TL;DR
Pensi di avere grandi idee sul mercato ma non sai come metterle alla prova senza rischiare i tuoi fondi? Sapere come testare le idee commerciali è il pane quotidiano di un buon trader sistematico.
La premessa alla base del backtesting è che ciò che ha funzionato in passato potrebbe funzionare in futuro. Ma come procedere da soli e come valutare i risultati? Esaminiamo un semplice processo di backtesting.
introduzione
Il backtesting è uno dei componenti chiave per sviluppare la propria strategia di grafici e trading. Si tratta di ricostruire operazioni che sarebbero avvenute in passato con un sistema basato su dati storici. I risultati del backtesting dovrebbero darti un’idea generale dell’efficacia o meno di una strategia di investimento.
Cos'è il backtesting?
Innanzitutto, se desideri approfondire il tema del backtesting, leggi il nostro articolo Che cos'è il backtesting?
In breve, lo scopo principale del backtesting è mostrarti se le tue idee di trading sono valide. Inizi utilizzando i dati di mercato passati per vedere come si sarebbe comportata una strategia. Se la strategia sembra avere del potenziale, potrebbe essere efficace anche in un ambiente di trading dal vivo.
Cosa fare prima del backtest?
Prima di iniziare il backtesting, devi stabilire che tipo di trader sei. Sei un trader discrezionale o sistematico?
Il trading discrezionale è basato sulle decisioni: i trader utilizzano il proprio giudizio per decidere quando entrare e quando uscire. È una strategia relativamente libera e aperta, in cui la maggior parte delle decisioni prese dipendono dalla valutazione delle condizioni a portata di mano da parte del trader. Pertanto, il backtesting è meno rilevante quando si tratta di trading discrezionale poiché la strategia non è definita rigorosamente.
Naturalmente, questo non significa che se sei un trader discrezionale, non dovresti affatto fare backtest o fare trading su carta. Significa solo che i risultati potrebbero non essere così affidabili come lo sono di solito con il trading sistematico.
Il trading sistematico è più applicabile al backtesting. I trader sistematici fanno affidamento su un sistema di trading che definisce e dice loro esattamente quando entrare e uscire. Sebbene i trader sistematici abbiano il controllo sulla maggior parte degli aspetti della strategia, questi determina interamente i segnali di entrata e di uscita. Potresti pensare a una semplice strategia sistematica in due semplici passaggi:
Quando A e B si verificano contemporaneamente, avvia un'operazione.
Quando X accade dopo, esci dall'operazione.
Alcuni trader preferiscono questo approccio. Può eliminare le decisioni emotive dal trading e fornire un ragionevole grado di garanzia che un sistema di trading sia redditizio. Naturalmente non ci sono ancora garanzie.
Questo è il motivo per cui è importante assicurarsi di avere regole molto specifiche nel proprio sistema su quando entrare o uscire dalle posizioni. Una strategia non ben definita porterà a risultati incoerenti. Come ci si potrebbe aspettare, questo stile di trading è più popolare nel trading algoritmico.
Esiste un software di backtest che puoi acquistare se desideri automatizzare il processo: devi semplicemente inserire i tuoi dati e il software eseguirà il backtest per te. In questo esempio, tuttavia, utilizzeremo una strategia di backtesting manuale. Richiede un po’ più di lavoro ma è completamente gratuito.
Come eseguire il backtest di una strategia di trading?
Puoi trovare un modello di foglio di calcolo di Fogli Google utilizzando questo collegamento. Questo è un modello rudimentale che puoi utilizzare come punto di partenza per crearne uno tuo. Ti dà un'idea generale di quali informazioni può contenere un foglio di backtesting. Alcuni trader preferiscono utilizzare Excel o codificarlo in Python; non ci sono regole rigide. Puoi aggiungere tutti i dati di cui hai bisogno, insieme a qualsiasi altra informazione che potresti ritenere utile.
Facciamo un backtest di una semplice strategia di trading:
Compriamo un Bitcoin alla prima chiusura giornaliera dopo una croce dorata. Consideriamo una croce d'oro quando la media mobile a 50 giorni supera la media mobile a 200 giorni.
Vendiamo un Bitcoin alla prima chiusura giornaliera dopo un death cross. Consideriamo un Death Cross quando la media mobile a 200 giorni scende al di sotto della media mobile a 50 giorni.
Come puoi vedere, abbiamo definito anche l’intervallo temporale in cui la strategia è valida. Ciò significa che se sul grafico a quattro ore si forma una croce dorata, non lo considereremo un segnale di trading.
Il periodo di tempo in questo esempio inizia all’inizio del 2019. Tuttavia, se desideri ottenere risultati più accurati e affidabili, potresti andare molto più indietro nella storia dell’azione dei prezzi di Bitcoin.
Ora, vediamo quali segnali di trading produce questo sistema per il periodo di tempo stabilito:
Acquista @ ~ $ 5.400
Vendi a ~ $ 9.200
Acquista @ ~ $ 9.600
Vendi a ~ $ 6.700
Acquista @ ~ $ 9.000
Ecco come appaiono i nostri segnali quando sovrapposti al grafico:
La nostra prima operazione ha prodotto un profitto di circa $ 3.800, mentre la nostra seconda operazione ha comportato una perdita di circa $ 2.900. Ciò significa che il nostro PnL realizzato è attualmente $900.
Siamo anche in un'operazione attiva che, a dicembre 2020, aveva circa $ 9.000 di profitto non realizzato. Se ci atteniamo alla nostra strategia inizialmente definita, la chiuderemo quando si verificherà la prossima croce della morte.
Valutazione dei risultati del backtesting
Allora, cosa mostrano questi risultati? La nostra strategia avrebbe prodotto un rendimento ragionevole, ma finora non mostra nulla di eccezionale. Potremmo realizzare l'operazione attualmente aperta per aumentare drasticamente il nostro PnL realizzato, ma ciò vanificherebbe lo scopo del backtesting. Se non ci atteniamo al piano, neanche i risultati saranno affidabili.
Anche se si tratta di una strategia sistematica, vale la pena considerare anche il contesto. L’operazione non redditizia da $ 9.600 a $ 6.700 si è verificata al momento del crollo del COVID-19 di marzo 2020. Un simile evento del cigno nero può avere un’influenza enorme su qualsiasi sistema commerciale. Questo è un altro motivo per cui vale la pena tornare indietro per vedere se questa perdita è un valore anomalo o semplicemente un sottoprodotto della strategia.
Questo è un esempio di un semplice processo di backtesting. Questa strategia potrebbe essere promettente se tornassimo indietro e la testassimo con più dati o includessimo altri indicatori tecnici per rafforzare potenzialmente i segnali che produce.
Ma cos’altro possono mostrarti i risultati del backtesting?
Misure di volatilità: il massimo rialzo e calo.
Esposizione: l'importo del capitale che devi allocare dal tuo intero portafoglio per attuare la strategia.
Rendimento annualizzato: il rendimento percentuale della strategia nel corso di un anno.
Rapporto vincite-perdite: quante operazioni nel sistema hanno probabilità di portare a una vincita e quante a una perdita.
Prezzo medio di riempimento: il prezzo medio delle voci e delle uscite completate quando si utilizza la strategia.
Tieni presente che questi esempi sopra menzionati non costituiscono un elenco esaustivo. Quali metriche desideri monitorare dipendono completamente da te. In ogni caso, più dettagli includi nel tuo diario di trading sulle configurazioni rilevanti, maggiori saranno le opportunità che avrai di imparare dai risultati. Alcuni trader sono molto rigorosi nei loro test retrospettivi, il che probabilmente si rifletterà nei loro risultati.
Un’ultima cosa da considerare è l’ottimizzazione. Se hai letto il nostro articolo sul backtesting, conoscerai la differenza tra backtesting e forwardtesting (o trading cartaceo).
Pensieri conclusivi
Abbiamo seguito il processo di base su come eseguire un backtest manuale di una strategia di trading. Tuttavia, è importante ricordare che le performance passate non garantiscono le performance future.
Gli ambienti di mercato cambiano e devi adattarti a tali cambiamenti se vuoi migliorare la tua strategia di trading. Dovresti anche fare attenzione a non fidarti ciecamente dei dati. Il buon senso è uno strumento utile, anche se spesso trascurato, quando si tratta di valutare i risultati.
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