Prueba retrospectiva
¿Qué es el backtesting?
El backtesting es el método general para ver qué tan bien habría funcionado una estrategia o modelo ex-post. El backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial al descubrir cómo se desarrollaría utilizando datos históricos. Si el backtesting funciona, los comerciantes y analistas pueden tener la confianza para emplearlo en el futuro.
Entender el backtesting
El backtesting le permite a un comerciante simular una estrategia comercial utilizando datos históricos para generar resultados y analizar el riesgo y la rentabilidad antes de arriesgar cualquier capital real.
Un backtest bien realizado que arroja resultados positivos asegura a los operadores que la estrategia es fundamentalmente sólida y es probable que genere ganancias cuando se implemente en la realidad. Por el contrario, un backtest bien realizado que arroja resultados subóptimos incitará a los operadores a modificar o rechazar la estrategia.
Las estrategias comerciales particularmente complicadas, como las estrategias implementadas por sistemas comerciales automatizados, dependen en gran medida de pruebas retrospectivas para demostrar su valía, ya que son demasiado arcanas para evaluarlas de otra manera.
Siempre que se pueda cuantificar una idea comercial, se puede realizar una prueba retrospectiva. Algunos comerciantes e inversores pueden buscar la experiencia de un programador calificado para desarrollar la idea en una forma comprobable. Por lo general, esto implica que un programador codifique la idea en el lenguaje patentado alojado por la plataforma de negociación.
El programador puede incorporar variables de entrada definidas por el usuario que permiten al comerciante "modificar" el sistema. Un ejemplo de esto sería en el sistema de cruce de promedio móvil simple (SMA). El comerciante podría ingresar (o cambiar) las longitudes de los dos promedios móviles utilizados en el sistema. Luego, el comerciante podría realizar una prueba retrospectiva para determinar qué longitudes de promedios móviles se habrían desempeñado mejor en los datos históricos.
El escenario ideal de backtesting
El backtest ideal elige datos de muestra de un período de tiempo relevante de una duración que refleja una variedad de condiciones de mercado. De esta manera, se puede juzgar mejor si los resultados del backtest representan una casualidad o un comercio sólido.
muestra verdaderamente representativa de acciones, incluidas las de empresas que finalmente quebraron o fueron vendidas o liquidadas. La alternativa, que incluye solo datos de acciones históricas que aún existen en la actualidad, producirá rendimientos artificialmente altos en el backtesting.
Una prueba retrospectiva debe considerar todos los costos comerciales, por insignificantes que sean, ya que pueden acumularse durante el transcurso del período de prueba retrospectiva y afectar drásticamente la apariencia de la rentabilidad de una estrategia. Los comerciantes deben asegurarse de que su software de backtesting tenga en cuenta estos costos.
Las pruebas fuera de muestra y las pruebas de rendimiento hacia adelante brindan una confirmación adicional con respecto a la efectividad de un sistema y pueden mostrar los verdaderos colores de un sistema antes de que haya dinero real en juego. Una fuerte correlación entre los resultados de las pruebas de backtesting, out-of-sample y forward performance es vital para determinar la viabilidad de un sistema comercial.
Backtesting vs. Pruebas de desempeño hacia adelante
Las pruebas de rendimiento hacia adelante, también conocidas como transacciones en papel,. brindan a los operadores otro conjunto de datos fuera de la muestra para evaluar un sistema. La prueba de rendimiento a plazo es una simulación del comercio real e implica seguir la lógica del sistema en un mercado real. También se denomina negociación en papel, ya que todas las transacciones se ejecutan únicamente en papel; es decir, las entradas y salidas de operaciones se documentan junto con cualquier ganancia o pérdida del sistema, pero no se ejecutan operaciones reales.
Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento hacia adelante es seguir exactamente la lógica del sistema; de lo contrario, se vuelve difícil, si no imposible, evaluar con precisión este paso del proceso. Los comerciantes deben ser honestos acerca de cualquier entrada y salida de operaciones y evitar comportamientos tales como seleccionar operaciones o no incluir una operación en papel racionalizando que "nunca habría tomado esa operación". Si el comercio se hubiera producido siguiendo la lógica del sistema, debe documentarse y evaluarse.
Backtesting frente a análisis de escenarios
Mientras que el backtesting utiliza datos históricos reales para probar el ajuste o el éxito, el análisis de escenarios utiliza datos hipotéticos que simulan varios resultados posibles. Por ejemplo, el análisis de escenarios simulará cambios específicos en los valores de los valores de la cartera o factores clave que se produzcan, como un cambio en la tasa de interés.
El análisis de escenarios se usa comúnmente para estimar cambios en el valor de una cartera en respuesta a un evento desfavorable y puede usarse para examinar el peor escenario teórico.
Algunas trampas del backtesting
Para que el backtesting brinde resultados significativos, los comerciantes deben desarrollar sus estrategias y probarlas de buena fe, evitando el sesgo tanto como sea posible. Eso significa que la estrategia debe desarrollarse sin depender de los datos utilizados en el backtesting.
Eso es más difícil de lo que parece. Los comerciantes generalmente construyen estrategias basadas en datos históricos. Deben ser estrictos con las pruebas con conjuntos de datos diferentes de aquellos en los que entrenan sus modelos. De lo contrario, el backtest producirá resultados brillantes que no significan nada.
De manera similar, los comerciantes deben evitar el dragado de datos, en el que prueban una amplia gama de estrategias hipotéticas contra el mismo conjunto de datos, lo que también producirá éxitos que fallan en los mercados en tiempo real porque hay muchas estrategias inválidas que vencerían al mercado en un período de tiempo. período de tiempo específico por casualidad.
Una forma de compensar la tendencia a la extracción de datos o la selección selectiva es utilizar una estrategia que tenga éxito en el período de tiempo relevante o dentro de la muestra y realizar una prueba retrospectiva con datos de un período de tiempo diferente o fuera de la muestra. . Si las pruebas retrospectivas dentro y fuera de la muestra arrojan resultados similares, entonces es más probable que se demuestre que son válidos.
Reflejos
La teoría subyacente es que cualquier estrategia que funcionó bien en el pasado es probable que funcione bien en el futuro y, por el contrario, cualquier estrategia que funcionó mal en el pasado es probable que funcione mal en el futuro.
Backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial o modelo de precios al descubrir cómo se habría desarrollado retrospectivamente utilizando datos históricos.
Al probar una idea con datos históricos, es conveniente reservar un período de tiempo de datos históricos para fines de prueba. Si tiene éxito, probarlo en períodos de tiempo alternativos o datos fuera de la muestra puede ayudar a confirmar su viabilidad potencial.
