Il backtest (o simulazione storica) è il processo fondamentale con cui una strategia di trading algoritmica o sistematica viene applicata a un set di dati storici di mercato per valutarne la performance passata. In sostanza, risponde alla domanda: “Come si sarebbe comportata questa strategia se l’avessi utilizzata negli ultimi N anni?”.
È uno strumento indispensabile nel ciclo di vita di una strategia quantitativa, poiché permette di validarne la logica e quantificarne il profilo di rischio/rendimento prima di allocare capitale reale.
Obiettivi Chiave del Backtest
- Validazione dell’Edge: Verificare se la strategia possiede un “edge”, ovvero un vantaggio statistico e ripetibile sul mercato.
- Quantificazione della Performance: Misurare in modo oggettivo il potenziale rendimento (es. CAGR, Profit Factor).
- Analisi del Rischio: Comprendere il profilo di rischio, in particolare la magnitudine delle perdite potenziali (es. Maximum Drawdown).
- Comprensione del Comportamento: Osservare come la strategia reagisce a diverse condizioni di mercato (mercati rialzisti, ribassisti, laterali, ad alta o bassa volatilità).
Metriche Fondamentali di Valutazione
Un backtest non si giudica solo dal profitto totale. Le metriche quantitative essenziali includono:
- Net Profit e CAGR (Compound Annual Growth Rate): Misure della redditività assoluta e annualizzata.
- Sharpe Ratio: Misura il rendimento corretto per il rischio (volatilità).
- Maximum Drawdown: La massima perdita percentuale da un picco al successivo minimo. È la metrica di rischio più importante, perché indica la tenuta psicologica ed economica richiesta per seguire la strategia.
- Profit Factor: Rapporto tra profitti lordi e perdite lorde. Un valore > 1 indica redditività; valori > 2 sono considerati molto buoni.
- Win Rate e Average Trade: La percentuale di operazioni in profitto e il rapporto tra guadagno medio e perdita media (Risk/Reward Ratio).
Rischi e Trappole Comuni (La Parte Critica)
Un backtest eseguito in modo ingenuo può essere ingannevole e pericoloso. Le trappole più comuni sono:
- Overfitting (o Curve-Fitting): È il “peccato capitale” del trading quantitativo. Si verifica quando una strategia viene iper-ottimizzata per adattarsi perfettamente al rumore dei dati passati, perdendo così ogni capacità predittiva su dati futuri. Si combatte con test out-of-sample e walk-forward analysis.
- Survivorship Bias (Bias di Sopravvivenza): Si utilizza un dataset che esclude gli strumenti che hanno fallito (es. azioni delistate). Questo vizia i risultati, gonfiando artificialmente le performance.
- Look-Ahead Bias: Si utilizzano inconsapevolmente nel test informazioni che non sarebbero state disponibili in quel momento storico (es. usare il prezzo di chiusura di una candela per decidere di comprare al suo prezzo di apertura).
- Costi di Transazione Irrealistici: Sottostimare l’impatto di commissioni e slippage può trasformare una strategia apparentemente vincente in una perdente in condizioni reali.
