Backtesting
El backtesting es el método general para ver qué tan bien una estrategia o modelo hubiera funcionado ex post. Backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial descubriendo cómo se desarrollaría utilizando datos históricos. Si el backtesting funciona, los comerciantes y analistas pueden tener la confianza para emplearlo en el futuro.
El backtesting puede ser un paso importante para optimizar su estrategia comercial. Para obtener más información sobre el uso de herramientas de análisis de gráficos para reconocer oportunidades comerciales rentables, consulte el curso de Análisis técnico en la Academia Investopedia.
Los fundamentos de Backtesting
Backtesting permite a un operador simular una estrategia de negociación utilizando datos históricos para generar resultados y analizar el riesgo y la rentabilidad antes de arriesgar cualquier capital real.
Un backtest bien realizado que arroje resultados positivos asegura a los operadores que la estrategia es fundamentalmente sólida y que probablemente generará ganancias cuando se implemente en la realidad. Un backtest bien realizado que arroje resultados subóptimos hará que los operadores alteren o rechacen la estrategia. Las estrategias de negociación particularmente complicadas, como las estrategias implementadas por los sistemas de negociación automatizados, dependen en gran medida de las pruebas retrospectivas para demostrar su valía, ya que son demasiado arcanas para evaluar lo contrario.
Mientras una idea comercial se pueda cuantificar, se puede volver a probar. 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 propietario alojado por la plataforma de negociación. El programador puede incorporar variables de entrada definidas por el usuario que le permiten al operador "ajustar" el sistema. Un ejemplo de esto sería en el simple sistema de cruce de promedio móvil mencionado anteriormente. El operador podría ingresar (o cambiar) las longitudes de los dos promedios móviles utilizados en el sistema. El comerciante podría realizar una prueba inversa para determinar qué longitudes de promedios móviles habrían tenido el mejor rendimiento en los datos históricos.
Para llevar clave
- Backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial o modelo de precios descubriendo cómo se desarrollaría utilizando datos históricos.
- Si el backtesting funciona, los comerciantes y analistas pueden tener la confianza para emplearlo en el futuro.
- Un backtest bien realizado que arroje resultados positivos asegura a los operadores que la estrategia es fundamentalmente sólida y que probablemente generará ganancias cuando se implemente en la realidad. Un backtest bien realizado que arroje resultados subóptimos hará que los operadores alteren o rechacen la estrategia.
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 del mercado. De esta manera, uno puede juzgar mejor si los resultados de la prueba de respaldo representan una negociación fortuita o sólida.
El conjunto de datos históricos debe incluir una muestra verdaderamente representativa de acciones, incluidas las de empresas que finalmente se declararon en quiebra o fueron vendidas o liquidadas. La alternativa, que incluye solo datos de acciones históricas que todavía existen en la actualidad, producirá retornos artificialmente altos en las pruebas de respaldo.
Un backtest debería considerar todos los costos de negociación, por insignificantes que sean, ya que pueden acumularse en el transcurso del período de backtesting 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 la muestra y las pruebas de rendimiento futuras proporcionan una confirmación adicional sobre la efectividad de un sistema y pueden mostrar los colores verdaderos del sistema antes de que el efectivo real esté en juego. Una buena correlación entre los resultados de las pruebas de rendimiento de backtesting, fuera de muestra y avance es vital para determinar la viabilidad de un sistema de negociación.
Backtesting vs. Forward Performance Testing
Las pruebas de rendimiento avanzadas, también conocidas como comercio en papel, proporcionan a los operadores otro conjunto de datos fuera de la muestra para evaluar un sistema. La prueba de rendimiento hacia adelante es una simulación del comercio real e implica seguir la lógica del sistema en un mercado en vivo. También se llama comercio en papel, ya que todos los intercambios se ejecutan solo en papel; es decir, las entradas y salidas comerciales se documentan junto con cualquier ganancia o pérdida para el sistema, pero no se ejecutan intercambios reales.
Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento avanzadas es seguir exactamente la lógica del sistema; de lo contrario, se hace difícil, si no imposible, evaluar con precisión este paso del proceso. Los operadores deben ser honestos acerca de las entradas y salidas de comercio y evitar comportamientos como la selección de cerezas o no incluir un intercambio en papel que justifique que "nunca habría tomado ese intercambio". Si el comercio hubiera ocurrido siguiendo la lógica del sistema, debería documentarse y evaluarse.
La diferencia entre backtesting y análisis de escenarios
Si bien las pruebas de respaldo utilizan datos históricos reales para evaluar 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, como un cambio en la tasa de interés. El análisis de escenarios se usa comúnmente para estimar los cambios en el valor de una cartera en respuesta a un evento desfavorable, y puede usarse para examinar el peor escenario teórico.
Algunas trampas de backtesting
Para que las pruebas retrospectivas brinden resultados significativos, los operadores deben desarrollar sus estrategias y probarlas de buena fe, evitando sesgos tanto como sea posible. Eso significa que la estrategia debe desarrollarse sin depender de los datos utilizados en las pruebas de respaldo. Eso es más difícil de lo que parece. Los comerciantes generalmente desarrollan estrategias basadas en datos históricos. Deben ser estrictos sobre las pruebas con diferentes conjuntos de datos de aquellos en los que entrenan sus modelos. De lo contrario, el backtest producirá resultados brillantes que no significan nada.
Del mismo modo, los operadores también deben evitar el dragado de datos, en el que prueban una amplia gama de estrategias hipotéticas contra el mismo conjunto de datos con el que también producirán éxitos que fracasan en los mercados en tiempo real, porque hay muchas estrategias inválidas que vencerían al mercado. un período de tiempo específico por casualidad.
Una forma de compensar la tendencia al dragado de datos o selección de cereza es utilizar una estrategia que tenga éxito en el período de tiempo relevante o dentro de la muestra y realizar una prueba posterior 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 probable que sean válidas en general.
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