Backtesting

📊 Introduzione al Backtesting

Il backtesting è una tecnica fondamentale nel trading quantitativo per simulare la performance storica di una strategia. Come spiegato da Ernest P. Chan nel Capitolo 3 del suo libro Quantitative Trading, backtestare una strategia permette di:

🔍 Comprendere a fondo il comportamento della strategia.
⚠️ Identificare errori logici o di implementazione.
🛠️ Consente raffinamenti misurabili prima del live trading.

🖥️ Piattaforme per il Backtesting

Le principali piattaforme per eseguire il backtesting includono:

📗 Excel: semplice e visivo, ideale per strategie basiche. Per modelli semplici, riduce il rischio di look-ahead bias.
📘 MATLAB: ottimo per analisi matematiche avanzate.
💻 TradeStation: completo, con dati e motore di backtest integrato. Limitazioni sul linguaggio.

🧾 Qualità dei Dati Storici

È fondamentale usare dati di qualità:

✅ Usa prezzi adjusted per split e dividendi.
🚫 Evita survivorship bias: includi titoli falliti o delistati.

⚙️ Formula di aggiustamento per dividendi:

$$ \text{Prezzo\_adj} = \text{Close}_{T-1} \cdot \frac{ \text{Close}_{T-1} – d }{ \text{Close}_{T-1} } $$

📈 Metriche Chiave

🔹 Sharpe Ratio:

$$ \text{Sharpe} = \frac{ \mathbb{E}[R – r_f] }{ \sigma(R) } $$

🔄 Annualizzazione:

$$ \text{Sharpe}_{\text{ann}} = \sqrt{252} \cdot \text{Sharpe}_{\text{giornaliero}} $$

🔻 Maximum Drawdown: perdita massima dal picco al minimo successivo:

$$ \text{Max DD} = \max_t \left( \frac{ \text{Peak}_t – \text{Valley}_t }{ \text{Peak}_t } \right) $$

❌ Errori Comuni

Non fare questi errori comuni!!

⏩ Look-ahead bias: utilizzo di dati futuri per prendere decisioni passate.
🔁 Data snooping: eccessiva ottimizzazione su un solo dataset.
🧪 Soluzioni: test out-of-sample, paper trading, validazione incrociata.

💸 Costi di Transazione

Devono includere:

🔻 Commissioni
↔️ Spread bid-ask
📉 Slippage
🌊 Impatto sul mercato

📉 Esempio: una strategia con Sharpe 4.47 può diventare -3.19 con soli 5 bps di costi.

🔧 Raffinamento della Strategia

👓 Evitare modifiche arbitrarie basate solo su risultati storici.

💡 I cambiamenti devono avere una motivazione economica (es. nuovi indicatori, regimi di volatilità, esclusione di penny stocks).

✅ Conclusioni

🔬 Il backtesting è la base per costruire strategie robuste. Per essere efficace, deve:

🧹 Usare dati puliti e realistici
📏 Valutare con metriche corrette
🧪 Essere validato fuori dal campione
💸 Considerare tutti i costi reali

L’esperienza pratica e l’uso consapevole degli strumenti rendono il backtesting un pilastro della validazione delle strategie.

Quindi la prossima volta che vuoi valutare la bontà di un backtest ricordati che basta poco per prendere fischi per fiaschi!

E segui Bottom Up che conviene 😉

📬 Vuoi contenuti ancora più approfonditi?

Iscriviti alla nostra newsletter per ricevere:

📚 Guide gratuite
📈 Strategie avanzate di trading
🧠 Analisi di libri e paper scientifici

📐 Appendice Matematica

Sharpe Ratio: $$ \text{Sharpe} = \frac{ \mathbb{E}[R – r_f] }{ \sigma(R) } $$
Sharpe Annualizzato: $$ \text{Sharpe}_{\text{ann}} = \sqrt{252} \cdot \text{Sharpe}_{\text{giornaliero}} $$
Prezzo ajustato per dividendi: $$ \text{Prezzo\_adj} = \text{Close}_{T-1} \cdot \left(1 – \frac{d}{\text{Close}_{T-1}} \right) $$
Max Drawdown: $$ \text{Max DD} = \max_t \left( \frac{ \text{Peak}_t – \text{Valley}_t }{ \text{Peak}_t } \right) $$

📚 Riferimenti

Chan, E. P. (2008). Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business. Wiley.
Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press.
Pardo, R. (2008). The Evaluation and Optimization of Trading Strategies. Wiley.

Bottom Up

Altri articoli

Ricerca

Trading Algoritmico – Analisi Bibliometrica

🧩 Introduzione Negli ultimi trent’anni il trading algoritmico è passato dall’essere una nicchia sperimentale a una componente centrale dei mercati finanziari e, più recentemente, anche dei mercati energetici. Questo sviluppo

27 Settembre 2025