거래 시스템 성과 측정.
거래 시스템은 외환 시장을 감정과 혼란으로부터 자유롭게 교환 할 수있는 방법을 제공하며, 요즘 MetaTrader 및 다른 공급 업체에서 제공되는 것과 같은 다양한 백 테스트 플랫폼을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다. MetaTrader에는 도움을 요청할 수있는 많은 사용자 커뮤니티가 있으며 무료로 다운로드하여 테스트 할 수있는 많은 시스템 (전문가 고문)이 많이 있습니다.
그러나 일단 시스템을 갖추게되면 제대로 분석하여 미래의 이익을 창출 할 수있는 능력을 평가하는 것이 중요합니다. 이러한 측정 항목의 대부분은 거래 플랫폼에 의해 자동으로 계산 될 수 있습니다.
형량 곡선을보십시오.
거래 시스템을 측정하는 가장 빠르고 쉬운 방법은 주식 거래에 눈을 돌려 보는 것입니다. 형평선이 불규칙하고 바위 같은 산면처럼 보일 경우 이것은 아마도 엉뚱한 체계 일 것입니다. 시스템은 많은 수의 지표를 사용할 수 있지만 실제로 결과는 다소 불규칙적 일 수 있습니다.
그러나 형평 선이 완벽하게 직선에 가까워지고 거의 직선으로 올라간다면이 시스템은 사실 너무 좋을 것입니다. 곡선에 적합하지 않거나 미래의 데이터를 참조 할 수 있도록 면밀한 관찰을하십시오. Martingale과 같은 지속 불가능한 포지션 사이징 전략을 사용하지 않도록하십시오.
최고의 주식 곡선은 다른 시장 조건에서 작동하는 상당히 매끄러운 상향 경 사진 선이어야합니다.
CAR은 복합 연간 수익을 나타내며 퍼센트로 제공됩니다. 연간 포트폴리오 수익률을 보여줍니다. 높은 차는 멋지게 보이지만 위험을 전혀 고려하지 않았기 때문에 항상 시스템 성능을 측정하는 데 가장 좋은 척도는 아닙니다.
따라서 CAR / MDD는 연평균 성장률을 최대 손실로 나눈 값을 분석하므로 시스템 성능을 측정하는 데 더 나은 척도입니다. (최대 삭감은 포트폴리오 평등의 최대 피크 - 피크 감소를 의미 함).
본질적으로 CAR / MDD 점수가 높을수록 형평성 곡선이 부드러워지고 시스템이 개선됩니다.
이익 요인은 승자의 이익을 패자 손실로 나누기 때문에 좋은 척도가 될 수 있습니다. 시스템의 수익성을 확인할 수있는 빠른 방법입니다.
위험 보상 비율은 형평성 선의 기울기를 자본 선의 표준 오차로 나누어 측정 할 수 있습니다. 시스템에서 최적의 위치 크기를 계산할 수있는 중요한 측정 기준입니다.
Sharpe는 1966 년 William Sharpe에 의해 개발 된 인기있는 통계입니다. 이 보고서는 거래를 위해 추가 된 변동성으로부터 얼마나 많은 수익을 얻을 수 있는지에 대해 설명합니다. 기본적으로 샤프 비율이 높을수록 시스템이 향상됩니다. 그러나 Sharpe ratio는 상승 변동성이 하향 변동성보다 더 바람직하다는 것을 인식하지 못했다는 비판을 받고있다.
K-Ratio는 또 다른 인기있는 방법이며 시간 경과에 따른 자산 수익률의 일관성을 검사합니다. 일반적으로 위험 대 수익을 측정하는 좋은 일을하고 log-VAMI 곡선에 대한 선형 회귀 분석을 포함합니다.
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전략 성과 보고서 해석.
오늘날의 시장 분석 플랫폼을 통해 거래자는 거래 시스템의 성과를 신속하게 검토하고 효율성 및 잠재적 수익성을 평가할 수 있습니다. 이러한 성능 메트릭은 일반적으로 시스템 성능의 다양한 수학적 측면에 기반한 데이터 컴파일 인 전략 성능 보고서에 표시됩니다. 가설적인 결과 나 실제 거래 데이터를 보더라도 거래 시스템을 평가하는 데 사용할 수있는 수백 가지의 성과 지표가 있습니다.
거래자는 종종 거래 스타일에 가장 유용한 통계를 선호합니다. 거래자들은 자연스럽게 하나의 숫자, 즉 총 순이익으로 끌어 당길 수 있지만, 시스템의 잠재적 수익성에 관한 결정을 내리기 전에 많은 성과 지표를 이해하고 검토하는 것이 중요합니다. 전략 성과 보고서에서 무엇을 찾아야 할지를 알면 거래자가 시스템의 강점과 약점을 객관적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. (배경에 대해서는 트레이딩 시스템 자습서를 참조하십시오.)
전략 성과 보고서.
전략 성과 보고서는 시스템 성과에 대한 객관적인 평가입니다. 특정 기간 동안의 수행 방법을 결정하기 위해 히스토리 데이터에 일련의 거래 규칙을 적용 할 수 있습니다. 이것은 백 테스트라고하며 시장에 출시하기 전에 거래 시스템을 테스트하려는 상인에게 유용한 도구입니다. 대부분의 시장 분석 플랫폼을 통해 거래자는 백 테스팅 중에 전략 성과 보고서를 작성할 수 있습니다. 거래자는 실제 거래 결과에 대한 전략 성과 보고서를 작성할 수도 있습니다.
그림 1은 다양한 성능 메트릭을 포함하는 전략 성능 보고서의 성능 요약의 예를 보여줍니다. 메트릭은 보고서의 왼쪽에 나열됩니다. 해당 계산은 오른쪽에 있으며, 모든 거래, 긴 거래 및 짧은 거래로 구분됩니다.
그림 1에서 볼 수있는 성과 요약 외에도 전략 성과 보고서에는 거래 목록, 정기적 인 수익 및 성과 그래프가 포함될 수 있습니다. 거래리스트는 거래 유형 (길거나 짧음), 날짜와 시간, 가격, 순이익, 누적 수익 및 이익 비율과 같은 정보를 포함하여 취해진 각 거래의 계정을 제공합니다. 거래 목록을 통해 거래자는 각 거래에서 일어난 일을 정확하게 볼 수 있습니다.
시스템에 대한 정기적 인 수익률을 보면 거래자가 일별, 주별, 월별 또는 연도별로 세분화 된 실적을 볼 수 있습니다. 이 섹션은 특정 기간 동안의 이익 또는 손실을 결정할 때 유용합니다. 거래자는 시스템이 매일, 매주, 매월 또는 매년 수행하는 방법을 신속하게 평가할 수 있습니다. 거래에서 누적 된 이익 (또는 손실)이 중요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 1 거래 일 또는 1 거래 주를 보는 것은 월간 및 연간 데이터를 보는 것만 큼 중요하지 않습니다.
전략 성과 보고서를 분석하는 가장 빠른 방법 중 하나가 성과 그래프입니다. 이것은 무역 데이터를 다양한 방식으로 보여줍니다. 월별 순이익을 나타내는 막대 그래프에서부터 형평성 곡선까지 어느 쪽이든, 성능 그래프는 해당 기간의 모든 거래를 시각적으로 보여 주므로 거래자가 시스템이 표준에 부합하는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다. 그림 2는 두 가지 성능 그래프를 보여줍니다. 하나는 월별 순이익 막대 차트입니다. 다른 하나는 주식 곡선이다. (더 자세한 정보는 귀하의 이익을 위해 도표 작성하기를 참조하십시오.)
전략 성과 보고서에는 거래 시스템의 성과에 관한 방대한 양의 정보가 포함될 수 있습니다. 모든 통계가 중요하지만 초기 범위를 다섯 가지 주요 성능 측정 항목으로 좁히는 것이 좋습니다.
총 순이익 이익 요인 수익률 평균 무역 순이익 최대 삭감.
이 다섯 가지 지표는 잠재적 인 거래 시스템을 테스트하거나 실시간 거래 시스템을 평가하기위한 좋은 출발점을 제공합니다.
총 순이익.
총 순이익은 특정 기간 동안 거래 시스템의 수익을 나타냅니다. 이 측정 기준은 모든 낙찰 된 거래의 총 이익에서 모든 손실 거래 (커미션 포함)의 총 손실을 뺀 값으로 계산됩니다. 그림 1에서 총 순이익은 다음과 같이 계산됩니다.
많은 거래자가 총 순이익을 거래 성과를 측정하는 주요 수단으로 사용하지만 메트릭만으로는 기망적인 방식 일 수 있습니다. 이 메트릭스는 자체적으로 거래 시스템이 효율적으로 수행되는지 여부를 결정할 수 없으며 유지되는 위험 금액에 따라 거래 시스템의 결과를 정상화 할 수 없습니다. 확실하게 가치있는 측정 항목이지만 총 순이익은 다른 실적 측정 항목과 함께 확인해야합니다. (더 자세한 정보는 경기 침체 이후의 경제에서의 이익을 참조하십시오.)
수익 요인은 매출 총 이익 (총 수수료 포함)으로 나눈 총 이익을 전체 거래 기간으로 정의한 것입니다. 이 성능 측정 기준은 위험 단위 당 수익 금액과 관련이 있으며, 1보다 큰 값은 수익성있는 시스템을 나타냅니다. 예를 들어 그림 1의 전략 성과 보고서는 테스트를 거친 거래 시스템의 수익률이 1.98임을 나타냅니다. 총 이익을 총 손실로 나누어 계산합니다.
이것은 합리적인 수익 요소이며이 특정 시스템이 이익을 창출 함을 의미합니다. 우리는 모든 무역이 승자가 될 수는 없으며 우리는 손실을 지속해야한다는 것을 알고 있습니다. 이익 요인 메트릭은 상인이 손실보다 손실이 큰 정도를 분석하는 데 도움이됩니다.
위의 방정식은 첫 번째 방정식과 동일한 총 이익을 나타내지 만 총 손실에 대한 가설 값을 대체합니다. 이 경우 총 손실은 총 이익보다 많아서 1보다 작은 이익 요인이됩니다. 이것은 잃는 시스템이 될 것입니다.
수익률은이기는 확률이라고도합니다. 이 통계는 특정 기간 동안의 총 거래 횟수로 낙찰 된 거래 수를 나눔으로써 계산됩니다. 그림 1의 예에서 수익성 비율은 다음과 같이 계산됩니다.
수익성 메트릭의 이상적인 값은 거래자의 스타일에 따라 다릅니다. 일반적으로 더 큰 이윤을 남기고 큰 움직임을하는 상인은 승리하는 시스템을 유지하기 위해 낮은 수익성을 요구합니다. 이것은 (수익성있는)이기는 거래가 일반적으로 상당히 크기 때문입니다. 이에 대한 좋은 예는 거래자들의 추세입니다. 거래의 40 % 정도가 수익성이 있고 여전히 수익성 높은 시스템을 생산할 수 있습니다. 이기는 거래가 추세를 따르고 일반적으로 큰 이익을 달성하기 때문입니다. 이기지 못한 거래는 보통 작은 손실로 폐쇄됩니다.
비슷한 금액의 위험을 감수하면서 어느 한 거래에서 소액을 얻으려고하는 보통의 트레이더, 특히 스컬퍼는이기는 시스템을 만들기 위해 수익성이 높은 메트릭을 필요로합니다. 이것은이기는 거래가 패배하는 거래에 가치가있는 경향이 있기 때문입니다. "앞서 나가려면"수익성이 상당히 높을 필요가 있습니다. 즉, 각 우승이 상대적으로 적기 때문에 더 많은 거래가 승자가 될 필요가 있습니다. 자세한 내용은 스캘핑 : 작은 빠른 수익을 추가 할 수 있습니다. 를 참조하십시오.
평균 무역 순이익.
평균 무역 순이익은 시스템의 기대치입니다. 이는 거래 당 원 / 분실 된 평균 금액을 나타냅니다. 평균 무역 순이익은 총 순이익을 총 거래 수로 나누어 계산합니다. 그림 1의 예에서 평균 무역 순이익은 다음과 같이 계산됩니다.
즉, 시간이 지남에 따라이 시스템에 의해 생성 된 각 거래는 평균 $ 452.79가 될 것으로 기대할 수 있습니다. 이것은 총 순이익을 기반으로하므로 이기고지는 거래를 모두 고려합니다.
이 수치는 일반적인 거래보다 몇 배나 많은 이익 (또는 손실)을 창출하는 단일 거래에 의해 왜곡 될 수 있습니다. 이상 치는 평균 무역 순이익을 과다하게 과장함으로써 비현실적인 결과를 창출 할 수 있습니다. 하나의 이상치가 있으면 시스템이 통계적으로보다 훨씬 더 (또는 적은) 수익을 낼 수 있습니다. 특이점을 제거하면 더 정확한 평가가 가능합니다. 역 테스팅에서 트레이딩 시스템의 성공이 이상치에 달려 있다면, 시스템은 더 정제되어야합니다.
최대 축소 지표는 거래 기간의 "최악의 시나리오"를 나타냅니다. 그것은 이전의 주식 피크에서 가장 큰 거리 또는 손실을 측정합니다. 이 측정 기준은 시스템에서 발생하는 위험의 양을 측정하고 계정 크기에 따라 시스템이 실용적인지 판단하는 데 도움이됩니다. 상인이 기꺼이 부담해야하는 최대 금액이 최대 인하보다 적 으면 거래 시스템이 상인에게 적합하지 않습니다. 더 적은 최대 삭감을 가진 다른 시스템이 개발되어야한다.
이 측정 항목은 거래자를위한 현실성 검사이므로 중요합니다. 단지 1 천만 달러의 위험을 감수 할 수 있다면 모든 상인은 백만 달러를 벌 수 있습니다. 최대 축소 지표는 거래자의 위험 허용 도와 거래 계정 크기와 일치해야합니다. (더 자세한 내용은 자신을 시장 손실로부터 보호하십시오.)
전략 실적 보고서는 과거 또는 현재 거래 결과에 적용되어 거래자가 거래 시스템을 평가할 수 있도록 도와주는 강력한 도구를 제공 할 수 있습니다. 최종 수익에만 관심을 기울이는 것은 쉽지만, 시스템이 얼마나 많은 돈을 벌고 있는지 알고 싶다면 추가적인 성과 지표를 통해 시스템 성능을보다 포괄적으로 파악할 수 있습니다. (자세한 내용은 자체 트레이딩 전략 수립을 확인하십시오.)
성과 측정 : 주요 성과 지표.
거래 시스템의 성과를 볼 때 어떻게하면 좋은지 알 수 있습니까? 당신이 그것을 어떻게 알았습니까? 당신에게 맞는 시스템은 무엇입니까? 많은 사람들은 더 많은 이익을 가진 시스템이 더 나은 시스템이어야한다고 가정하면 순이익을 간단히 봅니다. 이것은 종종 좋은 아이디어에서 멀리입니다. 개발 프로세스 중에 거래 시스템을 비교할 때나 구매하기 전에 시스템을 비교할 때 가상 시스템이나 다른 시스템과 시스템을 비교할 수있는 몇 가지 메트릭을 가지고있는 것이 좋습니다. 우리 모두가 독창적 인 리스크 허용 오차와 정의에 대한 정의를 가지고 있기 때문에 모든 사람에게 효과가있는 단 하나의 점수는 없습니다. 마찬가지로 모든 점수 체계가 모든 상황에서 동등하거나 수행되는 것은 아닙니다. 그러나이 기사에서는 트레이딩 시스템의 점수와 순위를 매기는데 내가 가장 좋아하는 방법에 대해 이야기 할 것입니다. 이것이 시스템 개발 프로세스에서 사용하는 주요 시스템 성능 메트릭입니다.
거래 수.
모든 거래 시스템에는 중요한 & # 8221; 거래 횟수. 중요한 무엇입니까? 그게 다릅니다. 1 년에 10 번 이상 거래하지 않는 스윙 시스템의 경우 100 번 거래가 좋습니다. 이것은 약 10 년의 역사적인 테스트를 나타냅니다. 주어진 거래 시스템이 1 년에 더 많은 거래를 생산하기 시작함에 따라, 나는 백 테스팅 중에 더 많은 거래가 활용 될 것으로 기대한다.
이익 요인.
순익은 특정 거래 시스템에 대한 귀하의 결정에 영향을 미칠 수 있지만, 이익 요인은 종종 내 의견으로는 더 중요합니다. 이익 요소는 거래 시스템의 효율성을 측정합니다. 이익 요인은 생성 된 이익을 생성 된 손실로 나누어 계산합니다. 수익 계수 1.5는 잃어버린 2 달러마다 3 달러를 얻는다는 것을 나타냅니다 (손실 3 달러 / 손실 2 달러 = 1.5). 분명히 1.0 이상의 숫자는 돈을 벌고 있다는 것을 의미합니다. 1.5 이상의 수익률을보고 싶습니다.
무역 당 평균 이윤.
이익 요인과 마찬가지로, 무역 당 평균 이익은 시스템이 각 거래에서 충분한 돈을 벌고 있는지를 알려줍니다. 거래 시스템을 설계 할 때 커미션과 미끄러짐이 최소한으로 공제되기 전에 평균 수익성있는 거래가 $ 50 이상인 것을보고 싶습니다. 커미션과 미끄러짐이 공제 된 평균 순이익이 50 달러를 넘으면 그보다 훨씬 좋습니다. 무역 당 평균 이익이 높을수록 좋습니다.
수익률이 높은 거래.
나는 이것을 너무 많이 따르지 않아. 나는 그것을 메모하지만 그게 내게 그렇게 중요한 것은 아니다. 거래 우승 비율은 단순히 긍정적 인 순이익을 얻은 거래의 수를 모든 거래로 나눈 값입니다. 큰 패자를 갖고 싶지 않은 경우이 요소가 중요 할 수 있습니다. 예를 들어, 종종 장기 추세 추종 시스템은 매우 수익성이 높지만 40 % 이하의 승률만을 갖습니다. 많은 상실한 거래를 처리 할 수 있습니까? 어쩌면 당신은 거래를 잃는 것보다이기는 거래를 많이하는 경향이있는 시스템에만 익숙 할 것입니다. 그렇다면 60 % 이상의 승률을 가진 시스템이 더 나을 것입니다. 이기는 거래율은 사람마다 다를 수있는 심리적 인 허용 기준입니다.
복합 연간 성장률 (CAGR)
이것은 꾸준하고 고정 된 수익률 인 것처럼 성장을 설명합니다. 분명히 이것은 거래 시스템이 시간이 지남에 따라 들쭉날쭉 한 형량 곡선을 생성 할 때 일어날 때 발생하지 않습니다. 그러나 이는 동일한 거래 기간 동안 수익을 원활하게하는 방법입니다. 거래 시스템이 10 년 동안 5 %의 연평균 성장률을 보인다고 가정 해 보겠습니다. 같은 기간 동안 동일한 시간대에 5 %의 수익을 창출하는 은행 CD가 있습니다. 이것이 CD를 더 나은 투자로 만들어 주는가? 아마도. 명심해야 할 것은 CAGR 계산에서 돈이 위험에 처한 시간을 고려하지 않는다는 것입니다. 예를 들어, 트레이딩 시스템이 10 년 동안 5 % CAGR로 재조정 될 수 있지만, 귀하의 돈은 시장에서 단시간 동안 활발하게 활동합니다. 대부분의 시간은 다음 거래 신호를 기다리는 중개 또는 선물 계좌에서 유휴 상태로 있습니다. CAGR은 돈이 위험에 처한 시간을 고려하지 않습니다. CD에서 5 %의 수익은 시간당 100 %의 자금이 잠겨있을 때만 실현된다는 점을 기억하십시오. 우리의 예제 거래 시스템을 사용하면 우리의 현금도 다른 도구에서 사용할 수있게됩니다.
위험 조정 수익률 (RAR)
이 계산은 돈이 시장에서 위험에 처해있는 시간을 고려합니다. 이것은 CAGR을 복용하고 노출로 나누어서 수행됩니다. 노출은 귀하의 돈이 시장에서 활발하게 일어난 시간의 백분율입니다. 저는 50 % 이상의 가치를보고 싶습니다.
최대 일중 인하 및 주식 곡선.
그 약세는 얼마나 큽니까? 정신적으로 그런 삭감을 처리 할 수 있습니까? 이 선들을 따라 나는 또한 형평성 곡선의 모양을 봅니다. 얕은 풀백으로 올라갈 수 있습니까? 아니면 가파른 철수가 있습니까? 새로운 지분 최고치가없는 장기간의 기간이 있습니까? 이론적으로는 시간이 지남에 따라 형평성 곡선이 상승해야하며, 얕은 풀백으로 새로운 형평성이 형성되는 것이 이상적입니다.
이것은 많이 보지 못하는 것입니다. t - 테스트는 거래 시스템의 결과가 우연히 발생했을 가능성을 측정하는 데 사용되는 통계 테스트입니다. 1.6보다 큰 값을보고 싶다면 거래 결과가 우연히 발견되지 않을 가능성이 높습니다. 아래의 다른 값은 거래 결과가 우연의 기초 일 수 있음을 나타냅니다. t-Test 값은 30 개 이상의 거래로 계산되어야합니다. 아래는 t-Test 계산입니다.
t = 제곱근 (거래 횟수) * (무역 거래 당 평균 수익 / 거래 표준 편차)
기대.
기대는 Van Tharps book & # 8220; Financial Freedom To Your Financial Freedom & # 8221;에서 설명 된 개념입니다. 기대는 평균적으로 달러 당 위험이 얼마나 많이 발생할 것으로 예상 하는지를 알려줍니다. Expectancy는 다른 전략 입력 조합을 테스트 할 때 최적화하는 가치 일 수도 있습니다. 거래 시스템의 진정한 기대치를 계산하는 것은이 기사에서 다루지 않지만 다음과 같은 간단한 공식을 사용하여 예측할 수 있습니다.
기대치 = 무역 당 평균 순이익 / | 평균 달러화 거래 감소 |
수학에 익숙하지 않은 사람들을 위해, '평균 손실 달러 거래'& # 8221; 절대 값을 사용해야 함을 나타냅니다. 이는 단순히 숫자가 음수 값이면 음수 기호를 삭제하여 양수 값을 나타냄을 의미합니다.
기대 점수.
이 값은 다양한 거래 시스템을 비교하는 데 사용할 수있는 객관적인 숫자를 산출하는 연간 기대 값입니다. 본질적으로 기대 기회 점수는 '기회' 주어진 거래 시스템이 거래를 얼마나 자주 생성 하는지를 고려하여 가치에 반영하십시오. 따라서이 점수를 사용하면 매우 다른 거래 시스템을 비교할 수 있습니다. 기대가 높을수록 수익성이 높습니다.
기대 점수 = 기대치 * 거래 횟수 * 365 / 전략 거래 일수.
결론.
위의 값으로 우리는 시스템이 어떻게 수행되는지에 관해 알맞은 그림을 얻을 수 있습니다. 물론, Monte Carlo 시뮬레이터를 통해 과거의 거래를 전달하는 것과 같이 평가할 수있는 다른 가치가 있습니다. 그러나이 기사에서 논의 된 이러한 가치는 시스템을 설계 할 때 또는 제 3 자 거래 시스템을 평가할 때 내가 이용하는 중요한 가치입니다.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
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