Sådan laver du korrekt backtesting i algoritmisk trading

AndyVentura • 10.5.2025, 15.20.23

Sådan laver du korrekt backtesting i algoritmisk trading

Backtesting er en afgørende proces i udviklingen af algoritmiske handelsstrategier. Det handler om at teste en handelsstrategi på historiske data for at vurdere, hvordan den ville have klaret sig tidligere, før du anvender den i live handel. Korrekt backtesting kan hjælpe dig med at identificere styrker og svagheder i din strategi, minimere risiko og øge chancerne for succes. I denne artikel guider vi dig gennem, hvordan du udfører backtesting på en struktureret og effektiv måde.

Hvad er backtesting?

Backtesting er en simuleret test af en handelsstrategi baseret på historiske markedsdata. Formålet er at evaluere strategiens performance og robusthed uden at risikere rigtige penge. Det giver dig mulighed for at analysere nøgleparametre som:

• Afkast
• Risikojusteret afkast (f.eks. Sharpe Ratio)
• Maksimal drawdown
• Antal vindende og tabende handler

Trin 1: Vælg den rigtige historiske data

Kvaliteten af dine historiske data har stor betydning for backtestingens pålidelighed. Overvej følgende:

• Datakvalitet: Sørg for, at dataene er komplette, korrekte og uden huller.
• Tidsperiode: Vælg et tidsinterval, der dækker forskellige markedsforhold (bull- og bear-markeder).
• Datafrekvens: Afhængigt af strategiens frekvens kan du bruge tick-data, minutdata, timesdata eller daglige priser.

Trin 2: Definér din handelsstrategi klart

Inden du kører backtesten, skal du have en præcis og entydig definition af din handelsstrategi. Det inkluderer:

• Indgangskriterier (hvornår køber du?)
• Udgangskriterier (hvornår sælger du?)
• Positionsstørrelse
• Risikostyring (stop-loss, take-profit)

Det er vigtigt, at reglerne er objektive og kan implementeres automatisk for at undgå subjektive beslutninger.

Trin 3: Implementér backtesting-koden

Du kan kode din backtest i programmeringssprog som Python, R eller bruge specialiserede platforme. Nogle vigtige overvejelser:

• Simulér handelsomkostninger og spread for at få realistiske resultater.
• Tag højde for slippage, som kan opstå i live handel.
• Sørg for, at backtesten håndterer positioner korrekt, inklusiv åbning, lukning og justering.

Trin 4: Kør backtesten og analyser resultaterne

Efter koden er klar, kører du backtesten på de valgte data og analyserer outputtet. Nogle nøgleindikatorer at kigge efter:

• Total afkast: Hvor meget ville strategien have tjent?
• Sharpe Ratio: Mål for risikojusteret afkast.
• Max drawdown: Den største procentvise nedgang i kapital.
• Win rate: Hvor mange handler var profitable?

Trin 5: Undgå overfitting

Et af de største problemer i backtesting er overfitting, hvor strategien passer perfekt til historiske data, men fejler i live handel. For at undgå dette:

• Del data op i trænings- og testdatasæt.
• Brug krydsvalidering.
• Hold strategien simpel og undgå for mange parametre.

Trin 6: Gennemfør walk-forward analyse

Walk-forward analyse er en metode, hvor du løbende opdaterer din strategi og tester den på nye data. Det giver et mere realistisk billede af, hvordan strategien vil præstere over tid.

Trin 7: Implementér og overvåg i live handel

Selvom backtesting er værdifuldt, garanterer det ikke fremtidig succes. Når du går live, start med små positioner og overvåg strategiens performance tæt. Justér efter behov baseret på realtidsdata.

Matematiske modeller og backtesting

Backtesting involverer ofte matematiske formler til beregning af afkast og risiko. For eksempel kan dagligt afkast $r_t$ beregnes som:

$$r_t = \frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}}$$

hvor $P_t$ er prisen på dag $t$. Sharpe Ratio kan beregnes som:

$$\text{Sharpe Ratio} = \frac{\bar{r} - r_f}{\sigma_r}$$

hvor $\bar{r}$ er gennemsnitligt afkast, $r_f$ er risikofri rente, og $\sigma_r$ er standardafvigelsen af afkast.

Opsummering

Korrekt backtesting er fundamentet for succesfuld algoritmisk trading. Følg disse trin for at sikre, at dine strategier er testet grundigt og realistisk:

1. Brug kvalitetsdata over relevante perioder.
2. Definér klare og objektive handelsregler.
3. Simulér omkostninger og markedsforhold.
4. Analyser resultater kritisk med fokus på risiko og afkast.
5. Undgå overfitting gennem datadeling og simple modeller.
6. Anvend walk-forward analyse for løbende validering.
7. Implementér forsigtigt i live miljø og overvåg performance.

Med disciplineret backtesting kan du forbedre dine handelsstrategier og øge dine chancer for at opnå stabile og profitable resultater i algoritmisk trading.