Бэктестинг алгоритмической торговли

Бэктестинг моделирует торговую стратегию на исторических данных, чтобы оценить результат до использования капитала. Хороший бэктест делает упор на реализм, воспроизводимость и устойчивость, а не только на итоговую доходность.

Подготовка данных

Качественные данные - основа любого бэктеста. Цены должны быть корректно скорректированы с учетом корпоративных событий, а тикеры - сопоставлены с учетом смен названий. Ошибка выживших должна быть исключена при использовании индексов или вселенных. Точность временных меток критична для внутридневных стратегий.

Механика симуляции

Бэктест должен моделировать, как ордера исполнились бы на рынке. Это включает спред bid-ask, комиссии, проскальзывание и частичные исполнения. Модель исполнения должна учитывать тип ордера, размер сделки и условия ликвидности. Без этого результаты будут чрезмерно оптимистичными.

Метрики эффективности

Ключевые метрики включают доходность, волатильность, просадку, коэффициент Шарпа, фактор прибыли, долю прибыльных сделок и оборот. Оценивайте устойчивость по разным временным окнам, а не только по полному периоду. Стратегия, работающая лишь в одном режиме, хрупка.

Источники смещения

Look-ahead bias возникает, когда будущая информация попадает в сигнал или логику исполнения. Data snooping возникает, когда параметры подбираются до тех пор, пока бэктест не покажет хороший результат. Оба фактора ведут к завышенным ожиданиям и слабой работе в реальной торговле.

Валидация и устойчивость

Тесты вне выборки, walk-forward анализ и стресс-сценарии дают более сильные доказательства устойчивости. Стратегию следует проверять на разных рыночных режимах, включая спокойные и волатильные периоды. Небольшие изменения параметров не должны вызывать больших изменений результатов.

Заключение

Бэктестинг необходим, но недостаточен. Цель - проверить стратегию в реалистичных условиях и понять, где она может дать сбой до того, как рискуется реальный капитал.