Un marco de pruebas para evaluar estrategias autónomas de FX

Artículo arXiv papers · Autor: Murilo Sibrao Bernardini et al.

Resumen

El documento presenta un marco para juzgar si es probable que una estrategia de trading autónoma siga siendo fiable más allá de una simulación histórica. Se centra en errores habituales de evaluación que pueden hacer que una estrategia parezca exitosa en backtests, pero que rinda mal en mercados reales o con datos excluidos del desarrollo.

El enfoque propuesto establece duraciones y requisitos mínimos para las pruebas y luego los aplica a varias estrategias publicadas utilizadas en distintos activos. Los resultados indican que muchas estrategias no demuestran un rendimiento de inversión fiable. El marco pretende ayudar a comparar candidatas y fijar expectativas más realistas. El extracto no describe las pruebas específicas, los umbrales, los ejemplos de estrategias ni los resultados detallados, por lo que respalda más el principio general de evaluación que un procedimiento reproducible. El título destaca FX, pero el texto señala que las estrategias evaluadas gestionan una selección diversa de activos financieros.

Ideas clave

El rendimiento histórico de un backtest quizá no prediga los resultados en mercados reales ni con datos no vistos.
La evaluación de estrategias debería establecer periodos mínimos de prueba y requisitos de ejecución.
El marco se aplica a estrategias autónomas publicadas para varios activos.
El extracto informa de que muchas estrategias no muestran un rendimiento de inversión fiable a largo plazo.
El extracto no proporciona umbrales específicos ni procedimientos de prueba.

Etiquetas

Pruebas retrospectivas Estadística Gestión del riesgo Divisas

Texto completo

# Is it a great Autonomous FX Trading Strategy or you are just fooling yourself

In this paper, we propose a method for evaluating autonomous trading strategies that provides realistic expectations, regarding the strategy's long-term performance. This method addresses This method addresses many pitfalls that currently fool even experienced software developers and researchers, not to mention the customers that purchase these products. We present the results of applying our method to several famous autonomous trading strategies, which are used to manage a diverse selection of financial assets. The results show that many of these published strategies are far from being reliable vehicles for financial investment. Our method exposes the difficulties involved in building a reliable, long-term strategy and provides a means to compare potential strategies and select the most promising one by establishing minimal periods and requirements for the test executions. There are many developers that create software to buy and sell financial assets autonomously and some of them present great performance when simulating with historical price series (commonly called backtests). Nevertheless, when these strategies are used in real markets (or data not used in their training or evaluation), quite often they perform very poorly. The proposed method can be used to evaluate potential strategies. In this way, the method helps to tell if you really have a great trading strategy or you are just fooling yourself.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.