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Ci siamo precedentemente preoccupati
di delineare gli elementi caratterizzanti la qualità dei
dati da impiegare nella fase di test, ma nulla è stato
detto riguardo alla quantità di dati da utilizzare.
Il test dovrebbe essere realizzato
su una serie storica di dati passati sufficientemente lunga da
presentare una casistica completa di tutte le possibili situazioni
di mercato (uptrend, downtrend, sideaways trend). Appare evidente,
infatti, che un sistema costruito per sfruttare i grossi movimenti
rialzisti risulterà del tutto fallimentare se testato
su una serie caratterizzata solo da movimenti laterali o ribassisti,
così come produrrà risultati eccezionali nel caso
in cui i dati siano relativi ad un forte mercato toro. Entrambe
le ipotesi sono inaccettabili in quanto scopo di questa fase
è quello di definire il comportamento che il sistema è
destinato, verosimilmente, a riprodurre nel futuro e di accertarsi
che sia capace di generare utili, o quanto meno di non generare
perdite, in qualsiasi scenario venga ad essere implementato.
Di conseguenza, il valore delle risultanze di un test effettuato
su un campione di dati così scarsamente significativo
sarebbe praticamente nullo.
Quanto detto è particolarmente
vero, secondo me, nel caso di trading systems destinati all'operatività
intra-day o di breve/brevissimo; so di numerosi casi di sistemi
di questo tipo testati su serie della lunghezza di 2-3 mesi,
ritenendo queste sufficienti se espresse su time-frames di 5-10
minuti. Un approccio di questo tipo trascura un aspetto che io
considero molto importante: per quanto voglia essere pregnante
la frattalità delle serie dei prezzi questa non è
tale da rendere il comportamento delle quotazioni intraday indifferente
alla fase che il mercato attraversa. Così, un sistema
testato su due mesi di mercato al rialzo produrrà verosimilmente
risultati diversi se applicato ad un mercato choppy o ribassista.
Avrei potuto realizzare un sistema basato sulla seguente regola:
compra ogni giorno all'ora random e al minuto random
e vendi dopo un'ora; credo che se testato, ad esempio, sul Fib30
tra Novembre 1999 e Febbraio 2000 avrebbe dato discreti risultati.
Dite che questi sarebbero stati gli stessi se il periodo fosse
stato spostato in avanti di un anno? Diciamo...Novembre 2000
Febbraio 2001? Io penso di no. E' per questo motivo che suggerisco
di testare i sistemi destinati all'intraday su serie storiche
di durata sufficiente a comprendere diverse fasi di mercato (al
rialzo, al ribasso, laterale, alta volatilità, bassa volatilità),
o quanto meno, se si ritiene questa procedura troppo impegnativa
(250 giorni di borsa sono costituiti, se non ho sbagliato i calcoli,
da 27000 barre da 5 minuti) di utilizzare spezzoni di serie tratti
da mercati in diversi fasi.
E' indifferente
testare il sistema nella fase A, B o C?
Facendo riferimento alla fase
di test si parla in genere di back-test, in quanto si
simula l'applicazione del sistema su una serie di dati passati
e se ne studiano i risultati. Alternativo a questo approccio
è il feed-forward test. In questo caso la serie
storica di cui si dispone viene divisa in più parti; si
procede innanzitutto al back-test del sistema sul primo spezzone
di dati. Si verifica, poi, la validità dei risultati così
ottenuti, simulando l'applicazione del trading system sul secondo
spezzone di dati. Qualora gli indicatori di performance non diano
valori soddisfacenti si ripete la procedura finché non
si ottengono risultati positivi sia in fase di back-test che
in fase di forward-test. Nel caso in cui la serie venga divisa
in più di due parti, tale procedura può essere
ripetuta più volte su dati differenti.
Tale approccio, però,
nasconde due vizi di fondo: il primo consiste nel fatto che la
ricerca di parametri che risultino efficaci anche nel forward-test
finisce col far coincidere questa fase con una procedura di back-test,
confondendosi, così, il tuning del sistema con la verifica
della sua affidabilità. Per questo motivo c'è chi
ritiene che debba essere introdotto un terzo set di dati, detto
"walk through set", da utilizzare per la verifica finale
del sistema. Il mancato superamento dovrebbe portare, però,
secondo me, all'abbandono del sistema, non ad una sua modifica,
altrimenti si cadrebbe nell'errore di cui sopra.
Il secondo limite si estrinseca
nel bias favorevole ai sistemi di trading veloci che l'impiego
di serie storiche più brevi introduce. La simulazione
effettuata su serie temporali ridotte (il che è dovuto
alla suddivisione in più parti della serie originale)
può far sì che un sistema costruito per essere
profittevole nel lungo periodo, non possa esprimere questa sua
caratteristica in quanto alcune sue operazioni in utile verrebbero
interrotte prima della loro chiusura a causa della fine della
serie di dati.
Per adesso concludo qui...
a presto!
a.p. - 7 aprile 2001
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