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.
Il processo di backtesting si articola in genere in quattro fasi:
- Ipotesi della Strategia: Si definisce un insieme di regole oggettive e non ambigue per l’apertura, la gestione e la chiusura delle posizioni (es. basate su indicatori tecnici, modelli statistici, dati fondamentali, etc.).
- Acquisizione dei Dati Storici: Si raccoglie un dataset storico di alta qualità per gli strumenti finanziari di interesse. La qualità e la pulizia di questi dati (es. gestione di split azionari, dividendi, dati mancanti) sono cruciali per l’affidabilità del test.
- Motore di Simulazione: Un software specializzato (come TradeStation, Multicharts, o script Python custom) esegue un ciclo sui dati storici, barra per barra (o evento per evento), applicando le regole della strategia. Il motore simula l’esecuzione degli ordini, calcolando profitti e perdite e tenendo conto di fattori realistici come commissioni e slippage (la differenza tra prezzo atteso e prezzo eseguito).
- Analisi dei Risultati: Al termine della simulazione, il motore genera un report dettagliato con una vasta gamma di metriche di performance, che vengono utilizzate per giudicare la validità e la robustezza della strategia.
