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Trading Strategy Tester Testen und optimieren Sie Ihren Handelsroboter, bevor Sie ihn für den echten Handel nutzen Der integrierte MetaTrader 5 Strategy Tester erleichtert das Testen der automatisierten Roboter-Performance im Handel. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht nicht nur die Prüfung der Effizienz eines Expert Advisor, sondern ermöglicht auch die Ermittlung der besten Eingabeparameter, bevor Sie die EA auf Ihrem realen Konto ausführen. Der gesamte Betrieb des Strategy Tester basiert auf historischen Kursen von Währungen, Aktien und anderen Vermögenswerten. Während der Tests durchläuft der Expert Advisor die akkumulierten Anführungszeichen und führt virtuelle Transaktionen gemäß seinem Algorithmus durch. Dieses Verfahren ermöglicht eine Bewertung, wie die EA in der Vergangenheit gehandelt haben würde. Der MetaTrader 5 Strategy Tester ermöglicht das Prüfen von Expertenberatern auf mehreren Währungen. Handelsroboter haben Zugang zu allen Finanzinstrumenten im Tester und können Handelsgeschäfte mit irgendeinem von ihnen durchführen. Mit dieser Funktion können Sie noch anspruchsvollere Expertenberater testen, die mehrere Währungen analysieren und die Korrelation zwischen ihnen identifizieren können. Der Hauptvorteil des Testverfahrens ist die Möglichkeit, eine Roboterleistung vor dem Handel auf einem realen Konto auszuwerten. Darüber hinaus dauert es nur wenige Minuten in der Tester anstatt Tage, Wochen oder Monate benötigt, um eine EA auf dem realen Markt zu testen. Dies ist ein unbestreitbarer Vorteil des Strategy Tester, aber nicht alle seiner Fähigkeiten. Testmodi MetaTrader 5 Strategy Tester bietet mehrere Testmodi, um das optimale Geschwindigkeitsqualitätsverhältnis auf der Grundlage der Händlerbedürfnisse zu erreichen. Jedes Tick wird verwendet, um die beste Prüfgenauigkeit zu gewährleisten. Simulierte Bedingungen sind in diesem Modus am realistischsten. 1 Minute OHLC wird für Händler eingeführt, die eine Strategie schnell, aber auch genau gleichzeitig testen möchten. Wählen Sie Offene Preise nur dann aus, wenn Sie eine sehr schnelle und grobe Schätzung benötigen, die auf baren Preisen basiert. Der Strategie-Tester wird nicht nur zum Testen der Handelsroboter eingesetzt, sondern auch zur Lösung vieler mathematischer Probleme der Parameteroptimierung. In diesem Fall wird die Handelsgeschichte nicht verwendet, und das Marktumfeld wird nicht simuliert, sodass mathematische Berechnungen im Expert Advisor durchgeführt werden. Mit Stresstests kann die Prüfung von Handelsrobotern noch realistischer sein. Der Zufallsverzögerungsmodus simuliert Netzwerkverzögerungen bei der Übertragung und Verarbeitung von Handelsanforderungen sowie Verzögerungen bei der Ausführung von Aufträgen durch Händler im realen Handel. Grafische Darstellung der Testergebnisse Die Darstellung der Testergebnisse von Expert Advisors ist eines der bemerkenswertesten Merkmale des Strategy Testers. Die Ergebnisse sind in den Abbildungen dargestellt, die einen Profit-Profit während eines Tests anzeigen. Darüber hinaus sind sie auch durch eine große Menge an statistischen Daten einschließlich Profit-Prozent-Verhältnis, die Zahl der profitablen verlierenden Angeboten, Risikofaktor, erwartete Auszahlung und vieles mehr vertreten. Strategien Testergebnisse können in Diagrammen für bequemere Analyse präsentiert werden. Visuelle Prüfung Visual Testing macht es möglich, eine Expert Advisors Operationen auf historische Preisdaten in Echtzeit verfolgen: Alle ausgeführten Angebote werden auf einem Diagramm visualisiert, was die Analyse bequemer macht. Der Testprozess kann verlangsamt oder gestoppt werden, um zu beobachten, wie der Handel zu einem bestimmten Zeitintervall durchgeführt wird. Der Visualisierungsmodus ermöglicht es dem Trader nicht nur, den Handelsroboterbetrieb in Echtzeit zu überwachen, sondern ermöglicht darüber hinaus die Prüfung von kundenspezifischen technischen Indikatoren. Beispielsweise können Sie ein Indikatorverhalten auf historische Daten auswerten, bevor Sie es vom Markt kaufen. Optimierung Ein weiterer wichtiger Nutzen des Strategie-Testers ist die Funktion der Optimierung, die es ermöglicht, die besten Eingabeparameter für einen bestimmten Handelsroboter auszuwählen. Mit Optimierung, können Sie die Parameter, um maximale Rentabilität und Stabilität, minimale Risiko und so weiter zu erzielen. Während des Optimierungsprozesses wird ein Handelsroboter mehrmals mit unterschiedlichen Sätzen von Parametern getestet. Nach der Optimierung können Sie die Ergebnisse vergleichen, um die Parameter auszuwählen, die die beste Leistung für Ihren Roboter bieten. Die Anzahl der Kombinationen von Eingabeparametern in der Optimierung kann überwältigend sein: Sie können bis zu Hunderte oder sogar Tausende solcher Kombinationen haben. Dadurch kann die Optimierung zu einem sehr umfangreichen Prozess werden, kann aber durch den Einsatz genetischer Algorithmen noch deutlich verkürzt werden. Diese Funktion deaktiviert die serielle Suche aller Kombinationen von Eingabeparametern und wählt nur diejenigen aus, die den optimierten Kriterien am besten entsprechen. In nachfolgenden Phasen werden die optimalen Kombinationen gekreuzt, bis das bestmögliche Ergebnis erreicht ist. Die genetischen Algorithmen helfen dabei, die Anzahl der Kombinationen und die Gesamtoptimierungszeit deutlich zu reduzieren. Grafische Darstellung von Optimierungsergebnissen Der Strategy Tester bietet leistungsstarke 2D - und 3D-Tools für die visuelle Analyse von Optimierungsergebnissen. Beispielsweise können Sie die Korrelation eines Endergebnisses mit zwei Parametern in 2D analysieren, während 3D Ihnen ermöglicht, den gesamten Prozess der optimalen Ergebnissuche während der Optimierung anzuzeigen. Zusätzlich zu den integrierten Funktionen können Sie benutzerdefinierte Visualisierungsmethoden verwenden. Es besteht keine Notwendigkeit, Daten in einer bestimmten Weise vorzubereiten, zu exportieren oder in einer Drittanbieteranwendung zu verarbeiten. Die Ergebnisse können während des Optimierungsprozesses überprüft werden. Vorwärts-Tests Die integrierte Vorwärts-Testoption vermeidet das Problem der Überoptimierung oder der Parametrierung. Diese Option teilt die Datenbank der Währungs - und Aktienkurse für die Optimierung in zwei separate Teile auf. Die Optimierung wird für den ersten Teil durchgeführt, während der zweite Teil verwendet wird, um die erhaltenen Ergebnisse zu bestätigen. Wenn ein Handelsroboter in beiden Segmenten gleichermaßen effizient ist, ist dies der Beweis dafür, dass das Handelssystem die besten Parameter hat und eine Parametrierung praktisch unmöglich ist. MQL5 Cloud Network Verteiltes Testen und Optimieren ermöglicht den Anschluss zusätzlicher Rechenressourcen, um diese Prozesse zu verbessern. Sie können z. B. zusätzliche Computer in Ihrem lokalen Netzwerk verwenden, um den Optimierungsprozess zu beschleunigen. Aber das ist nicht alles. MQL5 Cloud Network ist ein Cloud-Computing-Netzwerk, das Tausende von Computern aus der ganzen Welt vereint. Der Strategie-Tester kann mit dem Netzwerk verbinden, das von fast unbegrenzter Rechenleistung profitiert. Mit dem MQL5-Cloud-Netzwerk kann die Optimierung von Handelsanwendungen, die normalerweise nur wenige Monate dauern würde, wenn man nur einen Rechner benötigt, innerhalb weniger Stunden abgeschlossen werden. MQL5 Cloud Network kann durch die MetaTrader 5 Handelsplattform in nur wenigen Klicks aktiviert werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie MQL5 Cloud Network Berechnungen beschleunigen kann gtgt Neben der Verwendung der verteilten Computing-Netzwerk können Sie Ihre CPU-Rechenleistung und Geld zu verdienen. Sie sollten die MetaTester-Komponente starten, die in der MetaTrader 5-Handelsplattform enthalten ist, und Ihr Computer wird mit dem MQL5-Cloud-Netzwerk verbunden sein. Der Strategy Tester ist ein außergewöhnliches, leistungsfähiges Werkzeug für Entwickler von Handelsrobotern. Ohne die Verwendung des Testers ist die Schaffung eines effizienten und zuverlässigen Roboters praktisch unmöglich. Der Strategie-Tester spart Ihnen viel Zeit und ermöglicht die Schaffung eines wirklich optimalen Handelsroboter MetaQuotes Software Corp. ist ein Software-Unternehmen und bietet keine Investitions-oder Brokerage-Dienstleistungen an den Finanzmärkten. Die Walk Forward Analyzer ist jetzt kostenlos Gehen Sie auf die Download-Seite zu bekommen Ihr kostenloses Exemplar Woher wissen Sie, wenn Ihr Experte Berater ist wirklich profitabel MetaTraders Strategie Tester nicht geben Ihnen das ganze Bild Sind Sie auf der Grundlage von übermäßig optimistisch Backtests und enttäuscht, um zu finden, dass Ihr Experte Ratgeber Geld in Live-Handel verlieren Möchten Sie Wissen, ob Ihr professioneller Berater ist rentabel, schnell und einfach, ohne Geld zu verlieren Der Walk Forward Analyzer für MetaTrader Der Walk Forward Analyzer verwendet MetaTraders eigenen Strategy Tester, um eine Walk-forward-Analyse durchzuführen. Wobei die vom Benutzer bereitgestellten Einstellungen und Testparameter verwendet werden. Die Software ist einfach zu bedienen und kann Ihnen eine komplette Walk-forward-Analyse in einem Bruchteil der Zeit, die es für Sie tun, um es manuell zu tun. Eine Walk-Forward-Analyse bestimmt, ob ein professioneller Berater profitabel ist, wenn er mit optimierten Parametern auf Out-of-Sample-Daten handelt. Jeder Experte Advisor kann eine beeindruckende Optimierung Ergebnis zu produzieren, aber der wahre Test ist, ob diese Ergebnisse halten, wenn getestet über zukünftige Daten. Der Walk Forward Analyzer führt diesen Prozess viele Male über Monate und Jahre historischer Daten durch und gibt Ihnen ein genaues Bild von der wahren Leistung Ihres Expertenberaters. Nach Abschluss einer Walk-Forward-Analyse, youll präsentiert werden mit einem detaillierten Walk-forward-Analyse-Bericht, zeigt die Ergebnisse der Test-und Optimierungsläufe, die insgesamt testen Gewinnverlust und die Walk-forward-Wirkungsgrad. Was ein Maß dafür ist, wie robust Ihr Handelssystem ist. Sehen Sie den Walk Forward Analyzer in Aktion Wenn Sie nicht mit dem Walk Forward Analysenverfahren vertraut sind, lesen Sie bitte Was ist Walk Forward Analysis, um herauszufinden, warum es die beste Methode ist, die Robustheit und die potenzielle Rentabilität Ihres Handelssystems zu bestimmen. Das Video unten bietet einen kompletten Lösungsvorschlag und ein Tutorial des Walk Forward Analyzers für MetaTrader: Backtesting und Forward Testing: Die Bedeutung von Correlation Trader, die eifrig versuchen, eine Trading-Idee in einem Live-Markt versuchen oft den Fehler, sich vollständig auf Backtesting-Ergebnisse zu Ob das System rentabel ist. Während Backtesting Händler mit wertvollen Informationen versorgen kann, ist es oft irreführend und es ist nur ein Teil des Evaluierungsprozesses. Out-of-Sample-Tests und Vorwärts-Performance-Tests bieten weitere Bestätigung in Bezug auf eine System-Effektivität, und kann zeigen, dass Systeme echte Farben, bevor echtes Geld auf der Linie ist. Eine gute Korrelation zwischen Backtesting-, Out-of-Sample - und Forward-Performance-Testergebnissen ist entscheidend für die Bestimmung der Tragfähigkeit eines Handelssystems. Weitere Informationen finden Sie unter Backtesting: Interpretation der Vergangenheit. Backtesting-Grundlagen Backtesting bezieht sich auf die Anwendung eines Handelssystems auf historische Daten, um zu überprüfen, wie ein System während des Trainings durchgeführt worden wäre Den angegebenen Zeitraum. Viele der heutigen Handelsplattformen unterstützen Backtests. Händler können Ideen mit wenigen Tastenanschlägen testen und Einblicke in die Effektivität einer Idee erhalten, ohne Geld in einem Handelskonto zu riskieren. Backtesting kann einfache Ideen auswerten, wie z. B. wie ein gleitender Durchschnitt Crossover auf historische Daten oder komplexere Systeme mit einer Vielzahl von Eingaben und Trigger ausführen würde. Solange eine Idee quantifiziert werden kann, kann sie rückgängig gemacht werden. Einige Händler und Investoren können die Expertise eines qualifizierten Programmierers, um die Idee in eine testable Form entwickeln zu suchen. Typischerweise handelt es sich um einen Programmierer, der die Idee in die proprietäre Sprache codiert, die von der Handelsplattform gehostet wird. Der Programmierer kann benutzerdefinierte Eingabevariablen enthalten, die es dem Händler ermöglichen, das System zu optimieren. Ein Beispiel hierfür wäre das einfache gleitende durchschnittliche Crossover-System, wie oben erwähnt: Der Trader würde in der Lage sein, die Längen der beiden im System verwendeten Bewegungsdurchschnitte einzugeben (oder zu ändern). Der Händler konnte backtest, um zu bestimmen, welche Längen der gleitenden Durchschnitte das beste auf den historischen Daten durchgeführt hätten. (Mehr Einblick in das Electronic Trading Tutorial.) Optimierungsstudien Viele Handelsplattformen ermöglichen auch Optimierungsstudien. Dies beinhaltet die Eingabe eines Bereichs für die angegebene Eingabe und lassen Sie den Computer die Mathematik, um herauszufinden, welche Eingabe würde die besten durchgeführt haben. Eine Multi-Variable-Optimierung kann die Mathematik für zwei oder mehr Variablen kombinieren, um zu bestimmen, welche Ebenen zusammen das beste Ergebnis erzielt haben. Beispielsweise können Händler dem Programm mitteilen, welche Eingaben sie in ihre Strategie aufnehmen wollen, die dann unter Berücksichtigung der getesteten historischen Daten auf ihre idealen Gewichte optimiert würden. Backtesting kann spannend sein, indem ein unrentables System oft mit wenigen Optimierungen magisch in eine Geldmaschine verwandelt werden kann. Leider tweaking ein System, um das größte Niveau der Vergangenheit Rentabilität zu erreichen führt oft zu einem System, das schlecht im realen Handel ausführen wird. Diese Überoptimierung schafft Systeme, die nur auf Papier gut aussehen. Kurvenanpassung ist die Verwendung von Optimierungsanalysen, um die höchste Anzahl von Gewinntransaktionen mit dem größten Gewinn aus den in der Testperiode verwendeten historischen Daten zu schaffen. Obwohl es in Backtesting-Ergebnissen eindrucksvoll aussieht, führt die Kurvenanpassung zu unzuverlässigen Systemen, da die Ergebnisse im Wesentlichen nur für diese bestimmten Daten und Zeiträume angepasst sind. Backtesting und Optimierung bieten viele Vorteile für einen Händler, aber dies ist nur ein Teil des Prozesses bei der Bewertung eines potenziellen Handelssystems. Der nächste Schritt besteht darin, das System auf historische Daten anzuwenden, die in der anfänglichen Backtesting-Phase nicht verwendet wurden. (Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und ist, sobald er in einem Diagramm aufgezeichnet ist, ein leistungsstarkes visuelles Trend-Spotting-Tool.) Weitere Informationen finden Sie unter Simple Moving Averages, die Trends Stand Out darstellen.) In-Sample und Out-of-Sample-Daten Beim Testen einer Idee auf historische Daten ist es vorteilhaft, einen Zeitraum von historischen Daten für Testzwecke zu reservieren. Die anfänglichen historischen Daten, auf denen die Idee getestet und optimiert wird, werden als In-Probe-Daten bezeichnet. Der reservierte Datensatz wird als Out-of-Sample-Daten bezeichnet. Dieses Setup ist ein wichtiger Teil des Evaluierungsprozesses, da es eine Möglichkeit bietet, die Idee auf Daten zu testen, die nicht Bestandteil des Optimierungsmodells waren. Infolgedessen wird die Idee in keiner Weise durch die Out-of-Sample-Daten beeinflusst worden sein, und Händler werden in der Lage sein zu bestimmen, wie gut das System auf neuen Daten, d. h. im realen Handel, vorgehen könnte. Bevor ein Backtesting oder eine Optimierung initiiert wird, können Händler einen Prozentsatz der historischen Daten reservieren, die für das Out-of-Sample-Testen reserviert werden sollen. Eine Methode besteht darin, die historischen Daten in Drittel aufzuteilen und ein Drittel für die Verwendung im Out-of-Sample-Test zu trennen. Nur die In-Probe-Daten sollten für die Erstprüfung und Optimierung verwendet werden. Fig. 1 zeigt eine Zeitlinie, in der ein Drittel der historischen Daten für einen Test außerhalb des Abtastwerts reserviert ist, und zwei Drittel für das In-Probe-Testen verwendet werden. Obwohl Fig. 1 die Out-of-Sample-Daten am Beginn des Tests zeigt, würden typische Prozeduren den Out-of-Sample-Anteil aufweisen, der unmittelbar der Vorwärtsleistung vorausgeht. Abbildung 1: Eine Zeitzeile, die die relative Länge von In-Sample - und Out-of-Sample-Daten repräsentiert, die im Backtesting-Prozess verwendet werden. Sobald ein Handelssystem mit In-Sample-Daten entwickelt wurde, ist es bereit, auf die Out-of-Sample-Daten angewendet werden. Trader können die Performance-Ergebnisse zwischen den In-Sample - und Out-of-Sample-Daten auswerten und vergleichen. Korrelation bezieht sich auf Ähnlichkeiten zwischen den Leistungen und den Gesamttrends der beiden Datensätze. Korrelationsmetriken können bei der Bewertung der im Testzeitraum erstellten Strategieleistungsberichte verwendet werden (ein Feature, das die meisten Handelsplattformen bereitstellen). Je stärker die Korrelation zwischen den beiden, desto besser die Wahrscheinlichkeit, dass ein System gut in Vorwärts-Performance-Tests und Live-Handel. Fig. 2 veranschaulicht zwei verschiedene Systeme, die auf In-Probe-Daten getestet und optimiert wurden und dann auf Daten außerhalb der Abtastwerte angewendet wurden. Das Diagramm auf der linken Seite zeigt ein System, das deutlich kalibriert wurde, um gut auf den In-Sample-Daten zu arbeiten und bei den Out-of-Sample-Daten vollständig fehlgeschlagen ist. Die Grafik auf der rechten Seite zeigt ein System, das sowohl im In - als auch im Out-of-Sample-Bereich gut funktioniert. Abbildung 2: Zwei Aktienkurven. Die Handelsdaten vor jedem gelben Pfeil stehen für Stichprobenprüfung. Die zwischen den gelben und roten Pfeilen erzeugten Trades deuten auf Proben außerhalb des Tests hin. Die Trades nach den roten Pfeilen stammen aus den Vorwärts-Performance-Testphasen. Wenn es nur wenige Korrelationen zwischen dem Stichprobenverfahren und dem Out-of-Sample-Test gibt, wie das linke Diagramm in Abbildung 2, ist es wahrscheinlich, dass das System überoptimiert wurde und im Live-Handel nicht gut funktioniert. Wenn es eine starke Korrelation in der Leistung gibt, wie in dem rechten Diagramm in 2 zu sehen ist, beinhaltet die nächste Phase der Evaluierung eine zusätzliche Art von Out-of-Sample-Tests, die als Vorwärtsleistungstests bekannt sind. (Für weitere Informationen über die Prognose, siehe Financial Forecasting: Die Bayessche Methode.) Forward Performance Testing Basics Forward Performance Testing, auch bekannt als Papierhandel. Bietet den Händlern einen weiteren Satz von Out-of-Sample-Daten, auf denen ein System ausgewertet werden kann. Forward-Performance-Tests ist eine Simulation des tatsächlichen Handels und beinhaltet nach der System-Logik in einem Live-Markt. Es wird auch Papierhandel genannt, da alle Trades auf Papier ausgeführt werden, nur dass Handelseinträge und Exits zusammen mit einem Gewinn oder Verlust für das System dokumentiert werden, aber keine echten Trades ausgeführt werden. Ein wichtiger Aspekt der Vorwärtsleistungstests ist, der Systemlogik genau anders zu folgen, es wird schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, diesen Schritt des Verfahrens genau zu bewerten. Trader sollten ehrlich über alle Handels-Einträge und Ausfahrten und vermeiden Verhalten wie Cherry Kommissionierung Trades oder nicht einschließlich eines Handels auf Papier Rationalisierung, dass ich nie diesen Handel genommen hätte. Wenn der Handel nach der Systemlogik aufgetreten wäre, sollte er dokumentiert und ausgewertet werden. Viele Broker bieten ein simuliertes Trading-Konto, in dem Trades platziert werden können und der entsprechende Gewinn und Verlust berechnet. Mit einem simulierten Handelskonto kann eine semi-realistische Atmosphäre geschaffen werden, auf der der Handel praktiziert und das System weiter beurteilt werden kann. Abbildung 2 zeigt auch die Ergebnisse für Vorwärtsleistungstests an zwei Systemen. Wiederum kann das in der linken Tabelle dargestellte System nicht weit über das anfängliche Testen an In-Probe-Daten hinausgehen. Das in der rechten Grafik gezeigte System arbeitet jedoch weiterhin gut durch alle Phasen, einschließlich der Vorwärtsleistungstests. Ein System, das positive Ergebnisse mit guter Korrelation zwischen In-Sample-, Out-of-Sample - und Forward-Performance-Tests zeigt, ist bereit, in einem Live-Markt implementiert zu werden. Das Bottom Line Backtesting ist ein wertvolles Werkzeug in den meisten Handelsplattformen. Durch die Aufteilung historischer Daten in mehrere Sets, die für Stichproben - und Out-of-Sample-Tests sorgen, können Händler eine praktische und effiziente Methode zur Bewertung einer Handelsidee und eines Systems darstellen. Da die meisten Trader Optimierungstechniken im Backtesting einsetzen, ist es wichtig, dass dann das System auf saubere Daten ausgewertet wird, um seine Lebensfähigkeit zu bestimmen. Fortsetzung der Out-of-Sample-Tests mit Vorwärts-Performance-Tests bietet eine weitere Ebene der Sicherheit, bevor sie ein System in den Markt riskant echtes Geld. Positive Ergebnisse und eine gute Korrelation zwischen In-Sample - und Out-of-Sample-Backtests und Forward-Performance-Tests erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein System im eigentlichen Handel gut abschneiden wird. (Einen umfassenden Überblick über die technische Analyse finden Sie unter Technische Analyse: Einleitung.)