NOZIONI DI BASE SUL BACKTESTING E TRAPPOLE STATISTICHE COMUNI

Cos'è il backtesting?

Il backtesting è il processo di valutazione di una strategia di trading o di investimento utilizzando dati di mercato storici. L'obiettivo è simulare l'andamento di una strategia in passato per comprenderne il probabile comportamento futuro. Se implementato correttamente, il backtesting può offrire spunti di riflessione sui punti di forza, di debolezza, sul rischio e sul potenziale di rendimento di una strategia.

In sostanza, il backtesting prevede l'acquisizione di dati storici su prezzi e volumi e l'applicazione di una regola o di un algoritmo di trading predefinito. I risultati, come rendimento totale, volatilità, drawdown, numero di operazioni e tasso di vincita, vengono quindi analizzati per valutarne le prestazioni. Questo approccio basato sui dati è fondamentale per la finanza quantitativa, il trading algoritmico e la gestione del portafoglio basata su regole.

Componenti chiave di un backtest

Diversi componenti sono essenziali per costruire un valido framework di backtesting:

• Dati storici: dati accurati, puliti e sufficientemente granulari sono fondamentali. Gap, errori o survivorship bias possono alterare significativamente i risultati.
• Regole strategiche: Regole di ingresso e uscita chiare eliminano l'ambiguità e definiscono quando vengono effettuate le operazioni.
• Costi di transazione: Slippage, commissioni e spread bid/ask devono essere inclusi per simulare condizioni realistiche.
• Dimensionamento della posizione: determina la quantità di capitale allocata a ciascuna operazione, influenzando sia il rischio che il rendimento.
• Gestione del rischio: stop-loss, limiti di drawdown massimo e limiti di esposizione definiscono i limiti per le perdite accettabili.

Vantaggi del backtesting

Il backtesting offre diversi vantaggi:

• Validazione delle prestazioni: aiuta a verificare se una strategia avrebbe generato risultati redditizi in passato.
• Identificazione del rischio: i backtest rivelano periodi di sottoperformance, drawdown elevati o volatilità.
• Confronto tra strategie: consente il benchmarking di più strategie e la selezione di quella più solida.
• Allineamento comportamentale: analizzando i dati storici, gli investitori capiscono se sono in grado di gestire psicologicamente i flussi e riflussi di una strategia.

Limiti del backtesting

Nonostante il suo valore, il backtesting non è una sfera di cristallo. Le performance storiche potrebbero non riflettere le condizioni di mercato future a causa dell'evoluzione delle dinamiche. Una strategia che ha funzionato in un periodo di bassi tassi di interesse potrebbe fallire durante shock inflazionistici o volatilità geopolitica. Pertanto, il backtesting deve essere considerato come una componente di un più ampio kit di strumenti di valutazione.

Comprendere le trappole statistiche

Il backtesting, sebbene potente, è soggetto a diverse insidie ​​ed errori statistici comuni. Queste trappole possono portare a stime di performance fuorvianti, a una scarsa implementazione della strategia e a decisioni finanziarie errate. Trader e analisti devono rimanere vigili per evitare di trarre conclusioni errate.

Overfitting ai dati storici

L'overfitting si verifica quando un modello o una strategia è eccessivamente adattato ai dati storici, catturando il rumore anziché il segnale. Nel trading, ciò significa ottimizzare i parametri per adattarli a eventi di mercato storici che potrebbero non ripetersi mai. Sebbene il backtest possa apparire stellare, le prestazioni reali spesso deludono.

Ad esempio, scegliere un'impostazione di media mobile di 18,7 giorni solo perché offre le migliori prestazioni in un set di dati specifico è spesso una forma di overfitting. Tali strategie iper-ottimizzate mancano di robustezza e hanno prestazioni scadenti su dati non disponibili.

Look-Ahead Bias

Questo si verifica quando informazioni future vengono incluse (intenzionalmente o meno) nel backtest. Ad esempio, l'utilizzo di prezzi di chiusura per segnali di ingresso o dati fondamentali aggiornati retrospettivamente crea un vantaggio sleale. Un motore di backtesting valido deve rispettare rigorosamente il flusso di dati cronologico.

Survivorship Bias

Il survival bias si verifica quando nel set di dati storici vengono inclusi solo asset attualmente quotati. Non tiene conto delle società fallite, delistate o acquisite. Ciò distorce le performance al rialzo, poiché le entità fallite vengono sistematicamente escluse.

Per contrastare questo fenomeno, i trader devono utilizzare dati puntuali che riflettano la composizione di un indice o di un universo di asset così come esisteva in quel momento storico.

Data Snooping e bias da test multipli

Nella ricerca della strategia "migliore", gli analisti spesso testano decine o addirittura centinaia di configurazioni. Il pericolo sta nell'identificare erroneamente un successo casuale come un vantaggio reale. Questo fenomeno, noto come data snooping o bias da test multipli, porta a un'eccessiva fiducia nelle strategie deboli.

Tecniche statistiche come il White's Reality Check o i metodi di aggiustamento del valore p possono aiutare a contrastare questa trappola, ma la principale difesa è la moderazione e i test fuori campione.

Ignorare le frizioni di mercato

Il trading senza attriti è un'illusione. In realtà, vincoli di liquidità, slippage, ritardi nell'esecuzione degli ordini e spread bid-ask erodono i rendimenti. Un backtest che non riesce a modellare questi fattori in modo appropriato produrrà aspettative irrealistiche.

Per le strategie istituzionali, modellare costi di impatto e percentuali di riempimento realistici è essenziale. Anche per i trader al dettaglio, tenere conto delle commissioni e degli spread dei broker è un must.

Bias cognitivi

I bias umani come il bias di conferma, il bias del senno di poi e il bias di recency spesso si insinuano nell'analisi. I trader potrebbero evidenziare selettivamente i risultati del backtest che confermano le loro convinzioni, esagerare i risultati recenti o minimizzare le sottoperformance a lungo termine.

Un ambiente di test disciplinato e basato su regole, combinato con la convalida tra pari o le revisioni del codice, aiuta a ridurre al minimo tali influenze.

Creare backtest robusti

Creare un framework di backtesting affidabile non significa solo programmare algoritmi ed elaborare numeri. Richiede una metodologia rigorosa, processi di convalida e una mentalità incentrata sui dati. Un backtest robusto aiuta a ridurre l'incertezza e aumenta la fiducia nella fattibilità di una strategia.

Utilizzare la convalida fuori dal campione

Uno dei modi più efficaci per testare la generalizzabilità di una strategia è attraverso i test fuori dal campione. Ciò comporta la suddivisione del set di dati in periodi di addestramento e di test:

• Dati in-sample: utilizzati per sviluppare la logica e i parametri della strategia.
• Dati out-of-sample: riservati per la convalida e i test delle prestazioni.

Se una strategia funziona bene in entrambi i periodi, è più probabile che possieda un reale potere predittivo piuttosto che caratteristiche basate su curve fit.

Eseguire un'analisi walk-forward

L'ottimizzazione walk-forward è un'estensione dinamica dei test out-of-sample. In questo caso, la strategia viene periodicamente riottimizzata utilizzando una finestra mobile di dati recenti e quindi applicata al periodo successivo. Questo simula il modo in cui avverrebbe il perfezionamento della strategia nel mondo reale.

Ad esempio, si potrebbe utilizzare una finestra di training di 2 anni per ottimizzare i parametri della strategia e poi testarla sui dati dei successivi 6 mesi, ripetendo questo processo su più finestre.

Utilizzare le metriche statistiche con cautela

Metriche comuni come l'indice di Sharpe, il drawdown massimo e il tasso di vincita possono essere informative, ma devono essere interpretate nel contesto:

• Un indice di Sharpe elevato può nascondere rischi estremi o basarsi su risultati artificialmente livellati.
• Un tasso di vincita elevato è allettante, ma può nascondere perdite catastrofiche quando le operazioni vanno male.
• Bassi drawdown si ottengono spesso assumendo rischi insufficienti, il che porta a rendimenti bassi.

La robustezza statistica deve andare di pari passo con la logica economica. Chiediti: "Questo risultato ha senso?"

Simulare condizioni realistiche

Le simulazioni devono riflettere il funzionamento della strategia nel mondo reale. Le considerazioni chiave includono:

• Latenza e ritardi nell'inoltro degli ordini
• Spread bid-ask che si allargano durante mercati volatili
• Vincoli normativi o regole di trading basate su pattern day

Strumenti come le simulazioni Monte Carlo possono anche modellare scenari casuali per testare la robustezza in condizioni di incertezza.

Documentare e verificare ogni versione dei test

Una documentazione completa di ipotesi, valori dei parametri, fonti di dati e risultati consente la ripetibilità e la revisione tra pari. Il controllo di versione (ad esempio, utilizzando Git) aiuta a monitorare i miglioramenti iterativi ed evitare errori come la ripetizione di un test su dati modificati senza annotare la modifica.

Applicare la valutazione basata sul rischio

Oltre alle prestazioni pure e semplici, è essenziale valutare la strategia dal punto di vista del rischio di capitale. Le tecniche includono:

• Value at Risk (VaR)
• Expected Shortfall (CVaR)
• Analisi del drawdown condizionale

Questi strumenti offrono approfondimenti sugli scenari peggiori e aiutano ad allineare la strategia alla propensione al rischio complessiva dell'investitore.

Considerazioni finali

Un backtesting di successo si basa in definitiva sul raggiungimento di un equilibrio tra rigore analitico e implementazione pratica. Comprendendo i principi chiave, riconoscendo le trappole statistiche e mantenendo flussi di lavoro solidi, i trader e gli investitori possono sviluppare strategie con maggiore sicurezza e affidabilità.