El backtesting es importante para los comerciantes porque permite evaluar la efectividad potencial y la rentabilidad de sus estrategias de trading antes de implementarlas en el comercio en tiempo real. En el presente post se permite conocer el concepto de Backtesting, su funcionamiento, las plataformas y herramientas que lo permiten, como algunos ejemplos que pueden demostrar su importancia y limitaciones. Con backtesting se puede simular condiciones históricas del mercado y aplicar estrategias a datos anteriores, los operadores pueden obtener información sobre cómo habría desempeñado la estrategia en el pasado.
¿Qué es Backtesting?
El Backtesting es una manera de analizar el rendimiento potencial de una estrategia de trading, en la que esta última se aplica a conjuntos de datos históricos de la vida real. Los resultados de esta comprobación sirven para elegir una estrategia u otra a fin de obtener el mejor rendimiento.
¿Cuál es la importancia del backtesting en la evaluación de estrategias de inversión?
Realizar un backtest tiene varios aspectos relevantes, dentro de estos se tiene:
- Evaluación objetiva: El backtesting ofrece la posibilidad de evaluar objetivamente una estrategia. Esto se ve reflejado que, al utilizar datos históricos, se puede saber cómo se ha venido comportando. También se puede determinar el potencial de su estrategia y tomar decisiones informadas.
El backtesting también es importante por:
- Ayuda a reducir los riesgos
- Optimizar las estrategias de trading
- Aprendizaje
- Identificación de debilidades
- Ayuda a desarrollar la confianza
- Permite comparación de estrategias
- Toma de decisiones informadas
¿Cómo Funciona el Backtesting?
Dentro de su funcionamiento el backtests ideal se selecciona muestra de datos de un periodo de tiempo relevante de una duración que refleja una variedad de condiciones de mercado. De esta manera se puede juzgar mejor si los resultados del Backtest representan un fracaso o un buen negocio.
Datos históricos del backtesting, diseño de estrategias y evaluación
El conjunto de datos históricos debe incluir una muestra verdaderamente representativa de acciones, incluidas las empresas que eventualmente quebraron o fueron vendidas o liquidadas. La alternativa, que incluye sólo datos de inventario históricos que todavía existen en la actualidad, producirá rendimientos de backtesting artificialmente altos.
El backtesting consiste en probar una estrategia de trading antes de llevarla a cabo, a través de un software, con información del pasado procedente de la plataforma de trading. En dicho proceso se hacen simulaciones de qué hubiera ocurrido con las señales de compra y venta generadas por dicha estrategia en un momento del pasado.
Uso de software y herramientas especializadas para realizar backtesting
El uso de plataforma o mejores plataformas especializadas para realizar backtesting depende de ciertas variables que pueden afectar el resultado de todo el proceso. Debes tener en cuenta los siguientes factores que pueden alterar los resultados de las estrategias de trading:
- Fuente y calidad de datos
- Determinismo
- Datos en barras o ticks
Se pueden utilizar plataformas como MetaTrader 4 y el de MetaTrader 5, como soportes especializados para realizar backtesting, pero algo importante es reconocer que hay algunas diferencias. Existen diferencias entre el software de backtesting de MetaTrader 4 y el de MetaTrader 5, que veremos a continuación. De manera específica MT4 tiene una herramienta de backtesting llamada «Strategy Tester» (Simulador de estrategias). Se puede probar los programas automatizados (llamados Expert Advisors (Asesores Expertos) con la herramienta del simulador de estrategias.
Ejemplos de Backtesting Exitoso
Un aspecto clave que deben tener en cuenta los operadores es asegurarse de tener las herramientas y el software analíticos correctos. Teniendo en cuenta las diferentes plataformas donde se puede hacer backtesting se pueden encontrar una variedad de ejemplos donde se puede conocer de manera práctica, sus características e importancia. Ya sea haciendo el backtesting de manera manual o automática, esta última es una de las formas más utilizada porque arroja resultados de manera objetiva que se pueden observar como referencia a la hora de hacer trading.
Ejemplo 1: Backtesting de una estrategia de cruce de medias móviles
Un ejemplo de Backtesting, se puede definir en una estrategia de seguimiento de tendencia basada en la intersección de dos medias móviles. Una media móvil de corto plazo (como 50 días) y una media móvil de largo plazo (como 200 días).
Si la media móvil de corto plazo cruza por encima de la media móvil de largo plazo, se genera una señal de compra y si cruza por debajo, se genera una señal de venta.
- Un cruce alcista ocurre cuando la media móvil corta cruza al alza con respecto a la media móvil largo.
- Un cruce bajista ocurre cuando la media móvil corta cruza a la baja con respecto a la media móvil largo.
Ejemplo 2: Evaluación de una estrategia de seguimiento de tendencias con datos históricos
Muchas veces un comerciante puede poseer el conocimiento básico que le permite utilizar algunas estrategias de trading, sin embargo, el poder evaluar su efectividad al analizar los resultados es algo fundamental.
Mediante el uso de backtesting, el comerciante puede aplicar su estrategia a los datos históricos de mercado y analizar los resultados.
A través del backtesting se puede examinar cómo se habría desempeñado la estrategia en diferentes condiciones de mercado, incluidos los mercados de tendencia y de rango limitado. Pueden evaluar la rentabilidad de la estrategia, las reducciones (períodos de pérdidas) y los rendimientos ajustados al riesgo.
Si los resultados del backtest muestran que la estrategia generó ganancias de manera constante y se alineó con los objetivos del comerciante, brinda confianza para continuar con la implementación de la estrategia en el comercio en vivo. Por otro lado, si el backtest revela fallas o inconsistencias, el comerciante puede modificar o descartar la estrategia y evitar pérdidas potenciales.
Consideraciones al realizar Backtesting
El backtesting es una parte esencial de cualquier sistema de trading automatizado, pero el éxito no es ninguna garantía de beneficio cuando el modelo es real. En este sentido hay varias razones por las que una estrategia completamente probada puede fallar, como datos históricos inexactos o movimientos impredecibles del mercado.
Importancia de datos precisos y completos al realizar Backtesting
Es importante tener datos precisos y completos al realizar Backtesting con el fin de evitar errores. Pues un problema común con las pruebas de respaldo es identificar cuánta volatilidad verá un sistema a medida que genera retornos. Y si un inversor solo se enfoca en el retorno anualizado de una estrategia, puede que tenga una visión completa.
Ajuste excesivo (overfitting) y cómo evitar resultados engañosos en Backtesting
Los cruces de medias móviles producen señales relativamente tardías, el sistema emplea dos indicadores rezagados. Cuanto más largos sean los períodos de medias, mayor será el retraso en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando se establece una buena tendencia. Sin embargo, el sistema no es tan efectivo para los mercados laterales, ya que producirá numerosas señales falsas. Un resultado engañoso puede ser un error proveniente de una interpretación ingenua de los resultados, que puede llevar al inversor poco experimentado a creer que los datos procedentes de una simulación son extrapolables en el tiempo.
Limitaciones del Backtesting
El backtesting es una herramienta esencial para probar las estrategias de seguimiento de tendencias, por ejemplo, en los mercados de divisas, pero existen ciertas limitaciones a tener en cuenta. Esto debido a las diferencias entre las condiciones del mercado en diferentes momentos, las pruebas retrospectivas no siempre predicen el rendimiento futuro.
Limitaciones en la consideración de eventos imprevistos y cambios de mercado
Estas limitaciones pueden estar relacionadas con el tipo de backtesting, por ejemplo, el automatizado se basa en datos históricos que pueden contener errores y pueden no reflejar las condiciones actuales o el comportamiento comercial. En este contexto es difícil garantizar que en el ejercicio se hayan tenido en cuenta todas las variables relevantes al realizar un backtest, es posible que algunas se hayan omitido o se hayan ponderado incorrectamente, lo que puede provocar resultados inexactos.
¿Cómo combinar backtesting con análisis en tiempo real para tomar decisiones informadas?
Los más importante al combinar backtesting con análisis en tiempo real para tomar decisiones informadas, es ser realista con las expectativas, ya que estas juegan un papel importante en el backtesting exitoso, la ejecución precisa sin interferencias no suele reflejar las condiciones reales del mercado ni el comportamiento una vez que comienza la negociación en vivo, por lo que los resultados deben tomarse con pinzas.
Importancia de la interpretación de resultados
El análisis de los resultados de las pruebas pueden revelar qué tan exitoso es un sistema comercial y ofrece información sobre qué cambios se deben realizar para optimizar aún más su rendimiento. Para garantizar la precisión, los comerciantes deben tener en cuenta tanto los datos teóricos como los empíricos que pueden informar sus decisiones. Si los resultados obtenidos a través del backtesting en trading no son satisfactorios puede ajustar su estrategia.
Análisis de resultados y ajustes necesarios en base a los datos de backtesting
El análisis y el seguimiento activo de la evolución del mercado en tiempo real garantizara que las estrategias probadas sigan siendo relevantes antes de ejecutarlas en actividades comerciales en tiempo real. Al tener en cuenta todos estos factores durante los procedimientos de backtesting, los operadores pueden maximizar sus posibilidades de realizar operaciones rentables en los mercados de divisas utilizando estrategias sofisticadas de seguimiento de tendencias sin depender demasiado de la suerte o de las conjeturas.
A partir del backtesting se puede ajustar una estrategia de seguimiento de tendencias, lo cual puede ser un proceso arduo y laborioso. El objetivo de ajustar un sistema de seguimiento de tendencias es mejorar los rendimientos sin dejar de mantener la intención original de la estrategia.
Algo a tener en cuenta, es que cada ajuste debe someterse a pruebas retrospectivas exhaustivas con datos históricos antes de implementarse en los sistemas de producción para garantizar la compatibilidad con las tendencias existentes y proteger contra falsos positivos que no se adhieren al conjunto de reglas previsto.