En av de vanligaste frågorna bland algohandlare och investerare är: “Hur mycket av den avkastning jag ser i en backtest kan jag förvänta mig framåt?” Det är en viktig fråga, särskilt för de som bygger tradingstrategier och portföljer baserade på historiska data. I den här artikeln går vi igenom vad en backtest är, hur du kan tolka dess resultat, vilka faktorer som påverkar framtida avkastning och hur du kan sätta realistiska förväntningar. Vi delar också praktiska tips för att optimera dina strategier och undvika vanliga fallgropar.

Vad är en backtest och varför är den viktig?

En backtest är en simulering av en tradingstrategi baserad på historiska marknadsdata. Genom att använda tidigare prisdata testar du hur din strategi skulle ha presterat under specifika tidsperioder. Detta ger dig en uppfattning om strategins potential, inklusive avkastning, risk och andra nyckeltal som drawdown och Sharpe-kvot.

Backtesting är ett kraftfullt verktyg för algohandlare och investerare eftersom det hjälper till att:

• Utvärdera strategins lönsamhet: Du får en indikation på hur strategin hade fungerat i det förflutna.
• Identifiera svagheter: Genom att analysera resultat kan du upptäcka om strategin är känslig för vissa marknadsförhållanden.
• Bygga förtroende: En robust backtest kan ge dig trygghet innan du implementerar strategin med riktiga pengar.

Men en backtest är inte en kristallkula. Historiska resultat garanterar inte framtida vinster, och det är här många nybörjare går fel. Låt oss dyka djupare in i varför detta är fallet och hur du kan hantera förväntningarna.

Varför avviker framtida avkastning från backtestresultat?

Det är frestande att tro att en strategi som visar en avkastning på 20% per år i en backtest kommer att leverera exakt samma resultat i framtiden. Men marknader är dynamiska, och flera faktorer kan påverka hur en strategi presterar framöver. Här är de viktigaste anledningarna till att framtida avkastning ofta skiljer sig från backtestresultat:

1. Marknadsförändringar

Finansmarknaderna utvecklas ständigt. Ekonomiska cykler, ränteförändringar, geopolitiska händelser och teknologiska framsteg kan förändra hur marknader beter sig. En strategi som fungerade utmärkt under en tjurmarknad (uppgång) kanske inte fungerar lika bra under en björnmarknad (nedgång).

2. Överanpassning (Overfitting)

Överanpassning är en av de största riskerna med backtesting. Det inträffar när en strategi är alltför optimerad för historiska data och blir för specifik för vissa marknadsförhållanden. Resultatet är en strategi som ser fantastisk ut i backtesten men som inte fungerar i verkligheten. För att undvika detta bör du:

• Använda out-of-sample-testning, där du testar strategin på data som inte användes vid optimeringen.
• Hålla strategin enkel och undvika överdrivet många parametrar.
• Validera strategin över flera tidsperioder och marknadstyper.

3. Transaktionskostnader och glidning

Många backtester ignorerar eller underskattar transaktionskostnader som courtage, spreadar och glidning (skillnaden mellan förväntat och verkligt pris vid handel). Dessa kostnader kan äta upp en betydande del av avkastningen, särskilt för strategier med hög handelsfrekvens.

4. Psykologiska faktorer

Även om algohandel är automatiserad kan mänskliga beslut påverka resultatet. Till exempel kan en handlare stänga av en strategi under en förlustperiod av rädsla, vilket avviker från backtestens antaganden. Att ha en tydlig tradingplan är avgörande för att minimera dessa risker.

5. Datafel och bias

Felaktiga eller ofullständiga data kan leda till missvisande backtestresultat. Exempelvis kan survivorship bias (när bara framgångsrika aktier inkluderas i datan) eller look-ahead bias (när framtida information används i testet) snedvrida resultaten.

Hur mycket av backtestens avkastning kan du förvänta dig?

Nu till kärnfrågan: Hur mycket av den avkastning du ser i en backtest kan du realistiskt förvänta dig framåt? Svaret beror på flera faktorer, men baserat på erfarenhet och branschinsikter kan du förvänta dig att behålla 50–75% av backtestens avkastning under optimala förhållanden. Här är några scenarier:

• Robusta strategier: Välkonstruerade strategier som är testade över olika marknadscykler och inte överanpassade kan prestera nära backtestresultaten, kanske 75–90% av den förväntade avkastningen.
• Genomsnittliga strategier: De flesta strategier tappar en del av sin avkastning på grund av ovannämnda faktorer. Här ligger förväntningarna ofta på 50–70%.
• Icke-robusta strategier: Vissa strategier slutar fungera helt, antingen för att de är överanpassade eller för att marknaden förändras. I dessa fall kan avkastningen bli 0% eller till och med negativ.

Det är viktigt att notera att detta är en grov uppskattning. För att få en mer exakt bild bör du analysera din specifika strategi och marknadsmiljö.

Hur sätter du realistiska förväntningar?

Att sätta realistiska förväntningar är avgörande för att undvika besvikelse och fatta välgrundade beslut. Här är några praktiska steg för att hantera dina förväntningar:

1. Genomför rigorös backtesting

Använd högkvalitativa data och testa strategin över olika tidsperioder och marknadstyper (t.ex. bull, bear, och sidledes marknader). Inkludera transaktionskostnader och glidning i dina beräkningar för att få en mer realistisk bild.

2. Använd forward testing

Efter backtesting, testa strategin i realtid med en paper trading-miljö eller en liten kapitalinsats. Detta hjälper dig att se hur strategin presterar under aktuella marknadsförhållanden utan att riskera stora summor.

3. Diversifiera dina strategier

Att förlita sig på en enda strategi är riskabelt. Bygg en portfölj med flera strategier som kompletterar varandra. Till exempel kan du kombinera trendföljande strategier med mean-reversion-strategier för att minska risken för att en strategi underpresterar.

4. Ha en tradingplan

En tydlig tradingplan hjälper dig att hålla dig disciplinerad. Planen bör inkludera regler för när du ska starta, stoppa eller justera en strategi. Detta minskar risken för att känslor påverkar dina beslut.

5. Förbered dig på drawdowns

Även de bästa strategierna upplever perioder av förlust (drawdowns). Analysera din backtests maximala drawdown och förbered dig mentalt och ekonomiskt för liknande eller större förluster i framtiden.

Praktiska tips för att förbättra dina strategiers framtidsprestanda

För att maximera chansen att din strategi presterar i linje med eller bättre än din backtest, överväg följande:

• Håll strategin enkel: Komplexa strategier är mer benägna att bli överanpassade.
• Använd robusta nyckeltal: Fokusera på nyckeltal som Sharpe-kvot, Sortino-kvot och max drawdown för att bedöma strategins riskjusterade avkastning.
• Övervaka strategin kontinuerligt: Marknader förändras, och strategier kan behöva justeras över tid. Sätt upp rutiner för att regelbundet utvärdera prestanda.
• Lär dig av andra: Studera vad erfarna algohandlare gör. Plattformar som xAI erbjuder resurser och verktyg för att förbättra dina strategier.

Exempel: Hur en strategi kan avvika från backtesten

Låt oss ta ett hypotetiskt exempel. Anta att du har en strategi som i backtesten visar en genomsnittlig årlig avkastning på 15% med en maximal drawdown på 10%. Efter att ha implementerat strategin i realtid märker du att avkastningen sjunker till 10% och drawdown ökar till 15%. Detta kan bero på:

• Högre transaktionskostnader än förväntat.
• En förändring i marknadens volatilitet.
• Överanpassning till de historiska data du använde.

För att hantera detta kan du justera strategin, minska handelsfrekvensen eller diversifiera med andra strategier.

Vanliga frågor om backtesting och förväntad avkastning

Här är några vanliga frågor som algohandlare ställer, tillsammans med korta svar:

• Hur vet jag om min backtest är tillförlitlig? Testa strategin över olika marknadscykler, använd out-of-sample-data och inkludera realistiska kostnader.
• Kan jag lita på en strategi som visar hög avkastning? Bara om den är robust och har testats noggrant. Var skeptisk till resultat som verkar för bra för att vara sanna.
• Hur ofta bör jag omvärdera min strategi? Regelbundet, minst en gång per kvartal, eller när marknadsvillkoren förändras markant.

Slutsats: Sätt realistiska mål och var disciplinerad

Att förvänta sig att en strategi levererar exakt samma avkastning som i en backtest är orealistiskt. Genom att förstå begränsningarna med backtesting och ta hänsyn till faktorer som marknadsförändringar, transaktionskostnader och överanpassning kan du sätta mer realistiska förväntningar. En tumregel är att förvänta dig 50–75% av backtestens avkastning, men detta varierar beroende på strategins robusthet och marknadsmiljön.

För att lyckas som algohandlare behöver du kombinera rigorös testning, en tydlig tradingplan och kontinuerlig övervakning. Genom att vara disciplinerad och diversifiera dina strategier kan du öka chansen att uppnå hållbar avkastning över tid.

Har du fler frågor om trading, backtesting eller algohandel? Lämna en kommentar nedan eller läs fler läsarfrågor om trading och investeringar.