Riepilogo
Il backtesting è un passo importante per ottimizzare il modo in cui i trader partecipano alle attività sui mercati finanziari e può aiutare i trader a capire se le idee e le strategie di trading attuali sono ragionevoli e se possono portare potenziali profitti.
Allora, come si presenta il backtesting di una semplice strategia di investimento? Quali sono le considerazioni da tenere in considerazione quando si testano le strategie di trading? Esistono somiglianze tra il backtesting e il trading simulato? Risponderemo a tutte queste domande in questo articolo.
introduzione
Il backtesting è uno strumento che i trader o gli investitori possono utilizzare quando esplorano nuovi mercati e strategie. Il backtesting può fornire un prezioso feedback basato su dati storici e discernere se un’idea di investimento è valida.
Indipendentemente dalla classe di asset scambiata, il backtesting elimina la necessità per i trader di rischiare i propri sudati guadagni. Utilizzando il software di backtesting in un ambiente di simulazione, puoi costruire e ottimizzare approcci specifici al mercato. Vedi sotto per i dettagli.
Cos'è il backtesting?
In finanza, il backtesting mette alla prova le prestazioni di una strategia di trading rispetto ai dati storici per valutarne la fattibilità. In altre parole, utilizza i dati passati per osservare la performance di una strategia. Se i risultati del backtest sono favorevoli, il trader o l’investitore può procedere all’implementazione pratica della strategia.
Ma cosa significa avere un buon risultato? Gli strumenti di backtesting vengono utilizzati per analizzare il rischio e la potenziale redditività di una strategia specifica. Quindi ottimizza e migliora le strategie di investimento sulla base del feedback statistico per massimizzare i potenziali rendimenti. Un valido backtest garantisce inoltre che la strategia sia almeno fattibile in un ambiente di trading reale.
Naturalmente, le piattaforme o gli strumenti di backtesting possono anche valutare efficacemente se una strategia sarà irrealizzabile o rischiosa in determinati momenti. Se il backtesting indica scarsi risultati di trading, l’idea di trading dovrebbe essere abbandonata o modificata. Tuttavia, è importante tenere conto anche delle condizioni di mercato durante i test. Una volta che le condizioni del mercato cambiano, anche lo stesso backtest avrà risultati molto diversi.
Da un punto di vista più professionale, il backtesting delle strategie di trading è assolutamente essenziale, in particolare delle strategie di trading algoritmico (ovvero il trading automatizzato).
Come funziona il backtesting?
La premessa implicita del backtesting è che ciò che ha funzionato in passato potrebbe funzionare in futuro. Tuttavia, questo è in realtà difficile da determinare. Ciò che è redditizio in un determinato contesto di mercato potrebbe fallire in un altro contesto.
Anche il backtest con set di dati fuorvianti può portare a risultati insoddisfacenti. Pertanto, è necessario trovare campioni di periodi di tempo di backtest che riflettano l’attuale contesto di mercato. Ciò è particolarmente difficile da raggiungere a causa della natura imprevedibile del mercato.
Prima di effettuare il backtest di una strategia, è una buona idea decidere esattamente quali informazioni si desidera ottenere. Come può la strategia essere fattibile? Viceversa, come si possono ribaltare le ipotesi personali? Se previsto in anticipo, il risultato avrà meno probabilità di influenzare i pregiudizi individuali.
Il backtesting dovrebbe includere commissioni di transazione, commissioni di prelievo e altre commissioni che potrebbero essere sostenute dalla strategia. È anche importante notare che, come ottenere dati di mercato di alta qualità, il software di backtesting è piuttosto costoso.
A questo proposito, per ottenere dati storici dalla piattaforma Binance Futures, compila questo modulo di richiesta.
E ricorda, il backtest è solo un test. Analogamente all'analisi tecnica e ai grafici, non vi è alcuna garanzia che il test funzioni anche se produce buoni risultati sulla base di dati storici.
Esempio di backtest
Diamo un’occhiata a una strategia a lungo termine semplicissima per Bitcoin.
Diamo un’occhiata al nostro sistema di trading:
Compriamo Bitcoin alla prima chiusura settimanale al di sopra della media mobile a 20 settimane,
E vendi Bitcoin alla prima chiusura al di sotto della media mobile a 20 settimane.
Questa strategia produce solo pochi segnali all’anno. Diamo un'occhiata al periodo di tempo che inizia nel 2019.
Grafico settimanale Bitcoin dal 2019.
Questa strategia ha prodotto cinque segnali nell’intervallo di tempo misurato:
Acquistato per ~ $ 4.000
Venduto per circa $ 8.000
Venduto per circa $ 8.500
Venduto per circa $ 8.000
Acquista @ ~ $ 9.000
Pertanto, i risultati del nostro backtest indicano che la strategia avrebbe dovuto essere redditizia in quel momento. Questo significa che funzionerà sicuramente in futuro? Non. Ciò significa semplicemente che, guardando indietro a questo particolare set di dati, la strategia avrebbe dovuto essere redditizia in quel momento. Questo risultato può essere utilizzato solo come riferimento approssimativo.
Tieni presente che abbiamo esaminato solo i dati più vecchi di due anni. Se vuoi trasformarlo in un piano eseguibile, devi tornare a un periodo di tempo precedente e testarlo con una maggiore azione sui prezzi.
Detto questo, non è un brutto inizio. Finché l’idea iniziale regge, attraverso un ulteriore affinamento possiamo costruire da essa una strategia di investimento. Forse è possibile aggiungere più parametri e indicatori tecnici per rendere il segnale più affidabile. Tutto dipende dalla filosofia, dall'orizzonte di investimento e dalla propensione al rischio.
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Backtesting e trading simulato
Ora che abbiamo una conoscenza generale del backtesting, abbiamo esaminato strategie di investimento molto semplici e sappiamo anche che le performance passate non riflettono i risultati futuri.
Quindi, come possiamo ottimizzare una strategia sistematica per le attuali condizioni di mercato? Possiamo sperimentare nei mercati reali, senza rischiare il capitale reale. Questa pratica è chiamata "test prestazionale delle prestazioni" o "negoziazione di carta".
Il trading simulato (paper trading) è la simulazione di strategie in un ambiente di trading in tempo reale. Si chiama "negoziazione simulata (paper trading)" perché nonostante la transazione venga registrata, non vengono utilizzati fondi reali. In questo modo, non solo puoi ottimizzare la strategia, ma anche comprenderne le prestazioni.
Sembra fantastico, quindi da dove cominciare? Binance Futures Testnet è il luogo perfetto per testare le strategie oggi senza rischiare alcun capitale. Puoi creare un conto in pochi minuti e testare le tue strategie in un ambiente simulato, proprio come fare trading in tempo reale sul mercato reale.
Dobbiamo stare attenti al “cherry-picking”, che significa selezionare solo una certa parte dei dati per confermare un certo pregiudizio. L'importanza dei test futuri è portare la strategia in un ambiente reale preimpostato per la verifica. Se il sistema fornisce suggerimenti operativi, è possibile fare riferimento ad essi ed eseguirli. Se si scelgono operazioni che "sembrano buone" basandosi esclusivamente sulle preferenze personali, il test della strategia da parte del sistema sarà inefficace.
Backtesting manuale o automatizzato
Il backtest manuale prevede l’analisi di grafici e dati storici e l’esecuzione manuale delle operazioni in base alla strategia. Il backtest automatizzato è essenzialmente la stessa cosa, tranne per il fatto che il processo è automatizzato dal codice del computer, ad esempio utilizzando un linguaggio di programmazione come Python o un software di backtest specializzato.
Molti trader utilizzano fogli di calcolo Google o Excel per valutare le prestazioni della strategia. Questi documenti funzionano in modo simile ai report dei tester di strategia e includono varie informazioni come: piattaforma di trading, classe di asset, orari di trading, numero di operazioni redditizie e perdenti, indice di Sharpe, prelievo massimo, profitto netto, ecc.
In poche parole, l’indice di Sharpe viene utilizzato per valutare il potenziale ritorno sull’investimento (ROI) della strategia rispetto al rischio. Più alto è il valore dell’indice di Sharpe, più attraente è una strategia di investimento o di trading.
Il drawdown massimo si riferisce al momento in cui la strategia di trading ottiene il suo rendimento peggiore rispetto al picco precedente, ovvero il calo percentuale maggiore del portafoglio durante il periodo di analisi.
Riassumere
Molti trader e investitori sistematici fanno molto affidamento sulle strategie di backtesting. Questo è uno strumento essenziale nel toolkit di qualsiasi trader algoritmico.
Ma allo stesso tempo, interpretare i risultati del backtesting non è facile. I metodi di backtesting possono essere facilmente contaminati da pregiudizi personali. Il backtest da solo potrebbe non essere in grado di stabilire una strategia di trading praticabile, ma può essere molto utile per testare idee di trading e tenere il polso del mercato.