Kiểm thử dữ liệu quá khứ

Kiểm thử dữ liệu quá khứ (Backtesting) là quá trình kiểm nghiệm lại các quy tắc giao dịch của nhà đầu tư dựa trên dữ liệu quá khứ, cho phép nhà đầu tư tạo ra các mô phỏng chiến lược giao dịch bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để tạo ra kết quả cũng như phân tích rủi ro và lợi nhuận trước khi mạo hiểm với bất kỳ khoản vốn thực tế nào. Qua đó, nhà đầu tư có thể đánh giá và kiểm nghiệm xem chiến lược đầu tư của mình có mang lại hiệu quả hay không.

Lý thuyết tiền đề cho phương pháp Backtesting là: Bất kỳ chiến lược nào hoạt động tốt trong quá khứ thì sẽ có khả năng hoạt động tốt trong tương lai. Bất kỳ chiến lược nào hoạt động kém trong quá khứ thì khả năng cao là sẽ thực hiện kém trong tương lai. Backtesting có thể cung cấp các giá trị giao dịch như lãi lỗ ròng, đo lường biến động, đòn bẩy, tỷ lệ thua lỗ,…

Để việc kiểm nghiệm dữ liệu mang lại hiệu quả cao hơn, các chuyên gia sẽ chọn mẫu dữ liệu trong một khoảng thời gian phù hợp, phản ánh nhiều điều kiện thị trường khác nhau. Tập dữ liệu lịch sử phải bao gồm một mẫu cổ phiếu thực sự mang tính đại diện, bao gồm cả mẫu cổ phiếu của các công ty đã phá sản hoặc bị bán hoặc thanh lý. Nếu mẫu dữ liệu chỉ bao gồm dữ liệu từ các cổ phiếu vẫn còn tồn tại cho đến ngày nay, điều đó sẽ tạo ra lợi nhuận cao giả tạo trong quá trình kiểm nghiệm.

Đồng thời, quá trình kiểm thử dữ liệu quá khứ cũng nên xem xét tất cả các chi phí giao dịch, mặc dù trong một số trường hợp nó không đáng kể, nhưng những chi phí này có thể tăng lên theo thời gian và ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của chiến lược. Backtesting được tiến hành tốt sẽ mang lại kết quả tích cực, đảm bảo rằng chiến lược này về cơ bản là có cơ hội mang lại lợi nhuận cao khi được thực hiện trong thực tế. Ngược lại, backtest mang lại kết quả dưới mức tối ưu sẽ khiến các nhà giao dịch thay đổi hoặc từ chối thực hiện chiến lược.