Backtesting
O backtesting é o método geral para verificar o desempenho de uma estratégia ou modelo ex post. O backtesting avalia a viabilidade de uma estratégia de negociação, descobrindo como ela se sairia usando dados históricos. Se o backtesting funcionar, traders e analistas podem ter confiança para empregá-lo daqui para frente.
O backtesting pode ser um passo importante para otimizar sua estratégia de negociação. Para saber mais sobre o uso de ferramentas de análise de gráficos para reconhecer oportunidades de negócios lucrativas, consulte o curso de Análise técnica na Academia Investopedia.
Noções básicas de backtesting
O backtesting permite que um profissional simule uma estratégia de negociação usando dados históricos para gerar resultados e analisar riscos e lucratividade antes de arriscar qualquer capital real.
Um backtest bem conduzido, que produz resultados positivos, garante aos traders que a estratégia é fundamentalmente sólida e provavelmente gerará lucros quando implementada na realidade. Um backtest bem conduzido que produz resultados abaixo do ideal levará os traders a alterar ou rejeitar a estratégia. Estratégias de negociação particularmente complicadas, como as implementadas por sistemas de negociação automatizados, dependem muito de backtesting para provar seu valor, pois são muito misteriosas para avaliar o contrário.
Desde que uma ideia de negociação possa ser quantificada, ela pode ser testada novamente. Alguns traders e investidores podem buscar a experiência de um programador qualificado para desenvolver a idéia em uma forma testável. Normalmente, isso envolve um programador que codifica a ideia no idioma proprietário hospedado pela plataforma de negociação. O programador pode incorporar variáveis de entrada definidas pelo usuário que permitem ao comerciante "ajustar" o sistema. Um exemplo disso seria no sistema simples de cruzamento de média móvel observado acima. O comerciante seria capaz de inserir (ou alterar) os comprimentos das duas médias móveis usadas no sistema. O comerciante poderia fazer um backtest para determinar quais comprimentos das médias móveis teriam melhor desempenho nos dados históricos.
Principais Takeaways
- O backtesting avalia a viabilidade de uma estratégia de negociação ou modelo de precificação, descobrindo como ela se sairia usando dados históricos.
- Se o backtesting funcionar, traders e analistas podem ter confiança para empregá-lo daqui para frente.
- Um backtest bem conduzido, que produz resultados positivos, garante aos traders que a estratégia é fundamentalmente sólida e provavelmente gerará lucros quando implementada na realidade. Um backtest bem conduzido que produz resultados abaixo do ideal levará os traders a alterar ou rejeitar a estratégia.
O cenário ideal de backtesting
O backtest ideal escolhe dados de amostra de um período de tempo relevante que reflete uma variedade de condições de mercado. Dessa maneira, é possível julgar melhor se os resultados do backtest representam um acaso ou uma negociação sólida.
O conjunto de dados históricos deve incluir uma amostra verdadeiramente representativa das ações, incluindo as de empresas que eventualmente faliram ou foram vendidas ou liquidadas. A alternativa, incluindo apenas dados de estoques históricos que ainda existem hoje em dia, produzirá retornos artificialmente altos no backtesting.
Um backtest deve considerar todos os custos de negociação, por mais insignificantes, pois eles podem aumentar ao longo do período de backtesting e afetar drasticamente a aparência da lucratividade de uma estratégia. Os comerciantes devem garantir que seu software de backtesting responda por esses custos. Os testes fora da amostra e os testes avançados de desempenho fornecem mais confirmação sobre a eficácia de um sistema e podem mostrar as cores reais de um sistema antes que o dinheiro real esteja em risco. Uma boa correlação entre backtesting, resultados fora da amostra e resultados futuros é vital para determinar a viabilidade de um sistema de negociação.
Backtesting vs. Forward Performance Testing
O teste de desempenho avançado, também conhecido como negociação de papel, fornece aos traders outro conjunto de dados fora da amostra para avaliar um sistema. O teste de desempenho avançado é uma simulação da negociação real e envolve seguir a lógica do sistema em um mercado ativo. Também é chamado de troca de papel, pois todas as negociações são executadas apenas em papel; isto é, entradas e saídas comerciais são documentadas juntamente com qualquer lucro ou prejuízo para o sistema, mas nenhuma negociação real é executada.
Um aspecto importante dos testes de desempenho avançados é seguir exatamente a lógica do sistema; caso contrário, torna-se difícil, se não impossível, avaliar com precisão essa etapa do processo. Os comerciantes devem ser honestos sobre quaisquer entradas e saídas comerciais e evitar comportamentos como negociações de colheita de cereja ou não incluir uma negociação no papel racionalizando que "eu nunca teria aceitado essa negociação". Se o comércio tivesse ocorrido seguindo a lógica do sistema, ele deveria ser documentado e avaliado.
A diferença entre backtesting e análise de cenário
Enquanto o backtesting usa dados históricos reais para testar ajuste ou sucesso, a análise de cenário utiliza dados hipotéticos que simulam vários resultados possíveis. Por exemplo, a análise de cenário simulará mudanças específicas nos valores dos títulos da carteira ou ocorrerão fatores-chave, como uma mudança na taxa de juros. A análise de cenário é comumente usada para estimar alterações no valor de um portfólio em resposta a um evento desfavorável e pode ser usada para examinar um cenário teórico de pior caso.
Algumas armadilhas do backtesting
Para que o backtesting forneça resultados significativos, os comerciantes devem desenvolver suas estratégias e testá-las de boa fé, evitando o máximo possível de preconceitos. Isso significa que a estratégia deve ser desenvolvida sem depender dos dados usados no backtesting. Isso é mais difícil do que parece. Os comerciantes geralmente criam estratégias baseadas em dados históricos. Eles devem ser rigorosos quanto ao teste com conjuntos de dados diferentes daqueles em que treinam seus modelos. Caso contrário, o backtest produzirá resultados brilhantes que não significam nada.
Da mesma forma, os comerciantes também devem evitar a dragagem de dados, na qual testam uma ampla variedade de estratégias hipotéticas em relação ao mesmo conjunto de dados e também produzem sucessos que fracassam nos mercados em tempo real, porque existem muitas estratégias inválidas que ultrapassariam o mercado. um período de tempo específico por acaso.
Uma maneira de compensar a tendência de dragagem de dados ou escolha de cereja é usar uma estratégia que seja bem-sucedida no período de tempo relevante ou dentro da amostra e testá-la novamente com dados de um período de tempo diferente ou fora da amostra. Se os backtestes dentro e fora da amostra produzirem resultados semelhantes, eles provavelmente serão válidos.
Compare contas de investimento Nome do provedor Descrição Divulgação do anunciante × As ofertas que aparecem nesta tabela são de parcerias das quais a Investopedia recebe remuneração.