K ratio trading system

Qual Sistema Maior Retorno O Megan Ratio por Oscar G. Cagigas Que sistema irá gerar mais retorno Herersquos uma métrica que irá ajudá-lo a responder a essa pergunta. Qualquer métrica pode avaliar o desempenho dos sistemas de negociação. Estes incluem o lucro líquido, o fator de recuperação, a relação de Sharpe, o índice de K e o retorno ajustado ao risco. Mesmo que você possa usar essas métricas para selecionar o melhor sistema de negociação para você, os critérios para selecionar um sistema tendem a ser arbitrários. Métricas como a relação de Sharpe ou K-ratio dão uma indicação sobre a inclinação e suavidade da curva de equidade, mas não indicam qual sistema é o melhor em termos de desempenho monetário. Não só isso, tenha em mente que o sistema com o melhor lucro líquido após a simulação não é necessariamente o que irá gerar um maior retorno quando você realmente o comércio. Outro sistema com menos negócios na simulação, mas melhores estatísticas poderia produzir mais comércios e desempenho superior. Os resultados comerciais reais serão diferentes dos negócios simulados, porque diferentes sistemas têm períodos de detenção diferentes para negócios. Esses sistemas que geram mais negócios no mesmo período devem fazer melhor (se o resto permanecer o mesmo). A relação de Megan, que representa o crescimento exponencial máximo da curva de equidade de um sistema de negociação, é uma métrica especificamente projetada para destacar o sistema que gera mais retornos por ano quando os lucros são reinvestidos, independentemente do número de negócios, Período, levantamento, e assim por diante. Isto é especialmente útil para determinar se um filtro específico, que elimina negócios e, portanto, lucros, é benéfico para o desempenho do sistema. A média geométrica Em termos de retorno absoluto, o melhor sistema é aquele com a melhor média geométrica. Isso ocorre porque queremos reinvestir os lucros no próximo comércio. A média aritmética não leva em conta o reinvestimento de lucros. Por exemplo, imagine o seguinte conjunto de sete negócios com um capital inicial de 10.000: O patrimônio final é 12.100 após um ganho de 2.100. Podemos expressar cada perda de lucro como uma porcentagem do capital disponível antes do comércio. Vemos isso na terceira coluna: Um retorno do período de manutenção (Hpr) de 1,1 é um ganho de 10 e um Hpr de 0,9818 é uma perda de 1 - 0,9818 1,82. Se você multiplicar o Hpr. Você obtém a riqueza relativa do terminal (Twr), um fator multiplicativo (veja o trabalho de Ralph Vincersquos). Neste caso, é 1,21. Esse fator é o quociente entre capital final e capital inicial. Este é o número que multiplicamos a conta inicial por no final da seqüência de comércios. A média geométrica é obtida tomando a enésima raiz do Twr. N contas para o número de comércios. Neste caso, vamos fazer a sétima raiz de 1,21 - 1,21 (1/7) 1,0276, ou uma média geométrica de 2,76. Esta porcentagem é importante, já que é o número para multiplicar cada comércio por em média. Se houver sete operações com uma média geométrica de 2,76, você pode esperar que o patrimônio final seja multiplicado por 1,02767 1,21, ou um ganho de 21. Observe que a média média não é o número que estamos procurando. Na seqüência anterior de comércios, a média média é 2,87. Depois de sete comércios com essa média, você esperaria um fator multiplicativo de 1.2187, que excede o ganho real. Este é um erro comum. A média média não leva em conta o reinvestimento de lucros. A razão Megan Dizer que você tem dois sistemas diferentes para o comércio. O sistema 1 tem uma média geométrica de 3 e mantém posições durante uma média de três dias. O sistema 2 tem uma média geométrica de 4 e mantém posições durante quatro dias. Qual é melhor para o comércio real A proporção de Megan lhe dará a resposta. Continuação na edição de janeiro de Análise Técnica de Stocks amp Commodities Extraído de um artigo publicado originalmente na edição de janeiro de 2009 da Análise Técnica da revista Stocks amp Commodities. Todos os direitos reservados. Copy Copyright 2009, Análise Técnica, Inc. System janela de relatório de teste NEW BACKTESTER REPORT Exposição - Exposição de mercado do sistema de negociação calculado bar por bar. Soma das exposições de barra dividida pelo número de barras. A exposição de uma única barra é o valor das posições em aberto dividido pelo patrimônio da carteira. Lucro Líquido Ajustado ao Risco - Lucro Líquido dividido por Exposição Retorno Anual - Retorno Anual Composto (RCA) - este é Retorno Ajustado ao Risco - Retorno anual dividido pela Exposição Média. Lucro / Perda - (Lucro dos vencedores Perda de perdedores) / (número de negócios) Méd. Lucro / Perda - (Lucro dos vencedores Perda de perdedores) / (número de negócios) Méd. Barras Detidas - soma de barras em comércios / número de negócios Máx. Trade drawdown - O maior pico de declínio do vale experimentado em qualquer comércio único Max. Trade drawdown - O maior pico para declínio percentual de vale experimentado em qualquer comércio único Max. Downdown do sistema - o pico o maior declínio do vale experimentado no portfolio equity Max. Downdown do sistema - O pico o maior declínio do vale percentual experimentado no patrimônio carteira Fator de Recuperação - Lucro líquido dividido por Max. Sistema de redução CAR / MaxDD - Compound Annual Return dividido por Max. RAR / MaxDD - Retorno Ajustado ao Risco dividido por Max. Drawdown do sistema Fator de lucro - Lucro dos vencedores dividido pela perda dos perdedores Razão do pagamento - Vitória média da relação / perda média Erro padrão - O erro padrão mede o chopiness da linha da equidade. Quanto menor, melhor. Risk-Reward Ratio - Medida da relação entre o risco inerente a uma negociação do sistema em relação ao seu ganho potencial. Mais alto é melhor. Calculado como inclinação da linha de equidade (retorno anual esperado) dividido pelo seu erro padrão. Índice de úlcera - Raiz quadrada da soma de dobras ao quadrado dividido pelo número de barras Índice de desempenho de úlcera - (lucro anual - Tresury nota lucro) / índice de úlcera Index Índice de desempenho. Atualmente o lucro das notas do tresury é hardcoded em 5.4. Na versão futura haverá configuração de usuário para isso. Sharpe Rácio de negociação - Medida de risco ajustado retorno do investimento. Acima de 1,0 é bom, mais de 2,0 é muito bom. Mais informações stanford. edu/ wfsharpe / art / sr / sr. htm. Cálculo: calcula-se a primeira média de retorno percentual eo desvio padrão dos retornos. Em seguida, estes dois valores são anualizados multiplicando-os por razão (NumberOfBarsPerYear) / (AvgNumberOfBarsPerTrade). Em seguida, a taxa de retorno livre de risco é subtraída (atualmente codificada 5) do retorno médio anualizado e, em seguida, dividida pelo desvio padrão anualizado dos retornos. K-Ratio - Detecta inconsistência nos retornos. Deve ser 1.0 ou mais. A maior razão K é o retorno mais consistente que você pode esperar do sistema. Inclinação de regressão linear da linha de equidade multiplicada pela raiz quadrada da soma dos desvios quadrados do número de barras dividido pelo erro padrão da linha de equidade multiplicado pela raiz quadrada do número de barras. Esta janela (acessível a partir do botão Relatório na janela de análise Automática) fornece informações muito úteis sobre o desempenho de um sistema de negociação sob o teste. As informações aqui incluídas podem ser personalizadas usando o diálogo de configurações do teste do sistema. Explicação dos valores: Total do lucro líquido: Este é o lucro / perda total realizado pelo teste. Inclui o valor fechado da posição aberta (se houver). Retorno sobre a conta: Este é lucro / perda total como uma porcentagem do investimento inicial. Total de comissões pagas: O valor das comissões pagas durante as operações. Ganho / perda de posição aberta: O valor de saída fechada da posição aberta que existia no final do teste. Buy-and-hold profit: O lucro / perda total realizado pela estratégia buy-and-hold (incluindo comissão). Retorno de compra e retenção: O retorno total da estratégia de compra e retenção como uma porcentagem do investimento inicial. Barras em teste: O número de barras testadas (O resumo geral mostra a soma do número de barras em todos os símbolos). Dias em teste: O número de dias entre a data da primeira barra ea data da última barra (o resumo geral mostra a média aritmética do número de dias em toda a população de símbolos sob teste) Sistema para comprar e segurar índice: Um índice mostrando quanto melhor / Pior é o sistema em comparação com comprar e segurar estratégia. Um valor de 0 significa que o sistema dá o mesmo lucro que a estratégia de compra e retenção. Um valor de 200 significa que o sistema dá 200 mais lucro do que buy-and-hold estratégia. Um valor de -50 significa que o sistema dá uma metade dos ganhos da estratégia buy-and-hold. Retorno Anual do Sistema: Retorno percentual anual composto calculado do sistema (veja a nota) Retorno Anual Anual: Retorno percentual anual composto calculado da estratégia de compra e detenção (veja a nota) Redução do sistema: A maior variação patrimonial experimentada pelo sistema Para o investimento inicial). BampH drawdown: A maior queda de capital experimentada pela estratégia buy and hold (relativa ao investimento inicial). Máx. Sistema: a maior distância entre o valor de pico de capital próprio e o seguinte valor de cota experimentado pelo sistema Máx. Sistema: a maior distância percentual entre o valor de pico patrimonial e o seguinte valor mínimo experimentado pelo sistema Máx. BampH drawdown: A maior distância entre o valor de pico de capital e o seguinte valor de valor experimentado pela estratégia buy and hold Max. Drawdown BampH: A maior distância percentual entre o valor de pico de capital próprio e o seguinte valor de valor experimentado pela estratégia de compra e detenção Despesa de negociação: O maior aumento de capital experimentado por qualquer comércio único (relativo ao preço de entrada de negociação). Máx. Trade drawdown: A maior distância entre o valor de pico de capital próprio e o seguinte valor mínimo experimentado por qualquer comércio único. Trade drawdown: A maior distância percentual entre o valor de pico patrimonial eo seguinte valor mínimo encontrado por qualquer comércio único Número total de negócios: O número de negócios (vencedores perdedores) Por cento rentável: O número de negócios vencedores em relação ao número total de negócios mostrados como Uma percentagem Lucro dos vencedores / Perda dos perdedores: Montante total do dinheiro ganhado nos vencedores / perdido nos perdedores. Total de barras em vencedores / perdedores: O número de barras gastas durante ganhando / perdendo comércios Maior ganhando / perdendo comércio: A quantidade de maior vencedor / perdedor de barras no maior vencedor / perdedor: O número de barras no maior ganhando / perdendo comércio Média de ganhadores / perdedores: A média de ganhos / perdedores (média de ganhos / perdedores) (média dos ganhos / perdedores divididos por várias negociações vencedoras / perdedoras) Número de barras em vencedores / perdedores dividido por um número de comércios vencedores / perdedores) Consec máximo. Vencedores / perdedores: O maior número de negócios ganhadores / perdedores consecutivos. Bares fora do mercado. O número de barras para as quais o sistema estava completamente fora do mercado (não era nem longo nem curto). Se você abrir e fechar a posição durante o dia único, mesmo se você não tiver nenhuma posição aberta no mercado aberto e nenhuma posição em fechar este dia não é considerado como fora do mercado. Juros recebidos: O total de juros recebidos entre operações. Observe que AmiBroker simula O / N (overnight) depósitos. Isto significa que se você fechou a posição na segunda-feira e abriu o próximo na terça-feira você ganha o interesse para o único depósito de O / N. Exposição: Mostra o quanto você está exposto ao mercado. É uma relação de barras no mercado dividida pelo número total de barras em teste. (O número de barras no mercado é dado pelo número total de barras menos barras fora do mercado) Risco ajustado ann. Return: Mostra o retorno anual do sistema (ver nota) ajustado (dividido) por exposição ao mercado. Se o seu sistema ganhou 10 ao longo de um ano com a exposição de 50 o retorno ajustado seria 20 (10 / 0,5) Ratio avg win / avg perda: O valor absoluto da relação de média ganhando comércio para a média de perder comércio Fator de lucro: Valor da razão entre o lucro dos vencedores ea perda de perdedores. Comércio (perda do amp do gancho). O lucro comercial médio calculado como soma de vencedores e perdedores dividido pelo número de negócios. Nota: Método de cálculo utilizado para retornos percentuais anuais: A maioria dos softwares (incluindo os dois mais populares pacotes chamados profissionais) usam método de anualização muito simples baseado na seguinte fórmula: simpleannualizedpercentagereturn percentagereturn (365 / daysintest) infelizmente este método é errado e Muito enganoso, uma vez que iria dizer-lhe que o retorno anual é de 22, quando o seu sistema ganhou 44 durante dois anos. Esse valor é muito otimista. Na verdade, o retorno anual neste caso é apenas 20: se o seu investimento inicial foi de 10000 você ganha 20 durante o primeiro ano, então você recebe 12000 e 20 o segundo ano que lhe dá 14400 (12000 120). Assim, após dois anos você ganhou 44, mas anualmente é apenas 20. AmiBroker é um dos poucos programas que calcula retornos anuais corretamente e lhe dará o valor correto de 20, como mostrado no exemplo acima. A fórmula que AmiBroker usa para o cálculo do retorno anual é a seguinte: corretamente anualizadopercurro 100 ((valor final / valor inicial) (365 / daysintest) - 1) onde xy significa aumentar x à potência de y. Diferenças conhecidas entre as estatísticas produzidas pelo backtester antigo e novo (portfolio) Até agora temos essas fórmulas mágicas: Um VAMI um gráfico de 1K investido em algumas ações versus o número de meses investidos com pontos (xk. Yk) onde xkk, o número do LogVAMI mês um gráfico da logVAMI logVAMI regressão linha. Y 945 946 x. 946 COVARx, y / SD 2 x Inclinação da linha de regressão logVAMI Erro 2 931 ek 2 / n SD 2 y (1 - r 2) medindo o erro entre o yk e a linha de regressão 2 931 ek 2 / ( N-2) Erro Padrão do Erro de Inclinação / SDx sqrt (n-2) e alguns k-Ratios: B Relação K (Kestner) (Inclinação da regressão logVAMI) / n (Erro Padrão da Inclinação) São n períodos de retorno nos dados de retorno mensal. E k-ratio1 (Inclinação da regressão logVAMI) / (Erro de Regressão Padrão) e k-razão2 (Inclinação da regressão logVAMI) / (Erro Padrão da Inclinação) e k-razão3 Desvio dos erros) Por 10 anos de dados mensais de XOM, wed obtenha isto: Ei k-ratio3 é um novo Yeah, eu pensei Id lançar isto para uma boa medida. Falando de medida: O denominador (para 3) mede a variabilidade dos retornos mensais, ou seja, a volatilidade (ou desvio padrão) dos erros. Isso é bom, eu não tenho idéia. No entanto, uma vez que temos alguns candidatos bem backtest em todos. Se pudermos descobrir como fazer isso. Eu acho que você ainda está confuso. Poderia ser, mas meu problema agora é ver qual (se houver) k-ratio é melhor. Claro, eu tenho que descobrir o que é usado para, então eu olhar aqui e encontrar. Entre outros comentários. Ive desenvolveu uma nova medida, a razão K, que mede o desempenho examinando a consistência dos retornos em relação ao tempo em palavras Kestners. A relação K é uma medida de desempenho sem unidade que pode ser comparada entre mercados e períodos de tempo. Os comerciantes devem procurar estratégias que produzem razões K superiores a 0,50. Detecta inconsistência nos retornos. Deve ser 1.0 ou mais. Quanto maior for a razão K, mais consistente será o retorno que você pode esperar do sistema. Então você vai testar as várias razões, certo Sim. Eu estava pensando que devemos olhar para um período de 5 anos (como Kestner sugere), avaliar as razões, em seguida, olhar para a proporção subsequente de 5 anos. Mas você acabou de fazer dados mensais de 10 anos. Sim, bem, agora vou fazer 5 anos. Primeiro bem fazer os mais recentes 5 anos, calculando um monte de k-ratios (como definido acima) para um bando de ações. Em seguida, bem fazer os últimos 5 anos e ver como cada razão mudou. Como você vai fazer que eu estava pensando em calcular a mudança percentual, de um período de 5 anos para o próximo. Isto é o que eu recebo para um monte de ações, a maioria dos quais são ações de DOW: Uh. É que consistência De um período de 5 anos para o próximo eu não diria isso. By the way, which k-ratio você usou para calcular a mudança percentual Surpreendentemente, as mudanças foram as mesmas para todos os rácios. Isto é, k-ratioDec / 03-Dez / 08 / k-ratioDec / 98-Dez / 03 foi o mesmo para k-razão 1, 2, 3 ou Kestners K-Ratio. Você esperava que Bem. falar a verdade. Você não tinha idéia de que aconteceria Alas, isso é verdade. Heres outro gráfico bonito: Vamos olhar para HD em cada um dos períodos Dec98-Dez / 03 a Dez / 03-Dez / 08: (Esse é o um com o menor, 4 mudança.) Hey Talvez coerente significa consistente sobre um único 5- Ano. Sim, mas então isso está olhando para trás e pode fornecer pouca indicação do que está à frente. Mas o que dizer HD. Houve pouca mudança de um período de 5 anos para o outro. Mas (para usar suas palavras): Você não tinha idéia de que iria acontecer Alas, isso é verdade. Mas não é o K-Ratio suposto ser uma alternativa para o Sharpe Ratio Sim, então aqui estão as comparações: mudanças em K-Ratios e Sharpe Ratios: Então, qual é a conclusão Quantas suposições eu recebo Lembre-se quando eu disse wed falar sobre Esse erro padrão da inclinação. Bem, nows o tempo: Heres a idéia: Tomamos um monte de observações, como y 1. Y 2. Y n. Assumimos que esses valores de amostra são obtidos de algum universo ENORME de valores y. Nós calculamos algo (bem chamá-lo K), com base unicamente na amostra. Quanta confiança devemos colocar neste valor de K como uma medida do valor de K para toda a população que desisto. Preste atenção. Exemplo 1: Observamos n valores de um retorno de estoque: y k. Como os últimos 100 retornos mensais. Calculamos o valor médio: My (1 / n) 931 y k. Queremos saber quão bem My mede a média real da população: 956. Para fazer isso, calculamos a estatística t: C t (My - 956) sqrt (n) / sdy onde sdy é o desvio padrão da amostra do observado y (N-1) Você divide por (n-1) em vez de n Sim, já mencionamos isso. Os estatísticos fazem isso quando consideram os valores de y observados como uma amostra extraída de uma população maior de valores y. Tipos financeiros (muitas vezes) dividir por n. Claro, faz pouca diferença quando n é grande, assim. E tudo isso é aproximações, estimativas, suposições e pensamento ilusório, certo. De qualquer forma, estavam realmente interessados ​​nisso: Exemplo 2: Observamos n valores de retornos mensais de ações ao longo de um período de 5 anos. Calculamos a linha de regressão logVAMI. Y 945 946 x. Estavam interessados ​​na inclinação associada a toda a população de retornos mensais (não apenas a nossa amostra). Queremos saber como 946 mede a inclinação real para toda a população: 946 0. Para fazer isso, calculamos a estatística t: D t (946 - 946 0) sqrt (n-2) / (erro padrão da inclinação) onde erro padrão do erro de inclinação / SDx sqrt (n-2). Como observamos acima. Huh Isso parece Kestners K-Ratio. Com 946 0 0. Ele faz, não é de fato, estavam considerando o valor de (946 - 946 0) e gostaria de saber se devemos esperar que seja perto de 0. Ou seja, estavam perguntando como confiável que devemos ser que : (946 - 946 0) 0. Consideremos dois conjuntos de dados: um conjunto de valores y: y 1. Y 2. Y n e um conjunto de valores z: z 1. Z 2. Z m Imagine a distribuição dos dois conjuntos de valores. E seus valores médios. Nós perguntamos: Esses dois estão relacionados Isso é: Podemos usar o meu para fornecer uma estimativa para Mz Como sobre isso, se as distribuições olhou como este Figura 2Id picareta Figura 1. Na Figura 2 eles não parecem semelhantes em tudo. Você gosta da Fig. 1 porque as distribuições se sobrepõem bastante na Fig. 1, eh Portanto, nossa confiança em usar o My para estimar Mz dependerá de quão distantes estão. E os spreads em suas distribuições. Grande spread significa grande sobreposição, certo Sim. E medimos o spread através do Desvio Padrão. Então vamos tentar gerar alguma Medida de Confiança que incorpora essas noções: Nossa confiança será maior se (My - Mz) for pequena. Também será maior se os Desvios Padrão forem grandes. Id tomar o primeiro cara e dividir pelo segundo cara. Uh. Isso mede a falta de confiança. Se 1 é pequeno e 2 é grande, significa (1) / (2) é pequeno. Na prática, um calcula algo chamado a estatística de t e verifica para ver se seu pequeno. Observe que se m fosse algum universo infinito gigantesco (como m 8734) então o segundo termo no denominador desapareceria. Se, então, deixar Mz 956, wed ser deixado com: Huh que se parece com C. Ele faz, não itBuying e sistemas de venda oferecem métodos para o comércio forex mercados isentos de emoção e distração e pode ser facilmente utilizado agora através de várias plataformas de teste traseiro, como os disponíveis a partir MetaTrader e também outros fornecedores. MetaTrader também tem uma grande comunidade conectada com os usuários que é possível pedir ajuda e há uma abundância de outros sistemas (consultores especializados chamado), que pode ser baixado e testado totalmente gratuito. Depois de empregar um sistema, no entanto, você precisará ser capaz de investigá-lo adequadamente para ajudá-lo a avaliar a sua capacidade de fazer benefícios futuros. A maioria dessas métricas pode ser calculada automaticamente por causa de sua plataforma de negociação. Sua curva de crescimento da equidade A maneira a mais rápida ea mais fácil de medir algum tipo de sistema negociando deve ser ao globo ocular sua curva do dinheiro. Se a linha de dinheiro é errático e parece ser uma face de lote enorme rochoso, então isso realmente é provavelmente um sistema errático. O sistema pode usar muitos indicadores, mas na realidade, os resultados podem ser muito aleatórios. No entanto, no caso da linha de equidade é geralmente quase perfeitamente reta e aumenta quase em algum tipo de linha reta, então este sistema é provavelmente muito bom ser verdade. Tome um olhar mais atento para se certificar de que não é ajuste de curva ou talvez referências futuras informações. E certifique-se de que não faz uso de uma estratégia de dimensionamento de localização insustentável, como Martingale. A melhor curva de equidade deve ser uma série bastante inclinada para cima que trabalha em torno de diferentes condições de mercado. CAR é curto para o retorno anual composto e também é entregue como algum tipo de percentagem. Ele mostra o valor da carteira retorna por ano. Um alto AUTO parece bom, mas nem sempre é a melhor métrica para avaliar o desempenho do sistema, uma vez que não leva em conta risco qualquer. CAR / MDD é uma métrica melhor para avaliar o desempenho do sistema, uma vez que analisa o crescimento percentual de doze meses dividido com o máximo de retirada. (O Drawdown máximo descreve a maior queda de alto a pico no patrimônio da carteira). Fundamentalmente, quanto maior esta pontuação CAR / MDD, mais suave esta curva de equidade quanto melhor o sistema. Fator de lucro geralmente é uma boa medida, uma vez que divide o lucro ligado com vencedores pela perda de perdedores. É uma maneira rápida de ver as chances do sistema ser lucrativo. A relação risco-recompensa pode ser medida dividindo o declive da linha de equivalência patrimonial com o erro padrão da linha de equivalência patrimonial. É uma métrica importante para que você possa calcular a melhor posição possível de dimensionamento para apenas um sistema. Sharpe é uma métrica favorita que originou por William Sharpe durante todo 1966. Descreve o retorno da quantidade você recebe de sua volatilidade adicionada a respeito de prender um compra e vende. Basicamente, quanto maior a proporção de sharpe maior o sistema. Entretanto, a relação de Sharpe veio sob a crítica para não reconhecer que a volatilidade ascendente é geralmente mais desejável comparada à volatilidade descendente. K-Ratio é uma medida popular diferente, além de examina a consistência do retorno de ativos ao longo do tempo. Ele geralmente faz um trabalho fantástico de medir o risco versus voltar e envolve o gerenciamento de uma regressão linear dentro da curva log-VAMI. Adicionar esta página aos seus sites de social bookmarking favoritos Medir o desempenho do sistema de negociação Os sistemas de negociação oferecem uma maneira de negociar mercados forex livres de emoção e distração e podem ser facilmente utilizados nestes dias através de diversas plataformas de teste como as disponíveis do MetaTrader e outros fornecedores. MetaTrader também tem uma grande comunidade de usuários que você pode pedir ajuda e há uma abundância de outros sistemas (consultores especializados chamados) que podem ser baixados e testados gratuitamente. Uma vez que você tem um sistema, no entanto, é importante ser capaz de analisá-lo corretamente para que você possa avaliar a sua capacidade de fazer ganhos futuros. A maioria dessas métricas pode ser calculada automaticamente pela sua plataforma de negociação. Olhe para a curva de equidade A maneira mais rápida e fácil de medir um sistema de negociação é olho sua curva de equidade. Se a linha de equidade é errática e se parece com um rosto de montanha rochosa, então este é provavelmente um sistema errático. O sistema pode usar qualquer número de indicadores, mas na verdade, os resultados podem ser mais ou menos aleatórios. No entanto, se a linha de equidade é quase perfeitamente reta e sobe quase em uma linha reta, então este sistema é provavelmente muito bom para ser verdade. Tome um olhar mais atento para se certificar de que não é ajuste de curva ou referências de dados futuros. E certifique-se de que não use uma estratégia de dimensionamento de posição insustentável, como Martingale. A melhor curva de equidade deve ser uma linha inclinada ascendente relativamente suave que funcione em condições de mercado diferentes. CAR representa o retorno anual composto e é entregue como uma percentagem. Ele mostra o quanto a carteira retorna por ano. Um carro alto parece bom, mas nem sempre é a melhor métrica para medir o desempenho do sistema, uma vez que não leva em conta o risco em tudo. CAR / MDD é, portanto, uma métrica melhor para medir o desempenho do sistema, uma vez que analisa a porcentagem de crescimento anual dividido pela máxima retirada. (Drawdown máximo refere-se ao maior declínio de pico a pico no patrimônio da carteira). Essencialmente, quanto maior a pontuação CAR / MDD, mais suave a curva de equidade e melhor o sistema. Fator de lucro pode ser uma boa medida, uma vez que divide o lucro dos vencedores pela perda de perdedores. É uma maneira rápida de olhar para as chances de seu sistema ser rentável. Razão risco-recompensa pode ser medido pela divisão da inclinação da linha de equidade pelo erro padrão da linha de capital próprio. É uma métrica importante para ser capaz de calcular o dimensionamento de posição ideal para um sistema. Sharpe é uma métrica popular que foi desenvolvida por William Sharpe em 1966. Ele descreve quanto retorno você recebe da volatilidade adicionada para a realização de um comércio. Basicamente, quanto maior a proporção de sharpe, melhor o sistema. Entretanto, a relação de Sharpe veio sob a crítica para não reconhecer que a volatilidade ascendente é mais desejável do que a volatilidade descendente. K-Ratio é outra medida popular e examina a consistência de um retorno de ativos ao longo do tempo. Geralmente faz um bom trabalho de medir risco versus retorno e envolve executar uma regressão linear na curva log-VAMI.