Cos'è il backtesting?
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Cos'è il backtesting?

Cos'è il backtesting?

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Pubblicato Dec 8, 2020Aggiornato Feb 9, 2023
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TL;DR

Il backtesting può essere un passaggio importante per ottimizzare il modo in cui interagisci con i mercati finanziari. Ti aiuta a scoprire se le tue idee e strategie di trading hanno senso e se possono potenzialmente ricavare profitti.

Ma come funziona il backtesting di una semplice strategia di investimento? A cosa dovresti fare attenzione quando testi le tue strategie di trading? Il backtesting è simile al paper trading? Risponderemo a tutte le domande in questo articolo.

 

Introduzione

Il backtesting è uno strumento che trader e investitori possono utilizzare quando esplorano nuovi mercati e strategie. Può fornire feedback prezioso basato sui dati e dirti se la tua idea iniziale era valida.

A prescindere dalle classi di asset in cui fai trading, il backtesting non implica il rischiare i tuoi fondi. Utilizzando un software di backtesting in un contesto simulato, puoi sviluppare e ottimizzare un approccio particolare a un mercato. Iniziamo subito.

 

Cos'è il backtesting?

Nella finanza, il backtesting esamina la redditività di una strategia di trading testandone le performance basandosi sui dati storici. In altre parole, utilizza dati passati per scoprire come se la sarebbe cavata. Se il backtesting mostra buoni risultati, trader e investitori potrebbero applicare la strategia in un contesto reale.

Ma cosa si intende con buoni risultati in questo caso? Beh, l'obiettivo di uno strumento per il backtesting è analizzare i rischi e la potenziale redditività di una particolare strategia. La strategia di investimento può essere ottimizzata e migliorata in base al feedback statistico per massimizzare i potenziali risultati. Un backtest eseguito adeguatamente può anche assicurare che la strategia è per lo meno valida quando implementata in un contesto di trading reale. 

Naturalmente, una piattaforma o uno strumento di backtesting possono rivelare anche quando una strategia non è valida o è troppo rischiosa. Se i risultati del backtesting indicano una performance subottimale, l'idea di trading dovrebbe essere scartata o modificata. Tuttavia, è importante considerare le condizioni di mercato in cui è stata testata. Lo stesso backtesting potrebbe presentare risultati contrastanti quando le condizioni di mercato variano.

A livello più professionale, il backtesting delle strategie di trading è assolutamente essenziale, soprattutto per quanto riguarda le strategie di trading algoritmico (ad es., il trading automatizzato).

 

Come funziona il backtesting?

La premessa alla base del backtesting è: ciò che ha funzionato in passato potrebbe funzionare in futuro. Tuttavia, questo può essere piuttosto difficile da determinare. Una strategia redditizia in un particolare contesto di mercato potrebbe fallire completamente in un altro.

Il backtesting con un set di dati ingannevoli può portare a risultati tutt'altro che ideali. Per questo è fondamentale trovare un campione valido per il periodo di backtesting che rifletta l'attuale contesto di mercato. Questo può rivelarsi particolarmente difficile, in quanto il mercato è in continua evoluzione.

Prima di decidere di mettere alla prova una strategia con il backtesting, può essere utile determinare cosa esattamente vuoi scoprire. Cosa renderebbe valida la strategia? Al contrario, cosa invaliderebbe le tue ipotesi? Se sai queste cose in anticipo, sarà più difficile che i risultati influenzino i tuoi preconcetti.

Inoltre, il backtesting dovrebbe includere le commissioni di trading e di prelievo, oltre a qualsiasi altro costo che la strategia potrebbe comportare. Occorre notare che i software di backtesting possono essere piuttosto costosi, così come l'accesso a dati di mercato di alta qualità.

A tal proposito, se vuoi accedere a dati storici dalla piattaforma di Binance Futures, puoi compilare questo modulo di richiesta.

E ricorda che il backtesting implica, ovviamente, dei test. Simile all'analisi tecnica e allo studio dei grafici, non c'è assolutamente nessuna garanzia che funzionerà, anche se produce ottimi risultati basati su dati storici.

 

Esempio di backtesting

Usiamo come esempio una strategia a lungo termine semplicissima per Bitcoin.

Ecco il nostro sistema di trading:

  • Compriamo Bitcoin alla prima chiusura settimanale sopra la media mobile a 20 settimane.

  • Vendiamo Bitcoin alla prima chiusura settimanale sotto la media mobile a 20 settimane.

 

Questa strategia produce solo pochi segnali all'anno. Diamo un'occhiata al periodo di tempo a partire dal 2019.

Grafico settimanale di Bitcoin dal 2019. 

 

La strategia ha prodotto cinque segnali nel periodo esaminato: 

  • Compra @ ~4.000$

  • Vendi @ ~8.000$

  • Compra @ ~8.500$

  • Vendi @ ~8.000$

  • Compra @ ~9.000$

 

Quindi, i risultati del nostro backtesting mostrano che questa strategia sarebbe stata redditizia. Questo implica una garanzia che continuerà a funzionare? No. Significa solo che, considerando questo specifico set di dati, la strategia avrebbe generato profitti. Puoi pensare a questo risultato come un punto di riferimento approssimativo.

Tieni presente che abbiamo esaminato dati solo in un periodo di due anni. Se vuoi rendere questa strategia attuabile, vale la pena applicarla agli anni precedenti e testarla con periodi più lunghi di price action.

Detto ciò, si tratta comunque di un inizio promettente. La nostra idea iniziale sembra valida, e potremmo riuscire a creare una strategia di investimento basata su di essa con un'ulteriore ottimizzazione. Forse vogliamo includere altri parametri e indicatori tecnici per rendere i segnali più affidabili? Dipende tutto dalle nostre idee, dall'orizzonte temporale del nostro investimento e dalla nostra tolleranza al rischio.


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Backtesting vs. paper trading

Ora abbiamo un'idea generale di come il backtesting può apparire, e abbiamo studiato una strategia di investimento molto semplice. Sappiamo anche che le performance passate non sono indicative di risultati futuri.

Quindi, come possiamo ottimizzare una strategia sistematica per le condizioni di mercato attuali? Potremmo provarla sul mercato ma senza rischiare fondi reali. Questa operazione è conosciuta come forward performance testing, o paper trading.

Il paper trading consiste nel simulare una strategia in un contesto di trading reale. Il nome è dovuto al fatto che le operazioni vengono documentate e registrate, senza utilizzare fondi reali. Questo offre un passaggio aggiuntivo in cui migliorare la strategia e farsi un'idea delle sue prestazioni.

Ottimo, ma da dove posso iniziare? Il testnet di Binance Futures è il posto perfetto per testare strategie senza rischiare fondi. Puoi creare un account in pochi minuti e sperimentare le strategie in un contesto simile al mercato in tempo reale.

Durante il paper trading, occorre fare attenzione al "cherry-picking," ovvero selezionare solo un sottoinsieme di dati per confermare un punto di vista prevenuto. L'obiettivo del forward testing è testare la strategia come se avvenisse in tempo reale. Se il sistema ti dice di fare qualcosa, fallo. Se scegli solo le operazioni che "sembrano valide" in base ai tuoi preconcetti personali, la prova della strategia sistemica non servirà a nulla.

 

Backtesting manuale vs. automatizzato

Il backtesting manuale comporta l'analisi di grafici e dati storici e l'esecuzione manuale di operazioni seguendo la strategia. Il backtesting automatizzato fa sostanzialmente lo stesso, ma il processo è gestito in automatico da codice informatico (usando linguaggi di programmazione come Python o software di backtesting specializzato).

Molti trader utilizzano fogli di calcolo Google o Excel per valutare la performance di una strategia. Questi documenti funzionano come report di sperimentazione. Possono includere ogni genere di informazione, come la piattaforma di trading, la classe di asset, il periodo di trading, il numero di operazioni vincenti e perdenti, il rapporto Sharpe, il massimo ribasso, il profitto netto e altro.

In breve, il rapporto Sharpe viene usato per valutare il potenziale ROI di una strategia in relazione ai rischi. Più alto è il valore del rapporto Sharpe, più attraente è la strategia di investimento o trading.

Il massimo ribasso rappresenta il momento in cui la tua strategia di trading ha segnato la performance peggiore relativa all'ultimo picco (il calo percentuale più grande registrato nel tuo portafoglio durante il periodo analizzato).

 

In chiusura

Molti investitori e trader sistematici fanno grande affidamento sul backtesting per le loro strategie. È uno degli strumenti essenziali nell'arsenale di ogni trader algoritmico.

Allo stesso tempo, interpretare i risultati del backtesting può essere complicato. È facile imprimere i tuoi preconcetti nel metodo di backtesting. Il processo di backtesting in sé non creerà probabilmente strategie di trading valide, ma ti aiuterà a testare alcune idee e studiare il mercato.