¿Cree que tiene buenas ideas sobre el mercado, pero no sabe cómo implementarlas sin perder dinero real? Aprender a realizar pruebas retrospectivas de estrategias de trading es una habilidad básica para los excelentes traders sistemáticos.
El supuesto detrás de las pruebas retrospectivas es que los métodos que han funcionado en el pasado pueden ser aplicables en el futuro. Pero, ¿cómo realizar pruebas retrospectivas y cómo evaluar los resultados? Vamos a explorar un proceso sencillo de pruebas retrospectivas.
Las pruebas retrospectivas son uno de los elementos clave para desarrollar gráficos y estrategias de trading. Reconstruyen transacciones que podrían haber ocurrido en el pasado basándose en datos históricos. Los resultados de las pruebas retrospectivas le darán una idea general de si una estrategia de inversión es efectiva.
¿Qué son las pruebas retrospectivas?
En resumen, el objetivo principal de las pruebas retrospectivas es mostrarle si su idea de trading es efectiva. Puede usar datos de mercado pasados para entender cómo se desempeña la estrategia. Si parece tener potencial, entonces también podría ser efectiva en un entorno de trading real.
¿Qué hacer antes de las pruebas retrospectivas?
Antes de comenzar con las pruebas retrospectivas, necesita determinar qué tipo de trader es. ¿Es un trader de decisiones autónomas o un trader sistemático?
El trading de decisiones autónomas se basa en decisiones: el trader utiliza su propio juicio para decidir cuándo abrir y cerrar posiciones. Esta es una estrategia relativamente flexible y abierta, donde la mayoría de las decisiones dependen de la evaluación que el trader haga de la situación actual. Por lo tanto, las pruebas retrospectivas son menos importantes en el trading de decisiones autónomas, ya que esta estrategia no tiene definiciones estrictas.
Por supuesto, esto no significa que si es un trader de decisiones autónomas, no debería utilizar pruebas retrospectivas o trading simulado. Solo significa que los resultados de las pruebas no son tan confiables como los obtenidos por traders sistemáticos.
El trading sistemático es más adecuado para las pruebas retrospectivas. Los traders sistemáticos dependen de sistemas que pueden definir y comunicar cuándo abrir o cerrar operaciones. Controlan la mayoría de los aspectos de la estrategia, pero el momento de abrir y cerrar las operaciones es completamente determinado por la estrategia. Puede ver estrategias sistemáticas simples como un proceso de dos pasos:
Ingrese en la operación cuando A y B ocurran simultáneamente.
Salga de la operación cuando ocurra X.
Algunos traders prefieren este enfoque. Puede eliminar las decisiones emocionales en el trading y proporcionar garantías razonables para la rentabilidad del sistema de trading. Por supuesto, ninguna garantía es absoluta.
Por eso, es crucial asegurarse de que su sistema tenga reglas específicas sobre cuándo abrir o cerrar posiciones. Si la estrategia no está claramente definida, los resultados también serán inconsistentes. Como puede imaginar, este estilo de trading es más popular en el trading algorítmico.
Si desea automatizar el proceso, puede comprar software de pruebas retrospectivas. Solo necesita ingresar sus propios datos y el sistema realizará las pruebas retrospectivas por usted. Pero en este ejemplo, le presentaremos estrategias de pruebas retrospectivas manuales. Requiere más esfuerzo, pero es completamente gratis.
¿Cómo realizar pruebas retrospectivas de una estrategia de trading?
Puede encontrar una plantilla de hoja de cálculo de Google a través de este enlace. Puede crear su propia plantilla basada en esta plantilla básica. Le dará una idea de la información que podría incluir una hoja de cálculo de pruebas retrospectivas. Algunos traders prefieren usar código en Excel o Python, no hay reglas estrictas al respecto. Puede agregar los datos necesarios y cualquier otra información que considere útil.
Vamos a realizar pruebas retrospectivas sobre algunas estrategias de trading simples:
Compramos un bitcoin al primer precio de cierre diario después del cruce dorado. Creemos que un cruce dorado ocurre cuando la media móvil de 50 días está por encima de la media móvil de 200 días.
Vendimos un bitcoin al primer precio de cierre diario después de la muerte cruzada. Creemos que una muerte cruzada ocurre cuando la media móvil de 200 días está por debajo de la media móvil de 50 días.
Como puede ver, también definimos el rango de tiempo en el que la estrategia es válida. Es decir, si el cruce dorado ocurre en un gráfico de 4 horas, no se considerará una señal de trading.
El período de tiempo en este ejemplo comienza a principios de 2019. Sin embargo, si desea obtener resultados más precisos y confiables, puede retroceder más en la historia de precios de Bitcoin.
Ahora, veamos qué señales de trading generó el sistema durante este período:
Comprar @ ~$5,400
Vender @ ~$9,200
Comprar @ ~$9,600
Vender @ ~$6,700
Comprar @ ~$9,000
La siguiente es la vista de nuestras señales superpuestas en el gráfico:
Nuestra primera operación tuvo una ganancia de aproximadamente $3800, mientras que la segunda operación resultará en una pérdida de $2900. Esto significa que nuestras ganancias y pérdidas realizadas son de $900.
Nuestra operación también es activa. Hasta diciembre de 2020, las ganancias no realizadas son aproximadamente $9000. Si seguimos la estrategia inicialmente establecida, cerraremos en la próxima muerte cruzada. Evaluar los resultados de las pruebas retrospectivas.
Entonces, ¿qué indican estos resultados? Nuestra estrategia debería haber proporcionado un rendimiento razonable, pero hasta ahora no ha tenido un desempeño destacado. Podemos aumentar significativamente nuestras ganancias y pérdidas realizadas ejecutando las operaciones actualmente abiertas, pero eso va en contra del propósito de las pruebas retrospectivas. Si no seguimos el plan, los resultados tampoco serán confiables.
Incluso si se trata de una estrategia sistemática, aún se deben considerar las circunstancias específicas del momento. Las operaciones no rentables entre $9600 y $6700 ocurrieron durante el colapso provocado por la pandemia de COVID-19 en marzo de 2020. Este tipo de evento cisne negro puede tener un gran impacto en cualquier sistema de trading. Por eso, debemos realizar más pruebas retrospectivas para entender si esta pérdida es una anomalía o simplemente un efecto secundario de la estrategia.
Este es un ejemplo de un proceso simple de pruebas retrospectivas. Si retrocedemos y lo probamos con más datos, o incluimos otros indicadores técnicos, podría generar señales más fuertes, haciendo que la estrategia sea más prometedora.
Pero, ¿qué más pueden decirle los resultados de las pruebas retrospectivas?
Medición de volatilidad: su mayor aumento y retroceso.
Exposición al riesgo: la cantidad de capital que necesita asignar de toda la cartera para ejecutar la estrategia.
Retorno anualizado: el porcentaje de retorno de esta estrategia en un año.
Ganancias y pérdidas: cuántas operaciones en el sistema podrían ser rentables y cuántas podrían ser pérdidas.
Precio promedio de ejecución: el precio promedio al que abrió y cerró posiciones en la estrategia.
Por favor, tenga en cuenta: el ejemplo anterior no es suficiente para ilustrar exhaustivamente el papel de las pruebas retrospectivas. Los indicadores específicos a rastrear dependen completamente de usted. En cualquier caso, cuanto más detalle registre en su diario de operaciones sobre la configuración, más oportunidades tendrá de aprender de los resultados obtenidos. Algunos operadores son muy estrictos con sus pruebas retrospectivas, lo que puede reflejarse en sus resultados.
Un factor final a considerar es la optimización. Si ha leído nuestro artículo sobre pruebas retrospectivas, sabrá la diferencia entre pruebas retrospectivas y pruebas prospectivas (trading simulado).
Ya hemos aprendido el proceso básico para realizar pruebas retrospectivas manuales de estrategias de trading. Pero recuerde que el rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros.
El entorno del mercado cambia rápidamente, y si desea mejorar su estrategia de trading, debe adaptarse a estos cambios. También debe recordar que no debe confiar ciegamente en los datos. Al evaluar los resultados, el sentido común (aunque a menudo se pasa por alto) también es una herramienta muy útil.
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