A idéia geral.
Para títulos de capital, um backtest simples geralmente consistirá de duas etapas:
Cálculo do retorno de carteira resultante da sua regra de formação de carteira (ou estratégia de negociação) Ajuste de risco de retorno de carteira usando um modelo de precificação de ativos.
O Passo 2 é simplesmente uma regressão e computacionalmente muito simples em Matlab. O que é mais complicado é a implementação do passo 1, o que exigirá que você seja muito confortável em Matlab, e existem maneiras diferentes de fazer isso.
Se você sabe como fazer uma regressão OLS em Matlab, o que você deve focar é todo tipo de manipulação de matriz.
Implementação em Matlab.
Formação de carteira e computação de retornos.
Para dar-lhe um exemplo de como uma estratégia de negociação primitiva poderia ser implementada em Matlab, vamos assumir dados de retorno mensais e um período de retenção uniforme de um mês em US $ n $ ativos acima dos períodos de $ k $, onde $ i \ in \ $ e $ k \ in \ $.
Assumindo que não há alterações na composição do seu universo de ações, sua matriz de retorno $ X $ é de dimensões $ k \ times n $.
Onde os retornos são calculados como $ x_ = \ frac>> -1 $.
Supondo que seu critério de seleção seja algum tipo de característica de estoque que esteja disponível na freqüência mensal, você também terá uma matriz de características $ C $.
Em seguida, você poderia escrever um algoritmo que identifique as entradas em $ C $ que cumpram seu critério de seleção (por exemplo, exceda um determinado limite) e substitua as entradas correspondentes (onde $ i $ e $ t $ são os mesmos) de uma matriz de indicadores $ I $ (que foi inicializado como uma matriz zero usando a função zeros) com aqueles.
Você pode então multiplicar as entradas de $ I $ por aqueles da matriz de retorno $ X $ para obter uma matriz $ R $ que indique os retornos resultantes de suas participações. Você pode então calcular a média das entradas não-zero para cada linha de $ R $ para obter seu vetor de retornos de portfólio.
Ajuste de risco e identificação de retornos anormais.
Na etapa 2, você compara esse vetor com os retornos normais obtidos a partir da estimativa de regressão de um modelo de precificação de ativos, como o modelo Fama-French. Ao subtrair o vetor de retorno normal do seu vetor de retornos de portfólio, você determina se sua estratégia de negociação resultou em um retorno anormal positivo, que é o que você está buscando.
Recomendações.
Se você é novo no Matlab, eu pessoalmente sugiro que você se familiarize com ele o suficiente para implementar esta estratégia simplista antes de relaxar alguns dos pressupostos simplificadores (como período de espera uniforme e periodicidade) e proceder a implementações mais sofisticadas.
Novamente, o que gostaria de enfatizar é que isso exige que você se sinta muito confortável com o Matlab e, especialmente, com as diferentes maneiras de manipular as matrizes, que podem demorar algum tempo. Se você não for obrigado a usar o Matlab para o seu estágio e gostaria de obter resultados rapidamente, você poderia fazer o primeiro passo no Excel, o que é tedioso, mas não requer o investimento inicial (que vale a pena) que você precisa fazer para o Matlab.
Para se familiarizar com a Matlab, tenho certeza que você já descobriu a documentação extremamente boa que vem com ela. Isso, para mim, é o recurso mais valioso e provavelmente mais útil do que qualquer outro recurso financeiro específico (com o qual eu esperaria até que você esteja familiarizado com o próprio Matlab). Tudo o que é necessário para determinar o retorno normal é uma regressão OLS e uma compreensão rudimentar dos modelos de precificação de ativos.
Backtesting.
Valide seus modelos financeiros com dados históricos.
Backtesting é uma estrutura que usa dados históricos para validar modelos financeiros, incluindo estratégias de negociação e modelos de gerenciamento de riscos. Dependendo dos objetivos de validação, o profissional financeiro usa mais de um indicador ou metodologia para medir a eficácia dos modelos financeiros.
Backtesting é rotineiramente realizado na negociação e gerenciamento de riscos. Como resultado, existem várias técnicas dedicadas de backtesting específicas para essas duas áreas.
Na negociação, as técnicas comuns de backtesting incluem:
Testes em amostra versus fora de amostra Análise de marcha para frente ou otimização para avançar análise de nível de instrumento versus avaliação de nível de portfólio.
No gerenciamento de riscos, o teste de retorno é geralmente aplicado ao valor-em-risco (VaR) e também é conhecido como backstat de VaR. Existem várias técnicas de backsting do VaR, tais como:
Teste de semáforo de Basileia Teste de binômio A proporção de falhas de Kupiec prova o tempo de Kupiec até o primeiro teste de falha A cobertura condicional de Christoffersen teste misto Teste de independência de cobertura condicional de Christoffersen Tempo de Haas entre falhas ou teste de Kupiec misturado Tempo de Haas entre teste de independência de falhas.
Exemplos e como fazer.
Análise de Sentido de Notícias Usando MATLAB e RavenPack (12:01) - Video Alpha Generation Usando Thomson Reuters News Sentiment e MATLAB (59:53) - Tendência de Vídeo - Seguindo em Mercados Financeiros Usando MATLAB (24:29) - Video Backtest Moving Average RSI Combo Estratégia - Exemplo Usando MATLAB para Modelagem de Risco: Duas Aplicações Práticas (38:20) - Estratégias de Negociação de Backtesting de Vídeo em Apenas 8 Linhas de Código (4:13) - Vídeo.
Referência de Software.
Visão geral do VaR Backtesting - Documentação Cointegration Testing - Funções portvrisk: Portfolio Value-at-Risk - Function.
Gestão de Riscos com MATLAB.
Desenvolva, gerencie, revise e desafie modelos internos e regulatórios.
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