Il test Monte Carlo e il backtest possono essere alleati. O, per meglio dire, il primo può essere applicato al secondo. Ovviamente, per ottenere una validazione ancora più oggettiva della propria strategia.
Dunque, indaghiamo il rapporto tra i due elementi e spieghiamo come applicare il test Monte Carlo al backtest. Per fare tutto ciò, dovremo partire da una definizione dell’uno e dell’altro.
Cos’è il backtest
Il backtest è il processo attraverso il quale una strategia di trading viene testata sui dati storici di mercato, simulando operazioni passate come se fossero state eseguite in tempo reale. L’obiettivo è valutare come quella strategia si sarebbe comportata in determinate condizioni di mercato, dunque misurare performance, drawdown, frequenza delle operazioni e rapporto rischio-rendimento.
In ambito forex, il backtest assume un ruolo fondamentale. Anzi, è spesso il primo passaggio dopo la definizione delle regole operative. D’altronde, prima si creano le regole, poi si testano.
Nello specifico, permette di capire se un’idea ha una base statistica o se i risultati positivi sono frutto del caso. Attraverso il backtest, nondimeno, si possono individuare periodi di buona performance e fasi critiche, oltre a stimare parametri come profit factor, percentuale di operazioni vincenti e perdita massima storica.
Tuttavia, il backtest presenta un limite strutturale: lavora su una sola sequenza temporale, quella realmente accaduta. Ciò implica che i risultati ottenuti dipendono fortemente dall’ordine con cui le operazioni si sono susseguite nel passato. Ne consegue che una strategia può apparire molto solida solo perché ha beneficiato di una sequenza favorevole di trade, pur avendo una struttura fragile.
Inoltre, il backtest non tiene conto dell’incertezza intrinseca dei mercati. Spread variabili, slippage, esecuzioni imperfette e cambiamenti di regime sono spesso oggetto di semplificazione. Per questo motivo, non è bene basarsi esclusivamente sul backtest: può portare a una falsa sensazione di sicurezza.
Cos’è il test Monte Carlo e come si applica al backtest
Il test Monte Carlo è una tecnica statistica che utilizza simulazioni casuali per analizzare il comportamento di un sistema in presenza di incertezza. Non cerca di prevedere il mercato, ma si propone di valutare la robustezza di una strategia modificando l’ordine e, in alcuni casi, le caratteristiche delle operazioni generate dal backtest.
Il test Monte Carlo applicato a un backtest parte comunque dallo storico delle operazioni della strategia. Tuttavia, a partire da esse, genera centinaia o migliaia di scenari alternativi, rimescolando casualmente la sequenza dei trade oppure introducendo variazioni controllate su rendimenti, costi e drawdown.
Il valore del test Monte Carlo sta nel fatto che mostra come la stessa strategia possa produrre risultati molto diversi a seconda della sequenza degli eventi. Questo aiuta il trader a rispondere a domande fondamentali come: qual è il drawdown peggiore plausibile? Quanto può variare il rendimento nel tempo? Il capitale è sufficiente a sopportare scenari negativi realistici?
Ma ecco i passaggi da compiere nel dettaglio:
- Si parte dallo storico completo delle operazioni generate dal backtest
- Si definisce il numero di simulazioni da eseguire
- Si rimescolano casualmente i trade o si introducono variazioni sui rendimenti
- Si analizzano le distribuzioni di profitto, drawdown e perdita massima
- Si confrontano i risultati con quelli del backtest originale
Il risultato non è un singolo numero, ma un insieme di possibili esiti. Questo approccio consente di valutare la probabilità di scenari estremi e di capire se una strategia è sostenibile anche in condizioni sfavorevoli.
Errori comuni nell’applicazione
Nonostante la sua utilità, il test Monte Carlo viene spesso applicato in modo scorretto o interpretato male. Da qui, la diffusione di alcuni peculiari errori.
Uno degli errori più frequenti consiste nel considerarlo una conferma definitiva della bontà di una strategia. In realtà, il test Monte Carlo non certifica che una strategia funzionerà in futuro, ma aiuta solo a stimarne la variabilità dei risultati.
Un altro errore comune consiste nell’utilizzare un numero insufficiente di simulazioni. Poche decine di iterazioni non sono statisticamente significative e possono restituire una visione distorta del rischio reale. Allo stesso modo, non bisognerebbe partire da uno storico di operazioni troppo breve in quanto ciò riduce drasticamente l’affidabilità delle simulazioni.
Molti trader commettono anche l’errore di applicare il test Monte Carlo a dati già ottimizzati in modo eccessivo. Se il backtest soffre di overfitting, il test Monte Carlo non lo corregge automaticamente. Al contrario, rischia di dare un’illusione di robustezza a una strategia costruita su dati troppo specifici.
Un’ulteriore criticità riguarda l’interpretazione dei risultati. Se ci si concentra solo sul rendimento medio delle simulazioni e si ignorano le code della distribuzione, cioè gli scenari peggiori, si rischia di perdere il vero valore dello strumento. La verità è che il test Monte Carlo è particolarmente utile proprio per analizzare i casi estremi, non quelli medi.
Infine, è un errore pensare che il test Monte Carlo tenga conto di tutti i rischi di mercato. Eventi eccezionali, cambiamenti strutturali e shock macroeconomici non possono essere simulati in modo realistico partendo solo dai dati storici.
In buona sostanza, il test Monte Carlo deve essere visto come una controprova statistica, non come una garanzia operativa.
