كيفية إجراء اختبار رجعي صحيح للاستراتيجيات التداولية خطوة بخطوة

AndyVentura • ١٠‏/٥‏/٢٠٢٥، ٣:١٨:٠٧ م

كيفية إجراء اختبار رجعي صحيح للاستراتيجيات التداولية خطوة بخطوة

كيفية إجراء اختبار رجعي صحيح للاستراتيجيات التداولية

يُعد اختبار الاستراتيجيات التداولية عبر البيانات التاريخية أو ما يعرف بـ “الاختبار الرجعي” (Backtesting) خطوة أساسية لكل متداول أو مطور خوارزميات يرغب في تقييم فعالية استراتيجيته قبل تطبيقها في الأسواق الحقيقية. في هذا المقال، سنتناول كيفية القيام بعملية اختبار رجعي صحيحة لضمان موثوقية النتائج وتحسين فرص نجاح الاستراتيجية.

ما هو الاختبار الرجعي؟

الاختبار الرجعي هو عملية تطبيق استراتيجية التداول على بيانات تاريخية للأسعار بهدف تقييم أدائها وكفاءتها. من خلال هذه العملية يمكن للمتداول معرفة ما إذا كانت استراتيجيته كانت ستنجح في الماضي، وبالتالي التنبؤ بأدائها المستقبلي.

أهمية الاختبار الرجعي

خطوات إجراء اختبار رجعي صحيح

1. جمع البيانات التاريخية بدقة

يجب استخدام بيانات تاريخية ذات جودة عالية تشمل الأسعار (الفتح، الإغلاق، الأعلى، الأدنى) وأحجام التداول إن أمكن. البيانات يجب أن تكون كاملة وخالية من الأخطاء لتجنب نتائج مضللة.

2. اختيار إطار زمني مناسب

الإطار الزمني (Timeframe) الذي تختاره لاختبار الاستراتيجية يجب أن يتناسب مع نوع التداول (قصير الأجل، متوسط الأجل، طويل الأجل). على سبيل المثال، استراتيجيات التداول اليومي تحتاج إلى بيانات دقيقة على مستوى الدقائق، بينما استراتيجيات الاستثمار الطويل تحتاج إلى بيانات يومية أو أسبوعية.

3. تحديد قواعد الدخول والخروج بدقة

يجب توثيق قواعد الدخول والخروج من الصفقات بوضوح، بحيث تكون قابلة للتطبيق برمجياً. على سبيل المثال:

4. مراعاة تكاليف التداول

لتكون النتائج واقعية، يجب تضمين تكاليف التداول مثل العمولات، فروق الأسعار (سبريد)، والضرائب إن وجدت.

5. تنفيذ الاستراتيجية برمجياً

عادة ما يتم تنفيذ الاختبار الرجعي باستخدام لغات برمجة مثل بايثون أو باستخدام منصات متخصصة مثل MetaTrader أو TradingView. تأكد من أن الكود يعكس القواعد المحددة بدقة.

6. تحليل النتائج

بعد تنفيذ الاختبار، يجب تحليل النتائج باستخدام مؤشرات الأداء الهامة مثل:

7. تجنب الإفراط في التكيف (Overfitting)

الإفراط في التكيف يعني تعديل الاستراتيجية بشكل مفرط لتناسب البيانات التاريخية فقط، مما يؤدي إلى أداء ضعيف في المستقبل. لتجنب ذلك:

8. اختبار الاستراتيجية على بيانات جديدة

بعد اختبار الاستراتيجية على مجموعة بيانات معينة، يُفضل اختبارها على مجموعة بيانات أخرى لم تُستخدم في تطوير الاستراتيجية للتأكد من قوتها وعموميتها.

مثال عملي على اختبار رجعي بسيط باستخدام بايثون

import pandas as pd

## تحميل البيانات التاريخية
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

## فرضاً لدينا استراتيجية تعتمد على تقاطع المتوسطات المتحركة
short_window = 40
long_window = 100

data['short_mavg'] = data['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
data['long_mavg'] = data['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

## إنشاء إشارة شراء (1) أو بيع (0)
data['signal'] = 0.0
data['signal'][short_window:] = \
    (data['short_mavg'][short_window:] > data['long_mavg'][short_window:]).astype(int)

## حساب نقاط الدخول والخروج
 data['positions'] = data['signal'].diff()

## حساب العائدات
 data['returns'] = data['Close'].pct_change()
 data['strategy_returns'] = data['returns'] * data['positions'].shift(1)

## حساب العائد التراكمي
 cumulative_returns = (1 + data['strategy_returns']).cumprod() - 1

print(cumulative_returns.tail())

 

### نصائح إضافية
- استخدم بيانات متعددة الأصول والأسواق لتقييم الاستراتيجية في ظروف مختلفة.
- قم بتحديث الاختبارات بشكل دوري مع تحديث البيانات.
- لا تعتمد فقط على الاختبار الرجعي، جرب الاستراتيجية في بيئة تداول وهمي (Paper Trading) قبل التداول الحقيقي.

### الخلاصة
اختبار الاستراتيجيات عبر البيانات التاريخية خطوة لا غنى عنها لضمان نجاح أي استراتيجية تداولية. من خلال اتباع خطوات دقيقة تشمل جمع بيانات صحيحة، تحديد قواعد واضحة، مراعاة التكاليف وتحليل النتائج بعمق، يمكنك بناء استراتيجيات قوية وموثوقة تزيد من فرص تحقيق الأرباح وتقليل المخاطر في الأسواق المالية.