Backtesting pour les gains futurs

Backtesting est le processus d'essai d'une théorie de l'investissement en utilisant des données existantes. Au lieu de tester votre scénario d'investissement sur des données en cours, qui peut prendre des années à compiler, vous pouvez utiliser des données déjà compilées. Cela vous permet d'obtenir une analyse immédiate du succès de votre modèle dans le monde réel. Ce processus a ses défauts car en utilisant des données passées, vous analysez à quel point votre théorie fonctionne dans le passé, pas à quel point cela fonctionnera à l'avenir. Cela peut poser des problèmes lorsque vous allez appliquer votre théorie.

Exemple de backtesting

Un analyste a une théorie selon laquelle les fonds communs de placement génériques surpassent les fonds communs de placement de marque. Pour tester cette théorie sur une période de cinq ans, l'analyste compile les données de 2005 à 2010. Ils suivent toutes les performances des fonds communs de placement au cours de cette période de cinq ans. Travailler dans le passé permet à l'analyste de compléter son modèle en une journée. Si un analyste peut démontrer que les fonds génériques surperforment les fonds communs de placement, ils peuvent être en mesure de démontrer leur valeur à un client. De cette façon, un analyste peut conclure une vente et établir sa crédibilité.

Avantages du backtesting

La plupart des analystes pensent que le cycle économique est un modèle prévisible et répétitif. En raison de la prévisibilité, ils croient aussi pouvoir analyser le passé et établir des stratégies pour l'avenir. Le backtesting est le parfait exemple de cette théorie. Il permet aux analystes de souligner les tendances précédentes et de montrer comment un modèle particulier aurait fonctionné au cours de cette tendance. À l'avenir, si la tendance devait se reproduire, la théorie des analystes pourrait être appliquée.

Inconvénients du backtesting

Le plus gros inconvénient est que les performances passées n'indiquent pas nécessairement le succès futur d'une théorie économique. Par exemple, un analyste pourrait utiliser la période comprise entre 2000 et 2005 pour montrer la rentabilité des titres adossés à des créances hypothécaires. Un autre analyste pourrait alors utiliser la période entre 2005 et 2010 pour montrer le contraire. Étant donné que le backtesting n'utilise qu'une petite fenêtre dans l'histoire pour tester une théorie, il produit souvent un résultat qui n'est pas conforme au marché moderne. Si même un facteur change dans le modèle, le résultat peut être très différent.

Quand utiliser le backtesting

Le backtesting est plus efficace lorsqu'il est appliqué sur de très longues périodes. Par exemple, le backtest montrera les valeurs de croissance, ceux qui opèrent à un volume de transactions relativement faible, surclassent généralement les actions couramment négociées et bien connues. La modélisation peut prouver que c'est vrai sur des périodes de cinq ans, pas seulement une période dans le temps. Dans un autre exemple, le backtesting peut montrer que les obligations sont moins risquées que les actions, ou des fonds communs de placement de marque, et ne surperforment pas le marché. Gardez à l'esprit que le backtesting ne fonctionne pas lorsque le scénario est limité à un segment spécifique dans le temps. Les résultats peuvent être faussés et effectuer des transactions sur la base de ces résultats n'est pas une bonne idée.