guía de backtesting para la investigación

Question

Soy estudiante de máster en finanzas y estoy trabajando en mi tesis de gestión de carteras. Dentro de mi tesis tendré que hacer un backtest de una estrategia de cartera para una cartera equilibrada.

Estoy buscando una guía/documento que describa cómo hacer un backtest de una estrategia de inversión. Preferiblemente la guía/documento está orientada a la investigación. Nunca he hecho ningún backtesting antes y todavía no soy consciente de las trampas que podrían ocurrir durante el proceso. Me gustaría trabajar con Matlab o Excel (Python también sería posible, pero menos preferible).

Answer 1

Esto era demasiado largo para un comentario, así que lo escribo como respuesta. He proporcionado alguna literatura interesante que le dará una idea de las trampas comunes del backtesting de estrategias de trading algorítmico.

Marcos Lopéz de Prado sobre el backtesting:

Marcos Lopéz de Prado proporciona algunos buenas diapositivas que le ofrece una rápida introducción al objetivo del backtesting, antes de adentrarse en las trampas más comunes del backtesting de estrategias de inversión algorítmicas basadas en modelos predictivos (esto se refiere también al backtesting de carteras). Sostiene que el escollo más difícil de evitar es el problema de las pruebas múltiples (es decir, ajustar su modelo/estrategia basándose en múltiples backtests es peligroso), y presenta algunas soluciones para evitar este problema. En general, su presentación está relacionada con sus propios artículos en coautoría que se especifican a continuación:

• Bailey, David H., et al. (2014). "Pseudomatemáticas y charlatanería financiera: Los efectos del sobreajuste del backtest en el rendimiento fuera de la muestra" .
• Bailey, David H., et al. (2016) "La probabilidad de sobreajuste del backtest" .
• Bailey, David H., y Marcos López De Prado (2014). "El ratio de Sharpe deflactado: corregir el sesgo de selección, el sobreajuste del backtest y la no normalidad" .
• Bailey, David H., et al. (2015). "Sobreajuste estadístico y rendimiento del backtest" .

Literatura alternativa:

También está la obra de Daniel P. Palomar diapositivas sobre backtesting que le cuenta siete pecados de la aplicación de estrategias de inversión cuantitativa (sesgo de supervivencia, costes de transacción, coste de los cortos, problema de las pruebas múltiples, etc.). Además, ofrece una introducción a las formas de realizar un backtest, que incluye la validación cruzada, el walk-forward y la validación cruzada k-fold. En las diapositivas, también hace referencia a algunos de los trabajos de de Prado, descritos anteriormente. Las diapositivas son del curso Optimización de carteras en R encontrado aquí .

Alternativamente, si quiere un trabajo basado en la investigación puede inspirarse en el documento de Víctor deMiguel Diversificación óptima frente a ingenua: ¿Hasta qué punto es ineficiente la estrategia de cartera 1/N? En este artículo se detalla cómo los modelos de cartera de media-varianza no superan a la cartera heurística de igual ponderación fuera de la muestra. El estudio ofrece una forma de comparar diferentes carteras y no tiene mucha relación con el backtesting.

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Con todo, será una buena idea pedir a su supervisor material de lectura adicional, independientemente de lo anterior. Él le indicará la dirección correcta y podría sugerirle bibliografía conocida sobre backtesting o métodos con los que esté familiarizado.