Introduzione
Il backtesting è un processo di importanza cruciale nel trading algoritmico poiché permette di valutare la performance di una strategia di trading su dati storici. L’analisi approfondita dei risultati del backtest è fondamentale per decidere se passare ad una fase di implementazione o meno della strategia, in un contesto simulato (demo).
Software per il backtesting
La scelta del software con cui raccogliere ed analizzare i dati può incidere significativamente sui risultati del backtest. Difatti esistono diversi software di backtesting con caratteristiche e funzionalità differenti. I più noti ed utilizzati sono:
- TradingView: offre un’interfaccia intuitiva e una vasta gamma di dati storici, con funzionalità avanzate di analisi e ottimizzazione.
- QuantConnect: piattaforma open-source con un elevato grado di personalizzazione e la possibilità di integrare dati da diverse fonti.
- Backtrader: il software Python gratuito e open-source con una ampia comunità di sviluppatori e un’ampia gamma di indicatori e strategie predefinite.
- Amibroker: software a pagamento con un’interfaccia utente semplice e la possibilità di creare strategie complesse.
Esistono anche delle criticità nella raccolta ed analisi dei dati attraverso il backtest. La strategia più nota per superare queste problematiche è l’ottimizzazione Walk-Forward.
Analisi dei risultati del backtesting
Le informazioni restituite dal backtest, se effettuato in modo corretto, consentono di ottenere elementi di valutazione importanti per poter modificare determinati parametri al fine di ottimizzare la strategia. I principali dati sono:
- Curva di equity: Visualizza l’andamento del capitale nel tempo, evidenziando periodi di crescita e drawdown.
- Distribuzione dei profitti e delle perdite: Analizza la frequenza e l’entità di vincite e perdite per identificare eventuali distorsioni.
- Tassi di vincita/perdita: Indica la frequenza con cui la strategia ha generato un trade positivo o negativo. Per approfondire questo parametro consultare l’articolo relativo.
- Fattori di rischio: Analizza il VaR (Value at Risk) e il Maximum Drawdown per valutare la rischiosità della strategia. Per approfondire questo parametro consultare l’articolo relativo.
La curva di equity nel backtest
La curva di equity è uno strumento grafico di fondamentale importanza nell’analisi dei risultati di un backtest di una strategia di trading algoritmico. Infatti, essa rappresenta l’andamento del capitale nel tempo, simulando l’esecuzione della strategia sui dati storici selezionati.
Analisi della curva di equity
Dall’analisi della curva di equity possiamo ricavare le seguenti misure:
- Crescita: la curva di equity dovrebbe mostrare una crescita costante nel tempo, indicando la capacità della strategia di generare profitti consistenti.
- CAGR (Compound Annual Growth Rate): indica il tasso di crescita annuale composto del capitale, fornendo una misura della performance complessiva della strategia nel tempo.
- Drawdown: la curva di equity evidenzia anche i periodi di drawdown, ossia le perdite massime subite durante il backtest. Un drawdown eccessivo può indicare una strategia troppo rischiosa.
- Stabilità: una curva di equity stabile, con periodi di drawdown contenuti, è preferibile a una curva con forti oscillazioni, che potrebbe essere indicativa di una strategia instabile e non affidabile.
- Forma: la forma della curva di equity può fornire indicazioni utili sul comportamento della strategia. Una curva con una pendenza regolare indica una crescita costante, mentre una curva con picchi e avvallamenti frequenti indica una strategia più volatile.
Distribuzione dei profitti e delle perdite
La distribuzione dei profitti e delle perdite (PnL) permette di comprendere il comportamento di una strategia di trading algoritmico. Infatti essa va oltre la semplice valutazione del profitto/perdita complessivo, fornendo informazioni preziose sulla frequenza e l’entità di vincite e perdite.
L’analisi della distribuzione dei profitti e delle perdite
Indicatori chiave della distribuzione dei profitti e delle perdite (PnL):
- Media dei profitti e delle perdite: fornisce indicazioni sul guadagno o sulla perdita media per ogni trade.
- Deviazione standard: misura la volatilità dei profitti e delle perdite, indicando la rischiosità della strategia.
- Curtosi: indica se la distribuzione è più o meno appuntita rispetto a una distribuzione normale. Una curtosi positiva indica una maggiore probabilità di eventi estremi (sia vincite che perdite), mentre una curtosi negativa indica una distribuzione più concentrata attorno alla media.
- Skewness: misura l’asimmetria della distribuzione. Una skewness positiva indica una distribuzione con una coda più lunga a destra (vincite più elevate), mentre una skewness negativa indica una coda più lunga a sinistra (perdite più elevate).
Possibili distorsioni delle strategie:
- Eccesso di curtosi: Può indicare la presenza di trade con profitti o perdite eccezionalmente elevate. Questi eventi possono essere causati da fattori casuali o da errori nella strategia e necessitano di un’analisi approfondita.
- Eccesso di skewness: Può indicare una strategia con una probabilità maggiore di perdite elevate rispetto a vincite elevate. Tale asimmetria può essere accettabile se le vincite sono sufficientemente grandi e di quantità significativa da compensare le perdite, ma richiede un’attenta valutazione del rischio.
Ottimizzazione della strategia
Dopo l’analisi dei dati ottenuti dal backtest, è possibile ottimizzare la strategia per ottenere prestazioni migliori. Alcune tecniche di ottimizzazione includono:
- Tuning dei parametri: modificare i parametri della strategia per trovare la combinazione che offre i migliori risultati.
- Ricerca di nuovi indicatori: integrare nuovi indicatori per identificare migliori segnali di trading.
- Gestione del rischio: implementare tecniche di money management per limitare le perdite e massimizzare i profitti.
Una volta ottimizzata la strategia si dovrà ripetere il backtest con i nuovi parametri, analizzare i nuovi dati ottenuti e se necessario ottimizzare nuovamente i parametri. Questa sequenza andrà applicata fino a quando non si raggiungono delle misure di profitto e di rischio congrui con i propri obiettivi. Solo a questo punto si potrà passare a far girare il nostro trading system su conti demo in situazioni di mercato reale.
Conclusioni
Per concludere, il backtesting rappresenta una fase essenziale nella corretta implementazione di una strategia di trading algoritmico. Difatti permette di valutare le prestazioni, basandosi sui dati storici, prima di far girare il nostro algoritmo su di un conto demo in condizioni reali. Durante questa fase, l’analisi dettagliata dei risultati del backtest fornisce preziose informazioni che guidano le decisioni di ottimizzazione e miglioramento delle strategie. Quindi il backtesting risulta essere un passo fondamentale nel processo di sviluppo e ottimizzazione delle strategie di trading automatico, permettendo ai trader algoritmici di prendere decisioni informate. Utilizzando questo approccio metodico e basato sui dati, i trader possono aumentare le loro possibilità di ottenere profitti consistenti nel lungo termine e cercare di limitare le perdite ed i drawdown.
