I test out-of-sample e walk-forward rappresentano tecniche cruciali nella valutazione della robustezza di una strategia di investimento. Formalmente, un test out-of-sample consiste nel valutare la performance di un modello o di una strategia su un dataset che non è stato utilizzato per la sua stima o ottimizzazione (il cosiddetto ‘in-sample’). Il walk-forward analysis, invece, suddivide il dataset in finestre temporali consecutive, utilizzando una finestra per la calibrazione del modello e la successiva per la valutazione out-of-sample. Questo processo viene ripetuto scorrendo la finestra di valutazione lungo tutta la serie storica. Entrambi i metodi mirano a stimare la performance futura della strategia, evitando il problema dell’overfitting, ovvero l’eccessiva aderenza del modello ai dati storici, che porta a performance deludenti su dati futuri.
L’importanza di questi test risiede nella loro capacità di fornire una stima più realistica della performance attesa di una strategia. Un modello che performa bene in-sample potrebbe fallire miseramente out-of-sample, indicando un overfitting. Ad esempio, immaginiamo un modello che predice il prezzo di un’azione con un R-quadrato di 0.95 in-sample. Se il test out-of-sample mostra un R-quadrato di 0.10, è evidente che il modello è inadatto per il trading reale. Il walk-forward analysis, invece, simula meglio le condizioni di trading reali, in quanto il modello viene ripetutamente ricalibrato con dati più recenti, riflettendo l’evoluzione del mercato.
Nella pratica, un walk-forward analysis potrebbe essere implementato suddividendo un dataset di 10 anni in finestre di 3 anni per la calibrazione e 1 anno per la valutazione. Il modello viene calibrato sui primi 3 anni, testato sull’anno successivo, poi ricalibrato sui successivi 3 anni (anni 2-4) e testato sull’anno 5, e così via. Questo processo genera una serie di performance out-of-sample che forniscono una misura più robusta della performance attesa. Si possono poi calcolare metriche come il Sharpe Ratio, il Maximum Drawdown e il Sortino Ratio out-of-sample per valutare la qualità della strategia.
Nonostante i vantaggi, questi test presentano dei limiti. La performance out-of-sample può essere influenzata dalla lunghezza del periodo di test e dalla scelta delle finestre temporali. Inoltre, non garantiscono una performance futura positiva, in quanto il mercato è intrinsecamente imprevedibile. Infine, la complessità computazionale può essere elevata, soprattutto per strategie complesse o dataset molto ampi. Pertanto, è fondamentale una scelta attenta dei parametri e un’interpretazione critica dei risultati, considerando sempre l’incertezza inerente ai mercati finanziari.
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