如何计算策略测试器的报告值?分别代表什么意思?

绩效总结 (Performance Summary)  标签

此标签页显示该策略的所有可用绩效指标,包括净利润(Net Profit)、毛利润(Gross Profit)、最大亏损(Max Drawdown)等,如下图: 

为所有交易计算的绩效指标显示在“全部”列中。 只为多头和空头交易计算的值分别显示在“做多”和“做空”列中。 现在,让我们深入研究每个绩效指标的含义。

净利润(Net Profit

测试期间交易策略实现的总体损益(以选定的货币表示)。该值是考虑了符号的“获利”列(“交易清单”选项卡上)中所有值的总和。.

毛利润(Gross Profit)
策略产生的所有获利交易的总利润。

毛亏损(Gross Loss)
策略产生的所有亏损交易的总亏损。分析和减少交易损失是交易策略分析中极为重要的一部分。这就是为什么这种绩效指标最为重要。应该注意的是,净利润不仅会随着毛利的增加而增加,而且会在减少总损失时增加。 

最大交易亏损 (Max Drawdown)
综合整个测试期间的所有交易,以先前最高的资本累积为起点计算的最大亏损额度。如果出现新的资本上涨高点,则将低资本值重置为0,以便可以从该点计算下一个最大交易亏损。通过从最高峰值到最低值向前看,您可以在资本曲线图上大致看到此值。亏损的百分比和绝对值是两个不同的指标。它们被独立计算。例如,假设初始资金为$100。在一系列亏损交易之后,资本减少至50美元。提取的绝对价值为50美元,相对价值为50%。后来,在进行了一系列盈利交易之后,净值增加到$300,然后又下降到$200。在这种情况下,绝对亏损为100美元,相对亏损为33%。该策略的整体最大绝对亏损为$100,最大相对亏损为50%。

买入和持有收益 (Buy & Hold Return)

如果在进行第一笔交易时所有资金(初始资本)都用于购买证券,并且在测试期间内一直持有该仓位,则可获得的收益。

夏普比率 (Sharpe Ratio)

诺贝尔奖获得者William Sharpe于1966年提出夏普比率(Sharpe Ratio),名称为报酬变动比(reward-to-variability ratio)。夏普比率被投资组合经理和个人交易者广泛使用,以显示为实现特定收益需要承担多少风险。夏普比率的公式为SR = (MR-RFR) / SD,其中MR是一个时期的平均回报(三个月或三个月以上的交易月为月度,或者三天或三天以上的交易日为每天),RFR是无风险收益率(预设为每年2%),SD是收益的标准偏差。因此,如果我们接受可变性为风险的前提,则该公式得出的值可以粗略地定义为每单位风险收益。夏普比率越高,资产曲线越平滑。拥有平滑的资产曲线是许多交易者的重要目标。

盈利因子(Profit Factor)

交易策略为每损失的单位货币赚取的金额(以选定货币表示)。该值是透过将毛利除以毛损来计算的。

最大持仓 (Max Contracts Held)

一次持有的最大合约数。

持仓损益 (Open PL)

当前未结仓位的损益。如果未平仓,则返回的值为N/A。

佣金 (Commission Paid)

支付的佣金总和(以选定的货币表示),不包括滑点。

所有已平仓交易 (Total Closed Trades)

一个策略产生的平仓交易总数(包括获利和亏损)。交易总数很重要,原因有很多。首先,该数量应足够大,才能让策略结果具有任何统计意义。其次,该数字可以帮助验证您的策略是否以您期望的频率交易。

总持仓 (Total Open Trades)

当前未平仓的条目数。

获利交易次数 (Number Winning Trades)

策略产生的获利交易总数。

亏损交易次数 (Number Losing Trades)

策略产生的亏损交易总数。

胜率 (Percent Profitable)

策略产生的获利交易的百分比。透过将获利交易数除以策略产生的平仓交易总数来计算。胜率百分比本身并不是一个非常可靠的衡量指标。一个策略可以有很多小赚的交易,使胜率百分比很高,而平均交易收益却很少,或者有一些大赚的交易占胜率百分比很低,而平均交易收益却很大。有一些成功的策略的胜率低于50%,但由于适当的损失控制,它们仍然可以实现获利。

平均交易 (Avg Trade)

策略所产生的平均交易的获利或亏损的总金额,计算方式是将净利除以已完成交易的总数。一个重要的价值,因为它必须足够大以支付交易该策略的佣金和滑点成本,并且仍然可以带来利润。

平均盈利交易 (Avg Win Trade)

毛利除以策略产生的获利交易数量。

平均亏损交易(Avg Loss Trade)

毛损除以策略产生的亏损交易数。

平均盈利/平均亏损 (Ratio Avg Win / Avg Loss)

每亏损一个货币单位可以赢取多少货币单位的平均值(以所选货币表示),透过将平均获利交易除以平均亏损交易来计算。此栏目本身并不是一个非常有意义的值,因为它没有考虑获利与亏损交易数量之比,并且策略可以采用不同的获利方法。为了获取许多微利,策略可能会千方百计进行交易,但平均亏损交易要大于获利交易。该值越高越好,但应将其与获利交易的百分比和净利一起考虑。

最大盈利交易 (Largest Win Trade)

测试期间最赚钱的交易。

最大亏损交易 (Largest Losing Trade)

测试期间最亏的交易。

全部交易的平均持仓K线根数 (Avg # Bars in Trades)

所有平仓交易在交易过程中经过的平均K线数。

盈利交易的平均持仓K线根数 (Avg # Bars in Winning Trades)

所有获利交易在交易过程中经过的平均K线数。

亏损交易的平均持仓K线根数 (Avg # Bars in Losing Trades)

所有亏损交易在交易过程中经过的平均K线数。

概览 (Overview) 标签页

此标签页提供了该策略的关键绩效指标。

在此标签页的顶部是绩效摘要(Performance Summary)标签页中同名的指标。其下有几个图表位于中间,叙述如下:

交易亏损 (Drawdown)

该图说明了所有平仓交易的每笔交易的亏损与交易数量之间的关系。

净值 (Equity)

此图表显示所有已平仓交易的净值(以选定的货币表示)与交易数的关系。权益曲线折线图显示了逐笔交易的交易表现。此通用的权益图表最适合用于交易表现的一般分析。

买入并持有净值 (B&H)

该图表显示了在进行首次交易时,如果所有资金(初始资本)都用于购买资产,并且在测试期间内保持仓位,则所获得的报酬。您可以透过点击标签页底部相应的按钮来隐藏/显示图表元素。

交易清单 (List Of Trades Tab) 标签页

此页签显示有关每个交易的详细资讯。

交易是一对订单:一个进场订单和一个出场订单。交易是透过执行挂单按时间顺序排列的,最早的交易在清单的顶部。

交易编号 (Trade # )

包含交易的序号。

类型 (Type)

交易方向(多头或空头)。

信号 (Signal)

用于打开或关闭交易的订单的标识符。标识符是分配给以下函数之一的id参数的字符串值:strategy.entry、strategy.order、strategy.exit、strategy.close 和 strategy.close_all。

日期/时间 (Date/Time )

图表时区中的交易时间。

价格 (Price)

执行价格。

合约 (Contracts)

买卖单位的数量。

获利 (Profit)

每笔交易的利润以及该笔交易的损益百分比。

累积获利 (Cumulative Profit )

交易平仓后该策略的累计损益以及该策略随时间的损益百分比。

最大交易获利 (Run-up)

根据该策略的最大可能交易利润,以及最大百分比收益。

最大交易亏损 (Drawdown)

根据策略,交易的最大可能亏损,以及最大损失百分比。

让我们看看如何计算获利(Profit)、累计获利(Cumulative Profit)、最大交易获利(Run-up)和最大交易亏损(Drawdown)各项的值:


在此范例中,我们在6月15日开盘时购买了1股AAPL并在6月22日开盘时出售了它。初始资本为$1000。

获利 (Profit)

我们以$333.25的价格买入股票,并以$351.34的价格卖出,即获利为 (351.34-333.25) = $18.09,或百分比(18.09/(333.25*1))*100% = 5.43%

累积获利 (Cumulative Profit)

累计获利是透过将所有以前的累计获利值与当前获利值相加得出的。在这种情况下,我们只有一笔交易,因此累计获利将为$18.09,等于获利。累积获利百分比值将初始资本计算在内,并使用公式计算((获利/初始资本)*100% = 累计获利百分比:(18.09/1000)*100 = 1.81%。请注意,此计算使用公式中的常规获利值,而不是累积获利值。

最大交易获利 (Run-Up)

6月19日交易期间达到的最高价格为$356.56,所以此交易的最大可能获利为$356.56 - $333.25 = $23.31,百分比为(23.31/(333.25*1))*100% = 6.99%

最大交易亏损 (Drawdown)

自购买以来股价在6月15日跌至的最低价格为$332.58,因此,此交易的最大可能亏损为$333.25 - $332.58=$0.67,百分比为(0.67/(333.25*1))*100% = 0.20%

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