Backtesting: el simulador de vuelo de los traders

Más vale prevenir que curar. Si recurrir a un simulador de trading ya es una buena herramienta para hacer progresos sin arriesgar un euro, poder evaluar la eficacia de una estrategia de trading de antemano podría ser un regalo del cielo.

Para esto existe el backtesting. Este método de evaluación, que utiliza datos históricos, muestra cuál podría haber sido el rendimiento de una estrategia en el pasado. No es magia, sino ciencia precisa, basada en datos y análisis rigurosos.

Qué es el backtesting en trading

El backtesting funciona como un simulador de vuelo para los traders. Implicar poner a prueba una estrategia de trading con datos históricos para evaluar su eficacia.

En términos concretos, el backtesting responde a una pregunta fundamental: si hubiese aplicado esta estrategia en el pasado, ¿cuáles podrían haber sido los resultados?

El backtesting permite que los traders validen sus estrategias antes de aplicarlas en el mercado real. Este enfoque reduce los riesgos de manera considerable, ya que ofrece una visión informada del rendimiento pasado de una estrategia de inversión.

Al evaluar las posibles ganancias y pérdidas, los traders pueden ajustar y perfeccionar sus enfoques e incrementar así sus oportunidades de operar con éxito.

El backtesting también reduce el impacto emocional del trading y ayuda a prever los escenarios en los que se puede incurrir en pérdidas. Esto supone un factor crucial en la gestión del riesgo y en la gestión de fondos (money management).

El backtesting tiene distintos objetivos:

• Comprobar la viabilidad de una estrategia, lo que implica probar si la estrategia podría haber sido rentable en el pasado.
• Optimizar los parámetros de la estrategia, como los puntos de entrada y salida, o el tamaño de la posición.
• Desarrollar una comprensión detallada del comportamiento de una estrategia en distintas condiciones del mercado.

Backtesting frente al trading en tiempo real

La diferencia entre estos dos enfoques se basa, fundamentalmente, en la previsibilidad y la gestión de las emociones.

El backtesting se produce en un entorno controlado, en el que todas las variables se conocen y los datos históricos son fijos.

En cambio, el trading en tiempo real es dinámico e impredecible, y se ve sujeto a los vaivenes del mercado y las reacciones emocionales de los traders.

Mientras que el backtesting se basa en datos pasados, el trading en tiempo real exige una adaptación constante a las condiciones de mercado actuales y futuras.

¿Por qué llevar a cabo el backtesting de su estrategia?

El primer motivo (y el más evidente) es evaluar la viabilidad de una estrategia antes de operar de verdad. Esto se hace para comprobar si la estrategia escogida es capaz de arrojar resultados positivos en distintas condiciones del mercado y, por tanto, busca reducir el riesgo (potencialmente caro) de que se produzcan fallos en tiempo real.

Otro motivo importante es comprender el impacto de los costes de operación sobre la rentabilidad. Las comisiones de intermediación, los spreads y el slippage pueden reducir los beneficios de manera importante. El backtesting posibilita integrar estos costes en las simulaciones para obtener un cálculo más realista de la rentabilidad neta de una estrategia.

El backtesting también ayuda a perfeccionar y optimizar los parámetros de una estrategia. Al poner a prueba distintas combinaciones de parámetros, un trader puede identificar la configuración más eficaz para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos.

El backtesting también ofrece un medio para probar la solidez de una estrategia en distintas condiciones del mercado. Esto incluye periodos de gran volatilidad, tendencias bajistas o alcistas, y los eventos inesperados del mercado. Una estrategia con un buen rendimiento en una amplia gama de escenarios tiene más posibilidades de ser eficaz a largo plazo.

Por último, el backtesting juega un papel fundamental en la gestión del riesgo. Permite que los traders determinen el nivel de riesgo asociado a una estrategia y ajusten sus enfoques de manera acorde para que encaje con su nivel de tolerancia del riesgo y sus objetivos de inversión.

Los distintos métodos de backtesting

Backtesting manual

El método manual implica que el trader analice por sí mismo los datos históricos de mercado. El trader revisa los gráficos de precio históricos, aplica manualmente su estrategia de trading y escribe los resultados de las operaciones hipotéticas.

Este método requiere una atención minuciosa a los detalles y una comprensión profunda de los movimientos del mercado. Aunque exige mucho tiempo, ofrece una comprensión profunda e intuitiva de la estrategia y su comportamiento en distintas condiciones del mercado.

Ventajas: el método manual otorga al trader el control total del proceso de backtesting. Esto da lugar a una comprensión profunda de todos los aspectos de la estrategia y su impacto sobre los resultados.

Desventajas: este método exige mucho tiempo y está expuesto a errores humanos. Además, puede no ser el más adecuado para probar grandes cantidades de datos o estrategias complejas.

Backtesting automatizado

El método automatizado utiliza softwares o algoritmos para poner a prueba una estrategia de trading con datos históricos. El trader programa o utiliza una herramienta que simula operaciones automáticamente en función de reglas vinculadas a la estrategia.

Este método permite que se procesen grandes cantidades de datos rápidamente, lo que ofrece un análisis exhaustivo del rendimiento de la estrategia en periodos largos y en distintos escenarios de mercado. Exige habilidades de programación y comprender los softwares de trading.

Ventajas: la automatización permite que las estrategias se pongan a prueba en grandes conjuntos de datos con una gran velocidad y precisión. Reduce el error humano y hace posible probar distintos parámetros simultáneamente.

Desventajas: este método puede llevar a estrategias optimizadas en exceso, en las que los resultados se encuentran demasiado ajustados a los datos históricos. También exige habilidades específicas.

Simulación de backtesting

La simulación de backtesting suele llevarse a cabo utilizando softwares de trading que crean un entorno de mercado simulado. Este método permite que los traders pongan a prueba su estrategia en tiempo real en un mercado ficticio. Por tanto, ofrece una experiencia más dinámica e interactiva.

Un software de simulación puede reproducir distintas condiciones del mercado para que el trader se ajuste a los cambios en tiempo real. El resultado es una comprensión más práctica de la capacidad de respuesta y la flexibilidad de la estrategia ante las fluctuaciones del mercado.

Ventajas: la simulación, que suele llevarse a cabo a través de softwares de trading, permite recrear escenarios de mercado realistas para probar estrategias. Ofrece una visión más dinámica de las interacciones del mercado.

Desventajas: la simulación puede no mostrar de manera precisa todos los aspectos del mercado real, y los escenarios generados pueden ser demasiado optimistas o estar alejados de las condiciones reales del mercado.

Esta es una tabla comparativa de los distintos métodos de backtesting:

Lectura e interpretación de los resultados del backtesting

Los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las métricas de rendimiento proporcionan  información fundamental a los traders del éxito potencial de su estrategia:

• Ratio de Sharpe
  Este KPI mide la rentabilidad ajustada al riesgo de una estrategia. Una ratio elevada indica que la estrategia genera una rentabilidad adecuada para un nivel de riesgo determinado. Es especialmente útil para determinar si la rentabilidad elevada justifica el riesgo adicional.
• Máximo drawdown
  El máximo drawdown representa la mayor caída del valor de una cartera. Es fundamental para evaluar la resiliencia de la estrategia en condiciones adversas del mercado.
• Ratio de ganancias-pérdidas
  Esta ratio compara la cantidad de operaciones ganadoras con las perdedoras. Una estrategia puede tener un índice de ganancias bajo pero ser rentable si las ganancias por operación son significativamente superiores a las pérdidas.
• Ratio de rentabilidad
  Calcula la relación entre las ganancias y las pérdidas totales. Una ratio superior a 1 muestra una estrategia globalmente rentable.
• Estabilidad de los resultados
  Analizar los resultados a lo largo de distintos intervalos de tiempo ayuda a determinar la estabilidad de la estrategia. Una estrategia eficaz debería mostrar un rendimiento estable a lo largo de distintos periodos.
• Análisis de operaciones simuladas
  Examinar cada operación simulada puede ayudar a identificar los patrones recurrentes, como las condiciones del mercado en las que la estrategia presenta el mejor rendimiento y viceversa. Esto ayuda a comprender cómo se comporta la estrategia en los escenarios de mercado específicos.
• Comparación con la referencia
  Comparar los resultados de la estrategia con una referencia relevante (como un índice) ayuda a contextualizar su rendimiento en relación con el mercado global.

Errores que se deben evitar al hacer el backtesting

Exceso de ajuste u optimización

Uno de los mayores riesgos que presenta el backtesting es ajustar la estrategia de manera excesiva a datos históricos específicos, hasta hacer que pierda su eficacia en las condiciones de mercado reales.

Para evitarlo, es fundamental no incluir demasiadas variables ni parámetros complejos en la estrategia. Un enfoque adecuado consiste en utilizar datos de verificación cruzada, con los que la estrategia se prueba en distintos conjuntos de datos para comprobar su estabilidad y coherencia.

La fragilidad de la estrategia

La solidez de una estrategia se basa en su capacidad de seguir siendo eficaz en distintos escenarios de mercado. Una estrategia robusta debería tener un rendimiento óptimo en diferentes condiciones durante periodos largos.

Para probar la solidez de una estrategia, es recomendable utilizar periodos de backtesting extensos y probarla en distintas condiciones de mercado, entre las que se incluyen los periodos de gran volatilidad y de crisis.

Por supuesto, es fundamental tener en cuenta que el backtesting no puede predecir el rendimiento futuro con precisión ni se debe esperar que los resultados pasados se repitan de manera exacta en el futuro. La precaución, la flexibilidad y la evaluación continua son fundamentales para evitar las trabas del backtesting y desarrollar una estrategia de trading viable y duradera.

El backtesting permite que los traders pongan a prueba la eficacia de sus estrategias con datos históricos. Esto reduce el riesgo de caer en errores que pueden salir caros en los mercados reales.

Sin embargo, incluso aunque se utilice una estrategia de backtesting minuciosa, invertir en los mercados financieros nunca es totalmente seguro ni una actividad que garantice que se vayan a obtener ganancias. Este es el motivo por el que es fundamental conocer y comprender los 7 riesgos asociados al trading.