TL;DR
バックテストは、金融市場への関わり方を最適化する上で重要なステップとなります。バックテストは、取引のアイデアや戦略が理にかなっているかどうか、また利益を生み出す可能性があるかどうかを知るのに役立ちます。
しかし、単純な投資戦略のバックテストはどのようなものなのでしょうか? 取引戦略をテストする際には、どのような点に注意すべきでしょうか? バックテストはペーパートレーディングに似ていますか? この記事では、これらすべての疑問にお答えします。
導入
バックテストは、トレーダーや投資家が新しい市場や戦略を模索する際に使用できるツールです。データに基づく貴重なフィードバックを提供し、当初のアイデアが有効であったかどうかを教えてくれます。
取引する資産クラスに関係なく、バックテストでは苦労して稼いだ資金を危険にさらす必要もありません。シミュレートされた環境でバックテスト ソフトウェアを使用すると、市場に対する特定のアプローチを構築して最適化できます。詳しく見ていきましょう。
バックテストとは何ですか?
金融の世界では、バックテストは、過去のデータに基づいて取引戦略がどのように機能したかをテストすることで、その戦略の実行可能性を調べます。言い換えると、過去のデータを使用して、戦略がどのように機能したかを確認します。バックテストで良好な結果が示された場合、トレーダーや投資家は、その戦略を実際の環境に適用することができます。
しかし、この場合、良い結果とはどういう意味でしょうか? バックテスト ツールの目的は、特定の戦略のリスクと潜在的な収益性を分析することです。統計的なフィードバックに基づいて投資戦略を最適化および強化し、潜在的な結果を最大化することができます。適切に実施されたバックテストは、実際の取引環境で実装されたときに、戦略が少なくとも実行可能であることを保証することもできます。
当然ながら、バックテスト プラットフォームやツールは、戦略が実行可能でない場合やリスクが高すぎる場合を示すのにも役立ちます。バックテストの結果が最適ではないパフォーマンスを示した場合、取引のアイデアは破棄するか修正する必要があります。ただし、テストされた市場状況を考慮することも重要です。同じバックテストでも、市場状況が変化すると矛盾する結果が示される可能性があります。
より専門的なレベルでは、特にアルゴリズム取引戦略（自動取引）に関しては、取引戦略のバックテストが絶対に不可欠です。
バックテストはどのように機能しますか?
バックテストの根底にある前提は、過去にうまくいったことは将来もうまくいく可能性があるということです。しかし、これを判断するのは非常に難しい場合があります。特定の市場環境では利益が出るかもしれないものが、別の環境ではまったく失敗することもあります。
誤解を招くデータ セットを使用してバックテストを行うと、理想的な結果が得られない可能性があります。そのため、現在の市場環境を反映するバックテスト期間の適切なサンプルを見つけることが重要です。市場は常に変化しているため、これは特に困難です。
戦略をバックテストすることを決める前に、具体的に何を知りたいのかを決めておくと役に立ちます。戦略を実行可能にするには何が必要でしょうか? 逆に、仮定を裏付けるものは何でしょうか? これらを事前に知っていれば、結果がバイアスに影響を与えることは難しくなります。
バックテストには、取引手数料や出金手数料、および戦略によって発生する可能性のあるその他のコストも含める必要があります。また、高品質の市場データへのアクセスと同様に、バックテスト ソフトウェアもかなり高価になる可能性があることにも注意してください。
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また、バックテストはテストであることを忘れないでください。テクニカル分析やチャート作成と同様に、履歴データに基づいて優れた結果が得られたとしても、それが機能するという保証はまったくありません。
バックテストの例
ビットコインの非常にシンプルな長期戦略を見ていきましょう。
これが私たちの取引システムです:
20週移動平均を上回る最初の週次終値でビットコインを購入します。
20週移動平均を下回った最初の週次終値でビットコインを売却します。
この戦略では、年間でわずか数個のシグナルしか生成されません。2019 年からの期間を見てみましょう。
2019年からのビットコインの週次チャート。
この戦略は、測定された時間枠内で 5 つのシグナルを生成しました。
購入価格: 約4,000ドル
販売価格: 約8,000ドル
購入価格: 約8,500ドル
販売価格: 約8,000ドル
購入価格: 約9,000ドル
バックテストの結果は、この戦略が利益を生んだことを示しています。これは、この戦略が今後も機能することが保証されているという意味でしょうか? いいえ。これは、この特定のデータ セットを見ると、この戦略が利益を生んだということだけを意味します。この結果は、大まかなベンチマークとして考えることができます。
覚えておいてください。私たちは 2 年未満のデータしか調べていません。これを実用的な戦略に変えたいのであれば、さらに過去に遡って、より多くの価格変動でテストしてみる価値があるかもしれません。
そうは言っても、これは有望なスタートです。当初のアイデアは妥当なようで、さらに最適化を進めれば投資戦略を立てられるかもしれません。シグナルの信頼性を高めるために、より多くの指標やテクニカル指標を取り入れたいかもしれません。すべては私たち自身のアイデア、投資期間、リスク許容度次第です。
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バックテスト vs.紙取引
さて、バックテストがどのようなものかについて大まかな概要がわかり、非常にシンプルな投資戦略を確認できました。また、過去のパフォーマンスが将来の結果を示すものではないこともわかっています。
では、現在の市場状況に合わせてシステマティック戦略を最適化するにはどうすればよいでしょうか。実際の資金を危険にさらすことなく、実際の市場で試してみることができます。これは、フォワード パフォーマンス テストまたはペーパー トレーディングとも呼ばれます。
ペーパー トレーディングは、実際の取引環境で戦略をシミュレートすることです。ペーパー トレーディングと呼ばれるのは、取引が文書化され、ログに記録されるものの、実際の資金は使用されないからです。これにより、戦略を改善し、そのパフォーマンスを把握するための追加ステップが提供されます。
それは素晴らしいことですが、実際にどこから始めればよいのでしょうか? Binance Futures テストネットは、資金を危険にさらすことなく、今すぐに戦略をテストするのに最適な場所です。わずか数分でアカウントを作成し、リアルタイム市場でライブ取引しているのと同様の環境で戦略をテストできます。
ここで注意すべきことは、「チェリーピッキング」です。これは、偏った見解を確認するためにデータのサブセットのみを選択することを意味します。フォワードテストのポイントは、戦略をリアルタイムで行われるかのようにテストすることです。システムが何かをするように指示した場合は、それを実行します。個人的な偏見に基づいて「良さそうな」取引だけを選択した場合、体系的な戦略のテストは有効ではありません。
手動バックテストと自動バックテスト
手動バックテストでは、チャートと履歴データを分析し、戦略に従って手動で取引を行います。自動バックテストは基本的に同じですが、プロセスはコンピューター コードによって自動化されます (Python などのプログラミング言語または専用のバックテスト ソフトウェアを使用)。
多くのトレーダーは、戦略のパフォーマンスを評価するために Google または Excel スプレッドシートを使用します。これらのドキュメントは、戦略テスター レポートのように機能します。取引プラットフォーム、資産クラス、取引期間、勝ち取引と負け取引の数、シャープ比、最大ドローダウン、純利益など、あらゆる種類の情報が含まれる場合があります。
つまり、シャープ比率は、リスクに関連して戦略の潜在的な ROI を評価するために使用されます。シャープ比率の値が高いほど、投資または取引戦略は魅力的になります。
最大ドローダウンは、取引戦略が前回のピークと比較して最悪のパフォーマンスを示した瞬間（つまり、分析期間中にポートフォリオが最大の割合で下落した瞬間）を表します。
最後に
多くのシステマティックトレーダーや投資家は、戦略を立てる際にバックテストに大きく依存しています。これは、あらゆるアルゴトレーダーのツールキットに欠かせないツールの 1 つです。
同時に、バックテストの結果を解釈するのは難しい場合があります。バックテストの方法に自分の偏見が刻み込まれるのは簡単です。バックテストだけでは実行可能な取引戦略は作成されない可能性がありますが、いくつかのアイデアをテストし、市場の動向を把握するのに役立ちます。
