交易实战D++如何回测交易策略

有一件事将所有专业交易者联系在一起——他们对自己的交易策略有 100% 的信任。如果我们想加入这个精英交易者俱乐部，我们必须知道我们的交易策略会有什么期望。这是一项相当复杂的任务，因为我们都无法看到未来，但多亏了历史数据，我们可以很容易地看到我们过去的表现。如果我们能发现我们的交易策略在过去几年中表现良好，那么它在未来行不通的可能性很小。

什么是回溯测试

回溯测试是使用历史数据评估交易策略以确定其过去的表现的过程。这使您可以在将策略应用于实时交易之前评估策略的可行性。 这可以在过去几个月内完成，但我们也可以追溯到 10 年或 20 年前。这完全取决于我们的胃口以及我们希望回测的稳健性。尽管回溯测试可能非常耗时，但相对容易。我们所需要的只是一个可以访问历史数据的交易平台和一个简单的电子表格，我们将在其中记录所有交易。

两种回测方法

算法（自动）测试非常精确，消除了手动交易可能出现的任何偏差或主观判断。虽然编程可能需要一些时间，但它可以让您轻松优化规则并快速运行新的回测或一批回测。如果你想了解更多关于算法测试和交易的信息，你可以查看 freeCodeCamp 提供的课程。 手动回溯测试是一个非常详尽的过程，很容易消耗数十到数百个小时。为了充分利用您的时间，建议首先从概念上定义您的策略，然后检查图表上可能触发交易机会的大约 20 个实例。此初步探索可帮助您了解回溯测试电子表格中要包含的关键元素。另一方面，它提供了一个显着的优势，因为它可以让您的大脑充分参与并相信该策略。通过手动测试，您不仅仅是在运行数字，您还在积极学习发现市场上的视觉线索、模式及其变化。这种实践方法可以加深您对市场行为的理解，并帮助您增强对策略的信心。随着时间的推移，这个过程不仅会强化您的交易规则，还会磨练您在实时交易中识别盈利机会的能力。

回溯测试要考虑的变量

我们将在另一节课中介绍优化的细节，但以下是一些需要考虑的示例： 风险回报率与胜率：这涉及通过捕捉偶尔会带来可观回报的趋势来平衡小额、持续的利润与较大收益的潜力。但是，这必须与盈利交易与亏损交易的频率进行对比。较高的风险回报率可能意味着更少的获胜交易，从而导致更长的连败时间。相反，较低的风险回报率可能会导致更频繁的胜利，但利润较小。了解您获胜的频率并预测可能的连胜和连败对于管理预期和在交易期间保持心理弹性至关重要。 确认方法及其频率：尝试不同类型的确认信号对于确定哪些在各种市场条件下最有效至关重要。此外，考虑测试多个确认信号的组合，看看它们是否提供更强大或更可靠的交易设置。 市场波动的时间：分析触发您的交易后市场波动所需的时间。有时，您可以期待立即的反应。但是，在其他情况下，可能需要耐心。了解市场走势的典型时间和波动性可以帮助您设置更合适的止损和止盈水平。 固定风险回报率与全权委托目标：决定是使用固定的风险回报率，例如每笔交易 2：1，还是在您预期会达到某些不同水平时应用全权委托目标。或者，您可以使用追踪止损等技术来锁定利润。 扩大和扩大规模：考虑逐步增加或减少头寸规模的策略，以管理风险和最大化回报。 请记住保持规则简单，以确保它们易于执行和随着时间的推移而复制。 以下是有关如何回溯测试交易策略的分步指南：

如何回测交易策略？

1. 选择回溯测试平台或工具

对于手动回溯测试：您可以使用 MS Excel 或 Google 表格等电子表格手动回溯测试。这包括浏览历史数据、应用策略规则和记录结果。 最简单的方法是打开您的平台，使用所有可视化和指标设置图表，然后向后滚动。 然后一根一根地向前滚动，以避免任何偏见，不要让你的大脑相信你虚构的情况。 注释您的图表、突出显示情况并截取屏幕截图。 将数据收集到电子表格中，以便您最终可以计算统计数据。 自动回溯测试：使用允许自动回溯测试的软件或交易平台，例如 MetaTrader 和 TradingView，或具有专门回溯测试模块的高级交易平台，例如 NinjaTrader、Amibroker 或 Tradestation。

2. 为您的策略设置一些明确的规则

Timeframe：指定将应用策略的时间范围或其组合（例如，每天、4 小时、15 分钟）。 进入和退出规则：清楚地概述您将进入和退出交易的条件。这些规则应该是具体且客观可观察的，例如“如果市场在 1 天时间框架内处于上升趋势并且止损水平与最近阻力位之间的距离至少为 2：1，则当 30 分钟蜡烛的整个主体收于关键阻力区上方时买入。 风险管理：定义您每笔交易的风险是多少，您将在哪里下止损单，以及您将如何确定头寸规模。 有关更多信息，请参阅我们关于如何创建交易计划和制定策略的课程。

3. 收集历史数据

选择市场和时间框架：选择要测试的货币对、股票或其他工具，并确保您拥有适当时间框架的历史数据。 查找和下载准确的市场数据：考虑到差价合约经纪公司和自营交易公司在定价、费用和点差方面通常有不同的条件，您需要从可靠来源获得高质量的历史价格数据。根据您需要追溯多长时间和您感兴趣的时间范围，您可能需要为数据付费或从交易平台或金融网站免费获得数据。 数据集： 样本数据：这是用于开发、优化和微调您的交易策略的历史数据部分。在此阶段，您可以调整参数并测试不同的变体，以提高策略的性能。样本内数据的风险是过度拟合，即策略变得过于紧密地与历史数据定制，并且在新的、看不见的数据中可能无法表现良好。 样本外数据：这是一组单独的历史数据，在回溯测试和/或优化过程中未使用。它保留用于开发后测试策略，以确保其在不同市场条件下表现良好。

4. 运行回测

手动回溯测试步骤： 从历史数据开始：使用图表平台回到过去，并尽可能接近实时交易地模拟交易。 应用您的策略：对于每个交易信号（买入/卖出），记录入场价、止损、止盈水平和任何其他相关详细信息。 跟踪结果：逐根柱线向前移动（逐根蜡烛）并记录每笔交易的结果（盈利/亏损）。 记录结果：在电子表格或其他工具中单独保存每笔交易的详细日志，并记录所有重要的观察结果。 自动回溯测试步骤： 输入您的策略：将您的策略规则输入回溯测试软件。 运行回测：该软件将根据您的策略在所选历史时期模拟交易。 分析结果： 该软件将生成一份报告，显示您的策略的性能指标，包括总利润/亏损、胜率、回撤和其他关键统计数据。 要收集到电子表格或数据库中的基本数据： Instrument （用于在更多仪器上执行的回溯测试） 入境时间和日期 通过市价单或限价单入场 入场价格 退出价格 入场模式和时间范围（如适用） 退出模式和时间框架（如适用） 您的交易账户的头寸规模和风险百分比 MAE – 最大不良偏移（以点/刻度、百分比或回报风险比衡量） MFE – 最大有利偏移（以点/刻度、百分比或风险回报率衡量） 以风险回报率或最小变动价位/点数衡量的交易结果 行业注意事项 – 信念水平、情感方面 如果可能的话，将屏幕截图添加到回测中的所有交易中也很好。这样，您以后可以轻松地返回它。

5. 分析回测结果

Win Rate 胜率： 计算赢钱交易与亏损交易的百分比。 风险回报率：评估相对于每笔交易的平均风险的平均回报。 盈利能力：评估策略是否长期有利可图。 最大回撤：查看最大回撤，这是回测期间您的投资组合中最大的峰谷下跌。 一致性：检查策略在不同市场条件或时间段内的表现是否一致。 蒙特卡罗分析：使用蒙特卡罗分析，通过在回测中随机化交易顺序来模拟各种潜在的交易场景。这有助于评估您的策略在不同盈利和亏损交易序列中的稳健性，使您能够识别潜在的弱点并增强策略的整体弹性。 权益曲线模拟器： 您还可以使用我们的工具模拟各种可能的结果，该工具将根据您的胜率、风险回报率和初始资本向您展示潜在的权益曲线场景。 统计意义： 一些交易者可能会测试前十笔交易，如果他们看到他们的策略有效，他们就会认为这已经足够了，并放弃了进一步的回溯测试。这绝对不是一个好方法，因为我们没有可靠的数据样本。为了真正确保我们的交易系统稳定和稳健，我们需要至少 100-200 笔交易的样本量。这样，我们将在交易中获得更多的信心。从长远来看，我们的策略具有积极的预期，我们将获得更多信心。

统计数据 – 寻找什么

任何交易策略的一个关键组成部分是了解概率和统计指标，例如交易的预期回报或赢/输比率。交易者经常使用历史数据回溯测试他们的策略来改进他们的方法。根据收集的回溯测试数据，您应该查看以下指标：

预期回报

预期回报是交易者可以从交易中预期的平均利润或损失金额，通过将每种结果的概率乘以其各自的回报，然后将它们相加计算得出。 该指标可帮助交易者评估策略从长远来看是否有可能盈利。正预期回报表明，即使个别交易导致亏损，该策略在统计上也随着时间的推移是有利的。

利润因子

利润因子是特定时期或一组交易的总利润与总损失的比率。大于 1 的利润因子表示策略总体上是有利可图的。 该比率通过比较每损失一美元赚取多少利润，可以深入了解交易策略的整体效率。这是衡量盈利能力的一种简单方法。 利润因子为 2 意味着该策略每损失 2 美元就赚取 1 美元的利润。

平均胜/负

平均赢/输是获胜交易的平均规模与亏损交易的平均规模之比。 该指标可帮助交易者了解与损失相比，潜在的胜利幅度。即使胜率相对较低，平均胜/负率高的策略也可以保持盈利。 例如，平均赢/输比率为 3 意味着平均而言，盈利交易是亏损交易的三倍。

夏普比率

夏普比率是一种风险调整后的回报衡量标准，显示交易者承担的额外波动性（风险）获得了多少超额回报。它是金融中最常用的指标之一，用于比较不同的策略。 夏普比率允许交易者评估策略的回报是由于明智的交易还是仅仅承担了太多的风险。较高的夏普比率表明风险调整后的回报更好。 高于 1 的比率通常被认为是好的，而高于 2 的比率则非常好。

平均风险回报率 （RRR）

平均风险回报率 （RRR） 将交易的潜在风险与潜在回报进行比较。它是通过将交易的预期利润除以预期损失来计算的。 该比率有助于交易者评估交易是否值得进行。即使胜率很低，如果获胜交易的回报明显大于损失，那么有利的风险回报率也可以带来盈利能力。 例如，1：2 的风险回报率意味着潜在回报是潜在风险的两倍。

胜率

胜率是获胜交易占已执行交易总数的百分比。 虽然高胜率是可取的，但这并不是盈利能力的唯一因素。胜率较低但平均获胜量较高（与损失相比）的策略仍然可以盈利。 例如，60% 的胜率意味着每 60 笔交易中有 100 笔是盈利的。

最大回撤

最大回撤 （MDD） 是特定时间段内交易投资组合价值的最大峰谷下跌。它衡量从投资组合的高点（峰值）到恢复之前的最低点（低谷）的最大损失百分比。最大回撤是用于评估交易策略中下行风险的关键风险指标。 最大回撤使交易者能够深入了解交易策略期间资本损失的最坏情况。较大的回撤可能表明风险敞口较高，而较小的回撤表明方法更保守。它在风险管理中特别有用，因为它可以帮助交易者和投资者在预期复苏之前了解潜在损失。

优化策略

重新开始：保存回溯测试非常重要，这样您就可以重新访问和优化它们，而无需从头开始。为了节省时间，建议首先观察市场并估计哪些参数变化有利于包含在回测中，因为重新开始可能很耗时。 参数调整：调整策略的参数（例如，不同的确认模式、止损水平）以查看性能是否有所改善。小心不要通过添加太多条件来过度优化，这可能会导致曲线拟合——这种策略在历史数据上效果很好，但在实时交易中效果不佳。 多个市场：在不同的货币对或资产上测试您的策略，以确保它在各个市场中都很稳健，或者确定它是否更适合特定市场。

样本外测试和前向测试

样本外测试：评估回溯测试过程中未使用的数据的性能。这有助于确保您的策略不会过度拟合历史数据，并且可以在真实市场条件下表现良好。该过程与回溯测试相同。 模拟交易：回溯测试后，考虑模拟交易（使用模拟账户进行模拟交易），以便在投入真钱之前查看策略在实时条件下的表现。

审阅和优化

持续分析：随着您获得更多数据和经验，定期审查和完善您的策略。市场条件会发生变化，过去有效的策略可能需要调整才能保持有效。