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Appunti dalla fabbrica di strategie
Il dollaro del tuo backtest era USDC. L'11 marzo quotava 87 centesimi.
Abbiamo etichettato la curva di equity in dollari. Il conto era in USDC, e quel sabato l'USDC non era un dollaro.
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Come fare il warmup di un backtest senza contare il lookback come performance?
Indicatori incompiuti, curve ritagliate che tengono le posizioni, e warmup di 30 giorni su feature a 8 ore. Il controllo di riavvio che li becca.
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Abbiamo fatto il backtest su Binance e il paper trading su Bybit. L'edge era il lag.
Abbiamo fatto ricerca su BTC su Binance e paper trading su Bybit. Il backtest non era ottimista. Stava guardando un tape più veloce.
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La copertura che ha raddoppiato i costi di trading del nostro backtest
Le operazioni sulle opzioni erano sporadiche. La copertura veniva negoziata ogni volta che il sottostante si muoveva. Ecco come abbiamo trovato i costi mancanti in un backtest sulle opzioni.
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Lo short del tuo backtest stava vincendo. L'auto-deleveraging l'ha chiuso lo stesso.
La liquidazione è quello che succede quando finisce il tuo margine. L'ADL è quello che succede quando finisce il loro, e a guadagnare eri tu.
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Il segnale era giusto. Nel backtest delle opzioni abbiamo comprato la scadenza sbagliata.
Il segnale indicava un call spread. Il backtest ha scelto una scadenza che, col senno di poi, sembrava liquida. Abbiamo ricondotto la discrepanza a un join di calendario passato inosservato.
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Il tuo backtest sulle opzioni ha usato un prezzo medio a cui non si è mai scambiato
Il prezzo medio può essere una stima ragionevole del valore e una pessima ipotesi di esecuzione. Ecco tre modi in cui questa differenza altera silenziosamente i risultati dei backtest sulle opzioni.
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Perché il mio backtest continua a sostituire i dati sulle opzioni?
La stessa strategia sulle opzioni può produrre risultati diversi sulla “stessa” storia. Ecco come capire se nell’archivio è cambiato il mercato e cosa salvare per poter spiegare la prossima esecuzione.
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Lo Sharpe del backtest può aumentare aggiungendo altri mercati
Un universo di mercato più ampio sembra diversificazione. Durante la ricerca di strategie, può anche equivalere a un altro lotto di tentativi. Ecco come distinguere le due cose.
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Perché il mio backtest sembra migliore con ribilanciamenti più frequenti?
Un ribilanciamento giornaliero può cogliere prima un segnale, consumandone però il vantaggio. Ecco come misurare se le operazioni aggiuntive valgono il loro costo.
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Lo Sharpe ratio della tua strategia può migliorare quando i dati peggiorano
Un tick sospetto può essere un prezzo errato oppure l’unica osservazione che mette a nudo la fragilità della strategia. La pulizia dei dati richiede una traccia di controllo, non soltanto una curva del capitale più gradevole.
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Abbiamo ricostruito un backtest dopo che un fornitore di dati ha modificato la sua serie storica
A distanza di 6 settimane, lo stesso codice strategia e lo stesso intervallo di date hanno prodotto una curva azionaria diversa. Abbiamo ricondotto lo scostamento a dati di mercato revisionati, poi ricostruito l'esperimento per capire che cosa fosse cambiato.
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La tua strategia ha superato 240 prove. Quanti backtest hai fatto davvero?
Hai provato 240 combinazioni di parametri e tenuto la vincitrice. Il suo Sharpe è 2.1. La domanda importante è quante occasioni hai dato al rumore di sembrare un vantaggio.
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La strategia ha funzionato finché non le abbiamo addebitato il costo del roll di una posizione futures
Il nostro calendar spread sembrava impeccabile finché il contratto vicino alla scadenza non è scaduto. Poi il backtest ha trasferito una posizione a un prezzo a cui nessuno avrebbe potuto negoziare.
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Il ribilanciamento sembrava economico, finché non abbiamo calcolato lo spread
Il backtest conteggiava 4 punti base di commissioni. Spread e impatto sul mercato hanno portato il costo del ribilanciamento oltre 20. Ecco come abbiamo individuato il costo mancante.
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Come posso fare il backtest di una strategia che opera su un segnale giornaliero?
Una barra giornaliera fornisce un prezzo e una data, ma non dice quando la tua strategia ha conosciuto il prezzo di chiusura. Ecco come fare il backtest dei segnali giornalieri senza attribuire loro un’esecuzione impossibile.
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Abbiamo chiesto a un agente di ricerca AI di ottimizzare una strategia. Il diario è stato meno impressionante.
L’agente ha trovato una strategia con Sharpe pari a 4.1. Poi abbiamo contato i tentativi, bloccato la ricerca e visto il risultato ridursi a qualcosa che potevamo davvero valutare.
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Il tuo agente di ricerca AI ha visto il test set: 3 modi in cui il punteggio si contamina
Un test set smette di essere un test quando i suoi risultati orientano l’esperimento successivo. Ecco 3 modi in cui gli agenti di ricerca imparano in modo silenzioso dai suoi dati e come mantenere attendibile il punteggio.
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Come verificare se il vantaggio di una strategia resiste a costi di trading più elevati?
Non chiederti se la strategia resiste a «costi realistici». Misura quanti costi può assorbire, quali ipotesi contano e a che punto il vantaggio scompare.
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Perché il tuo backtest ha bisogno di un registro delle delisting
Se un’azienda scompare dal tuo backtest, potrebbe essere scomparso anche il suo rendimento finale. 3 scorciatoie comuni trasformano titoli senza futuro in vincitori invisibili.
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Il tuo backtest ha trovato un vantaggio del 20%. Quanto dipendeva da un timestamp errato?
Un vantaggio del 20% nel backtest può dipendere da un dato che nessuno poteva conoscere in quel momento. Ecco come capire se revisioni, pubblicazioni tardive o integrazioni retroattive dei fornitori stanno facendo trading al posto tuo.
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Abbiamo smontato un backtest di prediction market che acquistava il contratto sbagliato
Il backtest ha acquistato “La legge sarà approvata?”. Ma quale legge, entro quale scadenza e secondo quale criterio di risoluzione? Esaminiamo i problemi di identità del contratto che trasformano una ricostruzione ordinata di un prediction market in una scommessa diversa.
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Il pagamento del funding che ha trasformato un trade perp vincente in una perdita
Un trade su un perpetual BTC ha azzeccato la direzione e ha comunque perso denaro. Ecco il registro, pagamento per pagamento, e i controlli contabili che spiegano perché.
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Come capire se il vantaggio di una strategia resiste a un diverso regime di mercato?
Il rendimento medio di una strategia può nascondere un fragile accordo con un solo tipo di mercato. Ecco come scoprire se il suo vantaggio regge in regimi diversi.
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Un backtest migliore può peggiorare la ricerca di strategie
Un backtest può aiutarti a scartare una cattiva idea. Se lo usi per scegliere la migliore tra 500 idee, potresti ritrovarti con quella più fortunata. Ecco come mantenere onesto il processo di ricerca.
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Perché il mio ordine limite viene eseguito nel backtest se il mercato non ha mai raggiunto il prezzo?
Il tuo prezzo limite era compreso nell’intervallo della candela, quindi il backtest ha registrato un’esecuzione. È un tocco del prezzo, non la prova che tu abbia ottenuto l’operazione.
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La tua strategia ha superato il walk-forward. Perché i risultati del paper trading si sono discostati?
Una strategia ha superato la validazione walk-forward, poi i risultati del paper trading hanno iniziato a divergere. Il primo indiziato potrebbe essere il passaggio dalla ricerca all’esecuzione, non il mercato.
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Perché il mio backtest ha eseguito un’operazione a un prezzo mai mostrato dal mercato?
Se il prezzo simulato di esecuzione è migliore di tutti i prezzi della barra, il problema potrebbe riguardare le ipotesi sull’esecuzione, non il segnale. Ecco come risalire all’origine di quel prezzo.
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Il backtest ha rilevato un turnover annuo del 12%. Il conto ha negoziato il 38%.
Un backtest può indicare un turnover annuo del 12%, mentre il conto negozia il 38%. Spesso il divario dipende da cosa significa «turnover» nel codice.
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Come impedire a un agente AI per strategie di anticipare il futuro?
Una strategia può superare ogni controllo sintattico e sapere comunque cosa accadrà. Ecco i modi subdoli in cui gli agenti di ricerca fanno trapelare informazioni e i controlli che le individuano.
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Come si testa una strategia che opera durante una sospensione delle contrattazioni?
Una sospensione non è una barra con volume zero. Cambia ciò che il mercato consente di fare alla tua strategia, e l’asta di riapertura può ridisegnare il prezzo a cui pensavi di operare.
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Il tuo vantaggio è svanito dopo il cambio di fascia commissionale. Si è rotta la strategia o è cambiato l’account?
Le operazioni lorde della tua strategia sono rimaste uguali, ma la fascia commissionale è cambiata con il volume del tuo account. Ecco come capire se è cambiato il vantaggio o l’account.
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Il ribilanciamento che ha venduto i vincitori di domani: analisi del turnover
Una tabella di ranking non è una strategia di trading finché non la si traduce in ordini. Seguiamo un ribilanciamento mensile dai pesi obiettivo al turnover e alle commissioni, esaminando le ipotesi che possono far apparire troppo pulito il backtest.
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Il tuo backtest adorava l’ora migliore. Puoi tradarla dopo il cambio d’ora?
La tua strategia guadagna nella prima ora, finché quell’ora non si sposta. Una guida pratica per testare la stagionalità intraday attraverso i cambi dell’ora legale e gli orari delle sedi di negoziazione.
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Il tuo backtest ha speso due volte gli stessi fondi: guida alla contabilità di portafoglio
Una posizione può essere redditizia sulla carta e lasciare comunque la liquidità insufficiente per il tuo ordine successivo. Tre comuni scorciatoie contabili spiegano come i backtest finiscano per spendere di nascosto gli stessi fondi due volte.
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La tua strategia paper è ripartita con una posizione diversa: una lettera sul ripristino dello stato
Hai riavviato il processo, ma la strategia è ripartita davvero? Ecco come verificare se ciò che ricorda di posizioni, ordini in sospeso e segnali coincide con il conto paper.
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Il backtest è stato superato. La strategia paper ha mancato il 37% degli ordini.
La nostra strategia paper ha inviato 100 ordini e ne ha eseguiti 63. Il backtest ne aveva conteggiati 91. La discrepanza dipendeva dallo stato degli ordini, dai tempi e da ipotesi che lo Sharpe ratio non poteva rivelare.
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Abbiamo provato a riprodurre il backtest di una strategia. Ecco dove i numeri hanno iniziato a divergere.
Abbiamo rieseguito una strategia salvata e ottenuto una curva azionaria diversa. Nel giro di pochi giorni abbiamo ricostruito la divergenza, passando per revisioni dei dati, versioni delle dipendenze e un’impostazione predefinita sorprendentemente piccola.
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Come faccio a sapere se i dati di mercato di un backtest erano davvero negoziabili?
Prezzi corretti non garantiscono un backtest attendibile. Controlla quando ogni osservazione è diventata utilizzabile, quale mercato rappresenta e se la strategia avrebbe potuto agire di conseguenza.
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Abbiamo rieseguito una strategia paper dopo un riavvio. Gli ordini sono cambiati.
Abbiamo riavviato una strategia paper mentre era in posizione e abbiamo ottenuto una sequenza di ordini diversa. Il segnale funzionava. La sua memoria no.
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Cosa fa davvero un backtest sulle opzioni alla scadenza?
Alla scadenza, l’ultima quotazione dell’opzione è spesso il dato meno utile per calcolare il P&L. Ecco come modellare regolamento, esercizio e consegna senza inventare un’esecuzione.
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Il tuo grafico dei futures continui mostra un contratto che nessuno avrebbe potuto negoziare
Il 20 aprile 2020, due contratti WTI hanno regolato a prezzi distanti $58.06. Se li concateni senza criterio, il backtest registra $58,060 che nessuna posizione ha guadagnato.
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Riavvia la tua strategia a metà del backtest. Si ricorda cosa possiede?
Una strategia può superare ogni mercato nel dataset e rompersi comunque quando il processo si riavvia. Interrompi il replay a metà e scopri cosa ha dimenticato.
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Il tuo conto paper ha rifiutato l’eseguito del backtest: una lettera sui filtri degli exchange
Nel backtest hai dimensionato correttamente l’ordine, ma la piattaforma paper lo ha rifiutato. Ecco come integrare le regole di precisione nel modello di esecuzione della strategia.
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I dati tick non salveranno il tuo backtest — per la maggior parte delle strategie lo peggiorano
Più risoluzione non è più verità. Per la maggior parte delle strategie, i dati tick scambiano un problema reale — ipotesi sbagliate su fill e costi — con uno finto: l'illusione che dati più granulari significhino un backtest più onesto.
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Il ribilanciamento che ha divorato il segnale: il primo incontro di una strategia con il mercato reale
Il segnale aveva previsto correttamente la direzione. Eppure il portafoglio ha perso il suo vantaggio durante il ribilanciamento, un book poco profondo e un ordine sovradimensionato alla volta.
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Come si esegue il backtest di un perpetual inverso senza confondere BTC e dollari?
Un trade guadagna $10,000. Il conto guadagna $15,000. Entrambi i numeri sono corretti. Il tuo backtest deve spiegare i $5,000 mancanti.
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Il tuo backtest azionario ha trovato uno short. Ma avresti davvero potuto prendere a prestito le azioni?
La tua strategia gap-fade vende allo scoperto ogni titolo che seleziona. Il tuo broker offre un elenco più ristretto. Una lettera sulla transazione mancante prima dell’ingresso.
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Il modello di slippage del backtest dovrebbe sbagliare di proposito
L’obiettivo di un modello di slippage non è indovinare il prezzo a cui avresti ottenuto l’eseguito. È capire se la tua strategia regge a prezzi di esecuzione plausibili che non puoi conoscere dai dati storici a barre.
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Il tuo backtest macro ha negoziato sulla revisione del rapporto sull’occupazione
Hai scaricato correttamente la serie storica sull’occupazione. Eppure la tua strategia ha negoziato usando dati che sarebbero esistiti solo due mesi dopo. Ecco come ricostruire le informazioni a sua disposizione.
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Quanta latenza dovresti aggiungere a un backtest? Abbiamo misurato ogni millisecondo della nostra
195 ms di mediana. 2,970 ms al 99° percentile. 840 ms di mediana nei minuti in cui il segnale scatta davvero. Solo uno di questi numeri è interessante.
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5 regole di dimensionamento, un solo segnale: il vero motore del backtest
La maggior parte della variabilità del risultato del backtest dipende da quanto investi, non da quando entri. Ecco lo stesso segnale con 6 regole di dimensionamento, insieme alla fattura delle commissioni e alla leva massima che il report ha dimenticato di mostrare.
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Stesso codice, stessi dati, due Sharpe diversi: l’audit del non determinismo che serve al tuo backtest
11,205 barre identiche bit per bit, poi un pareggio in una classifica e infine una differenza di 0.15 nello Sharpe. Se non conosci la fascia di variabilità del tuo backtest, non sai se il tuo miglior set di parametri abbia davvero prevalso.
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Il tuo Sharpe ratio ha superato ogni test. Eppure potrebbe essere una coincidenza.
Uno Sharpe di 2 può sembrare straordinario dopo mille tentativi. Il numero sorprendente è quanti modi hai provato per arrivarci.
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Perché il target di volatilità del tuo backtest non misura il rischio che dovrebbe controllare
Un target di volatilità del 10% è un’indicazione per dimensionare la posizione, non una garanzia sul rischio. Analizziamo una strategia su perpetual BTC per vedere quando quel numero smette di descrivere quanto può perdere il conto.
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Il funding sembrava conveniente. Eppure la posizione continuava a perdere.
Un perpetual pagava lo 0.01% di funding ogni otto ore. L’operazione ha comunque perso denaro. Ecco dove è finito il carry allettante del backtest.
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La riga su cui si basa il backtest delle opzioni: una call BTC di Deribit, campo per campo
Il ticker ha circa venti campi. Due sono prezzi a cui nessuno ha negoziato, tre sono espressi in unità che probabilmente il vostro backtest interpreta male e il numero che affossa la maggior parte delle strategie sulle opzioni non compare affatto nel payload.
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Hai testato $2,000 per operazione e ora vuoi arrivare a $50,000: una lettera sulla capacità
Il tuo edge lordo è di 22 bps per trade. Con $2,000 paghi circa 2 bps di impatto. Con $50,000 ne paghi 11. I calcoli che seguono determinano se hai una strategia o solo uno screenshot.
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Il tuo backtest non è mai stato liquidato: margine, mark price e la soglia di leva che hai ignorato
La curva azionaria perde il 63% ad aprile e si riprende entro giugno. Sulla piattaforma, il conto è stato chiuso al giorno 41 e non restava nulla con cui recuperare.
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Stop e target erano entrambi all’interno della stessa candela. Quale ha scelto il backtest?
Il minimo della candela è sotto lo stop. Il massimo è sopra il target. Uno dei due è stato raggiunto per primo, ma la candela non dice quale, e nel codice qualcosa ha deciso comunque.
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I minuti che non esistono: lacune, sospensioni e barre a volume zero nella cronologia OHLCV
Le barre mancanti non sono sparse a caso nella cronologia. Si concentrano proprio nei minuti che interessano alla tua strategia, e le correzioni standard rendono invisibili i danni.
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Il tuo ordine limite non è stato eseguito: una lettera sulla posizione in coda, i backtest maker e lo Sharpe che ti sei inventato
La regola di esecuzione è lunga una riga: se il minimo della candela è pari o inferiore al mio limite, l'ordine è eseguito. Quella riga fa più lavoro di tutto il tuo alpha, e lo fa nel modo sbagliato.
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Dati rettificati per lo split, smontati pezzo per pezzo: cosa fa lo split 10:1 di NVDA a ogni riga sottostante
La riga dice che la chiusura è stata $120.8781. Quel giorno il mercato segnava $1,208.88. Sei colonne separano questi due numeri e la maggior parte dei backtest ne interpreta male almeno tre.
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Cosa si rompe quando si fanno backtest sui mercati predittivi: diario di 8 giorni
Lo strumento si estingue. Alla data che non controlli paga un dollaro oppure niente, una sola volta. Quasi tutte le ipotesi incorporate in un backtester basato sui rendimenti sono sbagliate in questo contesto: ecco l’ordine in cui ce ne siamo accorti.
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Quante operazioni servono in un backtest perché lo Sharpe sia significativo?
L'errore standard di uno Sharpe annualizzato è all'incirca 1 diviso la radice quadrata degli anni di dati. Da questa singola formula discende tutto ciò che non vorresti sentirti dire.
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Hai creato una strategia che opera solo alle 00:00 UTC — una lettera sugli artefatti legati agli orari di funding
Il tuo Sharpe è 2.9 e ogni centesimo arriva nei quattro minuti attorno a un regolamento del funding. Ho visto questo risultato identico forse una dozzina di volte. Ecco come capire di quale caso si tratta.
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Perché il tuo backtest tratta un picco di volatilità come un nuovo regime
Il targeting della volatilità sembra adattivo. Una stima obsoleta, un floor inadeguato o una regola di ribilanciamento nascosta possono trasformare una settimana difficile in mesi di esposizione mancata. Ecco come individuare il problema.
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Il tuo universo di simboli è una macchina del tempo: bias di sopravvivenza nei backtest sui perpetual crypto
Hai creato il tuo universo interrogando exchangeInfo una volta, oggi, e filtrando per status == TRADING. Quella singola riga ha eliminato silenziosamente tutte le coin scomparse.
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Anatomia di una barra da 1 minuto: tutto ciò che gli OHLCV non dicono al tuo backtest
Dodici valori in un array JSON. Almeno quattro di essi significano qualcosa di diverso da ciò che il tuo motore di esecuzione presuppone. Ecco l'intera barra, smontata pezzo per pezzo.
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Il tuo backtest ha 100 operazioni. Perché il prezzo medio di esecuzione è ancora una supposizione?
100 operazioni, commissioni dello 0.04% e un'ipotesi di slippage dello 0.02% possono sembrare precise. Ma il prezzo di esecuzione resta una supposizione finché non ti chiedi quale quantità il mercato potesse assorbire.
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Perché il mio backtest esegue più operazioni della mia strategia in paper trading?
Un segnale può dire «compra» una volta, mentre il sistema degli ordini prova 3 volte ed esegue 2 ordini. Ecco come modellare la differenza tra le operazioni del backtest e lo storico degli ordini del conto di paper trading.
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Il tuo backtest ha un problema di orologio, anche se ogni timestamp è corretto
Una quotazione e un segnale possono avere lo stesso timestamp e arrivare in ordini diversi. Questa piccola ambiguità può determinare se la tua strategia ha eseguito operazioni oppure no.
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Perché gli ordini aperti del backtest hanno bisogno di un orologio
Un ordine limit può restare attivo anche dopo che il segnale che lo ha generato è venuto meno. Tre errori comuni con cui i backtest perdono di vista gli ordini aperti e un modello pratico per gestirli correttamente.
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Perché il tuo backtest sbaglia a gestire i dividendi
Un dividendo può sembrare una perdita improvvisa, un rendimento gratuito o un saldo di cassa che la tua strategia non ha mai ricevuto. Ecco perché: 3 errori di modellazione comuni.
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Tre modi per fallire l'ottimizzazione walk-forward senza accorgersene
Il test walk-forward viene venduto come l'antidoto all'overfitting. Fatto con leggerezza, è solo overfitting con documentazione migliore. Tre modalità di fallimento e i loro segnali.
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Come un team di agenti AI porta un'idea di trading da una frase al paper trading
Dieci agenti, una pipeline e un imbuto progettato per uccidere le idee. Un percorso guidato attraverso ciò che succede davvero tra "funding momentum" e un nodo paper attivo.
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Il paper trading è l'unico banco di prova a cui il tuo backtest deve rispondere
Ogni giorno rieseguiamo la finestra di ogni strategia in paper attraverso il motore di backtest e confrontiamo le operazioni. Ecco cosa continua a emergere da questo rituale.
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Quanto costa davvero un giro completo su nove exchange
Le pagine sulle commissioni sono marketing. Ecco l'aritmetica a due vie che decide se la tua strategia è un'attività o una donazione, exchange per exchange.
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Perché la maggior parte dei backtest mente, e le quattro voci di costo che li sistemano
Una strategia che nel backtest rende +40% l'anno e in live perde soldi non è sfortunata. È stata misurata male. Sono quattro voci di costo a separare i due numeri.
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