Qualità di modellazione

In parole semplici

Quanto i prezzi usati dal tester somigliano ai prezzi realmente avvenuti. Un valore basso significa che la simulazione ha inventato gran parte del movimento tra i prezzi che conosceva, e che la strategia ha operato su quell'invenzione.

Perché conta

Ogni altro numero di un backtest è calcolato sulla serie di prezzi che il tester ha usato, quindi la qualità di modellazione è il valore che decide se il resto del report misura la strategia oppure l'interpolazione. Conta di più esattamente dove il marketing degli EA grida più forte: le strategie intraday e di scalping, il cui intero vantaggio vive dentro la candela.

• ✓Delimita quanta fiducia si può dare al report. Un profit factor calcolato su movimento intra-candela sintetizzato è un fatto sulla sintesi.
• ✓Il danno non è uniforme. Una strategia a chiusura giornaliera nota appena la differenza; una con target da 5 pip può avere la maggior parte delle operazioni decisa da prezzi che il tester ha inventato.
• ✓È il campo lasciato vuoto più spesso, e un campo vuoto può essere peggio di un valore basso. Lo schema dietro queste schede lo aveva a 99 per impostazione predefinita, così un'esecuzione fatta su tick generati mostrava '99% modelling quality, against a 92% minimum' finché quel valore predefinito non è stato rimosso il 2026-08-06.

Usarlo per validare una strategia

Dove si usa

• Si legge in cima a ogni report del tester di strategie di MT5, stampato come 'History Quality' con accanto la modalità di modellazione.
• Viene citata nella scheda di un EA per stabilire su cosa siano stati calcolati il profit factor e il drawdown pubblicati.
• Viene scelta deliberatamente prima dell'esecuzione: «ogni tick basato su tick reali» (modello 4) per tutto ciò che è intraday, modelli più veloci solo per scansioni grossolane di parametri.
• Viene confrontata tra due esecuzioni dello stesso EA per spiegare perché i loro numeri divergono.

Backtest e operatività reale

• I dati interpolati producono riempimenti mai disponibili. Il tester assume un percorso liscio tra i prezzi noti, così stop e target scattano in un ordine che il mercato non ha mai offerto.
• La modellazione a spread fisso elimina l'allargamento che i conti reali pagano, e quell'allargamento colpisce più duramente i target piccoli che una modellazione scadente già prezza male.
• La modellazione su tick reali riduce il divario ma non lo chiude: latenza, requote ed esecuzione del broker restano fuori dalla simulazione.
• Aspettatevi che l'ampiezza del divario tra backtest e reale segua direttamente la qualità di modellazione — più i dati sono grossolani, più larga è la sorpresa.

Metodo di validazione consigliato

1. 1Scegliete il modello del tester prima dell'esecuzione e registratelo insieme al risultato, invece di riportare ciò che l'ultima esecuzione ha usato per caso.
2. 2Usate tick reali per tutto ciò che opera dentro la giornata, e verificate prima che il terminale ne abbia davvero — il ticks.dat dietro una delle esecuzioni pubblicate qui pesava 123 KB, cioè nessuna scorta.
3. 3Rilanciate la strategia finita su una seconda fonte di tick reali e confrontate: è l'accordo tra fonti a rendere il numero una prova.
4. 4Dichiarate insieme il valore di qualità e la fonte in ogni esecuzione pubblicata, così che il lettore possa riprodurre invece di credere.

Esempio

Quattro esecuzioni pubblicate su questo sito, tutte leggono lo stesso campo del tester. Tre hanno usato lo stesso modello — modello 0, ogni tick generato dalle candele M1 — sullo stesso storico del broker, e differivano solo per quanti strumenti l'esecuzione doveva caricare.

Il carico di lavoro di un'esecuzione a paniere abbassa il suo stesso valore, perciò nessuna scheda a paniere qui pubblica un valore di qualità invece di uno basso che il lettore interpreterebbe male.

Come interpretarlo

Trattate la qualità di modellazione come una condizione attaccata a ogni altro numero del report, e leggete la durata di mantenimento della strategia prima di decidere quanto pesa.

• Adeguate i dati al timeframe della strategia. Più fine è il target, più parte del risultato è stata decisa tra i prezzi che il tester conosceva.
• Un valore alto su una fonte senza nome è mezza affermazione. È la fonte a renderlo riproducibile.
• Quando due esecuzioni dello stesso EA divergono, controllate la modalità di modellazione prima di cercare un bug nelle regole.

Delle 30 schede EA presenti qui, 6 dichiarano una qualità di modellazione — tutte al 100 % e tutte su esecuzioni fatte su tick reali. Le altre 24 non dichiarano nulla: 12 sono girate in modello 0, dove il tester costruisce ogni tick dalle candele M1 invece di riprodurre tick registrati — comprese le due esecuzioni a paniere i cui report stampano 72 % — e altre 12 esecuzioni su tick reali non dichiarano alcuna cifra. Un gate di build legge le pagine pubblicate invece del codice sorgente, perché il valore predefinito 99 viveva nello schema e un controllo del testo sorgente mancherebbe la prossima via di ritorno.

Errori frequenti

Domande frequenti

Che qualità di modellazione dovrebbe avere il backtest di un EA?

Per tutto ciò che apre e chiude dentro la giornata, tick reali con una qualità dello storico al 100 % o vicina. Per i sistemi a chiusura giornaliera, dati interpolati dalle candele intorno al 90 % di solito bastano. Il valore conta in proporzione a quanto del risultato della strategia si decide tra i prezzi che il tester conosceva.

Perché la qualità di modellazione sta sotto il 100 % anche su tick reali?

Perché il tester riporta quanto completamente lo storico ha coperto la finestra richiesta. Buchi nei tick salvati dal broker, primi anni riempiti dalle candele, una finestra che comincia prima dell'inizio dello storico tick, oppure un'esecuzione che deve caricare più strumenti insieme abbassano tutti il valore anche quando l'esecuzione usa davvero tick reali. L'ultimo di questi rende il valore di un'esecuzione multi-simbolo non confrontabile con quello di una a simbolo singolo.

Un backtest al 90 % è inutile?

Non inutile, ma limitato. È un filtro ragionevole per strategie lente e una base scadente per pubblicare numeri su una veloce, perché l'interpolazione fornisce proprio il percorso intra-candela che una strategia a target corto opera.

Termini correlati

• Backtest Backtest: simulazione delle regole di trading di un EA applicate a dati storici di prezzo per stimare come la strategia si sarebbe comportata in passato.
• 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.
• 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.
• 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.

Risorse collegate

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• Ottimizzazione parametri MT5: 116 combinazioni, 252 esecuzioni, 0 impostazioni adottateGuide
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