¿Eres un trader que quiere probar y afinar su estrategia? El backtesting es un paso crucial en el proceso, pero no está exento de dificultades. Muchos traders son víctimas de errores comunes que pueden distorsionar sus resultados y llevarles a tomar malas decisiones. En este artículo profundizaremos en los 7 grandes errores que cometen los traders al realizar backtesting y te proporcionaremos consejos prácticos para ayudarte a evitarlos. Optimiza tu proceso de backtesting para obtener mejores resultados y mejora el rendimiento de tus operaciones con la ayuda de nuestra guía de expertos sobre backtesting. ¡Empecemos!

Resumen

1. Error de backtesting n°1: Sobreajuste
2. Error de backtesting n°2: Sesgo de filtración de datos
3. Error de backtesting n°3: Sesgo de lookahead
4. Error de backtesting n°4: Descuido de los costes de transacción
5. Error de backtesting n°5: No simular el deslizamiento
6. Error de backtesting n°6: No tener en cuenta el riesgo
7. Error de backtesting n°7: No validar la estrategia fuera de la muestra
8. Conclusiones

Error de backtesting n°1: Sobreajuste

El sobreajuste es un error común que cometen los traders cuando realizan pruebas retrospectivas de sus estrategias. Se produce cuando un modelo se entrena con un conjunto específico de datos y luego se prueba con el mismo conjunto de datos, lo que da lugar a una sobreestimación de su rendimiento. El sobreajuste se produce cuando el modelo es demasiado complejo y es capaz de ajustarse tanto al ruido de los datos como al patrón subyacente, lo que hace que funcione bien con los datos de entrenamiento, pero mal con los nuevos datos no vistos.

Una de las causas más comunes del sobreajuste es utilizar un modelo demasiado complejo para la cantidad de datos disponibles. Un modelo con demasiados parámetros puede ajustarse al ruido de los datos, lo que da lugar a un modelo que funciona bien con los datos de entrenamiento, pero mal con los nuevos datos del conjunto de testing. Por eso es importante elegir un modelo que sea lo suficientemente sencillo como para captar el patrón subyacente en los datos, pero no tan complejo como para ajustarse al ruido.

Otra causa de sobreajuste es utilizar una muestra demasiado pequeña. Cuando el tamaño de la muestra es pequeño, es posible que el modelo no pueda generalizarse bien a nuevos datos. Por eso es importante utilizar una muestra lo suficientemente grande como para representar a la población de interés.

El sobreajuste también puede producirse cuando se utiliza una estrategia demasiado específica para un mercado o un periodo de tiempo concretos. Una estrategia adaptada a un mercado o un periodo de tiempo concretos puede no funcionar bien en otros mercados o periodos de tiempo. Por eso es importante probar una estrategia en varios mercados y periodos para garantizar su solidez.

Para evitar el sobreajuste, los traders deben utilizar un modelo sencillo con un número suficiente de parámetros, utilizar un tamaño de muestra suficientemente grande y probar la estrategia en varios mercados y periodos de tiempo. Además, los traders deben utilizar técnicas como la validación cruzada y las pruebas fuera de muestra para asegurarse de que el modelo no se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento.

Error de backtesting n°2: Sesgo de filtración de datos

El sesgo de la filtración de datos puede producirse de varias formas. Una de ellas consiste en utilizar una muestra de prueba para seleccionar el mejor modelo o estrategia entre múltiples posibilidades, lo que da lugar a una sobreestimación del rendimiento del modelo o estrategia elegido. Esto se debe a que el modelo o la estrategia elegidos se han seleccionado en función de su rendimiento en la muestra de prueba, que no es representativa de la población de interés.

Otra forma de sesgo por filtración de datos es utilizar una muestra de prueba para seleccionar las mejores variables de entrada o parámetros para un modelo o estrategia. Esto puede llevar a una sobreestimación del rendimiento del modelo o estrategia elegidos, ya que las variables de entrada o los parámetros se han seleccionado en función de su rendimiento en la muestra de prueba.

Para evitar el sesgo de filtración de datos, los traders deben utilizar una muestra separada para la selección del modelo o la estrategia y la evaluación del rendimiento. Esto puede lograrse utilizando técnicas como las pruebas fuera de muestra y la validación cruzada. Además, los traders deben ser conscientes del número de modelos o estrategias que están probando y del número de variables de entrada o parámetros que están utilizando. Cuantos más modelos o estrategias y variables de entrada o parámetros se prueben, mayor será la probabilidad de que se produzca un sesgo de filtración de datos.

Error de backtesting n°3: Sesgo de lookahead

El sesgo de lookahead es un error común que cometen los traders al hacer backtesting de sus estrategias y que muy a menudo no se ve (por eso es tan peligroso). Se produce cuando un trader utiliza información que no estaba disponible en el momento de realizar la operación. Esto puede dar lugar a una sobreestimación del rendimiento de la estrategia, ya que el trader está "anticipándose" a la información futura.

El sesgo de lookahead puede producirse de varias maneras. Una de ellas consiste en utilizar datos futuros en el proceso de backtesting, por ejemplo ajustando la estrategia en función de las condiciones futuras del mercado. Esto puede dar lugar a una sobreestimación del rendimiento de la estrategia, ya que el trader está "anticipándose" a la información futura. Otra forma en que puede producirse el sesgo de lookahead es utilizando información que no estaba disponible en el momento en que se realizó la operación, como noticias o indicadores económicos. Esto también puede llevar a una sobreestimación del rendimiento de la estrategia.

Para evitar el sesgo de anticipación, los traders deben asegurarse de que su proceso de backtesting se basa en información que habría estado disponible en el momento en que se realizó la operación. Esto puede lograrse utilizando datos históricos y asegurándose de que el proceso de backtesting no incluya ninguna información que no estuviera disponible en el momento en que se realizó la operación. Además, los traders deben ser conscientes del marco temporal que utilizan para el backtesting y asegurarse de que es representativo del marco temporal en el que operarán.

Otra forma de evitar el sesgo lookahead es utilizar un enfoque walk-forward en el backtesting. Este método divide los datos históricos en diferentes subperíodos, en cada subperíodo la estrategia se prueba y optimiza utilizando los datos hasta ese punto y luego se evalúa utilizando los siguientes datos disponibles. Esto permite al trader ver cómo habría funcionado la estrategia si se hubiera aplicado en tiempo real.

Error de backtesting n°4: Descuido de los costes de transacción

Los costes de transacción se refieren a los costes asociados a la compra y venta de valores, como las comisiones, los honorarios y el diferencial entre la oferta y la demanda. Estos costes pueden tener un impacto significativo en el rendimiento de una estrategia, especialmente cuando se negocia con frecuencia o en un mercado muy líquido.

Al realizar el backtesting de una estrategia, muchos traders olvidan incluir los costes de transacción en sus cálculos. Esto puede dar lugar a una sobreestimación del rendimiento (especialmente cuando se utiliza el interés compuesto) de la estrategia, ya que el trader no tiene en cuenta el impacto de los costes de transacción en sus rendimientos. Por ejemplo, una estrategia que es rentable sin tener en cuenta los costes de transacción puede no serlo si se tienen en cuenta dichos costes.

Para evitar descuidar los costes de transacción, los traders deben incluirlos en sus cálculos de backtesting. Para ello, pueden utilizar datos históricos sobre los costes de transacción, como el diferencial entre la oferta y la demanda, e incorporarlos a los cálculos de la rentabilidad de la estrategia. Además, los traders también deben tener en cuenta el impacto de los costes de transacción en su plan general de negociación, incluida la frecuencia de las operaciones y los mercados en los que operan.

Otra forma de evitar descuidar los costes de transacción es utilizar una plataforma de backtesting o un software que tenga en cuenta los costes de transacción. Muchas plataformas y programas tienen opciones integradas para incluir los costes de las transacciones y otros factores del mundo real en el proceso de backtesting, lo que puede ahorrar a los traders tiempo y esfuerzo en el cálculo manual de estos costes.

Error de backtesting n°5: No simular el deslizamiento

El deslizamiento se refiere a la diferencia entre el precio previsto de una operación y el precio real al que se ejecuta la operación. Esto puede deberse a varios factores, como la volatilidad del mercado, el tamaño de la orden y la liquidez del valor negociado.

Al realizar pruebas retrospectivas de una estrategia, muchos traders no tienen en cuenta el deslizamiento en sus cálculos. Esto puede dar lugar a una sobreestimación del rendimiento de la estrategia, ya que el trader no tiene en cuenta el impacto del deslizamiento en sus rendimientos. Por ejemplo, una estrategia que es rentable sin tener en cuenta el deslizamiento puede no serlo si se tiene en cuenta.

Para evitar descuidar el deslizamiento, los traders deben simularlo en sus cálculos de backtesting. Esto puede hacerse utilizando datos históricos sobre el deslizamiento e incorporándolos a los cálculos de los rendimientos de la estrategia. Además, los traders deben tener en cuenta el impacto del deslizamiento en su plan general de negociación, incluido el tamaño de las órdenes y los mercados en los que operan.

Otra forma de evitar descuidar el deslizamiento es utilizar una plataforma o software de backtesting que tenga en cuenta el deslizamiento. Muchas plataformas y programas tienen opciones integradas para incluir el deslizamiento y otros factores del mundo real en el proceso de backtesting, lo que puede ahorrar a los traders tiempo y esfuerzo en el cálculo manual de estos costes.

Error de backtesting n°6: No tener en cuenta el riesgo

El riesgo se refiere al potencial de pérdida y es una parte inherente de cualquier inversión o actividad comercial. Al realizar el backtesting de una estrategia, muchos traders se centran únicamente en los beneficios potenciales y olvidan tener en cuenta los riesgos potenciales asociados a la estrategia. Y es un gran error.

No tener en cuenta el riesgo puede llevar a una sobrestimación del rendimiento de la estrategia, ya que el inversor no está considerando los posibles inconvenientes de la estrategia. Por ejemplo, una estrategia que parece rentable en las pruebas retrospectivas puede no ser viable en la práctica debido al alto nivel de riesgo asociado a ella.

Para evitar no tener en cuenta el riesgo, los traders deben incorporar técnicas de gestión del riesgo en su proceso de backtesting. Esto puede hacerse utilizando medidas de riesgo como el valor en riesgo (VaR) y el déficit esperado (ES) para estimar la posible desventaja de la estrategia. Además, los traders deben tener en cuenta el impacto del riesgo en su plan general de negociación, incluida su tolerancia al riesgo y los mercados en los que operan.

Otra forma de evitar no tener en cuenta el riesgo es utilizar una plataforma de backtesting o un software que incorpore técnicas de gestión del riesgo. Muchas plataformas y programas llevan incorporadas opciones para incluir medidas de riesgo como el VaR y el ES, que pueden ofrecer una visión más completa de los riesgos y rendimientos potenciales de la estrategia.

Error de backtesting n°7: No validar la estrategia fuera de la muestra

No validar la estrategia fuera de la muestra es un error común que cometen los traders cuando hacen backtesting de sus estrategias. La validación se refiere al proceso de probar una estrategia con datos que no se utilizaron durante el desarrollo de la estrategia. Esto es importante porque permite a los traders ver el rendimiento de la estrategia con datos nuevos y desconocidos.

Al realizar el backtesting de una estrategia, muchos traders sólo la prueban con los mismos datos que se utilizaron para desarrollarla. Esto puede dar lugar a una sobreestimación del rendimiento de la estrategia, ya que el trader no tiene en cuenta el rendimiento de la estrategia con datos nuevos y desconocidos.

Para evitar no validar la estrategia fuera de la muestra, los traders deben utilizar una parte de sus datos para realizar pruebas fuera de la muestra. Esto puede hacerse dividiendo los datos en un conjunto de entrenamiento y otro de test, donde la estrategia se desarrolla utilizando el conjunto de entrenamiento y luego se prueba en el conjunto de test. Además, los traders también deben considerar el uso de técnicas como la validación cruzada, que implica el uso de diferentes subconjuntos de datos para el entrenamiento y el test.

Conclusiones

En conclusión, el backtesting es un paso crucial en el proceso de desarrollo y perfeccionamiento de una estrategia de trading, pero no está exento de dificultades. Los 7 grandes errores que cometen los traders al realizar backtesting son el sobreajuste, el sesgo de filtración de datos, el sesgo de lookahead, el descuido de los costes de transacción, la no simulación del deslizamiento, la no consideración del riesgo y la no validación de la estrategia fuera de la muestra. Al comprender y evitar estos errores comunes, los traders pueden aumentar sus posibilidades de éxito y optimizar su proceso de backtesting para obtener mejores resultados. Es importante recordar que el backtesting es sólo un paso del proceso y que debe combinarse con otros métodos, como el paper trading y el forward testing, para tener una visión completa del rendimiento de la estrategia.