Back testing a trading system

Backtesting Apa Backtesting Backtesting adalah proses pengujian strategi trading pada data historis yang relevan untuk memastikan kelangsungan hidup sebelum trader mengambil risiko atas setiap modal sebenarnya. Seorang trader dapat mensimulasikan perdagangan strategi selama periode waktu yang tepat dan menganalisis hasilnya untuk tingkat profitabilitas dan risiko. BREAKING DOWN Backtesting Jika hasilnya memenuhi kriteria yang diperlukan yang dapat diterima oleh trader, strategi tersebut kemudian dapat diimplementasikan dengan tingkat kepercayaan tertentu sehingga akan menghasilkan keuntungan. Jika hasilnya kurang menguntungkan, strategi bisa dimodifikasi, disesuaikan dan dioptimalkan untuk mencapai hasil yang diinginkan, atau bisa jadi benar-benar dibatalkan. Sejumlah besar volume yang diperdagangkan di pasar keuangan hari ini dilakukan oleh pedagang yang menggunakan semacam otomasi komputer. Hal ini terutama berlaku untuk strategi trading berdasarkan analisa teknikal. Backtesting merupakan bagian integral dari pengembangan sistem perdagangan otomatis. Backtesting Berarti Bila dilakukan dengan benar, backtesting bisa menjadi alat yang sangat berharga untuk membuat keputusan tentang apakah akan menggunakan strategi perdagangan. Periode waktu sampel dimana backtest dilakukan pada sangat penting. Durasi periode waktu sampel harus cukup lama untuk memasukkan periode dari berbagai kondisi pasar termasuk tren naik, downtrend dan range-bound trading. Melakukan tes hanya pada satu jenis kondisi pasar dapat menghasilkan hasil yang unik yang mungkin tidak berfungsi dengan baik pada kondisi pasar lainnya, yang dapat menyebabkan kesimpulan palsu. Ukuran sampel dalam jumlah perdagangan dalam hasil tes juga penting. Jika jumlah sampel perdagangan terlalu kecil, tes mungkin tidak signifikan secara statistik. Contoh dengan terlalu banyak perdagangan dalam jangka waktu yang terlalu lama dapat menghasilkan hasil yang dioptimalkan di mana sejumlah besar perdagangan yang menang menyatu di seputar kondisi pasar tertentu atau tren yang menguntungkan bagi strategi. Hal ini juga menyebabkan trader menarik kesimpulan yang menyesatkan. Menjaganya Nyata Backtest harus mencerminkan kenyataan semaksimal mungkin. Biaya perdagangan yang mungkin dianggap diabaikan oleh pedagang bila dianalisis secara individual mungkin memiliki dampak signifikan bila biaya agregat dihitung selama periode backtesting keseluruhan. Biaya ini termasuk komisi, spread dan selip, dan mereka bisa menentukan perbedaan antara apakah strategi trading itu menguntungkan atau tidak. Sebagian besar paket perangkat lunak backtesting mencakup metode untuk memperhitungkan biaya ini. Mungkin metrik yang paling penting yang terkait dengan backtesting adalah tingkat strategi ketahanan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan hasil tes balik yang dioptimalkan pada periode waktu sampel tertentu (disebut dalam sampel) dengan hasil backtest dengan strategi dan pengaturan yang sama dalam periode waktu sampel yang berbeda (disebut out - Dari sampel). Jika hasilnya sama menguntungkannya, maka strategi tersebut dapat dianggap valid dan kuat, dan siap diimplementasikan di pasar real-time. Jika strategi gagal dalam perbandingan di luar sampel, maka strategi tersebut memerlukan pengembangan lebih lanjut, atau harus ditinggalkan sama sekali. Pengecatan: Menafsirkan Backtesting Masa Lalu adalah komponen kunci dari pengembangan sistem perdagangan yang efektif. Hal ini dilakukan dengan merekonstruksi, dengan data historis, perdagangan yang akan terjadi di masa lalu dengan menggunakan peraturan yang didefinisikan oleh strategi yang diberikan. Hasilnya menawarkan statistik yang bisa digunakan untuk mengukur keefektifan strategi. Dengan menggunakan data ini, para pedagang dapat mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, dan mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar sebenarnya. Teori dasarnya adalah bahwa setiap strategi yang bekerja dengan baik di masa lalu cenderung berjalan dengan baik di masa depan, dan sebaliknya, strategi apa pun yang berkinerja buruk di masa lalu cenderung berkinerja buruk di masa depan. Artikel ini membahas aplikasi apa yang digunakan untuk melakukan backtest, data seperti apa yang diperoleh, dan bagaimana menggunakannya untuk menggunakan Data dan Alat BackTesting dapat memberikan banyak umpan balik statistik yang berharga mengenai sistem yang diberikan. Beberapa statistik backtesting universal meliputi: Laba atau Rugi Bersih - Persentase keuntungan atau kerugian bersih. Kerangka Waktu - Tanggal terakhir di mana proses pengujian terjadi. Universe - Saham yang termasuk dalam backtest. Langkah Volatilitas - Persentase maksimum terbalik dan downside. Rata-rata - Persentase kenaikan rata-rata dan rata-rata kerugian, rata-rata bar yang ditahan. Paparan - Persentase modal yang diinvestasikan (atau terkena pasar). Rasio - rasio Wins-to-losses. Annualized return - Persentase pengembalian lebih dari satu tahun. Resiko yang disesuaikan kembali - Persentase pengembalian sebagai fungsi risiko. Biasanya, backtesting software akan memiliki dua layar yang penting. Yang pertama memungkinkan pedagang untuk menyesuaikan pengaturan untuk backtesting. Penyesuaian ini mencakup segala hal mulai dari periode waktu hingga biaya komisi. Berikut adalah contoh layar seperti di AmiBroker: Layar kedua adalah laporan hasil backtesting aktual. Di sinilah Anda dapat menemukan semua statistik yang disebutkan di atas. Sekali lagi, berikut adalah contoh layar ini di AmiBroker: Secara umum, kebanyakan perangkat lunak perdagangan berisi elemen yang serupa. Beberapa program perangkat lunak high-end juga mencakup fungsionalitas tambahan untuk melakukan ukuran posisi otomatis, optimalisasi dan fitur lainnya yang lebih maju. 10 Perintah Ada banyak faktor yang diperhatikan para pedagang saat mereka melakukan backtesting strategi trading. Berikut adalah daftar 10 hal terpenting yang harus diingat saat backtesting: Perhatikan tren pasar yang luas dalam kerangka waktu di mana strategi yang diberikan diuji. Misalnya, jika strategi hanya dilelang pada tahun 1999-2000, mungkin strategi ini tidak berjalan dengan baik di pasar beruang. Seringkali merupakan ide bagus untuk melakukan backtest dalam jangka waktu lama yang mencakup beberapa jenis kondisi pasar yang berbeda. Perhatikan alam semesta di mana backtesting terjadi. Misalnya, jika sistem pasar yang luas diuji dengan alam semesta yang terdiri dari saham teknologi, hal itu mungkin gagal dilakukan dengan baik di berbagai sektor. Sebagai aturan umum, jika sebuah strategi ditargetkan pada genre saham tertentu, batasi alam semesta untuk genre itu, namun, dalam kasus lain, pertahankan alam semesta yang besar untuk tujuan pengujian. Langkah-langkah volatilitas sangat penting untuk dipertimbangkan dalam mengembangkan sistem perdagangan. Hal ini terutama berlaku untuk akun leverage, yang mendapat margin call jika ekuitas mereka turun di bawah titik tertentu. Pedagang harus berusaha menjaga agar volatilitas tetap rendah agar mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Jumlah rata-rata bar yang dipegang juga sangat penting untuk ditonton saat mengembangkan sistem perdagangan. Meskipun kebanyakan perangkat lunak backtesting mencakup biaya komisi dalam perhitungan akhir, bukan berarti Anda harus mengabaikan statistik ini. Jika memungkinkan, meningkatkan jumlah rata-rata bar yang dimiliki dapat mengurangi biaya komisi, dan meningkatkan keseluruhan pengembalian Anda. Paparan adalah pedang bermata dua. Eksposur yang meningkat dapat menyebabkan keuntungan lebih tinggi atau kerugian yang lebih tinggi, sementara penurunan eksposur berarti menurunkan keuntungan atau menurunkan kerugian. Namun, secara umum, adalah ide yang bagus untuk mempertahankan eksposur di bawah 70 untuk mengurangi risiko dan memungkinkan transisi lebih mudah masuk dan keluar dari saham tertentu. Statistik rata-rata gainloss, dikombinasikan dengan rasio won-to-loss, dapat berguna untuk menentukan ukuran posisi optimal dan pengelolaan uang menggunakan teknik seperti Kelly Criterion. (Lihat Manajemen Uang Menggunakan Kriteria Kelly.) Pedagang dapat mengambil posisi yang lebih besar dan mengurangi biaya komisi dengan meningkatkan keuntungan rata-rata mereka dan meningkatkan rasio kemenangan-terhadap-kerugian mereka. Kembalinya tahunan sangat penting karena digunakan sebagai alat untuk mengukur kembali sistem terhadap tempat investasi lainnya. Penting tidak hanya untuk melihat keseluruhan pengembalian tahunan, tetapi juga untuk memperhitungkan peningkatan atau penurunan risiko. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat tingkat pengembalian yang disesuaikan dengan risiko, yang memperhitungkan berbagai faktor risiko. Sebelum sistem perdagangan diterapkan, perusahaan harus mengungguli semua tempat investasi lainnya dengan risiko sama atau kurang. Kustomisasi backtesting sangat penting. Banyak aplikasi backtesting memiliki masukan untuk jumlah komisi, ukuran lot bulat (atau pecahan), ukuran tick, persyaratan margin, tingkat suku bunga, asumsi slippage, peraturan ukuran posisi, aturan keluar bar yang sama, (trailing) stop setting dan banyak lagi. T o mendapatkan hasil backtesting yang paling akurat, saya penting untuk menyetel pengaturan ini untuk meniru broker yang akan digunakan saat sistem dijalankan live. Backtesting kadang-kadang dapat menyebabkan sesuatu yang dikenal sebagai over-optimization. Ini adalah kondisi dimana hasil kinerja sangat sesuai dengan masa lalu sehingga mereka tidak lagi seakurat mungkin di masa depan. Biasanya ide yang baik untuk menerapkan peraturan yang berlaku untuk semua saham, atau serangkaian target saham yang ditargetkan, dan tidak dioptimalkan sejauh peraturan tidak dapat dimengerti oleh pencipta. Backtesting tidak selalu merupakan cara yang paling akurat untuk mengukur keefektifan sistem perdagangan tertentu. Terkadang strategi yang dilakukan dengan baik di masa lalu gagal dilakukan dengan baik di masa sekarang. Kinerja masa lalu tidak menunjukkan hasil di masa depan. Pastikan kertas menukar sistem yang telah berhasil dilipat sebelum ditayangkan untuk memastikan strategi masih berlaku dalam praktik. Kesimpulan Backtesting adalah salah satu aspek terpenting dalam mengembangkan sistem perdagangan. Jika dibuat dan diinterpretasikan dengan benar, ini dapat membantu pedagang mengoptimalkan dan memperbaiki strategi mereka, menemukan kekurangan teknis atau teoritis, serta mendapatkan kepercayaan pada strategi mereka sebelum menerapkannya ke pasar dunia nyata. Sumber Daya Tradecision (tradecision) - Pengembangan Sistem Perdagangan High-end AmiBroker (amibroker) - Pengembangan Sistem Perdagangan Anggaran. Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan oleh hedge fund manager di bagian kompensasi mana yang berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Sebuah stop-limit order will. Institutional class management backtesting strategi deployment solution: - ekuitas, opsi, futures, mata uang, keranjang dan instrumen sintetis khusus didukung - beberapa umpan data latency rendah didukung (kecepatan pemrosesan dalam jutaan pesan per detik pada Terabyte data) - Strategi dan backtesting dan strategi berbasis C dan dukungan beberapa broker, didukung sinyal perdagangan yang diubah menjadi pesanan FIX QuantFACTORY - Pengelolaan data kelas institusional dengan strategi penyebaran strategi backtesting: - QuantDEVELOPER - kerangka kerja dan IDE untuk pengembangan strategi perdagangan, debugging, backtesting Dan pengoptimalan, tersedia sebagai plug-in Visual Studio - QuantDATACENTER - memungkinkan untuk mengelola gudang data historis dan menangkap data pasar laten real-time atau ultra low dari penyedia dan bursa - QuantENGINE - memungkinkan untuk menerapkan dan menjalankan strategi yang telah dikompilasi - multi-aset , Data latency multi periode rendah, beberapa broker mendukung Institut Solusi pengelolaan strategi backtesting strategi kelas dua: - Sistem back-platform openQuant-C dan VisualBasic backtesting dan trading, multi-asset, pengujian tingkat intraday, optimasi, WFA dll beberapa broker dan feed data yang didukung - QuantTrader - lingkungan perdagangan produksi - QuantBase - manajemen data terpusat - QuantRouter - perutean data dan pesanan Manajemen data kelas institusional menggunakan strategi penyebaran strategi backtesting: - solusi multi-aset, beberapa data feed didukung, database mendukung semua jenis RDBMS yang menyediakan antarmuka JDBC, misalnya Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL dll - Klien dapat menggunakan IDE untuk menyusun strategi mereka baik di Java, Ruby atau Python, atau mereka dapat menggunakan strategi mereka sendiri IDE - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX Institutional - Solusi pengelolaan strategi backtesting kelas: - solusi multi-aset (forex, opsi, futures, saham, ETF, komoditas, instrumen sintetis dan spread derivatif khusus dll), beberapa feed data didukung - kerangka kerja untuk pengembangan strategi trading, debugging, backtesting Dan optimasi - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX (IB, JPMorgan, FXCM dll.) Platform perangkat lunak khusus yang terintegrasi dengan data Tradestations untuk backtesting dan auto-trading: - data intraday harian (kami saham untuk 43 tahun, berjangka untuk 61 Tahun) - praktis untuk backtesting sinyal berbasis harga (technical analysis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung saham AS ETFs , Futures, indeks AS, saham Jerman, indeks Jerman, forex gratis untuk klien broker Tradestation - 249,95 bulanan untuk non-profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) - 299.95 bulanan untuk para profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) Dedicated Platform perangkat lunak untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian tingkat portofolio dan optimasi, charting, visualisasi, pelaporan kustom, analisis multi-threaded, charting 3D, analisis WFA dll - terbaik untuk sinyal backtesting price based (analisis teknis) - tautan langsung ke eSignal, Pialang Interaktif, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, feed sesuai DDE, MS, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - satu kali biaya 279 untuk edisi Standar atau 339 untuk edisi Professional Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - sistem backtesting tingkat portofolio dan perdagangan, multi-aset, pengujian tingkat intraday, optimasi, visualisasi dll - memungkinkan integrasi R, Auto-trading dalam bahasa scripting Perl dengan semua fungsi dasar yang ditulis dalam bahasa C asli, disiapkan untuk co-location server - dukungan FXCM dan Interactive Brokers yang asli - dukungan FXCM gratis, 100 per bulan untuk platform IB, hubungi Salesseertrading untuk opsi lain Platform perangkat lunak yang disediakan untuk Backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), scripting C - ekstensi perangkat lunak yang didukung - penanganan umpan data, eksekusi strategi dll - 799 per lisensi, 150 tahunan Biaya setelah platform perangkat lunak khusus untuk backtesting, optimasi, atribusi dan analisis kinerja: - Axioma atau 3rd part Y data - analisis faktor, pemodelan risiko, analisis siklus pasar Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), mendukung strategi harian, pengujian tingkat portofolio dan pengoptimalan - Edisi Penyu - mesin backtesting, Grafik, laporan, pengujian EoD - Edisi Profesional - editor sistem plus, analisis maju, strategi intraday, pengujian multi-threaded dll - Pro Plus Edition - ditambah grafik permukaan 3D, scripting dll - Builder Edition - IB API, debugger dll. - Edisi Penyu 990 - Edisi Profesional 1.990 - Edisi Pro Plus 2.990 - Edisi Builder 3.990 Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom dll - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis) - link langsung ke Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM dan lainnya - data fro File teks, eSignal, Google Finance, keuangan Yahoo, IQFeed dan lain-lain - fungsionalitas dasar (fungsionalitas EoD) - fungsionalitas bebas - disewakan dari lisensi 50 bulan atau 995 seumur hidup Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis), mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom - mendukung C dan Visual Basic - link langsung ke Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - lisensi abadi - 499 - sewa 50 per bulan Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom - sinyal teknis dan juga fundamental, dukungan multi-aset - 245 untuk Versi Tingkat Lanjut (penyedia data gratis) - 595 untuk Versi Premium (mendukung beberapa penyedia data dan pialang) Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis sehari-hari, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting ( Analisis teknis) - data build-in untuk ekuitas, futures dan forex (saham harian AS dari tahun 1990, futures harian 31 tahun, forex dari tahun 1983 dll) - harga dari 45 bulan sampai 295 bulan (harga tergantung pada ketersediaan data) Platform perangkat lunak khusus Untuk backtesting dan auto-trading: - menggunakan bahasa MQL4, yang digunakan terutama untuk perdagangan pasar forex - mendukung beberapa broker forex dan feed data - mendukung Mengelola beberapa akun Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung banyak umpan data (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal dll.), Dukungan langsung untuk beberapa broker (Pialang Interaktif dll.) - Multicharts 797 per tahun - Masa pakai Multicharts 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters data feed dll.) Alat backtesting berbasis web untuk menguji Strategi pemetikan saham: - Saham AS ETFs (harian) - data fundamental point-in-time sejak tahun 1999 - strategi jangka panjang, sinyal didorong arus harga - Desainer - 139 bulan - Manajer - fungsionalitas 199 bulan - Portofolio Analytics menggunakan data pasar frekuensi tinggi: - Produk ini untuk penggunaan pedagang kecil dengan frekuensi rendah, menengah, dan tinggi. Semua perhitungan dibuat dengan menggunakan data pasar frekuensi tinggi yang menguntungkan pedagang teladan frekuensi rendah dan tinggi. - backtesting intraday, manajemen risiko portofolio, peramalan dan optimasi pada setiap harga detik, menit, jam, akhir hari. Masukan model sepenuhnya terkendali. - 8k pasar mencentang sumber data sejak 2012 (saham, indeks ETF diperdagangkan di NASDAQ). Klien juga dapat mengunggah data pasarnya sendiri (misalnya saham China). - 40 metrik portofolio (rasio VaR, ETL, alpha, beta, Sharpe, rasio Omega, dll.) - mendukung R, Matlab, Java Python - 10 optimasi portofolio Alat backtesting berbasis web: - Harga saham AS (dailyintraday), sejak tahun 1998, Data dari QuantQuote - data forex dari FXCM - mendukung Pialang Interaktif Trader untuk alat backtesting berbasis live trading: - Saham AS dan harga ETF (dailyintraday), sejak tahun 2002 - data fundamental dari Morningstar (lebih dari 600 metrik) - mendukung Interactive Brokers for live trading Alat backtesting berbasis web: - mudah digunakan, strategi alokasi aset, data sejak tahun 1992 - momentum seri dan strategi rata-rata bergerak pada strategi pemungutan saham ETFs - Simple Momentum and Simple Value Alat backtesting berbasis web: - sampai 25 tahun data untuk 49 Saham Futures dan SP500 - kotak peralatan dengan Python dan Matlab - Quantiacs menyelenggarakan kompetisi perdagangan algoritmik dengan investasi mulai dari 500 k sampai 1 juta Pialang Backtest menawarkan backtesting berbasis web yang hebat dan mudah. Ftware: - Backtest dalam dua klik - Jelajahi pustaka strategi, atau bangun dan optimalkan strategi Anda - Perdagangan kertas, perdagangan otomatis, dan email real-time - 1 per backtest dan tool backtesting berbasis WebCloud yang kurang: - Data FX (ForexCurrency) pada major Berpasangan, kembali ke tahun 2007 - SecondMinuteHourlyDaily bars - perdagangan langsung yang kompatibel dengan broker yang menggunakan Metatrader 4 sebagai alat backtesting backend berbasis Web untuk menguji strategi pemetikan faktor pemerataan dan alokasi aset: - beberapa faktor ekuitas dengan alfa terbukti berdasarkan tolok ukur pangsa pasar , Beberapa wilayah investasi, filter manajemen risiko - strategi alokasi aset, menguji pencocokan alokasi aset dan pemetaan faktor ke dalam satu portofolio - bebas di alam semesta SP 100 - semesta investasi AS seluas 50 bulan atau 480 tahun, saham EU Inggris, strategi alokasi aset Alat backtestingscreening berbasis web : - lebih dari 10.000 saham AS, data hingga 20 tahun sejarah - kriteria teknis mendasar - fungsionalitas terbatas gratis (1 tahun Data, tidak ada backtests yang tersimpan, dll.) - fungsionalitas sekitar sebulan penuh Lingkungan perangkat lunak bebas untuk komputasi dan grafik statistik, banyak quants lebih memilih untuk menggunakannya karena arsitektur dan fleksibilitas terbuka yang luar biasa: - fasilitas penanganan dan penyimpanan data yang efektif, grafis Fasilitas untuk analisis data, mudah diperpanjang melalui paket - ekstensi yang direkomendasikan - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfolio, portfolioSim, backtest, dll. MATLAB - Bahasa tingkat tinggi dan lingkungan interaktif untuk komputasi dan grafik statistik: - paralel Dan komputasi GPU, backtesting dan optimasi, kemungkinan integrasi yang luas dll - harga yang diminta di sini BacktestingXL Pro adalah add-in untuk membangun dan menguji strategi trading Anda di Microsoft Excel 2010 dan 2013: - pengguna dapat menggunakan VBA untuk membangun strategi untuk BacktestingXL Pro, pengetahuan VBA bersifat opsional, pengguna dapat membuat aturan perdagangan pada spreadsheet menggunakan kode backtesting standar yang telah dibuat sebelumnya. - mendukung pyramiding, pembatasan posisi singkat, perhitungan komisi, pelacakan ekuitas, pengendalian out-of-money, penyesuaian harga grosir - laporan performancerisk ganda - 74.95 untuk BacktestingXL Pro Bahasa pemrograman open source gratis, arsitektur terbuka, fleksibel, mudah diperpanjang melalui paket: - Ekstensi yang direkomendasikan - panda (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinance, dll. FactorWave mudah menggunakan alat backtesting berbasis web untuk investasi faktor: - memungkinkan pengguna untuk menggabungkan beberapa faktor ETFoptionsfuturesequity dengan alpha yang telah terbukti Benchmark pasar-topi - gratis - ETFStock Screener dengan 5 Faktor - pilihan pilihan opsi bebas, strategi futures, strategi vix Alat backtesting berbasis web: - alat backtesting berbasis back-level yang mudah digunakan untuk menguji kekuatan relatif dan rata-rata bergerak Strategi ETF - beberapa jenis strategi untuk fungsi backtesting gratis dan lengkap 34,99 bulanan Free web b Ased backtesting tool untuk menguji strategi pemetikan saham: - Saham AS, data dari ValueLine dari 1986-2014 - data harga dan fundamental, 1.700 saham, uji granularitas bulanan