Il backtest applica regole specificate a dati storici secondo un modello di esecuzione. Stima ciò che quel modello avrebbe prodotto, non ciò che un conto reale avrebbe sicuramente guadagnato.

1. Scrivi regole che un'altra persona possa riprodurre

Definisci lo strumento, la fonte dei dati, la sessione, la tempistica del segnale, gli ordini di ingresso e di uscita, il metodo di determinazione della quantità, i costi e le condizioni per non effettuare operazioni. Indica se un segnale usa una barra completata. Assegna una versione alle regole prima di eseguire la valutazione.

Per un esempio di incrocio, specifica il tipo di media e i periodi, quale barra conferma l'incrocio e il primo orario successivo utile per l'ordine. “Compra all'incrocio” lascia irrisolte importanti ipotesi di esecuzione.

2. Verifica i dati che avresti potuto conoscere

Esamina barre mancanti, cambi di fuso orario, rettifiche per operazioni societarie e rollover dei contratti future. Un elenco attuale di azioni ancora esistenti non è necessariamente l'universo storico. Le pubblicazioni economiche e i dati societari possono essere stati rivisti dopo la data del test.

I valori dei timeframe superiori e i punti di swing confermati possono introdurre informazioni future se usati troppo presto. Conserva la versione dei dati e le impostazioni del test in modo che il risultato possa essere riprodotto.

3. Modella ordini e costi

Una barra che contiene sia il target sia lo stop non ti dice quale sia stato toccato per primo. Usa dati più granulari dove opportuno oppure documenta una regola conservativa per l'ambiguità. Il tocco di un prezzo limite non garantisce quantità disponibile né esecuzione.

Includi la struttura effettiva delle commissioni e un intervallo giustificato di ipotesi sfavorevoli di esecuzione. Non esiste una tolleranza universale di slippage di uno o due tick adatta a ogni ordine, strumento ed evento. La documentazione sulle strategie di TradingView spiega come un emulatore di broker gestisce gli ordini e le limitazioni dei test; altri strumenti possono differire.

4. Esamina la sequenza, non solo il totale

Registra timestamp di ingresso e uscita, esecuzioni, quantità, costi, esposizione aperta e motivi degli ordini saltati o rifiutati. Esamina il valore atteso netto, il drawdown e la dipendenza da pochi outlier insieme al tasso di successo e al profit factor.

Un tasso di successo del 45% con vincite medie lorde pari al doppio delle perdite medie ha un valore atteso lordo positivo in quel modello. I costi o diversi payoff realizzati possono invertirlo. Un rapporto obiettivo fisso non equivale a una vincita media osservata.

5. Tieni separata la valutazione dalla selezione

Usa una parte dei dati per sviluppare le regole e una parte separata per valutarle. La messa a punto ripetuta sulla seconda parte trasforma quest'ultima in un altro set di sviluppo. Registra quante varianti sono state provate e includi periodi sfavorevoli.

Nessuna soglia di 100 operazioni crea da sola significatività statistica. Contano la dipendenza tra operazioni, la variabilità dei payoff e la copertura di mercato. Vedi incertezza legata alla dimensione del campione.

La simulazione forward può quindi verificare la tempistica e il flusso di lavoro degli ordini sui dati che arrivano man mano. Rimane una simulazione, e un buon risultato non richiede una prova con denaro reale. Metti in pausa immediatamente in caso di un problema di sicurezza o di implementazione, invece di continuare solo per raggiungere un conteggio.

Avvertenza sui rischi: Il trading comporta un rischio sostanziale di perdita. I risultati passati non sono indicativi dei risultati futuri. Consulta la nostra informativa completa sui rischi.