¿Qué es el backtesting?

Resumen
El backtesting es un paso importante para optimizar la forma en que los comerciantes participan en las actividades del mercado financiero. Puede ayudar a los comerciantes a comprender si las ideas y estrategias comerciales actuales son razonables y si pueden generar ganancias potenciales.
Entonces, ¿cómo es realizar una prueba retrospectiva de una estrategia de inversión simple? ¿Cuáles son las consideraciones al probar estrategias comerciales? ¿Existen similitudes entre el backtesting y el trading simulado? Responderemos a todas estas preguntas en este artículo.
IntroducciónEl backtesting es una herramienta que los comerciantes o inversores pueden utilizar al explorar nuevos mercados y estrategias. Las pruebas retrospectivas pueden proporcionar información valiosa basada en datos históricos y discernir si una idea de inversión es sólida.
Independientemente de la clase de activo con la que se negocie, el backtesting elimina la necesidad de que los operadores arriesguen el dinero que tanto les costó ganar. Al utilizar software de backtesting en un entorno de simulación, puede crear y optimizar enfoques específicos para el mercado. Consulte a continuación para obtener más detalles.
¿Qué es el backtesting?En finanzas, el backtesting prueba el desempeño de una estrategia comercial con datos históricos para sopesar su viabilidad. En otras palabras, utiliza datos pasados ​​para observar qué tan bien funciona una estrategia. Si los resultados del backtest son favorables, el comerciante o inversor puede proceder a implementar la estrategia en la práctica.
Pero ¿qué significa tener un buen resultado? Las herramientas de backtesting se utilizan para analizar el riesgo y la rentabilidad potencial de una estrategia específica. Luego optimice y mejore las estrategias de inversión basándose en comentarios estadísticos para maximizar los rendimientos potenciales. Un backtesting sólido también garantiza que la estrategia sea al menos factible en un entorno comercial real.
Por supuesto, las plataformas o herramientas de backtesting también pueden evaluar eficazmente si una estrategia será inviable o arriesgada en determinados momentos. Si las pruebas retrospectivas indican malos resultados comerciales, la idea comercial debe abandonarse o modificarse. Sin embargo, también es importante tener en cuenta las condiciones del mercado al realizar las pruebas. Una vez que las condiciones del mercado cambian, incluso el mismo backtest tendrá resultados muy diferentes.
Desde una perspectiva más profesional, realizar pruebas retrospectivas de las estrategias comerciales es absolutamente esencial, especialmente las estrategias comerciales algorítmicas (es decir, el comercio automatizado).
¿Cómo funciona el backtesting?La premisa implícita del backtesting es que lo que funcionó en el pasado puede funcionar en el futuro. Sin embargo, esto es realmente difícil de determinar. Lo que es rentable en un determinado entorno de mercado puede fracasar en otro entorno.
Las pruebas retrospectivas con conjuntos de datos engañosos también pueden conducir a resultados insatisfactorios. Por lo tanto, es necesario encontrar muestras de períodos de tiempo de backtest que reflejen el entorno actual del mercado. Esto es particularmente difícil de lograr debido a la naturaleza impredecible del mercado.
Antes de realizar una prueba retrospectiva de una estrategia, es una buena idea decidir exactamente qué información desea obtener. ¿Cómo puede ser factible la estrategia? Por el contrario, ¿cómo se pueden revertir las suposiciones personales? Si se prevé con antelación, será menos probable que el resultado afecte a los sesgos individuales.
El backtesting debe incluir tarifas de transacción, tarifas de retiro y otras tarifas en las que pueda incurrir la estrategia. También es importante señalar que, al igual que la obtención de datos de mercado de alta calidad, el software de backtesting es bastante caro.
En ese sentido, para obtener datos históricos de la plataforma Binance Futures, complete este formulario de solicitud.
Y recuerde, el backtesting es solo una prueba. Al igual que los análisis técnicos y los gráficos, no hay garantía de que una prueba funcione incluso si produce buenos resultados basados ​​en datos históricos.
Ejemplo de prueba retrospectivaVeamos una estrategia a largo plazo súper simple para Bitcoin.
Echemos un vistazo a nuestro sistema comercial:
Compramos Bitcoin en el primer cierre semanal por encima del promedio móvil de 20 semanas.
Y vender Bitcoin en el primer cierre por debajo del promedio móvil de 20 semanas.
Esta estrategia sólo produce unas pocas señales al año. Veamos el período de tiempo que comienza en 2019.
Gráfico semanal de Bitcoin de 2019.

Esta estrategia produjo cinco señales dentro del período de tiempo medido:
Comprado por ~$4,000
Vendido por alrededor de $ 8.000
Vendido por alrededor de $8,500
Vendido por alrededor de $ 8.000
Compra @ ~$9,000
Por lo tanto, nuestros resultados del backtest indican que la estrategia debería haber sido rentable en ese momento. ¿Significa esto que definitivamente funcionará en el futuro? No es. Esto simplemente significa que, si analizamos este conjunto de datos en particular, la estrategia debería haber sido rentable en ese momento. Este resultado sólo puede utilizarse como punto de partida aproximado.
Tenga en cuenta que solo analizamos datos de más de dos años. Si desea convertirlo en un plan ejecutable, debe volver a un período anterior y probarlo con más acción del precio.
Dicho esto, no es un mal comienzo. Mientras la idea inicial se mantenga, a través de un mayor perfeccionamiento podemos construir una estrategia de inversión a partir de ella. Quizás se puedan agregar más parámetros e indicadores técnicos para que la señal sea más confiable. Todo depende de la filosofía de cada uno, su horizonte de inversión y su tolerancia al riesgo.

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Backtesting versus comercio simuladoAhora que tenemos una comprensión general del backtesting, hemos examinado estrategias de inversión muy simples y también sabemos que el desempeño pasado no refleja resultados futuros.
Entonces, ¿cómo podemos optimizar una estrategia sistemática para las condiciones actuales del mercado? Podemos experimentar en mercados reales, pero sin arriesgar capital real. Esta práctica se denomina "pruebas de rendimiento a futuro" o "negociación de papel".
El comercio simulado (comercio en papel) es la simulación de estrategias en un entorno comercial en tiempo real. Se denomina "negociación simulada (negociación en papel)" porque, aunque se registra la transacción, no se utilizan fondos reales. De esta manera, no sólo se puede optimizar la estrategia, sino también comprender el rendimiento de la estrategia.
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Debemos tener cuidado con la "selección selectiva", que significa seleccionar sólo una determinada parte de los datos para confirmar un determinado sesgo. La importancia de las pruebas directas es llevar la estrategia a un entorno real preestablecido para su verificación. Si el sistema ofrece sugerencias de operación, puede consultarlas y ejecutarlas. Si elige operaciones que "se ven bien" basándose únicamente en sus preferencias personales, la prueba de la estrategia por parte del sistema será ineficaz.
Backtesting manual versus automatizadoEl backtesting manual implica analizar gráficos y datos históricos y ejecutar operaciones manualmente según la estrategia. El backtesting automatizado es esencialmente lo mismo, excepto que el proceso se automatiza mediante código informático, por ejemplo, utilizando un lenguaje de programación como Python o software de backtesting especializado.
Muchos operadores utilizan hojas de cálculo de Google o Excel para evaluar el desempeño de la estrategia. Estos documentos funcionan de manera similar a los informes del probador de estrategias e incluyen información diversa, como: plataforma de negociación, clase de activo, horario de negociación, número de operaciones con pérdidas y ganancias, índice de Sharpe, reducción máxima, beneficio neto, etc.
En pocas palabras, el índice de Sharpe se utiliza para evaluar el potencial retorno de la inversión (ROI) de la estrategia en relación con el riesgo. Cuanto mayor sea el valor del índice de Sharpe, más atractiva será una inversión o una estrategia comercial.
La reducción máxima se refiere al momento en el que la estrategia comercial se comporta peor en comparación con el pico anterior, es decir, la mayor caída porcentual de la cartera durante el período de análisis.
ResumirMuchos traders e inversores sistemáticos dependen en gran medida de estrategias de backtesting. Esta es una herramienta esencial en el conjunto de herramientas de cualquier operador algorítmico.
Pero al mismo tiempo, interpretar los resultados del backtesting no es fácil. Los métodos de backtesting pueden fácilmente verse afectados por prejuicios personales. Es posible que las pruebas retrospectivas por sí solas no puedan establecer una estrategia comercial viable, pero pueden ser muy útiles para probar ideas comerciales y estar al tanto del pulso del mercado.