Što je Backtesting?
Ponovno testiranje je općenita metoda za ocjenu koliko bi strategija ili model postigli ex-post. Backtesting procjenjuje održivost strategije trgovanja otkrivajući kako bi se ona igrala korištenjem povijesnih podataka. Ako backtesting djeluje, trgovci i analitičari mogu imati povjerenja da ga koriste unaprijed.
Ponovno testiranje može biti važan korak u optimizaciji vaše trgovinske strategije. Da biste saznali više o korištenju alata za analizu grafikona kako biste prepoznali profitabilne mogućnosti trgovanja, pogledajte tečaj tehničke analize na Investopedia akademiji.
Osnove backtestinga
Ponovno testiranje omogućava trgovcu da simulira trgovinsku strategiju koristeći povijesne podatke za dobivanje rezultata i analizu rizika i profitabilnosti prije nego što riskira bilo koji stvarni kapital.
Dobro provedeni backtest koji daje pozitivne rezultate uvjerava trgovce da je strategija temeljno dobra i da će vjerojatno donijeti dobit ako se primijeni u stvarnosti. Dobro provedeni backtest koji daje nedovoljne rezultate morat će trgovce da izmijene ili odbace strategiju. Osobito komplicirane trgovačke strategije, poput strategija koje implementiraju automatizirani trgovinski sustavi, u velikoj se mjeri oslanjaju na backtesting kako bi dokazao svoju vrijednost, jer je previše surov da bi mogao procijeniti drugačije.
Sve dok se ideja trgovanja može kvantificirati, može se poduprijeti. Neki trgovci i investitori mogu potražiti stručnost kvalificiranog programera kako bi ideju razvili u testnu formu. Obično to uključuje programera koji je ideju kodirao na vlastiti jezik koji posjeduje trgovačka platforma. Programer može ugraditi korisnički definirane ulazne varijable koje omogućavaju trgovcu da "prilagodi" sustav. Primjer za to bi bio u jednostavnom sustavu crossover koji se kreće iznad. Trgovac će moći unijeti (ili promijeniti) duljine dvaju pomičnih prosjeka koji se koriste u sustavu. Trgovac je mogao unazad potvrditi koja bi duljina pokretnih prosjeka imala najbolje rezultate na povijesnim podacima.
Ključni odvodi
- Backtesting ocjenjuje održivost trgovinske strategije ili modela cijena otkrivajući kako bi se igralo koristeći povijesne podatke. Ako backtesting djeluje, trgovci i analitičari mogu imati povjerenja da ga koriste naprijed. Dobro provedeni backtest koji daje pozitivne rezultate jamči trgovcima da je strategija temeljno ispravna i da će vjerojatno donijeti dobit ako se primijeni u stvarnosti. Dobro provedeni backtest koji daje nedovoljne rezultate morat će trgovce da izmijene ili odbace strategiju.
Idealni scenarij za povratno testiranje
Idealni backtest bira uzorke podataka iz relevantnog vremenskog razdoblja koje odražava različite tržišne uvjete. Na ovaj način se može bolje procijeniti predstavljaju li rezultati povratnog testa fluketiranje ili zdravo trgovanje.
Povijesni skup podataka mora sadržavati uistinu reprezentativan uzorak dionica, uključujući one poduzeća koja su na kraju bankrotirala ili su prodana ili likvidirana. Alternativa, koja uključuje samo podatke iz povijesnih zaliha koje su i danas prisutne, proizvest će umjetno visoke prinose u backtestingu.
Ponovni test trebao bi uzeti u obzir sve troškove trgovanja, koliko god bili neznatni, jer se mogu sakupiti tijekom razdoblja poduke i drastično utjecati na izgled profitabilnosti strategije. Trgovci bi trebali osigurati da njihovi backtesting softver računa za ove troškove. Testiranje izvan uzorka i testiranje performansi unaprijed pružaju daljnju potvrdu o učinkovitosti sustava i mogu pokazati prave boje sustava prije nego što se na red pojavi pravi novac. Dobra povezanost između backtestinga, izvan uzorka i rezultata testiranja uspješnosti poslovanja presudna je za utvrđivanje održivosti trgovinskog sustava.
Backtesting vs naprijed testiranje performansi
Napredno testiranje performansi, poznato i kao trgovanje papirom, pruža trgovcima još jedan skup neuobičajenih podataka na osnovu kojih će ocijeniti sustav. Napredno testiranje performansi simulacija je stvarnog trgovanja i uključuje praćenje logike sustava na živom tržištu. Naziva se i trgovanjem papirima jer se svi poslovi izvršavaju samo na papiru; to jest, trgovinski unosi i izlasci dokumentiraju se zajedno s bilo kojom dobiti ili gubitkom za sustav, ali ne izvršava se stvarno trgovanje.
Važan aspekt naprednog testiranja performansi je točno slijediti logiku sustava; u suprotnom, postaje teško, ako ne i nemoguće, precizno procijeniti ovaj korak postupka. Trgovci bi trebali biti iskreni u pogledu bilo kakvih ulazaka i izlazaka iz trgovine i izbjegavati ponašanje poput branja trešanja ili ne uključivanja trgovine na papiru racionalizirajući da „nikad ne bih preuzeo tu trgovinu“. Ako bi se trgovina dogodila po logici sustava, to bi se trebalo dokumentirati i procijeniti.
Razlika između backtestinga i analize scenarija
Premda se za testiranje koristi stvarni povijesni podaci za provjeru sposobnosti ili uspjeha, analiza scenarija koristi hipotetičke podatke koji simuliraju različite moguće ishode. Na primjer, analiza scenarija simulirat će specifične promjene u vrijednostima vrijednosnih papira portfelja ili se događaju ključni faktori, poput promjene kamatne stope. Analiza scenarija obično se koristi za procjenu promjena vrijednosti portfelja kao odgovor na nepovoljni događaj i može se koristiti za ispitivanje teorijskog najgoreg scenarija.
Neke zamke Backtestinga
Da bi backtesting dao značajne rezultate, trgovci moraju razviti svoje strategije i testirati ih u dobroj vjeri, izbjegavajući pristranosti u najvećoj mogućoj mjeri. To znači da bi strategiju trebalo razviti bez oslanjanja na podatke korištene u backtestingu. To je teže nego što se čini. Trgovci uglavnom grade strategije na temelju povijesnih podataka. Moraju se strogo pridržavati testiranja različitih setova podataka od onih na kojima treniraju svoje modele. Inače, backtest će proizvesti užarene rezultate koji ne znače ništa.
Slično tome, trgovci također moraju izbjegavati jaružanje podataka u kojima testiraju širok spektar hipotetskih strategija u odnosu na isti skup podataka s kojima će se također stvoriti uspjesi na tržištima u stvarnom vremenu, jer postoji mnogo nevažećih strategija koje bi pobijedile tržište određeno vremensko razdoblje slučajno.
Jedan od načina da se kompenzira tendencija ka bagerima podataka ili prikupljanju trešanja je upotreba strategije koja uspijeva u relevantnom vremenskom razdoblju ili u uzorku i poduprijeti je podacima s različitog vremenskog razdoblja ili izvan uzorka. Ako povratne slike unutar uzorka i izvan uzorka daju slične rezultate, oni su vjerojatno općenito valjani.
