Mga Pinakamahuhusay na Kasanayan sa Pag-backtest: Pag-iwas sa Curve Fitting sa Forex
Nangangailangan ang mga mangangalakal ng Forex ng isang matatag at mahusay na napatunayang diskarte sa pangangalakal upang gabayan ang kanilang mga operasyon dahil sa lubos na mapagkumpitensyang katangian ng merkado.
Ang mga mangangalakal na naghahangad na gumawa ng matalino at madiskarteng mga desisyon sa pangangalakal sa merkado ng pera ay dapat na makabisado ang sining ng backtesting ng forex. Ang komprehensibong gabay na ito ay naglalayong tulungan ang mga mangangalakal na maunawaan ang mga ins at out ng proseso ng pagsusuri na ito.
Real-World Forex Backtesting
Sa mundong pang-akademiko, ang pag-optimize ay tumutukoy sa paghahanap para sa pinakamahusay na mga signal, timing, mga entry point, atbp. Gayunpaman, ito ay isang napaka "teoretikal" na diskarte. Sa totoong mundo, ginagamit namin ang machine learning para mahanap ang pinakamahusay na posibleng resulta, na tinatawag pa ring pag-optimize.
Ang isang halimbawa ay makakatulong sa iyo na gumuhit ng ilang pagkakatulad sa iba pang larangan ng pananalapi. Halimbawa, ang anumang kagalang-galang na bangko ay gumagawa ng modelo ng propensity para sa mga customer nito kapag binigyan nila sila ng kredito - upang matukoy kung sino ang mas maaasahan, mas mapanganib, at kung sino ang magbabayad sa oras. Gumamit ang mga bangko ng iba't ibang istatistikal na pamamaraan upang i-segment ang kanilang base ng customer maraming taon na ang nakararaan, noong nakaraang siglo. Sa buong prosesong ito, napakahalaga ng kaalaman sa negosyo dahil napapanahon na sabay-sabay na suriin ang lahat ng posibleng variable at kumbinasyon ng mga ito. Upang bumuo ng pinaka "tamang" modelo, susuriin ng mga istatistika ang mga kasalukuyang proseso, magtatanong sa mga banker tungkol sa kanilang intuwisyon, at susuriin ang kanilang naunang karanasan sa customer. Ito ang inilalarawan ng artikulo bilang "Pag-optimize." Ito ay isang pang-akademikong diskarte.
Sa kasalukuyan, ang mga bangko ay gumagamit ng mga sistema ng Big Data tulad ng Hadoop at mga diskarte sa machine-learning upang ilarawan ang panganib sa kredito ng kanilang mga customer sa pamamagitan ng paglalagay ng lahat ng mga variable na mayroon sila (1000s+) sa makina at hayaan itong gawin ang trabaho. Mahalagang tandaan na may mga caveat sa diskarteng ito (mga salik ng parusa para sa pag-iwas sa overfitting), at, siyempre, ginagamit pa rin ang ilang kaalaman sa negosyo upang i-override ang ilang bahagi ng modelo. Sa kabuuan, hindi na interesado ang mga bangko sa pagpapaliwanag kung paano niraranggo ng kanilang modelo ang kanilang mga customer. Ang mahalaga lang sa kanila ay hinuhulaan nito ang panganib sa kredito.
Iwasan ang Curve-Fitting at Over-Optimization
Nagsasagawa ng backtest ng ang iyong diskarte sa pangangalakal maaaring magdulot ng mahalagang panganib na kilala bilang curve-fitting o overoptimization, na kinakaharap ng mga mangangalakal sa panganib. Sa panahon ng backtesting, posibleng i-overfit ang isang diskarte sa pangangalakal upang magkasya sa makasaysayang data, na nagreresulta sa isang backtesting error. Kapag ang mga kondisyon ng merkado ay naiiba sa mga umiiral sa panahon ng backtesting, maaari itong magresulta sa mga kahanga-hangang resulta ng backtesting ngunit hindi magandang pagganap sa mga live na account sa pangangalakal. Dapat unahin ng mga Forex trader ang pagiging simple at katatagan sa kanilang mga diskarte sa pangangalakal sa halip na i-overfitting ang kanilang mga diskarte sa pangangalakal upang maging maganda kapag na-backtest sa makasaysayang data.
Makikinabang ba ang mga Forex Trader sa Pag-backtest sa Kanilang mga Istratehiya?
Sa pangkalahatan, kapaki-pakinabang para sa mga mangangalakal ng forex na i-backtest ang kanilang mga diskarte sa pangangalakal laban sa makasaysayang data bago ipatupad ang mga ito sa isang live na account. Binibigyang-daan sila ng kasanayang ito na suriin ang halaga ng isang bagong diskarte at i-fine-tune ito. Kaya, ang forex backtesting ay nagbibigay sa mga mangangalakal ng mahalagang insight sa pagganap ng kanilang mga diskarte sa pangangalakal batay sa mga nakaraang antas ng exchange rate, na ginagawa itong isang malakas at lubos na inirerekomendang tool.
Sa pamamagitan ng pagsasama ng isang tumpak na hanay ng data sa kasaysayan, pagpili ng naaangkop na mga timeframe, pag-account nang maayos para sa mga gastos sa pangangalakal, at pag-iwas sa labis na pag-optimize upang umangkop sa nakaraang pag-uugali ng exchange rate, ang mga mangangalakal ay maaaring magsagawa ng matatag at maaasahang mga backtest na kadalasan ay higit pa sa pagbibigay-katwiran sa karagdagang oras na kasangkot.
Ang mga pangangalakal ay maaaring isagawa nang komprehensibo gamit ang mga tool tulad ng MetaTrader 4 at 5, Forex Tester, TradingView, at NinjaTrader. Tulad ng nakabalangkas sa itaas, ang mga diskarte sa pangangalakal ay maaaring maayos, ang pagganap ay maaaring ma-optimize, at ang mga mangangalakal ay maaaring gumawa ng mas mahusay na mga desisyon sa pangangalakal na magpapataas ng kanilang tagumpay sa pangangalakal sa forex sa pamamagitan ng pagsunod sa isang sistematiko at hakbang-hakbang na diskarte sa backtesting.
Konklusyon
Ito ay mahalaga sa maiwasan ang mga karaniwang pagkakamali kapag nangangalakal ng mga robot ng forex upang magtagumpay. Upang i-maximize ang potensyal ng robot trading forex, mahalagang magsagawa ng wastong pananaliksik at backtesting, maiwasan ang labis na pag-optimize, isaalang-alang ang mga kondisyon ng merkado, subaybayan at pangasiwaan ang robot, at ipatupad ang isang epektibong sistema ng pamamahala ng peligro. Posibleng mabawasan ang mga panganib ng automated trading sa pamamagitan ng pagsunod sa mga tip na ito.
« Elliott Wave Theory at ang Kaugnayan Nito sa Modern Forex Markets Fractals: Advanced na Teknikal na Tool para sa mga Forex Trader »
