Formalmente, l’affidabilità storica di un modello quantitativo si misura valutando la sua capacità di backtesting e la robustezza dei suoi risultati rispetto a diversi periodi di tempo e sotto diversi scenari di mercato. Si tratta di una misura della coerenza tra le performance passate del modello e la sua capacità di replicare tali performance in situazioni future, simili ma non identiche a quelle osservate storicamente. Un’alta affidabilità storica suggerisce una maggiore probabilità di successo futuro, ma non garantisce profitti futuri.
L’importanza dell’affidabilità storica risiede nella sua capacità di ridurre il rischio di overfitting. Un modello che si adatta perfettamente ai dati storici, ma non riesce a prevedere accuratamente i dati futuri, è un esempio di overfitting. L’affidabilità storica viene valutata attraverso tecniche come il walk-forward analysis, che divide i dati in periodi di training e di test, e il Monte Carlo simulation, che genera scenari di mercato casuali per testare la robustezza del modello. Ad esempio, se un modello di trading ha generato un ritorno medio annuo del 15% negli ultimi 10 anni, ma solo il 5% negli ultimi 3 anni, la sua affidabilità storica è bassa, suggerendo una possibile dipendenza da condizioni di mercato specifiche del periodo precedente.
Nella pratica, l’affidabilità storica viene utilizzata per selezionare i modelli più promettenti tra una serie di candidati. Consideriamo due modelli di previsione del prezzo delle azioni: il modello A ha un’affidabilità storica del 70%, mentre il modello B ha un’affidabilità storica del 90%. A parità di altre condizioni, il modello B è preferibile perché mostra una maggiore coerenza tra performance passate e potenziale futuro. Tuttavia, è fondamentale ricordare che l’affidabilità storica non è una garanzia di successo futuro. Eventi imprevisti, cambiamenti strutturali nel mercato o l’emergere di nuove informazioni possono compromettere le performance di qualsiasi modello, anche quello con un’alta affidabilità storica.
I limiti dell’affidabilità storica sono principalmente legati alla natura stessa dei dati storici. I dati passati non sono necessariamente rappresentativi del futuro, e l’assunzione di stazionarietà dei processi sottostanti potrebbe essere errata. Inoltre, la valutazione dell’affidabilità storica può essere influenzata dalla scelta del periodo di backtesting, dalla metodologia utilizzata e dalla qualità dei dati stessi. È quindi essenziale utilizzare un approccio critico e diversificato nella valutazione dell’affidabilità storica, combinando analisi quantitative con una profonda comprensione del contesto di mercato e dei fattori fondamentali che influenzano l’asset class in questione.
« Back to Glossary Index
