La importancia de las estrategias comerciales de backtesting

El backtesting es un componente clave del desarrollo efectivo del sistema de comercio. Se logra mediante la reconstrucción, con datos históricos, de transacciones que habrían ocurrido en el pasado utilizando reglas definidas por una estrategia dada. El resultado ofrece estadísticas para medir la efectividad de la estrategia.

La teoría subyacente es que cualquier estrategia que funcionó bien en el pasado probablemente funcionará bien en el futuro y, por el contrario, cualquier estrategia que funcionó mal en el pasado probablemente tenga un mal desempeño en el futuro. Este artículo analiza qué aplicaciones se utilizan en las pruebas de respaldo, qué tipo de datos se obtienen y cómo usarlos.

Cómo hacer una prueba de respaldo de una estrategia comercial utilizando datos y herramientas

El backtesting puede proporcionar muchos comentarios estadísticos valiosos sobre un sistema dado. Algunas estadísticas universales de backtesting incluyen:

• Ganancia o pérdida neta: Porcentaje neto ganado o perdido
• Medidas de volatilidad: Porcentaje máximo al alza y a la baja
• Promedios: porcentaje de ganancia y pérdida promedio, promedio de barras mantenidas
• Exposición: porcentaje del capital invertido (o expuesto al mercado)
• Relaciones: relación entre ganancias y pérdidas
• Rentabilidad anualizada: porcentaje de rentabilidad durante un año
• Rentabilidad ajustada al riesgo: porcentaje de rentabilidad en función del riesgo

Software de backtesting

Por lo general, el software de backtesting tendrá dos pantallas importantes. El primero permite al comerciante personalizar la configuración de las pruebas de respaldo. Estas personalizaciones incluyen todo, desde el período de tiempo hasta los costos de comisión. Aquí hay un ejemplo de tal pantalla en AmiBroker:

La segunda pantalla es el informe de resultados de las pruebas reales. Aquí es donde puede encontrar las estadísticas mencionadas anteriormente. Nuevamente, aquí hay un ejemplo de esta pantalla en AmiBroker:

En general, la mayoría del software comercial contiene elementos similares. Algunos programas de software de alta gama también incluyen funcionalidad adicional para realizar el dimensionamiento automático de la posición, la optimización y otras características más avanzadas.

10 reglas para estrategias comerciales de backtesting

Hay muchos factores a los que hay que prestar atención cuando los traders están probando estrategias comerciales. Aquí hay una lista de las cosas más importantes para recordar durante las pruebas de respaldo:

1. Tenga en cuenta las tendencias generales del mercado en el período de tiempo que se probó una estrategia determinada. Por ejemplo, si una estrategia solo fue probada entre 1999 y 2000, es posible que no funcione bien en un mercado bajista. A menudo es una buena idea realizar un backtest durante un período de tiempo largo que abarque varios tipos diferentes de condiciones de mercado.
2. Tenga en cuenta el universo en el que ocurrió el backtesting. Por ejemplo, si se prueba un sistema de mercado amplio con un universo que consiste en acciones tecnológicas, es posible que no funcione bien en diferentes sectores. Como regla general, si una estrategia está dirigida a un género específico de stock, limite el universo a ese género; en todos los demás casos, mantenga un universo grande para fines de prueba.
3. Las medidas de volatilidad son extremadamente importantes a tener en cuenta al desarrollar un sistema de comercio. Esto es especialmente cierto para las cuentas apalancadas, que están sujetas a llamadas de margen si su patrimonio cae por debajo de un cierto punto. Los comerciantes deben tratar de mantener baja la volatilidad para reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado.
4. También es muy importante tener en cuenta la cantidad promedio de barras mantenidas cuando se desarrolla un sistema de comercio. Aunque la mayoría del software de backtesting incluye costos de comisión en los cálculos finales, eso no significa que deba ignorar esta estadística. Si es posible, elevar el número promedio de barras mantenidas puede reducir los costos de comisión y mejorar su rendimiento general.
5. La exposición es una espada de doble filo. Una mayor exposición puede conducir a mayores ganancias o mayores pérdidas, mientras que una menor exposición significa menores ganancias o menores pérdidas. En general, es una buena idea mantener la exposición por debajo del 70% para reducir el riesgo y permitir una transición más fácil dentro y fuera de un stock determinado.
6. La estadística de ganancia / pérdida promedio, combinada con la relación de ganancias / pérdidas, puede ser útil para determinar el tamaño óptimo de la posición y la administración del dinero utilizando técnicas como el Criterio de Kelly. Los operadores pueden tomar posiciones más grandes y reducir los costos de comisión al aumentar sus ganancias promedio y aumentar su relación de victorias a pérdidas.
7. El rendimiento anualizado se utiliza como una herramienta para comparar los rendimientos de un sistema con otros lugares de inversión. Es importante no solo observar el rendimiento anualizado general, sino también tener en cuenta el riesgo aumentado o disminuido. Esto se puede hacer observando el rendimiento ajustado al riesgo, que representa varios factores de riesgo. Antes de que se adopte un sistema de negociación, debe superar a todos los demás lugares de inversión con igual o menos riesgo.
8. La personalización de backtesting es extremadamente importante. Muchas aplicaciones de backtesting tienen entradas para montos de comisiones, tamaños de lote redondos (o fraccionarios), tamaños de tick, requisitos de margen, tasas de interés, supuestos de deslizamiento, reglas de tamaño de posición, reglas de salida de la misma barra, configuraciones de detención (final) y mucho más. Para obtener los resultados de backtesting más precisos, es importante ajustar esta configuración para imitar el broker que se utilizará cuando el sistema se active.
9. El backtesting a veces puede conducir a algo conocido como sobre-optimización. Esta es una condición en la que los resultados de rendimiento se ajustan tan alto al pasado que ya no son tan precisos en el futuro. En general, es una buena idea implementar reglas que se apliquen a todas las acciones, o un conjunto selecto de acciones específicas, y que no estén optimizadas en la medida en que las reglas ya no sean entendibles por el creador.
10. El backtesting no siempre es la forma más precisa de medir la efectividad de un sistema comercial dado. A veces, las estrategias que funcionaron bien en el pasado no funcionan bien en el presente. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. Asegúrese de comercializar en papel un sistema que haya sido probado exitosamente antes de comenzar a funcionar para asegurarse de que la estrategia aún se aplique en la práctica.

La línea de fondo

El backtesting es uno de los aspectos más importantes del desarrollo de un sistema comercial. Si se crea e interpreta adecuadamente, puede ayudar a los comerciantes a optimizar y mejorar sus estrategias, encontrar cualquier falla técnica o teórica, así como ganar confianza en su estrategia antes de aplicarla a los mercados del mundo real.