Pentingnya Data Backtesting
Sebelum seorang insinyur membangun jembatan, mereka mensimulasikan penerapan beban. Sebelum Anda menyebarkan modal, Anda harus mensimulasikan strategi perdagangan. Ini adalah Backtesting.
Cara Kerja Backtester Kami
Sebagian besar backtester "optimis"—mereka menganggap Anda membeli tepat di titik terendah. Milik kami "pesimis."
- Penyertaan Biaya: Kami memotong biaya pertukaran 0,1% dari setiap perdagangan.
- Simulasi Slippage: Kami menganggap Anda membeli sedikit lebih tinggi dari harga grafik (mensimulasikan gesekan pasar nyata).
Overfitting: Zona Bahaya
Perangkap umum adalah mengutak-atik parameter hingga backtest menunjukkan keuntungan 1000%. Ini adalah pencocokan kurva ke masa lalu.
- Solusi: Pengujian Walk-Forward. Kami melatih AI pada data 2023, lalu mengujinya pada data 2024 (yang belum pernah dilihatnya). Jika bertahan di 2024, itu kuat.
Pemilihan Strategi
Gunakan backtesting untuk memilih alat yang tepat:
- Apakah DCA mengalahkan holding?
- Apakah Grid Trading selamat dari kehancuran?
Percayai datanya, bukan <em>hype</em>-nya.
Artikel Terkait
Analitik Prediktif vs. Analisis Teknis
Melihat melalui kaca depan vs. melihat ke kaca spion. Perbedaan mendasar antara TA standar dan AI.
Model Machine Learning di Keuangan
Dari LSTM hingga Random Forests. Penjelasan sederhana tentang algoritma spesifik yang mendukung TradingMaster.
Memahami Skor Kepercayaan AI
Apa arti sebenarnya dari 'Kepercayaan 85%'? Cara menafsirkan metrik probabilitas kami untuk eksekusi perdagangan yang lebih baik.