การใช้ Excel เพื่อย้อนกลับกลยุทธ์การซื้อขายการทดสอบวิธีการทดสอบย้อนกลับด้วย Excel Ive ทำจำนวนเงินที่ยุติธรรมของการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายกลับ Ive ใช้ภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อนและขั้นตอนวิธีและ Ive ยังทำมันด้วยดินสอและกระดาษ คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์จรวดหรือโปรแกรมเมอร์เพื่อทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายจำนวนมาก หากคุณสามารถใช้งานโปรแกรมสเปรดชีตเช่น Excel ได้คุณสามารถทดสอบกลยุทธ์ได้หลายวิธี วัตถุประสงค์ของบทความนี้เพื่อแสดงวิธีย้อนกลับทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ Excel และแหล่งข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ นี้ไม่ควรค่าคุณมากขึ้นกว่าเวลาที่ใช้ในการทำแบบทดสอบ ก่อนที่คุณจะเริ่มทดสอบกลยุทธ์ใด ๆ คุณต้องมีชุดข้อมูล อย่างน้อยนี้เป็นชุดข้อมูลและราคา คุณสมจริงมากขึ้นคุณต้องเปิดใช้งาน datetime เปิดสูงต่ำราคาปิด โดยทั่วไปคุณจำเป็นต้องใช้องค์ประกอบเวลาของชุดข้อมูลเท่านั้นหากคุณกำลังทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายในวันอินทราเน็ต ถ้าคุณต้องการทำงานพร้อมและเรียนรู้วิธีกลับการทดสอบกับ Excel ในขณะที่คุณกำลังอ่านข้อความนี้จากนั้นทำตามขั้นตอนที่ฉันสรุปในแต่ละส่วน เราจำเป็นต้องได้รับข้อมูลสำหรับสัญลักษณ์ที่เรากำลังจะกลับการทดสอบ ไปที่: Yahoo Finance ในช่อง Enter Symbol (s) ให้ป้อน: IBM และคลิก GO ภายใต้ Quotes ที่ด้านซ้ายมือคลิก History Prices และป้อนช่วงวันที่ที่คุณต้องการ ฉันเลือกตั้งแต่ 1 มกราคม 2547 ถึง 31 ธันวาคม 2004 เลื่อนลงไปที่ด้านล่างของหน้าและคลิกดาวน์โหลดลงในสเปรดชีตบันทึกไฟล์ด้วยชื่อ (เช่น ibm. csv) และไปยังที่ที่คุณสามารถค้นหาได้ในภายหลัง การเตรียมข้อมูลเปิดไฟล์ (ที่คุณดาวน์โหลดมาด้านบน) โดยใช้ Excel เนื่องจากลักษณะพลวัตของอินเทอร์เน็ตคำแนะนำที่คุณอ่านข้างต้นและไฟล์ที่คุณเปิดอาจมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อถึงเวลาที่คุณอ่านข้อความนี้ เมื่อดาวน์โหลดไฟล์นี้ไม่กี่บรรทัดแรกนี้มีลักษณะดังนี้: ขณะนี้คุณสามารถลบคอลัมน์ที่คุณไม่ต้องการใช้ สำหรับการทดสอบที่ Im เกี่ยวกับการทำฉันจะใช้ค่าวันที่เปิดและปิดดังนั้นฉันได้ลบ High, Low, Volume และ Adj ปิด. ฉันยังจัดเรียงข้อมูลเพื่อให้วันที่เก่าแก่ที่สุดเป็นอันดับแรกและวันที่ล่าสุดอยู่ที่ด้านล่าง ใช้ตัวเลือกเมนูการจัดเรียงข้อมูล - gt เพื่อทำสิ่งนี้ แทนการทดสอบกลยุทธ์ต่อ se ฉันจะพยายามหาวันในสัปดาห์ซึ่งให้ผลตอบแทนที่ดีที่สุดถ้าคุณทำตามซื้อเปิดและขายกลยุทธ์ปิด โปรดจำไว้ว่าบทความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิธีใช้ Excel เพื่อย้อนกลับกลยุทธ์การทดสอบ เราอาจจะพัฒนาต่อไปเรื่อย ๆ นี่คือไฟล์ ibm. zip ซึ่งเก็บสเปรดชีตด้วยข้อมูลและสูตรสำหรับการทดสอบนี้ ข้อมูลของฉันอยู่ในคอลัมน์ A ถึง C (วันที่เปิดปิด) ในคอลัมน์ D ถึง H ฉันมีสูตรวางตำแหน่งเพื่อกำหนดผลตอบแทนในวันใดวันหนึ่ง การป้อนสูตรส่วนที่หากิน (เว้นแต่คุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญของ Excel) กำลังดำเนินการตามสูตรที่จะใช้ นี่เป็นเพียงเรื่องของการปฏิบัติและยิ่งคุณฝึกสูตรอื่น ๆ ที่คุณค้นพบมากเท่าใดและคุณจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการทดสอบของคุณ ถ้าคุณได้ดาวน์โหลดสเปรดชีตแล้วลองดูสูตรในเซลล์ D2 ดูเหมือนว่า: สูตรนี้จะถูกคัดลอกไปยังเซลล์อื่น ๆ ทั้งหมดในคอลัมน์ D ถึง H (ยกเว้นแถวแรก) และไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเมื่อคัดลอกแล้ว อธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับสูตร สูตร IF มีเงื่อนไขเป็นความจริงและเป็นเท็จ เงื่อนไขคือ: ถ้าวันในสัปดาห์ (แปลงเป็นตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 5 วันตรงกับวันจันทร์ถึงวันศุกร์) เป็นวันเดียวกับวันในสัปดาห์แรกของแถวแรกของคอลัมน์นี้ (D1) จากนั้น ส่วนที่แท้จริงของคำแถลง (C2-B2) ช่วยให้เราเห็นคุณค่าของ Close-Open นี่แสดงว่าเราซื้อ Open และขาย Close และนี่เป็นกำไรของเรา ส่วนที่เป็นเท็จของคำสั่งคือคู่ของเครื่องหมายคำพูดคู่ () ซึ่งไม่ได้ใส่อะไรลงในเซลล์หากไม่ได้จับคู่วันในสัปดาห์ เครื่องหมายทางด้านซ้ายของตัวอักษรคอลัมน์หรือหมายเลขแถวล็อกคอลัมน์หรือแถวเพื่อไม่ให้มีการเปลี่ยนแปลงส่วนของการอ้างอิงเซลล์ ดังนั้นในตัวอย่างของเราเมื่อสูตรถูกคัดลอกการอ้างอิงไปยังเซลล์วันที่ A2 จะเปลี่ยนจำนวนแถวถ้าคัดลอกไปยังแถวใหม่ แต่คอลัมน์จะยังคงอยู่ที่คอลัมน์ A คุณสามารถทำสูตรและสร้างกฎที่มีประสิทธิภาพล้ำยุค และสำนวน ผลลัพธ์ที่ด้านล่างของคอลัมน์วันทำงานฉันได้วางฟังก์ชันสรุปแล้ว สะดุดตาเฉลี่ยและรวมฟังก์ชัน สิ่งเหล่านี้แสดงให้เราเห็นว่าในปี 2547 วันที่มีผลกำไรสูงสุดในการใช้กลยุทธ์นี้คือวันอังคารและตามด้วยวันพุธ เมื่อฉันทดสอบกลยุทธ์ Expiry Fridays - Bullish หรือ Bearish และเขียนบทความที่ฉันใช้วิธีการที่คล้ายกันมากกับสเปรดชีตและสูตรเช่นนี้ วัตถุประสงค์ของการทดสอบนั้นคือเพื่อดูว่าวันหมดอายุของวันศุกร์โดยทั่วไปรั้นหรือหยาบคาย ลองดูสิ. ดาวน์โหลดข้อมูลบางส่วนจาก Yahoo Finance โหลดลงใน Excel และลองใช้สูตรและดูสิ่งที่คุณสามารถเกิดขึ้นได้ โพสต์คำถามของคุณในฟอรัม โชคดีและการหากลยุทธ์ในการหากำไร 06172013 TraderCode เวอร์ชันล่าสุด (v5.6) ประกอบด้วยตัวบ่งชี้การวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบใหม่การทำแผนภูมิแบบจุดและรูปและการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ 06172013 NeuralCode รุ่นล่าสุดสำหรับการซื้อขายเครือข่ายประสาทเทียม (v1.3) 06172013 ConnectCode Barcode Font Pack - ช่วยให้สามารถใช้บาร์โค้ดในแอพพลิเคชั่นสำนักงานและรวม add-in สำหรับ Excel ที่รองรับการสร้างบาร์โค้ดได้เป็นจำนวนมาก 06172013 InvestmentCode เครื่องคิดเลขการเงินและโมเดลสำหรับ Excel พร้อมใช้งานแล้ว 09012009 การเปิดตัวการลงทุนฟรีและเครื่องคิดเลขการเงินสำหรับ Excel 0212008 Release of SparkCode Professional - add-in สำหรับการสร้างแดชบอร์ดใน Excel ด้วย sparklines 12152007 ประกาศ ConnectCode Duplicate Remover - มีประสิทธิภาพเพิ่มในการค้นหาและลบรายการที่ซ้ำกันใน Excel 09082007 เปิดตัว TinyGraphs - โอเพนซอร์ส add-in สำหรับสร้าง sparklines และขนาดเล็ก แผนภูมิใน Excel กลยุทธ์ Backtesting ใน Excel กลยุทธ์ Backtesting Expert ผู้เชี่ยวชาญด้าน Backtesting เป็นรูปแบบสเปรดชีตที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคและใช้กลยุทธ์ผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ประสิทธิภาพของกลยุทธ์สามารถวัดและวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ระหว่างขั้นตอนการทำ backtesting ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting จะดำเนินการผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในลักษณะแถวละบรรทัดจากบนลงล่าง แต่ละยุทธศาสตร์ที่ระบุจะได้รับการประเมินเพื่อพิจารณาว่าจะมีการปฏิบัติตามเงื่อนไขการเข้าร่วมหรือไม่ หากเงื่อนไขเป็นที่พอใจการค้าจะถูกป้อน ในทางกลับกันหากมีการออกเงื่อนไขทางออกจะมีการออกจากตำแหน่งก่อนหน้านี้ สามารถสร้างรูปแบบต่างๆของตัวชี้วัดทางเทคนิคและรวมกันเพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขาย นี่ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นมาก ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting เป็นรูปแบบสเปรดชีตที่ช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคและใช้กลยุทธ์ผ่านข้อมูลที่ผ่านมา ประสิทธิภาพของกลยุทธ์สามารถวัดและวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย รูปแบบสามารถตั้งค่าให้เข้าสู่ตำแหน่ง Long หรือ Short เมื่อมีเงื่อนไขบางอย่างเกิดขึ้นและออกจากตำแหน่งเมื่อพบชุดเงื่อนไขอื่น ๆ โดยการซื้อขายโดยอัตโนมัติในข้อมูลทางประวัติศาสตร์แบบสามารถกำหนดผลกำไรของกลยุทธ์การค้า ผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบย้อนหลังทีละขั้นตอน 1. เริ่มต้นผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบย้อนกลับผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ Backtesting สามารถเริ่มต้นได้จากโปรแกรม Windows Start Menu - TraderCode - Backtesting Expert วิธีนี้จะเปิดตัวรูปแบบสเปรดชีตที่มีแผ่นงานหลายแผ่นเพื่อให้คุณสามารถสร้างตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคและเรียกใช้การทดสอบเกี่ยวกับกลยุทธ์ต่างๆ คุณจะสังเกตเห็น Backtesting Expert ประกอบด้วยแผ่นงานที่คุ้นเคยมากมายเช่น DownloadedData, AnalysisInput, AnalysisOutput, ChartInput และ ChartOutput จากผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์รูปแบบ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบหลังทั้งหมดของคุณได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายจากสภาพแวดล้อมของสเปรดชีตที่คุ้นเคย 2. ขั้นแรกเลือกแผ่นงาน DownloadedData คุณสามารถคัดลอกข้อมูลจากไฟล์สเปรดชีตหรือไฟล์ค่าที่คั่นด้วยจุลภาค (csv) ไปยังแผ่นงานนี้เพื่อการวิเคราะห์ทางเทคนิค รูปแบบของข้อมูลดังที่แสดงในแผนภาพ หรือคุณสามารถดูข้อมูลดาวน์โหลดเอกสารข้อมูลการซื้อขายหลักทรัพย์เพื่อดาวน์โหลดข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่รู้จักกันดีเช่น Yahoo Finance, Google Finance หรือ Forex เพื่อใช้ในผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting 3. เมื่อคุณได้คัดลอกข้อมูลแล้วให้ไปที่แผ่นงาน AnalysisInput และคลิกที่ปุ่ม Analyze and BackTest ซึ่งจะสร้างตัวชี้วัดทางเทคนิคที่แตกต่างกันลงในแผ่นงาน AnalysisOutput และทำ backtesting กับกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในแผ่นงาน StrategyBackTestingInput 4. คลิกที่แผ่นงาน StrategyBackTestingInput ในบทแนะนำนี้คุณจะต้องรู้ว่าเราได้ระบุทั้งกลยุทธ์แบบยาวและแบบสั้นโดยใช้ค่าไขว้เฉลี่ยเคลื่อนที่ เราจะเข้าสู่รายละเอียดของการระบุกลยุทธ์ในส่วนถัดไปของเอกสารนี้ แผนภาพด้านล่างแสดงทั้งสองกลยุทธ์ 5. เมื่อการทดสอบย้อนกลับเสร็จสิ้นผลลัพธ์จะถูกวางไว้ในแผ่นงาน AnalysisOutput, TradeLogOutput และ TradeSummaryOutput แผ่นงาน AnalysisOutput มีราคาในอดีตที่สมบูรณ์และตัวชี้วัดทางเทคนิคของหุ้น ในระหว่างการทดสอบหลังถ้าเงื่อนไขสำหรับกลยุทธ์มีความพึงพอใจข้อมูลเช่นราคาซื้อราคาขายค่าคอมมิชชั่นและกำไรจะถูกบันทึกไว้ในแผ่นงานนี้เพื่อให้ง่ายต่อการอ้างอิง ข้อมูลนี้มีประโยชน์หากคุณต้องการติดตามผ่านกลยุทธ์เพื่อดูว่ามีการป้อนและออกจากตำแหน่งของสต็อกหรือไม่ แผ่นงาน TradeLogOutput มีข้อมูลสรุปของการซื้อขายที่ดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญการทำข้อเสนอแนะ Backtesting สามารถกรองข้อมูลได้อย่างง่ายดายเพื่อแสดงเฉพาะข้อมูลสำหรับกลยุทธ์เฉพาะ แผ่นงานนี้มีประโยชน์ในการพิจารณาผลกำไรโดยรวมหรือการสูญเสียกลยุทธ์ตามกรอบเวลาที่ต่างกัน ผลลัพธ์ที่สำคัญที่สุดของการทดสอบย้อนกลับจะอยู่ในแผ่นงาน TradeSummaryOutput แผ่นงานนี้มีผลกำไรรวมของกลยุทธ์ที่ดำเนินการ ดังที่แสดงไว้ในแผนภาพด้านล่างกลยุทธ์จะสร้างรายได้รวม 2,548.20 บาทโดยทำการซื้อขายทั้งหมด 10 รายการ ของธุรกิจการค้าเหล่านี้ 5 ตำแหน่งเป็น Long และ 5 เป็น Short positions อัตราส่วนที่สูงกว่า 1 แสดงถึงกลยุทธ์ที่ให้ผลกำไร คำอธิบายของแผ่นงานที่แตกต่างกันส่วนนี้ประกอบด้วยคำอธิบายโดยละเอียดของแผ่นงานต่างๆในรูปแบบผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting แผ่นงาน DownloadedData, AnalysisInput, AnalysOutput, ChartInput และ ChartOutput จะเหมือนกันกับในรูปแบบ Expert Expert Analysis ดังนั้นพวกเขาจะไม่ได้อธิบายไว้ในส่วนนี้ สำหรับคำอธิบายที่สมบูรณ์ของแผ่นงานเหล่านี้โปรดดูที่ส่วนผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ทางเทคนิค StrategyBackTestingInput แผ่นข้อมูลป้อนข้อมูลทั้งหมดสำหรับ backtesting รวมถึงกลยุทธ์จะถูกป้อนโดยใช้แผ่นงานนี้ กลยุทธ์คือชุดของเงื่อนไขหรือกฎที่คุณจะซื้อในหุ้นหรือขายหุ้น ตัวอย่างเช่นคุณอาจต้องการใช้กลยุทธ์เพื่อไป Long (ซื้อหุ้น) หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 วันของค่าเฉลี่ยอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 24 วัน แผ่นงานนี้ทำงานร่วมกับตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและข้อมูลราคาในแผ่นงาน AnalysisOutput ดังนั้นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเกิดขึ้นเพื่อให้มีกลยุทธ์การซื้อขายโดยอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การป้อนข้อมูลครั้งแรกที่จำเป็นในแผ่นงานนี้ (ดังแสดงในแผนภาพด้านล่าง) คือการระบุว่าจะออกจากงานทั้งหมดเมื่อสิ้นสุดช่วงทดสอบกลับหรือไม่ นึกภาพสถานการณ์ที่มีเงื่อนไขในการซื้อหุ้นและผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ backtesting ป้อนการค้าแบบยาว (หรือสั้น) อย่างไรก็ตามกรอบเวลาสั้นเกินไปและสิ้นสุดลงก่อนที่การค้าจะเป็นไปตามเงื่อนไขทางออกซึ่งส่งผลให้ธุรกิจการค้าบางส่วนไม่ได้ออกจากงานเมื่อสิ้นสุดช่วงการทำ backtesting คุณสามารถกำหนดค่านี้เป็น Y เพื่อบังคับให้ธุรกิจการค้าทั้งหมดออกจากงานเมื่อสิ้นสุดช่วงการทำ backtesting อื่น ๆ ธุรกิจการค้าจะถูกเปิดทิ้งไว้เมื่อเซสชัน backtesting สิ้นสุดลง กลยุทธ์สามารถรองรับได้สูงสุด 10 กลยุทธ์ในการทดสอบเดี่ยวครั้งเดียว แผนภาพด้านล่างแสดงข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการระบุกลยุทธ์ Strategy Initials - การป้อนข้อมูลนี้สามารถใช้ตัวอักษรหรือตัวเลขได้ไม่เกิน 2 ตัว Strategy Initials ถูกใช้ในแผ่นงาน AnalysisOutput และ TradeLog เพื่อระบุกลยุทธ์ Long (L) Short (S) - ใช้เพื่อบ่งชี้ว่าจะต้องป้อนตำแหน่ง Long หรือ Short เมื่อเงื่อนไขการเข้าของกลยุทธ์เป็นอย่างไร เงื่อนไขการเข้าสู่ระบบการค้าระยะยาวหรือระยะสั้นจะถูกป้อนเมื่อเงื่อนไขการเข้า เงื่อนไขการเข้าสามารถแสดงเป็นนิพจน์ของสูตร การแสดงออกของสูตรเป็นตัวพิมพ์เล็กและตัวพิมพ์ใหญ่สามารถใช้ฟังก์ชันฟังก์ชันและคอลัมน์ตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง crossabove (X, Y) - ส่งกลับค่า True หากคอลัมน์ X ข้ามด้านบน Y Y ฟังก์ชั่นนี้จะตรวจสอบงวดก่อนหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีการครอสโอเวอร์เกิดขึ้นจริง crossbelow (X, Y) - ส่งกลับ True ถ้าคอลัมน์ X ข้ามด้านล่าง Y คอลัมน์ฟังก์ชันนี้จะตรวจสอบงวดก่อนหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีการครอสโอเวอร์เกิดขึ้นจริง และ (logicalexpr,) - บูลีนและ ส่งกลับค่า True ถ้านิพจน์ตรรกะทั้งหมดเป็น True หรือ (logicalexpr,) - บูลีนหรือ ส่งกลับค่า True ถ้านิพจน์เชิงตรรกะใด ๆ เป็น True daysago (X, 10) - ส่งคืนค่า (ในคอลัมน์ X) 10 วันก่อน previoushigh (X, 10) - แสดงค่าสูงสุด (ในคอลัมน์ X) ในช่วง 10 วันที่ผ่านมาซึ่งรวมถึงวันนี้ previouslow (X, 10) - ส่งกลับค่าต่ำสุด (ในคอลัมน์ X) ของ 10 วันที่ผ่านมาซึ่งรวมถึงวันนี้ (จาก AnalysisOutput) A - คอลัมน์ AB - คอลัมน์ BC .. .. YY - คอลัมน์ YY ZZ - คอลัมน์ ZZ นี่คือส่วนที่น่าสนใจและมีความยืดหยุ่นมากที่สุดของรายการ เงื่อนไข ช่วยให้สามารถระบุคอลัมน์จากแผ่นงาน AnalysisOutput ได้ เมื่อดำเนินการทดสอบกลับแต่ละแถวจากคอลัมน์จะใช้สำหรับการประเมินตัวอย่างเช่น A 50 หมายความว่าแต่ละแถวในคอลัมน์ A ของแผ่นงาน AnalysisOutput จะถูกกำหนดไม่ว่าจะมากกว่า 50. AB ในตัวอย่างนี้ ถ้าค่าในคอลัมน์ A ในแผ่นงาน AnalysisOutput มีค่ามากกว่าหรือเท่ากับค่าของคอลัมน์ B จะเป็นไปตามเงื่อนไขการป้อนข้อมูล และในตัวอย่างนี้ถ้าค่าในคอลัมน์ A ในแผ่นงาน AnalysisOutput มีค่ามากกว่าค่าของคอลัมน์ B และค่าของคอลัมน์ C สูงกว่าคอลัมน์ D จะเป็นไปตามเงื่อนไขการป้อนข้อมูล crossabove (A, B) ในตัวอย่างนี้ถ้าค่าของคอลัมน์ A ในแผ่นงาน AnalysisOutput ตัดเหนือค่าของ B เงื่อนไขการป้อนข้อมูลจะได้รับการตอบสนอง crossabove หมายความว่าค่าเริ่มต้นมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ B และค่าของ A จะมีค่ามากกว่า B. เงื่อนไขการออกเงื่อนไขการออกสามารถใช้ฟังก์ชันฟังก์ชันและคอลัมน์ตามที่กำหนดไว้ในเงื่อนไขการป้อนข้อมูล ด้านบนของที่ยังสามารถใช้ประโยชน์จากตัวแปรดังที่แสดงด้านล่างตัวแปรสำหรับเงื่อนไขการจบการทำกำไรนี่คือราคาขายที่ลบด้วยราคาซื้อ ราคาขายต้องสูงกว่าราคาซื้อเพื่อหากำไร มิฉะนั้นกำไรจะเป็นศูนย์ ขาดทุนหมายถึงราคาขายหักด้วยราคาซื้อเมื่อราคาขายต่ำกว่าราคาซื้อ กำไร (ราคาขาย - ราคาซื้อ) ราคาซื้อหมายเหตุ ราคาขายต้องมากกว่าหรือเท่ากับราคาซื้อ มิฉะนั้นกำไรจะเป็นศูนย์ losspct (ราคาขาย - ราคาซื้อ) ราคาซื้อหมายเหตุ ราคาขายต้องน้อยกว่าราคาซื้อ มิฉะนั้น losspct จะเป็นศูนย์ ตัวอย่างกำไร 0.2 ในตัวอย่างนี้ถ้ากำไรในรูปของเปอร์เซ็นต์สูงกว่า 20 เงื่อนไขการออกจะได้รับความพึงพอใจ Commission - Commission ในรูปของเปอร์เซ็นต์ของราคาซื้อขาย หากราคาซื้อขายที่ 10 และค่าคอมมิชชั่นคือ 0.1 แล้วค่าคอมมิชชั่นจะเป็น 1. ค่าคอมมิชชั่นเปอร์เซ็นต์และค่าคอมมิชชั่นในสกุลเงินเหรียญสหรัฐฯจะรวมอยู่ในการคำนวณค่านายหน้าทั้งหมด ค่าคอมมิชชั่น - ค่านายหน้าเป็นสกุลเงินดอลลาร์ เปอร์เซ็นต์ค่าคอมมิชชั่นและค่าคอมมิชชั่นในสกุลเงินดอลลาร์จะสรุปรวมค่าคอมมิชชั่นทั้งหมด จำนวนหุ้น - จำนวนหุ้นที่จะซื้อหรือขายเมื่อเงื่อนไขการเข้าออกของกลยุทธ์เป็นไปตาม แผ่นงาน TradeSummaryOutput เป็นแผ่นงานที่มีบทสรุปของการค้าทั้งหมดที่ดำเนินการในระหว่างการทดสอบกลับ ผลลัพธ์ถูกจัดอยู่ในประเภทธุรกิจแบบสั้นและระยะยาว คำอธิบายของฟิลด์ทั้งหมดสามารถดูได้ด้านล่าง Total ProfitLoss - รวมกำไรหรือขาดทุนหลังหักค่านายหน้า ค่านี้คำนวณโดยสรุปผลกำไรและขาดทุนของการค้าทั้งหมดที่จำลองในการทดสอบหลัง รวม ProfitLoss ก่อน Commission - รวมกำไรหรือขาดทุนก่อนค่าคอมมิชชั่น ถ้าค่าคอมมิชชั่นถูกกำหนดเป็นศูนย์ฟิลด์นี้จะมีค่าเท่ากับ Total ProfitLoss ค่าคอมมิชชั่นทั้งหมด - ค่าคอมมิชชั่นทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการค้าทั้งหมดที่จำลองขึ้นในระหว่างการทดสอบด้านหลัง จำนวนการซื้อขายทั้งหมด - จำนวนการซื้อขายทั้งหมดที่ดำเนินการในระหว่างการทดสอบย้อนกลับแบบจำลอง จำนวนธุรกิจที่ชนะ - จำนวนธุรกิจการค้าที่ทำกำไรได้ จำนวนการสูญเสียการค้า - จำนวนของธุรกิจการค้าที่ทำขาดทุน เปอร์เซ็นต์ที่ชนะการค้า - จำนวนธุรกิจที่ชนะการประมูลหารด้วยจำนวนการซื้อขายทั้งหมด เปอร์เซ็นต์การสูญเสียการค้า - จำนวนการซื้อขายที่เสียไปหารด้วยจำนวนการซื้อขายทั้งหมด การค้าเฉลี่ยที่ชนะ - มูลค่าเฉลี่ยของผลกำไรของธุรกิจการค้าที่ชนะ ค่าเฉลี่ยการสูญเสียการค้า - ค่าเฉลี่ยของการสูญเสียของการค้าที่สูญเสีย Average Trade - ค่าเฉลี่ย (กำไรหรือขาดทุน) ของการค้าเดี่ยวของการทดสอบย้อนกลับแบบจำลอง การค้าที่ใหญ่ที่สุดที่ชนะ - กำไรจากการค้าที่ใหญ่ที่สุดที่ชนะ การสูญเสียการค้าที่ใหญ่ที่สุด - การสูญเสียการค้าที่สูญเสียมากที่สุด การสูญเสียรายได้เฉลี่ยโดยเฉลี่ย - การค้าที่ชนะโดยเฉลี่ยหารด้วยค่าเฉลี่ยการสูญเสียการค้า Ratio winloss - ผลรวมของกำไรทั้งหมดในการซื้อขายที่ชนะหารด้วยยอดรวมของผลขาดทุนทั้งหมดที่เกิดจากการค้าที่สูญเสีย อัตราส่วนมากกว่า 1 หมายถึงกลยุทธ์ที่ให้ผลกำไร เวิร์กชีท TradeLogOutput แผ่นงานนี้มีการซื้อขายทั้งหมดที่จำลองโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการทำดัชนีย้อนหลังเรียงตามวันที่ จะช่วยให้คุณสามารถซูมเข้าสู่การค้าหรือกรอบเวลาใด ๆ เพื่อกำหนดความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย วันที่ - วันที่มีการป้อนหรือออกจากตำแหน่ง Long หรือ Short กลยุทธ์ - กลยุทธ์ที่ใช้ในการดำเนินการการค้านี้ ตำแหน่ง - ตำแหน่งของการค้าไม่ว่าจะเป็น Long หรือ Short การค้า - บ่งชี้ว่าการค้านี้เป็นการซื้อหรือขายหุ้น หุ้น - จำนวนหุ้นที่ซื้อขาย ราคา - ราคาที่ซื้อหรือขายหุ้น Comm - รวมค่านายหน้าสำหรับการค้านี้ PL (B4 Comm.) - กำไรหรือขาดทุนก่อนค่าคอมมิชชั่น PL (Aft Comm.) - กำไรหรือขาดทุนหลังหักค่านายหน้า cum PL (Aft Comm.) - กำไรหรือขาดทุนสะสมหลังหักค่าคอมมิชชั่น นี่คำนวณเป็นกำไรสะสมรวมตั้งแต่วันแรกของการซื้อขาย PL (ในฐานะปิดบัญชี) - กำไรหรือขาดทุนเมื่อปิดตำแหน่ง (ออกจากงาน) ทั้งค่าคอมมิชชั่นและค่าคอมมิชชั่นสำหรับการเข้าออกจะคิดใน PL นี้ ตัวอย่างเช่นถ้าเรามีตำแหน่งยาวที่ PL (B4 Comm.) อยู่ที่ 100 สมมติว่าเมื่อป้อนตำแหน่งจะมีการเรียกเก็บเงิน 10 ครั้งและเมื่อออกจากตำแหน่งจะมีการเรียกเก็บเงินอีก 10 ครั้ง PL (อยู่ในตำแหน่งปิด) คือ 100- 10 - 10 80. ค่านายหน้าในการเข้าและออกจากตำแหน่งคิดที่ตำแหน่งใกล้เคียง กลับไปที่ TraderCode ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางเทคนิคและตัวชี้วัดทางเทคนิคก่อนที่จะใช้เครื่องมือพิเศษสำหรับการทดสอบย้อนกลับผมขอเสนอให้ลองใช้ตาราง MS Excel Pivot ก่อน เครื่องมือตารางเดือยเหมาะสำหรับการตรวจสอบกรองและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ในบทความนี้ผมจะนำเสนอวิธีการสร้างกลยุทธ์การกำหนดเวลาแบบง่ายและวิธีการคำนวณประสิทธิภาพในอดีต ในต่อไปนี้ฉันจะแสดงวิธีการสร้างการวิเคราะห์เช่นโพสต์ก่อนหน้านี้: 8220Sell พฤษภาคมและ Go Away 8211 จริงๆ 8220 ขั้นที่ 1: ได้รับข้อมูลก่อนอื่นเราต้องได้รับข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ เราหันมาหา Yahoo เพื่อเรียกดัชนีดาวโจนส์ (ดูรายชื่อแหล่งข้อมูลตลาดสำหรับแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ) อย่างใด Yahoo Finance จะซ่อนปุ่มดาวน์โหลดสำหรับดัชนี Dow-Jones แต่คุณสามารถคาดเดาลิงก์ที่ถูกต้องได้ง่าย: บันทึกไฟล์นี้ลงในดิสก์ จากนั้นให้เปิด MS Excel 2010 และดำเนินการต่อในขั้นต่อไป ขั้นตอนที่ 2: เพิ่มคอลัมน์สำหรับประสิทธิภาพและตัวบ่งชี้ตอนนี้ในไฟล์นี้เราจะเพิ่มการบันทึกผลตอบแทน (คอลัมน์ 8220Return8221) สำหรับแต่ละวันในชุดข้อมูลเวลา: จากนั้นเราเพิ่มตัวบ่งชี้ของกลยุทธ์การซื้อขาย 8211 ในกรณีนี้เพียงเดือนเดียว ของปี: สุดท้ายเราเพิ่มตัวบ่งชี้ของกลุ่ม: ทศวรรษที่ 3: เพิ่มตาราง Pivot จัดเรียงข้อมูลในตารางเครื่องมือตาราง Pivot - gt ตัวเลือก - gt สรุปค่าโดย - gt Sum ขั้นตอนที่ 4: การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขเพื่อให้ได้ภาพรวมของ ข้อมูลในตาราง Pivot เราจัดรูปแบบค่าใน 8220Percent Style8221 และ 8220Conditional Formatting8221: รูปแบบหน้าแรก - gt Styles - gt การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขขั้นตอนที่ 5: คำนวณประสิทธิภาพจริงผลรวมของการบันทึกที่ส่งกลับในตาราง Pivot เป็นข้อบ่งชี้ที่ดีสำหรับประสิทธิภาพของ กลยุทธ์การซื้อขาย แต่ประสิทธิภาพของ acutal สามารถหาได้ง่ายจาก log-return โดย: ตอนนี้คุณพร้อมแล้ว: Cell แต่ละเซลล์มีประสิทธิภาพในการเลือกดัชนีดาวโจนส์เริ่มต้นและขายได้ในตอนท้ายของแต่ละเดือน สนุกกับการศึกษาของคุณเองคุณพบการศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับการแสดงของเดือนต่างๆในดัชนีหลักที่นี่ บทสรุปการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายแบบง่ายๆเป็นเรื่องง่ายโดยใช้ตาราง Pivot ของ Excel แม้ว่ากลยุทธ์ขั้นสูงจะต้องใช้ชุดซอฟต์แวร์พิเศษ (ตามที่เราเห็นในการทดสอบ MACD Back-testing) ห้าขั้นตอนง่ายๆจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกของกลยุทธ์การกำหนดเวลา หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่คุณสามารถทำขั้นตอนเดียวกันได้โดยใช้ MS Power Pivot ฟรี MS Excel Add-in กับการเข้าถึงฐานข้อมูล โพสต์นำทางปล่อยให้ตอบกลับยกเลิกโพสต์นี อิ่มยินดีที่จะลงจอดในบล็อกนี้ ให้ฉันแนะนำสิ่งนี้: หากต้องการดูประสิทธิภาพที่แท้จริงในตาราง Pivot เพียงเพิ่มฟิลด์ที่คำนวณได้จากเมนู: ฟิลด์ตัวเลือก gt, รายการ, ชุดแอ็ตเซ็ท gt Calculated Field8230 จากนั้นจึงติดป้าย 8220p8221 และพิมพ์สูตร 8220 EXP (Return) -18221 ในที่สุดคุณสามารถเพิ่มฟิลด์นี้ลงในพื้นที่ค่าเพื่อให้ได้ 8220Sum of p8221 ในตาราง ใช่คุณมีสิทธิ์นี่ดีกว่าการทำซ้ำตาราง ฉันจะอัปเดตโพสต์นี้โดยเร็วที่สุด
No comments:
Post a Comment