10 chyb při backtestingu v tradingu

Backtesting je klíčovým krokem při tvorbě obchodních strategií, ale i drobné chyby mohou v reálném trhu způsobit velké ztráty. Zde je 10 nejčastějších chyb při backtestingu, kterým byste se měli vyhnout:

• Přehlížení nákladů: Opomenutí slippage a komisí nadsazuje ziskovost.
• Používání budoucích dat: Look-ahead bias zkresluje výsledky díky použití informací, které nebyly v době rozhodování dostupné.
• Nadměrná optimalizace: Přehnané dolaďování strategií vede k jejich selhání v reálném obchodování.
• Příliš malý vzorek dat: Testování na nedostatečném počtu obchodů poskytuje nespolehlivé výsledky.
• Bias z vícečetného testování: Testování příliš mnoha strategií zvyšuje riziko falešně pozitivních výsledků.
• Přehlížení emocí: Backtest ignoruje psychologické výzvy skutečného obchodování.
• Chyby v načasování exekuce: Představa dokonalé exekuce obchodů vede k nepřesnostem.
• Pomenutí měnového rizika: Ignorování kurzových pohybů ovlivňuje výnosnost, zvláště při pákovém efektu.
• Chybějící písemný plán: Nedostatek jasných pravidel a benchmarků vytváří nekonzistenci.
• Nerealistická očekávání: Backtesty nelze plně přenést do podmínek živého obchodování.

Tyto chyby vás mohou svést k mylnému dojmu, že strategie bude fungovat, i když to tak není. Vyvarujte se jich pomocí realistických předpokladů, správných validačních metod a nástrojů jako walk-forward analýza, které zajistí, že vaše strategie jsou připravené na živý trh.

19 běžných chyb při backtestingu (a jak se jim vyhnout)

1. Přehlížení slippage a komisí

Opomenutí transakčních nákladů jako slippage a komisí je častou chybou při backtestingu. Ignorování těchto nákladů může navodit přehnaný pocit ziskovosti, což činí výsledky nespolehlivými.

Slippage vzniká, když jsou obchody realizovány za jiné ceny než očekávané kvůli výkyvům trhu. Komise, tedy poplatky brokerů za každý obchod, mohou výrazně snižovat zisky – zvláště u high-frequency tradingu. Kombinace těchto faktorů může proměnit strategii s testovaným výnosem 20 % ročně na skutečný výnos jen kolem 10 % po zohlednění nákladů.

Zkušení tradeři proto do backtestingu začleňují detailní modely nákladů. Využívají historická data k přesnému odhadu slippage a zohledňují konkrétní struktury komisí svých brokerů.

Platformy jako For Traders nabízejí nástroje na simulaci slippage a komisí, díky čemuž je možné testovat strategie za realistických podmínek. Pro lepší přesnost backtestů by tradeři měli:

• Využívat historická data k odhadu míry slippage.
• Zahŕnout skutečné struktury komisí brokerů.
• Přizpůsobovat náklady velikosti obchodů a tržním podmínkám.

Jelikož se tržní podmínky a náklady v čase mění, je nutné pravidelně aktualizovat tyto předpoklady, aby byly výsledky backtestingu spolehlivé.

2. Používání dat z budoucnosti

Look-ahead bias nastává, když do backtestu omylem zahrnete budoucí data, což zkresluje výsledky a přehnaně zvyšuje efektivitu strategie. K této chybě dochází, když obchodníci neúmyslně využijí informace, které v době obchodního rozhodnutí nebyly dostupné.

Příkladem je spoléhání se na zavírací ceny k řízení obchodů provedených dříve během dne, což předpokládá přístup k budoucím datům – něco nemožného v reálném čase. To vede k nadsazeným ukazatelům výkonu, které v živém obchodování neplatí.

Tento bias často proniká skrze revidovaná ekonomická data, upravené ceny po dělení akcií nebo indikátory s výhledem do budoucna. Tyto faktory vytvoří příliš optimistické výsledky, které nereflektují reálné podmínky. Proti tomu obchodníci používají metody jako walk-forward analýzu, která testuje strategii na různých částech historických dat bez použití budoucích informací.

Platformy jako For Traders pomáhají vyvarovat se look-ahead biasu tím, že analyzují data v jejich správném historickém sledu. Výsledky backtestingu tak zůstávají přesné a lépe odrážejí potenciál strategií v reálných trzích.

Klíčem k efektivnímu backtestingu je bezpodmínečné dodržování časové posloupnosti – použít jen data dostupná v okamžiku každého obchodního rozhodnutí. Vyvarování se look-ahead biasu zajistí, že vaše testování skutečně odráží tržní realitu a vede k robustnějším strategiím.

3. Nadměrná optimalizace

Nadměrná optimalizace, často označovaná jako curve-fitting, nastává, když obchodníci přehnaně dolaďují parametry strategie, aby co nejlépe odpovídaly historickým datům. To může sice udělat strategii na první pohled úspěšnou, ale ve skutečnosti jde o falešný dojem úspěchu. Výsledek? Špatný výkon v živém obchodování. Příliš „přizpůsobené“ strategie totiž nezvládají nové či proměnlivé tržní podmínky.

Například strategie s 90% úspěšností v backtestu může v reálném obchodování selhat. Proč? Byla navržena exkluzivně podle jedinečných tržních vzorců testovaného období, které se pravděpodobně nebudou opakovat.

Úspěšné strategie jsou konzistentní napříč různými tržními podmínkami. Abyste se vyhnuli nadměrné optimalizaci, držte se jednoduchých metod, testujte je v různorodých trzích a používejte data mimo vzorek k validaci.

Cílem je vytvořit strategie, které přináší stabilní výsledky v čase, ne pouze perfektní historickou výkonnost. Soustřeďte se na konzistenci a flexibilitu, abyste minimalizovali riziko selhání v živém obchodování.

V následující části se podíváme na důležitost dostatečného vzorku dat, což je další klíčový krok k ověření strategie v reálném světě.

4. Nedostatečný počet obchodů ve vzorku

Testovat strategii na příliš malém počtu obchodů je zásadní chyba. Spoléhat se na vzorek třeba jen 20 až 30 obchodů neposkytuje dostatek dat pro spolehlivé závěry a výsledky mohou být zavádějící.

Backtesting je jako vědecký pokus: potřebujete dostatečně velký vzorek, abyste získali důvěryhodné výsledky. Minima bychom měli usilovat o 100 obchodů pro základní statistickou spolehlivost, ideálně stovky v rozličných podmínkách trhu.

Důvody, proč jsou malé vzorky problematické, jsou:

• Nereflektují různé tržní situace, což může ovlivnit výsledky.
• Několik šťastných obchodů může nadhodnotit výkon a skrýt reálná rizika strategie.

Například pokud testujete kryptoměnovou strategii pouze během býčího trhu v roce 2021, nezjistíte, jak si vede v medvědím trhu nebo při stagnaci.

Bez dostatečného počtu obchodů mohou vypadat výsledky slibně, ale při živém obchodování odhalí skryté slabiny. Vyhněte se tomu tím, že strategii otestujete na několika letech historie pokrývající všechny typy tržních podmínek. Použijte data v-samplu i out-of-samplu a nezapomeňte zahrnout i zaniklé instrumenty, abyste eliminovali přežitkový bias.

Platformy jako For Traders nabízejí simulace obchodování, které vám umožní procvičovat backtesting s dostatečným vzorkem dat a zdokonalovat své strategie na historických datech před použitím skutečných peněz.

Dostatečný počet obchodů je nezbytný, ale je důležité také pochopit, jak může vícečetné testování ovlivnit výsledky. O tom bude řeč v následující části.

5. Přehlížení biasu z vícečetného testování

Multiple testing bias je častý, ale často přehlížený problém při backtestingu, který může výrazně zhoršit výsledky obchodování. Nastává, když obchodníci testují mnoho strategií či parametrů, aniž by zohlednili rostoucí riziko falešně pozitivních výsledků.

Když testujete stovky strategií nebo donekonečna měníte parametry, je pravděpodobnější, že narazíte na nastavení, které se zdá být ziskové pouze náhodou. Tyto falešné pozitivy vypadají dobře na historických datech, ale obvykle selhávají v živém obchodování, protože nemají skutečnou prediktivní hodnotu. Jde o klasický případ overfittingu – strategie jsou příliš přizpůsobené historickým datům a nedokážou se adaptovat na skutečný trh.

"Víc testů zvyšuje šanci na falešně pozitivní výsledky, což je hlavní problém biasu z vícečetného testování."

Jak minimalizovat bias z vícečetného testování

Zde jsou praktická opatření pro snížení vlivu biasu:

• Bonferroniova korekce: Upravte hladinu významnosti podle počtu provedených testů. Tato statistická metoda pomáhá zachovat smysluplnost výsledků při testování více strategií.
• Křížová validace: Testujte strategii v různých tržních podmínkách a časových rámcích. Ujistíte se tak, že strategie není náhodně úspěšná.
• Předem stanovená kritéria: Vyhodnocujte strategie podle jasných pravidel. Vyvarujte se vybírání jen těch nejziskovějších výsledků, protože to často vede k overfittingu.

Dodržováním těchto zásad můžete vytvářet strategie, které budou odolnější v reálném obchodování. Platformy jako For Traders nabízejí strukturované prostředí, jež pomáhá aplikovat přísné testovací metody a minimalizovat rizika biasu z vícečetného testování.

Silná obchodní strategie by měla přinášet stabilní výsledky v různých tržních scénářích, ne jen ve vybraných situacích, které odpovídají vašim očekáváním.

Následující část se zaměří na to, jak emoce mohou zkreslit výsledky backtestu, i když je strategie statisticky sólídní.

6. Přehlížení emocionálních faktorů

Běžnou chybou při backtestingu je opominutí emocionálních výzev, které přicházejí s živým obchodováním. I když backtesty poskytují užitečné statistiky, často vykreslují příliš ideální obraz exekuce strategie a ignorují psychologické boje obchodníků v reálném čase.

V živém obchodování mohou emoce jako strach, přehnaná sebedůvěra a averze ke ztrátám vést k špatným rozhodnutím – například příliš brzké ukončení obchodu nebo příliš dlouhé držení ztrátové pozice. Kognitivní zkreslení jako confirmation bias (přiklonění se k datům podporujícím váš obchod), sunk cost fallacy (setrvávání v ztrátových obchodech kvůli již investovaným nákladům) či analysis paralysis (přílišné přemýšlení v volatilních trzích) mohou zatemnit úsudek. Proti těmto tendencím potřebují tradeři nastavovat přísná pravidla a aktivně dokumentovat protichůdné názory.

Pro větší realistický obraz backtestingu můžete:

• Simulovat volatilní tržní podmínky, abyste identifikovali emocionální spouštěče a natrénovali jejich zvládání.
• Přidat rezervy na exekuci, které reflektují zpoždění nebo váhání při rozhodování.
• Připravit si jasné rozhodovací rámce předem.

Platformy jako For Traders umožňují trénovat zvládání emocí prostřednictvím simulovaných obchodních cvičení. Poskytují také edukativní nástroje a podporu komunity, které pomáhají traderům budovat duševní odolnost nezbytnou pro dlouhodobý úspěch.

7. Chyby v načasování exekuce

Chyby v načasování při realizaci příkazů mohou způsobit rozdíl mezi výsledky backtestů a skutečným výkonem v obchodování. Backtesting často předpokládá bezchybné provedení obchodů, což neodpovídá realitě trhu a může obchodníkům poskytovat nepřesný obraz spolehlivosti strategií.

V živém obchodování zpomalují exekuci faktory jako latence sítě, zpoždění zpracování brokerem a likvidita trhu. Tyto prodlevy mohou výrazně ovlivnit výkon, zejména u strategií vyžadujících rychlé vstupy a výstupy. Strategie působící dobře v backtestech tak může v reálu kvůli těmto časovým nesrovnalostem selhat.

"Čím více backtesting simuluje živé obchodování, tím větší máte šanci na úspěch." - Trading Heroes

Pro realističtější backtesting by tradeři měli zahrnout časové prodlevy, počítat se slippagem a vzít v úvahu volatilitu a obchodní hodiny trhu. Například pokud signál vznikne v 10:00:00, předpokládejte realizaci obchodu o několik sekund později, což lépe odpovídá reálným zpožděním u brokerů.

Některé platformy, včetně For Traders, řeší tento problém nabídkou simulačních nástrojů, které věrně napodobují tržní podmínky včetně latence a slippage. To umožňuje traderům vytvářet strategie lépe připravené na skutečné výzvy při live obchodování.

8. Přehlížení měnového rizika

Měnové riziko je často opomíjeno při backtestingu, ale může zásadně ovlivnit výsledky, zejména v forexu nebo u strategií pracujících s více měnami. I malé pohyby směnných kurzů mohou výrazně změnit výnosy, obzvláště při použití páky. Ignorování tohoto rizika může vést k mylným výsledkům backtestu a nepředvídaným ztrátám v živém obchodování.

Známým příkladem je kolaps Long-Term Capital Management v roce 1998, kde nepostřehnuté kurzové změny ve spojení s vysokou pákou měly zásadní vliv na jeho selhání. Banka pro mezinárodní vypořádání uvádí, že jen 1% změna kurzu může při použití páky zvýšit zisky či ztráty o 10 %.

Pro zohlednění měnového rizika v backtestingu by tradeři měli:

• Využívat historická data o směnných kurzech.
• Volit strategie s nižší měnovou expozicí.
• Upravovat nastavení rizika podle volatility měnových kurzů.

U strategií více měn nabízejí některé platformy podrobné nástroje pro analýzu měnového rizika. Ty simulují dopad pohybu kurzů na výkon obchodování a poskytují cenné poznatky.

Měnové riziko je obzvlášť důležité u dlouhodobých pozic. Analýza historické volatility a korelací měn může pomoci strategii lépe optimalizovat. Zahrnutím měnového rizika do backtestů lze lépe přiblížit výsledky realitě a zvýšit spolehlivost strategií.

V další kapitole se zaměříme na význam strukturování a dokumentace backtestingového procesu pro zvýšení jeho spolehlivosti.

9. Chybějící písemný plán backtestingu

Máte-li písemný plán backtestingu, můžete udržet konzistenci a vyhnout se náhodným úpravám, které zkreslují výsledky. Kvalitní plán jasně definuje vstupní a výstupní pravidla, limity rizika, benchmarky výkonu a specifické tržní podmínky, v nichž budete strategii testovat.

Bez této struktury obchodníci často činí impulzivní změny, které ohrožují spolehlivost backtestu. To může vést k výsledkům, které v praxi neobhájí. Písemný plán funguje jako vodítko, drží emoce na uzdě a zajišťuje disciplínu během testování, jak bylo již zmíněno.

Efektivní plán by měl obsahovat:

• Kritéria vstupu a výstupu: Jasná pravidla pro otevírání a uzavírání obchodů.
• Parametry řízení rizika: Specifická pravidla pro kontrolu ztrát.
• Metody hodnocení výkonu: Definované benchmarky pro měření úspěšnosti.
• Tržní podmínky a časové rámce: Kontext, v němž se testování provádí.
• Postupy kontroly a aktualizace: Pravidelné revize a zlepšování plánu.

Například když testujete strategii průniku klouzavých průměrů, nezadání parametrů jako délka období průměrů nebo limity rizika může způsobit nekonzistentní výsledky. Správná dokumentace pomáhá objektivně zhodnotit výkon a vyhnout se náhodným úpravám.

Je také důležité plán pravidelně aktualizovat, aby odrážel změny v tržních podmínkách. To udržuje proces testování spolehlivý a pomáhá posuzovat strategie bez zkreslení či emočního vlivu.

Ačkoliv písemný plán zavádí konzistenci, mějte stále realistická očekávání a mějte na paměti omezení backtestingu.

10. Nerealistická očekávání od backtestů

Běžnou chybou traderů je předpokládat, že výsledky živého obchodování budou přesně odpovídat backtestům. Tento přístup způsobuje frustraci a finanční ztráty, když se strategie v reálných trzích neprosadí.

Backtesty slouží k odhadu pravděpodobností, ale nemohou plně postihnout dynamiku živého obchodování. Rozdíly vyplývají zejména z těchto oblastí:

Tržní dynamika: Skutečné trhy jsou nepředvídatelné. Náhlé zprávy, nečekané události a prudké výkyvy volatility backtesty simulovat nemohou.

Výzvy v exekuci: V reálu se potýkáme s latencí, slippagem a omezenou likviditou, což backtesty často plně nezahrnují.

Lidské emoce: Backtesty nepočítají s emocionálními vlivy jako strach, chamtivost nebo přehnaná sebedůvěra, které mohou způsobit odklon od plánované strategie.

Pro realistická očekávání by tradeři měli vytvářet strategie schopné zvládat různé tržní scénáře, místo aby usilovali o dokonalé výsledky v backtestech. To zahrnuje:

• Testování strategií v různých časových rámcích a tržních podmínkách.
• Hodnocení výkonu pomocí detailních metrik, nejen čistého zisku či ztráty.
• Pravidelné přizpůsobování strategií aktuálním tržním trendům.

Nástroje jako For Traders pomáhají minimalizovat rozdíly tím, že nabízejí simulovaná obchodní prostředí, která lépe odrážejí reálné tržní podmínky. Umožňují traderům trénovat s virtuálním kapitálem a využívat komunitní poznatky, což zlepšuje pochopení rozdílů mezi backtestingem a živým obchodováním.

Úspěšné obchodování není o přesném napodobení čísel z backtestu, ale o tvorbě strategií, které vydrží nepředvídatelnost reálných trhů.

Závěr

Efektivní trading začíná kvalitním backtestingem. Řešením výzev jako jsou nerealistické cíle, nadměrná optimalizace a malý vzorek obchodů můžete navrhnout strategie, které budou fungovat i v reálných trzích.

Techniky jako walk-forward analýza a cross-validace jsou nezbytné pro testování strategií v různých tržních podmínkách. Pomáhají odhalit skutečně spolehlivé strategie, nikoli jen ty, které uspěly v omezeném historickém období.

Zde je shrnutí přístupu, který vám pomůže řídit proces backtestingu:

Fáze	Klíčové oblasti	Běžné chyby, kterým se vyhnout
Plánování	Vypracování jasného plánu a cílů testování	Problémy s kvalitou nebo rozsahem dat
Vykonání	Testování napříč časovými rámci i tržními scénáři	Přehlížení velikosti vzorku nebo nákladů
Validace	Použití walk-forward analýzy a robustnostních testů	Nadměrná optimalizace strategií
Implementace	Pravidelná revize a zdokonalování strategií	Přehlížení psychologických faktorů

Backtesting není jednorázová záležitost, ale kontinuální proces. Jak se trhy mění, je potřeba pravidelně přezkoumávat a upravovat strategie, aby zůstaly efektivní. Konečným cílem jsou strategie, které drží krok s tržními změnami a přinášejí konzistentní výsledky.

Související blogové příspěvky

• 5 běžných chyb v tradingové psychologii, kterým se vyhnout
• Backtesting vstupních a výstupních pravidel: osvědčené postupy
• Tradingová psychologie – TOP 5 pravidel pro ziskovost
• Jak se vyhnout biasům při backtestingu