Backtesting puede ser un paso importante para optimizar la forma de interactuar con los mercados financieros. Le ayuda a aprender si sus sugerencias y estrategias de compra y venta tienen sentido y si potencialmente podrían convertir un beneficio.
Pero, ¿Cómo es el Backtesting una estrategia de inversión fácil? ¿De qué debe tener cuidado al probar estrategias de trading? ¿El Backtesting está relacionado con la compra y venta en papel? Responderemos a todos estos en este artículo.
Introducción
Backtesting es una herramienta que usted (como comerciante o inversor) puede utilizar al explorar nuevos mercados y estrategias. Puede proporcionar algunos comentarios valiosos basados en datos y decirle si su pensamiento inicial period válida.
Independientemente de las clases de activos que negocie, el Backtesting tampoco requiere que arriesgue ninguno de sus fondos ganados con tanta fuerza. Mediante el uso de computer software de Backtesting en un entorno simulado, puede crear y optimizar un enfoque unique para un mercado. Vamos a sumergirnos.
¿Qué es el Backtesting?
En finanzas, Backtesting analiza la viabilidad de una estrategia comercial probando cómo lo habría hecho en función a datos históricos. En otras palabras, utiliza datos pasados para ver cómo se habría realizado una estrategia. Si el Backtesting muestra buenos resultados, los comerciantes o inversores pueden seguir adelante y aplicar la estrategia a un entorno en vivo.
Pero, ¿qué significan los buenos resultados en este caso?. Bueno, el propósito de una herramienta de Backtesting es analizar los riesgos y la rentabilidad potencial de una estrategia cierta. La estrategia de inversión se puede optimizar y mejorar en función de la retroalimentación estadística para maximizar los resultados potenciales. Un backtest bien realizado también puede proporcionar la seguridad de que la estrategia es al menos factible cuando se implementa en un entorno comercial real.
Naturalmente, una plataforma o herramienta de Backtesting también puede ser beneficiosa para mostrar cuándo una estrategia es No factible o demasiado arriesgado. Si los resultados del Backtesting indican un rendimiento subóptimo, el concepto de trading debe descartarse o modificarse. Sin embargo, también es importante tener en cuenta las condiciones del mercado en las que se probó. El mismo Backtesting podría presentar resultados contradictorios cuando las condiciones del mercado cambian.
En un nivel más profesional, las estrategias de compra y venta de Backtesting son absolutamente esenciales. Especialmente cuando se trata de estrategias de compra y venta algorítmicas (es decir, trading automatizado).
¿Cómo funciona el Backtesting?
La premisa subyacente detrás del Backtesting es que lo que funcionó en el pasado Mayo trabajo en el futuro. Sin embargo, esto puede ser muy difícil de determinar. Lo que puede ser rentable en un entorno de mercado en específico fracasará completamente en otro.
Backtesting con un conjunto de datos engañoso puede dar lugar a resultados menos que ideales. Esta es la razón por la que es crucial encontrar una buena muestra para el período de Backtesting que refleje el entorno real del mercado. Esto puede ser especialmente difícil, ya que el mercado está en un estado constante de cambio.
Antes de decidir volver a probar una estrategia, puede ser útil determinar qué es exactamente lo que le gustaría averiguar. ¿Qué haría practica la estrategia?. Por el contrario, ¿qué falsificaría sus suposiciones?. Si los conoces de antemano, será más difícil que los resultados afecten tus sesgos.
Backtesting también debe incluir las tarifas de negociación y retiro, y cualquier otro costo en el que la estrategia pueda incurrir. También vale la pena señalar que el computer software de Backtesting también puede ser bastante caro. Al igual que el acceso a datos de mercado de alta calidad.
En ese caso, si desea obtener acceso a los datos históricos de la plataforma Binance Futures, rellene este formulario de solicitud.
Y tenga en cuenta que el Backtesting es, bueno, Pruebas. Al igual que el análisis técnico y la elaboración de gráficos, no hay absolutamente ninguna garantía de que funcione, incluso si entrega grandes resultados basados en datos históricos.
Ejemplo de Backtesting
Vamos a pasar por una estrategia a largo plazo a largo plazo para Bitcoin.
Aquí está nuestro sistema de compra y venta:
- 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 produce sólo unas pocas señales por año. Echemos un vistazo al período de tiempo a partir de 2019.
La estrategia produjo cinco señales en el marco temporal medido:
- Comprar 4.000 euros
- Venta de 8.000 euros
- Comprar 8.500 euros
- Venta de 8.000 euros
- Comprar 9.000 euros
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. Sólo significa que, mirando este conjunto de datos específico, la estrategia habría convertido en un beneficio. Se podría pensar en este resultado como un punto de referencia aproximado.
Tenga en cuenta sólo miramos menos de dos años de datos. Si nos gustaría convertir esto en una estrategia accionable, puede valer la pena retroceder más en el tiempo y probarlo con más acción del precio.
Dicho esto, este es un comienzo prometedor. Nuestra noción inicial parece ser sólida, y podemos ser capaces de 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 fiables? Todo depende de nuestras propias sugerencias, horizonte temporal de inversión y tolerancia al riesgo.
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Backtesting vs.
Por lo tanto, ahora tenemos una concept aproximada de cómo puede ser el Backtesting y hemos echado un vistazo a una estrategia de inversión muy sencilla. También sabemos que el rendimiento 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 vivo, pero sin arriesgar fondos reales. Esto también se conoce como pruebas de rendimiento directo o comercio de papel.
El trading en papel es la simulación de una estrategia en un entorno de inversiones en vivo. Se llama comercio de papel porque mientras que las operaciones están documentadas y registradas, no se utilizan fondos reales. Esto le proporciona un paso adicional donde puede mejorar la estrategia y hacerse una idea de su rendimiento.
Eso es genial, pero ¿por dónde puedes empezar? La purple de pruebas Binance Futures es un lugar perfecto para que pruebes estrategias aquí y ahora, pero sin arriesgar tus fondos. Puede crear una cuenta en cuestión de minutos y probar estrategias en un entorno similar como si estuviera operando en vivo en mercados en tiempo serio.
Algo de lo que hay que desconfiar aquí es «recoger cerezas». Esto se refiere a seleccionar solo un subconjunto de datos para confirmar un punto de vista sesgado. El punto de las pruebas directas es probar la estrategia como si ocurriera en tiempo serio. Si el sistema te dice que hagas algo, hazlo. Si sólo elige operaciones que «se ven bien» en función de su sesgo personalizado, entonces la prueba para la estrategia sistemática no será válida.
Backtesting Handbook frente a automatizado
El Backtesting Handbook implica el análisis de gráficos y datos históricos y la colocación guía de las operaciones de acuerdo con la estrategia. El Backtesting automatizado hace esencialmente lo mismo, pero el proceso se automatiza mediante código informático. Utilizando lenguajes de programación como Python o computer software de Backtesting especializado.
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 negociación, la clase de activos, el período de negociación. Así mismo, el número de operaciones ganadoras y perdedoras, la relación Sharpe, la reducción máxima, el beneficio neto y más.
En resumen, la relación Sharpe se utiliza para evaluar el ROI potencial de una estrategia en relación con los riesgos. Cuanto mayor sea el valor de la relación Sharpe, más atractiva será la inversión o la estrategia comercial.
La reducción máxima representa el momento en el que su estrategia comercial tuvo el peor rendimiento en relación con el último pico. Es decir, la mayor caída porcentual que tuvo su cartera durante el período analizado.
Pensamientos de cierre
Muchos comerciantes e inversores sistemáticos confían en gran medida en Backtesting para sus estrategias. Es uno de los instrumentos esenciales en el kit de herramientas de cualquier operador algo.
Al mismo tiempo, interpretar los resultados de Backtesting puede ser complicado. Es fácil imprimir sus propios sesgos en el método de Backtesting. Backtesting solo probablemente no creará estrategias comerciales viables, pero le ayudará a probar algunas sugerencias y mantener el dedo en el pulso del mercado.
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