Médias móveis simples - Testes de negociação Os parâmetros de média móvel são os melhores. Este site tem um oceano de backtests de média móvel que eu realizei para o DAX, SP500 e também o USDEU (Forex). Esses testes foram feitos usando diferentes estratégias de sinal: variáveis simples e exponencial e diferentes índices para um período de tempo de 1000 dias de negociação. Em contraste com outros sites, eu testei todos os valores da média diária móvel de 1 a 1000 dias, pois as estratégias de cross-over também em combinação. Estes dados também são unqiue, pois tentei realizar testes realistas, simulando a propagação de buysell e impostos para Comparação com uma estratégia de referência (buy hold). Um valor de janela que reage rápido parece ser bom em teoria e com um teste simples. Mas a propagação, taxas e impostos destruirão todo o desempenho em aplicação prática. É por isso que esses testes realistas são tão valiosos. Espero que este site possa ajudá-lo com seus negócios, aproveite-o. Testando um Crossover Médico Mínimo em Python com pandas. No artigo anterior sobre Ambientes de Análise de Análise de Pesquisa em Python Com Pandas, criamos um ambiente de backtesting baseado em pesquisa orientado a objetos e testávamos isso de forma aleatória. Estratégia de previsão. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, a saber, o Crossover de média móvel na AAPL. Estratégia de Crossover média móvel A técnica de Crossover de média móvel é uma estratégia de impulso simplista extremamente conhecida. Muitas vezes é considerado o exemplo do Hello World para negociação quantitativa. A estratégia descrita aqui é longa apenas. São criados dois filtros de média móvel simples separados, com diferentes períodos de lookback, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o recurso ocorrem quando a média móvel de lookback mais curta excede a média móvel de lookback mais longa. Se a média mais longa exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série temporal entra em um período de forte tendência e, em seguida, inverte lentamente a tendência. Para este exemplo, escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série temporal, com um curto lookback de 100 dias e um longo lookback de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica de tirolesa. Assim, se quisermos implementar nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele coincida com os resultados na linha aérea, como um meio básico de validação. Implementação Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui. Que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para esta implementação particular eu usei as seguintes bibliotecas: A implementação do macross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários: como no tutorial anterior, vamos sub-classificar a classe básica abstrata Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy. Que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis da AAPL se cruzam. O objeto requer uma janela curta e uma longa janela para operar. Os valores foram configurados para padrões de 100 dias e 400 dias, respectivamente, que são os mesmos parâmetros usados no exemplo principal de tirolesa. As médias móveis são criadas usando a função pandas rollingmean no preço de fechamento do fechamento de barras do estoque AAPL. Uma vez que as médias móveis individuais foram construídas, a série do sinal é gerada definindo a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior do que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir disso, as ordens de posições podem ser geradas para representar sinais de negociação. O MarketOnClosePortfolio é subclassado do Portfolio. Que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que os negócios são agora realizados em uma base Close-to-Close, em vez de Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Eu deixei o código em completo e mantenho esse tutorial autônomo. Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função principal será chamada para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será examinado através de um gráfico da curva de equidade. O objeto DataReader de pandas baixa os preços de ações da AAPL da OHLCV para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, em que ponto os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais de longo tempo. Posteriormente, o portfólio é gerado com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de patrimônio. O passo final é usar matplotlib para plotar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços AAPL, superado com as médias móveis e os sinais de buysell, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de compra. O código de plotagem é tomado (e modificado) do exemplo de implementação de tirolesa. A saída gráfica do código é a seguinte. Eu usei o comando de pasta IPython para colocar isso diretamente no console do IPython, enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneceu em exibição. As barras-de-rosa cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os bastões negros representam vendê-lo de volta: como pode ser visto, a estratégia perde dinheiro durante o período, com cinco comércios de ida e volta. Isso não é surpreendente, dado o comportamento da AAPL durante o período, que estava em uma ligeira tendência descendente, seguido de um aumento significativo em 1998. O período de lookback dos sinais da média móvel é bastante grande e isso impactou o lucro do comércio final , O que de outra forma pode ter tornado a estratégia rentável. Em artigos subsequentes, criaremos um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, além de descrever como otimizar os períodos de lookback dos sinais médios individuais. Testar suas idéias comerciais Uma das coisas mais úteis que você pode fazer na análise Janela é para testar sua estratégia de negociação em dados históricos. Isso pode lhe dar uma visão valiosa dos pontos fortes e fracos do seu sistema antes de investir dinheiro real. Esta única característica da AmiBroker é poupar muito dinheiro para você. Escrevendo suas regras comerciais Primeiro você precisa ter regras objetivas (ou mecânicas) para entrar e sair do mercado. Este passo é a base da sua estratégia e você precisa pensar sobre isso mesmo, já que o sistema deve combinar sua tolerância ao risco, tamanho do portfólio, técnicas de gerenciamento de dinheiro e muitos outros fatores individuais. Uma vez que você tenha suas próprias regras de negociação, você deve escrevê-las como comprar e vender regras na AmiBroker Formula Lanugage (mais curto e cobrir se você quiser testar também negociação curta). Neste capítulo consideramos o sistema de cruzamento médio móvel muito básico. O sistema compraria contratos de ações quando o preço de fechamento subir acima da média móvel exponencial de 45 dias e venderá contratos de ações quando o preço de fechamento cai abaixo da média móvel exponencial de 45 dias. A média móvel exponencial pode ser calculada em AFL usando sua função embutida EMA. Tudo o que você precisa fazer é especificar a matriz de entrada e o período de média, portanto, a média móvel exponencial de 45 dias dos preços de fechamento pode ser obtida pela seguinte declaração: O identificador próximo refere-se a matriz incorporada que possui os preços de fechamento do símbolo atualmente analisado . Para testar se o preço de fechamento se cruzar acima da média móvel exponencial, usaremos a função cruzada incorporada: buy cross (close, ema (close, 45)). A declaração acima define uma regra de negociação de compra. Dá quot1quot ou quottruequot quando o preço próximo cruza acima de ema (close, 45). Então, podemos escrever a regra de venda que daria quot1quot quando ocorrer situação inversa - fechar cruzamentos de preço abaixo de ema (fechar, 45): vender cruzar (ema (fechar, 45), fechar) Por favor note que estamos usando a mesma função cruzada, mas A ordem oposta de argumentos. Então, a fórmula completa para negócios longos será assim: comprar cross (close, ema (close, 45)) vender cross (ema (close, 45), fechar) NOTA: Para criar uma nova fórmula, abra o Editor de fórmulas usando o Analysis-gtFormula Editor Menu, digite a fórmula e escolha o menu Ferramentas-gtSend to Analysis no editor de fórmulas Para testar novamente o sistema, basta clicar no botão Voltar na tela de análise automática. Certifique-se de ter digitado a fórmula que contém, pelo menos, as regras de compra e venda (conforme mostrado acima). Quando a fórmula está correta, o AmiBroker começa a analisar seus símbolos de acordo com suas regras de negociação e gera uma lista de trades simulados. Todo o processo é muito rápido - você pode voltar a testar milhares de símbolos em questão de minutos. A janela de progresso mostrará o tempo de conclusão estimado. Se você deseja interromper o processo, basta clicar no botão Cancelar na janela de progresso. Quando o processo é concluído, a lista de trades simulados é mostrada na parte inferior da janela de análise automática. (O painel de resultados). Você pode examinar quando os sinais de compra e venda ocorreu apenas clicando duas vezes no painel Comércio no resultado. Isso lhe dará sinais crus ou não filtrados para cada barra quando as condições de compra e venda forem atendidas. Se você quiser ver apenas as setas de comércio único (abrir e fechar o comércio selecionado atualmente), você deve clicar duas vezes na linha enquanto pressiona a tecla SHIFT pressionada. Alternativamente, você pode escolher o tipo de exibição selecionando o item apropriado no menu de contexto que aparece quando você clica no painel de resultados com o botão direito do mouse. Além da lista de resultados, você pode obter estatísticas muito detalhadas sobre o desempenho do seu sistema clicando no botão Relatório. Para saber mais sobre as estatísticas do relatório, verifique a descrição da janela do relatório. Alterar as configurações de teste de volta O mecanismo de teste de volta no AmiBroker usa alguns valores predefinidos para executar sua tarefa, incluindo o tamanho do portfólio, periodicidade (dailyweeklymonthly), quantidade de comissão, taxa de juros, perda máxima e paradas de lucro, tipo de negociação, campos de preços e assim em. Todas essas configurações podem ser alteradas pelo usuário usando a janela de configurações. Depois de alterar as configurações, lembre-se de executar o teste de volta novamente novamente se desejar que os resultados sejam sincronizados com as configurações. Por exemplo, para voltar a testar as barras semanais em vez de diariamente, basta clicar no botão Configurações, selecionar Semanal da caixa de combinação de Periodicidade e clicar em OK. Em seguida, execute sua análise clicando no teste Voltar. Nomes das variáveis reservadas A tabela a seguir mostra os nomes das variáveis reservadas usadas pelo analisador automático. O significado e os exemplos sobre a sua utilização são apresentados posteriormente neste capítulo. Permite controlar o valor do dólar ou percentual do portfólio que é investido no comércio (ver explicações abaixo) Análise automática (novo em 3.9) Até agora, discutimos o uso bastante simples do testador de back. AmiBroker, no entanto, suporta métodos e conceitos muito mais sofisticados que serão discutidos mais adiante neste capítulo. Observe que o usuário iniciante deve primeiro jogar um pouco com os tópicos mais fáceis descritos acima antes de prosseguir. Então, quando estiver pronto, veja os seguintes recursos recentemente introduzidos no back-tester: a) host de scripts AFL para escritores de fórmula avançados b) suporte aprimorado para negociações curtas c) maneira de controlar o preço de execução da ordem a partir do Script d) vários tipos de paradas no testador traseiro e) dimensionamento da posição f) tamanho do lote redondo e tamanho da marca g) conta de margem h) backtesting futuros O host de scripts AFL é um tópico avançado que é abordado em um documento separado disponível aqui e não discuto Neste documento. Os recursos restantes são muito mais fáceis de entender. Nas versões anteriores do AmiBroker, se você queria testar o sistema usando transações longas e curtas, você só poderia simular a estratégia de parar e reverter. Quando a posição longa foi fechada, uma nova posição curta foi aberta imediatamente. Foi porque as variáveis reservadas de compra e venda foram utilizadas para ambos os tipos de negócios. Agora (com versão 3.59 ou superior) existem variáveis reservadas separadas para abrir e fechar negócios longos e curtos: buy-quottruequot ou 1 valor abre venda de longo prazo - quottruequot ou 1 valor fecha curto comércio curto - quottruequot ou 1 valor abre cobertura comercial curta - quottruequot ou 1 valor encerra o comércio curto Som para testar as negociações curtas que você precisa para atribuir variáveis curtas e variáveis. Se você usa o sistema stop-and-reverso (sempre no mercado), simplesmente atribua vender a curto e compre para cobrir a cobertura de venda curta Compre. Isso simula o modo como as versões pré-3.59 funcionaram. Mas agora o AmiBroker permite que você tenha regras de negociação separadas para ir longas e curtas como mostrado neste exemplo simples: regras de entrada e saída de negociações compradas: comprar cruzar (cci (), 100) vender cruzar (100, cci ()) curto Negocia regras de entrada e saída: cruz curta (-100, cci ()) cobertura cruzada (cci (), -100) Observe que, neste exemplo, se CCI estiver entre -100 e 100, você está fora do mercado. Controle do preço comercial AmiBroker agora fornece 4 novas variáveis reservadas para especificar o preço no qual as ordens de compra, venda, curto e cobertura são executadas. Essas matrizes têm os seguintes nomes: preço de compra, preço de venda, preço reduzido e preço de cobertura. A principal aplicação dessas variáveis é o controle do preço do comércio: BuyPrice IIF (dayofweek () 1, HIGH, CLOSE) na compra de segunda-feira em alta, caso contrário, comprar de perto. Então, você pode escrever o seguinte para simular pedidos de parada reais: BuyStop. A fórmula para comprar stop level SellStop. A fórmula para o nível de parada de venda, se a qualquer momento durante o dia os preços subirem acima do nível do comprador (highgtbuystop), a ordem de compra ocorre (na compra ou baixa, o que for mais alto) Compre Cross (High, BuyStop) se a qualquer momento durante o dia os preços caíram abaixo do nível do sellprice (Baixa venda) a ordem de venda ocorre (na venda ou alta, o que for menor) Vender Cruz (SellPrice, SellStop) BuyPrice max (BuyStop, Low) certifique-se de comprar o preço não inferior ao Low SellPrice min (SellStop, High) certifique-se Preço de venda não superior a alta Tenha em atenção que as variáveis de preços de compra, preço de venda, shortprice e coverprice da AmiBroker com os valores definidos na janela de configurações do teste do sistema (mostrado abaixo), para que você possa, mas não precisa defini-las na sua fórmula. Se você não os define, o AmiBroker funciona como nas versões antigas. Durante o teste posterior, o AmiBroker verificará se os valores que você atribuiu ao preço de compra, preço de venda, preço reduzido e preço de cobertura se encaixam na faixa de baixo e baixo da barra dada. Caso contrário, o AmiBroker irá ajustá-lo ao preço alto (se o valor da matriz do preço for maior do que o alto) ou ao preço baixo (se o valor da tabela de preços for menor que o baixo) O objetivo do lucro é interrompido. Como você pode ver na imagem acima, novas configurações para As paradas de objetivo de lucro estão disponíveis na janela de configurações de teste do sistema. As paradas de objetivo de lucro são executadas quando o preço alto para um determinado dia excede o nível de parada que pode ser dado como uma porcentagem ou aumento de ponto do preço de compra. Por padrão, as paradas são executadas ao preço que você define como matriz de preço de venda (para negócios longos) ou tabela de preços de cobertura (para negociações curtas). Esse comportamento pode ser alterado usando quotExit no recurso stopquot. QuotExit no recurso stopquot Se você marca quotExit na caixa stopquot nas configurações, as paradas serão executadas no nível de parada exata, ou seja, se você definir o objetivo do lucro parar em 10 seu stop e o preço de compra foi 50 stop order será executado em 55, mesmo que Sua tabela de preços de venda contém um valor diferente (por exemplo, preço de fechamento de 56). A perda máxima pára o trabalho de forma semelhante - eles são executados quando o preço baixo para um determinado dia cai abaixo do nível de parada que pode ser dado como uma porcentagem ou aumento de ponto do preço de compra. Esse tipo de parada é usado para proteger lucros, pois Rastreia seu comércio, então cada vez que um valor de posição atinge uma nova alta, a parada final é colocada em um nível mais alto. Quando o lucro cai abaixo do nível de paragem final, a posição é fechada. Este mecanismo está ilustrado na imagem abaixo (10 paradas de fuga são mostradas): uma implementação de amostra de baixo nível de parada de meta de lucro em AFL: Buy Cross (MACD (), Signal ()) para (i 0 i lt BarCount i) Se (priceatbuy 0 Comprar i) priceatbuy BuyPrice i if (priceatbuy gt 0 SellPrice i gt 1.1 priceatbuy) Venda i 1 SellPrice i 1.1 priceatbuy priceatbuy 0 else Venda i 0 Este é um novo recurso na versão 3.9. O dimensionamento da posição no backtester é implementado por meio de uma nova variável reservada. Posicione a matriz de licenciamento. Agora você pode controlar o valor do dólar ou a porcentagem de carteira que é investida no valor do comércio positivo definido (dólar) que é investido no comércio, por exemplo: PositionSize 1000 invest 1000 em todos os números negativos do comércio -100 ..- 1 definição percentual: -100 dá 100 do tamanho atual do portfólio, -33 dá 33 de capital disponível, por exemplo: PositionSize -50 sempre investir apenas metade do exemplo atual de dimensionamento dinâmico da equidade: PosiçãoSize - 100 RSI () como RSI varia de 0..100 isso resultará em posição dependendo de valores de RSI - gt valores baixos de RSI resultará em maior porcentagem investida Se menos de 100 de dinheiro disponível for investido, o valor restante ganha taxa de juros Conforme definido nas configurações. Há também uma nova caixa de seleção na janela de configurações de AA: quotAllow tamanho da posição shrinkingquot - isso controla como o backtester lida com a situação quando o tamanho da posição solicitada (via a variável PositionSize) excede o caixa disponível: quando esse sinalizador é marcado, a posição é inserida com o tamanho cortado Dinheiro disponível se não for marcado, a posição não foi inserida. Para ver os tamanhos de posição reais, use um novo modo de relatório na janela de configurações de AA: lista de preços com preços e pos. Sizequot Para o final, aqui está um exemplo de técnica de dimensionamento de posição baseada em ATR de Tharps codificada em AFL: Compre a fórmula de compra de ltyour aqui. Venda 0 vendendo apenas por stop TrailStopAmount 2 ATR (20) Capital 100000 IMPORTANTE: Configure também nas Configurações: Inicial Risco de Equidade 0.01Capital PositionSize (RiskTrailStopAmount) BuyPrice ApplyStop (2, 2, TrailStopAmount, 1) A técnica pode ser resumida da seguinte forma: O capital total por símbolo é de 100.000, nós estabelecemos o nível de risco em 1 do patrimônio total. O nível de risco é definido da seguinte forma: se uma parada de trânsito em 50 ações for, digamos, 45 (o valor de dois ATRs em relação à posição), a perda 5 é dividida em 1000 riscos para dar 200 ações para comprar. Assim, o risco de perda é 1000, mas o risco de alocação é de 200 partes x 50 partes ou 10 000. Então, estamos alocando 10 da equidade para a compra, mas apenas arriscando 1000. (Excerto editado da lista de discussão AmiBroker) Tamanho do lote redondo e tamanho do tiquetaque Vários instrumentos são negociados com várias unidades quottrading ou quotblocksquot. Por exemplo, você pode comprar um número fracionado de unidades de fundo mútuo, mas você não pode comprar um número fracionado de ações. Às vezes você tem que comprar em lotes de 10s ou 100s. AmiBroker agora permite que você especifique o tamanho do bloco no nível global e por símbolo. Você pode definir o tamanho do lote redondo por símbolo na página Symbol-gtInformation (foto 3). O valor de zero significa que o símbolo não tem tamanho de lote redondo especial e usará quotDefault tamanho de lote redondo (configuração global) na página Configurações de análise automática (foto 1). Se o tamanho padrão for definido também para zero, isso significa que o número fracionado de contratos de compartilhamento é permitido. Você também pode controlar o tamanho do lote redondo diretamente da sua fórmula AFL usando a variável reservada RoundLotSize, por exemplo: Esta configuração controla o movimento do preço mínimo de um símbolo dado. Você pode defini-lo no nível global e por símbolo. Tal como acontece com o tamanho do lote redondo, você pode definir o tamanho de marca por símbolo na página Symbol-gtInformation (foto 3). O valor de zero instrui o AmiBroker a usar tamanho de tamanho quotdefault definido na página Configurações (foto 1) da janela Análise automática. Se o tamanho da marca padrão também estiver definido para zero, isso significa que não há movimento de preço mínimo. Você pode definir e recuperar o tamanho de seleção também da fórmula AFL usando a variável reservada do TickSize, por exemplo: Observe que a configuração do tamanho do tiquetaque afeta somente as transações encerradas por paradas embutidas e ApplyStop (). O backtester assume que os dados de preços seguem requisitos de tamanho de marca e não altera os arrays de preços fornecidos pelo usuário. Então, especificar o tamanho do tiquetaque faz sentido somente se você estiver usando paradas embutidas, então os pontos de saída são gerados nos níveis de preços permitidos em vez dos calculados. Por exemplo, no Japão - você não pode ter partes fracionadas do iene, então você deve definir ticksize global para 1, então o built-in pára de sair das negociações em níveis inteiros. A configuração da margem de conta define o requerimento de margem de porcentagem para toda a conta. O valor padrão da margem da Conta é 100. Isso significa que você precisa fornecer 100 fundos para entrar no comércio, e essa é a maneira como o backtester funcionou em versões anteriores. Mas agora você pode simular uma conta de margem. Quando você compra na margem, você está simplesmente emprestando dinheiro do seu corretor para comprar ações. Com os regulamentos atuais, você pode colocar 50 do preço de compra do estoque que deseja comprar e emprestar a outra metade do seu corretor. Para simular isso, basta inserir 50 no campo de margem da Conta (veja a figura 1). Se a sua equidade inicial for definida para 10000, seu poder de compra será então 20000 e você poderá entrar em posições maiores. Por favor, note que esta configuração define a margem para toda a conta e NÃO está relacionada a negociação de futuros. Em outras palavras, você pode negociar ações na conta de margem. O sinal de entrada inversa força a caixa de seleção exitquot para as configurações do Backtester. Quando está ligado (a configuração padrão) - o backtester funciona como nas versões anteriores e fecha positon já aberto se o novo sinal de entrada na direção inversa for encontrado. Se esta opção estiver DESLIGADA - mesmo que o sinal inverso ocorra, o backtester mantém o comércio aberto no momento e não fecha até que o sinal de saída (venda ou cobertura) seja gerado. Em outras palavras, quando este interruptor está desligado, o backtester ignora os sinais curtos durante transações longas e ignora os sinais de compra durante transações curtas. QuotAllow mesma opção de barra de saída (comércio de barra única) quot opção para as configurações Quando está ligado (as configurações padrão) - entrada e saída na mesma barra é permitido (como em versões anteriores) se estiver OFF - saída pode acontecer a partir de Apenas a barra seguinte (isto aplica-se aos sinais regulares, existe uma configuração separada para as saídas geradas pelo ApplyStop). Alterar para DESLIGAR permite reproduzir o comportamento do backtester MS que não é capaz de lidar com as saídas do mesmo dia. QuotActivate pára imediatamente. Esta configuração resolve o problema dos sistemas de teste que entram negociações no mercado aberto. Nas versões anteriores ao 4.09, o backtester assumiu que você estava entrando em negociações no mercado próximo, de modo que as paradas internas foram ativadas no dia seguinte. O problema era quando você, de fato, definiu o preço aberto como o preço de entrada comercial - as flutuações de preços no mesmo dia não provocaram as paradas. Houve algumas soluções alternativas baseadas no código AFL, mas agora você não precisa usá-las. Simplesmente se você trocar em abrir, você deve marcar quotActivate pára imediatamente (foto 1). Você pode perguntar por que não basta verificar o preço de compra ou de preços baixos se for igual a preço aberto. Infelizmente, isso não funcionará. Por que simplesmente porque há dias doji quando o preço aberto é igual ao fechado e o backtester nunca saberá se o comércio foi inserido no mercado aberto ou fechado. Então, nós realmente precisamos de uma configuração separada. QuotUse QuickAFLquotQuickAFL (tm) é uma característica que permite um cálculo AFL mais rápido sob certas condições. Inicialmente (desde 2003) estava disponível apenas para indicadores, a partir da versão 5.14 também está disponível na Análise automática. Inicialmente, a idéia era permitir redragamentos de gráfico mais rápidos ao calcular a fórmula AFL apenas para a parte que está visível no gráfico. De forma semelhante, a janela de análise automática pode usar um subconjunto de cotações disponíveis para calcular AFL, se o parâmetro 8220range8221 selecionado for inferior a 8220. Todas as cotações. A explicação detalhada sobre como o QuickAFL funciona e como controlá-lo é fornecida neste artigo da Knowledge Base: amibrokerkb20080703quickafl. Observe que esta opção funciona não apenas no backtester, mas também em otimizações, explorações e varreduras.
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