Last Updated on 10 July, 2025 by Aktie, Fonder och Investeringar
Backtesting, vad är det?
För det andra, och en potentiell fara i din backtest för de som jobbar med gratis data, är Survivor Bias eller på svenska överlevnadsbias. Det är här aktier har fallit ut ur index under åren och på grund av detta är därför ditt första dataset redan partisk i din backtest till förmån för de som är kvar. Det finns inget enkelt sätt runt detta. Jag tror att om backtesten är noggrann och dina testiterationer är tillräckligt stora så kommer det inte nödvändigtvis att vara ett problem.
Det tredje och det viktigaste i din backtest, undvik curvefitting. Med detta menar jag att om du lägger till många parametrar till din modell, så skall du inte bli förvånad om du får väldigt bra avkastning vid en backtest. Detta är inte nödvändigtvis något bra utan det kan ha skett på grund av överoptimering. Less is more är ett bra motto att ha när man backtestar.
Vilka verktyg skall man använda när man backtestar?
personligen så tycker jag följande programvaror är bäst om man vill backtesta.
Tradestation
Multicharts
Amibroker
Ninjatrader
Sedan finns det en hel del backtesting man kan göra med Python. Det kan om man gör det rätt och är duktig på programmering också bli mycket bra. Problemet är du måste kunna extremt mycket för att ens komma upp till nivån som de programvaror jag listar ovan kan göra.
Jag jobbar själv på heltid med algotrading sedan många år tillbaka. Algotrading är detsamma som automatiserad trading och jag har alltid jobbat med de 2 första i min lista ovan. De kan jag rekommendera om du är seriös och vill göra dett på heltid eller är en nybörjare som vill komma igång. Backtesting kommer att vara en mycket viktig del av din trading om börjar med autotrading.
Praktiska Tips för Att Komma Igång med Backtesting
Att börja med backtesting kan kännas överväldigande, men med rätt tillvägagångssätt blir det enklare. Här är några praktiska steg för att komma igång:
- Välj en pålitlig datakälla: Använd högkvalitativ historisk data från betrodda leverantörer som Bloomberg, Quandl eller din mäklares plattform. Gratisdata kan innehålla fel eller luckor, vilket påverkar resultatet.
- Sätt upp en testmiljö: Om du använder verktyg som Tradestation eller Python, skapa en isolerad miljö där du kan testa utan risk för att blanda in framtida data. För Python, använd bibliotek som
pandas
ochbacktrader
. - Börja enkelt: Testa en grundläggande strategi, som ett glidande medelvärde, för att lära dig processen innan du går vidare till komplexa modeller.
- Dokumentera allt: Notera varje parameter, antagande och resultat. Detta hjälper dig att spåra vad som fungerar och felsöka problem.
För nybörjare är det klokt att börja med en färdig plattform som Multicharts eller Amibroker innan du går över till egen kodning. Undvik att hoppa över grunderna – en solid bas i backtesting-processen sparar tid och pengar i längden.
Fördelar med backtesting
-
Utvärderar strategi: Visar hur en strategi hade presterat historiskt.
-
Riskhantering: Hjälper identifiera potentiella förluster innan riktiga pengar används.
-
Optimerar beslut: Ger insikter för att förbättra strategin.
-
Bygger förtroende: Ökar trygghet i strategin genom bevis på resultat.
-
Kostnadseffektivt: Testar utan att riskera kapital.
Vanliga Misstag vid Backtesting och Hur Man Undviker Dem
Även erfarna traders gör misstag vid backtesting. Här är några vanliga fallgropar och hur du kan undvika dem:
- Ignorera transaktionskostnader: Om du inte inkluderar spreadar, courtage och slippage i din backtest, kommer resultaten att vara orealistiska. Lägg alltid till realistiska kostnader i dina simuleringar.
- Övertro på historiska data: Marknader förändras, och en strategi som fungerade för tio år sedan kanske inte fungerar idag. Validera din modell med out-of-sample-data eller walk-forward-testning.
- Orealistiska antaganden: Att anta perfekt utförande av affärer eller obegränsad likviditet kan snedvrida resultaten. Simulera verkliga marknadsförhållanden, inklusive förseningar och volymbegränsningar.
- Glömma extrema händelser: Krascher eller oväntade nyheter kan påverka din strategi. Testa din modell under perioder med hög volatilitet, som 2008 eller 2020, för att bedöma robustheten.
För att minimera misstag, använd alltid en checklista innan du kör en backtest och granska resultaten kritiskt. Om något verkar för bra för att vara sant, är det ofta det.
Hur Man Utvärderar och Tolkar Backtesting-Resultat
En backtest kan ge imponerande siffror, men hur vet du om resultaten är tillförlitliga? Här är några nyckeltal och metoder för att utvärdera din strategi:
- Sharpe Ratio: Mäter riskjusterad avkastning. En Sharpe Ratio över 1 är bra, men var skeptisk till extremt höga värden, då de kan indikera överoptimering.
- Max Drawdown: Visar den största förlusten från topp till botten. En hög drawdown kan signalera hög risk, även om avkastningen är god.
- Win Rate och Risk/Reward: En hög vinstfrekvens är inte alltid bäst om vinsterna är små och förlusterna stora. Balansera vinstfrekvens med risk/reward-förhållandet.
- Statistisk signifikans: Använd metoder som Monte Carlo-simuleringar för att testa om resultaten är slumpmässiga eller robusta.
För att validera resultaten, kör out-of-sample-tester och jämför med en benchmark, som OMXS30 för svenska marknaden. Om strategin konsekvent överträffar index under olika förhållanden, är det ett gott tecken. Var alltid skeptisk och testa flera scenarier.
Optimering av Strategier genom Historisk Testning
Att genomföra historisk testning är avgörande för att förfina en tradingstrategi innan den används i live trading. Genom simulering av historiska data kan du identifiera styrkor och svagheter i din strategi, särskilt på marknader som Stockholmsbörsen, där sektorer som industri och finans dominerar. Bakåttestning gör det möjligt att analysera hur en strategi hade hanterat specifika händelser, som volatiliteten under pandemin 2020.
För att optimera strategier bör du:
- Använda retrospektiv testning för att validera regler för entry, exit och stop-loss under olika marknadsförhållanden, som bull- och bear-marknader.
- Testa strategin på flera tidsramar (t.ex. daglig eller veckovis) för att säkerställa att den är robust.
- Minimera antalet parametrar för att undvika överoptimering, vilket är ett vanligt problem vid simulering av historiska data.
Ett praktiskt exempel för svenska traders är att utföra historisk testning på OMXS30-data för att se hur en trendföljande strategi presterar under perioder med hög volatilitet. Genom att noggrant dokumentera resultaten från bakåttestning kan du finjustera din strategi för att bättre passa den svenska marknadens unika egenskaper.
Hantering av Risker vid Retrospektiv Testning
Riskhantering är en kritisk komponent i all retrospektiv testning och simulering av historiska data. Utan att ta hänsyn till risker kan resultaten från bakåttestning ge en falsk känsla av trygghet. På den svenska börsen, där vissa aktier kan påverkas av globala ekonomiska svängningar, är det särskilt viktigt att integrera riskhantering i din historisk testning.
Här är några sätt att hantera risker:
- Inkludera transaktionskostnader (spreadar, courtage) i din bakåttestning för att få realistiska resultat.
- Simulera extrema marknadshändelser, som börskrascher, genom simulering av historiska data för att bedöma strategins motståndskraft.
- Använd position sizing-metoder, som att riskera 1–2 % per trade, och testa dessa i din retrospektiv testning för att minimera drawdowns.
Ett exempel är att utföra historisk testning på en strategi för svenska aktier under 2008 års finanskris för att se hur den hanterar stora nedgångar. Genom att konsekvent använda bakåttestning för att utvärdera riskhanteringsregler kan du bygga en strategi som är både lönsam och hållbar i verklig handel.
Bygga Robusta Algotrading-System med Bakåttestning
För den som vill skapa en algotrading-strategi är bakåttestning och simulering av historiska data ovärderliga verktyg för att säkerställa robusthet. På den svenska börsen, där antalet aktier är begränsat jämfört med globala marknader, blir historisk testning ännu viktigare för att undvika överoptimering och överlevnadsbias. Genom att använda verktyg som Tradestation eller Python-bibliotek som backtrader kan du skapa automatiserade system som är anpassade för lokala förhållanden.
Så här bygger du ett robust algotrading-system:
- Använd retrospektiv testning för att verifiera att strategin fungerar på olika tillgångar, som aktier i OMXS30 eller mindre bolag på First North.
- Testa strategin mot olika marknadsförhållanden (trending, sidledes) genom simulering av historiska data för att säkerställa att den är mångsidig.
- Undvik curvefitting genom att hålla parametrarna enkla och validera med out-of-sample-data i din bakåttestning.
Ett exempel är att utföra historisk testning på en momentumstrategi för svenska aktier, där du analyserar hur strategin presterar under olika sektordominanser (t.ex. finans eller teknologi). Genom att konsekvent använda retrospektiv testning kan du bygga ett algotrading-system som är redo för live trading på Stockholmsbörsen.
Backtesting för Olika Marknadstyper och Tidsramar
Inte alla strategier fungerar lika bra på alla marknader eller tidsramar. Här är några tips för att anpassa din backtesting:
- Aktier vs. Forex vs. Råvaror: Aktiemarknader tenderar att ha tydligare trender, medan forex ofta är mer volatil. Justera dina parametrar, som stop-loss, efter marknadens egenskaper. Till exempel kräver råvaror ofta större marginaler på grund av prissvängningar.
- Tidsramar: Dagshandel kräver snäva stoppar och snabb exekvering, medan långsiktiga strategier kan tolerera större svängningar. Testa din strategi på flera tidsramar (t.ex. 1 timme, daglig, veckovis) för att hitta den optimala.
- Marknadsförhållanden: En trendföljande strategi kan fungera utmärkt i en bullmarknad men misslyckas i en sidledes marknad. Testa din modell under olika förhållanden – bull, bear och konsolidering – för att säkerställa robusthet.
- Svenska börsen: Stockholmsbörsen har färre aktier än t.ex. NYSE, vilket kan påverka diversifiering. Använd OMXS30 eller OMX Stockholm All-Share som benchmark och var medveten om sektordominans (t.ex. industri och finans).
För att maximera framgången, skräddarsy din strategi efter den marknad och tidsram du handlar. Använd backtesting för att identifiera vilka förhållanden din modell presterar bäst under och undvik att tillämpa den universellt.
Vikten av Riskhantering i Backtesting
Riskhantering är en central del av all trading, och det börjar redan i backtestingfasen. Utan en tydlig riskhanteringsstrategi kan även den bästa backtesten ge vilseledande resultat. Här är några nyckelpunkter för att integrera riskhantering i din backtesting:
- Definiera risk per trade: Bestäm hur mycket av ditt kapital du är villig att riskera per affär, t.ex. 1–2 % av portföljen. Testa olika nivåer i din backtest för att se hur de påverkar drawdowns och total avkastning.
- Stop-loss och take-profit: Inkludera tydliga regler för stop-loss och vinsthemtagning. Testa hur olika nivåer påverkar strategins prestation, särskilt under volatila perioder.
- Position sizing: Använd modeller som fast procent, Kelly-kriteriet eller volatilitetsbaserad storlek för att optimera dina positioner. Backtesta olika metoder för att hitta den som passar din strategi bäst.
- Scenariotester: Simulera extrema marknadshändelser, som en börskrasch, för att se hur din strategi klarar stress. Detta är särskilt viktigt på den svenska börsen, där vissa sektorer kan vara känsliga för globala svängningar.
Genom att inkludera riskhantering i din backtesting säkerställer du att din strategi inte bara är lönsam utan också hållbar i verkliga handelsförhållanden. En robust strategi balanserar avkastning med risk och är redo för oväntade händelser.
Verktyg och Resurser för Backtesting på Svenska Marknaden
Att backtesta strategier för den svenska börsen kräver rätt verktyg och data. Här är några rekommendationer för verktyg och resurser som är särskilt användbara för Stockholmsbörsen:
- Datakällor: Använd plattformar som Nasdaq Nordic eller Avanza för historisk data från OMXS30 och andra svenska aktier. Kontrollera att datan är ren och justerad för splitar och utdelningar.
- Programvaror: Förutom Tradestation och Multicharts, som nämns i artikeln, kan svenska traders dra nytta av Quantower eller Interactive Brokers API för realtidsdata och backtesting.
- Python-bibliotek: För den som föredrar att koda själv är bibliotek som
backtrader
,zipline
ochpyfolio
utmärkta för att analysera svenska aktier. Kombinera medyfinance
för att hämta data direkt från Yahoo Finance. - Lokala resurser: Gå med i svenska tradingcommunities, som forum på Börssnack eller Discord-grupper, för att utbyta tips om datakällor och strategier specifika för Stockholmsbörsen.
Att välja rätt verktyg och datakällor är avgörande för att skapa tillförlitliga backtester. För den svenska marknaden är det extra viktigt att använda justerad data och testa strategier mot lokala index som OMXS30 för att få relevanta resultat.
Hur Man Går Från Backtesting till Live Trading
En lyckad backtest är bara första steget. Att gå från simulering till live trading kräver noggrann planering och anpassning. Här är några steg för att göra PLEASED_WITH_SAME_PAGE göra övergången smidig:
- Papperstrading: Innan du handlar med riktiga pengar, testa strategin i en simulerad miljö hos din mäklare. Detta avslöjar eventuella brister i utförandet, som latens eller slippage.
- Starta smått: Börja med små positioner för att minimera risken medan du validerar strategin i verkligheten. Öka gradvis när du bygger förtroende.
- Övervaka och justera: Spåra resultat i realtid och jämför med backtesten. Marknadsförhållanden förändras, så var beredd att anpassa parametrar om det behövs.
- Logga allt: Dokumentera varje trade och dess utfall. Detta hjälper dig att identifiera avvikelser från backtestresultaten och förbättra strategin.
Att gå från backtesting till live trading är en kritisk fas. Genom att följa dessa steg kan du minska risken för oväntade förluster och säkerställa att din strategi fungerar som förväntat på den svenska börsen eller andra marknader.
Backtesting på svenska börsen
Backtesta teknisk analys med historiska data. Vill du backtesta olika formationer och setuper på Stockholmsbörsen och se hur de har avkastat historiskt? Något av det viktigaste som finns inom trading är att själv ta reda på statistik och varför olika saker sker och inte sker på börsen. Detta gör du genom att backtesta dina ideér. Nu har du möjlighet att backtesta själv. I tidigare inlägg kan du läsa om hur en mycket enkel strategi har slagit index i USA.

Algotrading – Vad är det?
Vad är algotrading? Du har kanske stött på ordet förut några gånger och undrat vad nu detta är för något. Algo trading är när någon skriver ett datorprogram för att göra affärer på börsen och som är baserat på vissa regler. Reglerna är algoritmiska. En algoritm har inget fast värde till skillnad mot en logaritm är där det finns ett initialt fast tal som ska beräknas utifrån. Värdet beräknas i stället utifrån pris från de finansiella marknaderna.
Algo traders kan hålla sin algostrategi aktiverad 24 timmar om dygnet och 7 dagar i veckan om man så vill och programvaror och börsen tillåter det. Det krävs en del programmeringsskicklighet och framförallt engagemang för att göra en sådan algoritm. Transaktionerna sker mycket snabbare än en person kan utföra. Det finns idag programvaror som man kan använda för att underlätta programmeringen av strategier och den automatiska handeln.
Vad krävs för att komma igång med algo trading
- Tradingstrategi: en testad lönsam strategi, helst baserat på kvantitativa analyser och kvantitativ trading och framtagen med en form av backtesting. 100% av all min trading och portföljhandel är baserad på kvantitativa analyser.
- Programmeringskunskap: Programmering av din egen strategi med hjälp av backtesting bland annat
- Programvara: som förbinder dig till mäklaren och skickar ordrar för dig
- Kursdata: data för realtidstrading och historiska data för att backtesta din strategi
- Infrastruktur: server, datorer, backup strömförsörjning, internetanslutning etc.
Mer information:
Fler bra källor som förklarar vad backtesting är:
Backtesting in Algorithmic Trading
Are your backtest results fooling you?
Tradingstrategi
Detta är den viktigaste delen av algotrading och robothandel. Jag lägger mest tid här. Har jag 10 timmar att jobba så lägger jag 8-9 på att skapa robothandel strategier. Det är den klart svåraste biten av algotrading och robothandel men samtidigt den mest roliga. Marknaden är i ständig förändring och det gör det till en utmaning att hitta algoritmer som klarar olika marknadsförhållanden. Det är absolut inte omöjligt men heller inte lätt.
Se till att din tradingstrategi är robust samt klar och redo att köras. Här är en checklista som jag använder i min algoutbildning och min egen trading:
- Tydligt definierade regler för entry, exit, stopp och profittargets
- Har du testat den under en period för att se om den verkligen fungerar?
- Portfolio management -vilka marknader som ska handlas
- Risk management – ge dig själv svar på följande frågor. -Hur mycket skall jag riskera per trade och varför vill jag ha det så? När det gäller algoritmisk trading så finns det en också en stor mängd med risk som man utsätts för genom bland annat tekniken man använder. Teknik kan gå sönder och det är bra att ha koll på vad.
- Sätt av lite pengar för oförutsedda händelser utifall något går snett och framförallt för att betala för dina misstag som du med stor säkerhet kommer att göra i början.
Backtesting
Abstract:
When evaluating a trading strategy, it is routine to discount the Sharpe ratio from a historical backtest. The reason is simple: there is inevitable data mining by both the researcher and by other researchers in the past. Our paper provides a statistical framework that systematically accounts for these multiple tests. We propose a method to determine the appropriate haircut for any given reported Sharpe ratio.
via Backtesting by Campbell R. Harvey, Yan Liu :: SSRN.