Backtesting
Il backtest è il metodo generale per vedere come una strategia o un modello avrebbero funzionato ex post. Il backtest valuta la fattibilità di una strategia di trading scoprendo come si giocherebbe usando i dati storici. Se il backtesting funziona, i trader e gli analisti possono avere la sicurezza di impiegarlo in futuro.
Il backtest può essere un passo importante nell'ottimizzare la tua strategia di trading. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo degli strumenti di analisi dei grafici per riconoscere opportunità di trading redditizie, consulta il corso di Analisi tecnica sull'Accademia Investopedia.
Le basi del backtesting
Il backtesting consente a un trader di simulare una strategia di trading utilizzando dati storici per generare risultati e analizzare il rischio e la redditività prima di rischiare qualsiasi capitale reale.
Un backtest ben condotto che produce risultati positivi assicura ai trader che la strategia è fondamentalmente solida e probabilmente produrrà profitti se implementata nella realtà. 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, si basano fortemente sul backtest per dimostrare il loro valore, in quanto sono troppo arcane per valutare diversamente.
Finché un'idea commerciale può essere quantificata, può essere testata nuovamente. Alcuni trader e investitori potrebbero ricorrere all'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 potrebbe essere rappresentato dal semplice sistema crossover a media mobile precedentemente indicato. Il trader sarebbe in grado di inserire (o modificare) le lunghezze delle due medie mobili utilizzate nel sistema. Il trader potrebbe eseguire il backtest per determinare quali lunghezze delle medie mobili avrebbero ottenuto i risultati migliori sui dati storici.
Key Takeaways
- Il backtest valuta la fattibilità di una strategia di trading o di un modello di prezzo, scoprendo come si giocherebbe usando i dati storici.
- Se il backtesting funziona, i trader e gli analisti possono avere la sicurezza di impiegarlo in futuro.
- Un backtest ben condotto che produce risultati positivi assicura ai trader che la strategia è fondamentalmente solida e probabilmente produrrà profitti se implementata nella realtà. Un backtest ben condotto che produce risultati non ottimali spingerà i trader a modificare o rifiutare la strategia.
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.
Il set di dati storici deve includere un campione veramente rappresentativo di azioni, comprese quelle di società che alla fine sono fallite o sono state vendute o liquidate. L'alternativa, compresi solo i dati provenienti da titoli storici ancora in circolazione oggi, produrrà rendimenti artificialmente elevati nel backtest.
Un backtest dovrebbe considerare tutti i costi di negoziazione, per quanto insignificanti, in quanto possono sommarsi nel corso del periodo di backtest e influire drasticamente sull'aspetto della redditività di una strategia. Gli operatori dovrebbero assicurarsi che il proprio software di backtest tenga conto di questi costi. I test fuori campione e i test delle prestazioni in avanti forniscono ulteriori conferme circa l'efficacia di un sistema e possono mostrare i colori reali di un sistema prima che il denaro reale sia in linea. Una buona correlazione tra risultati di backtesting, out-of-sample e forward testing testing è vitale per determinare la fattibilità di un sistema di trading.
Backtesting vs. Forward Performance Testing
I test delle prestazioni a termine, noti anche come negoziazione cartacea, forniscono agli operatori un'altra serie di dati fuori campione su cui valutare un sistema. Il testing delle prestazioni a termine è una simulazione del trading reale e prevede di seguire la logica del sistema in un mercato live. Si chiama anche trading di carta poiché tutte le operazioni vengono eseguite solo su carta; vale a dire, le entrate e le uscite commerciali sono documentate insieme a eventuali profitti o perdite per il sistema, ma non vengono eseguite operazioni reali.
Un aspetto importante dei 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 commercianti dovrebbero essere onesti in merito a qualsiasi entrata e uscita dal commercio ed evitare comportamenti come quelli di raccolta delle ciliegie o non includere un commercio su carta razionalizzando che "non avrei mai preso quel commercio". Se lo scambio si sarebbe verificato seguendo la logica del sistema, dovrebbe essere documentato e valutato.
La differenza tra backtesting e analisi dello scenario
Mentre il backtesting utilizza dati storici effettivi per verificare l'adeguatezza o il successo, l'analisi degli scenari utilizza dati ipotetici che simulano vari possibili esiti. Ad esempio, l'analisi dello scenario simulerà cambiamenti specifici nei valori dei titoli del portafoglio o fattori chiave, come una variazione del tasso di interesse. L'analisi degli scenari viene 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 nel caso peggiore.
Alcune insidie di Backtesting
Affinché il backtest fornisca risultati significativi, gli operatori devono sviluppare le proprie strategie e testarle in buona fede, evitando il più possibile la distorsione. Ciò significa che la strategia dovrebbe essere sviluppata senza fare affidamento sui dati utilizzati nel backtest. È più difficile di quanto sembri. I commercianti generalmente sviluppano strategie basate su dati storici. Devono essere severi riguardo ai test 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 anche evitare il dragaggio dei dati, in cui testano una vasta gamma di strategie ipotetiche rispetto allo stesso insieme di dati produrranno anche successi che falliscono nei mercati in tempo reale, perché ci sono molte strategie non valide che batterebbero il mercato un periodo di tempo specifico per caso.
Un modo per compensare la tendenza alla dragaggio dei dati o alla selezione delle ciliegie è utilizzare una strategia che riesca nel periodo di tempo pertinente o nel campione e testarlo nuovamente con i dati di un periodo di tempo diverso o fuori campione. Se i backtest all'interno e all'esterno del campione producono risultati simili, allora sono probabilmente validi.
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