Рис. 1. Оптимизация многомерного пространства алгоритмов торговых стратегий.
Оптимизация торговых стратегий
В процессе алгоритмической торговли постоянно возникает необходимость настройки параметров алгоритмов торговых стратегий. Сочетания всех возможных параметров превращается в большое многомерное пространство вариантов стратегий. Чтобы получить самые прибыльные и стабильные стратегии нужно исследовать это пространство и подобрать оптимальные параметры для торговли.
Самый лучший способ исследования любого множества - это полный перебор всех его элементов . Однако учитывая колоссальные объемы данных с которыми приходится сталкиваться при оптимизации, как правило, оказывается просто невозможно провести подобное исследование полным перебором. Приходится применять различные аналитические алгоритмы, которые позволяют сократить фактический объем исследований в процессе поиска экстремумов.
Большинство таких алгоритмов хорошо известны: метод Монте-Карло , метод градиентного спуска , метод имитации отжига , эволюционные алгоритмы и т.д. При этом существуют различные модификации данных алгоритмов оптимизации. В алготрейдинге, как правило, встречаются реализации генетических алгоритмов и Монте-Карло. Так или иначе все эти алгоритмы используют «магию случайных чисел» или научно говоря нелинейную стохастическую оптимизацию.
Классическая проблема стохастических алгоритмов оптимизации заключается в том, что при не больших объемах фактических исследований и малых выборках они не репрезентативны. Например, Монте-Карло не эффективен в многоэкстремальном пространстве, он акцентирует исследование на глобальном экстремуме упуская из вида локальные, но не менее интересные экстремумы. Алгоритм не ставит перед собой таких задач, ему просто нужно найти самую прибыльную стратегию. Генетический алгоритм также может пойти не удачной веткой мутаций и остановиться на каком-нибудь локальном экстремуме и т.д.
Все потому, что данным алгоритмам оптимизации на начальных этапах приходится принимать решения на ограниченном объеме данных в еще не изученном пространстве и из исследования могут легко выпасть важные области. Чтобы этого избежать нужно увеличивать выборки данных и время исследования, а в нашем случае время на вес золота. Нужно при минимальных затратах времени максимально подробно исследовать экстремумы пространства. При этом в быстро меняющихся условиях биржевой торговли важно уделять внимание не только прибыльным, но и стабильным параметрам торговых стратегий. Под стабильными понимаются параметры формирующие кластеры с похожими результатами. Прибыльные стратегии, находящиеся вне кластеров, могут оказаться не стабильными и привести к серьезным убыткам. В свою очередь стратегия из кластера в меньшей степени подвержена изменениям на рынке.
Метод стохастической кластерной оптимизации
Учитывая особенности оптимизации биржевых стратегий был разработан гибридный алгоритм (см. ) у которого оказался один приятный побочный эффект - он успешно выделял и исследовал кластеры. Я дал название полученному алгоритму - «Метод стохастической кластерной оптимизации».
Процесс исследования поэтому алгоритму проходит в два этапа:
- Исследование пространства стратегий с удалением убыточных и подверженных риску областей
- Подробное исследование экстремумов и кластеров пространства
Чтобы избавиться от неопределенности при нехватке данных на начальных этапах исследования алгоритм не ставит задачу поиска прибыльных стратегий, а наоборот, ищет самые убыточные и удаляет их из пространства вместе с пограничными с ними областями с потенциально высокими рисками убытков.
Работа ведется в следующем порядке:
- Формируется многомерное пространство из всех возможных параметров торговой стратегии.
- Из пространства случайно выбираются стратегии и тестируются на исторических данных с указанными параметрами.
- По результатам тестирования вокруг самых убыточных стратегий удаляются пограничные микрообласти. Тем самым уменьшается пространство исследования и делается акцент на более прибыльные и стабильные области в дальнейших итерациях.
- Итерации тестирования проводятся до тех пор, пока пространство стратегий не будет исследовано в нужной степени
Рис. 2. Первый этап алгоритма «Stochastic Cluster Optimization» - исследование пространства стратегий.
Этап 2. Подробное исследование кластеров и экстремумов.
После первого этапа исследования становятся хорошо виды экстремумы. Однако, в силу особенностей алгоритма (вырезается множество микрообластей) пространство получается «рваным» и некоторые экстремумы могут быть исследованы не очень подробно. Чтобы полностью изучить все интересные кластеры алгоритм оптимизации начинает процесс исследования в точности наоборот. Для этого выбираются все лучшие стратегии и вокруг них дополнительно выделяются микрообласти. Если в этих областях обнаруживаются еще не исследованные стратегии, то они дополнительно тестируются (см. Рис. 3).
Рис. 3. Второй этап алгоритма «Stochastic Cluster Optimization» - подробное исследование экстремумов.
В результате после работы алгоритма исследуются все интересные нам области пространства и подробно тестируются кластеры с прибыльными стратегиями. При этом фактический объем исследования, как правило, составляет не более 25-50% от общего объема пространства вариантов стратегий (см. Рис. 4).
Walk Forward оптимизация
Казалось бы оптимизировали параметры и можно начинать торговать. Однако на этом процесс иссдедования еще не завершается. Процесс оптимизации подвержен риску «подгонки» или переоптимизации параметров под используемые в процессе исторические данные, поэтому нужно дополнительно проверить полученные результаты. Для этого используется метод Walk Forward . Суть метода заключается в том, что параметры стратегий тестируются на исторических данных отличных от тех, которые использовались в процессе оптимизации.
Для этого весь диапазон исторических данных разбивается на выборки, состоящие из наборов:
- IS («In Sample») - выборка, используемая для оптимизации
- OOS («Out Of Sample») - выборка, используемая для тестирования результатов оптимизации
Рис. 5. Схема Walk Forward оптимизации.
Для уменьшения объемов исследования на этапах проверки результатов, можно после оптимизации сразу отфильтровать стратегии с плохими показателями, тем самым сокращая общее время тестирования. В результате такой проверки мы получим объективные параметры торговых стратегий, защищенные от переоптимизации (см. Рис. 6 и Рис. 7).
Рис. 6. Результаты оптимизации на данных «In Sample».
Рис. 7. Проверка результатов оптимизации на данных «Out Of Sample».
Анализ результатов
Как правило после проверки по методу Walk Forward большая часть торговых стратегий выглядит уже не так привлекательно, как после оптимизации. В идеальном варианте стратегии должны подтвердить свои статистические показатели, а экстремумы и кластеры сохранить свою форму и положение в пространстве.
Для комфортного анализа полученных результатов я визуализировал многомерное пространство стратегий по каждому параметру в формате тепловой карты (см. Рис. 8 ). По карте визуально оцениваются форма и размеры кластеров, положение экстремумов, проверяется влияние параметров на результативность стратегии, оцениваются изменения после проверки на переоптимизацию и т.д.
Рис. 8. Пример сечения пространства по оптимизируемым параметрам и целевой функции.
Для комплексной оценки результатов Walk Forward оптимизации строится матрица со всеми шагами и параметрами, прошедшими фильтрацию. Зеленым цветом выделяются шаги, на которых параметры подтвердили свои показатели и красным, соответственно, если не подтвердили. Параметры, показавшие себя хорошо на большом количестве шагов можно считать более пригодными для торговли (см. Рис. 9).
Рис. 9. Матрица Walk Forward со всеми результатами провеки на данных OOS.
В случае необходимости полученные результаты можно экспортировать в сторонние системы анализа для более детального исследования. Например, в R, Excel или Mathlab (см. Рис. 10).
Рис. 10. Экспорт результатов оптимизации в Excel.
Чтобы окончательно убедиться в правильности выборанных параметров проводятся детальные тесты стратегий, оценивается плавность кривой доходности, выводятся заявки на график и изучается лог торговых сделок (см. Рис. 11).
Рис. 11. Подробный анализ параметров торговой стратегии.
Заключение
После оптимизации и всех проверок у нас останутся стратегии потенциально пригодные к реальной торговле на Бирже.
Наконец мы все перепроверили, наверное, уже можно начинать торговать? На самом деле мы только на полпути, еще рано отправлять торговые алгоритмы в бой. Далее предстоит:
- Проверить стратегии на «живых» данных с Биржи для подтверждения показателей, полученных во время тестирования.
- Сформировать портфель из торговых стратегий для диверсификации рисков. Кстати, его тоже нужно оптимизировать.
- В процессе реальной торговли периодически сводить полученные результаты с результатами тестов для корректировки настроек тестера-оптимизатора.
Всем удачной торговли!
Теги: Добавить метки
Сначала про графики. Справа вверху улыбка волатильности. Слева внизу профиль текущей позиции. (коричневая линия наклон волатильности, показывает как может изменится волатильность при изменении цены). Остальное я думаю и так понятно.
Функционал. Кроме быстрого прогона позиции (Старт) и просмотра эквити (процедуру обработки ускорил) и прогона «шаг за шагом» (StepByStep) добавил профиль и учет изменения волатильности.
Как пользоваться. (см. предыдущий блог). Чтобы просто посмотреть результат жмем старт. Чтобы смотреть шаг за шагом, ставим галочку слева от StepByStep. Чтобы посмотреть профиль позиции жмем Профиль. Если жмете StepByStep и не хотите каждый раз жать Профиль, то поставьте галочку слева от кнопки Профиль. Если хотите смотреть обычный (стандартный) профиль, то уберите галочку Волатильность. Если Галочка стоит (Волатильность), то профиль рисуется с учетом изменения (возможного изменения) волатильности. (коричневая линия на графике).
Каждая потеря депозита ставит трейдера перед вопросом – что делать дальше? Оптимизировать свою торговую стратегию? Лучше контролировать эмоции при торговле? А может быть поступить радикально и приобрести торгового советника?
Именно третье решение в последнее время становится наиболее популярным. Хотя и здесь есть свои преимущества и недостатки. Действительно, советники не подвержены эмоциям, имеют четкие критерии открытия и закрытия позиций, мгновенно реагируют на изменяющуюся рыночную ситуацию. Что говорить – любая торговая стратегия в исполнении робота всегда эффективнее той же самой стратегии в ручном исполнении трейдера.
Однако такое решение имеет один существенный недостаток – любая торговая система, индикатор или советник, до использования в торговле, нуждается в тестировании и оптимизации. И это является самой большой проблемой трейдеров. Ведь не каждый трейдер сталкивался с этим вопросом и способен качественно сделать эту работу. Но время диктует свои требования и для эффективной торговли трейдеру необходимо совершенствовать свои знания и навыки. Именно этой теме – теме тестирования торговых стратегий мы посвятим настоящую статью.
Процесс тестирования проводится, как правило, на исторических данных. Реже обычными трейдерами используется моделирование рыночных ситуаций. Во время теста система должна распознать ситуацию на рынке, дать четкие сигналы для входа в сделку и показать результат этих торговых операций. Именно результат торговли за определенный период является основным критерием пригодности стратегии для торговли на реальном рынке.
Таким образом, основными целями тестирования служит проверка таких параметров:
- показатели производительности, заложенные в стратегию;
- рыночные показатели торговой стратегии – ликвидность, риск, проскальзывание, издержки;
- оптимальность исходных параметров стратегии;
- ошибки программного кода.
Результатом должен стать отчет со статистическими и графическими данными результатов тестирования.
Как уже было сказано выше, тестирование может производиться на двух видах данных:
- исторические данные движения цены. Недостатком метода является несоответствие исторических данных современному реальному состоянию рынка, в связи с чем стратегию необходимо оптимизировать под текущую ситуацию;
- смоделированные рыночные ситуации. Этот способ дает более реальные результаты торговли.
Для тестирования можно использовать несколько различных способов. Широко используется математическое программное обеспечение, например от компании MatLab или MS Excel с биржевыми плагинами, механические системы MetaStock, Wealth-Labили Omega, языки программирования или тестеры, встроенные в торговые платформы. Последние получили наибольшее распространение в среде трейдеров в силу своей простоты и доступности.
Тестирование проводится в несколько этапов:
- проводится визуальный тест торговой системы или индикатора на достаточно длительном промежутке исторических данных с помощью тестера ручных стратегий;
- создается торговый советник;
- проводится тест советника на длительном промежутке истории в автоматическом режиме. В процессе тестирования подбираются параметры индикаторов – советник оптимизируется;
- после получения стабильных положительных результатов тестирования в автоматическом режиме проводится тест советника на демо или центовом счете.
Часто для тестирования используют тестеры торговых стратегий, которые представляют собой аналитические инструменты для работы с историческими ценовыми данными, загруженными из внешних источников. В процессе тестирования проводится автоматический анализ работы алгоритма, открываются и закрываются позиции. Тестирование может производиться одновременно на нескольких торговых инструментах, в результате чего можно выбрать инструмент, на котором система работает наиболее эффективно.
В процессе визуального тестирования можно наблюдать, как на графике открываются позиции, контролировать скорость открытия позиций. В режиме произвольных задержек модулируются ситуации с задержкой исполнения приказов брокерами. В этом режиме доступна настройка по скорости, прибыли, периоду, различным условиям торговли.
Результат работы тестера формируется в виде статистического блока информации и графика изменения первоначального депозита. Статистика отражает такие данные, как прибыль и убыток, количество прибыльных и убыточных сделок, факторы риска и другие показатели.
Механизм тестирования торговых стратегий «Форвард» очень полезен при оптимизации торговой стратегии. Алгоритм его работы заключается в делении исторических данных на две части, на первой из которых проводится оптимизация, а на втором результаты этой оптимизации проверяются. Часто в алгоритм тестера закладывается методика распределенного тестирования, когда вычисления производятся с помощью сетевых средств.
Для качественного тестирования необходимо тщательно отобрать исторические данные. Период истории должен быть достаточно протяженным – не менее 5 лет. При этом в истории должен присутствовать период с кризисной динамикой, например с кризисом 2008-2009 годов. При использовании меньшего периода история должна включать как трендовые, так и флетовые участки.
Тестирование проводится на большом количестве сделок. Считается, что их должно быть не менее 300. Обязательным условием является тестирование стратегии на нескольких высоколиквидных инструментах.
Тестирование должно учитывать комиссии и спрэды, проскальзывания и задержки исполнения торговых приказов, ликвидность торгового инструмента, возможные изменения рыночных условий. Обязательно проводится тестирование на тех видах ордеров, которые заложены в торговую стратегию. При этом важна точность моделирования очереди заявок Orderbook, так как неточное моделирование может привести к ухудшению результатов тестирования на реальном счете. Необходимо учитывать увеличение спрэда перед закрытием сессий с целью минимизации издержек.
Тестирование может различаться по способам расчета:
- по ценам открытия – самый быстрый метод тестирования, но и самый неточный – на коротких периодах истории большинство тестируемых стратегий могут показать полное отсутствие открытых сделок;
- по контрольным точкам – сбалансированный метод тестирования, но с невысоким уровнем доверия к получаемым данным;
- по тикам – наиболее предпочтительный метод, более всего приближенный к реальному рынку.
При тестировании следует помнить, что моделирование и большие объемы смоделированных данных потребляют много ресурсов, а при визуализации тестирования снижается скорость расчетов.
Результаты тестирования можно увидеть на итоговом графике, на котором будут отображены точки входа и выхода сделок, данные применяемых индикаторов. На графиках легко обнаружить ошибки стратегии.
При загрузке истории необходимо помнить, что история котировок не должна иметь разрывов или поставляться из разных источников – котировки для тестирования должны идти непрерывным потоком, без сдвигов и пропусков.
Прежде, чем торговать на живые деньги, стоит удостовериться в том, что выбранная стратегия способна стабильно приносить прибыль.
В данной статье рассматриваются три стратегии и исследуется их эффективность за период последних 10-18 лет. Это совершенно разные стратегии, поэтому любой трейдер сможет найти в них что-то интересное для себя и использовать это в своей торговле.
Приведенные здесь идеи не являются завершенными, но могут послужить хорошей отправной точкой для .
Стратегия торговли гэпдаунов
Иногда можно увидеть, как сильные акции, являющиеся лидерами своего сектора или даже рынка в целом, за одну ночь обваливаются на более чем 10%, чтобы уже в течение следующей торговой сессии вернуться примерно к исходному уровню.
Так произошло с Netflix (NFLX), которая выпустила отчет 16 июля после закрытия рынка.
Компания показала более медленный по сравнению с ожиданиями инвесторов рост притока новых подписчиков.
16 июля акции Netflix завершили день выше своей 50-дневной скользящей средней — на отметке $400.48. Однако уже на следующее утро они торговалась по $344, что на 14% ниже. В конечном итоге к закрытию дня цена дошла до $379, почти полностью отыграв потерянное.
Исторический анализ
С 2000 года 536 раз акции S&P 500 закрывались выше своей 50-дневной скользящей средней с достаточным объемом, чтобы наутро открыться более чем на 10% ниже.
Анализ показывает, что если бы после каждого такого падения мы открывали позицию в лонг и закрывали ее на закрытии того же дня, то такие сделки были бы успешными в 47% случаев, а средняя прибыль составила бы 0.43% (без учета комиссий).
Вот некоторые результаты , а также кривая баланса, отражающая динамику результатов во времени:
- Количество сделок: 536
- Средний размер прибыли/убытка (P/L) на сделку: 0.43%
- Доходность с поправкой на риск (RAR): 123.34%
- Процент прибыльных сделок: 47.95%
- Ср. прибыль: 5.83%
- Ср . убыток: -4.54%
- Коэффициент прибыли: 1.21
Как видно, за последние 18 лет данная стратегия демонстрировала довольно высокую волатильность, поэтому большинству трейдеров было бы трудно ей пользоваться.
Хотя статистика торговли вполне приличная, по кривой баланса видно, что с 2010 года эта система работает плохо. И это при том, что комиссия не учитывалась.
Чтобы создать приличную систему торговли на основании покупки акций S&P 500 после ночного падения более 10% с выходом на закрытии дня, нужно еще потрудиться.
Стратегия торговли с возвратом к среднему
Данную стратегию можно использовать в сочетании со стратегией следования по тренду для акций с микрокапитализацией, входящих в индекс Russell Microcap.
Сложность применения к таким акциям принципа возврата к среднему состоит в том, что объемы торговли в таких бумагах невысокие и новостной поток по ним скудный. Это приводит к тому, что они могут просто находиться в состоянии «дрейфа» в течение длительного времени. Учитывая это, для построения хорошей стратегии торговли необходим какой-то катализатор, чтобы не входить в акции, которые никуда не идут.
Идея данной стратегии основана на поиске нового Low, а всплеск дневного оборота (количество акций х цена закрытия) служит потенциальным катализатором для стремительного роста цены. Таким образом, нужно найти акцию, сформировавшую новый Low, в которой на следующем баре внезапно появляется , и цена начинает повышаться.
Полный набор правил выглядит следующим образом:
Покупка:
- Вчерашнее закрытие < минимальная цена закрытия за 50 дней
- И сегодняшний оборот > $250 000
- И сегодняшний оборот > 2 среднеквадратичных отклонения над 20-дневной скользящей средней
- И IBS > 0.2
- И сегодняшняя цена закрытия находится между $0.5 и $20
Продажа:
- Самая высокая цена закрытия за последние 5 баров
- ИЛИ через 10 дней
Пример сделки
На рисунке показан пример такой сделки для акции OVID:
Здесь видно, что 10 августа 2017 г. OVID формирует новый Low 50 дней. После этого следует всплеск объема 11 августа, а IBS имеет значение 0.72.
Таким образом, можно войти в сделку в лонг на открытии следующего дня (зеленая стрелка). Спустя 7 дней, цена вышла на High 5 баров, поэтому на открытии следующего дня сделка закрывается (красная стрелка). Прибыль составила 32.53% (без учета комиссий).
Тестирование на истории для всех акций из индекса Russell Microcap за период с 8/2008 по 1/2018 дало следующие результаты:
(В результатах учтена комиссия 0.2% за сделку. Размер позиций фиксированный — $250. Все входы и выходы делались на открытии следующего торгового дня. Более ранние периоды не тестировались).
- Количество сделок: 6052
- Средний размер прибыли/убытка (P/L) на сделку: 1.02%
- Ср. длительность удержания, баров: 6.04
- Доходность с поправкой на риск: 51.13%
- Процент прибыльных сделок: 53.72%
- Ср . прибыль: 7.35%
- Ср . убыток: -6.33%
- Коэффициент прибыли: 1.35
Как видно, этот набор правил обеспечивает довольно хорошие результаты на очень широкой выборке сделок для дешевых акций. Кривая баланса имеет гладкий вид.
Это многообещающие результаты, поэтому на основе данных правил стоит разработать полноценную систему торговли с реалистичным размером портфеля, рейтингом акций и расчетом размера позиций.
Стратегия торговли на откате
Торговля на откате широко применяется для акций. Она предполагает покупку, когда в ходе долгосрочного тренда происходит кратковременный откат. Однако, если акция недостаточно волатильна, такая сделка связывает значительный капитал.
Поэтому интересно исследовать, как такая система будет вести себя на рынке фьючерсов, где возможности доступа к заемному капиталу (плечо) гораздо выше.
Правила данной стратегии очень просты:
Покупка:
- Цена закрытия > 200-дневной СС
- И Цена закрытия < 10-дневной СС
Продажа:
- Цена закрытия > 10-дневной СС
- ИЛИ по стоп-лосс 10%
Вот результаты тестирования на истории некоторых фьючерсных инструментов:
Как видим, стабильные результаты показали фьючерсы на акции (S&P 500 E-Mini и Dow Jones E-Mini). Хорошими были также результаты для казначейских облигаций (US Two Year и US Ten Year). А на золоте (Gold mini) и нефти (Oil) система работала плохо.
Данные результаты основаны на торговле только одни контрактом и без применения . Учтена комиссия в размере $10 в одну сторону.
Как и следовало ожидать, эти результаты свидетельствуют о том, что данная стратегия лучше всего работает на бычьем рынке. Поэтому с ней рекомендуется использовать какой-то фильтр направления рынка. В условиях бычьего рынка такая стратегия может быть очень прибыльной. В любом случае, стоит провести еще форвард-тестирование.
Дополнение стратегии торговли на откатах шортовой составляющей
Рассмотренную выше стратегию торговли на откатах целесообразно также дополнить шортовыми сделками. Соответствующее тестирование на истории было проведено для ES (S&P 500 E-Mini). Правила торговли в лонг остаются теми же, появляется лишь приведенное ниже дополнительное правило для торговли в шорт. По сути, оно является зеркальным отражением правила для сделок в лонг, только ищутся бычьи откаты на медвежьем рынке.
Продажа в шорт:
- Цена закрытия < 200-дневной СС
- И Цена закрытия > 10-дневной СС
Покрытие позиции:
- Цена закрытия < 10-дневной СС
- ИЛИ по стоп-лосс 10%
- Количество сделок: 323
- Чистая прибыль: $77 445
- Суммарный годовой доход (CAR): 5.34%
- Максимальная просадка (MDD): -16.45%
- Средняя прибыль/убыток (P/L): 3.66%
- Коэффициент прибыли: 1.49
Как видим, добавление шортовой составляющей улучшило результаты торговли данной стратегии на ES. Чистая прибыль выросла с $53 901 до $77 445 за тот же период времени, при этом максимальная просадка осталась на аналогичном уровне. Кривая баланса тоже выглядит довольно хорошо.
Разумеется, данная система требует дополнительного тестирования и уточнения . Тем не менее, для такой простой стратегии первые результаты можно считать обнадеживающими.
Здравствуйте, господа трейдеры! Сегодняшняя статья будет интересна как начинающим трейдерам, так и профессионалам! Как известно, в торговом терминале MT4 есть так называемый , предназначенный для тестирования автоматических торговых систем, то есть . Но что делать, если у вас ручная стратегия, как ее протестировать? Конечно, можно протестировать стратегию на истории, но это слишком долго и неудобно. И потом, когда вы уже знаете, как поведет себя цена на истории, то начинаете бессознательно подтасовывать результаты стратегии, мол, здесь я бы вышел по безубытку или закрыл сделку раньше и т. д. Если вы хотите объективно оценить свои возможности трейдера или прибыльность стратегии, то вам пригодится симулятор торговли на Форекс. Это специальный тренажер, который поможет вам получить двухлетний опыт трейдинга всего за одну неделю. Сегодня мы рассмотрим различные программы для тестирования стратегий, сравним их возможности, а также преимущества и недостатки.
Что такое тестер стратегий Форекс?
Тестер ручных стратегий – это специальная программа, которая симулирует торговлю на Форекс. Внешне она напоминает торговый терминал MetaTrader 4. В тестере стратегий можно загружать котировки валютных пар, выбирать торговый период и таймфрейм, устанавливать индикаторы и шаблоны, открывать сделки, включая отложенные ордера, размещать стоп-лоссы и тейк-профиты – в общем делать все то, что и в обычном торговом терминале. Например, вы можете установить дату торговли перед и проверить, выдержит ли ваша стратегия ценовые колебания во время проведения референдума в Великобритании. Или вы скачали на нашем сайте и хотите проверить ее эффективность – в этом тоже поможет тестер стратегий. А если вы еще новичок, то тестер стратегий поможет вам получить бесценный опыт торговли на Форекс за несколько дней. В отличие от демо-счета, где торговля осуществляется в реальном режиме, в тестере стратегий можно ускорить время, и протестировать стратегию за несколько дней. Это особенно актуально в выходные дни, когда рынок закрыт. При помощи тестера стратегий также можно поработать над своими эмоциями и отточить навыки торговли.
1. Forex Tester 3
Forex Tester – это самая популярная программа для тестирования стратегий. С его помощью можно быстро протестировать ручную стратегию или советник, сэкономив время и деньги.
Преимущества Forex Tester 3
Недостатки Forex Tester 3
Единственным недостатком Форекс Тестера является то, что он платный. Однако у вас есть возможность оценить его возможности бесплатно на демо-версии. Но у нее есть свои ограничения:
- тестирование на временном интервале не более 1 месяца исторических данных;
- непрерывное тестирование не может длиться более 1 часа (по окончании нужно запускать тестирование сначала);
- нельзя сохранять проекты, шаблоны и результаты тестирования;
- остальные возможности такие же, как и в полной версии программы.
На сегодняшний день Forex Tester 3 является самым реалистичным и функциональным симулятором трейдинга. Ниже будут рассмотрены его бесплатные аналоги, имеющие похожий принцип работы, но более узкий функционал.
Смотрите также, в чем преимущества торговли на .
2. Simple Forex Tester
Simple Forex Tester – это бесплатный тестер стратегий, скачать который вы сможете в конце обзора. Главное его преимущество заключается в том, что тестирование стратегий осуществляется в привычном торговом терминале MetaTrader 4, и не нужно привыкать к интерфейсу новых программ. Перед тем как приступить к тестированию, необходимо скачать Simple Forex Tester. В архиве вы найдете две папки. Содержимое первой папки необходимо скопировать в корневой каталог с торговым терминалом, то есть туда, куда вы устанавливали свой MT4.
Содержимое второй папки необходимо скопировать через Каталог данных торгового терминала, как мы обычно добавляем советники и индикаторы.
После потребуется перезапуск торгового терминала и можно приступать к тестированию. Для этого необходимо нажать на значок «Тестер стратегий», который мы используем для тестирования советников. В списке советников выбираем SimpleFXTester_v2.ex4, а затем все как обычно – выбираем валютную пару, таймфрейм, модель тестирования, ставим дату тестирования и галочку напротив Визуализации, а также перемещаем ползунок скорости тестирования в крайнее правое положение. После чего жмем на Старт.
Спустя некоторое время появится такое окно.
Нужно нажать OK, и запустится Simple Forex Tester.
После этого все управление тестированием стратегии будет осуществляться через эту программу. Здесь вы можете запускать тестирование и ставить его на паузу, регулировать скорость тестирования, нажав на Place New Order, открывать новые сделки (в том числе отложенные ордера), выставлять стоп-лосс и тейк-профит, запускать трейлинг-стоп, а также модифицировать ордера и закрывать позиции.
В торговом терминале вы можете наблюдать за ценой и, когда по вашему мнению появился сигнал, в окне Simple Forex Tester ставить тестирование на паузу и открывать сделку. Также на графике вы можете следить за статистикой тестируемой стратегии, какой у вас баланс, сколько было открыто и закрыто ордеров и какой текущий профит. По желанию статистику можно отключить в настройках программы.
Но самое главное это то, что вы можете установить на график любой индикатор или шаблон, то есть протестировать любую стратегию. Вот, например, мы установили шаблон стратегии .
Преимущества Simple Forex Tester
- Привычный интерфейс программы, встроенной в торговый терминал MT4;
- Тестер стратегий является полностью бесплатным;
- Можно тестировать любые индикаторы и шаблоны стратегий.
Недостатки Simple Forex Tester
- Минимальный функционал;
- Нельзя протестировать мультивалютную стратегию (в Forex Tester 3 эта возможность есть);
- Низкая скорость тестирования (не хватает Турбо-режима);
- Могут возникнуть проблемы с загрузкой котировок (может потребоваться импорт котировок из других источников);
- Программа часто зависает и вылетает, приходиться начинать тестирование с начала;
- У программы нет технической поддержки, обновлений не было свыше 5 лет и вероятно больше уже не будет.
Simple Forex Tester имеет три неоспоримых преимущества – это простота, бесплатность и возможность работы с любыми индикаторами. Она отлично подходит для новичков, которые только знакомятся с рынком Форекс. В остальном программа имеет много косяков и минимальный функционал, поэтому мы не можем рекомендовать ее профессиональным трейдерам.
Выводы
Таким образом, тестер стратегий – это отличный инструмент для получения навыков торговли на Форекс, а также тестирования стратегий. Какую выбрать программу для тестирования стратегий решать вам. Если вы еще новичок, то можете начать с Simple Forex Tester, она простая и бесплатная. Профессиональным трейдерам мы рекомендуем использовать симулятор торговли Forex Tester 3. Деньги, потраченные на его приобретение, очень скоро окупятся сохраненными депозитами. Кроме того, с тестером стратегий вы можете навсегда забыть про демо-счета и потраченное впустую время. Профитной вам торговли!