تداول السلع مع MATLAB - Backtesting مع المعلمات متفاوتة غالبا ما يكون فكرة جيدة للتحقق من أداء استراتيجية تداول backtested مع قطعة من بيانات السوق التي سبق لم يتم اختباره على. في بداية هذا الويبينار، ونحن قد تقسيم البيانات لدينا إلى قسمين: مجموعة التدريب، ومجموعة الاختبار. في هذا السيناريو، ونحن اختبار أول أداء استراتيجيتنا على مجموعة اختبار البيانات (بيانات السلع بدءا من يناير 2006 إلى مايو 2013)، وبعد ذلك نختبر استراتيجيتنا على مجموعة مشتركة من البيانات (مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار). نحن توليد المؤامرات أداء النسبية كما كان من قبل، ويقارن بين النمو السنوي المركب، نسبة سورتينو، نسبة شارب والحد الأقصى السحب لاستراتيجيتنا اللحاق بالركب الزخم مقابل استراتيجية الشراء والانتظار. 1. Backtest مع المعلمات متفاوتة في هذا القسم، ونحن اختبار الأداء استراتيجيتنا مع مجموعة اختبار بيانات السلع (يناير 2006 - مايو 2013). 2. توليد المؤامرات أداء النسبية يولد هذا القسم المؤامرات الأداء النسبي مقارنة مع استراتيجيتنا استراتيجية الشراء والانتظار. 2013 ماثووركس، وشركة تداول السلع مع MATLAB - Backtesting مع المعلمات متفاوتة غالبا ما يكون فكرة جيدة للتحقق من أداء استراتيجية تداول backtested مع قطعة من بيانات السوق التي سبق لم يتم اختباره على. في بداية هذا الويبينار، ونحن قد تقسيم البيانات لدينا إلى قسمين: مجموعة التدريب، ومجموعة الاختبار. في هذا السيناريو، ونحن اختبار أول أداء استراتيجيتنا على مجموعة اختبار البيانات (بيانات السلع بدءا من يناير 2006 إلى مايو 2013)، وبعد ذلك نختبر استراتيجيتنا على مجموعة مشتركة من البيانات (مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار). نحن توليد المؤامرات أداء النسبية كما كان من قبل، ويقارن بين النمو السنوي المركب، نسبة سورتينو، نسبة شارب والحد الأقصى السحب لاستراتيجيتنا اللحاق بالركب الزخم مقابل استراتيجية الشراء والانتظار. 1. Backtest مع المعلمات متفاوتة في هذا القسم، ونحن اختبار الأداء استراتيجيتنا مع مجموعة اختبار بيانات السلع (يناير 2006 - مايو 2013). 2. توليد المؤامرات أداء النسبية يولد هذا القسم المؤامرات الأداء النسبي مقارنة مع استراتيجيتنا استراتيجية الشراء والانتظار. 2013 ماثووركس، وشركة
Comments
Post a Comment