Apa yang sebenarnya dilakukan backtesting (dan tidak dilakukan)
Backtesting memutar ulang strategi Anda pada data historis untuk memperkirakan bagaimana hal itu akan berperilaku.
Ini berguna — tetapi sering disalahpahami.
Apa yang baik untuk:
• Memvalidasi logika masuk/keluar
• Menangkap kesalahan implementasi yang jelas
• Memperkirakan perputaran, biaya, dan penarikan
• Menghasilkan ide kandidat
Apa yang tidak dapat dibuktikan:
• Kekuatan di berbagai rezim pasar
• Kelangsungan di bawah jalur harga yang berbeda
• Stabilitas parameter
• Eksekusi nyata di bawah kondisi langsung
Sebuah backtest yang kuat saja bukan bukti dari strategi yang kuat.
Alur kerja yang benar:
Backtest → Walk-Forward → Monte Carlo → Sensitivitas
Jika Anda melewatkan sisanya, Anda tidak memvalidasi — Anda melakukan overfitting.
Backtesting memutar ulang strategi Anda pada data historis untuk memperkirakan bagaimana hal itu akan berperilaku.
Ini berguna — tetapi sering disalahpahami.
Apa yang baik untuk:
• Memvalidasi logika masuk/keluar
• Menangkap kesalahan implementasi yang jelas
• Memperkirakan perputaran, biaya, dan penarikan
• Menghasilkan ide kandidat
Apa yang tidak dapat dibuktikan:
• Kekuatan di berbagai rezim pasar
• Kelangsungan di bawah jalur harga yang berbeda
• Stabilitas parameter
• Eksekusi nyata di bawah kondisi langsung
Sebuah backtest yang kuat saja bukan bukti dari strategi yang kuat.
Alur kerja yang benar:
Backtest → Walk-Forward → Monte Carlo → Sensitivitas
Jika Anda melewatkan sisanya, Anda tidak memvalidasi — Anda melakukan overfitting.