Teste de estresse do sistema comercial

Testes de estresse do sistema de negociação.
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Stress Testing - msdn. microsoft.
Implementação dos Requisitos de Teste da MiFID II por locais de negociação de eventos de negociação e empresas de investimento ambiente de teste para testes de estresse. Negociação.
COMMODITY FUTURES TRADING COMMISSION - CFTC.
12.11.2017 & # 0183; & # 32; Quando desenvolvemos sistemas de negociação automatizados voltados para o longo 5 Responses to "Stress Testing Systems: Learning sobre Monte Carlo Simulations.
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Sistemas de teste de estresse: aprendendo sobre Monte Carlo.
24.10.2017 & # 0183; & # 32; Cambridge Core - Finanças Matemáticas - Stress-testing the Banking System - editado por Mario Quagliariello.
IAA Paper on Stress Testing and Scenario - HOME (EN)
O portfólio da Allied de serviços de testes especializados para a comercialização de SOR e sistemas de negociação algorítmica; Testando, mas permite realizar testes de estresse.
Testes de estresse Sistemas financeiros: o que fazer quando o.
Teste de estresse Testes de estresse em todo o sistema Análise microprudencial Análise macroprudencial A choque soberano aplica-se apenas à carteira de negociação e.
Enterprise Stress Testing Systems - SAS.
O teste de atraso é o processo de testar estratégias de negociação com base em dados de mercado históricos para tentar simular como um sistema de negociação pode realizar no futuro.
Sistema comercial e ferramentas de backtesting | CQG, Inc.
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O processo de teste de comerciantes de um sistema de negociação divide seu tempo entre negociação, desenvolvimento, backtesting, para criar negociação viável e de alta probabilidade.
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(23 de julho de 2002) John Craciun é o criador e promotor do software de teste do Sistema de Negociação, TSTS. Agora, todos os sistemas de negociação, Point & amp; Figura, Equivolume e tudo mais.
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20 de outubro de 2018.
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Testes de estresse para estratégia de negociação Robustez. Por Michael R. Bryant No artigo sobre estratégias de negociação multimercado, discuti o conceito de robustez, que eu.

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Teste de estresse do sistema de negociação
Testes de estresse para estratégia de negociação Robustez.
por Michael R. Bryant.
No artigo sobre estratégias de negociação multimercado, discuti o conceito de robustez, que descrevi como insensível às variações nos dados em que a estratégia se baseia. Construir um sistema de negociação em múltiplos mercados é uma forma de aumentar a robustez. No entanto, e se você já tiver uma estratégia e quer ver como é robusto?
Testar uma estratégia de negociação para a robustez é muitas vezes referido como análise de sensibilidade, ou mais coloquialmente como teste de estresse. A idéia básica é ver o que acontece quando pequenas mudanças são feitas para os insumos de estratégia, dados de preços ou outros elementos da estratégia ou do ambiente de negociação. Uma estratégia robusta apresenta uma reação proporcional e relativamente silenciosa a tais mudanças, ao passo que uma estratégia que não é robusta reagirá de forma desproporcional e, às vezes, falhará de forma definitiva quando pequenas mudanças forem feitas em suas entradas ou ambiente.
Por que isso é importante?
Simplificando, a robustez é importante porque os mercados nunca ficam iguais. Pegue as entradas estratégicas, por exemplo. Entradas como o comprimento de look-back para uma média móvel podem ser ótimas durante o período de back-test, mas, em frente, diferentes valores podem ser ótimos. Queremos saber o quão bem a estratégia irá executar quando as entradas não são mais ótimas. Uma maneira de resolver isso é ver como os resultados mudam quando os valores de entrada são alterados.
Conforme explicado no artigo anterior, a idéia de robustez está relacionada à sobreposição da estratégia. Queremos garantir que a estratégia não tenha sido tão ajustada ao mercado durante o processo de desenvolvimento que não pode suportar quaisquer mudanças no mercado. De um modo geral, podemos testar isso mudando o mercado, mudando a estratégia ou ambos. Uma estratégia que não resiste bem a mudanças relativamente pequenas não é robusta e é provável que seja excesso de ajuste. Essa estratégia não deve ser bem sucedida no futuro.
Tipos de teste de estresse.
Existem muitas maneiras diferentes de que uma estratégia possa ser testada pelo estresse. Podemos fazer mudanças na própria estratégia ou nos dados de preços nos quais o testamos de volta. Podemos alterar os custos de negociação, como a quantidade de deslizamento, ou alterar o dimensionamento da posição. Em princípio, qualquer coisa que afeta os resultados da estratégia back-testing pode ser variada. Neste artigo, serão discutidos os seguintes três tipos de testes de estresse:
Alterando as entradas da estratégia.
Fazendo pequenas mudanças nos preços individuais.
Alterando a barra inicial.
O raciocínio para alterar os insumos da estratégia foi discutido acima. Para alterá-los, uma porcentagem será escolhida aleatoriamente entre - Max e + Max, onde Max pode estar na ordem de 1% ou 5%. Essa porcentagem será aplicada ao intervalo de valores para cada entrada. Por exemplo, se escolhermos o comprimento de look-back para um indicador do intervalo de valores de 1 a 100, então o intervalo seria de 100, e a porcentagem de alteração escolhida aleatoriamente seria aplicada a 100. O valor da mudança, positivo ou negativo, seria então adicionado ao valor de entrada original para torná-lo maior ou menor por esse valor. Também especificamos um valor de mudança mínima possível, como 1 para o valor de alterar um comprimento de retorno do indicador. Dessa forma, se a porcentagem de alteração aleatória for um número pequeno, a entrada ainda será alterada.
Uma maneira que uma estratégia pode ser excessiva e, portanto, não robusta, é se for ajustada demais aos preços específicos no back-test. Por exemplo, se a estratégia entrar longamente em uma parada e vários negócios grandes e rentáveis ​​entrarem no alto preço do dia, isso deve aumentar a bandeira vermelha. Como os resultados pareceriam se o alto tivesse sido um ponto mais baixo naqueles dias? Se essa pequena mudança arruinar os resultados, a estratégia claramente não é robusta. Uma técnica de teste de estresse para detectar esse tipo de sobreposição é fazer mudanças aleatórias em preços individuais e avaliar os resultados.
Para alterar aleatoriamente os dados de preço, usaremos duas configurações. Uma é a probabilidade de mudar um preço. Por exemplo, se a probabilidade for de 50%, isso significa que há 50% de chances de que qualquer preço - aberto, alto, baixo e próximo de cada barra - seja alterado. A segunda configuração é a alteração de porcentagem máxima que será aplicada a um preço que está sendo alterado. Tal como acontece com os valores de entrada, a quantidade real da alteração é escolhida aleatoriamente entre - Max e + Max, onde Max é a variação máxima do preço percentual. O valor de Max é tomado como uma porcentagem do intervalo verdadeiro médio nas últimas 100 barras. Por exemplo, se o intervalo verdadeiro médio for 10 pontos e a porcentagem máxima for 20%, então o valor da mudança é um número escolhido aleatoriamente entre -2 e +2 pontos. Digamos que o número atual é de -1,25 pontos e o preço de fechamento é de 1250,50. O fechamento modificado seria então 1249.25. Finalmente, é possível que a alteração de um preço invalide o pedido de preços normal, como a redução do aberto, de modo que esteja abaixo da baixa. Para evitar isso, os preços podem precisar ser ajustados depois de fazer a mudança para manter aberto e fechado dentro da faixa alta / baixa.
O último método de teste de estresse que será discutido envolve mudar a barra de partida. Provavelmente é óbvio que uma boa estratégia não deve desmoronar quando você inicia o back-test em uma barra diferente. Pode ser menos óbvio como isso pode acontecer. Considere uma estratégia hipotética que entra muito tempo em um crossover médio móvel. Em seguida, mantém o comércio exatamente cinco barras antes de sair no mercado. Deixando de lado a adequação da lógica, imagine o que a história do comércio pode parecer em um gráfico de preços. Se a condição de entrada média móvel usar um cruzamento médio de curto prazo acima de uma média de longo prazo, é perfeitamente possível que, em uma tendência ascendente sustentada, a condição de entrada possa ser verdadeira por um longo período de tempo; ou seja, a média de curto prazo pode ser maior do que a média de longo prazo para muitas barras em uma linha.
Se o back-test fosse iniciado durante esse período, o primeiro comércio entraria no próximo bar após a barra inicial, e cada troca duraria cinco barras, seguido imediatamente pela próxima entrada, e assim por diante. Agora, considere o que aconteceria se a barra de partida fosse alterada. Se a barra inicial fosse uma barra depois, por exemplo, toda a série de trades seria deslocada para uma barra à direita. É perfeitamente possível que algumas dessas séries de negócios de cinco barras sejam muito mais rentáveis ​​do que outras, dependendo de como os negócios se alinharam com qualquer ciclo de tendência subjacente de cinco barras que existia. Então, dependendo da barra inicial, a estratégia pode ser altamente rentável ou não lucrativa por causa de onde os negócios começaram e terminaram. Pode não ser óbvio durante o desenvolvimento que a lógica de estratégia tenha esse tipo de dependência na barra inicial, particularmente para tipos de lógica mais complexos.
Para testar o efeito da barra de partida, a barra na qual o back-test da estratégia será iniciada será variada por um número aleatório escolhido entre 1 e N. No exemplo abaixo, N foi escolhido para ser 300. Então, a barra de partida foi variado adicionando um número escolhido aleatoriamente entre 1 e 300 para o número da barra de partida original.
Uma abordagem de Monte Carlo.
Variando as entradas, os preços ou a barra de partida por uma quantidade aleatória apenas fornece uma alternativa para comparar os resultados originais. Para obter uma imagem mais completa de quão robusta é uma estratégia, podemos repetir o processo muitas vezes até termos uma distribuição de resultados. De um modo geral, a variação das variáveis ​​de entrada aleatoriamente em uma grande quantidade de iterações para gerar uma distribuição estatística de resultados para a função que depende dessas entradas é chamada de análise de Monte Carlo.
Neste caso, a função é a estratégia de negociação e as entradas de função são as entradas de estratégia, os preços de mercado e / ou a barra de partida. Ao repetir o teste de estresse muitas vezes, acabamos com vários conjuntos de resultados comerciais. Para entender como o processo de Monte Carlo funciona, considere o exemplo mostrado na Fig. 1.
Figura 1. Curva de patrimônio inicial para uma estratégia de negociação forex.
A curva de equidade descrita na Fig. 1 é para uma estratégia de negociação desenvolvida para o mercado cambial EURUSD em barras diárias, com um lote padrão (100,000) por comércio e US $ 50 por lote para custos de negociação. Esta é uma das estratégias de bônus incluídas no Adaptrade Builder. Foi desenvolvido em março de 2018. Os últimos 100 negócios foram assim desde o lançamento, o que mostra que ele manteve-se bem no rastreamento fora de amostra em tempo real.
Para ilustrar como os resultados dos testes de estresse podem ser analisados ​​usando uma abordagem de Monte Carlo, considere os resultados do teste de estresse na estratégia de forex nos dados de preços, como mostrado na Fig. 2, que representa um total de 20 curvas de equivalência, 19 dos quais correspondem a um conjunto diferente de dados de preços modificados aleatoriamente. * A série de preços original para o EURUSD foi modificada 19 vezes como descrito acima, usando uma probabilidade de mudança de preço de 50% com uma porcentagem máxima de mudança de 20%. Junto com a curva original, mostrada como a linha verde mais espessa, há um total de 20 conjuntos de resultados. O número total foi mantido tão pequeno quanto possível para fins ilustrativos; mais iterações serão usadas abaixo nos exemplos restantes.
Figura 2. Estresse testando a estratégia forex, variando os dados de preços 19 vezes.
O lucro líquido total correspondente a cada curva patrimonial na Fig. 2 é o seguinte:
O valor mais alto, $ 147.855, corresponde ao arquivo original de dados de preço. O valor mais baixo é $ 50,201. Em uma análise de Monte Carlo, podemos perguntar qual é o lucro líquido com um grau de confiança especificado, dada a variação nos resultados. Um nível de confiança de 95% é típico, o que significa que haveria 5% de chance de o lucro líquido ser inferior ao nosso valor selecionado. Para obter o valor do lucro líquido com 95% de confiança, a lista acima é classificada de maior a menor, e o valor de 95% do caminho abaixo é selecionado. Uma vez que temos 20 itens na lista, selecionamos o 19º item na lista ordenada, o que seria um lucro líquido de $ 68,459; ou seja, o segundo valor mais baixo na lista.
Podemos interpretar este resultado da seguinte forma: se a randomização dos dados de preços é representativa do tipo de diferenças aleatórias que esperamos no mercado, podemos esperar que 95% do tempo, o lucro líquido será de pelo menos US $ 68.459.
A mesma abordagem pode ser aplicada a qualquer métrica de desempenho que possamos querer acompanhar. Se a métrica for aquela em que um valor menor seja melhor, como a redução máxima, a lista seria ordenada na ordem oposta antes de selecionar o valor 95% do caminho abaixo da lista.
Exemplos de testes de estresse.
Agora considere um exemplo mais representativo, no qual um total de 100 amostras foram geradas para a análise de Monte Carlo. A Fig. 3 mostra as diferentes curvas de equivalência resultantes da variação do arquivo de preços 99 vezes (mais a curva original).
Figura 3. Teste de estresse na estratégia forex ao variar os dados de preço 99 vezes, para um total de 100 curvas de equivalência.
Aplicando a abordagem de Monte Carlo aos resultados para o teste de estresse, os resultados na Tabela 1 foram gerados com 95% de confiança (mostrado ao lado dos resultados para os dados originais para comparação).
Tabela 1. Teste de estresse na estratégia forex, variando os dados do preço.
Como esperado, os resultados de Monte Carlo de modificar os dados de preços mostram uma redução no desempenho em comparação com os resultados dos dados de preços originais. No entanto, os resultados do teste de estresse ainda são positivos, indicando que a estratégia é pelo menos moderadamente robusta.
Na Fig. 4, abaixo, a mesma abordagem foi aplicada aos valores de entrada da estratégia. A porcentagem de modificação foi estabelecida em 1%, o que, para muitas entradas, significou que o valor da alteração mínima foi aplicado. Todos os insumos foram modificados pelo menos pelo valor mínimo para cada avaliação. A curva de equidade original é mostrada perto da parte superior do gráfico como a linha verde mais espessa. Em comparação com os resultados das modificações de preços, a modificação dos inputs da estratégia teve um efeito mais forte no desempenho.
Figura 4. Teste de estresse na estratégia forex variando os insumos da estratégia 99 vezes, para um total de 100 curvas de equidade.
Os resultados de Monte Carlo para a mesma amostra de métricas de desempenho como acima são mostrados na Tabela 2 abaixo, que inclui os resultados para os valores de entrada originais.
Tabela 2. Estresse testando a estratégia forex variando os insumos da estratégia.
Os resultados da variação da barra de partida para a mesma estratégia forex são mostrados abaixo na Fig. 5. Comparado com os resultados dos outros dois testes, observa-se relativamente pouco efeito ao variar a barra de partida, sugerindo que a estratégia é principalmente insensível a esta variável.
Figura 5. Teste de estresse na estratégia forex variando a barra de partida 99 vezes, para um total de 100 curvas de equivalência.
Os resultados de Monte Carlo a partir deste teste são mostrados na Tabela 3 abaixo, onde são comparados aos resultados da barra de partida original.
Tabela 3. Teste de estresse na estratégia forex variando a barra de partida.
Também é possível modificar tudo em conjunto ou modificar combinações de variáveis, como modificar as entradas da estratégia ao mesmo tempo que os dados do preço. Na Fig. 6, abaixo, os três testes de estresse foram realizados em conjunto. Isso significa que os insumos de estratégia, os dados de preços e a barra inicial foram modificados aleatoriamente ao mesmo tempo antes de avaliar a estratégia.
Figura 6. Teste de estresse na estratégia forex, variando a barra inicial 99 vezes, para um total de 100 curvas de equivalência.
Claramente, essa combinação de testes de estresse é um teste severo da robustez da estratégia. Uma ou duas das curvas de equidade mostradas na Fig. 6 parecem mostrar um lucro líquido negativo negativo (ou quase). Apenas uma curva de equidade se aproxima do original. Os resultados de Monte Carlo com base neste teste são mostrados abaixo na Tabela 4.
Tabela 4. Estresse testando a estratégia forex, variando os dados de preços, insumos de estratégia e barra de partida.
Sumário e conclusões.
O excesso de ajuste é sempre uma preocupação ao desenvolver uma estratégia de negociação. Os chamados testes de estresse medem o quão robusta é uma estratégia de negociação, o que é uma indicação de se a estratégia está ou não ajustada. Embora qualquer variável que afete os resultados de uma estratégia comercial possa potencialmente ser objeto de um teste de estresse, este artigo enfocou três fatores importantes na determinação dos resultados do back-test: os dados do preço, os valores de entrada da estratégia e a barra inicial para o back - teste.
A estratégia utilizada para ilustrar cada teste de estresse demonstrou robustez moderada em relação aos dados de preços e valores de entrada e boa robustez em relação à barra de partida. Vale a pena notar que a estratégia de exemplo teve um histórico de três anos de resultados positivos de rastreamento em tempo real, e, em alguns casos, os resultados do teste de estresse foram pior do que os resultados reais fora da amostra alcançados pela estratégia. Isso sugere que os testes de estresse podem ter sido muito severos nesses casos. Isto foi particularmente evidente quando os três testes foram combinados, como mostrado na Fig. 6 e na Tabela 4.
O teste de estresse para as entradas da estratégia pode ter sido irrealista rigoroso na medida em que modificou todas as entradas para cada iteração do teste. Uma melhor abordagem pode ser aplicar o mesmo método usado para modificar os dados do preço, em que um preço foi modificado com uma probabilidade especificada. Em vez de modificar todas as entradas de cada vez, pode ser aplicada uma probabilidade para determinar se uma determinada entrada deve ser modificada. Se assim for, seria modificado da maneira descrita acima; Caso contrário, a entrada não seria modificada.
Foi mostrado como os resultados do teste de estresse poderiam ser analisados ​​usando a análise de Monte Carlo. Isso nos permitiu quantificar os resultados e fornecer uma estimativa de desempenho geralmente mais conservadora do que os resultados do back-test com base nos dados originais.
O foco do artigo foi testar uma estratégia comercial depois de ter sido desenvolvido. Em princípio, no entanto, a mesma abordagem poderia ser usada como parte do processo de desenvolvimento da estratégia. No Adaptrade Builder, as estratégias são desenvolvidas com base na performance testada no período em exibição. Em vez de usar o desempenho obtido de back-testing da estratégia sobre os dados originais, o Monte Carlo resulta em 95% de confiança do teste de estresse. As principais estratégias da população seriam as que apresentariam os melhores resultados de Monte Carlo, que tendem a levar a população a estratégias robustas. Infelizmente, se cada análise de Monte Carlo fosse baseada em simulações de N, o processo de compilação levaria N vezes o tempo usando essa abordagem.
Junto com testes fora da amostra e outros métodos discutidos nesta série de artigos, o teste de estresse fornece outra ferramenta para ajudar a identificar estratégias de negociação robustas e evitar o excesso de ajuste. Se for aplicado como parte do processo de avaliação da estratégia, o teste de estresse pode ajudar a eliminar estratégias que são excessivamente sensíveis às mudanças no ambiente comercial, o que poderia ajudar a evitar perdas e aumentar suas chances de sucesso nos mercados.
* Todos os testes de estresse foram realizados usando Adaptrade Builder.
Este artigo apareceu na edição de março de 2018 do boletim informativo Adaptrade Software.
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