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¿Qué es el Backtesting?

La prueba posterior es el método general para ver qué tan bien funcionaría una estrategia o modelo a posteriori. El backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial al descubrir cómo le iría utilizando datos históricos. Si el backtesting funciona, los traders y analistas pueden confiar en que lo contraten en el futuro.

Conclusiones clave

  • El backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial o un modelo de precios al descubrir cómo tendría éxito retrospectivamente utilizando datos históricos.
  • La teoría básica es que cualquier estrategia que haya funcionado bien en el pasado probablemente funcionará bien en el futuro y, a la inversa, es probable que cualquier estrategia que haya funcionado bien funcione bien.
  • Al considerar probar datos históricos, es beneficioso reservar un período de tiempo de datos históricos para fines de prueba. Si tiene éxito, si se prueba en períodos de tiempo alternos o en datos fuera de la muestra, se puede confirmar su viabilidad potencial.

Entendiendo el Backtesting

Las pruebas retrospectivas permiten a un operador simular una estrategia comercial utilizando datos históricos para generar resultados y analizar el riesgo y la rentabilidad antes de arriesgar capital real.

Un respaldo bien dirigido que brinde a los operadores resultados positivos asegura que la estrategia subyacente sea fundamental y probablemente obtenga ganancias cuando se implemente realmente. Por el contrario, una copia de seguridad bien dirigida que traerá resultados secundarios al comercio alentará a los operadores a cambiar o rechazar la estrategia.

Las estrategias comerciales que son muy complejas, como las estrategias implementadas por los sistemas comerciales automatizados, dependen en gran medida de la repetición de pruebas para demostrar su valor, porque son demasiado misteriosas para considerar lo contrario.

Siempre que se pueda cuantificar una idea comercial, se puede volver a probar. Algunos traders e inversores pueden buscar la experiencia de un programador calificado para desarrollar la idea en una forma mensurable. Por lo general, esto implica que un programador codifique la idea en el lenguaje propietario del alojamiento de la plataforma de negociación.

El programador puede incorporar variables de entrada definidas por el usuario que permiten al trader «modificar» el sistema. Un ejemplo de esto sería el sistema simple de promedios móviles (SMA). El trader podría ingresar (o cambiar) las distancias de las dos medias móviles utilizadas en el sistema. El trader podría hacer una copia de seguridad para averiguar qué distancias de la media móvil aprovecharían al máximo los datos históricos.

El estuche de escritura ideal

El backtest ideal selecciona datos de muestra de un período de tiempo relevante por una duración que refleja las diferentes condiciones del mercado. De esta manera, es posible juzgar mejor si los resultados del backtest son fluidos o un buen comercio.

El conjunto de datos históricos debe incluir una muestra verdaderamente representativa de acciones, incluidas las acciones de empresas que finalmente quebraron o fueron vendidas o liquidadas. La alternativa, incluidos los datos de las acciones históricas que todavía existen hoy, arrojará resultados post-prueba artificialmente altos.

Un reservista debe considerar todos los costos de negociación, sin importar cuán insignificantes sean, ya que estos pueden sumarse durante el período posterior a la prueba y tener un impacto significativo en la apariencia de la rentabilidad de la estrategia. Los traders deben asegurarse de que su software posterior a la prueba tenga en cuenta estos costos.

Las pruebas fuera de muestra y las pruebas previas al rendimiento brindan una garantía adicional de la efectividad del sistema y pueden mostrar los verdaderos colores del sistema antes de que el efectivo real esté en juego. Una fuerte correlación entre los resultados de las pruebas posteriores a la prueba, fuera de la muestra y las pruebas previas al rendimiento es fundamental para determinar la viabilidad de un sistema de negociación.

Pruebas retrospectivas frente a pruebas de rendimiento avanzadas

Las pruebas de rendimiento a futuro, también conocidas como operaciones en papel, proporcionan otro conjunto de datos fuera de la muestra para que los operadores evalúen un sistema. Las pruebas de rendimiento a plazo son una simulación del comercio real e implica seguir la lógica del sistema en un mercado en vivo. También se denomina comercio de papel, ya que todos los intercambios se realizan en un solo papel; es decir, las entradas y salidas de operaciones se documentan junto con cualquier ganancia o pérdida del sistema, pero no se realizan operaciones reales.

Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento avanzadas es seguir la lógica del sistema directamente; de lo contrario, resulta difícil, si no imposible, evaluar con precisión esta etapa del proceso. Los traders deben ser honestos acerca de cualquier entrada y salida de operaciones y evitar comportamientos tales como operaciones selectivas o excluir operaciones en papel con el razonamiento «Yo nunca tomaría esa operación». Si el comercio se produce siguiendo la lógica del sistema, debe documentarse y evaluarse.

Backtesting vs.Análisis de casos

Mientras que el backtesting utiliza datos históricos reales para probar la idoneidad o el éxito, el análisis de casos utiliza datos hipotéticos para simular varios resultados potenciales. Por ejemplo, el análisis de escenarios simula cambios específicos en los valores de los valores de la cartera o factores clave que ocurren, como un cambio en la tasa de interés.

El análisis de casos se usa comúnmente para estimar los cambios en el valor de la cartera en respuesta a un evento adverso y se puede usar para examinar un escenario teórico en el peor de los casos.

Algunas trampas del backtesting

Para revisar resultados significativos, los operadores deben desarrollar y probar sus estrategias de buena fe, evitando sesgos tanto como sea posible. Esto significa que la estrategia debe desarrollarse sin depender de los datos utilizados en la transmisión.

Eso es más difícil de lo que parece. Los traders suelen crear estrategias basadas en datos históricos. Deben ser rigurosos al realizar pruebas con diferentes conjuntos de datos distintos de los que entrenan en sus modelos. De lo contrario, el backtest dará resultados claros que no significan nada.

De manera similar, los traders 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 traerá un éxito que falla en los mercados en tiempo real porque hay muchas estrategias inválidas. durante su período de tiempo específico por casualidad.

Una forma de compensar la tendencia al dragado de datos o la selección de datos es utilizar una estrategia que coincida con el período de tiempo relevante, o en la muestra, y volver a probar con datos de un período de tiempo diferente o fuera de la muestra. . Si las copias de seguridad de muestra y fuera de muestra tienen resultados similares, es más probable que resulten válidas.