 รวมเอาพารามิเตอร์ในโลกแห่งความจริงเข้ากับการซื้อขายจำลอง (กระดาษ)
ฉันคิดว่าคุณมาผิดทางแล้ว การรับตัวอย่างจากโลกแห่งความจริงมากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ได้ทำให้ backtest ของคุณแม่นยำขึ้น แต่เป็นการยืนยันว่ากลยุทธ์ของคุณสามารถต้านทานเส้นทางตัวอย่างเฉพาะของกระบวนการสุ่มได้ เหตุผลที่คุณพบว่าการรวมค่าธรรมเนียม ค่าคอมมิชชั่น ภาษี และอื่นๆ เป็นเรื่องง่าย เป็นเพราะกระบวนการเหล่านี้เป็นกระบวนการที่คงที่และคงที่ อาจมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แต่ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวข้องกับตลาดอย่างแน่นอน การสร้างแบบจำลองผลตอบแทนข้ามคืนหรือระดับบนสุดของสมุดคำสั่งซื้อในวันถัดไปเป็นงานที่จริงจัง ก่อนอื่นคุณต้องเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม (ซึ่งส่วนใหญ่เป็นงานเชิงทฤษฎี แต่ประสบการณ์สามารถช่วยได้มาก) จากนั้น เพื่อที่จะขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คุณจะต้องไถพรวนข้อมูลตัวอย่างเป็นเวลาหลายพันวันในชุดเครื่องมือหลายพันรายการเพื่อให้ได้ "ความรู้สึก" (หรือที่เรียกว่าพารามิเตอร์แบบจำลองที่สำคัญ) เกี่ยวกับการขุดข้อมูล ฉันคิดว่า Excel อาจเป็นเครื่องมือที่ไม่ถูกต้องสำหรับงาน ข้อมูลระดับ 2 (แม้เพียง 10 ระดับแรก) เป็นหยดขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลย้อนหลังของ NYSE OpenBook มีน้ำหนักมากที่บีบอัด 15 TB (ไม่บีบอัด 74 TB) ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา และมีค่าใช้จ่าย 200,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ อย่างไรก็ตาม สำหรับปัจจัยอื่นๆ ที่ต้องคำนึงถึง: แล้วจะพิจารณาทั้งหมดนี้ใน backtest ได้อย่างไร? โดยส่วนตัวแล้ว ฉันจะใส่เงื่อนไขการลงโทษ (เป็น % ตามผลตอบแทน) สำหรับทุกปัจจัยที่คุณต้องการพิจารณา อย่าฮาร์ดโค้ด จากนั้นคุณสามารถเรียกใช้การทดสอบความเครียดโดยสำรวจพารามิเตอร์เหล่านี้ (เช่น กำหนดค่าบางค่าในช่วง 0 ให้กับค่าที่เหมาะสม) สำรวจทีละรายการ (กำหนดบทลงโทษครั้งละหนึ่งรายการเท่านั้น) เพื่อทำความเข้าใจว่ากลยุทธ์อาจตอบสนองต่อความเครียดจากปัจจัยนั้นอย่างไร จากนั้นคุณสามารถเรียกใช้ backtest ด้วยการผสมผสานปัจจัยการลงโทษโดยทั่วไป (หรือที่สังเกตได้) และค่อยๆ เน้นไปที่ปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมด แก้ไข เพียงเพื่อไม่ให้สับสนเกี่ยวกับคำศัพท์ การทดสอบย้อนกลับในแง่ที่เข้มงวด (หากฉันใช้กลยุทธ์นี้เมื่อ X ปีที่แล้ว จะเกิดอะไรขึ้น) จะไม่ได้รับประโยชน์จากการสร้างแบบจำลองใดๆ เพียงเพราะโลกแห่งความเป็นจริง "ทำการสุ่มตัวอย่าง" ให้เรา อย่างไรก็ตาม ในการประเมินความแข็งแกร่งของกลยุทธ์ คุณควรคำนึงถึงปัจจัยเพิ่มเติมและทำการทดสอบความเครียด หากกลยุทธ์ทำงานได้ดีในโลกแห่งความเป็นจริงหรือสถานการณ์ที่ไม่มีความเครียด แต่ก่อให้เกิดการสูญเสียเมื่อมีการคลาดเคลื่อนเล็กน้อยเกิดขึ้นเป็นระยะๆ คุณสามารถสรุปได้ว่ากลยุทธ์นั้นเปราะบางมาก กุญแจสำคัญคือการสำรวจความเครียดสูงสุดที่กลยุทธ์สามารถจัดการได้ (ไม่ว่าจะวัดอะไรก็ตาม) ถ้ามากคุณสามารถเรียกกลยุทธ์ที่แข็งแกร่ง อย่างหลังคือสิ่งที่ฉันเรียกว่า backtest เป็นการส่วนตัว ขั้นตอนแรกจะใช้ชื่อ "ขยายไปสู่อดีต" หรือมากกว่านั้น วรรณกรรมเบาบาง: