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O Walk Forward Analyzer usa o próprio testador de estratégia do MetaTrader para realizar uma análise progressiva, usando as configurações e os parâmetros de teste fornecidos pelo usuário. O software é fácil de usar, e pode lhe fornecer uma análise de progresso para a frente em uma fração do tempo que levaria para você fazer isso manualmente.

Uma análise progressiva determina se um consultor especialista é rentável ao negociar com parâmetros otimizados em dados fora da amostra. Qualquer consultor especializado pode produzir um impressionante resultado de otimização, mas o teste verdadeiro é se esses resultados serão suportados quando testados em relação a dados futuros. O Walk Forward Analyzer executa este processo muitas vezes ao longo de meses e anos de dados históricos, dando-lhe uma imagem precisa do verdadeiro desempenho do seu consultor especializado.

Após a conclusão de uma análise progressiva, você receberá um detalhado relatório de análise de progresso, mostrando os resultados das execuções de teste e otimização, o lucro / perda total de testes e o índice de eficiência progressiva, que é uma medida de Quão robusto é o seu sistema comercial.

Veja o Walk Forward Analyzer em Ação.

Se você não está familiarizado com o procedimento de análise de caminhada, leia o que é Walk Forward Analyse? para descobrir por que é o melhor método para determinar a robustez e rentabilidade potencial do seu sistema de negociação. O vídeo abaixo fornece um passo a passo completo e um tutorial do Walk Forward Analyzer para MetaTrader:

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O comércio cambial envolve um risco substancial de perda e não é adequado para todos os investidores.

Backtesting e Teste Avançado: A Importância da Correlação.

Os comerciantes que estão ansiosos para tentar uma idéia de negociação em um mercado vivo muitas vezes cometem o erro de confiar inteiramente nos resultados de backtesting para determinar se o sistema será lucrativo. Enquanto o backtesting pode fornecer aos comerciantes informações valiosas, muitas vezes é enganoso e é apenas uma parte do processo de avaliação. Testes fora da amostra e testes de desempenho avançado fornecem confirmação adicional quanto à eficácia de um sistema e podem mostrar as cores verdadeiras do sistema, antes que o dinheiro real esteja na linha. Uma boa correlação entre resultados de teste de backtesting, out-of-sample e forward performance é vital para determinar a viabilidade de um sistema de negociação. (Oferecemos algumas dicas sobre este processo que podem ajudar a refinar suas estratégias de negociação atuais. Para saber mais, leia Backtesting: Interpreting the Past.)

Enquanto uma idéia pode ser quantificada, ela pode ser testada novamente. Alguns comerciantes e investidores podem procurar a experiência de um programador qualificado para desenvolver a idéia em uma forma testável. Normalmente, isso envolve um programador que codifica a idéia na linguagem proprietária hospedada pela plataforma de negociação. O programador pode incorporar variáveis ​​de entrada definidas pelo usuário que permitem que o comerciante "ajuste" o sistema. Um exemplo disso seria no sistema de cruzamento de média móvel simples observado acima: o comerciante seria capaz de inserir (ou alterar) os comprimentos das duas médias móveis usadas no sistema. O comerciante poderia voltar a testar para determinar quais comprimentos de médias móveis teriam realizado o melhor nos dados históricos. (Obtenha mais informações no Tutorial de Negociação Eletrônica.)

Muitas plataformas de negociação também permitem estudos de otimização. Isso implica entrar em um intervalo para a entrada especificada e deixar o computador "fazer a matemática" para descobrir o que a entrada teria realizado o melhor. Uma otimização multi-variável pode fazer a matemática para duas ou mais variáveis ​​combinadas para determinar quais níveis juntos teriam alcançado o melhor resultado. Por exemplo, os comerciantes podem dizer ao programa quais insumos gostariam de adicionar à sua estratégia; estes seriam então otimizados para seus pesos ideais, dado os dados históricos testados.

Backtesting pode ser emocionante na medida em que um sistema não lucrativo muitas vezes pode ser magicamente transformado em uma máquina de fazer dinheiro com algumas otimizações. Infelizmente, ajustar um sistema para alcançar o maior nível de rentabilidade passada muitas vezes leva a um sistema que funcionará mal na negociação real. Esta sobre-otimização cria sistemas que parecem bons apenas em papel.

Curve fitting é o uso de análises de otimização para criar o maior número de negócios vencedores com o maior lucro nos dados históricos usados ​​no período de teste. Embora pareça impressionante em resultados de backtesting, o ajuste de curva leva a sistemas não confiáveis, uma vez que os resultados são essencialmente personalizados para apenas esse dado e período de tempo específicos.

Backtesting e otimização fornecem muitos benefícios para um comerciante, mas isso é apenas parte do processo ao avaliar um sistema comercial potencial. O próximo passo de um comerciante é aplicar o sistema a dados históricos que não foram utilizados na fase inicial de teste posterior. (A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-mancha. Para mais informações, leia Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

Dados em amostra versus dados fora da amostra.

Antes de iniciar qualquer backtesting ou otimização, os comerciantes podem reservar uma porcentagem dos dados históricos a serem reservados para testes fora da amostra. Um método é dividir os dados históricos em terços e segregar um terço para uso nos testes fora da amostra. Apenas os dados na amostra devem ser usados ​​para o teste inicial e qualquer otimização. A Figura 1 mostra uma linha de tempo onde um terço dos dados históricos é reservado para testes fora da amostra e dois terços são usados ​​para o teste na amostra. Embora a Figura 1 represente os dados fora da amostra no início do teste, os procedimentos típicos teriam a porção fora da amostra imediatamente anterior ao desempenho para a frente.

Uma vez que um sistema comercial foi desenvolvido usando dados na amostra, está pronto para ser aplicado aos dados fora da amostra. Os comerciantes podem avaliar e comparar os resultados de desempenho entre os dados na amostra e fora da amostra.

A correlação refere-se a semelhanças entre os desempenhos e as tendências gerais dos dois conjuntos de dados. As métricas de correlação podem ser usadas na avaliação de relatórios de desempenho de estratégias criados durante o período de teste (um recurso que a maioria das plataformas de negociação fornece). Quanto mais forte for a correlação entre os dois, melhor será a probabilidade de um sistema funcionar bem no teste de desempenho direto e na negociação ao vivo. A Figura 2 ilustra dois sistemas diferentes que foram testados e otimizados em dados na amostra, depois aplicados a dados fora da amostra. O gráfico à esquerda mostra um sistema claramente ajustável para funcionar bem nos dados na amostra e falhou completamente nos dados fora da amostra. O gráfico à direita mostra um sistema que funcionou bem em dados internos e fora da amostra.

Se houver pouca correlação entre o teste na amostra e fora da amostra, como o gráfico esquerdo na Figura 2, é provável que o sistema tenha sido superestimado e não funcionará bem na negociação ao vivo. Se houver uma forte correlação no desempenho, como visto no gráfico certo na Figura 2, a próxima fase da avaliação envolve um tipo adicional de testes fora da amostra, conhecidos como teste de desempenho para a frente. (Para mais informações sobre previsão, consulte Previsão Financeira: o Método Bayesiano.)

Princípios básicos do teste de desempenho avançado.

Muitos corretores oferecem uma conta de negociação simulada onde os negócios podem ser colocados e o lucro e perda correspondente calculados. O uso de uma conta de negociação simulada pode criar uma atmosfera semi-realista para praticar o comércio e avaliar ainda mais o sistema.

A Figura 2 também mostra os resultados para o teste de desempenho para frente em dois sistemas. Mais uma vez, o sistema representado no gráfico à esquerda não consegue ir muito além do teste inicial em dados na amostra. O sistema mostrado no gráfico certo, no entanto, continua a funcionar bem em todas as fases, incluindo o teste de desempenho para frente. Um sistema que mostra resultados positivos com boa correlação entre os testes de desempenho na amostra, fora da amostra e para frente está pronto para ser implementado em um mercado ao vivo.