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Is That Back-Test Result Good or Just Lucky?
by Michael R. Bryant.
When developing trading strategies, most systematic traders understand that if you search long enough, you're bound to find something that looks great in back-testing. The question is whether those great results are from a great trading strategy or because the best looking strategy was the one that benefited the most from good luck. A well-known metaphor for this is a roomful of monkeys banging on typewriters. Given enough monkeys and enough time, one of the monkeys is likely to type the complete works of William Shakespeare just by random chance. That doesn't mean the monkey is the reincarnation of Shakespeare.
The same logic applies to developing trading strategies. When a trading strategy is chosen from among many different strategies or variations of strategies, good back-tested performance may be the result of good luck rather than good trading logic. A trader who knows the difference could save considerable time by avoiding further effort on a strategy that is inherently worthless and avoid the financial loss that would likely result if the strategy were traded live.
Whether great back-testing results are due mostly to random chance or to something more can be determined by applying a suitable test of statistical significance. The difficulty is in identifying the correct test statistic and in forming the corresponding sampling distribution. This article will present a method for calculating a valid significance test that takes advantage of the unique characteristics of the genetic programming approach to strategy development in which a large number of candidate strategies are considered during the development process.
The Basics of Significance Testing.
Any effect we can measure that is subject to random variation can be represented by a statistical distribution. For example, a statistic that is normally distributed can be represented by its average and standard deviation. When this distribution is drawn from a sample of the entire population, the distribution is known as a sampling distribution. Characteristics of the sampling distribution will generally differ at least slightly from those of the population. The difference between the two is known as the sampling error.
A significance test is performed by assuming the so-called null hypothesis, which asserts that the measured effect occurs due to sampling error alone. If the null hypothesis is rejected, it's concluded that the measured effect is due to something more than just sampling error (i. e., it's significant). To determine whether the null hypothesis should be rejected, a significance or confidence level is chosen. For example, a significance level of 0.05 represents a confidence level of 95%. The so-called p - value is the probability of obtaining the measured statistic if the null hypothesis is true. The smaller the p - value the better. If the p - value is less than the significance level (e. g., p < 0.05), then the null hypothesis is rejected, and the test statistic is deemed to be statistically significant.
For a one-sided test, the significance level, such as 0.05, is the fraction of the area under the sampling distribution at one end of the curve. For example, if we're testing whether the net profit from a trading strategy is statistically significant, we would want the net profit from the strategy to be greater than 95% of the net profit values on the sampling distribution so that fewer than 5% of the points on the sampling distribution had net profits greater than the strategy under test. If that were the case, the trading strategy would have a p - value less than 0.05 and would therefore be considered statistically significant with 95% confidence.
How Does This Relate to Trading?
The key components of the significance test are the test statistic, the null hypothesis, and the sampling distribution. For evaluating trading strategies, each of these will depend on whether a single trading strategy is evaluated or multiple strategies are evaluated to select the best one. Let's first consider the case of evaluating a single trading strategy in isolation. It's assumed that the strategy was developed without evaluating different input values or combinations of trading logic. In this case, the test statistic can be any meaningful metric of strategy performance, such as net profit, risk-adjusted return, profit factor, or the like.
As an example, let's take the average trade as the test statistic. A suitable null hypothesis would be that the average trade is zero; i. e., that the trading strategy has no merit. The sampling distribution of the test statistic would be the distribution of the average trade. The p - value in this case can be determined from the Student's t distribution 1 and represents the probability of obtaining the strategy's average trade when it's actually zero (i. e., when the null hypothesis is true). If this probability is low enough, such as p < 0.05, then the null hypothesis would be rejected, and the average trade would be considered significant.
The preceding significance test is included in Adaptrade Builder as the "Significance" metric. In Builder, this metric is intended to be used as a measure of strategy quality. However, the Builder software generates and selects trading strategies based on a genetic programming process in which a potentially large number of trading strategies are evaluated before arriving at the final selection. As Aronson explains in detail, 2 the forgoing test of significance does not apply in this case. When multiple trading strategies are evaluated as alternatives and the best one is chosen, the test statistic, null hypothesis, and sampling distribution are all different than in the preceding example.
Data Mining Bias and the Test Statistic.
When a trading strategy is developed by considering more than one rule, parameter value, or other aspect and choosing the best one, the performance results are inherently biased by the fact that of all the combinations considered, the one that generated the best result was chosen. Aronson explains and illustrates this effect in detail in his excellent book. 2 The resulting so-called data mining bias is a consequence of the fact that a trading strategy's results are due to a combination of randomness and merit. If multiple strategies are evaluated, the best one is likely to be the one for which the random component contributed heavily to the outcome. The component of randomness in the chosen strategy provides the data mining bias.
The data mining bias effectively shifts the mean of the sampling distribution to the right. In the example above, the sampling distribution of the average trade had a mean of zero, consistent with the null hypothesis. If we had chosen the strategy in question from among 1000 different strategies, the sampling distribution would have to take this feature of the search process into account. In general, to test the statistical significance of a strategy selected as the best strategy of a set of strategies, the sampling distribution has to be based on the test statistic that represents selecting the best strategy from a set of strategies. The test statistic for the example above in this case would not be the average trade but rather the maximum value of the average trade over the set of considered strategies . In other words, we want to know if the maximum value of the average trade over the set of considered strategies is statistically significant. Because the test statistic is based on the maximum over all strategies, the mean of the sampling distribution will be shifted to the right. This in turn will increase the threshold for significance as compared to the single-strategy test discussed above. So, by adopting this "best-of-N" statistic for significance testing, the effect of the data mining bias will be included in the sampling distribution and the resulting p - value will account for this effect.
Calculating the Sampling Distribution.
Aronson presents a viable method for calculating the sampling distribution when the best-of-N statistic applies, as in data mining. 2 The Monte Carlo permutation method he discusses pairs trade positions with daily market price changes. The trade positions are randomized (selection without replacement) for each permutation. The null hypothesis is that the trading strategy is worthless, which is achieved by the random pairing of trade positions with market price changes. For each permutation, the performance of the randomly generated price-position series is evaluated for each considered strategy. The value of the metric for the best performing series is recorded as one point on the sampling distribution. The process is then repeated for as many permutations as desired to fill out the sampling distribution.
While the Monte Carlo method presented by Aronson benefits from computational simplicity, its reliance on daily (or bar-by-bar) positions (flat, long, short) makes it difficult to represent trading behavior accurately, such as when entering the bar at a specific price or if a trade enters and exits on the same bar. It also makes it difficult to properly include trading costs.
I propose an alternative approach here that takes advantage of the unique characteristics of the genetic programming process to strategy building. In Adaptrade Builder, the genetic programming process starts with an initial population of randomly generated strategies. The initial population is then evolved over some number of generations until the final strategy is selected. The key is that the algorithm is designed to generate strategies at random, which have no merit by design. As a result, the initial population offers a way to generate a sampling distribution.
The corresponding null hypothesis is that the strategy is no better than the best randomly generated strategy. As will be shown below, a randomly generated strategy is unprofitable on average. However, the best randomly generated strategy benefits from sampling error. Accordingly, if our strategy is no better than than the best randomly generated strategy, it's performance is likely due to sampling error alone. The alternative hypothesis is that the strategy has enough trading merit to improve the performance over what would be found if the strategy was no better than the best randomly generated strategy.
In Builder, the strategies are selected based on the so-called fitness. The appropriate test statistic for Builder is therefore the maximum fitness over all generated strategies. For statistical testing, we want to know if the strategy with the highest fitness over all generated strategies is statistically significant or if its results are due solely to sampling error.
First, consider Fig. 1, below, which depicts the distribution of net profit from 2000 randomly generated strategies. As can be seen, the distribution supports the assumption that the randomly generated strategies have no trading merit. Nonetheless, due to sampling variability, the strategies range in profitability from -$102,438 to $71,858.
Figure 1. Distribution of the net profit of 2000 randomly generated trading strategies for the E-mini S&P 500 futures (daily bars, 13 years, trading costs of $15 per trade). The average net profit is -$12,340. The most profitable strategy has a net profit of $71,858.
To form the sampling distribution for the proposed significance test, the number of strategies generated during the build process in Builder is counted. This is equal to the total number of generations, including re-builds for which the process is re-started, multiplied by the number of strategies per generation. The number of strategies in the initial populations, including the initial populations for rebuilds, are then added to the total. For example, if there are 20 generations of a population of size 100 with no rebuilds, the total number of strategies is 2100.
If we call the total number of strategies N, each point of the sampling distribution is generated by creating N random strategies. All N strategies are evaluated using the same settings as during the build process, and the fittest strategy out of the N randomly generated strategies is selected. This creates one point of the sampling distribution. The process is then repeated for as many samples as desired. In the examples below, 500 samples were used to create each sampling distribution.
Example 1: A Positive Significance Result.
To illustrate the proposed significance testing method, consider the equity curve shown below (Fig. 2) for a strategy generated by Adaptrade Builder for the E-mini S&P 500 on daily bars (3/17/2000 to 10/25/2011) with $15 per trade, and 1 contract per trade. A population size of 100 strategies was used. The build process consisted of a total of 63 generations, including 5 rebuilds, for a total of 6900 strategies.
Figure 2. Equity curve for an E-mini S&P 500 strategy selected from 6900 total strategies.
The cumulative sampling distribution for this strategy, generated according to the procedure given above, is shown below in Fig. 3.
Figure 3. Cumulative sampling distribution for the maximum fitness for the strategy shown in Fig. 2. The strategy under test is identified by the green lines.
The fitness of the strategy depicted in Fig. 2 was 1.020. The location of this fitness value on the corresponding sampling distribution is shown by the green lines in Fig. 3. The fitness value of 1.020 corresponds to a cumulative probability of 98.7%, which is equivalent to a p - value of 0.013, implying that the strategy is statistically significant at the 0.05 level. Put another way, the probability of achieving a fitness value of 1.020 if the strategy is in fact no better than the best randomly generated strategy is only 1.3%.
Interestingly, this strategy has a small number of trades, which would generally work against it being statistically significant. However, its performance metrics are very good: profit factor of 16, almost even split of profits between long and short trades, high percentage of winning trades (76%), high win/loss ratio (4.9), and so on. Unfortunately, there were only two trades in the "validation" segment following the test segment shown above, so the validation results are not reliable. Nonetheless, both of those trades were profitable.
Example 2: A Negative Significance Result.
The preceding example illustrated a strategy that was statistically significant according to the proposed procedure. This example will illustrate a strategy that fails the significance test even though its out-of-sample performance was positive. Consider the equity curve shown below in Fig. 4. This was based on the same settings as the prior strategy. The build process consisted of a total of 10 generations, with no rebuilds, for a total of 1100 strategies. Because there were no rebuilds, the test segment was not used in building the strategy. The results on that segment are therefore out-of-sample.
Figure 4. Equity curve for an E-mini S&P 500 strategy selected from 1100 total strategies.
The cumulative sampling distribution for this strategy, generated according to the procedure given above, is shown below in Fig. 5.
Figure 5. Cumulative sampling distribution for the maximum fitness for the strategy shown in Fig. 4. The strategy under test is identified by the green lines.
The fitness of the strategy depicted in Fig. 4 was 1.021.* The location of this fitness value on the corresponding sampling distribution is shown by the green lines in Fig. 5. The fitness value of 1.021 corresponds to a cumulative probability of 83%, which is insufficient to reject the null hypothesis at the 95% confidence level. The fitness is therefore not statistically significant at this confidence level.
Although the strategy appears that it might be viable based on its out-of-sample results, it is not statistically significant. Its apparent good performance is likely the result of random good luck.
There's another approach to the problem of evaluating significance when a trading strategy is selected from multiple candidates. It's based on the multiple testing correction to standard significance tests. The basic idea is to lower the significance level based on the number of tests. The most common correction is the Bonferroni method, 3 which divides the significance level by the number of tests. For example, if 1100 strategies were evaluated, the significance level of 0.05 would be reduced to 0.05/1100 or 0.0000454. Obviously, this makes it much more difficult to detect significance. However, the sampling distribution used for detection is unadjusted for the data mining bias in this case.
As an example, consider the strategy in Fig. 2, above. This strategy was selected from 6900. The uncorrected significance level of 0.05 thus becomes 0.05/6900 or 0.0000072, which is equivalent to 99.9993% confidence. To detect this level of significance requires at least several hundred thousand samples. The test statistic in this case is just the fitness of a randomly generated strategy, and the sampling distribution consists of the distribution of this statistic computed from some large number of randomly generated strategies. To generate a suitable distribution, 500,000 randomly generated strategies were evaluated, and the fitness was recorded for each one, as shown below in Fig. 6.
Figure 6. Cumulative sampling distribution for the fitness for the strategy shown in Fig. 2.
Recall that the fitness of the strategy in Fig. 2 was 1.020. In Fig. 6, the maximum fitness in the sampling distribution is 1.0198. The p-value is therefore less than 1/500,000 or 0.000002 (99.9998%), which is less than the significance level of 0.0000072 (99.9993%). The null hypothesis can be rejected according to the Bonferroni test and the strategy declared significant.
This method agrees with the results of the prior method and does offer some computational savings. However, it's a more approximate method than directly computing the statistically correct sampling distribution. Harvey and Liu 3 discuss and recommend other, related methods that offer refinements to Bonferroni.
Determining whether strategy results are due to a good strategy or just good luck is essential when strategies are developed using sophisticated discovery and search tools, such as Adaptrade Builder, which can generate and test thousands of strategies en route to the end result. This article discussed the nuances of statistical significance testing in this environment and how it differs from standard tests of significance. A method specifically suitable to the genetic programming approach of tools like Builder was proposed and illustrated. A simpler though less accurate method based on a correction to the standard significance test was also presented. Both approaches seem to generate suitable results.
The proposed method based on constructing the sampling distribution from randomly generated strategies has one drawback. It's very computationally intensive and therefore very time-consuming. With, for example, just 1100 strategies and 500 samples, a total of 550,000 randomly generated strategies need to be simulated, which can take several hours. The method proposed by Aronson based on Monte Carlo permutations of the equity changes is probably much more efficient, though it has the limitations noted previously.
The statistical significance tests presented in this article should be a valuable addition to a trader's toolbox of strategy testing methods. However, these methods are not meant to replace testing a strategy on data not used in the build process, including forward testing in real time. Rather, adding significance testing to one's current testing methods should increase the overall reliability of the strategy development process, reduce time spent on strategies that have little or no intrinsic value, and reduce the likelihood of trading something that is unlikely to be profitable.
Dawson, Beth and Trapp, Robert G., Basic and Clinical Biostatistics, McGraw-Hill, New York, 2001 , 98-107 .
Aronson, David, Evidence-Based Technical Analysis, John Wiley & Sons, Inc., New Jersey, 2007, 255-330.
Harvey, Campbell R. and Liu, Yan, Evaluating Trading Strategies, 2014, ssrn/abstract=2474755.
Good luck with your trading.
* Fitness values are not comparable between different builds because the scaling factors are calculated at the beginning of each build. Fitness values can be compared between generations and between the calculation of the strategy and the generation of the sampling distribution because the scaling factors are fixed throughout these calculations.
This article appeared in the April 2015 issue of the Adaptrade Software newsletter.
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외환 시장은 사기꾼들이 사기꾼들에게 좋은 기회이며 외환 로봇은 그렇게 할 수있는 가장 까다로운 제품들 중 하나입니다.
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For traders that use one, they should not depend on it to do conduct all their trading activity.
결국 거래는 엄청난 양의 인간 관찰과 연구가 필요합니다.
또한 소프트웨어가 아닌 인간이 경제적 여건을 추적하거나 금융 뉴스를 따라 잡을 수 있습니다.
로봇은 긍정적 인 트렌드와 거래 신호 만 찾을 수 있지만 지친 경향이나 잘못된 정보로 인해 기능이 악영향을받는 경우가 있습니다.
해커와 바이러스도 로봇을 방해 할 수 있습니다.
자동화 된 외환 거래 소프트웨어 또는 로봇은 개발자가 외환 거래자가 아닌 돈을 벌 수있는 좋은 기회입니다.
They not only don’t make your rich, but they can also wipe out your account and blow up your trading capital.
그러나 그들은 개발자에게 백만장자를 만들 수 있습니다.
Smart developers know that people are eager to make money.
Forex 거래는 사람들이 돈을 벌 수있는 방법 중 하나입니다.
그러나 이들은 돈을 팔고 돈을 벌기위한 로봇이나 소프트웨어 (또는 전자 책, DVD, 코스, 세미나, 웨비나)를 만드는 기회로 이것을 사용합니다.
그들이 판매하는 로봇이 화폐 거래를 통해 돈을 벌 수 있다면 왜 그 돈을 다른 사람들에게 팔고 있습니까?
로봇을 사용하여 자신의 Forex 계정을 거래하지 않는 이유는 무엇입니까?
이것은 두통을 덜 수 있습니다.
But selling a product has a lot of headaches, and is a lot of work.
응답은 그들이 창조하는 로봇이 Forex 상인을위한 어떤 돈도 내지 않는다는 것을 알고있다이다.
They are the only one who make money through selling the robots.
매달 99 달러의 로봇으로 수천 달러를 벌어 들일 수 있습니까?
그렇다면 99 달러의 일회성 수수료로 왜 판매합니까?
로봇을 사용하여 돈을 버는 것이 쉽다면, 이제는 모두가 그렇게 할 것이고, 거리에서 매일 일할 사람을 보지 않을 것입니다.
로봇이 제한된 시간 동안 돈을 버는 것이 가능합니다.
그러나 그때 그것은 잃기 시작합니다.
대부분의 경우, 그것은 한 자리 내에서 만든 모든 돈을 닦아냅니다.
그들은 그들이 취하는 각각의 위치에 대해 몇 가지 핍을 만듭니다.
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그런 전략으로 상인이 살아남을 수 있습니까?
외환 거래는 기술, 지식 및 예술입니다.
그것은 시각적이고 분석적인 무엇인가입니다.
It cannot be done by a software.
게다가 시장 상황은 항상 변합니다.
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Hi Steve, Thank you and happy trading to you too.
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모든 말을하고 있지만, 나는 강력하게 반자동을 자동화하는 힘을 믿습니다. 여기서 내가 의미하는 바는 만약 내가 무역을하기 전에 이미 기준을 마련했다면 컴퓨터가 내게 어떤 정보도없이 그 거래를 입력하고 관리하고 종료하도록 내버려 둔다는 것이다. 그때 나는 행복하다. "
스트레스 없음 & # 8230; 인간의 감정 & # 8230;
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Hello chris thanks a lot for your article. 그것은 나를 많이 도울 것입니다.
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인터넷은 거짓 신호로 가득차있는 것과 같은 허점으로 가득차 있습니다. 우리의 목표는 좋은 신호를 찾는 것입니다. 좋은 로봇은 존재하고, 세미 & amp; 완전 자동, 하지만 100 달러 또는 200 달러짜리는 아닙니다.
나는 로봇에 대한 당신의 의견을 즐겼다. 나는 그곳에 꽤 잘 작동하는 것이 있어야한다는 것을 확신한다. 검증 된 실적이있는 고가의 대괄호에서도 로봇 / 소프트웨어의 이름을 알고 계십니까? 나는 그들을 체크하고 싶다.
사이버 공간에서 낯선 사람들이 읽는 모든 것을 믿지 마십시오. 모든 것을 소금에 담아 직접 연구하십시오.
크리스는 나를 위해 25 %를 목표로하기가 어렵습니다. 목표는 월 12-15 %입니다. 저는 전문 상인입니다.
12-15% is also great if you can do it consistently.
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So you just heard about the bot presumably and are already getting a grip on your finances?
나는 결코 어떤 로봇도 믿어 본 적이 없다. 그들은 모두 사기입니다. 생각 나게 해주신 Chris에게 감사드립니다.
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열린 자세를 관리하는 데 도움이되는 로봇이 유용합니다. 위의 기사에서는 & nbsp; 자동 거래 & # 8221; 로봇은 가격을 분석하고 자신의 위치를 ​​차지하는 로봇을 의미합니다.
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안녕. Where can I get robot?
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그리고 오늘, 대략 13500 시간 (대략 12 년) 후에,
I can look back and say :Mr. Player, 당신 말이 맞았어요 & # 8230;
이제 나는 시장과 춤을 출 수 있습니다. & # 8230;
I no longer look one dimensional to a chart.
3 차원도 아니야. Or ten.
나는 그녀의 연장이되었다. (마켓)
또는 그녀의 나. 나는 모르겠다. 나는 그녀를 쳐다 본다.
And she smiles. 나는 미소 지을 것이다. We love and respect one another.
우리가 다른 것을 구걸합니까? 당연하지. 평범한 커플처럼.
우린 그냥 정리해. (Counseling) Mark Douglas ((영역 내 트레이딩)
지식, 지혜 및 영감을 무조건 공유 한 다른 모든 친구들 (책, 세미나, 당신 튜브 등).
(작은 글씨 : 셀 수없는 시간, 외로운 추운 밤)
예, 저에게 '마술사'가 없었다면 어떻게 됐을까요?
오늘 저는이 말씀이 가능하다는 살아있는 간증입니다.
많은 사람들이 원했어. 몇몇은 적자입니다.
Not bragging. No need.
You want to dance with the market?
기쁨, 재미, 웃음.
로봇이 이것들을 가질 수 있습니까?
나는 시장에 가서 & 춤을 추고 싶다. & # 8230;
나는 인터넷에서 얻을 수있는 것들의 대부분이 작동하지 않는 총 쓰레기라는 점에 동의한다. 그러나 나는 그것이 불가능하다는 것에 동의하지 않는다. 실제로 jpmorgan은 모든 수동 거래자를 대신하는 AI를 개발했으며 훨씬 더 효율적으로 작동하므로 고객 주문 항목이 훨씬 효율적입니다. 그들의 AI는 추측에 사용될 수 있습니까? 물론 가능합니다! 자동화는 미래의 물결입니다. 로봇 대 로봇으로 시장이라고 부를 수 있습니까? I have developed my own which proves it is possible. 이 기술은 독특하고 다른 종류와는 달리 내가 보았으며 모든 것에 대해 살펴 보았습니다. the system covers both range and trend at the same time which is unheard of. 내 시스템의 열쇠는 탐욕스럽지 않았습니다. 당신이 자동화하고 싶다면, 내가 권장하는 바는 시간이 지남에 따라 균형을 항상 높게 유지해야한다는 것입니다. when you are available to trade manually, cherry pick the positions and manage them correctly for the bigger boost in balance. 필자가 자동화하기로 선택한 이유는 시간을 절약하고 모든 시장에서 매일 발생하는 환상적인 트렌드를 활용하고 매주마다 미친 듯이 눈을 떼지 않고 스크린을 항상 바라 보는 것입니다. if works and it was not an easy thing to invent either. 또 다른 것은, 이 블로그는 큰 돈이 항상 장기 동향에 있기 때문에 수동으로 거래하는 것이 절대적으로 올바른 일일 바를 거래하도록 권장합니다. 짧은 기간 동안 당신은 시장에 소음이 많을수록 소음이 적고 덜 믿을 만합니다 = 손실은 정확히 무엇입니까 *** CORRECT *** 자동화는 단기간에 완전한 의미를 갖습니다. 그 외에도 작은 투기업자로서 정교한 인공 지능 기술을 개발할 수있는 무한한 자원을 가진 jpmorgan 및 goldman sac와 같은 저그너와 어떻게 경쟁 할 것입니까? 간단한 대답, 당신은 아닙니다! or just stick to the long term trends as this blog has already recommended and forget about short term which is unreliable for most if not all as this article correctly pointed out.
나는 최근에 사기 중개인 인 오메가 옵션 (Omega Options)으로부터 자금을 회수했다. 그들은 의도적으로 당신에게 느슨한 거래를 만들어 돈을 더 입금합니다. 나는 돈을 돌려 받기 위해 전문가를 고용해야했다. 수업은 내 경험을 공유하고 행복하게 배웠습니다.