Бэктестинг на R

Бэктестинг — важный процесс в алгоритмической торговле. Он позволяет симулировать торговую стратегию на исторических данных и оценить ее потенциальную эффективность до запуска на реальных рынках. R — язык программирования с открытым кодом и мощной средой для статистических вычислений и анализа данных, который предоставляет сильные инструменты для бэктестинга торговых стратегий.

Введение в бэктестинг

Что такое бэктестинг?

Бэктестинг — это проверка торговой стратегии на исторических данных для оценки ее результатов. Основная цель — понять, как стратегия могла бы работать в прошлом, чтобы получить представление о ее поведении в будущем. Ключевые компоненты:

• Исторические данные: рыночные данные прошлого, включая цены, объемы и другие метрики.
• Торговая стратегия: правила и алгоритмы, определяющие покупки и продажи.
• Метрики эффективности: доходность, риск, просадка и коэффициент Шарпа.

Важность бэктестинга

Бэктестинг помогает выявить слабые и сильные стороны стратегии и является обязательным шагом перед запуском в реальной торговле, чтобы снизить риск серьезных потерь.

R для бэктестинга

R имеет богатую экосистему пакетов для финансового анализа и бэктестинга. Наиболее заметные:

• quantmod: фреймворк количественного финансового моделирования.
• PerformanceAnalytics: инструменты оценки эффективности и анализа рисков.
• TTR: технические торговые правила.
• xts: расширяемые временные ряды.

Настройка окружения

Установка пакетов

Установите необходимые пакеты:

install.packages("quantmod")
install.packages("PerformanceAnalytics")
install.packages("TTR")
install.packages("xts")

Затем загрузите их:

library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)
library(TTR)
library(xts)

Загрузка исторических данных

Для бэктестинга нужны исторические данные. Пакет quantmod позволяет легко получать котировки. Например, getSymbols загружает данные из Yahoo Finance:

getSymbols("AAPL", src = "yahoo", from = "2010-01-01", to = "2020-01-01")

Данные сохраняются в объекте xts, удобном для анализа временных рядов.

Пример стратегии: пересечение скользящих средних

Распространенная стратегия — пересечение двух скользящих средних (короткой и длинной).

Расчет скользящих средних

Используем пакет TTR:

# Calculate 50-day and 200-day moving averages
short_ma <- SMA(Cl(AAPL), n = 50)
long_ma <- SMA(Cl(AAPL), n = 200)

Генерация сигналов

Сигналы формируются при пересечениях:

• Buy: короткая средняя пересекает длинную снизу вверх.
• Sell: короткая средняя пересекает длинную сверху вниз.

signal <- ifelse(short_ma > long_ma, 1, -1)
signal <- lag(signal) # Lag signal to avoid look-ahead bias
signal[is.na(signal)] <- 0 # Replace NA values

Бэктест стратегии

Рассчитаем доходности на основе сигналов:

# Calculate daily returns
returns <- dailyReturn(Cl(AAPL))

# Align the signals with the returns
strategy_returns <- returns * signal

# Calculate cumulative returns
cumulative_returns <- cumprod(1 + strategy_returns)

Анализ эффективности

Используем PerformanceAnalytics:

charts.PerformanceSummary(strategy_returns)

# Calculate Sharpe Ratio
sharpe_ratio <- SharpeRatio(strategy_returns)
print(sharpe_ratio)

Продвинутый бэктестинг на R

Более продвинутые тесты учитывают транзакционные издержки, риск-менеджмент и тестирование вне выборки.

Транзакционные издержки

Добавим фиксированную стоимость на сделку:

transaction_cost <- 0.001 # Example: 0.1% per trade
adjusted_returns <- strategy_returns - transaction_cost * abs(signal)

Управление рисками

Используйте размер позиции и стоп-лоссы:

# Position Sizing based on fixed percentage of equity
equity <- 100000 # Initial equity
position_size <- 0.01 # Risk 1% of equity per trade

# Stop-Loss Example: Exit if loss exceeds 2%
stop_loss <- 0.02

# Calculate adjusted returns with position sizing
adjusted_returns <- returns * signal * (equity * position_size)
adjusted_returns <- pmin(adjusted_returns, -stop_loss)

Тестирование вне выборки

Разделите данные на обучающий и тестовый периоды:

# Split data into training and testing periods
train_data <- window(AAPL, end = as.Date("2018-12-31"))
test_data <- window(AAPL, start = as.Date("2019-01-01"))

# Backtest on training data
train_returns <- dailyReturn(Cl(train_data))
train_signal <- ifelse(SMA(Cl(train_data), n = 50) > SMA(Cl(train_data), n = 200), 1, -1)
train_strategy_returns <- train_returns * train_signal

# Backtest on testing data
test_returns <- dailyReturn(Cl(test_data))
test_signal <- ifelse(SMA(Cl(test_data), n = 50) > SMA(Cl(test_data), n = 200), 1, -1)
test_strategy_returns <- test_returns * test_signal

# Performance summary
charts.PerformanceSummary(test_strategy_returns)

Заключение

Бэктестинг — ключевой этап разработки и проверки торговых стратегий. R с его обширными библиотеками и мощными инструментами анализа данных предоставляет удобную платформу для бэктестинга. Тщательная оценка метрик эффективности и использование продвинутых подходов помогают улучшать стратегии до применения реального капитала.