¿Por qué las instituciones hacen backtest?

Question

Veo que las instituciones todavía utilizan el backtesting calculando las pérdidas y ganancias sobre los datos históricos y luego calculan algunos ratios de agregación para ver si una estrategia de negociación es buena o no, aunque no sea un enfoque riguroso en absoluto. Es decir, ¿cómo puede garantizarse que una estrategia de negociación que ha funcionado bien en una ruta de muestra funcione igual de bien fuera de ella?

Answer 1

Sobre todo por convención y tradición . Como mencionó antes el estudiante T, parte de esto es que es una práctica común. Uno informa a sus clientes o directivos de lo bien que funcionó algo en el pasado; no puede informarles de lo bien que funcionará en el futuro. Puede que hayas pensado en algunas medidas útiles de cara al futuro, pero desgraciadamente la tasa de adopción de estas cosas en las finanzas es extremadamente lenta. Todavía enseñamos el CAPM como la vanguardia en las principales escuelas de negocios, a pesar de que se introdujo en la década de 1960. Seguimos atribuyendo a novelistas como Taleb el "descubrimiento" del comportamiento no gaussiano y del cisne negro en la década de 2000, a pesar de que los autores de los modelos que él critica habían introducido ellos mismos modelos de difusión de saltos en la década de 1970.

Dicho esto, creo que está haciendo la suposición implícita aquí de que los cambios de régimen le impiden aplicar sus modelos fuera de la muestra:

¿Cómo se puede garantizar que una estrategia de negociación que ha funcionado bien en una muestra de muestra puede garantizar un rendimiento igual fuera de la muestra?

Hay persistente fenómenos en todos los horizontes temporales: La anomalía de la baja volatilidad, el fuerte predominio de ciertos factores en la explicación de los rendimientos, la agrupación de la volatilidad, las correlaciones sectoriales, el arbitraje entre símbolos específicos, las propiedades del libro de órdenes. Es la presencia de estos comportamientos persistentes lo que motiva a la gente a intentar extraer información de los datos del pasado.

Answer 2

¿Cómo se puede garantizar que una estrategia de negociación que ha funcionado bien en un de muestra, puede garantizar un rendimiento igual fuera de la muestra?

Creo que lo tienes al revés, así es como lo hago yo:

1. Intuición sobre algún fenómeno económico, psicológico, de comportamiento, técnico, etc.
2. Tratando de precisar mi intuición en forma de hipótesis.
3. Tratando de traducir mi hipótesis en una estrategia comercial.
4. Comprobación de la estrategia de negociación.
   • En caso de que no funcione: Falsificación de mi intuición
   • en caso de que funcione: Más pruebas (robustez), y con alguna intuición refinada volver al paso 1.

Básicamente, así es como el método científico funciona cuando se hace una investigación sobre el mercado de valores. Al menos así es como debería ser, por lo que estoy algo de acuerdo con tu insinuación de que sólo la minería de datos bursátiles para encontrar algo es mala ciencia ("Torturar los datos hasta que confiesen" ;-)

Así que, sí, no es perfecto, pero es lo mejor que tenemos para intentar encontrar la señal en el ruido (y hay mucho ruido...)

Un buen punto de partida para entender mejor este enfoque es este libro:
Análisis técnico basado en pruebas por David Aronson

Explica todo el proceso (incluyendo los antecedentes estadísticos completos).

Vea un breve resumen de los puntos importantes aquí: Asesoramiento CXO

Para una revisión exhaustiva, consulte aquí: Sistema de comercio automatizado