Kodsuz Backtest ve Kodla Backtest: Hangisi Stratejinize Uygun?

Cevaplamanız gereken soruya ve sürdürebileceğiniz işe uygun yöntemi seçin. Kodsuz yöntem, doğal dildeki bir fikri incelenebilir kurala dönüştürmenin en kısa yoludur. Pine Script grafik tabanlı kurallara uygundur. Python özel veri, model veya hesaplama gerektiren araştırmalara uygundur.

Araç tek başına zayıf bir testi güçlü kanıta çeviremez. Her yöntemde sabit girdiler, açık zaman kuralları, gerçekçi maliyetler ve başka bir kişinin inceleyebileceği sonuçlar gerekir.

Üstleneceğiniz işi karşılaştırın

Kural açık ve veri destekleniyorsa kodsuz yöntemi kullanın

İşlem fikri açık koşullar halinde yazılabiliyorsa kodsuz yöntem uygundur. İnceleme imkanını korurken ilk teste giden süreyi kısaltır.

Bir işlem fikrini doğal dilde yazın. Stingray bunu inceleyebileceğiniz bir stratejiye çevirir, geçmiş verilerle test eder ve aynı koşulların canlı piyasalarda ne zaman oluştuğunu gösterir. Stratejinin geçmişte ne zaman tetikleneceğini görün ve daha fazla zaman ile kaynağı hak edip etmediğine karar verin. Stingray emir vermez.

Oynatmadan önce üretilen kuralı kontrol edin. Piyasa, veri kaynağı, eşik, geçmişe bakış aralığı, değerlendirme sıklığı, uyarılar arasındaki bekleme süresi ve tarih aralığı doğru olmalıdır. Okunaklı bir özet bu kesin alanların yerini tutmaz.

Tam bir alıştırma için kodsuz backtest rehberini kullanın. Backtest yöntemi olay sayımı, ileri getiriler, veri kapsamı ve gelecekteki verinin yanlış kullanımı hakkında ayrıntı verir.

Grafik tabanlı kurallar için Pine Script kullanın

Strateji TradingView grafiğinde yaşıyor ve göstergeler, mum verisi veya başka TradingView bağlamları kullanıyorsa Pine Script uygundur. Kuralı yazar, Strategy Tester içinde çalıştırır ve simüle edilen işlemleri incelersiniz.

TradingView, Pine stratejilerindeki varsayımsal emirlerin bir broker emülatöründe işlendiğini açıklar. Emülatör grafik verisini kullanır ve her geçmiş mum içindeki fiyat hareketi hakkında varsayımlar yapar. Bar Magnifier daha kısa zaman aralığındaki veriyi kullanarak ayrıntıyı artırabilir, ancak sonuç yine simülasyondur.

Pine çalışma sınırlarına da sahiptir. TradingView’in güncel sınırlar belgesi derlenmiş bir betiği 100.000 token ile sınırlar. Çoğu plan 40 farklı request.*() çağrısına izin verir, Ultimate planında bu sayı 64’tür. Kural çok sayıda piyasa, zaman aralığı veya dış bağlam okuduğunda bu sınırlar uygulamayı etkiler.

TradingView uyarıları betiğin, girdilerin, piyasanın ve zaman aralığının kaydedilmiş bir kopyasından çalışır. Uyarı belgesi daha sonra yapılan betik veya girdi değişikliklerinin mevcut uyarıyı güncellemediğini belirtir. Test edilen tanım değiştiğinde uyarıyı yeniden oluşturun.

Özel araştırma için Python kullanın

Özel veri setleri, istatistiksel modeller, portföy mantığı veya bir grafik dilinin dışındaki hesaplamalar gerektiğinde Python uygundur. Her araştırma bağımlılığını da siz yönetirsiniz.

Veri anlık görüntüsünü, saat dilimini, paket sürümlerini, kod sürümünü, rastgelelik tohumlarını ve çalışma ayarlarını kaydedin. Python’ın resmi venv belgesi, sanal ortamın bir projenin yorumlayıcısını ve paketlerini nasıl ayırdığını açıklar. Ayırma, tekrarlanabilirliğin bir parçasıdır. Kaydedilen ortam ve veri de sonuçla eşleşmelidir.

Python araştırmasının ayrı bir izleme yolu gerekir. Bir not defteri veya backtest süreci kendi başına güvenilir bir canlı izleyiciye dönüşmez. Veriyi zamanlamanız, hataları işlemeniz, durumu kaydetmeniz, uyarı göndermeniz ve canlı hesaplamanın geçmiş kuralla eşleştiğini doğrulamanız gerekir.

Üç yöntemde aynı araştırma standardını kullanın

1. Sonucu görmeden önce fikri yazın.
2. Piyasayı, veri kaynağını, zaman kurallarını, eşikleri ve test aralığını sabitleyin.
3. Gelecekteki bir gözlemin daha önceki bir karara girmesini önleyin.
4. Ham eşleşmeleri, ayrı tetikleri ve bekleme süresi sonrasındaki uyarıları ayırın.
5. Kararı etkiliyorsa ücret, spread, kayma ve piyasa etkisini ekleyin.
6. Sabit kuralı ayar için kullanılmamış daha sonraki bir dönemde test edin.
7. Kazanan sürümle birlikte başarısız sürümleri de kaydedin.

Tekrarlanan testler şans eseri iyi bir sonuç bulma ihtimalini artırır. Harvey, Liu ve Zhu, NBER araştırmasında en az 316 test edilmiş faktör saydı ve yeni bir faktör için yaygın 2,0 eşiği yerine 3,0’ın üzerinde t oranı gerektiğini savundu. Kesin eşik araştırma ortamına bağlıdır, fakat alınacak ders açıktır: kaç farklı sürüm denediğinizi kaydedin.

Önümüzdeki 90 günde sürdüreceğiniz işe göre seçin

Kural desteklenen veriye uyuyor ve kanıtı hızlı görmek istiyorsanız kodsuz yöntemle başlayın. Grafik kuralın doğal çalışma alanıysa ve Pine kodunu sürdürebiliyorsanız Pine Script seçin. Araştırma diğer yöntemlerin ifade edemediği veri veya hesaplama gerektiriyorsa ve tüm araştırma ortamını yönetebiliyorsanız Python seçin.

Belirli bir gereksinim ortaya çıktığında koda geçin. Önce eksik veri setini, hesaplamayı, portföy kuralını veya çalışma davranışını adlandırın. Böylece mühendislik işi doğrudan araştırma ihtiyacına bağlı kalır.

Daha geniş araç sınıflarını işlem stratejisi araç karşılaştırmasında inceleyin. Adım adım araştırma süreci için Stingray Academy ile devam edin.