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.)
무역 시스템 성과를 테스트하고 해석하는 방법.
Wayne A. Thorp, CFA.
Wayne Thorp는 최근 2017 년 AAII Investor Conference에서 연설했습니다. 프리젠 테이션 레코딩에 가입하는 방법에 대한 자세한 내용은 aaii / conferenceaudio에서 자세한 내용을 확인하십시오.
기술 분석 무역 매거진을 수령하면 필연적으로 기술 분석 거래 시스템을 마케팅하는 회사와 실무자를 뛰어 넘을 수 있습니다. 다른 유형의 투자 전략이나 방법론과 마찬가지로, 한 시스템이 다른 시스템과 어떻게 겹치는지를 결정하는 보편적 인 방법은 연간 수익을 비교하는 것입니다. 이 숫자는 승자와 패자를 분리하는 데 도움이되지만 여러 가지 요소가 모든 거래 시스템의 성과에 영향을 미친다는 점을 명심해야합니다.
시스템의보고 된 성능 또는 작성한 시스템의 성능을 판단 할 때 몇 가지 문제점을 염두에 두십시오.
실적 수치는 백 테스트 또는 실제 거래를 기반으로합니까? 시스템이 최적화 되었습니까? 그렇다면 시스템이 & ldquo; hold-out & rdquo; 미문? 소득 재투자는 어떻게 처리됩니까? 세금 관련 사항이 있습니까? 수수료 자체, 미끄러짐, 자금 및 위험 관리 중단 등 시스템 자체에 내재 된 가정은 무엇입니까?
이 기사에서는 이러한 요소가 어떻게 트레이딩 시스템의 재무 성과에 영향을 미칠 수 있는지에 대한 일반적인 논의를하게됩니다.
실제 거래 결과?
거래 시스템의 결과에 직면했을 때 가장 먼저 생각해야 할 사항은 다음과 같습니다. 이러한 결과는 어떻게 생성 되었습니까? 시스템이 연간 25 %의 수익을 주장하는 경우 실제 거래 또는 과거의 백 테스트를 기반으로합니까?
백 테스트는 히스토리 데이터 세트를 사용하여 시스템을 테스트하는 것을 포함합니다. 실제 거래를 기반으로 한 결과는 실제 거래 상황에 따라 수익이 발생하기 때문에 신뢰성이 높습니다. 둘째, 백 테스트를 기반으로 한 결과는 가능한 가장 높은 수익을 창출하기 위해보다 쉽게 조작됩니다 (이 방법을 최적화라고합니다).
성능 측정.
그러나 히스토리 데이터를 사용한 백 테스트는 시스템 성능 통계를 파생시키는 가장 효율적인 방법입니다. Backtesting은 거래 시스템의 잠재적 수익성을 측정하는 가장 빠르고 가장 보편적 인 방법입니다. 백 테스트 프로세스에는 과거 데이터에 대한 시스템 실행이 포함됩니다. 최종 결과는 해당 기간 동안 실제로 사용 된 시스템의 성능을 보여주는 시스템 성능 통계입니다. 시스템을 백 테스트하려면 기록 데이터베이스 만 있으면됩니다.
시스템을 백 테스트 할 때마다 & ldquo; 중요한 & rdquo; 가능한 한 많은 시장 단계를 포착하기위한 데이터 양. 필요한 데이터의 양은 테스트 할 시스템에 따라 다릅니다. 실시간, 틱 단위 시스템은 며칠 또는 몇주 정도의 틱 데이터를 필요로하며, 시스템 종단 시스템은 적어도 몇 년은 필요합니다 일일 데이터의 그러나 결론은 데이터가 많을수록 백 테스팅 결과에서 그림을 완성 할 수 있다는 것입니다.
역사적인 백 테스팅의 단점은 과거에 발생한 사건을 기반으로 결과가 나왔다는 것입니다. 따라서 백 테스팅을 통해 배울 수있는 최선의 방법은 시스템이 수행하는 방법입니다. 과거에 일어난 일이 앞으로도 반복 될 것이라는 보장은 없습니다. 백 테스트의 유용성은 다양한 시장 조건에서 시스템이 어떻게 반응 할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 능력에 있습니다. 백 트레이닝은 트렌드 시장에서 트레이드 시장 (옆으로) 시장에 비해 시스템이 더 잘 작동하는지 또는 그 반대의 경우에도 종종 표시됩니다.
또한 시스템을 다시 테스트하는 기간을 명심해야합니다. 다시 테스트 한 결과가 & ldquo; odd & rdquo; 이것은 가능한 조작을위한 적색 플래그로 작용해야합니다. 회사는 시스템이 가장 잘 수행 된 기간에 대한 결과 만보고하기도합니다. 1992 년에서 1999 년까지의 결과가 나온다면 1991 년과 2000 년의 경기 침체기에 시스템이 어떻게 수행되었는지 스스로에게 물어보십시오. 종종보고 기간 외 시스템의 성능은 전반적인 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 이상적으로는 여러 가지 시장 사이클을 포함하여 좋은 결과와 나쁜 결과를 모두 포함하는 시스템 결과를 원합니다.
마지막으로 고려해야 할 사항은 & ltdquo; buy & hold & rdquo; 병법. 주어진 전략을 거래하는 전체적인 생각은 단순히 주식을 구입하여 그 기간 동안 보유한 경우보다 더 큰 수익을 창출하는 것입니다. 그러한 전략을 능가 할 수 없다면 드로잉 보드로 돌아가서 다시 시도해야합니다.
시스템 최적화.
최적화는 & ldquo; fitting & rdquo; 특정 데이터 세트에 대한 거래 시스템. 예를 들어, 종가가 이동 평균보다 올라갈 때 구매 신호를 생성하고 종가가 이동 평균선 아래로 이동하면 신호를 판매하는 단순 이동 평균 시스템을 사용한다고 가정합니다. 최적화는 데이터에 대해 시스템을 실행하여 다양한 이동 평균 길이를 테스트하여 최대 이득 또는 최소 손실을 그물망으로 둔 기간을 찾습니다.
최적화 문제는 과거에 고정 기간 동안 가장 좋은 매개 변수 집합을 찾는 것입니다. 그러나 과거가 반복 될 것이라는 보장은 없습니다. 최적화가 반드시 나쁜 것은 아니지만 과도한 최적화라는 함정에 빠지기 쉽습니다. 결국, 최적화 기간 동안 훌륭하게 수행하는 시스템을 가질 수 있지만 다른 기간에 테스트하면 성능이 떨어질 수 있습니다.
최적화의 유효성을 입증하거나 반증하는 한 가지 방법은 & ldquo; hold-out & rdquo; 기간 - 시스템이 최적화되지 않은 데이터 집합입니다. 이전 예제로 돌아가서 백 테스팅에 대한 20 년의 기록 데이터가 있다고 가정 해 보겠습니다. 수행 할 홀드 아웃 기법은 데이터의 절반 (10 년) 동안 시스템을 최적의 이동 평균 기간에 도달하도록 최적화하는 것입니다. 그런 다음 데이터의 후반부에 최적화 된 시스템을 테스트 할 것입니다. 두 10 년 기간의 결과가 비슷하면 시스템이 다른 기간에 걸쳐 유사한 방식으로 수행되고 가장 중요한 것은 앞으로 나아갈 것으로 확신 할 수 있습니다. 반면에 지난 10 년 동안의 결과가 처음 10 년과 크게 다르다면 시스템의 실행 가능성에 의문을 갖기 시작해야합니다.
다른 요인들.
오늘날의 소프트웨어는 소프트웨어를 고려하지 않지만 거래 시스템의 전반적인 성능에 영향을 미칠 수있는 몇 가지 요인을 알고 있어야합니다.
배당금 수령 또는 재투자는 대부분의 기술적 분석 프로그램에서 다루지 않는 문제입니다. 그러나 시스템의 성능에 중요한 영향을 줄 수 있습니다. 배당금을 지급하는 주식을 거래하면받은 배당 수익은 성과에 긍정적 인 영향을 미칩니다.
무역 시스템 패키지가 명시 적으로 설명하는 경우는 거의 없다는 또 다른 문제는 세금입니다. 보유 기간에 따라 단기 또는 장기 - 이익에 대한 한계 세율이 달라집니다. 1 년 이상 투자를 한 사람들은 장기 자본 이득 비율 20 %의 적용을받습니다. 투자를 1 년 미만으로 유지하는 경우 소득은 소득으로 간주되어 한계 소득 세율로 과세됩니다. 따라서 소득세 괄호에 따라 1 년 이상 투자 한 사람과 비교하여 세금 효과를 극복하기 위해서는 높은 수익률을 만들어야합니다.
시스템 가정.
거래 시스템을 구성 할 때 시스템이 얼마나 잘 수행 할 수 있는지에 대한 가정 (또는 실패)이 역할을합니다.
이러한 가정에는 초기 주식 지위, 마진 거래, 짧은 거래 처리, 수수료, 시간 및 가격 전표, 위험 및 자금 관리 중단, 유휴 잔고에 대한이자가 포함됩니다.
초기 자본.
초기 주식 금액은 거래를 시작하기 전에 계좌에 보유하고있는 금액입니다. 상당한 자본으로 시작함으로써 더 큰 포지션으로 진입하는 형태로 더 큰 유연성을 얻을 수 있으며, 이는 더 큰 총 이익 (또는 손실)을 발생시킬 수 있습니다.
일반적으로 더 많은 돈을 넣어 게임을 오래 머물게 할 수 있습니다. 주식을 매도하려는 경우 특히 그렇습니다. 단기 매도자는 주식을 차입하여 먼저 매도 한 후 나중에 주식을 저가로 매입하고 차용 된 주식을 반환함으로써 주가 하락으로 이익을 얻길 희망합니다. 주식이 부족한 경우 잠재적 손실은 초기 투자를 훨씬 넘어서게됩니다. 누구에게 묻 느냐에 따라 & ldquo; ideal & rdquo; 자본 수지. 궁극적으로, 그것은 당신에게 달려 있습니다, 단지 당신이 그것을 잃을 여유가 있는지 확인하십시오!
짧은, 긴, 또는 둘 다?
한 가지 중요한 문제는 판매 주문을 처리하는 방법을 포함합니다. 판매가 시작되면, 당신은 당신의 긴 포지션을 팔아 현금화 할 수 있습니다. 또는 당신은 더 적극적이고 두배 아래로 선택할 수 있습니다. & rdquo; 이것은 당신의 긴 포지션을 팔고, 보안이 가치가 떨어지면 이익을 얻을 수있는 짧은 위치를 설정하는 것이지만, 보안이 가치가 높아지면 돈을 잃게됩니다.
마진 투자는 투자가가 시도하기 전에 이해해야하는 민감한 주제입니다. 여백은 대출과 마찬가지로 브로커에서 빌린 돈으로 주식을 살 때 사용합니다. 마진에있는 모든 주식을 살 수는 없습니다 : $ 5 이하 가격의 특정 주식, 다른 나스닥 주식 및 특정 기간의 IPO는 제외됩니다.
중개인은 연방 준비 은행에 의해 고객에게 얼마나 많은 신용을 제공 할 수 있는지에 대해 규제를받습니다. 현재는 주식에 대한 마진이있는 유가 증권의 가치의 50 %까지 처음에 빌릴 수 있습니다. 예를 들어 증거금 승인 브로커 계좌에 1 만 달러가 있다고 가정합니다. 즉, 최대 20,000 달러의 증거금을 매입 할 수 있으며, 50 %는 귀하에게서 나오고 50 %는 증권사로부터옵니다. 단어를 쓰는 또 다른 방법은 20,000 달러의 & 구매력을 얻는 것입니다. & rdquo;
여백에 차용 할 수있는 금액은 한계 여백의 가격이 상승 및 하락함에 따라 매일 변동합니다. 가격이 상승하면 빌릴 수있는 금액도 증가합니다. 그 반대는 사실입니다. 가격이 떨어지면, 마진이있는 유가 증권의 가치와 담보가 또한 떨어집니다. 마진 된 증권의 가치가 미리 정해진 최소 수준보다 낮아지면 & lt; 마진 콜을 받게됩니다. & rdquo; 귀하의 브로커로부터. 이 시점에서, 귀하는 귀하의 기존 직위의 일부를 청산하거나 귀하의 계정의 가치를 미리 정해진 수준 이상으로 회복시키기 위해 더 많은 돈을 보내야합니다. 또는 브로커가 전화하지 않고 유가 증권을 판매 할 수 있습니다.
마진에 대한 투자는 이익과 손실의 효과를 확대하는 위험과 보상으로 이어집니다. 우리의 $ 10,000 마진 계정 예로 돌아가서 $ 20에 가격이 책정 된 주식 1,000 주를 구입한다고 가정 해 보겠습니다. 브로커로부터 10,000 달러를 빌리고 귀하의 계좌에서 1 만 달러를 사용하면이 거래 비용을 지불하게됩니다. 1 년에 40 달러로 가격이 오르면 투자 가치는 2 만 달러에서 4 만 달러로 증가합니다. 주식을 매각하고 브로커로부터 빌린 10,000 달러 (돈을 사용하는 특권으로 브로커가 부과 한이자 이익을 포함하여)를 갚는다면 대략 $ 30,000의 나머지 $ 20,000는 이익이됩니다.
반면에, 만약 당신이 단순히 $ 20,000 주식의 500 주를 사는 데 $ 10,000을 사용한다면, 당신의 이익은 대략 $ 10,000이 될 것입니다. 첫 번째 예에서는 $ 10,000 투자에서 $ 20,000을, 두 번째 예제에서는 $ 10,000 투자에서 $ 10,000를 벌었을 것입니다.
마진이 이익을 향상시킬 수있는 것처럼 손실을 악화시킬 수도 있습니다. 처음에 마진으로 구매 한 20 달러의 주식이 15 달러로 떨어지면 투자 가치는 20,000 달러에서 15,000 달러로 떨어집니다. 브로커로부터 빌린 1 만 달러를 지불하면 원래 10,000 달러의 5,000 달러가 남아있게됩니다. 마진이 없으면 $ 20로 구입 한 500 개의 주식은 이제 $ 7,500의 가치가 있습니다. 마진을 사용하면 자신의 돈만 사용하는 것보다 2,500 달러를 더 많이 잃게됩니다. 우리의 예에서는 커미션, 증거금 또는 양도 소득세를 고려하지 않았 음을 유의하십시오. 이 세금은 본질적으로 최종 결과에 영향을 미칩니다.
커미션.
사람들은 중개인을 통해 증권을 매매하는 데 드는 비용이 거래 시스템의 전반적인 성공에 미칠 수있는 영향에 대한 극적인 영향을 잊어 버리는 경향이 있습니다.
시스템의 수익성을보다 정확하게 파악하려면 커미션 비용을 계산하는 것이 중요합니다. 이것은 수많은 매매 신호를 생성하는 시스템에서 특히 중요합니다. 이는 시스템의 이익을 극적으로 낮추거나 손실을 증가시킵니다. 커미션은 거래하는 보안의 유형 및 딥 브로큰 브로커 또는 풀 서비스 브로커를 사용하는지에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
많은 거래자들이 시야가 놓칠 수있는 또 다른 요소는 거래 신호가 생성 된 정확히 동일한 가격으로 거래를 시작하거나 종료 할 수있는 경우가 거의 없다는 사실입니다. 시스템이 최종 데이터를 기반으로하는 경우 시장 마감 후에 구매 또는 판매 신호가 생성됩니다. 현실적으로 신호에 대한 첫 번째 기회는 다음날 공개됩니다. 신호가 생성 된 가격과 주문이 실제로 채워지는 가격의 차이를 미끄러짐이라고합니다. 거래 시스템을 테스트 할 때 미끄러짐을 고려하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 거래 결과가 과장됩니다. 일부 소프트웨어 프로그램을 사용하면 미끄러짐을 달러 또는 백분율로 지정할 수 있으며 다른 프로그램에서는 신호 및 주문 실행 사이의 시간 지연으로 빌드 할 수 있습니다.
무역 시스템을 개발할 때 가장 유용한 도구는 아마도 멈출 것입니다. 시스템과 관련된 비용 인 커미션 및 미끄러짐과 비교할 때, 중지는 시스템의 더 많은 부분을 조정할 수 있습니다. 기구. 멈춤은 위치가 닫힌 사용자 정의 지점입니다. 정지가 트리거되면 거래 규칙의 현재 상태와 상관없이 위치가 닫힙니다. 멈춤은 무역이 너에게 가면 손실을 제한 할 수있게 해준다. 거래 시스템에서 지정한 중지는 거래를 수행 할 때 사용할 수있는 중지 손실 주문과 유사합니다. 이름에서 알 수 있듯이 손실 중단 명령은 손실을 방지하도록 설계되었습니다. 30 달러에 주식을 사면 30 달러에 손절매를하면 가격이 떨어질 가능성을 피할 수 있습니다. 재고가 $ 30 이하로 떨어지면 주식 매매 주문이 이루어진다.
트레이딩 시스템을 만들 때 스톱을 사용하는 몇 가지 전략이 있습니다. 가장 인기있는 손익분기, 비활성, 최대 손실, 이익 목표 및 후행 중지입니다.
Breakeven은 포지션의 폐쇄 된 가치가 현재의 무역이 열린 금액과 같을 때 가까운 포지션을 중단합니다. 이 정지는 거래가 종결 될 수있는 가격에 이루어지며 거래가 개설 될 때 생성 된 수익은 주식 가치와 동일합니다.
비 활동 중지는 보안 기간의 가격이 지정된 기간 내에 최소 비율 또는 가격 변경을 생성하지 않을 때 열린 포지션을 닫습니다. 최소 변경으로 1 %를 기간의 수로 20을 지정하면 시스템은 20 기간의 기간 내에 보안의 가격이 1 % 이상 증가 (감소)되지 않은 모든 긴 단 축 위치를 자동으로 닫습니다 .
최대 손실 (최대 손실) 중지는 특정 위치에서 위험을 감수하기를 원하는 총 자본의 정확한 비율 또는 달러 금액을 지정할 수 있기 때문에 위험 관리 전략으로 유용합니다. 이 정지는 거래로 인한 손실이 명시된 최대 손실 금액을 초과 할 때 미결 상태를 닫습니다.
이익 목표는 미리 정해진 이익 수준에 도달하면 거래를 종료합니다. 따라서 이익 목표로 10 %를 지정하면 미결제 상태가 10 %의 수익을 올릴 때 (미수금 후) 미결 상태가 종료됩니다.
마지막으로, 후행 중지는 현재 금액의 지정된 금액이 이익을 잃을 때 미결 상태를 닫습니다. 위치의 수익이 새로운 최고치에 도달 할 때마다 후행 중지가 위치의 특정 부분을 잃을 수있는 수준으로 이동합니다.
트레일 링 스톱에서 무시할 기간 수를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, 시스템에 3 개의 마침표를 무시하도록 지시하면 마침표는 3 개의 마침표로 지연됩니다. 따라서 마지막 세 기간 & rsquo; 현재 정지 수준을 결정할 때 이익 또는 손실은 무시됩니다. 이러한 지연은 가격 변동을 필터링하는 데 유용합니다. 그러나 트레일 링 스톱을 사용할 때는주의해야합니다. 그들은 손실을 제한하기 위해 설계된 것이 아니라 이익을 고정시키기 위해 설계되었습니다.
유휴 관심.
사용하는 시스템의 유형에 따라, 귀하가 거래하지 않을 때가있을 수 있습니다. 이것은 모든 긴 거래가 종결되고 짧은 거래가 처리되었음을 의미합니다. 이상적으로이 유휴 잔액에 관심을 가질 것입니다. & rdquo; 귀하가 얻을 수있는이자는 거래를 수행하기 위해 사용하는 중개 회사, 이용 가능한 현금 계좌 및 계좌 크기를 포함한 여러 요소의 영향을받습니다.
작동 방식 : 예.
거래 시스템을 테스트하고 일반적인 결과를 검토 할 때 고려해야 할 사항을 알았으므로 이러한 요소가 내역 데이터를 사용하여 실제 시스템의 성능에 어떻게 영향을 줄 수 있는지 예를 살펴 보겠습니다. 이 기사에서는 Equis International의 MetaStock 7.0을 사용했습니다.
시스템 테스트를 시작하기 전에 분명히 테스트 할 시스템이 있어야합니다. 거래 시스템은 이동 평균 크로스 오버 시스템에서 몇 가지 고도로 진화 된 지표로 구성되는 시스템에 이르기까지 상상할 수있는만큼 간단하거나 복잡 할 수 있습니다. 여기의 예에서는 50 일 지수 이동 평균 EMA를 사용합니다. 기하 급수적으로 또는 지수 적으로 가중치를 적용한 이동 평균은 현재 마감 가격의 일정 비율을 취하여이를 어제의 이동 평균에 적용하여 가장 최근의 가격에 중점을 두어 계산합니다. 지수 이동 평균에 대한 자세한 내용은 1999 년 8 월 AAII 저널 기사, 이동 평균 소개 : 인기 기술 지표 (Accredive Indicators & Web site)를 참조하십시오.
우리 시스템에서는 마감 가격이 50 일 지수 이동 평균 이상으로 올라갈 때 구매 신호가 생성됩니다 (그리고 짧은 포지션 포함). 마찬가지로 종가가 50 일 지수 이동 평균 이하로 떨어지면 종목은 종결되고 종목은 종가로 입력됩니다. 이 시스템은 지나치게 단순 해 보이지만 거래 시스템을 평가, 테스트 및 최적화 할 때 논의했던 요소를 보여줍니다.
커미션, 미끄러짐, 정지 등의 요인이 거래 시스템의 전반적인 성과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여주기 위해, 우리는 그 영향을 비교할 기준을 마련해야합니다. 따라서 사실상 이러한 문제 중 많은 부분을 무시하는 시스템을 제시하는 것으로 시작합니다.
월트 디즈니를 사용하여 1980 년 11 월 3 일부터 2000 년 10 월 31 일까지 20 년간의 초기 테스트를 실시했습니다. 이 테스트를 위해 만든 유일한 가정은 장단기 거래를 처리하고 비 - 마진 계정 잔액 $ 10,000. 커미션, 미끄러짐, 정지 또는 유휴 잔고에 대한이자는 고려하지 않습니다.
실행중인 & ldquo; sterile & rdquo; 시스템은이 기간 동안 20,603.32 달러의 순이익을 가져 왔습니다. 시스템이 돈을 벌어 들인 동안, 그것은 매수 전략에 의해 그물로 돌아 오는 수익에 미치지 못했습니다. 이 기간 초에 디즈니 주식을 1 만 달러 샀다가 결국 팔았다면 384,480.56 달러를 벌었을 것입니다! 이 시점에서이 시스템은 현실 세계에서 거래 될 준비가되기 전에 약간의 개선이 필요하다는 것이 분명합니다.
다음으로 우리 가정을 시스템에 개별적으로 적용한 후 조합하여 적용합니다. 우리는 마진에 대한 자기 자본의 20 %를 빌린 것으로 가정하고 시스템을 테스트하는 것으로 시작합니다. 연방 규정에 따라 최대 50 %까지 빌릴 수 있지만 마진 거래의 의미에 능숙한 숙련 된 거래자에게만 권장합니다. 마진 거래는이 시스템에 약간 부정적인 영향을 미쳤으나 20,461.44 달러, 또는 마진 거래가 없었을 때 얻은 것보다 적은 141.88 달러를 그 렸습니다. 그러나 마진을 사용하여 구매 및 유지 전략을 따랐다면 추가 97,000 달러를 벌었을 것입니다.
그런 다음 시스템에 의해 생성 된 각 거래에 대해 15 달러의 수수료를 지불한다고 가정하고 시스템을 테스트했습니다. 각 구매에 대해 15 달러, 매 판매에 대해 15 달러입니다. 20 년 동안 시스템이 창출 한 807 번의 매매 거래는 12,105 달러의 커미션을 필요로합니다. 그러나 실제 비용은 14,101.46 달러였습니다. 커미션에 소비 된 돈은 수익성 높은 거래에 대해 비용을 지불하거나 거래를 잃을 때 우리를 구할 수있는 거래에 지출 될 수 없기 때문입니다. 분명히 거래 가격과 거래 횟수에 따라 커미션으로 지불하는 금액이 크게 달라질 수 있습니다.
미끄러짐을 고려하여, 신호가 발생한 날 다음날 개장 가격으로 거래를 실행하도록 시스템에 지시했습니다. 이는 하루 동안 거래가 끝날 때까지 신호가 생성되지 않기 때문에 시스템에 훨씬 더 사실감을 더합니다. 이 & ldquo; 지연 & rdquo; 실행은 시스템의 전반적인 성능에 엄청난 영향을 미쳤습니다. $ 1,604.27의 순손실 또는 & ldquo; sterile & rdquo; $ 22,207.59보다 적습니다. 체계.
이와 같이 완전히 투자 된 시스템에서 유휴 관심은별로 고려되지 않습니다. 사실 우리가 유휴 잔고에서 얻은 유일한 관심은 시스템의 처음 50 일 동안이었습니다. 이 기간 동안 50 일 지수 이동 평균이 없었기 때문에 우리는 거래가 없었으며 60 달러를 벌었습니다.
마지막으로 시스템에 대한 보호 조치를 입력했습니다. 우리가 사용한 두 가지는 후행 정지와 최대 손실 중지였습니다. 최대 손실 스톱은 잔여 지분의 2 %를 잃으면 거래를 종료합니다. 따라서 본질적으로 우리는 무역 당 2 %의 자기 자본을 위험에 처한다. 그러나 미끄러짐 때문에 특정 거래에서 2 % 이상을 잃을 위험이 있음을 기억하십시오. 우리의 후행 중지는 임의의 가격 변동을 걸러 내기 위해 한 기간을 무시하면서 이익의 20 %를 위험에 빠뜨립니다. 시스템에 정지를 구현하는 것은 상당한 긍정적 인 영향을 미치며 $ 102,050.32, 살균 시스템보다 81,447 달러 더 많은 것으로 나타났습니다.
우리의 모든 요소를 개별적으로 논의하고 시스템 성능에 미치는 영향을 보여 주었을 때, 서로 협력하여 어떻게 작동하는지 알아보아야 할 때입니다. 우리의 마지막 테스트는 우리가 다룬 모든 가정을 결합한 것이며 최종 결과는 우리가 처음 도착한 결과와 완전히 대조를 이룹니다. 이 경우 Google 시스템은 계정에있는 모든 형평을 사용하여 $ 9,999.46의 종료 금액 인 손실을 남겨 둡니다. 전반적으로이 시스템은 502 개의 거래를 생성하여 수수료가 7,530 달러가되었습니다. 또한, 우리의 유휴 잔액은 시스템이 모든 거래에서 벗어난 3,630 일 동안 268.96 달러를 벌었습니다. 이는 대부분 거래를 수행 할 유동성 부족 때문이었습니다. 분명히, 이 시스템은 실제 거래가 준비되기 전에 약간의 작업이 필요합니다!
사용자 작업이 필요합니다.
때때로 거래 시스템에 대한 논의에서 길을 잃는 것은 그들이 구매 및 판매 신호를 생성 할 때 기계적이지만 대부분의 프로그램은 자신을 위해 주문을 수행 할 수 없다는 사실입니다. 따라서 시스템의 성능은 궁극적으로 각각의 모든 거래를 실행하는지 여부에 달려 있습니다. 많은 상인에게 가장 어려운 점은 시스템을 생성, 테스트 또는 최적화하는 것이 아니라 실시간으로 추적하는 것입니다.
거래하는 시스템 유형에 따라 모니터링 및 거래 수행에 많은 시간을 할애해야 할 수도 있습니다. 실시간 또는 일중 지연된 데이터를 기반으로하는 시스템은 거래일을 통해 전례없는 관심을 필요로 할 수 있습니다. 말기 시스템은 동일한 관심을 필요로하지 않지만 매일 검사해야합니다. 따라서 시간은 체계적인 거래 전략을 따르는 것과 관련된 또 다른 무형의 비용입니다.
결론.
여기서 다루는 내용은 시스템을 교환 할 때 많은 힘이 작용하고 있음을 알 수 있습니다. 고유 한 방식으로 커미션, 미끄러짐, 보호 중지, 유휴 관심, 마진 및 짧은 거래 모두가 거래 시스템의 결과에 영향을 미칩니다.
이러한 요소 중 많은 부분을 무시한 초기 테스트의 결과를 통합 할 때 생성 된 결과와 비교하면 거래 시스템을 평가하거나 테스트 할 때 모두 고려해야한다는 것이 얼마나 중요한지 알 수 있습니다.
토론.
죄송합니다. 휴대 기기 또는 인쇄 중에 메모를 추가 할 수 없습니다.
&부; 2017 미국 개인 투자자 협회.
이 내용은 원래 AAII 저널에 실렸습니다.
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