Методы моделирования
Терминал позволяет тестировать советники с использованием различных методов моделирования исторических данных. За счет использования исторических данных более мелких периодов можно представлять колебания цен внутри баров, то есть динамика цен будет эмулироваться более точно. Например, при тестировании советника на часовых данных, динамику цен внутри бара можно смоделировать на основе минутных данных. Таким образом, моделирование существенно приближает исторические данные к реальным колебаниям цен и делает тестирование советников более достоверным.
Для тестирования можно выбрать один из трех методов моделирования исторических данных:
•По ценам открытия (быстрый метод на сформировавшихся барах)\r\nНекоторые механические торговые системы не зависят от особенностей внутрибарного моделирования, они торгуют на сформировавшихся барах. То, что текущий ценовой бар полностью сформировался, можно узнать по появлению следующего. Именно для таких экспертов предназначен этот режим моделирования.\r\nВ этом режиме сначала моделируется открытие бара (Open = High = Low = Close, Volume=1), что дает эксперту возможность точно идентифицировать окончание формирования предыдущего ценового бара. Именно на этом зарождающемся баре запускается тестирование эксперта. На следующем шаге выдается уже полностью сформированный текущий бар, но на нем тестирование не производится!
•Контрольные точки (используется ближайший меньший таймфрейм)\r\nМетод моделирования контрольных точек предназначен для грубой оценки экспертов, торгующих внутри бара.
Для этого метода необходимо наличие исторических данных ближайшего меньшего периода (таймфрейма). В некоторых случаях имеющиеся данные меньшего таймфрейма не полностью покрывают временной диапазон тестируемого таймфрейма. При отсутствии данных меньшего таймфрейма развитие бара генерируется на основе предопределенных волновых шаблонов, как это было в предыдущей, третьей версии клиентского терминала MetaTrader 3.\r\nКак только появляются исторические данные меньшего таймфрейма, то интерполяция применяется уже к этим данным. Однако точно существующие цены OHLC меньшего таймфрейма выступают в качестве контрольных точек. В большинстве случаев результаты тестирования экспертов по методу контрольных точек могут приниматься во внимание только как оценочные, а не как окончательные. Такие результаты имеют промежуточный оценочный характер.•Все тики (на основе всех наименьших доступных периодов)\r\nЭтот режим позволяет наиболее точно смоделировать движение цены внутри бара. В отличие от "контрольных точек", потиковый метод использует для генерации данные не только ближайшего меньшего таймфрейма, но и всех доступных меньших таймфреймов. При этом, если для какого-то временного диапазона одновременно существуют данные более, чем одного таймфрейма, для генерации используются данные самого меньшего таймфрейма. Так же, как и в предыдущем методе, генерируются контрольные точки на основе данных OHLC наименьшего доступного таймфрейма. Для генерации движения цены между контрольными точками также используется интерполяция на основе предопределенных шаблонов, поэтому крайне желательно наличие минутных данных, покрывающих весь диапазон тестирования. Возможна ситуация, когда генерируется несколько одинаковых тиков подряд. В этом случае дублирующиеся котировки фильтруются, и фиксируется объем последней из таких котировок.\r\nНеобходимо учитывать очень большой возможный объем сгенерированных потиковых данных. Это может сказаться на потребляемых ресурсах операционной системы и на скорости тестирования.
Качество моделирования можно проверить в окне "Отчет". Для этого предназначено поле "Качество моделирования" и цветная полоса. Полоса представляет собой схематичное отображение процесса моделирования. Она может быть трех цветов:
1.Серый — эта часть имеющихся данных не участвовала в тестировании. Серый цвет может появиться, если для тестирования был указан диапазон дат (описано ниже);
2.Красный — на этом отрезке моделирование не проводилось за неимением данных более мелкого периода. При этом использовались только данные выбранного для тестирования таймфрейма;
3.Зеленый — на данном участке моделирование проводилось. Причем, чем ярче цвет, тем более качественным было моделирование. Например, при тестировании на периоде H1 темно-зеленая полоса может свидетельствовать о том, что для тестирования использовались данные периода M30, а самая яркая — об использовании данных периода M1.
Временной диапазон
Диапазон дат позволяет тестировать советники не на всех имеющихся данных, а лишь на выбранном временном отрезке. Это бывает удобным при необходимости исследовать отдельную часть исторических данных. Ограничение диапазона дат можно использовать не только при тестировании эксперта, но и при генерации тестирующей последовательности баров (файла смоделированных данных, используемого для тестирования). Очень часто нет необходимости генерировать данные всей истории, особенно при потиковом моделировании, когда объем неиспользуемых данных может быть очень большим. Поэтому если при первоначальной генерации тестирующей последовательности была включена возможность использования диапазона дат, то бары, выходящие за пределы указанного диапазона, не генерируются, а просто переписываются в выходную последовательность. Данные не исключаются из последовательности, чтобы оставалась возможность правильно посчитать индикаторы на всей полученной истории. Необходимо заметить, что первые 100 баров также не генерируются. Это ограничение не зависит от установленного диапазона дат.
Чтобы включить ограничение по датам, необходимо выставить флажок "Использование дат" и указать требуемые значения в полях "От" и "До". После того, как произведены все настройки, можно нажать кнопку "Старт" и начать тестирование. После начала тестирования в нижней части окна можно просмотреть ориентировочное время завершения этого процесса.