Backtesting es un término utilizado en modelado para referirse a probar un modelo predictivo en datos históricos. El backtesting es un tipo de retrodicción y un tipo especial de validación cruzada que se aplica a períodos de tiempo anteriores.
En el ámbito económico y financiero, el backtesting busca estimar el desempeño de una estrategia o modelo si hubiera sido empleado durante un período pasado. Esto requiere simular condiciones pasadas con suficiente detalle, lo que hace que una limitación de las pruebas retrospectivas sea la necesidad de datos históricos detallados. Una segunda limitación es la incapacidad de modelar estrategias que afectarían los precios históricos. Finalmente, el backtesting, al igual que otros modelos, está limitado por un posible sobreajuste . Es decir, a menudo es posible encontrar una estrategia que hubiera funcionado bien en el pasado, pero que no funcionará bien en el futuro. [1] A pesar de estas limitaciones, el backtesting proporciona información que no está disponible cuando los modelos y estrategias se prueban con datos sintéticos.
Históricamente, el backtesting solo lo han realizado grandes instituciones y administradores de dinero profesionales debido al gasto que supone obtener y utilizar conjuntos de datos detallados. Sin embargo, el backtesting se utiliza cada vez más y de forma más amplia y han surgido plataformas independientes de backtesting basadas en la web. Aunque la técnica se utiliza ampliamente, es propensa a sufrir debilidades. [2] Las regulaciones financieras de Basilea exigen que las grandes instituciones financieras realicen pruebas retrospectivas de ciertos modelos de riesgo.
Para un valor en riesgo de 1 día al 99 % respaldado durante 250 días seguidos, la prueba se considera verde (0-95 %), naranja (95-99,99 %) o roja (99,99-100 %) según la siguiente tabla. : [3]
Para un valor en riesgo de 10 días al 99 % con backtesting de 250 días seguidos, la prueba se considera verde (0-95 %), naranja (95-99,99 %) o roja (99,99-100 %) según la siguiente tabla. :
En oceanografía [5] y meteorología , [6] el backtesting también se conoce como hindcasting : un hindcast es una forma de probar un modelo matemático ; Los investigadores ingresan en el modelo datos conocidos o estimados estrechamente de eventos pasados para ver qué tan bien los resultados coinciden con los resultados conocidos.
La retrospectiva generalmente se refiere a la integración de un modelo numérico de un período histórico donde no se han asimilado observaciones . Esto distingue una ejecución retrospectiva de un reanálisis . Las observaciones oceanográficas de salinidad y temperatura , así como las observaciones de parámetros de las olas superficiales, como la altura significativa de las olas, son mucho más escasas que las observaciones meteorológicas, lo que hace que las predicciones retrospectivas sean más comunes en oceanografía que en meteorología. Además, dado que las olas superficiales representan un sistema forzado donde el viento es la única fuerza generadora, la retrodifusión de las olas a menudo se considera adecuada para generar una representación razonable del clima de las olas con poca necesidad de un nuevo análisis completo. Los hidrólogos utilizan la predicción retrospectiva para modelar flujos de corriente. [7]
Un ejemplo de predicción retrospectiva sería introducir los forzamientos climáticos (eventos que fuerzan el cambio) en un modelo climático . Si la retrospectiva mostrara una respuesta climática razonablemente precisa, el modelo se consideraría exitoso.
El reanálisis del ECMWF es un ejemplo de un reanálisis atmosférico combinado junto con una integración del modelo de olas donde no se asimilaron parámetros de olas, lo que hace que la parte de la ola sea una ejecución retrospectiva.
{{cite web}}: Mantenimiento CS1: varios nombres: lista de autores ( enlace ) Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )