Backtesting: la herramienta principal para mejorar tus estrategias de trading

El trading se ha transformado en una actividad que requiere preparación, disciplina y, sobre todo, una sólida estrategia si se planea tener éxito en ella. Es común entre principiantes lanzarse directamente a operar sin siquiera poner a prueba su método con anterioridad, lo que suele traer como consecuencias pérdidas económicas bastante serias.

Lo bueno es que existe una herramienta para combatir con este problema, y a lo largo de este artículo explicaremos cómo funciona, cuáles son sus ventajas, qué limitaciones tiene y por qué resulta imprescindible para perfeccionar cualquier plan de trading.

¿Qué es el backtesting y por qué es tan relevante?

El término backtesting, según lo define Exness, hace referencia a la simulación de una estrategia de trading usando datos históricos para comprobar cómo dicho proceso pudo haber funcionado.

Ten en cuenta que este procedimiento no garantiza el éxito futuro —porque los mercados están en constante evolución—, pero sí proporciona una valiosa perspectiva. Al observar el rendimiento histórico, los traders pueden detectar fortalezas, debilidades, patrones de riesgo y posibles ajustes que pueden ser utilizados para optimizar la estrategia antes de llevarla a la práctica en tiempo real.

Ventajas clave

Llevar a cabo esta estrategia es bien sabido que otorga beneficios a un trader, cinco para ser más específicos:

Validación objetiva de estrategias: el mayor beneficio es que elimina gran parte de la subjetividad. En lugar de confiar en corazonadas o intentar adivinar cómo funciona el mercado, el trader se apoya en datos concretos para decidir si un método genera o no resultados.
Identificación de errores comunes: a veces, una estrategia parece perfecta en teoría, pero al probarla con registros históricos, se evidencia que su rendimiento es pobre o no genera resultados favorables. Detectar esto a tiempo es vital para evitar pérdidas de dinero real.
Medición del riesgo y la volatilidad: más allá de las ganancias, esta estrategia permite calcular métricas como el drawdown máximo, también conocido como la pérdida acumulada más grande, la tasa de aciertos o el ratio de riesgo y beneficio.
Ajuste fino de parámetros: realizar ciertos ajustes, como el cambio de niveles de stop loss, la toma de beneficios en diferentes puntos o aplicar una varianza en el marco temporal, pueden servir para crear posibles eventos en entornos simulados y sin riesgo económico.
Confianza psicológica: operar en los mercados puede generar mucha presión emocional. Por esa razón, cuando una estrategia ha demostrado resultados positivos en pruebas históricas, el trader confía más en ella y, en consecuencia, evita tomar decisiones impulsivas.

Limitaciones

Aunque es una herramienta poderosa, no está exenta de problemas. Entre los más comunes destacan:

Sesgo de optimización: existe un riesgo cuando se ajustan mucho los datos históricos recopilados; al hacerlo, se arriesga a que la estrategia solo tenga utilidad para situaciones pasadas y no futuras.
Datos incompletos o erróneos: si una base de datos tiene velas faltantes, precios mal registrados o ajustes corporativos ignorados, la consecuencia se traduce en resultados poco confiables.
Condiciones de mercado cambiantes: pueden ser estrategias muy rígidas en mercados que son altamente volátiles.

Los traders más experimentados complementan estas estrategias con otras igualmente comprobadas,como el trading en demo (paper trading) o la validación en tiempo real.

Relación entre el spread y el rendimiento de las pruebas

El costo de la transacción a veces puede ser uno de los factores clave al obtener resultados de un análisis. Es en este escenario donde entra en juego la importancia de comprender qué es el spread en trading, ya que este diferencial entre el precio de compra y el de venta es capaz de afectar directamente a la rentabilidad de una estrategia, tal y como lo explica Exness en su blog.

Si un backtest se encuentra mal configurado, pasar por alto el impacto del spread o de las comisiones se convierte en un problema que puede ocurrir en cualquier momento, lo que a su vez puede crear expectativas poco realistas. Por ejemplo, una estrategia de scalping que a primera vista parece rentable pero que no ha considerado este valor puede volverse insostenible cuando llega el momento de aplicar los valores reales de un bróker.

Cómo realizar esta estrategia paso a paso

Ya explicados los beneficios y riesgos de esta estrategia, es momento de explicar cómo llevarla a cabo:

Establece la estrategia: antes de comenzar, es vital que tengas claridad sobre cuándo se sale o entra del mercado, qué indicadores se utilizan y qué marco temporal será analizado.
Selecciona los datos históricos adecuados: es posible obtener resultados engañosos si el período evaluado es muy corto. En contraste, analizar uno demasiado largo puede incluir condiciones irrelevantes para tu estudio.
Aplica la simulación planificada: con ayuda de un software especializado, es posible generar y probar miles de escenarios en minutos.
Analiza los resultados: ciertas métricas como el porcentaje de aciertos, la ganancia neta, el drawdown y la relación beneficio/riesgo, deben ser evaluadas en este punto. Recuerda que no se trata solo de cuánto se gana, sino de cómo se gana y con qué consistencia.
Ajusta y vuelve a probar: ya encontradas las debilidades de la estrategia, debes ajustar los parámetros y repetir una vez más el proceso. No obstante, no olvides que se trata de un proceso que te será de utilidad para el futuro y no para el pasado.

Ejemplos prácticos

Hay algunos escenarios demostrables donde esta estrategia ha producido resultados palpables, como por ejemplo:

Scalping en Forex: estrategias de muy corto plazo, como el cambio de divisas entre el dólar canadiense y el peso mexicano, dependen de milisegundos de diferencia en precios. Un backtest con datos de alta frecuencia es capaz de revelar si la técnica soporta el impacto del spread y las comisiones.
Swing trading en acciones: permite comprobar si un patrón de velas japonesas, combinado con medias móviles, funciona en distintos sectores y condiciones económicas.
Trading de criptomonedas: dada la alta volatilidad de este mercado, tal y como se puede apreciar en tiempos recientes con Bitcoin y Ethereum, probar sistemas en periodos de fuertes subidas y caídas puede ofrecer una visión más realista de qué tan resiliente es.

Recomendaciones finales

El trading exitoso no depende de intuiciones ni de suposiciones, sino de preparación, análisis y validación. Esta estrategia es, sin lugar a dudas, la herramienta más eficaz para evaluar si una estrategia merece la pena o si debe descartarse. Aunque, por supuesto, para llevarla a cabo con éxito, el trader debe considerar lo siguiente:

Debe ser realista con los resultados esperados
Incluye todos los costes del proceso
Ha diversificado las pruebas
No está en búsqueda de una perfección histórica

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