BASISPRINCIPES VAN BACKTESTING EN VEELVOORKOMENDE STATISTISCHE VALKUILEN

Wat is backtesting?

Backtesting is het proces waarbij een handels- of beleggingsstrategie wordt geëvalueerd met behulp van historische marktgegevens. Het doel is om te simuleren hoe een strategie in het verleden zou hebben gepresteerd om zo het waarschijnlijke gedrag in de toekomst te begrijpen. Indien correct geïmplementeerd, kan backtesting inzicht bieden in de sterke en zwakke punten, het risico en het rendementspotentieel van een strategie.

In essentie omvat backtesting het verzamelen van historische prijs- en volumegegevens en het toepassen van een vooraf gedefinieerde handelsregel of algoritme. De resultaten – zoals totaalrendement, volatiliteit, drawdown, aantal transacties en winstpercentage – worden vervolgens geanalyseerd om de prestaties te meten. Deze datagestuurde aanpak is fundamenteel voor kwantitatieve financiën, algoritmische handel en regelgebaseerd portefeuillebeheer.

Belangrijkste componenten van een backtest

Verschillende componenten zijn essentieel voor het bouwen van een valide backtesting-framework:

• Historische gegevens: Nauwkeurige, schone en voldoende gedetailleerde gegevens zijn cruciaal. Gaten, fouten of overlevingsbias kunnen de resultaten aanzienlijk vertekenen.
• Strategieregels: Duidelijke in- en uitstapregels nemen onduidelijkheid weg en definiëren wanneer transacties worden uitgevoerd.
• Transactiekosten: Slippage, commissies en bied-/laatspreads moeten worden meegenomen om realistische omstandigheden te simuleren.
• Positiegrootte: Bepaalt hoeveel kapitaal aan elke transactie wordt toegewezen, wat zowel het risico als het rendement beïnvloedt.
• Risicobeheer: Stop-losses, maximale drawdown-limieten en exposure caps bepalen de grenzen voor acceptabele verliezen.

Voordelen van backtesting

Backtesting biedt verschillende voordelen:

• Prestatievalidatie: Het helpt valideren of een strategie in het verleden winstgevende resultaten zou hebben opgeleverd.
• Risico Identificatie: Backtests onthullen periodes van ondermaatse prestaties, hoge dalingen of volatiliteit.
• Strategievergelijking: Maakt benchmarking van meerdere strategieën mogelijk en selecteert de meest robuuste.
• Gedragsafstemming: Door historische gegevens te analyseren, begrijpen beleggers of ze psychologisch gezien de schommelingen van een strategie aankunnen.

Beperkingen van backtesting

Ondanks de waarde ervan is backtesting geen glazen bol. Historische prestaties weerspiegelen mogelijk geen toekomstige marktomstandigheden vanwege veranderende dynamiek. Een strategie die werkte tijdens een periode van lage rentetarieven, kan falen tijdens inflatieschokken of geopolitieke volatiliteit. Daarom moet backtesting worden beschouwd als een onderdeel van een bredere beoordelingstoolkit.

Statistische valkuilen begrijpen

Backtesting is weliswaar krachtig, maar is vatbaar voor verschillende veelvoorkomende valkuilen en statistische fouten. Deze valkuilen kunnen leiden tot misleidende prestatieschattingen, slechte strategie-implementatie en ondoordachte financiële beslissingen. Traders en analisten moeten waakzaam blijven om te voorkomen dat ze onjuiste conclusies trekken.

Overfitting op historische data

Overfitting treedt op wanneer een model of strategie te veel is afgestemd op historische data, waardoor ruis in plaats van signalen wordt vastgelegd. In de handel betekent dit dat parameters worden geoptimaliseerd om aan te sluiten bij historische marktgebeurtenissen die zich mogelijk nooit meer voordoen. Hoewel de backtest er misschien fantastisch uitziet, vallen de prestaties in de praktijk vaak tegen.

Het kiezen van een voortschrijdend gemiddelde van 18,7 dagen, alleen omdat dit het beste presteert in een specifieke dataset, is vaak een vorm van overfitting. Dergelijke hypergeoptimaliseerde strategieën missen robuustheid en presteren slecht op ongeziene data.

Look-Ahead Bias

Dit treedt op wanneer informatie uit de toekomst (al dan niet opzettelijk) in de backtest wordt opgenomen. Het gebruik van slotkoersen voor instapsignalen of fundamentele gegevens die achteraf worden bijgewerkt, creëert bijvoorbeeld een oneerlijk voordeel. Een bruikbare backtesting engine moet zich strikt houden aan de chronologische datastroom.

Survivorship Bias

Survivorship Bias ontstaat wanneer alleen momenteel genoteerde activa in de historische dataset worden opgenomen. Hierbij wordt geen rekening gehouden met bedrijven die failliet zijn gegaan, van de beurs zijn gehaald of zijn overgenomen. Dit vertekent de prestaties naar boven, omdat falende entiteiten systematisch worden uitgesloten.

Om dit tegen te gaan, moeten handelaren gebruikmaken van punt-in-de-tijd-data die de samenstelling van een index of activa-universum weerspiegelen zoals die op dat historische moment bestond.

Datasnooping en meervoudige testbias

Bij het zoeken naar de 'beste' strategie testen analisten vaak tientallen of zelfs honderden opstellingen. Het gevaar schuilt in het verkeerd identificeren van willekeurig succes als een echt voordeel. Dit fenomeen – bekend als datasnooping of meervoudige testbias – leidt tot overmoed in zwakke strategieën.

Statistische technieken zoals White's Reality Check of p-waardecorrectiemethoden kunnen helpen deze valkuil te omzeilen, maar de belangrijkste verdediging is terughoudendheid en out-of-sample-testen.

Marktwrijvingen negeren

Wrijvingsloze handel is een illusie. In werkelijkheid hollen liquiditeitsbeperkingen, slippage, vertragingen in de orderuitvoering en bied-laat spreads het rendement uit. Een backtest die deze niet correct modelleert, zal onrealistische verwachtingen creëren.

Voor institutionele strategieën is het modelleren van realistische impactkosten en fill ratio's essentieel. Zelfs voor particuliere beleggers is het een must om rekening te houden met brokercommissies en spreads.

Cognitieve biases

Menselijke biases zoals bevestigingsbias, achterafbias en recentiebias sluipen vaak in de analyse. Beleggers kunnen selectief backtestresultaten benadrukken die hun overtuigingen bevestigen, recente resultaten overdrijven of langdurige tegenvallende prestaties bagatelliseren.

Een gedisciplineerde, op regels gebaseerde testomgeving, gecombineerd met peervalidatie of codereviews, helpt dergelijke invloeden te minimaliseren.

Robuuste backtests bouwen

Het creëren van een betrouwbaar backtesting-framework vereist meer dan alleen het coderen van algoritmes en het verwerken van cijfers. Het vereist een gedisciplineerde methodologie, validatieprocessen en een datagerichte mindset. Een robuuste backtest helpt onzekerheid te verminderen en vergroot het vertrouwen in de levensvatbaarheid van een strategie.

Gebruik out-of-sample validatie

Een van de meest effectieve manieren om de generaliseerbaarheid van een strategie te testen, is door middel van out-of-sample testen. Dit houdt in dat de dataset wordt opgedeeld in trainings- en testperiodes:

• In-sample data: Gebruikt om de strategielogica en -parameters te ontwikkelen.
• Out-of-sample data: Gereserveerd voor validatie- en prestatietests.

Als een strategie in beide periodes goed presteert, is de kans groter dat deze daadwerkelijk voorspellende waarde heeft dan dat deze gebaseerd is op curve-fits.

Walk-forward analyse uitvoeren

Walk-forward optimalisatie is een dynamische uitbreiding van out-of-sample testen. Hierbij wordt de strategie periodiek opnieuw geoptimaliseerd met behulp van een doorlopend venster met recente data en vervolgens toegepast op de volgende periode. Dit bootst na hoe strategieverfijning in de praktijk zou plaatsvinden.

U kunt bijvoorbeeld een trainingsvenster van 2 jaar gebruiken om strategieparameters te optimaliseren en deze vervolgens te testen op de volgende 6 maanden aan gegevens, waarbij u dit proces herhaalt over meerdere vensters.

Gebruik statistische gegevens met beleid

Veelgebruikte gegevens zoals de Sharpe-ratio, maximale drawdown en winstpercentage kunnen informatief zijn, maar moeten in context worden geïnterpreteerd:

• Hoge Sharpe-ratio's kunnen staartrisico's verbergen of afhankelijk zijn van kunstmatig afgevlakte resultaten.
• Hoge winstpercentages zijn aantrekkelijk, maar kunnen catastrofale verliezen verbergen wanneer transacties mislukken.
• Lage drawdowns worden vaak bereikt door onvoldoende risico te nemen, wat leidt tot lage rendementen.

Statistische robuustheid moet hand in hand gaan met economische logica. Vraag: "Klopt dit resultaat?"

Simuleer realistische omstandigheden

Simulaties moeten weerspiegelen hoe de strategie in de praktijk zou werken. Belangrijke overwegingen zijn onder andere:

• Latency en tijdvertragingen voor orderroutering
• Bid-ask spreads die toenemen tijdens volatiele markten
• Reguleringsbeperkingen of patronen voor daghandel

Tools zoals Monte Carlo-simulaties kunnen ook willekeurige scenario's modelleren om de robuustheid onder onzekerheid te testen.

Documenteer en versieer elke test

Grondige documentatie van aannames, parameterwaarden, gegevensbronnen en resultaten maakt herhaalbaarheid en peer review mogelijk. Versiebeheer (bijvoorbeeld met Git) helpt bij het volgen van iteratieve verbeteringen en voorkomt fouten zoals het opnieuw uitvoeren van een test op gewijzigde gegevens zonder de wijziging te noteren.

Pas risicogebaseerde evaluatie toe

Naast de pure prestaties is het essentieel om de strategie te evalueren vanuit het perspectief van kapitaalrisico. Technieken omvatten:

• Value at Risk (VaR)
• Expected Shortfall (CVaR)
• Conditional Drawdown Analysis

Deze tools bieden inzicht in worstcasescenario's en helpen de strategie af te stemmen op de algehele risicobereidheid van de belegger.

Laatste overwegingen

Succesvolle backtesting draait uiteindelijk om het vinden van een balans tussen analytische nauwkeurigheid en praktische implementatie. Door de belangrijkste principes te begrijpen, statistische valkuilen te herkennen en robuuste workflows te onderhouden, kunnen handelaren en investeerders strategieën ontwikkelen met meer vertrouwen en betrouwbaarheid.