Definición de Backtesting

Qué son los impuestos atrasados?

El backtesting es el método general para ver el rendimiento de una estrategia o modelo a posteriori. El backtesting evalúa la viabilidad de una estrategia comercial descubriendo cómo se desarrollaría utilizando datos históricos. Si la prueba retrospectiva funciona, los operadores y los analistas pueden tener la confianza de emplearla en el futuro.

Puntos clave

  • Las pruebas retrospectivas evalúan la viabilidad de una estrategia de negociación o un modelo de fijación de precios descubriendo cómo se habría desarrollado retrospectivamente utilizando datos históricos.
  • La teoría subyacente es que cualquier estrategia que haya funcionado bien en el pasado es probable que funcione bien en el futuro y, a la inversa, cualquier estrategia que haya funcionado mal en el pasado es probable que funcione mal en el futuro.
  • Cuando se prueba una idea con datos históricos, es beneficioso reservar un período de tiempo de datos históricos para las pruebas. Si tiene éxito, probarla en periodos de tiempo alternativos o con datos fuera de la muestra puede ayudar a confirmar su viabilidad potencial.

Cómo entender el backtesting

Las pruebas retrospectivas permiten al 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.

Una prueba retrospectiva bien realizada que arroje resultados positivos garantiza a los operadores que la estrategia es fundamentalmente sólida y que es probable que produzca beneficios cuando se aplique en la realidad. Por el contrario, una prueba retrospectiva bien realizada que arroje resultados no óptimos hará que los operadores modifiquen o rechacen la estrategia.

Las estrategias de negociación especialmente complicadas, como las 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 evaluarlas de otro modo.

Siempre que una idea de negociación pueda cuantificarse, puede someterse a un backtest. Algunos operadores e inversores pueden recurrir a la experiencia de un programador cualificado para desarrollar la idea en una forma comprobable. Normalmente, esto implica que un programador codifique la idea en el lenguaje propio alojado en la plataforma de negociación.

El programador puede incorporar variables de entrada definidas por el usuario que permiten al operador „ajustar” el sistema. Un ejemplo de esto sería el sistema de cruce de medias móviles simples (SMA). El operador podría introducir (o cambiar) las longitudes de las dos medias móviles utilizadas en el sistema. El operador podría entonces realizar un backtest para determinar qué longitudes de medias móviles habrían tenido el mejor rendimiento en los datos históricos.

El escenario ideal de backtesting

El backtest ideal elige datos de muestra de un período de tiempo relevante de una duración que refleje una variedad de condiciones de mercado. De este modo, se puede juzgar mejor si los resultados del backtest representan una casualidad o una operación sólida.

El conjunto de datos históricos debe incluir una muestra realmente representativa de acciones, incluidas las de empresas que finalmente quebraron o fueron vendidas o liquidadas. La alternativa, que consiste en incluir sólo datos de valores históricos que siguen existiendo en la actualidad, producirá rendimientos artificialmente altos en el backtesting.

Un backtest debe tener en cuenta todos los costes de negociación, por insignificantes que sean, ya que pueden acumularse a lo largo del periodo de backtesting y afectar drásticamente a la apariencia de la rentabilidad de una estrategia. Los operadores deben asegurarse de que su software de backtesting tenga en cuenta estos costes.

Las pruebas fuera de la muestra y las pruebas de rendimiento a futuro proporcionan una confirmación adicional con respecto a la eficacia de un sistema y pueden mostrar los verdaderos colores de un sistema antes de que el dinero real esté en juego. Una fuerte correlación entre los resultados del backtesting, del out-of-sample y del forward performance es vital para determinar la viabilidad de un sistema de trading.

Backtesting frente a. Pruebas de rendimiento a futuro

Las pruebas de rendimiento a futuro, también conocidas como paper trading, proporcionan a los operadores otro conjunto de datos fuera de la muestra sobre los que evaluar un sistema. Las pruebas de rendimiento a posteriori son una simulación de la negociación real e implican seguir la lógica del sistema en un mercado real. También se denomina „paper trading”, ya que todas las operaciones se ejecutan sólo en papel; es decir, las entradas y salidas de las operaciones se documentan junto con los beneficios o las pérdidas del sistema, pero no se ejecutan operaciones reales.

Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento a futuro es seguir exactamente la lógica del sistema; de lo contrario, resulta difícil, si no imposible, evaluar con precisión este paso del proceso. Los operadores deben ser honestos con respecto a las entradas y salidas de las operaciones y evitar comportamientos como la selección de operaciones o la no inclusión de una operación en el papel racionalizando que „nunca habría tomado esa operación”.” Si la operación se hubiera producido siguiendo la lógica del sistema, debería documentarse y evaluarse.

Backtesting frente a. Análisis del escenario

Mientras que el backtesting utiliza datos históricos reales para comprobar el ajuste o el éxito, el análisis de escenarios hace uso de datos hipotéticos que simulan varios resultados posibles. Por ejemplo, el análisis de escenarios simulará cambios específicos en los valores de los títulos de la cartera o en los factores clave que se produzcan, como un cambio en el tipo de interés.

El análisis de escenarios se utiliza habitualmente para estimar los cambios en el valor de una cartera en respuesta a un acontecimiento desfavorable y puede utilizarse para examinar el peor escenario teórico.

Algunos escollos del backtesting

Para que el backtesting proporcione resultados significativos, los operadores deben desarrollar sus estrategias y probarlas de buena fe, evitando el sesgo en la medida de lo posible. Esto significa que la estrategia debe desarrollarse sin depender de los datos utilizados en el backtesting.

Es más difícil de lo que parece. Los operadores suelen crear estrategias basadas en datos históricos. Deben ser estrictos a la hora de realizar pruebas con conjuntos de datos diferentes a aquellos con los que entrenan sus modelos. De lo contrario, el backtest producirá resultados brillantes que no significan nada.

Del mismo modo, los operadores 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 producirá éxitos que fracasan en los mercados en tiempo real porque hay muchas estrategias no válidas que batirían al mercado en un período de tiempo específico por casualidad.

Una forma de compensar la tendencia a la selección de datos es utilizar una estrategia que tenga éxito en el periodo de tiempo relevante, o dentro de la muestra, y hacer una prueba retrospectiva con datos de un periodo de tiempo diferente, o fuera de la muestra. Si las pruebas retrospectivas dentro y fuera de la muestra arrojan resultados similares, es más probable que se demuestre su validez.

Dodaj komentarz