Backtest

In parole semplici

Far girare le regole dell'EA sullo storico dei prezzi per vedere che cosa avrebbe fatto. Registra una simulazione, non una previsione, e quanto le due cose abbiano in comune dipende interamente da come imposti la simulazione.

Perché conta

Un backtest è l'unica prova che la maggior parte degli EA arriva a offrire, quindi sapere che cosa può e che cosa non può dimostrare è gran parte della valutazione di un EA. Scarta una strategia a poco prezzo e mostra che le regole corrispondono alla descrizione; quello che non può fare è prevedere, e quasi ogni acquisto deludente nasce dal leggerlo come se potesse.

• ✓È falsificabile in un modo in cui un testo pubblicitario non lo è mai. Un backtest dichiara una fonte dati, un intervallo di date e un modello di costo, così l'acquirente può chiedere se l'esecuzione è riproducibile — e un EA che si rifiuta di dichiararli ti ha già detto qualcosa.
• ✓È il posto meno costoso in cui fallire. Regole che perdono denaro sullo storico non inizieranno a guadagnare in reale, quindi un backtest elimina candidati al prezzo di una serata di calcolo.
• ✓Il suo risultato è un intervallo, non un numero. Le stesse regole su fonti dati, spread e date di inizio diversi producono una dispersione di esiti, e l'ampiezza di quella dispersione è il vero risultato.

Usarlo per validare una strategia

Dove si usa

• Scremare un'idea di strategia prima di impegnarci denaro o tempo di forward testing.
• Stabilire la frequenza delle operazioni, la durata media di mantenimento e la peggiore serie negativa che chi lo mette in produzione deve aspettarsi.
• Produrre i numeri pubblicati sulla scheda di un EA — profit factor, drawdown, percentuale di vincita — ed è per questo che la provenienza dell'esecuzione fa parte dell'affermazione.
• Rieseguire un EA esistente su una finestra di dati più recente per verificare se il suo comportamento è andato alla deriva.

Backtest e operatività reale

• Gli eseguiti sono ottimistici. Il tester presume che l'ordine sia arrivato sul mercato al prezzo modellato; l'esecuzione reale aggiunge slippage, requote e latenza, e tutte e tre costano denaro.
• I costi sono statici. Un backtest a spread fisso non vede l'allargamento che avviene attorno alle notizie e al cambio di sessione, cioè esattamente quando molte strategie operano.
• Il mercato è già accaduto. La finestra di test non contiene alcun regime che non sia stato mostrato alla strategia, mentre il trading reale prima o poi ne fornisce uno.
• Aspettati un profit factor e un'attesa in reale sotto i valori testati. Uno scarto moderato è normale; un cambio di segno significa che il test era prezzato male o che le regole erano sovradattate.
• Qui lo scarto è misurato. Sulle quattordici schede di questo sito i profit factor di backtest stanno tra 1.23 e 1.53, mentre le finestre out-of-sample successive alla pubblicazione vanno da 0.72 a 6.43 su sette-142 operazioni: due sotto 1.0, inclusa quella con il secondo miglior backtest del gruppo. Ecco come appaiono campioni così piccoli, in entrambe le direzioni.

Metodo di validazione consigliato

1. 1Fissa prima il modello di costo — spread e commissione realistici — e poi esegui, invece di tarare su eseguiti ideali e aggiungere i costi alla fine.
2. 2Metti da parte una finestra intatta prima di ottimizzare qualsiasi cosa, e non guardarla finché le regole non sono definitive.
3. 3Riesegui su una seconda fonte dati. Due fonti che divergono più che di poco ti stanno dicendo che il risultato dipende dai dati, non dalle regole.
4. 4Sposta la data di inizio di qualche settimana e riesegui. Un risultato che sopravvive a una sola data di inizio non è un risultato.

Esempio

Un EA, una finestra, quattro esecuzioni del tester che differiscono solo per lo spread fisso scritto nel file di configurazione.

Misurato su GBPJPYm il 2026-07-31, ed è per questo che quella scheda non pubblica alcun valore di spread; un registratore avviato più tardi dentro il tester ha collocato la media a 19,14 punti.

Come interpretarlo

Leggi un backtest come un'affermazione con condizioni allegate. Sono loro a decidere quanto ne sopravvive al contatto con un conto.

• Chiedi che cosa è stato ottimizzato. Ogni parametro tarato sulla finestra riportata prende in prestito un po' del risultato dai dati.
• Guarda il numero di operazioni prima del profitto. Cinquanta operazioni non distinguono una strategia dalla fortuna, per quanto belle sembrino.
• Un backtest che non si può riprodurre è uno screenshot. Tratta la riga sulla provenienza come parte del numero, non come una nota a piè di pagina.

Le schede EA di mt5depot dichiarano la fonte dati, l'intervallo di date e il modello del tester per ogni esecuzione pubblicata, e solo 6 delle 30 riportano un valore di qualità di modellazione: 6 delle 18 esecuzioni fatte su tick reali. Un controllo di build legge le pagine generate perché le altre 24 non ne rivendichino uno.

Errori frequenti

Domande frequenti

Un buon backtest basta per comprare un EA?

No. Un backtest può scartare una strategia e può mostrare che le regole si comportano come descritto, ma non può stabilire che il vantaggio sopravviva a condizioni che la finestra di test non conteneva. Cerca accanto una finestra out-of-sample o un registro in forward, e leggi il modello di costo prima del profitto.

Quanto deve essere lungo il backtest di un EA?

Abbastanza da contenere più regimi di mercato e con operazioni sufficienti perché le statistiche si assestino: in pratica diversi anni e diverse centinaia di operazioni per la maggior parte delle strategie. La lunghezza da sola non è il criterio: un'esecuzione lunga su dati scadenti può dire meno di una più breve su tick reali.

Perché i risultati del backtest cambiano da broker a broker?

Perché lo storico dei prezzi, la registrazione dello spread e le condizioni di trading sono diversi. Far girare le stesse regole su due fonti dati e ottenere risultati sensibilmente diversi è un'informazione utile: significa che l'esito dipende dai dati tanto quanto dalla strategia.

Termini correlati

• Analisi walk-forward Analisi walk-forward: metodo di validazione che riottimizza una strategia su una finestra di storico, opera con quelle impostazioni intatte sulla finestra immediatamente successiva, poi fa scorrere in avanti entrambe le finestre e ripete — citando soltanto i segmenti mai toccati.
• Overfitting L'overfitting è la messa a punto dei parametri di un EA così precisa sui dati storici che la strategia brilla nel backtest e delude sui dati mai visti, perché sfrutta il rumore invece di schemi reali di mercato.
• Qualità di modellazione Percentuale che il tester di strategie di MT5 stampa per indicare quanto completamente lo storico dei prezzi ha coperto la finestra testata — anche nelle esecuzioni a tick generati, non solo su tick reali.
• Dati tick I dati tick sono il registro di ogni singola variazione di prezzo di uno strumento — ciascuna con marca temporale, bid e ask propri — ed è ciò che MT5 riproduce nel modello «ogni tick basato su tick reali» invece di inventare un percorso tra le candele.

Risorse collegate

• Come fare un backtest su MT5 (e a quale dei due drawdown del report devi credere)Guide
• Ottimizzazione parametri MT5: 116 combinazioni, 252 esecuzioni, 0 impostazioni adottateGuide
• Come creare un EA con il MACD su MT5 senza programmare (e perché il suo risultato migliore era il più pericoloso)Guide