Ogni Expert Advisor in vendita arriva con dei numeri. Il problema non è che siano falsi — spesso sono veri — ma che dicano qualcosa di utile su quello che succederà.
Questa guida spiega come si producono quei numeri e come si leggono.
Il backtest, e perché da solo non basta
Il backtest è la simulazione della strategia sui dati storici. Il programma ripercorre anni di grafico, applica le regole, registra le operazioni.
Il limite non è tecnico, è logico: il backtest si costruisce conoscendo già le risposte. Chi sviluppa prova un parametro, guarda il risultato, lo cambia, riprova. Dopo cinquanta tentativi ha trovato la configurazione che sui dati passati va meglio di tutte. Ma non ha scoperto una regola del mercato: ha trovato la combinazione che meglio si adatta a quel preciso pezzo di storia.
Si chiama overfitting, e produce curve bellissime che in avanti non si ripetono.
I segnali che un backtest è stato forzato
Troppi parametri. Ogni parametro in più è un grado di libertà per adattarsi al passato.
Valori dall'aria strana. Un sistema che usa un ritracciamento del 63,7% e un obiettivo di 2,34 volte il rischio non ha trovato una verità: ha limato i numeri finché il risultato è migliorato.
Risultati che crollano cambiando di poco un valore. Una strategia solida tiene anche se sposti un parametro del dieci per cento. Se basta poco per far sparire il guadagno, quel guadagno era un caso.
Periodo troppo corto o troppo comodo. Testare solo gli ultimi due anni buoni non è un test.
Il degrado del vantaggio
Un vantaggio misurato sul passato non arriva intatto nel futuro. Le condizioni cambiano, gli spread si allargano nei momenti sbagliati, l'esecuzione non è perfetta.
Per una valutazione prudente è utile considerare che i risultati reali possono essere inferiori a quelli osservati nel backtest, a causa di spread, slippage, variazioni delle condizioni di mercato e differenze di esecuzione. Applicare un margine di prudenza ai numeri storici avvicina la stima a ciò che l'utente osserverà.
Risultati di backtest presentati come previsione, senza alcun margine di prudenza, vanno quindi letti con cautela.
Le simulazioni Monte Carlo
Un backtest produce una sequenza di operazioni: quella che è successa. Ma l'ordine in cui le vincite e le perdite si sono presentate è in gran parte casuale. Se le stesse operazioni fossero arrivate in un ordine diverso, il percorso del conto sarebbe stato diverso — e in una challenge, dove i limiti di perdita sono rigidi, l'ordine decide fra passare e fallire.
Il Monte Carlo rimescola migliaia di volte quelle operazioni e osserva cosa succede. Non inventa dati: riusa quelli veri in sequenze diverse.
Il risultato non è un numero, è una distribuzione. Non «rende il trenta per cento», ma «nel novanta per cento delle sequenze il conto non è mai sceso oltre il dodici per cento».
Un dettaglio tecnico rilevante riguarda il modo in cui si rimescola. Se le operazioni mostrano dipendenze temporali, autocorrelazione o raggruppamenti di perdite, un metodo che preserva parzialmente queste dipendenze — come un block bootstrap, cioè un rimescolamento a blocchi — può produrre simulazioni più realistiche del semplice rimescolamento indipendente, che tende a disperdere quei raggruppamenti e a far apparire il sistema più stabile. La scelta dipende dalle caratteristiche della serie: non esiste una procedura valida in ogni caso.
Come leggere una probabilità di successo
Se leggi «98% di probabilità di superare la challenge», quel numero è il risultato di una simulazione, non una promessa. Va letto come un limite superiore: nella realtà ci sono attriti che nessuna simulazione riproduce del tutto.
Più utile della percentuale è il confronto: se il livello prudente ha una probabilità più bassa di quello equilibrato, il dato ti sta dicendo qualcosa di controintuitivo e prezioso — che rischiare meno non sempre aumenta le probabilità, perché allunga i tempi e moltiplica le occasioni di sbagliare.
Cosa chiedere prima di comprare
Quante operazioni compongono il campione. Su che arco di anni. Se il degrado del vantaggio è già applicato. Quale spread è stato usato. Qual è stato il periodo peggiore, in percentuale e in durata. E se i numeri pubblicati sono di conto reale o di simulazione.
Chi ha lavorato bene risponde a tutte queste domande senza esitare. Chi cambia discorso ti ha già risposto.
Le simulazioni riorganizzano il comportamento passato: non garantiscono alcun risultato futuro.