Cómo hacer una prueba de su estrategia comercial diaria

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En el backtesting, un operador diario especifica la estrategia que utilizaría y luego ejecuta esa estrategia a través de una base de datos de precios de valores históricos para ver si habría ganado dinero. La prueba incluye supuestos sobre comisiones, apalancamiento y tamaño de la posición. Los resultados proporcionan información sobre los rendimientos, la volatilidad y las relaciones de ganancia y pérdida que puede utilizar para refinar una estrategia de negociación y aplicarla bien.

Comience con una hipótesis

Usted puede presentar su estrategia como una hipótesis, que puede ser algo como esto: «Las acciones de alta capitalización tienden a cerrar por el día, así que puedo comprarlas por la mañana y ganar dinero vendiéndolas por la tarde.» O esto: «Los eventos noticiosos tardan al menos media hora en afectar los precios de la panza de cerdo, así que puedo comprar o vender en las noticias y obtener ganancias.» Con esta declaración, puede pasar a la prueba para ver si su hipótesis es válida.

Ejecute la prueba de su estrategia de operaciones diarias

Digamos que empiezas con algo simple: Tal vez usted tiene razones para pensar que las compañías farmacéuticas que están bajando de precio al disminuir el volumen se volverán y cerrarán por un día. Lo primero que debe hacer es introducirlo en el software: el grupo de la industria y el patrón de compra que está buscando. Los resultados mostrarán si su corazonada es correcta y con qué frecuencia y durante qué períodos de tiempo.

Si te gusta lo que ves, puedes añadir más variables. La mayoría de los programas de backtesting permiten la optimización, lo que significa que pueden generar el apalancamiento, la posición, el período de retención y otros parámetros que generarán la mejor rentabilidad ajustada al riesgo teniendo en cuenta los datos disponibles. A continuación, puede comparar este resultado con su estilo de operación y su posición de capital para ver si funciona.

El backtesting está sujeto a algo que los operadores llaman sobre-optimización, los matemáticos llaman ajuste de curvas, y los analistas llaman minería de datos. Aunque la sobreoptimización suena bien, lo que sucede a menudo es que la prueba genera un modelo que incluye variables innecesarias y que no tiene sentido lógico en la práctica.

Si encuentra una estrategia que funciona cuando la acción cierra un día, baja dos días, luego sube un tercer día, seguido de cuatro días de bajada cuando alcanza su punto máximo intradiario, probablemente no haya hecho un descubrimiento sorprendente; simplemente ha encajado en la curva.

Comparar los resultados con los ciclos del mercado

Cuando realice la prueba de rendimiento, asegúrese de hacerlo durante un período de tiempo lo suficientemente largo para que pueda ver cómo funcionaría su estrategia en diferentes condiciones de mercado. Aquí hay algunas cosas para comprobar:

  • ¿Cómo fue la estrategia en los períodos de inflación? ¿Crecimiento económico? ¿Altas tasas de interés? ¿Bajas tasas de interés?
  • ¿Qué estaba sucediendo en los mercados durante el tiempo en que la estrategia funcionó mejor? ¿Qué pasaba cuando funcionaba peor? ¿Qué probabilidades hay de que vuelva a ocurrir?
  • ¿Cómo afecta la volatilidad del mercado a la estrategia? ¿Es el valor más volátil que el mercado, menos volátil, o parece que se ha retirado del mercado?
  • ¿Se han producido cambios importantes en el sector durante el período de la prueba? Ejemplos de este tipo de cambios son las nuevas tecnologías que aumentan la demanda de ciertos productos básicos o los cambios en la reglamentación que hacen que las industrias queden obsoletas. ¿Significa esto que los resultados del pasado siguen siendo válidos?
  • ¿Ha habido cambios en la forma en que se negocian los valores? Por ejemplo, la mayor parte del comercio de la mayoría de los productos básicos solía tener lugar en pozos de comercio al aire libre. Ahora, el comercio es casi totalmente electrónico. ¿Cómo se ven los resultados de sus pruebas dadas las tecnologías actuales de negociación?

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