일반적인 생각.
지분 증권의 경우 간단한 백 테스트는 일반적으로 두 단계로 구성됩니다.
포트폴리오 형성 규칙 (또는 거래 전략)으로 인한 포트폴리오 수익 계산 자산 가격 결정 모델을 사용하여 포트폴리오 수익의 위험 조정.
2 단계는 단순히 회귀이며 Matlab에서는 계산이 매우 간단합니다. 더 까다로운 것은 1 단계를 구현하는 것입니다. Matlab을 매우 편안하게 사용해야하며, 이를 수행하는 다양한 방법이 있습니다.
Matlab에서 OLS 회귀를 수행하는 방법을 알고 있다면 모든 것에 초점을 맞추어야합니다.
Matlab에서 구현.
포트폴리오 구성 및 계산을 반환합니다.
Matlab에서 원시 거래 전략을 구현하는 방법을 보여주기 위해 월간 수익률 데이터와 $ k $ 기간에 걸친 $ n $ 자산에 대해 한 달의 일정한 보유 기간을 가정 해 봅시다. $ i \ in \ $ 및 $ k \ in \ $.
주식 우주의 구성에 변화가 없다고 가정하면, 당신의 수익률 행렬 $ X $는 $ k \ times n $ 차원입니다.
여기서 수익은 $ x_ = \ frac> -1 $로 계산됩니다.
선택 기준이 월별 빈도로 제공되는 일종의 재고 특성이라고 가정하면 특성 행렬 $ C $도 갖게됩니다.
그런 다음 선택 기준 (예 : 특정 임계 값 초과)을 충족하는 $ C $의 항목을 식별하고 표시 매트릭스 $ I의 해당 항목 ($ i $ 및 $ t $이 같은 항목)을 대체하는 알고리즘을 작성할 수 있습니다 $ (제로 함수를 사용하여 제로 행렬로 초기화 됨)와 1을 사용합니다.
그런 다음 $ I $의 항목에 수익률 행렬 $ X $의 항목을 곱하여 보유중인 수익률을 나타내는 행렬 $ R $를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 $ R $의 각 행에 대해 0이 아닌 항목의 평균을 계산하여 포트폴리오 수익률 벡터를 얻을 수 있습니다.
위험 조정 및 비정상 수익 확인
2 단계에서이 벡터를 Fama-French 모델과 같은 자산 가격 결정 모델의 회귀 추정에서 얻은 정상 수익률과 비교합니다. 포트폴리오 수익률 벡터에서 정상 수익률 벡터를 빼면 거래 전략이 긍정적 인 비정상 수익률을 가져 왔는지 여부를 결정합니다.
권장 사항.
Matlab을 처음 사용하는 분이라면, 단순한 가정 (균일 한 유지 기간 및주기)을 완화하고보다 복잡한 구현을 진행하기 전에이 단순한 전략을 구현하기에 충분히 익숙해 져야한다고 개인적으로 제안합니다.
다시 강조 하겠지만, Matlab에 매우 익숙해야하고 매트릭스를 조작하는 여러 가지 방법이 필요하며 시간이 좀 걸릴 수 있습니다. 인턴쉽을 위해 Matlab을 사용할 필요가 없으며 결과를 빨리 얻고 싶다면 Excel에서 1 단계를 수행 할 수 있습니다. 이는 지루한 일이지만 Matlab에 필요한 초기 투자가 필요하지 않습니다.
Matlab에 익숙해지기 위해서, 당신은 이미 그것과 함께 제공되는 매우 훌륭한 문서를 발견했다고 확신합니다. 필자에게 이것은 가장 가치있는 단일 리소스이며 더 많은 재무 관련 리소스 (Matlab 자체에 익숙해질 때까지 기다릴 수있는)보다 유용 할 가능성이 높습니다. 정상적인 수익률을 결정하는 데 필요한 모든 것은 OLS 회귀와 자산 가격 결정 모델에 대한 기본적인 이해입니다.
역 테스팅.
과거 데이터를 사용하여 재무 모델의 유효성을 검증하십시오.
Backtesting은 과거 데이터를 사용하여 거래 전략 및 위험 관리 모델을 비롯한 재무 모델의 유효성을 검사하는 프레임 워크입니다. 유효성 검증의 목표에 따라 재무 전문가는 재무 모델의 효율성을 측정하기 위해 하나 이상의 지표 또는 방법론을 사용합니다.
역 테스팅은 거래 및 리스크 관리에서 일상적으로 수행됩니다. 결과적으로이 두 영역에 특정한 많은 백 테스팅 기술이 있습니다.
거래에서 일반적인 백 테스팅 기술은 다음과 같습니다.
샘플 내 테스트와 워크 아웃 분석 워크 플로우 분석 또는 워크 플로우 최적화 장비 레벨 분석 대 포트폴리오 수준 평가.
위험 관리에서 백 테스트는 일반적으로 VaR (Value-at-Risk)에 적용되며 VaR 백 테스트라고도합니다. 다음과 같은 다양한 VaR 백 테스트 기술이 있습니다.
바젤의 신호등 테스트 이항 테스트 Kupiec의 실패 테스트 비율 첫 번째 실패 테스트까지의 Kupiec의 시간 Christoffersen의 조건부 혼합 테스트 Christoffersen의 조건부 독립성 테스트 Haas의 실패 또는 혼합 된 Kupiec 테스트 사이의 시간 Haas의 실패 독립 시간 테스트 시간.
예제와 방법.
Thomson Reuters 뉴스 센티멘트 및 MATLAB (59:53)을 사용한 비디오 알파 생성 - MATLAB (24:29)을 사용하는 금융 시장의 비디오 동향 - 비디오 백 테스트 이동 평균 RSI 콤보 (MATLAB 및 RavenPack을 사용한 뉴스 감정 분석 (12:01) 전략 - 위험 모델링을위한 MATLAB 사용 예제 : 두 가지 실용적인 응용 프로그램 (38:20) - 코드 8 개 (4:13)의 비디오 백 트레이싱 트레이딩 전략 - 비디오.
소프트웨어 참조.
VaR Backtesting 개요 - 문서 통합 분석 테스트 - 기능 portvrisk : 포트폴리오 밸류 - 리스크 - 기능.
MATLAB을 이용한 위험 관리.
내부 및 규제 모델을 개발, 관리, 검토 및 도전하십시오.
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단 8 줄의 코드에서의 백 트레이싱 전략.
Kawee Numpacharoen, MathWorks.
MATLAB® 및 Financial Toolbox ™의 기능을 사용하여 8 줄의 코드로 백 테스팅 전략을 수행 할 수 있습니다.
• 거래 신호 생성.
• 포트폴리오 수익률, 샤프 비율 및 최대 축소 축소 계산.
• 형평성 곡선 그리기.
• 다양한 데이터 공급자로부터 직접 시장 데이터를 다운로드하려면 Datafeed Toolbox ™를 사용하십시오.
• Econometrics Toolbox ™ 또는 통계 및 Machine Learning Toolbox ™를 사용하여 거래 신호 생성
• Trading Toolbox ™를 사용하여 자동으로 전략 실행
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