Modele de backtesting

Backtesting évalue la viabilité d`une stratégie de trading en découvrant comment elle se jouera avec les données historiques. Le backtesting est le processus d`application d`une stratégie de trading ou d`une méthode analytique à des données historiques pour voir à quel point la stratégie ou la méthode aurait prédit les résultats réels. Backtesting permet à un trader de simuler une stratégie de trading en utilisant des données historiques pour générer des résultats et analyser les risques et la rentabilité avant de risquer tout capital réel. Le backtesting est un terme utilisé dans la modélisation pour désigner le test d`un modèle prédictif sur les données historiques. Le backtesting est un type de rétrodiction et un type spécial de validation croisée appliqué à la ou aux périodes de temps précédentes. La valeur à risque est une technique de gestion des risques statistique qui surveille et quantifie le niveau de risque associé à un portefeuille de placements. La valeur à risque mesure le montant maximal de la perte sur un horizon temporel spécifié avec un niveau de confiance donné. Le backtesting mesure la précision des calculs de valeur à risque. Les prévisions de pertes calculées par la valeur à risque sont comparées aux pertes réelles à la fin de l`horizon temporel spécifié. Le backtesting n`a historiquement été réalisé que par les grandes institutions et les gestionnaires de fonds professionnels en raison des frais d`obtention et d`utilisation de jeux de données détaillés. Cependant, le backtrading est de plus en plus utilisé sur une base plus large, et des plateformes indépendantes de backtesting basées sur le Web sont apparues.

Bien que la technique soit largement utilisée, elle est sujette à des faiblesses. [2] la réglementation financière de Bâle oblige les grandes institutions financières à contretester certains modèles de risque. Backtesting offre aux analystes, aux traders et aux investisseurs un moyen d`évaluer et d`optimiser leurs stratégies de trading et leurs modèles analytiques avant de les mettre en œuvre. L`idée est qu`une stratégie qui aurait mal fonctionné dans le passé fonctionnera probablement mal à l`avenir, et vice versa. Mais comme vous pouvez le voir, un élément clé de backtesting est l`hypothèse risquée que les performances passées prédit les performances futures. Un autre ensemble de référence qui pourrait être utilisé pour la validation du modèle comprend d`autres modèles ou méthodologies examinés par les développeurs modèles comme des possibilités pour le modèle en cours de validation, mais finalement pas utilisé. Les concepteurs de modèles comme meilleures pratiques devraient toujours énumérer toutes les méthodologies, théories ou données alternatives qui ont été omis de la version finale du modèle. En outre, les validateurs de modèles devraient toujours tirer parti de leur expérience et de leur compréhension des meilleures pratiques actuelles dans l`industrie, ainsi que de toute analyse effectuée antérieurement sur des modèles similaires.

La validation du modèle doit ensuite prendre ces alternatives et les utiliser comme repères pour le modèle validé. Les validateurs de modèle ont plusieurs façons distinctes d`incorporer l`étalonnage dans leur analyse. L`utilisation des différents types de benchmarking examinés ici devrait être basée sur le type de modèle, son objectif et le meilleur jugement du validateur. Si un modèle ne peut pas être raisonnablement évalué, le validateur doit enregistrer pourquoi pas et discuter des limitations résultantes de la validation. Outre les modèles de classement dans le MSCI Model Scorecard, nous avons effectué un backtest VaR traditionnel, en comptant le nombre de fois que la perte réalisée du portefeuille dépassait la prévision VaR. Un modèle qui a trop de «dépassements VaR» sous-estime le risque, un modèle avec trop peu de dépassements surestime le risque. Cette analyse a été complétée par un certain nombre de statistiques conditionnelles de backtesting, qui ont été conçues pour détecter le regroupement inapproprié des dépassements de VaR. Le backtesting est une technique pour simuler un modèle ou une stratégie sur les données passées pour évaluer sa précision et son efficacité. Le backtesting en valeur à risque est utilisé pour comparer les pertes prévues de la valeur calculée à risque avec les pertes réelles réalisées à la fin de l`horizon temporel spécifié. Cette comparaison identifie les périodes où la valeur à risque est sous-estimée ou lorsque les pertes de portefeuille sont supérieures à la valeur attendue initiale à risque.

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