TL;DR
El backtesting puede ser un paso importante para optimizar la forma en que interactúa con los mercados financieros. Le ayuda a saber si sus ideas y estrategias comerciales tienen sentido y si podrían generar ganancias.
Pero, ¿cómo es realizar una prueba retrospectiva de una estrategia de inversión simple? ¿De qué debería tener cuidado al probar estrategias comerciales? ¿El backtesting es similar al comercio de papel? Responderemos a todas ellas en este artículo.
Introducción
El backtesting es una herramienta que usted (como comerciante o inversor) puede utilizar al explorar nuevos mercados y estrategias. Puede proporcionar comentarios valiosos basados en datos e indicarle si su idea inicial era válida.
Independientemente de las clases de activos con las que opere, realizar pruebas retrospectivas tampoco requiere que arriesgue ninguno de los fondos que tanto le costó ganar. Al utilizar software de backtesting en un entorno simulado, puede crear y optimizar un enfoque particular para un mercado. Vamos a sumergirnos.
¿Qué es el backtesting?
En finanzas, el backtesting analiza la viabilidad de una estrategia comercial probando cómo habría funcionado en función de datos históricos. En otras palabras, utiliza datos pasados para ver cómo se habría desempeñado una estrategia. Si las pruebas retrospectivas muestran buenos resultados, los comerciantes o inversores pueden seguir adelante y aplicar la estrategia en un entorno real.
Pero ¿qué significan buenos resultados en este caso? Bueno, el propósito de una herramienta de backtesting es analizar los riesgos y la rentabilidad potencial de una estrategia en particular. La estrategia de inversión se puede optimizar y mejorar en función de la retroalimentación estadística para maximizar los resultados potenciales. Un backtest bien realizado también puede garantizar que la estrategia es al menos viable cuando se implementa en un entorno comercial real.
Naturalmente, una plataforma o herramienta de backtesting también puede resultar beneficiosa para mostrar cuándo una estrategia no es viable o demasiado arriesgada. Si los resultados del backtesting indican un rendimiento subóptimo, la idea comercial debe descartarse o modificarse. Sin embargo, también es importante considerar las condiciones del mercado en las que se probó. El mismo backtesting podría presentar resultados contradictorios cuando las condiciones del mercado cambian.
A un nivel más profesional, realizar pruebas retrospectivas de las estrategias comerciales es absolutamente esencial, especialmente cuando se trata de estrategias comerciales algorítmicas (es decir, operaciones automatizadas).
¿Cómo funciona el backtesting?
La premisa subyacente detrás del backtesting es que lo que funcionó en el pasado puede funcionar en el futuro. Sin embargo, esto puede ser realmente complicado de determinar. Lo que puede ser rentable en un entorno de mercado particular fracasará por completo en otro.
Realizar pruebas retrospectivas con un conjunto de datos engañoso puede conducir a resultados que no son los ideales. Por eso es crucial encontrar una buena muestra para el período de backtesting que refleje el entorno actual del mercado. Esto puede resultar especialmente difícil, ya que el mercado está en constante estado de cambio.
Antes de decidirse a realizar una prueba retrospectiva de una estrategia, puede resultar útil determinar qué es exactamente lo que le gustaría saber. ¿Qué haría viable la estrategia? Por el contrario, ¿qué falsearía sus suposiciones? Si los conoce de antemano, será más difícil que los resultados afecten sus sesgos.
El backtesting también debe incluir tarifas de negociación y retiro, y cualquier otro costo en el que pueda incurrir la estrategia. También vale la pena señalar que el software de backtesting también puede ser bastante costoso, al igual que el acceso a datos de mercado de alta calidad.
En ese sentido, si desea obtener acceso a datos históricos de la plataforma Binance Futures, complete este formulario de solicitud.
Y tenga en cuenta que el backtesting es, bueno, una prueba. Al igual que el análisis técnico y los gráficos, no hay absolutamente ninguna garantía de que funcione, incluso si produce excelentes resultados basados en datos históricos.
Ejemplo de backtesting
Repasemos una estrategia a largo plazo muy simple para Bitcoin.
Aquí está nuestro sistema comercial:
Compramos Bitcoin en el primer cierre semanal por encima del promedio móvil de 20 semanas.
Vendemos Bitcoin en el primer cierre semanal por debajo del promedio móvil de 20 semanas.
Esta estrategia produce sólo unas pocas señales por año. Veamos el período de tiempo a partir de 2019.
Gráfico semanal de Bitcoin desde 2019.
La estrategia produjo cinco señales en el período medido:
Comprar @ ~$4,000
Vender @ ~$8,000
Comprar @ ~$8,500
Vender @ ~$8,000
Comprar @ ~$9,000
Entonces, los resultados de nuestro backtesting muestran que esta estrategia habría sido rentable. ¿Significa esto que es una garantía de que seguirá funcionando? No. Simplemente significa que al observar este conjunto de datos específico, la estrategia habría generado ganancias. Se podría considerar este resultado como un punto de referencia aproximado.
Tener en cuenta; Solo analizamos menos de dos años de datos. Si queremos convertir esto en una estrategia viable, puede que valga la pena retroceder en el tiempo y probarlo con más acción del precio.
Dicho esto, este es un comienzo prometedor. Nuestra idea inicial parece sólida y es posible que podamos crear una estrategia de inversión a partir de ella con alguna optimización adicional. ¿Quizás nos gustaría incluir más métricas e indicadores técnicos para que las señales sean más confiables? Todo depende de nuestras propias ideas, horizonte temporal de inversión y tolerancia al riesgo.
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Backtesting vs. comercio de papel
Entonces, ahora tenemos una idea aproximada de cómo puede ser el backtesting y hemos visto una estrategia de inversión muy simple. También sabemos que el desempeño pasado no es indicativo de resultados futuros.
Entonces, ¿cómo podríamos optimizar una estrategia sistemática para las condiciones actuales del mercado? Podríamos probarlo en un mercado real pero sin arriesgar fondos reales. Esto también se conoce como prueba de rendimiento a plazo o negociación de papel.
El comercio de papel es la simulación de una estrategia en un entorno comercial real. Se llama comercio en papel porque, si bien las operaciones se documentan y registran, no se utilizan fondos reales. Esto le proporciona un paso adicional en el que puede mejorar la estrategia y tener una idea de su rendimiento.
Eso es genial, pero ¿por dónde puedes empezar? La red de prueba de Binance Futures es un lugar perfecto para probar estrategias aquí y ahora, pero sin arriesgar sus fondos. Puede crear una cuenta en cuestión de minutos y probar estrategias en un entorno similar como si estuviera operando en vivo en mercados en tiempo real.
Algo de lo que hay que tener cuidado aquí es la "selección selectiva". Esto se refiere a seleccionar sólo un subconjunto de datos para confirmar un punto de vista sesgado. El objetivo de las pruebas directas es probar la estrategia como si fuera a suceder en tiempo real. Si el sistema te dice que hagas algo, hazlo. Si sólo elige operaciones que "lucen bien" basándose en su sesgo personal, entonces la prueba de la estrategia sistemática no será válida.
Backtesting manual versus automatizado
El backtesting manual implica analizar gráficos y datos históricos y realizar manualmente las operaciones de acuerdo con la estrategia. El backtesting automatizado hace esencialmente lo mismo, pero el proceso está automatizado mediante código informático (utilizando lenguajes de programación como Python o software de backtesting especializado).
Muchos comerciantes utilizan hojas de cálculo de Google o Excel para evaluar el desempeño de una estrategia. Estos documentos funcionan como informes del probador de estrategias. Pueden incluir todo tipo de información, como la plataforma de negociación, la clase de activo, el período de negociación, el número de operaciones ganadoras y perdedoras, el índice de Sharpe, la reducción máxima, el beneficio neto y más.
En resumen, el ratio de Sharpe se utiliza para evaluar el ROI potencial de una estrategia en relación con los riesgos. Cuanto mayor sea el valor del índice de Sharpe, más atractiva será la estrategia de inversión o comercial.
La reducción máxima representa el momento en el que su estrategia comercial tuvo el peor desempeño en relación con el último pico (es decir, la mayor caída porcentual que tuvo su cartera durante el período analizado).
Pensamientos finales
Muchos traders e inversores sistemáticos dependen en gran medida del backtesting para sus estrategias. Es uno de los instrumentos esenciales en el conjunto de herramientas de cualquier operador de algoritmos.
Al mismo tiempo, interpretar los resultados del backtesting puede resultar complicado. Es fácil imprimir sus propios prejuicios en el método de backtesting. Es probable que las pruebas retrospectivas por sí solas no creen estrategias comerciales viables, pero lo ayudarán a probar algunas ideas y mantenerse al tanto del pulso del mercado.
