODLer (Crypto), Futurista. Interessado em coisas e coisas.
Guia essencial para testar uma estratégia de negociação grátis.
Ao longo dos anos, tentei várias maneiras de testar minhas estratégias comerciais. Apenas um método de backtesting acabou trabalhando para mim e queria mostrar-lhe como isso funciona!
Mas deixe-se afrontá-lo: ninguém se diverte. Pergunte a qualquer comerciante seu nível de excitação quando eles testarem uma estratégia de negociação e a maioria deles responderá algo ao longo das linhas de & # 8220; bastante baixo e # 8221 ;.
No entanto, imagine-se como proprietário de um negócio de aeronaves; Você não poderia lançar um novo avião no mercado sem saber com certeza que voa, certo?
O mesmo acontece com o seu negócio comercial. Um dos seus papéis como dono desse negócio comercial é garantir que você teste suas ferramentas para que você não se surpreenda quando você opera sua empresa ao vivo.
Como fazer o backtesting?
Existem duas maneiras básicas de seguir seu backtest. O primeiro envolve a criação de um script que fará o backtesting para você. Se você gosta e / ou é bom na codificação, esta pode ser uma boa opção. A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você percorre os gráficos você mesmo e coloca os negócios.
A outra opção consiste em backtesting manual, pelo qual você percorre os gráficos você mesmo e coloca os negócios.
Abaixo estão algumas vantagens do backtesting manual e automático. As vantagens de um são simplesmente as desvantagens do outro.
Vantagens de ir automatizado.
O tempo é efetivo. Você pode testar facilmente em muitos instrumentos / prazos. É simples se você for bom em codificar.
Vantagens de ir manualmente.
Você obtém uma melhor compreensão da sua configuração de comércio e do que pode parecer. Você obtém mais prática, o que é útil ao negociar ao vivo. Não há muita preparação necessária. Mais flexível.
Com base nisso, eu recomendo ir com backtesting manual mesmo que leve mais tempo. A razão é que você ganha experiência ao ver sua configuração comercial em várias circunstâncias. É um tipo de exercício para quando você começa a negociar ao vivo.
Para o resto deste artigo, I & # 8217; assumirá que você não é um codificador e deseja aproveitar as vantagens do backtesting manual.
Então, deixe o stick para o manual!
Que software / ferramentas usar?
Eu direi desde o início que a maneira mais fácil de fazer backtesting é usar um software que foi projetado para backtesting. Esse tipo de atalho 🙂 🙂
Forex Tester 3 é uma opção sólida (no momento de escrever este artigo, eles têm uma venda de Ano Novo Chinês), e também encontrei o Trade Interceptor.
Enquanto eu tenho minha própria cópia do Forex Tester, eu não posso usar isso longe de casa (só está disponível no PC). Sempre que viajo com meu Mac, devo me adaptar e é por isso que quero fornecer mais alternativas.
Dito isto, qualquer plataforma de negociação (MetaTrader, TradingView, NinjaTrader, etc.) pode ser usada para testar manualmente. O único que você precisa fazer é se deslocar para trás no tempo e ocultar os futuros movimentos de preços.
Em seguida, mova um castiçal (período de tempo) de cada vez até ver uma configuração comercial que você tomaria sob sua estratégia de negociação. Em todos os momentos, os futuros movimentos de preços devem estar escondidos para que você não veja o resultado do seu comércio até que você concordou em recebê-lo.
Aqui estão algumas dicas importantes para o TradingView:
Como controlar o seu teste?
Isto é onde eu gosto de fazer coisas bem diferentes da maioria dos comerciantes. Eu recomendo que você assista o vídeo no início deste artigo para ver na ação como eu acompanho os negócios que eu levo no meu backtesting.
Aqui, eu descreverei as principais ferramentas e o processo que eu passar pelo & # 8230;
A Ferramenta que uso.
Eu sou um grande fã do Trello, uma ferramenta gratuita na web (também em celular) que é como ter uma placa com várias seções na sua frente.
Atualmente, tenho o meu diário comercial em Trello (exemplo aqui) e acho isso muito mais intuitivo do que uma planilha.
Muito recentemente, no entanto, comecei a usar o mesmo formato para o meu backtesting. Eu crio uma placa Trello com as seguintes colunas:
Se parece com isso:
Para o Winning Trades e Perdendo Negociações, eu anexo uma captura tirada do TradingView. É isso mesmo! No final, é fácil contar quantos negócios vencedores e perdidos você possui.
Se você está apontando para um Reward-To-Risk de 2: 1, ter 30 negócios perdidos e 30 negociações vencedoras, por exemplo, você sabe que seu retorno será em torno de (-1X30) + (2X30) = 30R. Se você arrisque 1% por comércio, isso lhe proporcionaria 30%.
Nesse caso, no entanto, a coluna Not Taken é especialmente importante. Essas são as configurações de negócios que você encontrou, mas não foi atendida por algum motivo. Anexo uma captura do comércio e escrevo a razão pela qual eu não considerava isso como um comércio válido.
Os motivos que você identificou serão as coisas que você precisa ter muito cuidado quando você começa a negociar ao vivo. Se a sua estratégia for bem viva, é provável que você esteja usando negociações que você não tomaria se você estivesse testando. Eu recomendo que você anote os motivos por que você não tomou certas negociações no seu Plano de negociação de uma página (modelo gratuito).
Oferta gratuita: se você usar este link, você e eu iremos obter a versão Gold do Trello gratuitamente. Esse é um acordo de ganha-ganha!
O que você acha desse método de teste? Você está fazendo algo similar? Qual é o seu maior desafio quando se trata de testar? Comente abaixo e deixe discutir!
O autor.
Etienne Crete.
Meu nome é Etienne Crete (de Montreal, Canadá). Eu sou um comerciante de swing e ajudo os comerciantes de Forex que aspiram a desenvolver um método de negociação que funcione para eles para que eles possam produzir renda, permitindo-lhes viver com mais liberdade. Entrevistei as maiores figuras do mundo comercial e considero minha missão ajudá-lo a implementar seus conselhos!
5 Comentários.
Me desculpe, mas não consigo encontrar o vídeo mencionado no artigo. Eu estou errado? # 8230; ?
My bad & # 8230; Ainda precisa filmá-lo 🙁 It & # 8217; será feito até o final do dia e carregado amanhã 🙂
Tawaraja, o que é uma coisa que você quer saber sobre backtesting?
O que você quer dizer, # 8220; ninguém se divertiu com o backtesting & # 8221 ;? A parte da negociação que me deixa mais animada está tentando pensar em novas idéias e, em seguida, testá-las para verificar sua robustez. Na verdade, eu pensaria que um comerciante seria mais propenso a seguir um sistema que eles achavam rentável, se eles pudessem codificá-lo e o encosto mostra que eles são corretos. Eu não sabia como codificar, não gosto, e ainda me considero um amador. No entanto, quando você vê que a curva de equidade de 20 anos mostra que você provavelmente estará em alguma coisa, é realmente um bom sentimento. & # 8211; Mike Gavone.
Sim, Michael, eu concordo com essa parte. É ótima para ver o resultado do seu backtesting. Eu também gostei de codificar algumas coisas no passado e executá-las para ver sua validade.
No entanto, quando se trata de gráficos de backtesting manualmente, não é tão divertido. Você passa pelas cartas de vela por vela. Toda pessoa com quem falei queria apenas evitar isso no início.
Se você é uma exceção a isso, essa é uma ótima vantagem! Mantem!
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Oi Selwyn, muito obrigado pelo comentário! Eu raramente vou para Toronto, mas deixe-me saber se você vem na área de Mintreal. muito bem sucedida.
Oi Etienne, obrigado pelos seus e-mails. Eu também estou no Canadá e adoraria conhecer e discutir Forex com você se você estiver em Toronto.
Muito obrigado, Johann! Feliz Ano Novo pra você!
Great Podcast Boss. tenha um beijado 2018 😊👏🌟👌
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Ultimate Tools for Backtesting Trading Strategies.
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Backtesting é a arte e a ciência de avaliar o desempenho de uma estratégia de negociação ou investimento simulando seu desempenho usando dados históricos. Você pode ter uma noção de como ele atuou no passado e sua estabilidade e volatilidade. No entanto, como você pode ter ouvido inúmeras vezes, o excelente desempenho de backtested não garante grande desempenho futuro. No entanto, uma performance não tão desejável é, muitas vezes, uma razão válida para abandonar uma estratégia de negociação específica e passar para a próxima.
Ferramentas de Backtesting grátis para o Non-Programmer.
Realmente não existe um tamanho único e # 8221; backtesting tool por aí que pode suportar praticamente qualquer estratégia sob o sol sem que o usuário conheça alguma programação. Se você for sério quanto ao comércio, então exorto você a aprender bastante programação para poder testar. Mas se você quiser rapidamente obter os resultados de testar algumas estratégias bastante simples, envolvendo investimentos passivos ou indicadores básicos, como os cruzamentos médios móveis, então uma ferramenta definitivamente o salvará algum tempo. Aqui estão as ferramentas que eu uso se eu precisar executar um backtest rápido:
# 1: ETF Replay.
O ETFReplay é um serviço Freemium que permite testar uma variedade de diferentes estratégias de investimento baseadas em ETF. Muitos dos recursos avançados e estratégias que eles oferecem exigem uma assinatura, mas uma das características mais úteis e GRATUITAS é a capacidade de backtest de um portfólio ETF de até 5 componentes. Você pode reequilibrar, mas se você precisa calcular rapidamente a curva de equidade, por exemplo, o desempenho de um portfólio 60/40 de SPY e TLT entre 2008 e 2018, você pode fazer isso facilmente aqui. Esta é uma excelente ferramenta para ajudá-lo a fazer alianças de ativos de backtest para a parcela passiva de sua carteira de negociação.
# 2: StockBackTest.
O StockBackTest permite testar estratégias envolvendo crossovers de médias móveis e bandas de Bollinger. Este é um dos poucos serviços que lhe permite testar indicadores técnicos simples, como estes, mas a captura é que você só pode escolher da sua lista de ações (que consiste na maioria dos títulos S & amp; P500 e ETFs mais líquidos).
# 3: Visualizador de portfólio.
Portfolio Visualizer é um dos mais recentes e mais sofisticados backtesters gratuitos que não exige que você seja um programador. Ele permite que você retroceda alocações de ativos passivos, bem como estratégias táticas pré-definidas, como Dual Momentum de Gary Antonacci. Eles também obtiveram um dos melhores simuladores de aposentadoria de Monte Carlo I & # 8217; vi.
Ferramentas de Backtesting gratuitas para o Programador.
Para testes rápidos de estratégias personalizadas, recomendo apenas fazer o download de alguns dados históricos e testá-lo no Excel ou em outra planilha. Estratégias de negociação mais sofisticadas chamarão GNU R ou GNU Octave, ambos com pacotes especializados para backtesting. Se estes ainda não o cortarem para a complexidade de sua estratégia, então você tem duas opções robustas e gratuitas disponíveis abaixo:
# 1: Quantopian (RECOMENDADO)
Quantopian tem dados minuto a minuto sobre todas as ações dos EUA negociadas desde 2002, o que permite que você reflite as estratégias intradiárias sem ser submetido a viés de sobrevivência. Você precisará do conhecimento de Python em seu backtester. Se você está começando do zero e está falando sério sobre aprender a testar suas estratégias, ESTA é a plataforma I & # 8217; d recomendo concentrar-se na aprendizagem!
# 2: MI Backtester.
Jamie Gritton & # 8217; s O Backtester do MI é um dos backtesters programáveis mais antigos disponíveis. Uma das características mais legais desta ferramenta é a capacidade de backtest amostras de estoque. Você pode conseguir uma tela como as seguintes: empresas rentáveis com um P / E no 10% inferior do mercado dos EUA e um impulso de preços nos 10% superiores do mercado e obter as escolhas atuais, mas você pode estar pensando se tal tela teria realizado historicamente. O MI Backtester, enquanto um pouco lento, permitirá que você teste o desempenho histórico dessas estratégias de investimento com base em uma combinação de fundamentais e técnicas.
Sinto falta de outros Backtesters grátis?
Se você tiver outros backtesters gratuitos que você usa regularmente, eu não mencionei, por favor me avise nos comentários abaixo!
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