거래 시스템 통계 분석

거래 시스템 통계 분석
시장에서 여전히 우위를 찾고 있다면 기계 거래 시스템이 최상의 방법입니다. 자세히 알아보기.
MSA (Market System Analyzer)는 거래 전략에 대한 자세한 실적 통계를 계산하는 거래 소프트웨어 응용 프로그램입니다. MSA의 성과 통계는 전략 성과의 모든 뉘앙스를 상세히 설명합니다. MSA는 거래 시스템 및 방법을 평가하고, 거래 규모를 최적화하고, 무역 기준으로 거래 규모를 계산하고, 몬테카를로 시뮬레이션 및 기타 유형의 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
TradeStation ™과 같은 대부분의 거래 소프트웨어 패키지에서 사용할 수있는 성능 요약은 일반적으로 고정 된 수의 주식 / 계약이 거래되고 있다는 가정하에 작성되었습니다. 예를 들어, 무역 당 하나의 계약. 평균 거래, 최대 손실 및 축소와 같은 실적 통계는 달러로 표시됩니다. 그러나 포지션 사이징이 거래 시뮬레이션에 통합되면 거래 이익이 발생하면서 계약 또는 주식 수는 시간이 지남에 따라 증가하는 경향이 있습니다.
주식수 / 계약 건수가 늘어남에 따라 인출도 증가합니다. $ 30,000의 계좌에서 10 %의 삭감은 $ 3,000이지만 계좌가 $ 200,000로 증가하면 10 %의 삭감은 $ 20,000입니다. 상응하는 백분율이 포함되지 않은 달러화 가치를 감안할 때, 20,000 달러의 수익 감소는 초기 자본금 30,000 달러의 67 % 인하 또는 동일한 계정의 10 % 인하가 20 만 달러로 증가한 후인가? 요점은보다 중요한 통계는 절대 달러 가치가 아니라 백분율 삭감입니다.
평균 거래 규모 및 기타 여러 통계에 대해서도 마찬가지입니다. 해결책은 계정 평등과 관련된 거래 결과를 추적하는 것입니다. 이렇게하면 위치 규모가 하나의 계약 또는 고정 비율 방식에 관계없이 성능 통계가 의미가 있으며 계정 크기와 위치 크기가 올바르게 표시됩니다. MSA는 고정 된 주식 또는 계약에 근거한 프로그램보다 더 정확한 거래 시뮬레이션을 제공하기 위해 포지션 사이징 및 트레이딩 지분을 적절히 고려하여 설계되었습니다.
Market System Analyzer는 계정 자본을 기준으로 백분율로 표시되는 성과 통계의 세부 목록을 제공합니다. 통계는 주 차트 창에 표시된대로 현재 거래 순서에 대해 계산됩니다. 위치 크기 조정 메소드 변경 또는 종속성 규칙 추가와 같이 현재 시퀀스가 ​​변경되면 성능 통계가 자동으로 업데이트됩니다. 성능 통계는보기 메뉴에서 성능 결과를 선택하여 언제든지 볼 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.
Market System Analyzer의 Performance Results 창은 현재 거래 순서에 대한 성과 결과를 표시합니다.
성능 결과에는 다음 통계가 포함됩니다.
총 순이익.
비관적 인 반환 비율.
최고 닫힌 무역 주식.
최하위 닫힌 무역 주식.
공평에 추가.
공평에서 철수.
최종 계정 주식.
시작 주식에 대한 수익.
거래 수.
획득 거래 수.
상실 거래 건수.
최대 공유 수 / 계약 수.
최소 공유 수 / 계약 수.
평균 공유 수 / 계약 수.
가장 큰 승리의 무역.
가장 큰 승리의 무역 (%)
평균 승리 무역.
평균 승리 무역 (%)
평균 R - 배수, 승리.
평균 우승 시간.
최대 연속 승리 횟수.
최대 손실 무역.
최대 손실 무역 (%)
평균 상실 거래.
평균 손실 무역 (%)
평균 R - 배수, 손실.
손실의 평균 길이.
최대 연속 손실.
평균 무역 (기대)
무역 표준 편차.
무역 표준 편차 (%)
수정 된 샤프 비율.
평균 R - 다중 (예상)
R-Mulitple 표준 편차.
최대 마진 (%) / 마진 값.
최대 마진 날짜.
평균 연간 이익 / 손실.
Ave 연간 복리 후생.
월간 평균 이익 / 손실.
매월 월별 복리 후생.
평균 주간 이익 / 손실.
Ave Weekly Comped Return.
평균 일일 이익 / 손실.
Ave 일일 복종 귀국.
폐쇄 거래 감소 횟수.
평균 인하의 길이.
평균 거래 감소.
Trough의 거래 번호.
Drawdown의 길이.
Drawdown의 거래.
Trough의 거래 번호.
Drawdown의 길이.
Drawdown의 거래.
Drawdown의 시작.
인하의 끝.
가장 긴 인출 자본 비율.
원하는 경우 성능 통계를 파일 메뉴를 통해 텍스트 파일로 내보낼 수 있습니다. 도움말을 선택하면 각 통계에 대한 설명과 함께 도움말 창이 나타납니다.
이 통계 중 일부는 몬테카를로 분석 중에도 계산됩니다. 몬테카를로 분석을 참조하십시오.
Market System Analyzer와 TradeStation을 사용하여 시스템 매개 변수를 최적화하고 크기 매개 변수를 동시에 배치하는 방법을 보려면 페이지 하단의 다음 버튼을 클릭하거나 아래의 온라인 상점으로 이동하여 MSA 사본을 구입하십시오.
Market System Analyzer의 시험판을 다운로드하십시오. 최대 30 일 동안 MSA를 평가하십시오. 여기를 클릭하여 지금 무료로 다운로드하십시오.
거래 실적 통계에 대한 일반적인 기사를 보려면 여기를 클릭하십시오. 사용 가능한 거래 상품의 전체 목록을 보려면 왼쪽에있는 기사 라이브러리 링크를 선택하십시오.
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무역 시스템 분석.
적절한 거래 시스템 분석을 통해 거래 시스템을 찾을 수 있습니다. 성공적인 거래자는 다양한 실적 비율과 결과를 보여주는 기술적 방법이 필요합니다. MultiCharts & rsquo; 전략 실적 보고서는 전략을 평가하기 위해 CTA 및 일반 거래자가 사용하는 강력한 도구입니다.
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손끝에서 200 가지 이상의 성능 측정 값을 사용할 수 있습니다. 가장 유용한 것들 중 일부는 전략 수행 요약, 성과 비율, 시간 분석, 거래 목록, 전체 무역 분석, 특이 치, 이상 및 연체, 무역 시리즈 분석 및주기 분석에 있습니다.
전략 성과 보고서.
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백 테스트 결과 분석.
전략 성과 요약 및 성과 비율을 통해 거래 전략 메트릭스를 신속하게 분석 할 수 있습니다. 거래 전략, 다양한 비율 값, 상세한 형평 곡선 데이터 및 훨씬 더 중요한 정보를 손끝에서 얻을 수있는 전체 이익 또는 손실에 액세스 할 수 있습니다.
시간별 및 거래 별 추적.
시간 분석 테이블의 정보는 시간의 관점에서 결과를 엄격하게 평가합니다. 설정 대화 상자의 표시 탭을 사용하여 결과를 표시 할 시간 프레임을 설정합니다. 거래리스트는 완전한 거래 별 거래 내역을 표시합니다.
총계 및 이상치 분석.
Total Trade Analysis는 거래 전략의 전반적인 성과를 표시합니다. 외주 거래 또는 외환 거래는 평균 거래를 상당한 가치 (+ 3 표준 편차)만큼 초과하는 거래입니다.
런업 / 드로우 다운 및 거래 시리즈 분석.
런업 / 드로우 다운 및 거래 시리즈 분석 런업 (run-up)은 장기 포지션에 대한 거래의 미실현 최고치에 대한 개방으로 측정됩니다. 축소는 개방 상태에서 짧은 포지션에 대한 거래의 최저 실현되지 않은 최저 수준까지입니다. Trade Series Analysis는이기는 거래 및 잃는 거래를 기반으로 통계적 조치를 표시합니다.
전략 성과 보고서.
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통계 분석.
알고리즘 트레이딩의 잠재력을 최대한 활용하고자하는 모든 전문 상인은 통계를 이해하고 트레이딩 전략의 잠재적 견고성을 평가하는 데 유용한 가장 널리 사용되는 통계 방법을 알아야합니다. 트레이드 시리즈 통계는 연속적인이기는 (손실) 거래 시리즈에 대한 정보를 표시합니다.
구매 및 보유 전략.
이것은 투자자가이 시장의 변동에 관계없이 장기간 주식을 매입하는 장기 수동 투자 전략입니다. 전략의 총 순이익과 Buy / Hold 수익을 비교하려는 경우 구매 및 보류 전략은 투자가 여전히 시장 움직임에 노출되어 있기 때문에 위험뿐만 아니라 주요 약세로 이어질 수 있음을 명심하십시오 전체 기간 동안.
전략 성과 보고서.
전체 그림을 보여주는 인터랙티브 그래프.
MultiCharts에는 28 개의 상호 작용 그래프가있어 상대 값과 절대 값을 표시합니다. 예를 들어 손 실은 실제 값을 볼 수있는 상대 값으로 표시됩니다.
전략 성과 보고서.
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상대적인 하락.
이 그래프는 모든 닫힌 거래의 거래 수와 에퀴티의 균형을 유지하며 드로우 다운 달러와 드로우 다운 비율을 모두 포함합니다.
지분 곡선 그래프를 사용한 통찰력.
이 그래프는 일반적인 주식 곡선 그래프보다 거래 실적에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 그것은 주식 할인 및 창업을 보여주는 바 기준으로 순이익을 표시합니다.
삭감 세부 사항을 가진 공평 곡선.
이 세부 곡선은 Drawdown ($) 및 Drawdown (%)과 결합됩니다.
주식 실행 및 하락.
이 그래프는 주식 감소와 달러 및 퍼센트로 인한 주식 감소를 보여줍니다.
거래 실적에 대한 일반적인 분석.
이 그래프는 모든 닫힌 거래에 대한 형평 ($)을 나타냅니다. 이 다용도 형 주식 ​​차트는 거래 성과의 일반적인 분석에 가장 적합합니다.
총 거래 및 승리 거래.
이 그래프는 모든 거래 또는 모든 우승 트레이드의 수익 ($)을 보여줍니다. 수평선은 평균 거래를 나타냅니다.
보호 중지 결정.
최대 불리한 여행 그래프는 거래 전략에 대한 보호 자금 관리 중지를 결정하는 데 가장 적합합니다. 그것은 실현 된 각 거래의 이익 / 손실 대 약정을 산포 그래프 형식으로 그래프로 나타냅니다.
후행 정류장 결정.
최대 유리한 ​​소풍 그래프는 거래 전략의 후행 정지를 결정하는 데 가장 적합합니다. 실현 된 손익 / 손익 감소를 산포도 그래프 형식으로 보여줍니다. 녹색 화살표는 수상한 거래를 나타내고 빨간색 화살표는 거래 손실을 나타냅니다.
장기간의 평가.
최대 유리한 ​​소풍 그래프는 달러 금액이 아닌 백분율을 사용합니다. 이 그래프는 장기적인 평가에 가장 적합합니다.
원 클릭 차트.
MultiCharts에서는 특정 거래를 한 번만 클릭하면됩니다. 모든 거래를 필터링하기 위해 16 개의 한정 매개 변수가 있으며 관심있는 거래를 식별하는 즉시 차트에 표시하기 위해 클릭하면됩니다. 이를 통해 거래가 생성 될 때 보고서의 거래 및 그래픽 차트를 볼 수 있으므로 거래 방법을 입력하고 종료 할 때 결함을 신속하게 식별하고 거래 논리를 향상시킬 수 있습니다.
전략 성과 보고서.
OwnData 및 모든 MCFX 제품은 단종되었습니다. 여기서 MCFX 대체품을 찾으십시오. TradingView에서 Bitcoin 달러 차트.

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프리랜서 & 등록 번호; Freelancer Technology Pty Limited (ACN 142 189 759)의 등록 상표입니다.
저작권 및 사본; 2017 Freelancer Technology Pty Limited (ACN 142 189 759)

출구에 대한 통계 분석.
시스템 설계자는 항목을 개발하고 임의의 이탈에 대해 테스트하는 것이 상대적으로 쉬운 것처럼 보이지만 그 반대는 훨씬 까다 롭습니다. 매우 간단한 통계 분석을 수행하면 이탈 규칙 개발에 도움이된다는 사실을 알았습니다.
수년에 걸쳐 일부 시장은 일중 가격 행동에서 다른 시장보다 훨씬 더 어려워 보였으며 이러한 분석 중 하나를 수행하기 위해이 관찰을 사용했습니다.
이 기사에서 내가 보는 것은 시장이 하루 동안 높거나 낮은 일정 비율 내에서 하루를 끝내는 경향이다.
'가까이에서 닫으려면'
하루 중 시간은 시스템 개발에서 매우 유용한 빌딩 블록이 될 수 있습니다. 이것은 거래, 출구, 사용 된 많은 지표의 입력 및 개별적으로 맞춤화 된 거래 세션의 사용에 적용됩니다.
알고리즘 거래에 대한 규칙을 개발할 때 이탈의시기는 종종 무시되거나 무시됩니다. 일반적으로 시스템은 몇 가지 유형의 신호를 입력 한 다음 닫히거나 마지막으로 닫히는 마지막 몇 개의 막대 중에 종료됩니다.
크 시스템과 소량 거래 모두가 '닫을 때 닫히는'경향은 거래 세션이 끝날 때 대부분의 제품에서 볼 수있는 거래량이 급증하는 원인 중 하나입니다. 구덩이 거래 세션의
유동성 프로파일.
대형 펀드 매니저 및 CTA의 경우 엔트리 및 ​​퇴출 시점에 고려해야 할 핵심 요소는 유동성이며 이는 거래의 타이밍을 최적화함으로써 얻을 수있는 성능 향상보다 우선합니다. 세계의 모든 영리한 실행 알고리즘은 너무 많은 도움을 줄 것이며, 이 선수들은 미끄러짐의 '유동성 세금'이 다른 시간에 많이 거래하기에는 너무 높기 때문에 공개 또는 마감 거래를하는 경향이 있습니다.
대부분의 계약은 일반적으로 거래 유동성 (거래량)이 열린 시점과 끝나는 시점에서 'U'모양의 유동성 프로파일을 가지고 있기 때문입니다. 지표와 비율은 대개 대칭 인 깨끗한 U 자 형태이지만 금속이나 에너지 같은 일부 제품은 지속적으로 부풀어 오르는 부풀기가 있지만 그 후에도 대부분 닫히면 상당한 양의 스파이크가 발생합니다.
확대하려면 클릭하십시오.
대부분의 소매업 종목들에 대해, 거래는 한 번에 상대적으로 계약이 거의 없기 때문에 유동성은 그다지 문제가되지 않을 것입니다. 시스템 설계자에게있어 거래 규칙을 설계하는 경향은 이러한 마지막 분 동안 거래를 종결하는 것이 최적인지 여부에 대해 특별히 고려하지 않는 것처럼 보입니다.
필수 및 선택적 거래 규칙.
개인적으로, 나는 강제 또는 선택적의 관점에서 거래 규칙을 생각한다. 의무 규칙은 어떤 종류의 중지 손실이라도 타이밍은 무엇이든 관계없이 즉시 실행되어야합니다. 선택적 규칙은 이익 목표 또는 무역 종료 규칙의 길이와 같은 거의 모든 다른 유형이 될 수 있으며 규칙 실행시 디자인 할 자유도가 높은 대부분의 유형의 항목 규칙이 될 수 있습니다. 이러한 규칙의 경우 타이밍 요소를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.
규칙 설계에서이를 사용하는 방법.
이것은 시스템 설계에 명백한 함축성을 가지고 있습니다. 하루 중 극단적 인시기에 가장 가까워 질 가능성이있는 제품의 경우 거래가 올바른 방향 (예 : 추세 추적 방법) 인 경우 해당 거래를 종료 할 수있는 최적의 시간 인 거래 마감일이 표시됩니다.
그러나 하루 중 극단적 인 시점에 종료 될 가능성이 적은 계약의 경우 보통의 엄격한 테스트 프로세스를 통해 종료 시간을 최적화하면 이러한 선택적 규칙을 개발하는 것이 훨씬 더 좋은 방법으로 보입니다.
방법론:
나는 다양한 상품을 가져 갔고 거래 세션의 처음 10 분 바가 닫을 때 엔트리를하고 거래 세션의 2 분에서 마지막 10 분 바에 나갔다. 이 방법을 사용하면 많은 거래 시스템 설계자의 날을 망쳐 놓은 거래 마감보다는 실제 거래 수준을 얻을 수 있습니다. 이론적으로는 144 개의 10 분 막대 일 것입니다 많은 사람들이 거의 하루 24 시간 열려 있지만, 물론 막대의 고정 번호를 선택하지 않았습니다, 물론 제품에 따라 다릅니다.
출구 거래가 전체 거래 세션의 최고 또는 최저 10 % 이내가 될 가능성이 측정되었습니다. 여러 개의 일련의 무작위 데이터를 검사로 설정하면 놀랍지 만 결과는 대략 20 %에 이르는 경향이 있으며 데이터 포인트의 수 때문에 일반적으로 실제로이 수치에 매우 가깝습니다.
데이터는 2007 년부터 2016 년까지 실행되어 각 제품에 대해 대략 2,300 개의 데이터 포인트를 생성했습니다. 테스트가 다루는 기간 동안 각 제품이 현저하게 위 또는 아래로 움직 였는지 여부는 중요하지 않습니다. 이는 단순히 하루 중 최고점이나 최저치로 마감하는 테스트이기 때문입니다.
내게는 그 결과에서 나온 두 가지 재미있는 사실이있다.
제품 유형 내. 가솔린은 WTI 원유보다 극단적 인 상황에서 가까워 질 가능성이 높으며 천연 가스는 가솔린보다 더 가능성이 높습니다. 이 사실은 내가 WTI Crude에 대한 것보다 자연 가스와 가솔린에 가까운 마감일에 거래 추세 유형 시스템을 개발하는 것이 더 쉬웠다는 것을 항상 발견 한 내 자신의 경험과 직접 관련이 있습니다.
eMini Russell 2000은 eMini S & amp; P보다 극단적으로 끝내기 쉽고 러셀은 S & amp; P와 분명히 높은 상관 관계가 있지만 일일 운동에서는 '잘라 내기'가 적음을 나타냅니다.
다른 흥미로운 테이크 어웨이는 서로 다른 제품 그룹의 결과 간 상관 관계이므로 에너지와 주가 지수 및 요율은 모두 하루 종일 극단적으로 가까워 질 가능성이 훨씬 높습니다. 모든 것이 평등하다면, 우리는이 계약이 다른 어떤 제품보다도 더 일상적인 트렌드 시스템을 제공 할 것이라고 결론 지을 수 있습니다.
금속과 대부분의 통화는 하루 동안 극단적으로 닫힐 확률이 훨씬 낮았으며 이는 시스템 개발자에게 몇 가지 중요한 함축을 제공합니다.
이들은 가까운 장래에 일 무역 트렌드 시스템을 개발하는 것이 가장 어려울 제품입니다. 이 어려움의 결론은 가까운 장래에 끝나는 시스템의 경우 일일 거래 추이 시스템을 탐색하는 데 가장 유익한 계약 일 것입니다. 일반적으로 퇴장의 경우, 이들은 가까운 곳에서 나가는 것이 최선의 방법이 아닐 수도 있으므로 시간주의 퇴장에 더 많은 관심을 기울여야하는 계약입니다.
단일 계약에 대한 통계적 편향성은 흥미로울 수 있지만 여러 가지 차이가 ​​있지만 주식 지수 나 금속과 같은 관련 계약서에 유사한 편차가있는 경우 더 많은 가중치를 부여 할 수 있습니다. 위와 같은 매우 단순한 통계 분석에서와 마찬가지로, 우리는 엄격하고 빠른 규칙을 얻지는 않을 것이며 시스템 개발에서 연구를 지시하는 방법과 위치에 대한 훨씬 더 나은 로드맵을 얻을 것입니다.
저자 소개 Michael Cook.
Michael Cook은 2 개의 대학원 학위를 소지하고 있으며 Chartered Institute of Securities and Investment의 헌장 회원이며 1997 년부터 풀 타임 상인입니다. 이전에 Cook은 다양한 투자 은행, CTA 및 전략가의 상인, 이사 및 전략가로 일했습니다. 헤지 펀드. 그는 현재 자유 재량 거래를 지원하거나 완전히 알고리즘으로 거래되는 시스템을 개발하고 있습니다.
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