Wat is backtesting?
Backtesting is de algemene methode om te kijken hoe een handelsstrategie zou presteren op basis van data uit het verleden. Backtesting wordt door handelaren of traders vaak gebruikt om nieuwe strategieën te ontdekken of gebruikte te optimaliseren. Als uit het backtesten blijkt dat het systeem of de strategie werkt, gaan handelaren er vaak van uit dat het in de toekomst ook winstgevend zal zijn.
Backtesting begrijpen
Backtesten is van belang voor een handelaar om risicovrij een handelsstrategie te simuleren. Dit wordt gedaan met behulp van historische data om resultaten, winstgevendheid en risico’s te analyseren.
Een backtest die positieve resultaten oplevert, duidt voor handelaren op een bruikbare strategie in de toekomst. Als deze strategie in het verleden geld zou hebben opgeleverd dan zou deze strategie dat in de toekomst waarschijnlijk ook moeten doen. Als de resultaten matig of zelfs slecht zijn, zal de handelaar besluiten deze strategie in de toekomst niet te gebruiken. Of hij kan er voor kiezen hem te optimaliseren tot deze wel winstgevend zal zijn. Backtesten kaan gedaan worden op een platform zoals bijvoorbeeld Tradingview.
De strategieën waarbij het meest van belang is dat er eerst backtesting plaatsvindt zijn de gecompliceerde en geautomatiseerde handelssystemen. Dit is belangrijk omdat de handelssystemen anders te geheimzinnig zijn om te evalueren. Zolang een strategie kan worden gekwantificeerd, kan deze worden gebacktest. Sommige handelaren zoeken hulp bij professionele programmeurs of IT-specialisten om samen de handelsstrategie in een gekwantificeerde vorm te kunnen ontwikkelen. Hoe je dit zou kunnen zien is dat de programmeur de handelsstrategie codeert in de taal die wordt gehost op het handelsplatform. De programmeur zal door de gebruiker gedefinieerde parameters en variabelen opnemen in het systeem. Zo zal hij de gecodeerde strategie tweaken en optimaliseren.
Het ideale scenario
De ideale backtest kiest voor data uit een relevante periode van een duur die een groot deel van de verschillende marktcondities weerspiegelt. Op deze manier wordt de ‘toevalsfactor’ geminimaliseerd en wordt er een realistisch beeld geschetst over mogelijke prestaties in de toekomst.
De historische dataset moet werkelijk representatieve steekproef van het verhandelde product bevatten. In het geval van aandelen zou je een situatie willen testen waarin aandelen zijn verkocht, geliquideerd en aandelen van bedrijven die failliet zijn gegaan zich bevinden. In het alternatieve scenario zou de backtest waarschijnlijk onrealistisch hoge rendementen opleveren.
Bij backtesting moeten ook de toekomende handelskosten worden meegenomen. Dit lijkt misschien niet zo belangrijk, maar dat is het zeker wel. Handelskosten kunnen afhankelijk van de strategie, de strategie aanzienlijk beïnvloeden. Belangrijk is dat de software voor backtesting deze kosten dekt of deze zelf in de berekening worden meegenomen. Wil je een gratis tool gebruiken om aandelen te backtesten? Probeer de backtesting tool van Curvo eens.
Out-of-sample tests en forward performance tests bieden extra bevestiging van de werking en effectiviteit van de handelsstrategie, zonder dat je financieel risico loopt. De correlatie tussen backtesting, out-of-sample tests en forward performance tests is van sterk belang om de gezondheid van de strategie te bepalen.
Backtesting tegenover Forward Performance Testing
Forward Performance Testing biedt handelaren een andere set out-of-sample data waarop ze een handelsstrategie kunnen evalueren. Het is een simulatie van daadwerkelijk handelen en houdt in dat dat de strategie logica wordt gevolgd in een live markt. Het heet ook wel ‘papierhandel’. Omdat alle transacties alleen op papier worden uitgevoerd. Dat betekent dus dat de entrees en exits worden gedocumenteerd en gesimuleerd samen met eventuele winst of verlies voor de strategie. Maar de transacties worden niet werkelijk uitgevoerd.
Wat belangrijk bij deze manier van backtesting is, is om de logica van de strategie precies te volgen, anders wordt het moeilijk, misschien wel onmogelijk, om deze stappen van de strategie nauwkeurig te evalueren. Handelaren zouden te allen tijde eerlijk moeten zijn over de entrees en exits van de strategie en zouden gedrag als kersenplukken willen vermijden of het niet opnemen van een transactie op papier om vervolgens te rationaliseren dat ‘ik die transactie nooit gedaan zou hebben’. Als er volgens de strategie een positie in genomen zou moeten worden moet deze documenteert en geëvalueerd worden.
Backtesting tegenover scenarioanalyse
Bij backtesting wordt gebruikgemaakt van data uit het verleden om te testen op succes. Daartegenover maakt scenarioanalyse gebruik van hypothetische gegevens die verschillende uitkomsten simuleren. Bij scenarioanalyse wordt bijvoorbeeld gesimuleerd dat er specifieke veranderingen in de waarderingen van een product of belangrijke factoren plaatsvinden, zoals een verandering in de rentevoet.
De scenarioanalyse wordt vaak gebruikt om de reactie van de portfoliowaarde op ongunstige scenario’s in te schatten. Vaak wordt het ook gebruikt om worstcasescenario’s in te schatten.
Valkuilen
Om valide resultaten te kunnen krijgen bij het gebruik van backtesting, moet een handelaar zijn strategie ontwikkelen en op de juiste manier testen. Hierbij moet vooringenomenheid zoveel mogelijk worden vermeden. Dat houdt dus in dat de strategie moet worden ontwikkeld zonder te vertrouwen op de gegevens die gebruikt worden bij backtesting.
Dit is in praktijk moeilijker dan het lijkt. Over het algemeen worden strategieën gebouwd op basis van historische data. Handelaren moeten streng zijn in het testen met andere datasets dan die waarop ze hun modellen hebben getraind. Dit zal anders leiden tot hele mooie, maar niet realistische resultaten.
Wat handelaren ook moeten vermijden is het fenomeen ‘baggeren van gegevens’. Dit houdt in dat een breed scala aan strategieën wordt getest tegen dezelfde set historische data. Dit zal leiden tot verliezen in real-time markten, omdat de markt met de tijd veel van deze strategieën zou verslaan. Je kunt bijvoorbeeld een bepaalde tijdsperiode in een marktstaat verkeren van paniek en chaos, denk aan de crisis in 2008/2009. Als men al zijn systemen en strategieën zou testen op basis van een historische dataset uit deze periode, zouden de resultaten uit de backtest totaal niet corresponderen met de resultaten die ze de 5 jaar erna zouden hebben gegeven in de real-time markten.
