magínate que has tenido una idea para una estrategia de trading que te gustaría analizar en profundidad para poder añadirla a tu portafolio. Imagínate ahora que, por otro lado, leyendo un artículo de investigación, descubres una estrategia que te gustaría poner a prueba. Ahora, en un último esfuerzo creativo, imagínate que vas a una conferencia de un premio Nobel que expone una estrategia que querrías añadir a tu operativa.
Esta idea, en la primera fase, ya sea procedente de tu experiencia o porque la has encontrado en artículos de investigación o escuchado en conferencias, no deja de ser una hipótesis que deberás poner a prueba tu mismo, independientemente de su fuente, para verificar si puede ser candidata para añadirla a tu portafolio real de inversión. Entonces, ¿cómo se comprueba exactamente una estrategia? En este artículo, trataré de facilitarte el camino.
Mirando al pasado con un ojo al futuro
La mejor manera que tenemos para comprobar una estrategia es mediante la realización de un backtest. Un backtest es el proceso en el que utilizamos datos históricos de cotización para comprobar qué rendimiento hubiera desarrollado dicha estrategia en el pasado. Explicado así puede parecer un proceso muy sencillo. Sin embargo, hay una multitud de errores en los que podríamos caer (sin darnos cuenta) que arruinarían la validez estadística de dicha prueba y las conclusiones que podríamos sacar de ella.
Primero de todo, debemos comprender que un backtest es solamente una de las infinitas posibilidades que podrían haber ocurrido. Esto puede parecer un poco extraño, pero deja que me explique. Un backtest lo realizamos sobre unos datos determinados: los datos históricos del activo sobre el que estemos trabajando. Estos datos se representan mediante una serie temporal que tiene unas características determinadas de retorno, tendencia secular, volatilidad, estacionariedad, asimetría, curtosis, ruido, etcétera. Entonces, cualquier otra serie temporal que tuviera estas mismas características se podría convertir en candidato para realizar un backtest válido de tu estrategia, aún siendo estos datos “distintos”.
Por esta razón, debemos ser muy cuidadosos a la hora de interpretar los resultados arrojados por un backtest y no quedarnos con los valores determinados de rendimiento o drawdown que nos muestra, ya que estos pueden no estar definiendo las características inherentes de la estrategia de manera “precisa” (siempre con un margen de error). Es por este motivo que resulta muy interesante realizar el backtest de tu estrategia tanto en los datos históricos reales como en datos generados aleatoriamente pero que compartan las mismas características estadísticas.
Esta idea, en la primera fase, ya sea procedente de tu experiencia o porque la has encontrado en artículos de investigación o escuchado en conferencias, no deja de ser una hipótesis que deberás poner a prueba tu mismo, independientemente de su fuente, para verificar si puede ser candidata para añadirla a tu portafolio real de inversión. Entonces, ¿cómo se comprueba exactamente una estrategia? En este artículo, trataré de facilitarte el camino.
Mirando al pasado con un ojo al futuro
La mejor manera que tenemos para comprobar una estrategia es mediante la realización de un backtest. Un backtest es el proceso en el que utilizamos datos históricos de cotización para comprobar qué rendimiento hubiera desarrollado dicha estrategia en el pasado. Explicado así puede parecer un proceso muy sencillo. Sin embargo, hay una multitud de errores en los que podríamos caer (sin darnos cuenta) que arruinarían la validez estadística de dicha prueba y las conclusiones que podríamos sacar de ella.
Primero de todo, debemos comprender que un backtest es solamente una de las infinitas posibilidades que podrían haber ocurrido. Esto puede parecer un poco extraño, pero deja que me explique. Un backtest lo realizamos sobre unos datos determinados: los datos históricos del activo sobre el que estemos trabajando. Estos datos se representan mediante una serie temporal que tiene unas características determinadas de retorno, tendencia secular, volatilidad, estacionariedad, asimetría, curtosis, ruido, etcétera. Entonces, cualquier otra serie temporal que tuviera estas mismas características se podría convertir en candidato para realizar un backtest válido de tu estrategia, aún siendo estos datos “distintos”.
Por esta razón, debemos ser muy cuidadosos a la hora de interpretar los resultados arrojados por un backtest y no quedarnos con los valores determinados de rendimiento o drawdown que nos muestra, ya que estos pueden no estar definiendo las características inherentes de la estrategia de manera “precisa” (siempre con un margen de error). Es por este motivo que resulta muy interesante realizar el backtest de tu estrategia tanto en los datos históricos reales como en datos generados aleatoriamente pero que compartan las mismas características estadísticas.