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TRADERS´ 05.2019
LA IMPORTANCIA DE LAS BASES DE DATOS EN UN BACKTEST
Los datos son nuestra materia prima
Los gestores que utilizamos el trading algorítmico como principal herramienta de gestión,
tratamos de confeccionar carteras de sistemas que contengan estrategias con Esperanza
Matemática Positiva y baja correlación entre ellas. Esto, junto con una buena gestión del
capital es lo único necesario para obtener retornos positivos consistentemente. ¿Sencillo?
Obviamente, no todo el monte es orégano, pero es indudable que un BackTest bien hecho
es condición necesaria, aunque no suficiente para saber si estamos ante un sistema
aprovechable para nuestra cartera. Sabemos que rentabilidades pasadas no garantizan
futuras, pero un BackTest bien hecho es necesario para evaluar correctamente a nuestra
estrategia y saber qué podemos esperar y qué no de una estrategia.
un BackTest si no tratar sobre la materia prima de un
BackTest, la base de datos. Además, existen muchos
caminos o tipos de BackTest diferentes, dependiendo del
objetivo perseguido por el mismo o incluso las preferen-
cias personales. Lo que sí tienen en común todos ellos
es la necesidad de usar una base de datos adecuada.
Esto es imprescindible y por experiencia, es un aspecto
al que muchas veces no se le presta demasiada aten-
ción. Simplemente se usan aquellos que tenemos en
la plataforma de turno sin cuestionarnos ni verificar si
los datos son correctos o cumplen los criterios necesa-
rios para obtener resultados extrapolables. Si preten-
demos obtener conclusiones realistas es imprescindible
trabajar con datos de calidad y eso pasa por evaluar los
datos antes de empezar un BackTest.
En términos generales podemos definir a un BackTest
bien hecho como una simulación realizada sobre datos
históricos de calidad, siendo la muestra estadística-
mente significativa (que tenga suficientes trades) y
¿Qué es un Backtest bien hecho?
Un BackTest es importante, de acuerdo, pero ¿cómo
hacemos un BackTest bien hecho? No es objeto de
este artículo detallar el procedimiento para hacer
Sergi Sánchez Alvira
Sergi es Gestor de Esfera/Sersan Algorith-
mic, vehículo de inversión que opera con
sistemas cuantitativos y automáticos de
trading. ESFERA/SERSAN ALGORITHMIC es
un compartimento de ESFERA, FI. Fundador
de Sersan Sistemas, también experto en
Trading algorítmico con años de experiencia
en el desarrollo, testeo, evaluación y sobre
todo, en la Gestión cuantitativa con siste-
mas automáticos de trading.
sergisanchez@esferacapital.esPERSPECTIVAS