Het belang van Tick Data vs Minute Data voor nauwkeurige backtests
Wat is het eigenlijk?
Minuutdata is een samenvatting. Het neemt alle prijsbewegingen in een minuut en pakt daar de open, high, low en close (OHLC) van.
Je ziet dus alleen de uitersten en het begin en einde van die minuut. Het is net als een filmverslag: je krijgt het verhaal, maar mist de details tussen de scènes in. Tickdata is de onbewerkte stroom van elke individuele transactie.
Elke keer dat iemand koopt of verkoopt, krijg je een nieuwe prijs en tijd.
In Python verwerk je dit als een reeks timestamps met bijbehorende prijzen. Het is de volledige film, frame voor frame. Wanneer kies je wat?
Voor snelle strategieën, zoals scalping of HFT-achtige bots, is tickdata essentieel. Voor langetermijnstrategieën die maar een paar keer per dag handelen, kan minuutdata vaak genoeg zijn. Het hangt echt af van je handelsfrequentie en de API van je broker.
Waarom tickdata de realiteit dichter benadert
Stel je handelt op de 1-minuut-grafiek. Je backtest laat zien dat je instapt op €50,20 en uitstapt op €50,30. Mooie winst.
Maar in werkelijkheid was de laagste prijs in die minuut €50,15 en de hoogste €50,35. Je broker voerde je order misschien uit op €50,18, of €50,28. Dat verschil heet slippage.
Met tickdata zie je elke prijsbeweging. Je kunt je order exact simuleren op het moment dat jouw script een signaal geeft.
Je ziet of je order wel of niet gevuld zou zijn geweest. Dit is cruciaal voor risicomanagement, want je weet precies wat je maximale verlies kan zijn per trade. Een ander voordeel is het opsporen van schijnbare kansen. Soms zie je op een minuutgrafiek een prachtige doorbraak, maar in de tickdata blijkt het een eenmalige piek te zijn door een slechte order.
Die mis je volledig met minuutdata. Je bot zou dan een trade plaatsen die in de echte markt nooit had gewerkt.
De praktische kant: kosten, capaciteit en gebruiksgemak
Minuutdata is overal te krijgen. Bij brokers zoals Interactive Brokers of LMAX kun je het vaak gratis of tegen lage kosten downloaden.
In Python laad je het met een paar regels code in een DataFrame. De bestanden zijn klein: een jaar aan minuutdata voor één instrument is misschien 10-50 MB. Tickdata is een ander verhaal.
De bestanden zijn enorm. Een dag aan tickdata voor EUR/USD kan al 100-200 MB zijn.
Voor een jaar terugtest moet je rekenen op 20-50 GB aan opslag.
Je hebt een broker nodig die deze data aanbiedt, zoals Dukascopy of TrueFX, en die kosten kunnen oplopen. Een maandabonnement voor tickdata van een grote broker kan tussen de €50 en €200 liggen. Gebruiksgemak: minuutdata is beginner-vriendelijk. Je kunt het snel testen op een laptop.
Tickdata vraagt om een goede computer en slimme code. Je moet in Python weten hoe je grote datasets efficient inlaadt, bijvoorbeeld met Pandas in chunks. Het is meer werk, maar de beloning is een realistischer resultaat als je leert hoe je een 'Event-Driven' backtester in Python bouwt.
Vergelijking op concrete criteria
Laten we het helder maken. Hier vergelijk ik de twee opties op vijf criteria die voor jou als algoritmische trader belangrijk zijn.
- Prijsnauwkeurigheid: Minuutdata geeft een schatting, tickdata geeft de exacte werkelijkheid. Voor een bot die op kleine marges handelt, maakt dat een wereld van verschil.
- Capaciteit en opslag: Minuutdata: lichtgewicht, draait op een standaard laptop. Tickdata: zwaar, vereist SSD-opslag en minimaal 16GB RAM voor grote backtests.
- Gebruiksgemak in Python: Minuutdata laad je met Pandas in seconden. Tickdata vraagt om libraries zoals Dask of custom scripts om geheugen te besparen.
- Kosten op termijn: Minuutdata is vaak gratis of €10-30 per maand. Tickdata kan €100+ per maand kosten, afhankelijk van de broker en dekking.
- Realisme van de backtest: Minuutdata overschat winst, onderschat verlies. Tickdata toont slippage, spreads en fills zoals ze echt zijn.
Ik gebruik voorbeelden uit de niche: Python, broker-API's en betrouwbare backtesting libraries. Een middenweg is 1-seconde data.
Dit is een compromis: fijner dan minuutdata, maar lichter dan tickdata. Veel brokers bieden dit aan voor €20-50 per maand. Het is een goede optie voor daytrading bots die niet extreem snel hoeven te zijn.
“Een backtest is een simulatie, geen garantie. Hoe dichter je data bij de markt ligt, hoe beter je voorbereid bent.”
Keuzehulp: wat kies jij?
Kies minuutdata als je net begint met algoritmische trading. Je strategie is rustig, je handelt maar een paar keer per dag en je wilt snel testen.
Denk aan een Python-bot die op basis van Moving Averages handelt via de API van je broker. Het is goedkoop, makkelijk en je hebt snel resultaat. Kies tickdata als je serieuze plannen hebt.
Je bot scant de markt realtime, je handelt met kleine spreads en je wilt geen verrassingen. Bijvoorbeeld een scalping-bot op EUR/USD die via een broker-API zoals Interactive Brokers of LMAX handelt.
Je investeert meer in data en rekenkracht, maar zorg er ook voor dat je de stationarity van je data begrijpt voor een betrouwbare backtest.
Probeer de middenweg: 1-seconde data. Dit is ideaal voor traders die tussen daghandel en swinghandel inzitten. Het is betaalbaarder dan tickdata en nauwkeuriger dan minuutdata. Veel Python-backtesting libraries, zoals Backtrader of Zipline, ondersteunen dit zonder problemen.
Onthoud: je hoeft niet alles direct perfect te doen. Begin met wat bij je past, verbeter je setup langzaam. De beste bot is degene die consistent werkt, niet degene met de duurste data.