La plataforma de negociaci\u00f3n thinkorswim<\/a> est\u00e1 construida con 3 funciones \u00fatiles La funci\u00f3n de backtesting nos permite probar nuestras estrategias de trading contra precios hist\u00f3ricos de las acciones:<\/p>\n\n\n\n Compartiremos cada una de las funciones de backtesting una por una para encontrar sin problemas una estrategia de trading que se adapte a usted y sea rentable a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n Encontramos la funci\u00f3n thinkBack<\/a> funci\u00f3n que nos permite simular la rentabilidad de m\u00faltiples posiciones de trading de un momento concreto del pasado.<\/p>\n\n\n\n Puede utilizar el calendario de la esquina superior derecha para elegir la fecha inicial de la prueba de vuelta.<\/p>\n\n\n\n Elijamos el 27 de marzo de 2020, la segunda semana despu\u00e9s de la ca\u00edda de la bolsa.<\/p>\n\n\n\n En este momento el SPY acababa de caer desde su m\u00e1ximo de $339 a $218 y rebot\u00f3 a $258, hab\u00eda un mont\u00f3n de acciones de calidad que estaban muy infravaloradas en este momento.<\/p>\n\n\n\n Vamos a probar c\u00f3mo diferentes estrategias de trading alcistas pueden ser rentables cuando el mercado de valores rebota, podemos probar las siguientes estrategias:<\/p>\n\n\n\n Despu\u00e9s de configurar las operaciones, ajustamos la fecha P\/L de backtrades al 15 de noviembre de 2021 para ver los resultados de nuestras operaciones.<\/p>\n\n\n\n La funci\u00f3n thinkBack revela que nuestras operaciones simuladas del 27 de marzo de 2020 generaron una ganancia de $72,552.80, siendo la opci\u00f3n Call larga de FB<\/a> la que obtuvo los mayores beneficios.<\/p>\n\n\n\n thinkOnDemand<\/a> la funcionalidad de backtesting es m\u00e1s avanzada que thinkBack, permiti\u00e9ndonos operar sobre datos hist\u00f3ricos utilizando una cuenta virtual de $100.000 con varias de las siguientes caracter\u00edsticas:<\/p>\n\n\n\n Haga clic en el bot\u00f3n OnDemand de la esquina superior derecha para cambiar a una cuenta virtual. A continuaci\u00f3n, puede utilizar la interfaz de la esquina superior derecha para elegir una fecha pasada y utilizar la funci\u00f3n de avance r\u00e1pido para avanzar o retroceder en el tiempo.<\/p>\n\n\n\n Existen algunos consejos para utilizar thinkOnDemand:<\/p>\n\n\n\n Ahora sabemos c\u00f3mo retroceder en el tiempo para probar operaciones utilizando thinkBack y thinkOnDemand, y tambi\u00e9n podemos utilizar Estrategias para simular el momento de las entradas y salidas de estrategias espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n thinkorswim proporciona un conjunto muy completo de estudios y estrategias<\/a> para ayudarnos en nuestros an\u00e1lisis t\u00e9cnicos, pero tambi\u00e9n podemos definir nuestros propios estudios favoritos para probar los mejores sistemas de trading.<\/p>\n\n\n\n Dentro de thinkorswim, los estudios y estrategias se almacenan en un conjunto de estudios. Al entender el funcionamiento del conjunto de estudios, puedes adaptar los conjuntos de estudios para el comercio de forex<\/a>, acciones, futuros<\/a> u opciones<\/a>, cada uno con distintos indicadores y ajustes de gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan nuestra experiencia, estudios es adecuado para crear gr\u00e1ficos e indicadores de an\u00e1lisis t\u00e9cnico<\/a>, mientras que estrategias es adecuado para backtesting.<\/p>\n\n\n\n Empezaremos guardando un conjunto de estudios llamado estrategias_de_retroceso desde estudios > guardar conjunto de estudios.<\/p>\n\n\n\n Intentemos un sistema de trading sencillo que tenga puntos de entrada y salida en los cruces de las medias m\u00f3viles exponenciales (EMA) de 20 y 50, y lo probemos durante 10 a\u00f1os en el gr\u00e1fico diario de AAPL.<\/p>\n\n\n\n Primero tenemos que acceder al conjunto de estudios de backtesting_strategies en estudios y editarlo con editar estudios.<\/p>\n\n\n\n Hemos seleccionado la estrategia predeterminada de cruce de medias m\u00f3viles MovAvgTwoLinesStrat para a\u00f1adirla a nuestro conjunto de estudios.<\/p>\n\n\n\n Cuando nuestras entradas y salidas est\u00e9n marcadas en el gr\u00e1fico de tendencia de precios, podemos hacer clic con el bot\u00f3n derecho del rat\u00f3n en MovAvgTwoLinesStrat y seleccionar mostrar informe para calcular los resultados de p\u00e9rdidas y ganancias de este sistema de trading.<\/p>\n\n\n\n Para personalizar a\u00fan m\u00e1s las estrategias de trading, puedes utilizar el lenguaje de programaci\u00f3n thinkScript<\/a> para realizar pruebas retrospectivas de cualquier estrategia que desees.<\/p>\n\n\n\n Ahora que conoce todas las funciones de backtesting de thinkorswim, puede utilizar estas herramientas para encontrar la ecuaci\u00f3n de rentabilidad<\/a>.<\/p>\n\n\n\n\n
Utilizar thinkBack para volver atr\u00e1s y reproducir diferentes transacciones del pasado<\/h2>\n\n\n\n
![\"selector](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/thinkback-date-selector-1024x576.png\")
\n
![\"posiciones](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/thinkback-positions-1024x576.png\")
![\"beneficios](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/thinkback-profits-1024x576.png\")
![\"Bandera](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/slashtraders-trial-banner.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nthinkOnDemand act\u00faa como una m\u00e1quina del tiempo para una cuenta virtual<\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"interfaz](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/thinkondemand-interface-1-1024x576.png\")
\n
Simule resultados de negociaci\u00f3n con estrategias personalizadas<\/h2>\n\n\n\n
![\"save](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/save-study-set-1024x554.png\")
![\"estrategia](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/moving-average-crossover-strategy-1-1024x576.png\")
![\"mostrar](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/show-strategy-report-1024x576.png\")
![\"estrategia](\"https:\/\/slashtraders.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/moving-average-crossover-strategy-thinkscript-1024x576.png\")