Por qué importa la elección de la plataforma de backtesting
Un backtest aplica un conjunto de reglas de trading a datos históricos y mide qué habría ocurrido. La plataforma utilizada para ejecutar esa prueba determina tres cosas: cómo se almacenan y alinean los datos, cómo se simulan las órdenes y las ejecuciones, y con qué facilidad se puede leer y verificar la lógica subyacente. Las notas de estudio sobre este tema agrupan las opciones prácticas en cuatro familias: hojas de cálculo como Excel, entornos numéricos de propósito general como MATLAB, plataformas minoristas integradas con el bróker como TradeStation y suites institucionales de gama alta. Varios criterios separan estas familias. El primero es el origen de los datos: algunas plataformas incluyen datos históricos, mientras que otras requieren que el usuario importe archivos desde otro lugar. El segundo es la alineación de las marcas de tiempo. Un backtest solo es significativo si cada señal se calcula utilizando información que estaba realmente disponible en ese momento; cuando se fusionan series de precios de diferentes fuentes en fechas ligeramente distintas, puede aparecer un sesgo de anticipación no intencionado. El tercero es el nivel de complejidad del modelo que la plataforma puede manejar, desde un conjunto de reglas para un solo instrumento hasta una cartera de cientos de acciones. El cuarto es la disponibilidad de módulos estadísticos y matemáticos, lo cual importa cuando un algoritmo se basa en métodos numéricos establecidos en lugar de código personalizado. El quinto es el costo, y el sexto es si el mismo entorno también puede enrutar órdenes en vivo o si se debe construir un sistema de ejecución separado. Las notas hacen una observación que influye silenciosamente en todas estas disyuntivas: las estrategias simples suelen ser las mejores estrategias. Si se acepta esa visión, la capacidad de ejecutar modelos extremadamente complejos se vuelve menos decisiva, y las herramientas más económicas y transparentes siguen siendo viables para muchos traders. Esto no elimina las disyuntivas, pero cambia cuánto peso merece cada una.
Excel: la plataforma más básica y más utilizada
Excel se describe en las notas como la herramienta de backtesting más básica y más utilizada, empleada tanto por traders minoristas como institucionales. Sus capacidades se amplían considerablemente con macros de VBA, pero las macros son opcionales; el flujo de trabajo principal solo necesita fórmulas y una tabla de datos. La ventaja central es lo que las notas llaman WYSIWYG: los datos y el programa viven en la misma pantalla, y no hay lógica oculta. Una disposición típica coloca las fechas en una columna, los precios brutos en las columnas siguientes, las fórmulas de los indicadores al lado, una columna de posición o señal derivada de esos indicadores, una columna de rendimiento por período y, finalmente, una columna de capital acumulado que alimenta un gráfico. Cada paso es visible. Cualquiera que revise la hoja puede hacer clic en una celda y ver exactamente qué entradas produjeron qué salidas. Esta transparencia tiene un segundo beneficio: el sesgo de anticipación casi nunca está presente en Excel, a menos que se usen macros. La razón es práctica más que teórica. Cuando se deben combinar dos series de datos, es fácil colocarlas en columnas alineadas y hacer coincidir las fechas celda por celda, de modo que el valor utilizado en un cálculo es el valor que existía en ese momento. No hay un objeto de datos separado que pueda contener silenciosamente información futura. Sin embargo, cuando las macros de VBA se encargan de los cálculos, esa visibilidad se pierde y el mismo riesgo reaparece. Una tercera ventaja es que el backtesting y el trading en vivo se pueden realizar en la misma hoja de cálculo, lo que evita escribir la estrategia dos veces. Las mismas fórmulas que evalúan filas históricas se pueden apuntar a la fila más reciente para generar una señal actual. El principal inconveniente es que solo se pueden probar modelos relativamente simples. Excel no está diseñado para la simulación de carteras de gran volumen, la optimización pesada ni el procesamiento de datos a gran escala. Las notas observan que esta limitación no es fatal para muchos traders, porque las estrategias simples suelen ser las mejores estrategias. Un trader cuyas reglas se pueden expresar en unas pocas columnas pierde poco al quedarse en una hoja de cálculo.
