Quanto deve essere profondo uno storico?

Una domanda ricorrente da parte di chi si avvicina al mondo dei trading system è: “quanto deve essere lungo uno storico per poter effettuare un buon backtesting?“.

La risposta non è univoca, come spesso accade, e dipende se si sta parlando di daily o di intraday e dalla significatività statistica del modello. Limitandoci in questa sede a parlare di daily, che è il time frame più alla portata di un pubblico medio di appassionati non professionisti possiamo dire che non basta uno storico di 5 anni (come qualcuno a volte dice) per poter stare tranquilli. Lo storico deve essere il più profondo possibile e comprendere sicuramente gli anni dal 1997 ad oggi perché sono rappresentativi, ad esempio per il mercato azionario italiano di euforia (1997-1999), crolli (2000, 2001, 2008, 2011), lenta accumulazione (2004, 2005), lunghi laterali (2015), ecc…

Prendiamo un esempio per chiarirci.

Abbiamo costruito già da qualche anno una strategia mean reverting per i mercati USA. Prendiamo il sorgente privo di stop loss e mostriamo la curva dei profitti dal 2009 ad oggi.

E’ una buona equity line che porta a guadagnare quasi 40 mila dollari con un solo contratto mini S&P future con un numero di trades contenuto (e una percentuale di successo del 70%).

Nel nostro caso abbiamo già avuto la prove dei mercati reali, ma se fossimo in fase di progettazione e sviluppo dovremmo utilizzare solo una parte di questo storico per testare in sample-out of sample e la significatività statistica non è certo alta.

Ipotizziamo di ritenere (in modo un po’ superficiale) che i risultati di 7 anni siano sufficienti a stabilire che il modello è robusto. Improvvisamente riusciamo a reperire dati storici più lunghi ed ecco che… Scopriamo che nel 2008 la strategia avrebbe fatto il suo massimo drawdown del 40% superiore a quello verificatosi sullo storico 2009-2016  e ci rendiamo conto che la strategia in certe fasi di shock potrebbe generare perdite non completamente sotto controllo.

Questo è, in piccolino, esattamente quello che accade anche a molti trader discrezional/sistematici che non hanno modo di testare la loro strategia sulla legge dei grandi numeri: capita che entrino in sintonia con una determinata fase di mercato (ad esempio laterale), sottostimano i rischi e quando esplode la volatilità ogni 4-5 anni rischiano di essere spazzati via restituendo (soprattutto quando lavorano a leva) i guadagni degli anni precedenti (pensate ai casi del franco svizzero, del fallimento di Lehman, all’elezione di Trump e chi più ne ha più ne metta).

Un trading system deve quindi essere testato su dati storici che non siano “monotoni” ma che prendano in considerazione situazioni molto diverse tra loro. Deve essere abbastanza ampio per poter avere un numero di trades significativo e per poter fare test di robustezza.

Il modello S&PDBR qui presentato è privo di money management. La versione professionale è svelata a codice aperto al corso che si terrà a Modena a dicembre (insieme ad altri 2 listati consegnati aperti agli iscritti)

Il tema della profondità dei dati e della loro qualità è stato trattato in modo più esteso nei miei libri e ai corsi.

Per saperne di più: