Backtesting e validazione
La fabbrica testa il codice della strategia su dati storici con commissioni e ipotesi di esecuzione configurate. Gli strumenti di ottimizzazione esaminano la stabilità dei parametri, mentre un analista AI valuta le evidenze e raccomanda il passaggio successivo.
backtest_review.pynet_pnl = gross_pnl - fees
peak = equity.cummax()
drawdown = equity / peak - 1
assert train_end < test_start
Esempio illustrativo · non un risultato live
Esempio illustrativo · non un risultato live
Gli agenti AI sviluppano l’idea, scrivono il codice e valutano i risultati dei test. Le conclusioni della revisione possono rimandare la strategia a un’altra iterazione.
Una curva del capitale illustrativa rivela le battute d'arresto lungo il percorso. Esamina il drawdown e i costi di negoziazione prima di interpretare un risultato.
Confronta il capitale del conto con il saldo delle operazioni chiuse. Una posizione aperta può modificare il capitale prima che un'operazione si chiuda.
I backtest utilizzano dati storici, commissioni della piattaforma configurate e ipotesi di esecuzione applicabili. Copertura dei dati, finanziamento, slippage e impatto possono modificare sostanzialmente il risultato.
Analizza la curva del capitale, i drawdown, la distribuzione dei rendimenti e le singole operazioni. Verifica il periodo, la dimensione del campione e le ipotesi insieme alle metriche principali.
L'analisi di sensibilità, l'ottimizzazione walk-forward e la validazione holdout esaminano come cambiano i risultati al di fuori dei parametri scelti e delle finestre di addestramento.
Un grafico convincente è solo un punto di partenza per la revisione. Confronta i costi di trading con il vantaggio atteso, esamina il comportamento out-of-sample e cerca concentrazioni su un numero limitato di operazioni o periodi.
Periodo dei dati, piattaforma, commissioni
Backtest, walk-forward, holdout
Metriche, operazioni, note di revisione
Il walk-forward testing si adatta su una finestra precedente e valuta su una successiva. L'holdout riservato è tenuto al di fuori delle finestre di ottimizzazione.
Leggi le date effettive di suddivisione e il numero di operazioni. Riutilizzare più volte il feedback dell'holdout può indebolirne l'indipendenza.
Quanto più una strategia negozia, tanto più il suo risultato dipende dalle assunzioni di esecuzione. Sposta il cursore dello slippage per vedere lo stesso risultato lordo con costi diversi.
Assunzioni d'esempio: rendimento lordo del 12%, nozionale negoziato cumulato pari a 40 volte l'equity iniziale e commissione di 2 punti base per nozionale negoziato. Costi = turnover × (commissione + slippage); 1 punto base = 0,01%. Illustrazione lineare; esclude capitalizzazione composta, funding e market impact.
No. I backtest sono ipotetici e sensibili ai dati, alle ipotesi e alla selezione. La validazione aiuta a individuare i punti deboli; non elimina il rischio di trading.
No. Sono valori predefiniti di simulazione configurati. Il livello del tuo exchange e le regole dello strumento potrebbero differire. Rivedi le ipotesi prima di interpretare il risultato.
Il test walk-forward adatta ripetutamente il modello sui dati precedenti e lo valuta su finestre successive. La validazione holdout verifica i parametri selezionati su un periodo riservato, esterno a quelle finestre di ottimizzazione. Esamina le date effettive, il numero di operazioni e i report; usare ripetutamente il feedback dell'holdout può indebolire la sua indipendenza.
Esamina i drawdown, i costi di negoziazione, il numero e la distribuzione delle operazioni, i periodi di detenzione e i risultati out-of-sample. Cerca dipendenze da un piccolo numero di operazioni o da un solo periodo di mercato. Un rendimento elevato da solo non spiega come la strategia lo ha ottenuto né le perdite intercorse.
Un'impostazione che appare eccellente mentre quelle vicine ottengono risultati scarsi può essere fragile. L'analisi di sensitività mostra come cambia il risultato attorno ai parametri scelti. Utilizzala insieme alle evidenze del walk-forward e dell'holdout per valutare se il pattern sia più ampio di un singolo risultato selezionato.
Strumenti diversi, periodi di dati, intervalli delle barre, regole di entrata e uscita, commissioni o ipotesi di esecuzione differenti possono modificare il risultato. Confronta la configurazione e i dati disponibili insieme ai registri delle operazioni prima di interpretare una differenza come un miglioramento.
Esamina la base sull’intera serie storica prima dell’ottimizzazione. L’analista usa le evidenze per definire la ricerca dei parametri; i diagnostici di addestramento non dimostrano le prestazioni fuori campione.
Scopri l'ottimizzazioneUsa il Backtest Lab per esaminare una strategia senza considerare l’esperimento una nuova approvazione per il paper trading o il trading live. Esamina il codice, l’intervallo dei dati e i costi insieme al risultato.
Scopri il Backtest LabUn backtest positivo può comunque basarsi su un numero troppo esiguo di osservazioni indipendenti. La ricerca in paper trading a bassa confidenza mantiene la propria etichetta e non autorizza mai automaticamente il trading con denaro reale.
Leggi la guida alla convalidaEsplora le strategie pubblicate oppure apri uno spazio di lavoro per creare, testare e monitorare le tue strategie con agenti IA.
Stratmill è una piattaforma per strategie di trading basata sull’AI, non offre consulenza finanziaria e non è un broker. I risultati dei backtest e del paper trading sono ipotetici. Il trading comporta il rischio di perdite.
Laboratorio di backtest
Scegli una strategia, modifica i suoi parametri e verifica il costo stimato in crediti prima di avviare un backtest o un'ottimizzazione.
All'interno del prodotto
Questa strategia pubblica è stata respinta dopo la revisione. Esamina l'ipotesi e i risultati registrati per capire perché un rendimento positivo in primo piano non è sufficiente.
Leggi il report pubblico
La disponibilità dei dati, lo storico dello strumento, le commissioni e le ipotesi sull'esecuzione variano a seconda della piattaforma. Verifica la copertura e le ipotesi registrate per la tua esecuzione.
Esplora i dati di mercatoI backtest simulano il passato. Il paper trading aggiunge osservazioni prospettiche. I risultati con un basso livello di confidenza non sono statisticamente comprovati, e non costituiscono una promessa di rendimento.
Scopri il paper tradingAprire un ambiente di lavoro, importare codice o avviare un backtest non autorizza ordini con denaro reale. L'esecuzione live richiede la tua approvazione e un conto connesso supportato.
Esplora il trading live