Cómo someter a Backtest una Estrategia de Trading

¿Crees que tienes buenas ideas sobre el mercado pero no sabes cómo ponerlas a prueba sin arriesgar tus fondos? Aprender a hacer "backtest" de ideas sobre "trades" es la base para todo buen trader metódico.

 

La premisa fundamental del "backtesting" es que lo que funcionó en el pasado puede funcionar en el futuro. ¿Pero cómo podrías hacer para llevarlo a cabo tú mismo? ¿Y cómo deberías evaluar los resultados? Veamos a continuación un proceso simple de "backtesting".

 

El "backtesting" es uno de los componentes claves del desarrollo de tu propia estrategia de análisis gráfico y trading. Se lleva a cabo reconstruyendo trades que habrían tenido lugar en el pasado, mediante un sistema basado en datos históricos. Los resultados del "backtesting" deberían darte una idea general respecto a si una estrategia de inversión resulta efectiva o no.

 

¿Qué es el backtesting?

 

Para resumir, el objetivo principal del "backtesting" es demostrarte si tus ideas de trading son válidas. Se usan datos pasados del mercado para analizar el rendimiento de una estrategia. Si la estrategia parece tener potencial, también puede resultar efectiva en un entorno de trading real.

 

Qué hacer antes del backtesting

 

Antes de empezar con el ejemplo de "backtesting", hay algo que debes determinar. Tendrás que definir qué tipo de trader eres. ¿Eres un trader discrecional o sistemático?

 

El trading discrecional se basa en decisiones -los traders utilizan su propio criterio para determinar cuándo entrar y salir. Se trata de una estrategia relativamente laxa y abierta, en la que la mayoría de decisiones dependen de la evaluación de las condiciones imperantes por parte del trader. Como te imaginarás, el "backtesting" es menos relevante cuando se trata de trading discrecional, dado que la estrategia no está estrictamente definida.

 

Obviamente, esto no significa que si eres un trader discrecional no debas realizar "backtests" o "paper trading". Sólo significa que los resultados podrían no ser tan fiables como en el otro caso.

 

El trading sistemático es más adecuado para el tema que nos ocupa. Los traders sistemáticos cuentan con un sistema de trading que define y les indica exactamente cuándo entrar y salir. Aunque controlan totalmente cómo es la estrategia, las señales de entrada y salida las determinará ésta. Puedes imaginarte una estrategia sistemática simple como:

 

Cuando A y B se producen a la vez, abrir un trade.

Cuando X sucede después, cerrar el trade.

Algunos traders prefieren este enfoque. Puede eliminar decisiones emocionales y proporcionar un grado razonable de seguridad que el sistema de trading será rentable. Por supuesto, sigue sin haber garantías.

 

Por eso, asegurarte de tener en tu sistema reglas muy específicas sobre cuándo entrar y salir de posiciones resulta importante. Si la estrategia no está bien definida, los resultados también serán inconsistentes. Como te puedes imaginar, este estilo de trading es más popular en el trading algorítmico.

 

Existe software de "backtesting", que es posible adquirir si deseas realizar "backtesting" automático. Podrás introducir tus propios datos, y el software hará el "backtesting" por ti.

Sin embargo, en este ejemplo, optaremos por una estrategia de "backtesting" manual. Lleva un poco más de trabajo, pero es totalmente gratis.

 

Cómo someter a backtest una estrategia de trading

 

En este enlace, encontrarás una plantilla de hoja de cálculo de Google Sheets. Se trata de una plantilla rudimentaria, que podrás utilizar como punto de partida para crear la tuya propia. Te dará una idea general de la información que una planilla de "backtesting" puede contener. Algunos traders preferirán usar Excel o programarla en Python –no existen unas reglas estrictas al respecto. También podrás añadir muchos más datos y cualquiera otra cosa que consideres útil para la misma.

 

Fecha	Mercado	Lado	Entrada	Stop Loss	Take Profit	Riesgo	Recompensa	PnL
12/08	BTCUSD	Long	$18,000	$16,200	$21,600	10%	20%	3600
12/09	BTCUSD	Short	$19,000	$20,900	$13,300	10%	30%	-1900

 

Entonces, hagamos una prueba retrospectiva de una estrategia de tradingl simple. Esta es nuestra idea:

 

Compramos un Bitcoin en el primer cierre diario después de un cruce dorado. Consideramos un cruce dorada cuando la media móvil de 50 días cruza por encima de la media móvil de 200 días.

 

Vendemos un Bitcoin en el primer cierre diario después de un cruce mortal.

 

Consideramos un cruce de muerte cuando el promedio móvil de 200 días cruza por debajo del promedio móvil de 50 días.

 

Como puedes ver, también definimos el marco de tiempo en el que la estrategia es válida. Esto significa que no lo consideraremos una señal de trading si ocurre un cruce dorado en el gráfico de 4 horas.

 

Por el bien de este ejemplo, solo veremos el período de tiempo que se remonta a principios de 2019. Sin embargo, si deseas obtener resultados más precisos y confiables, podrías retroceder mucho más en la acción del precio de Bitcoin.

 

Ahora, veamos qué señales de trading produjo este sistema durante el período:

 

Comprar @ ~ $5,400

Vender @ ~$9,200

Comprar @ ~ $9,600

Vender @ ~$6,700

Comprar @ ~$9,000

 

Así es como se ven nuestras señales superpuestas en el gráfico:

 

Estrategia de cruce de oro-cruce de la muerte Fuente TradingView

 

Nuestra primera operación habría generado una ganancia de aproximadamente $3800, mientras que nuestra segunda operación resultó en una pérdida de aproximadamente $2900. Esto significa que nuestro PnL realizado es actualmente de $900.

 

También estamos en una operación activa, que, a diciembre de 2020, tiene una ganancia no realizada de alrededor de $9000. Si nos atenemos a nuestra estrategia inicialmente definida, cerraremos esto cuando ocurra el próximo cruce de la muerte.

 

Evaluación de resultados de backtesting

 

Entonces, ¿Qué muestran estos resultados? Nuestra estrategia habría tenido un rendimiento razonable, pero hasta ahora no muestra nada sobresaliente. Podríamos realizar el trading actualmente abierto para aumentar drásticamente nuestro PnL realizado, pero eso frustraría el propósito del backtesting. Si no nos atenemos al plan, los resultados tampoco serán fiables.

 

Aunque esta es una estrategia sistemática, también vale la pena considerar el contexto. El trading no rentable de $9600 a $6700 fue en el momento del colapso del COVID-19 de marzo de 2020. Un evento de cisne negro como este puede tener una influencia enorme en cualquier sistema de trading. Esta es otra razón por la que vale la pena volver más atrás para ver si esta pérdida es un valor atípico o simplemente un subproducto de la estrategia.

 

En cualquier caso, así es como puede verse un simple proceso de backtesting. Esta estrategia podría ser prometedora si retrocedemos y la probamos con más datos o incluimos otros indicadores técnicos para fortalecer potencialmente las señales que produce.

 

Pero, ¿Qué más pueden mostrarte los resultados del backtesting?

 

Medidas de volatilidad: su máximo potencial de subida y bajada.

 

Exposición: la cantidad de capital que necesita asignar para la estrategia de toda tu billetera.

 

Rentabilidad anualizada: rentabilidad porcentual de la estrategia durante un año.

 

Relación de pérdidas y ganancias: cuánto de las operaciones en el sistema resultan en ganancias y cuánto en pérdidas.

 

Estos son solo algunos ejemplos y no una lista exhaustiva de ninguna manera. Las métricas de las que deseas realizar un seguimiento depende completamente de ti. En cualquier caso, cuantos más detalles anotes sobre las configuraciones, más oportunidades tendrás para aprender de los resultados. Algunos traders son muy rigurosos en sus backtesting y también pueden reflejarse en sus resultados.

 

Una última cosa a considerar es la optimización. Si has leído nuestroartículo sobre backtesting, sabrás la diferencia entre el backtesting y el forward testing o el trading en papel. Puede ser útil probar y optimizar tus ideas en un entorno de trading en tiempo real, como la testnet de Binance Futures.

 

En conclusión

 

Hemos pasado por el proceso básico de cómo hacer una prueba manual de una estrategia de trading. Recuerda, el rendimiento pasado no es una garantía para el rendimiento futuro.

 

Los entornos del mercado cambian y debes adaptarte a esos cambios si deseas mejorar tus operaciones. Generalmente, también es útil no confiar ciegamente en los datos. El sentido común puede ser una herramienta sorprendentemente útil cuando se trata de evaluar resultados.