Самая сложная загадка алгоритмической торговли? Это противостояние между бэктестированием и анализом в реальном времени.
Вот в чем дело — бэктестирование дает вам это утешительное историческое подтверждение. Чистые данные, контролируемые условия, идеальная ретроспектива. Но walk-forward? Вот где реальность бьет. Реальный рыночный хаос. Реальный проскальзывание. Реальные тесты эмоциональной дисциплины.
Большинство трейдеров одержимы показателями производительности обратного тестирования. Они преследуют эти идеальные кривые капитала. Но когда начинается живая торговля, стратегия терпит убытки. Почему? Потому что обратное тестирование оптимизирует под прошлое, в то время как рынки развиваются вперед.
Анализ с использованием метода walk-forward заставляет вашу систему адаптироваться. Он моделирует, как ваш алгоритм мог бы работать, развертываясь итеративно во времени — повторная оптимизация, повторное тестирование, продвижение. Результаты более запутанные, конечно. Но значительно более честные.
Этот дебат находится в центре выживания системной торговли. И это всего лишь один вопрос среди десятков, который отделяет прибыльные алгоритмы от дорогостоящих уроков.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Самая сложная загадка алгоритмической торговли? Это противостояние между бэктестированием и анализом в реальном времени.
Вот в чем дело — бэктестирование дает вам это утешительное историческое подтверждение. Чистые данные, контролируемые условия, идеальная ретроспектива. Но walk-forward? Вот где реальность бьет. Реальный рыночный хаос. Реальный проскальзывание. Реальные тесты эмоциональной дисциплины.
Большинство трейдеров одержимы показателями производительности обратного тестирования. Они преследуют эти идеальные кривые капитала. Но когда начинается живая торговля, стратегия терпит убытки. Почему? Потому что обратное тестирование оптимизирует под прошлое, в то время как рынки развиваются вперед.
Анализ с использованием метода walk-forward заставляет вашу систему адаптироваться. Он моделирует, как ваш алгоритм мог бы работать, развертываясь итеративно во времени — повторная оптимизация, повторное тестирование, продвижение. Результаты более запутанные, конечно. Но значительно более честные.
Этот дебат находится в центре выживания системной торговли. И это всего лишь один вопрос среди десятков, который отделяет прибыльные алгоритмы от дорогостоящих уроков.