Test retrospettivo
Che cos'è il backtest?
Il backtesting è il metodo generale per vedere quanto bene una strategia o un modello avrebbe funzionato ex-post. Il backtesting valuta la fattibilità di una strategia di trading scoprendo come si svilupperebbe utilizzando i dati storici. Se il backtesting funziona, i trader e gli analisti potrebbero avere la fiducia necessaria per utilizzarlo in futuro.
Capire il backtesting
Il backtesting consente a un trader di simulare una strategia di trading utilizzando i dati storici per generare risultati e analizzare il rischio e la redditività prima di rischiare qualsiasi capitale effettivo.
Un backtest ben condotto che produce risultati positivi assicura ai trader che la strategia è fondamentalmente solida ed è probabile che produca profitti se implementata nella realtà. Al contrario, un backtest ben condotto che produce risultati non ottimali spingerà i trader a modificare o rifiutare la strategia.
Strategie di trading particolarmente complicate, come le strategie implementate da sistemi di trading automatizzati, fanno molto affidamento sul backtesting per dimostrare il loro valore, poiché sono troppo arcane per valutare diversamente.
Finché un'idea di trading può essere quantificata, può essere sottoposta a backtest. Alcuni trader e investitori possono richiedere l'esperienza di un programmatore qualificato per sviluppare l'idea in una forma verificabile. In genere, ciò comporta un programmatore che codifica l'idea nel linguaggio proprietario ospitato dalla piattaforma di trading.
Il programmatore può incorporare variabili di input definite dall'utente che consentono al trader di "modificare" il sistema. Un esempio di ciò sarebbe nel sistema di crossover a media mobile semplice (SMA). Il trader sarebbe in grado di inserire (o modificare) le lunghezze delle due medie mobili utilizzate nel sistema. Il trader potrebbe quindi eseguire il backtest per determinare quali lunghezze delle medie mobili avrebbero ottenuto i risultati migliori sui dati storici.
Lo scenario ideale di backtesting
Il backtest ideale sceglie i dati campione da un periodo di tempo rilevante di una durata che riflette una varietà di condizioni di mercato. In questo modo, si può giudicare meglio se i risultati del backtest rappresentano un colpo di fortuna o un buon trading.
campione veramente rappresentativo di titoli, compresi quelli di società che alla fine sono fallite o sono state vendute o liquidate. L'alternativa, inclusi solo i dati dei titoli storici che sono ancora in circolazione oggi, produrrà rendimenti artificialmente elevati nei test retrospettivi.
Un backtest dovrebbe considerare tutti i costi di trading, per quanto insignificanti, in quanto possono sommarsi nel corso del periodo di backtesting e influenzare drasticamente l'aspetto della redditività di una strategia. I trader dovrebbero assicurarsi che il loro software di backtesting tenga conto di questi costi.
I test fuori campione e i test delle prestazioni in avanti forniscono un'ulteriore conferma sull'efficacia di un sistema e possono mostrare i veri colori di un sistema prima che siano in gioco denaro reale. Una forte correlazione tra risultati di backtesting, out-of-sample e forward performance test è fondamentale per determinare la fattibilità di un sistema di trading.
Backtesting vs. Forward Performance Test
Il test delle prestazioni in avanti, noto anche come trading di carta,. fornisce ai trader un'altra serie di dati fuori campione su cui valutare un sistema. Il test delle prestazioni a termine è una simulazione del trading effettivo e implica il seguire la logica del sistema in un mercato attivo. Viene anche chiamato trading cartaceo poiché tutte le operazioni vengono eseguite solo su carta; ovvero, le entrate e le uscite commerciali sono documentate insieme a qualsiasi profitto o perdita per il sistema, ma non vengono eseguite operazioni reali.
Un aspetto importante del test delle prestazioni in avanti è seguire esattamente la logica del sistema; in caso contrario, diventa difficile, se non impossibile, valutare accuratamente questa fase del processo. I trader dovrebbero essere onesti su qualsiasi entrata e uscita commerciale ed evitare comportamenti come la selezione delle operazioni o non includere un'operazione sulla carta razionalizzando che "non avrei mai accettato quella operazione". Se l'operazione si sarebbe svolta secondo la logica del sistema, dovrebbe essere documentata e valutata.
Backtesting e analisi dello scenario
Mentre il backtesting utilizza dati storici effettivi per verificare l'idoneità o il successo, l'analisi dello scenario fa uso di dati ipotetici che simulano vari possibili risultati. Ad esempio, l'analisi di scenario simulerà variazioni specifiche nei valori dei titoli del portafoglio o fattori chiave che si verificano, come una variazione del tasso di interesse.
L'analisi di scenario è comunemente utilizzata per stimare le variazioni del valore di un portafoglio in risposta a un evento sfavorevole e può essere utilizzata per esaminare uno scenario teorico peggiore.
Alcune insidie del backtesting
Affinché il backtesting fornisca risultati significativi, i trader devono sviluppare le proprie strategie e testarle in buona fede, evitando il più possibile i pregiudizi. Ciò significa che la strategia dovrebbe essere sviluppata senza fare affidamento sui dati utilizzati nel backtesting.
È più difficile di quanto sembri. I trader generalmente creano strategie basate su dati storici. Devono essere severi nel testare con set di dati diversi da quelli su cui addestrano i loro modelli. Altrimenti, il backtest produrrà risultati brillanti che non significano nulla.
Allo stesso modo, i trader devono evitare il dragaggio dei dati, in cui testano un'ampia gamma di strategie ipotetiche rispetto allo stesso insieme di dati, che produrrà anche successi che falliscono nei mercati in tempo reale perché ci sono molte strategie non valide che batterebbero il mercato in un determinato periodo di tempo per caso.
Un modo per compensare la tendenza al dragaggio o alla selezione dei dati consiste nell'utilizzare una strategia che abbia successo nel periodo di tempo pertinente, o nel campione, e testarlo con i dati di un periodo di tempo diverso o fuori dal campione . Se i backtest all'interno e all'esterno del campione producono risultati simili, è più probabile che si dimostrino validi.
Mette in risalto
La teoria di base è che qualsiasi strategia che ha funzionato bene in passato è probabile che funzioni bene in futuro e, al contrario, qualsiasi strategia che ha funzionato male in passato è probabile che funzioni male in futuro.
Il backtesting valuta la fattibilità di una strategia di trading o di un modello di prezzo scoprendo come si sarebbe svolto retrospettivamente utilizzando i dati storici.
Quando si testa un'idea su dati storici, è utile riservare un periodo di tempo di dati storici a scopo di test. Se ha successo, testarlo su periodi di tempo alternativi o dati fuori campione può aiutare a confermarne la potenziale fattibilità.
