Scopo di questa procedura è quello di effettuare una simulazione che sia il piú realistica possibile di una certa operatività di trading. Per ottenere questo risultato, tutte le decisioni di trading sono effettuate sui dati passati ma senza prendere in considerazione la conoscenza che già si possiede sull'andamento futuro dei prezzi.
Ad esempio supponiamo di avere una serie giornaliera dei prezzi che va dal 1/1/88 al 31/12/93. Se desideriamo effetuare un'analisi in forward testing dal 1/7/90 al 31/10/90, l'algoritmo che determina le decisioni di acquisto e di vendita puó utilizzare solo le informazioni che sarebbero state effettivamente disponibili alla data in questione. Cosí al 1/7/90, l'algoritmo
puó utilizzare tutti i prezzi dall'1/1/88 al 30/6/90, al 2/7/90 si possono utilizzare anche i prezzi dell'1/7/90 e cosí via.
La simulazione in forward testing deve ovviamente tener presente l'effetto di tutti i possibili costi di transazione e le eventuali condizioni di stop-loss e stop-profit [A differenza dell'ottimizzazione una qualche forma di stop-loss è generalmente sempre presente nel forward testing. Quanti traders infatti si avventurerebbero sul mercato a seguire un sistema giocando soldi veri senza porre condizioni di questo tipo?]
Le modalità del forward testing sono abbastanza semplici da realizzare e
si possono riassumere come segue.
• Si determina anzitutto la durata del forward testing che puó essere
fissa (ad esempio 4 mesi) o variabile (ad esempio fino alla terza
perdita).
• Barra per barra si verifica il comportamento del sistema (ordini di
acquisto, vendita, nulla) e lo si registra.
• Procedendo in questo modo si ottiene una sequenza di operazioni in
utile od in perdita: tale serie rappresenta il risultato effettivo della
simulazione.
Una volta effettuato il forward testing, è possibile calcolare una serie di statistiche utili per la determinazione della performance e del rischio del sistema. In particolare, le più importanti di queste statistiche sono le seguenti.
Profitto totale . Si tratta del profitto o perdita complessivo che si sarebbe realizzato in un certo periodo seguendo le indicazioni del sistema sotto analisi
Numero di operazioni in utile (W) e numero di operazioni in perdita (L) . Questa statistica è un indicatore di rischiosità e permette di qualificare la performance del sistema: ovviamente essa è tanto migliore quanto più il rapporto W/L è elevato.
L'utilità di questo dato la si può apprezzare con un esempio. Assumiamo di avere un sistema che pur registrandocomplessivamente un profitto, ha collezionato 25 operazioni inperdita contro 2 in utile. Che cosa sarebbe successo a questo sistema se per qualche motivo si fosse mancato uno (od entrambi) dei segnali in utile? Assai probabilmente si sarebbe registrata complessivamente una perdita. Viceversa un sistema complessivamente in perdita ma con un rapporto W/L favorevole potrebbe indicare che si è sulla buona strada: forse una leggera modifica degli algoritmi che definiscono i segnali di acquisto e di vendita è sufficiente ad evitare qualcuna delle operazioni in perdita ed a capovolgere il risultato globale.
Il rapporto W/L è anche utile per l'ordinamento della performance dei vari sistemi e per costruirne una graduatoria: a parità di profitto il sistema con il maggiore rapporto W/L è sicuramente preferibile. Infine il rapporto W/L ha una rilevanza anche sul piano piú strettamente psicologico e manageriale: quanti se la sentirebbero di seguire effettivamente un sistema di trading che generalmente colleziona un gran numero di perdite e solo di tanto in tanto realizza una singola operazione con utile così grande da sorpassare tutte le
perdite precedenti?
[Pensiamo soprattutto ad un gestore di fondi di investimento che ha una contabilità ( e performance) rilevata trimestralmente, mensilmente o addirittura giornalmente. Egli si troverebbe durante gran parte dell'anno costretto a difendere di fronte ai suoi capi (e ai suoi clienti) delle performance scadenti e solo in alcuni fortunati momenti ad essere una "star" del mercato, tutto questo pur presentando sui lunghi periodi dei buoni risultati. Discorso solo parzialmente diverso vale per l'investitore privato che può essere anche molto paziente, ma raramente lo è.]
Perdita massima. Questo dato indica la perdita più elevata registrata in una singola operazione durante il periodo di forward testing. Si tratta sempre di un indicatore di rischio che è tanto migliore quanto più prossimo allo zero. Viene per lo più utilizzato per creare una graduatoria dei vari sistemi, ma qualche autore suggerisce un suo utilizzo anche ai fini della determinazione dell'importo ottimale da investire[Vedi Vince (1990). Torneremo su questo punto nella Sezione 3.]
Massimo draw-down (MDD) . A nostro parere il più importante indicatore di rischio. Esso riporta la massima perdita registrata nel corso del periodo di forward testing in termini di capitale (e non come nel punto precedente sulla singola operazione). In altre parole si può dire che si tratta dell'ipotesi di "massima sfortuna" infatti risponde alla domanda "quanto si sarebbe perso del proprio capitale se si fosse cominciato ad effettuare operazioni proprio nel momento peggiore e si fosse terminato ancora nel momento peggiore?". La Figura 11 illustra questo concetto graficamente
Figura 11: l' asse verticale riporta il valore cumulato dei trades eseguiti.
E' difficile sottovalutare l'importanza del MDD come indice di rischio: esso quantifica in modo efficace lo stress finanziario e psicologico che il trader deve essere preparato ad affrontare utilizzando un certo sistema. Rilevazioni delle variazioni del MDD nel corso di diversi periodi di forward testing danno un'immagine sintetica e ragionevolmente completa della rischiosità di un sistema nel tempo.
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