Ringkasan

Backtesting adalah langkah penting dalam mengoptimalkan cara trader berpartisipasi dalam aktivitas pasar keuangan. Hal ini dapat membantu trader memahami apakah ide dan strategi trading saat ini masuk akal dan apakah ide dan strategi tersebut dapat mendatangkan potensi keuntungan.

Jadi, seperti apa backtesting strategi investasi sederhana itu? Apa saja pertimbangan saat menguji strategi trading? Apakah ada kesamaan antara backtesting dan simulasi trading? Kami akan menjawab semua pertanyaan ini di artikel ini.

Perkenalan

Backtesting adalah alat yang dapat digunakan oleh trader atau investor saat menjelajahi pasar dan strategi baru. Backtesting dapat memberikan umpan balik yang berharga berdasarkan data historis dan membedakan apakah suatu ide investasi masuk akal.

Terlepas dari kelas aset yang diperdagangkan, backtesting menghilangkan kebutuhan pedagang untuk mempertaruhkan uang hasil jerih payah mereka. Dengan menggunakan perangkat lunak backtesting dalam lingkungan simulasi, Anda dapat membangun dan mengoptimalkan pendekatan spesifik terhadap pasar. Lihat di bawah untuk detailnya.

Apa itu backtesting?

Di bidang keuangan, backtesting menguji kinerja strategi perdagangan terhadap data historis untuk mempertimbangkan kelayakannya. Dengan kata lain, ia menggunakan data masa lalu untuk mengamati seberapa baik kinerja suatu strategi. Jika hasil backtest menguntungkan, trader atau investor dapat melanjutkan penerapan strategi tersebut dalam praktik.

Namun apa yang dimaksud dengan mendapatkan hasil yang baik? Alat backtesting digunakan untuk menganalisis risiko dan potensi keuntungan dari strategi tertentu. Kemudian optimalkan dan tingkatkan strategi investasi berdasarkan umpan balik statistik untuk memaksimalkan potensi keuntungan. Backtesting yang baik juga memastikan bahwa strategi tersebut setidaknya dapat dilakukan dalam lingkungan perdagangan nyata.

Tentu saja, platform atau alat backtesting juga dapat secara efektif mengevaluasi apakah suatu strategi tidak layak atau berisiko pada waktu-waktu tertentu. Jika backtesting menunjukkan hasil perdagangan yang buruk, ide perdagangan harus ditinggalkan atau diubah. Namun, penting juga untuk mempertimbangkan kondisi pasar saat pengujian. Begitu kondisi pasar berubah, backtest yang sama pun akan memberikan hasil yang sangat berbeda.

Dari perspektif yang lebih profesional, strategi perdagangan backtesting sangatlah penting, terutama strategi perdagangan algoritmik (yaitu perdagangan otomatis).

Bagaimana cara kerja pengujian ulang?

Premis implisit dari backtesting adalah bahwa apa yang berhasil di masa lalu mungkin berhasil di masa depan. Namun, hal ini sebenarnya sulit ditentukan. Apa yang menguntungkan di lingkungan pasar tertentu mungkin gagal di lingkungan lain.

Pengujian ulang dengan kumpulan data yang menyesatkan juga dapat memberikan hasil yang tidak memuaskan. Oleh karena itu, perlu untuk menemukan sampel periode waktu backtest yang mencerminkan lingkungan pasar saat ini. Hal ini sangat sulit dicapai karena sifat pasar yang tidak dapat diprediksi.

Sebelum melakukan backtesting suatu strategi, ada baiknya Anda memutuskan dengan tepat informasi apa yang ingin Anda peroleh. Bagaimana strategi tersebut dapat dilaksanakan? Sebaliknya, bagaimana cara membalikkan asumsi pribadi? Jika sudah diperkirakan sebelumnya, dampaknya akan lebih kecil terhadap bias individu.

Backtesting harus mencakup biaya transaksi, biaya penarikan, dan biaya lain yang mungkin dikenakan pada strategi tersebut. Penting juga untuk dicatat bahwa, seperti memperoleh data pasar berkualitas tinggi, perangkat lunak backtesting cukup mahal.

Oleh karena itu, untuk mendapatkan data historis dari platform Binance Futures, silakan isi formulir permintaan ini.

Dan ingat, backtesting hanyalah pengujian. Mirip dengan analisis teknikal dan grafik, tidak ada jaminan bahwa suatu pengujian akan berhasil meskipun memberikan hasil yang baik berdasarkan data historis.

Contoh pengujian ulang

Mari kita lihat strategi jangka panjang yang sangat sederhana untuk Bitcoin.

Mari kita lihat sistem perdagangan kami:

  • Kami membeli Bitcoin pada penutupan mingguan pertama di atas rata-rata pergerakan 20 minggu,

  • Dan jual Bitcoin pada penutupan pertama di bawah rata-rata pergerakan 20 minggu.

Strategi ini hanya menghasilkan sedikit sinyal per tahun. Mari kita lihat periode waktunya mulai tahun 2019.

Grafik mingguan Bitcoin mulai tahun 2019.


Strategi ini menghasilkan lima sinyal dalam jangka waktu yang diukur:

  • Dibeli seharga ~$4.000

  • Dijual dengan harga sekitar $8.000

  • Dijual dengan harga sekitar $8.500

  • Dijual dengan harga sekitar $8.000

  • Beli @ ~$9.000

Oleh karena itu, hasil backtest kami menunjukkan bahwa strategi tersebut seharusnya menguntungkan pada saat itu. Apakah ini berarti ini pasti akan berhasil di masa depan? Tidak. Artinya, jika melihat kembali kumpulan data tertentu, strategi tersebut seharusnya menguntungkan pada saat itu. Hasil ini hanya dapat digunakan sebagai dasar kasar.

Perhatikan bahwa kami hanya melihat data yang berumur lebih dari dua tahun. Jika Anda ingin mengubahnya menjadi rencana yang dapat dieksekusi, Anda harus kembali ke periode waktu sebelumnya dan mengujinya dengan aksi harga yang lebih banyak.

Meski begitu, ini bukanlah awal yang buruk. Selama ide awal tersebut masih dapat dipercaya, melalui penyempurnaan lebih lanjut kita dapat membangun strategi investasi dari ide tersebut. Mungkin lebih banyak parameter dan indikator teknis dapat ditambahkan untuk membuat sinyal lebih andal. Itu semua tergantung pada filosofi seseorang, cakrawala investasi dan toleransi risiko.


➟ Ingin memulai perjalanan mata uang digital Anda? Selamat membeli Bitcoin di Binance!

Backtesting versus simulasi perdagangan

Sekarang setelah kita memiliki pemahaman umum tentang backtesting, kita telah memeriksa strategi investasi yang sangat sederhana, dan kita juga mengetahui bahwa kinerja masa lalu tidak mencerminkan hasil di masa depan.

Jadi bagaimana kita bisa mengoptimalkan strategi sistematis untuk kondisi pasar saat ini? Kita bisa bereksperimen di pasar nyata, tanpa mempertaruhkan modal sebenarnya. Praktek ini disebut “pengujian kinerja ke depan” atau “perdagangan kertas”.

Perdagangan simulasi (perdagangan kertas) adalah simulasi strategi dalam lingkungan perdagangan waktu nyata. Disebut "perdagangan simulasi (perdagangan kertas)" karena meskipun transaksi dicatat, tidak ada dana nyata yang digunakan. Dengan cara ini, Anda tidak hanya dapat mengoptimalkan strategi, tetapi juga memahami kinerja strategi tersebut.

Kedengarannya bagus, jadi harus mulai dari mana? Binance Futures Testnet adalah tempat sempurna untuk menguji strategi hari ini tanpa mempertaruhkan modal apa pun. Anda dapat membuat akun hanya dalam beberapa menit dan menguji strategi Anda dalam lingkungan simulasi, seperti berdagang secara real-time di pasar nyata.

Kita perlu mewaspadai “cherry-picking” di sini, yang berarti hanya memilih bagian tertentu dari data untuk mengkonfirmasi bias tertentu. Pentingnya pengujian ke depan adalah untuk membawa strategi ke dalam lingkungan nyata yang telah ditetapkan untuk verifikasi. Jika sistem memberikan saran pengoperasian, Anda dapat merujuknya dan menjalankannya. Jika Anda memilih perdagangan yang "terlihat bagus" hanya berdasarkan preferensi pribadi, pengujian sistem terhadap strategi tersebut tidak akan efektif.

Backtesting manual vs. otomatis

Backtesting manual melibatkan analisis grafik dan data historis serta mengeksekusi perdagangan secara manual berdasarkan strategi. Backtesting otomatis pada dasarnya adalah hal yang sama, hanya saja prosesnya diotomatisasi oleh kode komputer, misalnya menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau perangkat lunak backtesting khusus.

Banyak pedagang menggunakan spreadsheet Google atau Excel untuk mengevaluasi kinerja strategi. Dokumen-dokumen ini bekerja mirip dengan laporan penguji strategi dan mencakup berbagai informasi seperti: platform perdagangan, kelas aset, jam perdagangan, jumlah perdagangan yang menguntungkan dan merugi, rasio Sharpe, penarikan maksimum, laba bersih, dll.

Sederhananya, rasio Sharpe digunakan untuk menilai potensi laba atas investasi (ROI) strategi relatif terhadap risiko. Semakin tinggi nilai Sharpe Ratio, maka semakin menarik suatu strategi investasi atau perdagangan.

Penarikan maksimum mengacu pada momen ketika strategi perdagangan berkinerja terburuk dibandingkan puncak sebelumnya, yaitu persentase penurunan portofolio terbesar selama periode analisis.

Meringkaskan

Banyak pedagang dan investor sistematis sangat bergantung pada strategi backtesting. Ini adalah alat penting dalam perangkat pedagang algoritmik mana pun.

Namun di saat yang sama, menginterpretasikan hasil backtesting tidaklah mudah. Metode backtesting dapat dengan mudah dinodai oleh bias pribadi. Backtesting saja mungkin tidak dapat menetapkan strategi perdagangan yang layak, namun bisa sangat membantu dalam menguji ide-ide perdagangan dan memantau perkembangan pasar.