Backtesting de Acciones: Una Guía Basada en Datos
Un flujo de trabajo riguroso desde la pregunta de investigación hasta datos en un momento dado, suposiciones de ejecución, validación y evidencia guardada.
El backtesting de acciones aplica reglas de decisión históricas a la información y los precios negociables que habrían estado disponibles en cada momento simulado. Una prueba válida necesita un universo en un momento dado, ajustes de precios explícitos, tiempos de conocimiento de eventos, fills y costos realistas, cobertura completa, disciplina de parámetros y un período fuera de muestra intacto.
Congelar el conjunto de información
Defina el momento de la decisión y admita solo los datos conocidos en ese corte. Las posteriores enmiendas de la SEC, los calendarios de ganancias revisados, los fundamentales reexpresados y la membresía actual del índice no deben filtrarse en simulaciones anteriores.
Resuelva los valores a través de identidades históricas y conserve los nombres deslistados. De lo contrario, el universo excluirá muchas fallas y exagerará el rendimiento.
Modelar lo que podría haberse negociado
Elija la regla de barra y fill antes de examinar los resultados. Los fills de cierre el mismo día después de un evento fuera de horario son imposibles; el volumen escaso y los spreads amplios hacen que los precios teóricos no sean confiables.
Incluya comisiones cuando sea relevante, spread, slippage, suposiciones de préstamo y localización para ventas en corto, interrupciones de negociación y restricciones de cartera. Las pruebas de sensibilidad deben mostrar si el resultado sobrevive a una ejecución modestamente peor.
- Retrasar cada señal hasta su disponibilidad pública.
- Usar membresía en un momento dado.
- Rechazar miradas retrospectivas incompletas.
- Probar costos y retrasos de fill.
Validar en lugar de optimizar para siempre
Separar los períodos de investigación, validación y retención final. Limite el número de variaciones, informe todas las opciones probadas y compare con líneas de base simples.
Guarde la versión del código, los parámetros, la consulta de datos, las ejecuciones de origen, la instantánea de cobertura, las operaciones y las métricas. Una curva prometedora sin su paquete de evidencia no es un resultado reproducible.
Key takeaways
- 01Simular solo la información conocida en ese momento.
- 02Incluir valores deslistados y ejecución realista.
- 03Reservar una retención intacta.
- 04Guardar el paquete completo de evidencia.
Un flujo de trabajo riguroso desde la pregunta de investigación hasta datos en un momento dado, suposiciones de ejecución, validación y evidencia guardada.
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