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예측 시장 거래 봇 백테스팅: 리플레이에서 종이 거래까지

봇은 신호가 올바른 쪽을 예측했기 때문에 유효성 검사를 통과하지 않습니다. 신호가 과거 심도, 비용, 격차 및 이전에 본 적이 없는 시장을 견뎌낼 때 유효성 검사를 통과합니다.

DepthFeed··10 min

예측 시장 봇 백테스트는 정보를 타임스탬프 순서대로 재생하고, 사용 가능한 과거 주문장 내에서 각 진입을 가격을 책정하고, 실제 결과에 따라 정산하고, 누락된 커버리지가 있는 시장을 누락으로 보존해야 합니다. 다음 단계는 실시간 주문장에서 순방향 종이 거래를 수행하는 것입니다. 이 두 단계의 프로세스는 과거 아이디어를 실현 가능성이 없는 전략과 구별합니다. 실시간으로 실행하거나 중간점만 필을 사용하지 않고 작동할 수 있습니다.

테스트 계단

단계질문통과 조건
신호 건전성규칙은 해당 시점에만 사용 가능한 정보를 사용합니까?정산 또는 미래 행 데이터 누수 없음
중간점 재생실행 전에 방향성 가치가 있습니까?명시적으로 낙관적인 필에서 긍정적인 결과
심도 재생스프레드와 크기가 지나갈 수 있습니까?사이즈 VWAP가 여전히 유효합니다
스트레스 테스트격차와 매개변수 변경을 견딜 수 있습니까?단일 설정이나 시장이 지배하지 않습니다
종이 거래미리 보지 못한 실시간 시장에서 작동합니까?가상 현금으로 안정적인 순방향 기록

신호를 최적화하기 전에 모델 필

매수 주문은 호가를 교차하고 매도 주문은 입찰가를 교차합니다. 요청한 크기가 첫 번째 레벨을 초과하면 계단을 걸어 VWAP을 계산합니다. 계단이 주문을 지원할 수 없으면 채워지지 않은 분수를 기록합니다. 중간점 필은 최상의 사례 상한으로 유지될 수 있지만 실행 가능한 성능과 혼동해서는 안 됩니다.

수수료, 지연 시간, 대기 위치 및 시장 영향은 별도의 가정을 필요로 합니다. 각 가정이 눈에 보이도록 유지하여 결과가 재현 가능하도록 실행 오류를 하나의 설명되지 않은 슬리피지 상수로 숨기는 것을 방지합니다.

Polymarket 및 Kalshi에서 하나의 규칙을 사용합니다

DepthFeed은 기록된 Polymarket 및 Kalshi 책을 하나의 연구 모양으로 정규화하면서 장소 식별자 및 소스 메타데이터를 보존합니다. 백테스트 랩은 프리셋을 실행하거나 해결된 시장에서 중간점, 고정 슬리피지 또는 책 심도 필로 샌드박스 사용자 정의 규칙을 실행할 수 있습니다.

생존 규칙은 종이 거래로 이동할 수 있습니다. DepthFeed은 지원되는 규칙을 서버 측에서 평가하거나 전략별 웹훅에서 신호를 수락하고, 실시간 책에서 가상 필을 가격을 책정하고, 자본 곡선, 개방 포지션 및 거래를 기록합니다. 스포츠 백테스트가 지원됩니다. 순방향 스포츠 종이 실행은 아직 사용할 수 없습니다.

봇 유효성 검사 점검 목록

  • 튜닝하기 전에 시장 우주와 시간 범위를 고정합니다.
  • 결과 및 정산 필드를 진입 함수에 사용할 수 없도록 합니다.
  • 중간점, 고정 슬리피지 및 심도 인식 필을 비교합니다.
  • 채워지지 않은 크기, 누락된 책 및 거부된 거래를 보고합니다.
  • 모든 임계값과 보유 규칙 주변에서 감도 테스트를 실행합니다.
  • 실제 실행에 연결하기 전에 최종 규칙을 순방향 테스트합니다.

Key takeaways

  • 01봇 백테스트는 정보를 엄격하게 타임스탬프 순서대로 평가해야 합니다.
  • 02심도 인식 VWAP은 실제 크기가 책을 교차할 때 사라지는 엣지를 드러냅니다.
  • 03누락된 데이터와 채워지지 않은 크기는 결과에 속해야 합성 필에 속하지 않습니다.
  • 04Polymarket 및 Kalshi는 책이 투명하게 정규화될 때 규칙 논리를 공유할 수 있습니다.
  • 05종이 거래는 과거 백테스트가 할 수 없는 순방향 증거를 제공합니다.

봇은 신호가 올바른 쪽을 예측했기 때문에 유효성 검사를 통과하지 않습니다. 신호가 과거 심도, 비용, 격차 및 이전에 본 적이 없는 시장을 견뎌낼 때 유효성 검사를 통과합니다.

무료로 시작

궁금한 점, 답해 드립니다.

네. DepthFeed의 브라우저 백테스트 랩은 프리셋과 기록된 해결된 시장에서 선택 사항인 샌드박스 JavaScript 규칙을 제공합니다. 더 크거나 외부 연구 스택이 필요한 경우 사용자 정의 API 워크플로우가 여전히 사용할 수 있습니다.

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