¿Qué es el Backtesting?

TL;DR - RESUMEN

El "backtesting" puede ser un paso importante para la optimización de tu relación con los mercados financieros. Te ayuda a determinar si tus ideas y estrategias de trading tienen sentido, y si potencialmente pueden producir beneficios.

¿Pero cómo sería someter a "backtesting" una estrategia de inversión simple? ¿Con qué deberías tener cuidado al poner a prueba estrategias de trading? ¿Es similar el "backtesting" al "paper trading"? Responderemos todas estas preguntas en este artículo.

Introducción

El "backtesting" es una herramienta que tú (como trader o inversor) puedes utilizar al explorar nuevos mercados y estrategias. Puede proporcionarte un valioso feedback de los datos y determinar si tu idea inicial era válida.

Independientemente de las clases de activos que negocies, el "backtesting" no te obligará a arriesgar ninguno de tus fondos ganados con mucho esfuerzo. Al utilizar software de "backtesting" en un entorno simulado, podrás crear y optimizar una propuesta específica para un mercado. Vamos a analizarlo más a fondo.

En las finanzas, el "backtesting" analiza la viabilidad de una estrategia de trading, testeando cuál habría sido su desempeño en base a datos históricos. En otras palabras, utiliza datos pasados para determinar el rendimiento de una estrategia. Si el "backtesting" arroja un buen resultado, es posible que los traders o inversores tiren adelante y apliquen la estrategia en un entorno real.

¿Pero qué significa en este caso "buenos resultados"? Bueno, el propósito de una herramienta de "backtesting" es analizar los riesgos y rentabilidad potencial de una estrategia particular. Así que la estrategia de inversión podrá ser optimizada y mejorada en base al feedback estadístico, para así maximizar los resultados potenciales. Un "backtest" bien ejecutado puede proporcionar también garantías de que la estrategia como mínimo será viable al implementarse en un entorno de trading real.

Naturalmente, una plataforma o herramienta de "backtesting" también puede ser útil para mostrar cuándo una estrategia no es viable o es demasiado arriesgada. Si los resultados del "backtesting" indican un rendimiento subóptimo, la idea de trade debería ser descartada o modificada. No obstante, también es importante tener en cuenta las condiciones del mercado en que se realizó el testeo. El mismo "backtesting" puede presentar resultados contradictorios cuando las condiciones del mercado varían.

A nivel más profesional, someter las estrategias de trading a "backtesting" resulta absolutamente esencial, especialmente, en lo que a estrategias de trading algorítmicas se refiere (es decir, trading automatizado).

¿Cómo funciona el backtesting?

La premisa básica del "backtesting" es que lo que funcionó en el pasado podría funcionar en el futuro. Sin embargo, esto puede ser bastante difícil de determinar. Lo que puede ser rentable en un entorno de mercado particular, será un fracaso absoluto en otro.

Llevar a cabo "backtesting" con un conjunto de datos engañosos puede conducir a resultados que distan de ser ideales. Es por ello que es fundamental encontrar una buena muestra para el periodo de "backtesting" que refleje el entorno de mercado vigente. Esto puede resultar especialmente difícil, dado que el mercado se encuentra en un estado de cambio constante.

Antes de que te decidas a someter una estrategia a "backtesting", puede resultar de ayuda determinar qué es exactamente lo que deseas descubrir. ¿Qué haría que la estrategia fuera viable? Y a la inversa, ¿qué invalidaría tus hipótesis? Si son cosas que sabes de antemano, será más difícil que los resultados afecten a tus prejuicios.

El "backtesting" debería incluir también las comisiones de trading y retiro, así como cualquier otro coste en que pueda incurrir la estrategia. También cabe señalar que el software de "backtesting" puede ser bastante caro, tanto como el acceso a datos del mercado de alta calidad.

Dicho esto, si deseas acceder a datos históricos de la plataforma Binance Futures, por favor, rellena este formulario de solicitud.

Y ten presente que el "backtesting" es, como la palabra indica, testing (testeo). De manera similar a lo que ocurre con el análisis técnico y el chartismo, no hay ninguna garantía de que vaya a funcionar, ni siquiera cuando produce grandes resultados en base a datos históricos.

Ejemplo de backtesting

Procedamos con una estrategia a largo plazo para Bitcoin muy simple.

Éste es nuestro sistema de trading:

Compramos Bitcoin en el primer cierre semanal por encima de la media móvil de 20 semanas.
Vendemos Bitcoin en el primer cierre semanal por debajo de la media móvil de 20 semanas.

Esta estrategia sólo produce unas pocas señales por año. Echemos un vistazo al periodo de tiempo que empieza en 2019.

Gráfico semanal de Bitcoin desde 2019.

La estrategia ha producido cinco señales en el intervalo de tiempo medido:

Comprar @ ~ $4,000
Vender @ ~$8,000
Comprar @ ~$8,500
Vender @ ~$8,000
Comprar @ ~$9,000

Por lo tanto, 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. Podrías pensar en este resultado como un punto de referencia aproximado.

Ten 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 probarla 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.

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Backtesting vs. paper trading

Entonces, ahora tenemos una idea aproximada de cómo puede ser el backtesting y hemos echado 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 paper trading.

El paper trading es la simulación de una estrategia en un entorno de trading en vivo. Se llama paper trading porque, si bien las operaciones se documentan y registran, no se utilizan fondos reales. Esto te proporciona un paso adicional en el que puedes mejorar la estrategia y hacerte una idea de tu rendimiento.

Eso es genial, pero ¿por dónde puedes empezar realmente? La testnet de Binance Futures es un lugar perfecto para que pruebes estrategias aquí y ahora, pero sin arriesgar tus fondos. Puedes 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 "escoger cerezas". 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 te dice que hagas algo, hazlo. Si sólo eliges operaciones que "se ven bien" en función de tu 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 trading, la clase de activos, el período de trading, 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 del ratio de Sharpe, más atractiva será la estrategia de inversión o trading.

La reducción máxima representa el momento en el que tu estrategia de tradingl tuvo el peor desempeño en relación con el último pico (es decir, la mayor caída porcentual que tuvo tu cartera durante el período analizado).

Conclusión

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

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

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