¿Qué es el Backtesting en los Mercados Financieros?

El backtesting puede ser un paso importante para optimizar la forma en que interactúa con los mercados financieros. Le ayuda a saber si sus ideas y estrategias comerciales tienen sentido y si podrían generar beneficios. Pero, ¿cómo se ve el backtesting de una estrategia de inversión simple ? ¿De qué debe tener cuidado al probar estrategias comerciales? ¿El backtesting es similar al comercio en papel? Responderemos a todas estas en este artículo.

Introducción al Backtesting

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El backtesting es una herramienta que usted (como comerciante o inversor) puede utilizar al explorar nuevos mercados y estrategias. Puede proporcionar comentarios valiosos basados ​​en datos y decirle si su idea inicial era válida.

Independientemente de las clases de activos que opere, el backtesting tampoco requiere que arriesgue ninguno de los fondos que tanto le costó ganar. Al utilizar software de backtesting en un entorno simulado, puede crear y optimizar un enfoque particular para un mercado. Vamos a sumergirnos.

¿Qué es el Backtesting?

En finanzas, el backtesting analiza la viabilidad de una estrategia comercial probando cómo habría funcionado basándose en datos históricos. En otras palabras, utiliza datos pasados ​​para ver cómo se habría desempeñado una estrategia. Si muestra buenos resultados, los comerciantes o inversores pueden seguir adelante y aplicar la estrategia a un entorno en vivo.

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Pero, ¿qué significan buenos resultados en este caso? Bueno, el propósito es analizar los riesgos y la rentabilidad potencial de una estrategia en particular. La estrategia de inversión se puede optimizar y mejorar en función de la retroalimentación estadística para maximizar los resultados potenciales. Una prueba retrospectiva bien realizada también puede garantizar que la estrategia sea al menos viable cuando se implementa en un entorno comercial real. 

Naturalmente, una plataforma o herramienta de backtesting también puede ser beneficiosa para mostrar cuándo una estrategia no es viable o demasiado arriesgada. Si los resultados del backtesting indican un rendimiento subóptimo, la idea comercial debe descartarse o modificarse. Sin embargo, también es importante considerar las condiciones del mercado en las que se probó. El mismo backtesting podría presentar resultados contradictorios cuando cambien las condiciones del mercado.

A un nivel más profesional, el backtesting de las estrategias de trading es absolutamente esencial, especialmente cuando se trata de estrategias de trading algorítmicas (es decir, trading automatizado).

¿Cómo Funciona el Backtesting?

La premisa subyacente detrás del backtesting es que lo que funcionó en el pasado puede funcionar en el futuro. Sin embargo, esto puede ser realmente complicado de determinar. Lo que puede ser rentable en un entorno de mercado en particular, fracasará completamente en otro.

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El backtesting con un conjunto de datos engañoso puede conducir a resultados menos que ideales. Por eso es crucial encontrar una buena muestra para el período de backtesting que refleje el entorno actual del mercado. Esto puede resultar especialmente difícil, ya que el mercado está en un estado de cambio constante.

Antes de decidirse a realizar una prueba retrospectiva de una estrategia, puede resultar útil determinar qué es exactamente lo que le gustaría averiguar. ¿Qué haría viable la estrategia? Por el contrario, ¿qué falsearía sus suposiciones? Si los conoce de antemano, será más difícil que los resultados afecten sus sesgos.

El backtesting también debe incluir tarifas de negociación y retiro, y cualquier otro costo en el que pueda incurrir la estrategia. También vale la pena señalar que el software de backtesting también puede ser bastante costoso, al igual que el acceso a datos de mercado de alta calidad.

Ejemplo de Backtesting

Repasemos una estrategia a largo plazo muy simple para Bitcoin. Aquí está nuestro sistema de negociación:

  • Compramos Bitcoin en el primer cierre semanal por encima del promedio móvil de 20 semanas.
  • Vendemos Bitcoin en el primer cierre semanal por debajo del promedio móvil de 20 semanas.

Esta estrategia produce solo unas pocas señales por año. Veamos el período de tiempo a partir de 2019.

Gráfico semanal de Bitcoin desde 2019.

La estrategia produjo cinco señales en el período de tiempo medido: 

  • Comprar @ ~ $ 4,000
  • Vender @ ~ $ 8,000
  • Comprar @ ~ $ 8.500
  • Vender @ ~ $ 8,000
  • Comprar @ ~ $ 9,000

Entonces, nuestros resultados de backtesting muestran que esta estrategia habría sido rentable. ¿Significa esto que es una garantía de que seguirá funcionando? No. Simplemente significa que, al observar este conjunto de datos específico, la estrategia habría generado ganancias. Podría pensar en este resultado como un punto de referencia aproximado.

Tener en cuenta; solo analizamos menos de dos años de datos. Si queremos convertir esto en una estrategia viable, puede que valga la pena retroceder más en el tiempo y probarlo con más acción del precio.

Dicho esto, este es un comienzo prometedor. Nuestra idea inicial parece ser sólida y es posible que podamos crear una estrategia de inversión a partir de ella con alguna optimización adicional. ¿Quizás nos gustaría incluir más métricas e indicadores técnicos para que las señales sean más confiables? Todo depende de nuestras propias ideas, horizonte de tiempo de inversión y tolerancia al riesgo.

Backtesting vs. Trading en Papel

Entonces, ahora tenemos una idea aproximada de cómo se vería el backtesting y echamos un vistazo a una estrategia de inversión muy simple. También sabemos que el desempeño pasado no es indicativo de resultados futuros. Entonces, ¿cómo podríamos optimizar una estrategia sistemática para las condiciones actuales del mercado? Podríamos probarlo en un mercado en vivo pero sin arriesgar fondos reales. Esto también se conoce como prueba de rendimiento a futuro o negociación en papel.

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El comercio de papel es la simulación de una estrategia en un entorno comercial en vivo. Se llama comercio de papel porque, si bien las operaciones se documentan y registran, no se utilizan fondos reales. Esto le proporciona un paso adicional en el que puede mejorar la estrategia y hacerse una idea de su rendimiento.

Eso es genial, pero ¿por dónde puedes empezar realmente? La red de pruebas de Binance Futures es un lugar perfecto para que pruebes estrategias aquí y ahora, pero sin arriesgar tus fondos. Puede crear una cuenta en cuestión de minutos y probar estrategias en un entorno similar como si estuviera operando en vivo en mercados en tiempo real.

Algo de lo que hay que tener cuidado aquí es la «selección selectiva». Esto se refiere a seleccionar solo un subconjunto de datos para confirmar un punto de vista sesgado. El objetivo de las pruebas anticipadas es probar la estrategia como si fuera a suceder en tiempo real. Si el sistema le dice que haga algo, hágalo. Si solo elige operaciones que «se ven bien» en función de su sesgo personal, la prueba de la estrategia sistemática no será válida.

Backtesting Manual vs. Automático

El backtesting manual implica analizar gráficos y datos históricos y colocar manualmente las operaciones de acuerdo con la estrategia. El backtesting automatizado hace esencialmente lo mismo, pero el proceso está automatizado por código de computadora (usando lenguajes de programación como Python o software especializado de backtesting).

Muchos traders utilizan hojas de cálculo de Google o Excel para evaluar el rendimiento de una estrategia. Estos documentos funcionan como informes de probadores de estrategias. Pueden incluir todo tipo de información, como la plataforma de negociación, la clase de activo, el período de negociación, el número de operaciones ganadoras y perdedoras, el índice de Sharpe, la reducción máxima, la ganancia neta y más.

En resumen, el ratio de Sharpe se utiliza para evaluar el potencial ROI de una estrategia en relación con los riesgos. Cuanto mayor sea el valor de la relación de Sharpe, más atractiva será la estrategia de inversión o negociación. La reducción máxima representa el momento en el que su estrategia comercial tuvo el peor rendimiento en relación con el último pico (es decir, la mayor caída porcentual que tuvo su cartera durante el período analizado).

Pensamientos Finales

Muchos traders e inversores sistemáticos dependen en gran medida del backtesting para sus estrategias. Es uno de los instrumentos esenciales en el conjunto de herramientas de cualquier operador de algoritmos.

Al mismo tiempo, interpretar los resultados del backtesting puede resultar complicado. Es fácil imprimir sus propios prejuicios en el método de backtesting. El backtesting por sí solo probablemente no creará estrategias comerciales viables, pero lo ayudará a probar algunas ideas y a mantenerse al tanto del pulso del mercado.

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