Walk Forward Optimierung Wenn Sie zu Fuß waren und nach dem Zufall begann es zu regnen, würden Sie erwägen, einen Regenschirm tragen morgen Natürlich würden Sie. Der Grund, warum ich so eine rhetorische Frage frage, ist, wenn Menschen ein Verhalten beobachten, reagieren sie entsprechend. Wenn sie erwarten, dass etwas wieder passieren könnte, ändern sie ihr Verhalten, um die Änderung der Ergebnisse anzupassen. Wenn Sie über Forex Roboter denken, hat jeder den Traum von der Entwicklung einer Strategie, die für immer arbeitet. Es erfordert keine Änderungen. Die Anfangseinstellungen funktionieren immer. Schalten Sie ihn ein und gehen Sie zum Strand. Die Realität ist natürlich komplizierter als die. Walk forward Optimierung kontinuierlich optimiert die ganze Zeit statt nach einem Satz von statischen Einstellungen Das führt zu Erwartungen, was Sie tun müssen, wenn Ihre Strategie unweigerlich schief geht. It8217s sehr möglich, dass Sie kommen mit einer Strategie, die funktioniert und tut erstaunlich gut auf dem aktuellen Markt. Allerdings bedeutet ein vergangenes Genie kein künftiges Genie. Es gibt immer die Chance, dass Ihre Strategie in Zukunft nicht mehr funktionieren wird. Warum ist es derselbe Grund, dass Sie morgen einen Regenschirm tragen könnten, wenn es heute regnet? Die Leute beobachten den Markt in einer konsistenten Weise. Da immer mehr Menschen die Beobachtung machen, beginnen die Menschen damit. Der Markt reagiert auf diese Veränderungen, und schließlich die Möglichkeit vollständig wäscht, wie zu viele Menschen haben ängstlich darüber. Walk forward Tests ist der Prozess der Bestimmung, ob Ihre Strategie gewaschen hat. Durch das Testen auf einem Satz von Daten, und dann testen sie auf einem Blindsatz, können Sie sich selbst einen Hinweis, ob Ihre Strategie schlecht ist oder nicht. Das Ziel von walk forward isn8217t zu beweisen, dass Ihre Strategie gut ist. It8217s zu beweisen, dass Ihre Strategie nicht bekannt ist, schlecht zu sein. Der Vorgang der Walk-forward-Tests ist sehr einfach. Sie identifizieren einen Satz von Informationen, die Sie für Ihre Prüfung und Optimierung verwenden möchten. Mit einem echten Beispiel, gerade jetzt it8217s der Anfang von 2014. Also vielleicht wollen Sie schauen und testen Sie Daten von 2011 bis 2012. Das wäre Ihre in Beispieldaten, und dann Ihre aus Beispieldaten könnten alle 2013 sein. In Ordnung Um einen Walk-forward-Test durchzuführen, würden Sie testen und analysieren Sie Ihre Strategie 2011-2012. Dann, um festzustellen, ob es8217s 8220 nicht bekannt, bad8221 zu sein, dann gehen Sie nach vorn zu 2103, um die Leistung zu sehen. Was du gemacht hast, ist ein Blindtest. Sie didn8217t wissen, wie die Strategie im Jahr 2013, wenn Sie es getestet in 2011-2012 durchgeführt würde. Indem Sie es auf eine blind Probe, geben Sie ihm die Möglichkeit zu scheitern. Der Grund, warum so viele Trader ihren Glauben in die Spaziergangsprüfung setzen, ist, weil es das absolut beste Werkzeug ist, Schwachstellen in Ihrer Optimierung zu identifizieren. Wenn Sie eine Strategie zu testen, ist es sehr wahrscheinlich, dass you8217ve overfit Vergangenheit Chancen. Selbstregelschleifen im aktuellen Markt Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben. In den aktuellen Märkten, haben eine Menge von Händlern Gold auf dem Markt geöffnet, wo jeden Tag am Markt offen. Sie verkaufen so viel Gold wie möglich. Manchmal gibt es mehrere Multiples der jährlichen Produktion in einer Spanne von ein paar Minuten. Was Sie sehen, ist ein absoluter Freifall für fünf oder zehn Minuten. Dieser Zustand bleibt tagelang bestehen. Aber das bleibt für immer. Wenn genug Händler beginnen, zu sehen, dass Leute Gold auf dem geöffneten aufbohren, beginnen sie, die gleiche Sache zu tun. Wirklich, wer Gold will, um auf den Markt zu fallen, hat andere Händler gelehrt, diesen Handel für sie zu tun. Da die Menschen erwarten, dass Gold in den ersten fünf Minuten der offenen fallen, dann ändern sie ihr Verhalten. Manche versuchen zu springen auf knallte die offene und gehen kurz. Andere beginnen, ihr Verhalten zu ändern. Sie bemerken, dass Gold frei fällt für fünf Minuten. Dann hört es plötzlich auf, und mehr als es geht zurück auf den Mittelwert. Sie beginnen, ihre Klebe zu ändern und zu kaufen, nachdem so viele Minuten von den geöffneten verstrichen sind. Sie erwarten, dass das schwere Volumen, das dem Verkauf vorausging, schließlich wieder normal wird. Wie Menschen ihr Verhalten ändern, reagieren andere Menschen in Form von Sachleistungen. Wenn genug Leute anfangen, auf dem geöffneten zu kaufen und dann auf den geöffneten fünf Minuten später zu kaufen, können Sie sehen, dass ein Muster bildet, in dem eine Person auf die Handlungen eines anderen reagiert. It8217s eine Rückkopplungsschleife, in der der Zustand, der für die ersten paar Tage arbeitete, nicht mehr in der Zukunft arbeitet. Wenn Sie eine Strategie identifizieren können, die in der Lage ist, diese Bedingungen zu überleben, und in der Lage ist, Bedingungen zu überleben, in denen Sie didn8217t keine Tests und Optimierungen machen, geben Sie selbst bessere Chancen auf Erfolg in der Zukunft. Es bedeutet, dass nicht sehr viele Händler in diese Handelschance, die Sie entdeckt haben. Der Ansatz, um zu Fuß nach vorne Tests ist das Gegenmittel gegen das Problem bekannt als Kurvenanpassung. Kurvenanpassung ist die ultimative shoulda cana shoulda-Strategie. It8217s verwandt mit dem Öffnen eines Diagramms von gestern und sagen, ich würde hier gekauft und ich würde hier verkauft, bereits wissen, was ausgegeben. Natürlich wollen Sie in dieser Situation Geld verdienen8221. Sie wissen mit perfekten Informationen, was der Markt tat. In Zukunft wissen Sie nicht, die perfekte Information. Das Ziel einer Strategie ist es, mit dieser Ambiguität umzugehen. Kurvenanpassung bedeutet, dass Sie alles so perfekt an vergangene Marktbedingungen anpassen, dass, wenn neue Situationen unvermeidlich entstehen, eine Art ähnlich der Phrase, die sich wiederholt, aber es reimt, 8221 Ihre Strategie tut dasselbe. Sie wollen eine Strategie, die gut funktioniert auf vergangene Leistung, aber you8217re nicht kommen mit einer Strategie, um Geld auf historischen Märkten zu machen. Der Zweck der Entwicklung einer Strategie ist, Geld in zukünftigen Märkten zu machen. Wenn Sie ein Backtesting versuchen, versuchen Sie, das Gleichgewicht zwischen solider historischer Performance zu schlagen und vor allem darauf zu achten, dass das historische Wissen auf die zukünftige Performance extrapoliert wird. Ihr Ziel ist es, Geld zu verdienen. Rolling-Walk-Forward-Optimierung Rolling-Walk-Forward-Optimierung nimmt die Walk-forward-Idee und kontinuierlich verbessert die Strategie, indem sie es neuen Daten. So let8217s sagen, dass Sie eine vierundzwanzig Monate Probe Zeitraum haben. Ein Weg, um darüber zu gehen, wäre es, Ihre Strategie für einen Zeitraum von zwei Monaten zu optimieren, dann zu Fuß bis zum dritten Monat. Sie beobachten das Verhalten und Sie reoptimize für den zweiten und dritten Monat, dann gehen Sie es vorwärts zum vierten Monat. Indem Sie so kontinuierlich, Sie beseitigen die Verfallzeit der Strategie und geben ihm eine Chance, um den laufenden Marktbedingungen anzupassen. Es ist eine Art von dem redheaded Stiefkind, um das Lernen zu bearbeiten. Erfahrung und Verluste verleihen der Strategie die Möglichkeit, sich durch Marktoptimierung zu verbessern und den Marktveränderungen anzupassen. 8230you beseitigen die Verfallzeit der Strategie und geben ihm eine Chance, sich an die laufenden Marktbedingungen anzupassen Ein weiterer wichtiger Aspekt für Walk-Forward-Analyse ist der Grad der Freiheit innerhalb eines Systems. Zum Beispiel, let8217s sagen, dass Sie analysieren eine sich bewegende Kreuzung Kreuz. You8217re mit zwei gleitenden Durchschnitten und verwenden Sie einen festen Stoploss und profitieren. Das würde Ihnen vier Grad Freiheit geben. Der schnell bewegte Durchschnitt ist der erste Grad. Der langsame gleitende Durchschnitt ist der zweite Grad. Der dritte ist der Stoploss und der vierte ist der Profit. Je mehr Freiheitsgrade, die Sie in einem System zulassen, erhöht die Chancen der Kurve, die Ihre Systeme an historische Daten anpassen, beträchtlich. Die absolut besten Systeme halten zwölf Freiheitsgrade oder weniger. Sie wollen Trading-Chancen, die eine große Anzahl von Trades haben und die Leistung, die Sie zufrieden stellend finden finden. Ein weiteres Element in Ihrer Optimierung zu prüfen ist, was sind Sie optimieren. Die meisten Menschen konzentrieren sich auf die absolute Rückkehr. Rückkehr ist groß, aber die meisten Händler interessieren sich viel mehr darüber, wie sie ihr Geld anstelle von wie viel machen. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel. Wenn ich ein System hatte, das 25.000 letztes Jahr gebildet hat, würden Sie es wollen Fast jeder sagt ja. Wenn ich ein System habe, das 25.000 letztes Jahr gemacht hat, aber du musst zu 15.000 verlieren, bevor du Geld verdienst. Die meisten Menschen wollen dieses System. Was das bedeutet, ist, dass Sie viel mehr über die Leistung auf einer täglichen Basis als Ende Ergebnis kümmern. Das Problem mit der Optimierung und sogar zu Fuß nach vorne Optimierung ist, dass Sie nicht unbedingt auf das, was Sie in der realen Welt konzentrieren konzentriert: die Art, wie Sie Ihr Geld verdienen. Die meisten Charting-Pakete konzentrierten sich auf das Nettoergebnis und das kann einige Schwächen in Ihrem System verursachen. Wenn you8217re Bereich Handel, was you8217ve wirklich getan ist Cherry wählen Sie die Ergebnisse, die am wenigsten von erheblichen Neuigkeiten betroffen sind. Tatsächlich haben Sie die Einstellungen gewählt, die noch nicht durch Fettschwänze beeinflusst wurden. Wenn you8217re Tendenzhandel, you8217ve getan das genaue Gegenteil. Sie wählen absichtlich die Einstellungen, die die fetten Schwänze maximieren, die in der Vergangenheit geschehen sind. Mit Trend-Trading-Strategien, werden Sie wahrscheinlich aren8217t, um konsistente Leistung zu finden. Stattdessen, was Sie finden, ist, dass die Optimierung häufig verursacht lange, andauernde Dürre von unaufhörlichen Drawdown. Dann plötzlich, fast aus dem Nichts, findet es einen Mega-Monster-Gewinner, der mehrere Multiples des Drawdowns zurückgibt, die Sie erlebt haben. Dies ist für eine hypothetische Backtests in Ordnung, aber in der realen Welt, wo Sie Leiden Verluste auf eine nahe Tagesbasis, die meisten Händler können die Schmerzen nehmen. Die Schwäche, die ich mit den meisten Optimierungen finde, ist, dass sie nicht die Konsistenz der Leistung betrachten. Ein potentieller Ersatz für eine Strategieoptimierung wäre die lineare Regression der Eigenkapitalkurve über die Zeit. Die beste Eigenkapitalkurve hat die stärkste lineare Regressionssteigung. Beliebte Charting-Pakete, die Rolling-Walk-forward-Optimierung zu implementieren sind Amibroker, TradeStation, Multicharts und NinjaTrader. Optimierung der Weiterleitung in NinjaTrader Öffnen Sie den Strategy Analyzer aus dem Control Center. Klicken Sie auf File New Strategy Analyzer. Öffnen Sie die Strategie-Analysator in NinjaTrader Linke Maustaste auf eine Instrument-oder Instrument-Liste und rechten Maustaste klicken, um das rechte Maustaste-Menü aufzurufen. Wählen Sie den Menüpunkt Walk Forward. Sie können auch auf das Symbol 8220w8221 in der Symbolleiste Strategy Analyzer klicken. Wenn Sie Hotkeys bevorzugen, können Sie auch CTRL W verwenden. Schließlich können Sie auch das 8220W8221-Symbol oben links im Strategy Analyzer drücken. Wählen Sie eine Strategie aus dem Menü "Strategy slide out" aus. Legen Sie die Walk Forward-Eigenschaften fest (siehe Abschnitt 8220Erweiterung von Walk Forward-Eigenschaften8221 unten für Eigenschaftsdefinitionen) und drücken Sie die Taste OK. Es gibt viele Möglichkeiten, die Vorwärtsoptimierung in NinjaTrader auszuwählen. Der Fortschritt des Fortschritts wird in der Statusleiste des Kontrollzentrums angezeigt. Praveen Baratam sagt Kürzlich begann ich Experimentieren mit WFA und machte eine überraschende Beobachtung. Wenn alles andere gleich ist, kann das Ergebnis einer WFA, d. h. Walk Forward Efficiency, stark variieren, wenn das Startdatum der ersten In-Sample-Periode um nur einen Monat verschoben wird. Google Spread Sheet zeigt die WFA-Läufe 8211 goo. gl6VHRDU In Fall 1 beginnt der erste IS-OS-Schritt am 2. August 2006 und gleitet in jedem Schritt um 6 Monate vor. In Fall 2 beginnt sie am 2. Juli 2006. In der Tat, in Fall 1 der WFA verlässt einen Monat am Anfang und schließt einen Monat am Ende, wenn im Vergleich zu Fall 2. WFE. 100 Gehäuse 2 WFE. -12 Ist dies ein Fall von saisonalen Variation Jede andere Erklärung Sein wirklich erstaunlich, um so großen Unterschied zwischen ihnen zu sehen. Andererseits kehrt sich das Phänomen um, wenn wir von 6 Monaten Aus Probeperiode auf 2 Monate umschalten. In dieser Situation übertrifft die WFA-Instanz ab dem 2. Juli 2006 die, die am 2. August 2006 beginnt. Google Spread Sheet zeigt sowohl die WFA-Läufe als auch die Ergebnisumkehr 8211 goo. glAkH4ID Vielleicht können Sie mehr Licht auf dieses Phänomen werfen. Es wird unterstützt, dass mehrere Datenträger mit niedriger Latenzzeit unterstützt werden (Verarbeitungsgeschwindigkeiten in Millionen von Nachrichten pro Sekunde auf Terabyte an Daten ) - C und basierte Strategie Backtesting und Optimierung - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Trading-Signale in FIX-Aufträge umgewandelt QuantFACTORY - Datenmanagement-Lösung für das Backend-Management der Strategie: - QuantDEVELOPER - Framework und IDE für Trading-Strategien Entwicklung, Debugging, Backtesting und Optimierung, Das als Visual Studio-Plug-in verfügbar ist - QuantDATACENTER - ermöglicht die Verwaltung eines historischen Data-Warehouse und die Erfassung von Echtzeit - oder Ultra-Low-Latency-Marktdaten von Anbietern und Börsen - QuantENGINE - ermöglicht die Bereitstellung und Durchführung vorkompilierter Strategien - Multi-Asset, Perfekte Datenübertragungsraten, Multi-Asset, Intraday-Level-Tests, Optimierung, WFA etc. Multiple Broker und Daten-Feeds werden unterstützt - QuantTrader - Produktionsumfeld - QuantBase - zentrales Datenmanagement - QuantRouter - Daten - und Auftragsrouting Institutionelle Datenverwaltung Backtestingstrategie-Implementierungslösung: - Multi-Asset-Lösung, Unterstützung mehrerer Daten-Feeds, Datenbank unterstützt alle Arten von RDBMS, die eine JDBC-Schnittstelle bereitstellen , z. B Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc. - Kunden können IDE verwenden, um ihre Strategie entweder in Java, Ruby oder Python zu skriptieren oder sie können ihre eigene Strategie verwenden IDE - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Trading Signale in FIX - (Forex, Optionen, Futures, Aktien, ETFs, Rohstoffe, synthetische Instrumente und kundenspezifische Derivat-Spreads etc.), mehrere Daten-Feeds unterstützt - Framework für Trading-Strategien Entwicklung, Debugging, Backtesting (IB, JPMorgan, FXCM etc.) Dedizierte Softwareplattform integriert mit Tradestations-Daten für Backtesting und Auto-Trading: - tägliche Intraday-Daten (US-Aktien für 43 Jahre, Futures für 61 Jahre) - praktisch für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse), Unterstützung der EasyLanguage Programmiersprache - Unterstützung von US-Aktien ETFs, Futures, US-Indizes, deutsche Aktien, Deutsche Indizes, Forex-frei für Tradestations-Brokeragekunden - 249,95 monatlich für Nicht-Profis (Nur Tradestation-Softwareplattform, ohne Brokerage) - 299,95 monatlich für Profis (nur für Tradestation-Software, ohne Brokerage) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen Strategien, Portfolio-Test und - Optimierung, (TFA), DTM, TCP, TCP, TCP, TCP, TCP, TCP, TCP / Txtfiles und mehr (Yahoo Finanzen. ) - einmalige Gebühr 279 für Standard Edition oder 339 für Professional Edition Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Portfolio-Backtesting und Handel, Multi-Asset, Intraday-Testing, Optimierung, Visualisierung etc. - Auto-Trading in Perl-Skriptsprache mit allen zugrunde liegenden Funktionen, die im nativen C geschrieben wurden, vorbereitet für Server-Co-Location - native FXCM - und Interactive Brokers-Unterstützung - kostenlose FXCM-Unterstützung, 100 pro Monat für IB-Plattform, kontaktieren Sie Salesseertrading für weitere Optionen Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien, Tests und Optimierung auf Portfolioebene - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse), C-Scripting - unterstützte Softwareerweiterungen - Daten-Feeds-Handling, Strategieabwicklung usw. - 799 pro Lizenz, 150 Jahre Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (techn Turtle Edition - Backtesting-Engine, Graphen, Berichte, EoD-Tests - Professional Edition - plus System-Editor, Walk-Forward-Analyse, Intraday-Strategien, Multithread-Tests etc. - Pro Plus Edition Turtle Edition 9999 - Professional Edition 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien , Portfolio-Testen und Optimierung, Charting, Visualisierung, kundenspezifische Berichterstattung etc. - am besten für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse) - direkter Link zu Interactive Brokern, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM ua - Daten aus Textdateien, Google Finance, Yahoo Finanzen, IQFeed und andere - Grundfunktionalität (EoD-Funktionalität) - kostenlos - erweiterte Funktionalität - Leasing aus 50 Monaten oder 995 Lizenzen Lizenz Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: ), Unterstützung von täglichen Strategien, Portfolio-Testen und Optimierung, Charting, Visualisierung, benutzerdefinierte Berichterstattung - unterstützt C und Visual Basic - direkte Verbindung zu interaktiven Brokern, IQFeed, txtfiles und vieles mehr (Yahoo Finance. ) - Dauerlizenz - 499 - Leasing 50 pro Monat Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen Strategien, Portfolio-Test und - Optimierung, Charting, Visualisierung, Custom-Reporting - technische und auch fundamentale Signale, 245 für Fortgeschrittene - 595 für die Premium-Version (Unterstützung von mehreren Datenanbietern und Brokern) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen Strategien, Tests auf Portfolioebene und Optimierung - am besten für Backtesting von preisbasierten Signalen ( Technische Analysen) - Eingebaute Daten für Aktien, Futures und Forex (täglich US-Aktien ab 1990, tägliche Futures 31 Jahre, Forex ab 1983 etc.) - Preiskalkulation von 45 Monaten auf 295 Monate (Preise abhängig von der Datenverfügbarkeit) Dedizierte Softwareplattform Für Backtesting und Auto-Trading: - nutzt die MQL4-Sprache, die hauptsächlich für den Handel mit Forex-Markt verwendet wird - unterstützt mehrere Forex-Broker und Daten-Feeds - unterstützt die Verwaltung mehrerer Accounts Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien Unterstützung für die Programmiersprache EasyLanguage - Unterstützung mehrerer Datenfeeds (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), direkte Unterstützung für mehrere Broker (Interactive Brokers etc.) - Multicharts 797 pro Jahr - Multicharts-Lebensdauer 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters Datenförderung etc.) Webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen von Stockpicking-Strategien: - US-Aktien ETFs (täglich) - punktuelle Grunddaten seit 1999 - Langzeitstrategien, Preisefundamentals angetriebene Signale - Designer - 139 Monate - Manager - 199 Monate - Komplette Funktionalität Portfolio Analytics mit hochfrequenten Marktdaten: - Dieses Produkt ist für den Einsatz von niedrigen, mittleren und hochfrequenten Händlern geeignet. 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B. chinesische Aktien) hochladen. - 40 Portfolio-Metriken (VaR, ETL, Alpha, Beta, Sharpe-Verhältnis, Omega-Verhältnis usw.) - unterstützt R, Matlab, Java Python - 10 Portfolio-Optimierungen Webbasiertes Backtesting-Tool: - US - Daten von QuantQuote - Forex-Daten von FXCM - Unterstützung von Trader Interactive Brokers für Live Trading Webbasiertes Backtesting-Tool: - US-Aktien und ETFs-Preise (dailyintraday) seit 2002 - Fundamentaldaten von Morningstar (über 600 Metriken) - Unterstützung von Interactive Brokern für den Livehandel Webbasierte Backtesting-Tools: - einfach zu bedienen, Asset-Allocation-Strategien, Daten seit 1992 - Zeitreihen-Dynamik und gleitende Durchschnittsstrategien auf ETFs - Einfache Impuls - und Simple Value-Strategien für die Aktienauswahl Webbasiertes Backtesting-Tool: - bis zu 25 Jahre Daten für 49 Quantisierungsprogramme, die in der Lage sind, die Kosten zu senken und die Kosten zu senken, werden von den Partnern getragen Mit jedem Broker, der Metatrader 4 als Backend einsetzt. Web-basiertes Backtesting-Screening-Tool: - über 10 000 US-Aktien, Daten bis zu 20 Jahre Geschichte - fundamentale technische Kriterien - freie - eingeschränkte Funktionalität (1 Jahr Daten, keine gespeicherten Backtests etc.) - 50 pro Monat - Vollständige Funktionalität Webbasiertes Backtesting-Tool zur Prüfung von Aktienfaktor-Kommissionierung und Asset Allocation-Strategien: - Mehrere Eigenkapitalfaktoren mit bewährtem Alpha über Marktkapitalisierungen, Multi-Investment-Universen, Risikomanagement-Filter - Asset Allocation Strategien Backtests, Mischen Asset Allocation Und Faktorauswahl in einem Portfolio - kostenlos auf dem SP 100-Universum - 50 Monate oder 480 Jahre - breitere US-Investmentuniversen, britische EU-Aktien, Asset Allocation-Strategien MATLAB - Hochsprachen - und interaktive Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken: - Parallel - und GPU - Backtesting und Optimierung, umfangreiche Integrationsmöglichkeiten etc. - Preis auf Anfrage hier Kostenlose Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, viele Quants bevorzugen es für seine außergewöhnliche offene Architektur und Flexibilität: - effektive Datenverarbeitung und Speicherung, grafisch Freie Open-Source-Programmiersprache, offene Architektur, flexibel, leicht erweiterbar über Pakete: - Datenerfassung und - analyse, leicht erweiterbar über Pakete - empfohlene Erweiterungen - Quantstrat, Rmetrics, Quantmod, Quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, BacktestingXL Pro ist ein Add-In für den Aufbau und die Prüfung Ihrer Handelsstrategien in Microsoft Excel 2010 und 2013: - Benutzer können VBA verwenden Um Strategien für BacktestingXL Pro zu erstellen, ist VBA-Wissen optional, Benutzer können Handelsregeln auf einer Tabelle unter Verwendung von standardmäßig vorgefertigten Backtesting-Codes erstellen - unterstützt Pyramidierung, Shortlong-Positionslimitierung, Provisionsberechnung, Equity Tracking, Out-of-Money-Controlling, Kaufpreis BacktestingXL Pro Webbasiertes Backtesting-Tool: - einfach zu bedienendes, einstufiges webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen der relativen Stärke und der gleitenden durchschnittlichen Strategien auf ETFs - verschiedene Arten von Strategien für freie, vollständige Backtesting-Funktionalität 34 , 99 monatlich FactorWave ist ein einfach zu bedienendes webbasiertes Backtesting-Tool für Faktorinvestitionen: - ermöglicht dem Anwender, mehrere ETFoptionsfuturesequity Faktoren mit bewährtem alpha über Markt-Cap-Benchmarks zu mischen - kostenlos - ETFStock Screener mit 5 Factors - 149mo - freie Optionsoptionen Screener, Futures Strategien, Vix-Strategien Web-basiertes Tool - Kostenlose Stock Ratings, saisonale Analyse, Charts Grundlagen - Freie Freemium-Modell Kostenlose webbasierte Backtesting-Tool, um Stock Picking-Strategien zu testen: - US-Aktien, Daten von ValueLine von 1986-2014 - Preis-und Fundamentaldaten, 1700 Aktien, monatlicher Granularitäts-Test
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