Come leggere un backtest
Quando lanci il backtest di una strategia o di un portafoglio, Skewlab simula come si sarebbe comportato sui dati storici e ti restituisce una pagina di risultati. Questa guida ti aiuta a leggerli ed evitare le trappole d'interpretazione più comuni.
Premessa. Un backtest è una performance ipotetica su dati passati: mostra come una strategia si sarebbe comportata, non come si comporterà. I risultati passati non garantiscono quelli futuri. L'obiettivo non è "il numero più alto", ma capire se una logica ha fondamento e quanto è robusta.
La vista d'insieme
In alto trovi le metriche principali a colpo d'occhio: capitale, rendimento totale e annuo (CAGR), Sharpe ratio, massimo drawdown e altre misure. Da leggere sempre insieme: un rendimento alto con un drawdown enorme vale meno di un rendimento moderato ma stabile.
La curva di equity
Mostra come sarebbe cresciuto il capitale nel tempo. Guarda oltre il punto d'arrivo: la forma del percorso (una salita regolare è meglio di una con grandi sbalzi) e i periodi piatti o in discesa (quanto durano i momenti difficili?).
Performance annuale e mensile
Le tabelle anno-per-anno e la heatmap mensile mostrano quando la strategia ha guadagnato o perso. Servono a capire la consistenza: una strategia che rende grazie a un solo anno eccezionale è diversa da una che guadagna regolarmente.
Drawdown e distribuzione dei rendimenti
I drawdown principali elencano le perdite peggiori dal picco al minimo, con durata e recupero. La distribuzione dei rendimenti mostra la forma dei risultati — code lunghe a sinistra segnalano il rischio di perdite estreme.
Misure di coda e benchmark
Le misure di coda quantificano il comportamento negli scenari estremi, e il confronto con un benchmark dice se la strategia ha fatto meglio o peggio di un riferimento passivo.
Segnali d'allarme
Saper leggere un backtest significa riconoscere quando un risultato è troppo bello per essere vero:
- Pochissimi trade — un rendimento spettacolare con 5-10 operazioni non ha valore statistico: potrebbe essere fortuna.
- Tasso di successo molto alto (95-100%) — quasi sempre segnala un problema, non un genio: spesso manca uno stop loss.
- Curva troppo perfetta — il mercato reale non sale in linea retta.
- Fragilità ai parametri — se cambiando di poco una soglia il risultato si dimezza, la strategia è over-fitted.
Le analisi avanzate
A seconda del piano puoi lanciare analisi che mettono alla prova la solidità: Monte Carlo, Alpha/Beta, Robustezza temporale, Stress test. Sono lo strumento per distinguere una strategia robusta da una fortunata.
In sintesi. Non valutare un backtest da un solo numero. Guarda rendimento e rischio insieme, controlla che ci siano abbastanza trade, diffida dei risultati troppo perfetti, e usa le analisi avanzate per capire se la strategia è solida o solo fortunata.