Como testar uma estratégia de negociação
Você acha que tem ótimas ideias sobre o mercado mas não sabe como testá-las sem arriscar seus fundos? Aprender a retestar ideias comerciais é o pão e a manteiga de um bom comerciante sistemático.
A premissa subjacente do backtesting é que o que funcionou no passado pode funcionar no futuro. Mas como você faz isso sozinho? E como você deve avaliar os resultados? Vamos passar por um simples processo de retroteste.
Introdução
O backtesting é um dos principais componentes do desenvolvimento de sua própria estratégia de mapeamento e negociação. É feito reconstruindo negócios que teriam acontecido no passado com um sistema baseado em dados históricos. Os resultados do backtesting devem dar-lhe uma ideia geral de se uma estratégia de investimento é eficaz ou não.
Antes de continuarmos, se quiser testar suas próprias estratégias, a Binance Futures é um ótimo lugar para fazê-lo. Se você quiser ter acesso a dados históricos da plataforma, preencha este formulário de inscrição.
O que está testando?
Primeiro, se você quiser dar um mergulho mais profundo no que é o backtesting, leia nosso artigo O que é Backtesting?.
Em suma, o principal objetivo do backtesting é mostrar se suas ideias de negociação são válidas. Você usa dados de mercado passados para ver como uma estratégia teria se saído. Se a estratégia parece ter potencial, também pode ser eficaz em um ambiente de negociação ao vivo.
O que fazer antes de testar de volta
Antes de começarmos com o exemplo de backtesting, há algo que você deve determinar. Você precisará estabelecer que tipo de comerciante você é. Você é um comerciante discricionário ou sistemático?
A negociação discricionária é baseada em decisões - os comerciantes usam seu próprio julgamento para quando entrar e sair. É uma estratégia relativamente frouxa e aberta, onde a maioria das decisões cabe à avaliação do comerciante sobre as condições em questão. Como seria de esperar, o backtesting é menos relevante quando se trata de negociação discricionária, já que a estratégia não é estritamente definida.
Isso, é claro, não significa que se você é um comerciante discricionário, você não deve retroescou ou comércio de papel em tudo. Significa apenas que os resultados podem não ser tão confiáveis como no outro caso.
A negociação sistemática é mais aplicável ao nosso tópico. Os comerciantes sistemáticos dependem de um sistema de negociação que define e diz exatamente quando entrar e sair. Embora tenham controle total sobre qual é a estratégia, os sinais de entrada e saída são determinados pela estratégia. Você poderia pensar em uma simples estratégia sistemática como:
- Quando A e B acontecerem ao mesmo tempo, entre em uma troca.
- Quando X acontecer depois, saia do comércio.
Alguns comerciantes preferem essa abordagem. Ele pode eliminar decisões emocionais da negociação e fornecer um grau razoável de garantia de que um sistema de negociação é lucrativo. Claro, ainda não há garantias.
É por isso que é importante ter certeza de que você tem regras muito específicas em seu sistema para quando entrar ou sair de posições. Se a estratégia não for bem definida, os resultados também serão inconsistentes. Como você pode esperar, esse tipo de estilo de negociação é mais popular com negociação algorítmica.
Há um software de teste de backup lá fora que você pode comprar se quiser fazer o backtesting automático. Você pode inserir seus próprios dados, e o software fará o backtesting para você. No entanto, neste exemplo, vamos para uma estratégia manual de backtesting. Vai ser preciso um pouco mais de trabalho, mas é completamente grátis.
Como testar uma estratégia de negociação
Você pode encontrar um modelo de planilha do Google Sheets neste link. Este é um modelo rudimentar que você pode usar como ponto de partida para criar o seu próprio. Ele lhe dá uma ideia geral de que informação uma folha de teste de backtesting pode conter. Alguns traders preferem usar o Excel ou codá-lo no Python – não há regras rígidas aqui. Você pode adicionar muito mais dados e qualquer outra coisa que você pode considerar útil para ele.
Então, vamos testar uma simples estratégia de negociação. Aqui está nossa ideia:
- Compramos um Bitcoin no primeiro fechamento diário após uma cruz de ouro. Consideramos uma cruz dourada quando a média móvel de 50 dias cruza acima da média móvel de 200 dias.
- Vendemos um Bitcoin no primeiro fechamento diário após uma cruz da morte. Consideramos uma cruz de morte quando a média móvel de 200 dias passa abaixo da média móvel de 50 dias.
Como você pode ver, também definimos o período de tempo onde a estratégia é válida. Isso significa que não consideraremos um sinal de negociação se uma cruz de ouro acontecer no gráfico de 4 horas.
Para o bem deste exemplo, só vamos olhar para o período de tempo que remonta ao início de 2019. No entanto, se você quiser obter resultados mais precisos e confiáveis, você pode voltar muito mais longe na ação de preço do Bitcoin.
Agora, vamos ver quais sinais de negociação este sistema produziu para o período:
Veja como nossos sinais parecem sobrepostos no gráfico:
Estratégia cruz-de-morte dourada. Fonte: TradingView.
Nosso primeiro comércio teria lucro de cerca de US $ 3800, enquanto nosso segundo comércio resultou em uma perda de cerca de US $ 2900. Isso significa que nossa PnL realizada é atualmente $900.
Também estamos em um comércio ativo, que, a partir de dezembro de 2020, tem cerca de US $ 9.000 lucro não realizado. Se mantivermos nossa estratégia inicialmente definida, fecharemos isso quando a próxima cruz da morte acontecer.
Avaliando resultados de backtesting
Então, o que esses resultados mostram? Nossa estratégia teria virado um retorno razoável, mas não mostra nada tão notável até agora. Poderíamos perceber o comércio aberto atualmente para aumentar drasticamente nossa PnL realizada, mas isso derrotaria o propósito de retroescostar. Se não seguirmos o plano, os resultados também não serão confiáveis.
Embora seja uma estratégia sistemática, também vale a pena considerar o contexto. A negociação não lucrativa de US$ 9.600 a US$ 6.700 foi na época do acidente covid-19 de março de 2020. Tal evento de cisne negro pode ter uma influência maior em qualquer sistema de negociação. Esta é outra razão pela qual vale a pena voltar mais longe para ver se essa perda é um outlier ou apenas um subproduto da estratégia.
De qualquer forma, é assim que um simples processo de retroteste pode parecer. Essa estratégia pode ter prometido se voltarmos e testarmos com mais dados ou incluirmos outros indicadores técnicos para potencialmente tornar os sinais que produz mais fortes.
Mas o que mais os resultados podem fazer testes de volta?
- Medidas de volatilidade: seu máximo de cabeça e rebaixamento.
- Exposição: a quantidade de capital que você precisa alocar para a estratégia de toda a sua carteira.
- Retorno anualizado: o retorno percentual da estratégia ao longo de um ano.
- Relação win-loss: quanto das negociações no sistema resultam em uma vitória e quanto em uma derrota.
- Preço médio de preenchimento: o preço médio de suas entradas e saídas preenchidas na estratégia.
Estes são apenas alguns exemplos e não uma lista exaustiva por qualquer meio. Quais métricas você gostaria de rastrear é completamente até você. De qualquer forma, quanto mais detalhes você pesquisar sobre as configurações, mais oportunidades você terá que aprender com os resultados. Alguns comerciantes são muito rigorosos em seus testes de backup, e isso também pode refletir em seus resultados.
Uma última coisa a considerar é a otimização. Se você leu nosso artigo de backtesting,você saberá a diferença entre testes ininterstos e testes futuros, ou negociação de papel. Pode ser útil testar e otimizar suas ideias em um ambiente de negociação em tempo real, como a rede de testes Binance Futures.
Pensamentos finais
Passamos pelo processo básico de como fazer um teste manual de uma estratégia de negociação. Lembre-se, desempenho passado não é uma garantia para o desempenho futuro.
Os ambientes de mercado mudam, e você precisará se adaptar a essas mudanças se quiser melhorar sua negociação. Geralmente, também é útil não confiar cegamente nos dados. O senso comum pode ser uma ferramenta surpreendentemente útil quando se trata de avaliar resultados.