При сравнении доходности торговых стратегий важно проводить бэктесты, которые включают в себя анализ исторических данных, позволяющий симулировать поведение алгоритма в различных ситуациях. Однако существует риск так называемого look-ahead bias, при котором данные из будущего используются в процессе принятия решений.
На практике можно выделить три основных проблемы, влияющих на результаты бэктестов. Во-первых, индикаторы могут быть загружены без учета временных фильтров. Во-вторых, в расчетах может оказаться лишняя свеча, что искажает результаты. В-третьих, данные могут «просочиться» из следующего тика, если используются методы, не учитывающие состояние системы.
Для решения этих проблем рекомендуется вынести функции, определяющие стратегию, в обычный JavaScript-объект. Это поможет создать единый код как для бэктестов, так и для реальной торговли.
Например, при применении библиотеки backtest-kit, можно легко реализовать алгоритм, который будет идентичен для обоих режимов работы. При этом основной акцент следует сделать на правильной обработке временных контекстов, чтобы избежать использования недоступных данных.
Таким образом, правильная настройка алгоритмов и тестирование с учетом временных ограничений могут значительно повысить эффективность торговых стратегий.