Investopedia - Backtesting

مقدمه

آزمون پس‌نگر (Backtesting) یکی از مهم‌ترین ابزارهای مورد استفاده توسط معامله‌گران و سرمایه‌گذاران در بازارهای مالی است. این فرایند به آن‌ها امکان می‌دهد تا یک استراتژی معاملاتی را بر روی داده‌های تاریخی بازار بررسی کنند و عملکرد آن را قبل از به کارگیری در معاملات واقعی ارزیابی نمایند. Investopedia به عنوان یک منبع معتبر اطلاعات مالی، مطالب جامعی در مورد آزمون پس‌نگر ارائه می‌دهد که در این مقاله، به تشریح این موضوع و کاربردهای آن خواهیم پرداخت. هدف این مقاله، ارائه یک راهنمای جامع برای مبتدیان در زمینه آزمون پس‌نگر است، با تمرکز بر مفاهیم کلیدی، مراحل انجام، ابزارهای مورد استفاده و محدودیت‌های این روش.

مفاهیم کلیدی آزمون پس‌نگر

آزمون پس‌نگر، اساساً شبیه‌سازی معاملات با استفاده از داده‌های گذشته است. این کار به منظور تعیین اثربخشی یک استراتژی معاملاتی انجام می‌شود. در اینجا برخی از مفاهیم کلیدی مرتبط با آزمون پس‌نگر آورده شده است:

• استراتژی معاملاتی: مجموعه‌ای از قوانین که تعیین می‌کنند چه زمانی و چگونه یک دارایی مالی خرید یا فروش شود.
• داده‌های تاریخی: اطلاعات مربوط به قیمت، حجم معاملات و سایر شاخص‌های مرتبط با یک دارایی مالی در گذشته.
• پارامترها: متغیرهایی که در یک استراتژی معاملاتی قابل تنظیم هستند و می‌توانند بر عملکرد آن تأثیر بگذارند. به عنوان مثال، طول دوره میانگین متحرک در یک استراتژی مبتنی بر میانگین متحرک یک پارامتر است.
• متریک‌های عملکرد: شاخص‌هایی که برای ارزیابی عملکرد یک استراتژی معاملاتی استفاده می‌شوند، مانند بازده، نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه و نرخ برد.
• بیش‌برازش (Overfitting): وضعیتی که در آن یک استراتژی معاملاتی به خوبی بر روی داده‌های تاریخی عمل می‌کند، اما در معاملات واقعی عملکرد ضعیفی دارد. این مشکل معمولاً به دلیل تنظیم بیش از حد پارامترها بر روی داده‌های خاص تاریخی رخ می‌دهد.

مراحل انجام آزمون پس‌نگر

انجام آزمون پس‌نگر شامل مراحل زیر است:

1. تعریف استراتژی معاملاتی: اولین قدم، تعریف دقیق استراتژی معاملاتی است که می‌خواهید آن را آزمایش کنید. این شامل تعیین قوانین ورود و خروج، مدیریت ریسک و تخصیص سرمایه است. 2. جمع‌آوری داده‌های تاریخی: داده‌های تاریخی مورد نیاز برای استراتژی خود را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها باید دقیق، کامل و قابل اعتماد باشند. منابع مختلفی برای جمع‌آوری داده‌های تاریخی وجود دارد، از جمله پلتفرم‌های معاملاتی، وب‌سایت‌های مالی و ارائه‌دهندگان داده‌های حرفه‌ای. 3. آماده‌سازی داده‌ها: داده‌های جمع‌آوری‌شده را برای استفاده در آزمون پس‌نگر آماده کنید. این شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل آن‌ها به فرمت مناسب و نرمال‌سازی آن‌ها است. 4. اجرای آزمون پس‌نگر: استراتژی معاملاتی خود را بر روی داده‌های تاریخی اجرا کنید. این کار می‌تواند به صورت دستی یا با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی انجام شود. 5. ارزیابی نتایج: عملکرد استراتژی معاملاتی خود را با استفاده از متریک‌های عملکرد مناسب ارزیابی کنید. این شامل بررسی بازده، نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه و نرخ برد است. 6. بهینه‌سازی (اختیاری): در صورت نیاز، پارامترهای استراتژی معاملاتی خود را برای بهبود عملکرد آن بهینه‌سازی کنید. با این حال، باید به خاطر داشته باشید که بهینه‌سازی بیش از حد می‌تواند منجر به بیش‌برازش شود.

ابزارهای مورد استفاده در آزمون پس‌نگر

ابزارهای مختلفی برای انجام آزمون پس‌نگر وجود دارد، از جمله:

• اکسل: یک صفحه گسترده رایج که می‌تواند برای انجام آزمون پس‌نگر ساده استفاده شود.
• پلتفرم‌های معاملاتی: بسیاری از پلتفرم‌های معاملاتی، مانند MetaTrader 4 و TradingView، قابلیت آزمون پس‌نگر را ارائه می‌دهند.
• نرم‌افزارهای تخصصی آزمون پس‌نگر: نرم‌افزارهای تخصصی مانند AmiBroker و TradeStation امکانات پیشرفته‌تری برای آزمون پس‌نگر ارائه می‌دهند.
• زبان‌های برنامه‌نویسی: زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R می‌توانند برای ایجاد سیستم‌های آزمون پس‌نگر سفارشی استفاده شوند.

محدودیت‌های آزمون پس‌نگر

آزمون پس‌نگر یک ابزار ارزشمند است، اما دارای محدودیت‌هایی نیز می‌باشد که باید در نظر گرفته شوند:

• بیش‌برازش: همانطور که قبلاً اشاره شد، بیش‌برازش یکی از بزرگترین خطرات آزمون پس‌نگر است.
• داده‌های تاریخی: عملکرد گذشته لزوماً نشان‌دهنده عملکرد آینده نیست. شرایط بازار می‌توانند تغییر کنند و استراتژی‌هایی که در گذشته موفق بوده‌اند ممکن است در آینده عملکرد ضعیفی داشته باشند.
• هزینه‌ها: آزمون پس‌نگر معمولاً هزینه‌های معاملاتی، لغزش (slippage) و کمیسیون‌ها را در نظر نمی‌گیرد. این هزینه‌ها می‌توانند بر عملکرد واقعی یک استراتژی معاملاتی تأثیر بگذارند.
• تحلیل روان‌شناختی: آزمون پس‌نگر نمی‌تواند جنبه‌های روان‌شناختی معاملات را در نظر بگیرد. معامله‌گران واقعی ممکن است تحت تأثیر احساسات خود قرار بگیرند و تصمیمات غیرمنطقی بگیرند.

استراتژی‌های مرتبط با آزمون پس‌نگر

آزمون پس‌نگر می‌تواند برای ارزیابی طیف گسترده‌ای از استراتژی‌های معاملاتی استفاده شود، از جمله:

• میانگین متحرک (Moving Average): یک استراتژی ساده که بر اساس عبور قیمت از یک میانگین متحرک عمل می‌کند. میانگین متحرک
• RSI (شاخص قدرت نسبی): یک نوسانگر که نشان می‌دهد آیا یک دارایی مالی بیش‌خرید یا بیش‌فروش است. RSI
• MACD (میانگین متحرک همگرایی/واگرایی): یک شاخص مومنتوم که از رابطه بین دو میانگین متحرک نمایی استفاده می‌کند. MACD
• Bollinger Bands (باندهای بولینگر): یک شاخص نوسان که از انحراف معیار قیمت استفاده می‌کند. باندهای بولینگر
• Ichimoku Cloud (ابر ایچیموکو): یک سیستم معاملاتی جامع که از چندین شاخص استفاده می‌کند. ابر ایچیموکو
• استراتژی‌های مبتنی بر شکست (Breakout Strategies): استراتژی‌هایی که بر اساس شکست قیمت از سطوح حمایت و مقاومت عمل می‌کنند. شکست
• استراتژی‌های مبتنی بر الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns): استراتژی‌هایی که بر اساس الگوهای تشکیل شده توسط کندل استیک‌ها عمل می‌کنند. الگوهای کندل استیک
• استراتژی‌های مبتنی بر فیبوناچی (Fibonacci Strategies): استراتژی‌هایی که از سطوح فیبوناچی برای شناسایی نقاط ورود و خروج استفاده می‌کنند. فیبوناچی
• استراتژی‌های مبتنی بر خبر (News-Based Strategies): استراتژی‌هایی که بر اساس اخبار و رویدادهای اقتصادی عمل می‌کنند. اخبار اقتصادی
• استراتژی‌های مبتنی بر حجم معاملات (Volume-Based Strategies): استراتژی‌هایی که بر اساس حجم معاملات عمل می‌کنند. حجم معاملات
• آربیتراژ (Arbitrage): بهره‌برداری از تفاوت قیمت یک دارایی در بازارهای مختلف. آربیتراژ
• معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading): استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری برای اجرای معاملات. معاملات الگوریتمی
• Swing Trading (معاملات نوسانی): نگهداری دارایی‌ها برای چند روز یا چند هفته برای کسب سود از نوسانات قیمت. Swing Trading
• Day Trading (معاملات روزانه): خرید و فروش دارایی‌ها در یک روز معاملاتی. Day Trading
• Scalping (معاملات کوچک): انجام معاملات کوچک و سریع برای کسب سود از تغییرات جزئی قیمت. Scalping

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات در آزمون پس‌نگر

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات نقش مهمی در آزمون پس‌نگر ایفا می‌کنند. تحلیل تکنیکال به شناسایی الگوها و روندها در قیمت‌ها کمک می‌کند، در حالی که تحلیل حجم معاملات اطلاعاتی در مورد قدرت و اعتبار این الگوها و روندها ارائه می‌دهد. با ترکیب این دو نوع تحلیل، می‌توان استراتژی‌های معاملاتی دقیق‌تر و مؤثرتری را ایجاد و آزمایش کرد.

• تحلیل تکنیکال: استفاده از نمودارها و شاخص‌ها برای پیش‌بینی حرکات قیمت. تحلیل تکنیکال
• تحلیل حجم معاملات: بررسی حجم معاملات برای تأیید یا رد سیگنال‌های قیمتی. تحلیل حجم معاملات
• اندیکاتورهای حجم: شاخص‌هایی مانند On Balance Volume (OBV) و Accumulation/Distribution Line (A/D) که برای تحلیل حجم معاملات استفاده می‌شوند. OBV، A/D

نتیجه‌گیری

آزمون پس‌نگر یک ابزار ضروری برای هر معامله‌گر یا سرمایه‌گذاری است که می‌خواهد قبل از به خطر انداختن سرمایه واقعی، عملکرد یک استراتژی معاملاتی را ارزیابی کند. با این حال، مهم است که محدودیت‌های این روش را درک کنید و از آن به عنوان بخشی از یک رویکرد جامع‌تر برای معاملات استفاده کنید. Investopedia منبع ارزشمندی برای یادگیری در مورد آزمون پس‌نگر و سایر مفاهیم مرتبط با بازارهای مالی است. با استفاده از اطلاعات ارائه شده در این مقاله و منابع دیگر، می‌توانید مهارت‌های خود را در زمینه آزمون پس‌نگر بهبود بخشید و تصمیمات معاملاتی آگاهانه‌تری بگیرید.

تحلیل بنیادی مدیریت ریسک روانشناسی معاملات بازار بورس بازار فارکس سرمایه‌گذاری معاملات آتی اختیار معامله سبد سهام تنظیم مقررات مالی شاخص‌های بازار سهام مفاهیم مالی تحلیل پورتفولیو ارزیابی ریسک دیورسیفیکیشن

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان