Pruebas retrospectivas

El backtesting es un término utilizado en modelado para referirse a la comprobación de un modelo predictivo con datos históricos. El backtesting es un tipo de retrodicción y una forma especial de validación cruzada aplicada a periodos de tiempo anteriores. En finanzas cuantitativas, el backtesting es un paso importante antes de implementar estrategias algorítmicas en mercados reales.

En economía y finanzas , el backtesting busca estimar el rendimiento de una estrategia o modelo si se hubiera empleado durante un período anterior. Esto requiere simular condiciones pasadas con suficiente detalle, lo que implica que el backtesting se ve limitado por la necesidad de datos históricos detallados, la imposibilidad de modelar estrategias que afectarían los precios históricos y el posible sobreajuste . Es decir, a menudo es posible encontrar una estrategia que habría 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 las estrategias se prueban con datos sintéticos.

Históricamente, las pruebas retrospectivas solo las realizaban grandes instituciones y gestores de fondos profesionales debido al elevado coste de obtener y utilizar conjuntos de datos detallados. Sin embargo, su uso se está extendiendo cada vez más, y han surgido plataformas web independientes para realizarlas. ^{[ 2 ]} Aunque la técnica es muy utilizada, presenta ciertas limitaciones. ^{[ 3 ]} Las regulaciones financieras de Basilea exigen que las grandes instituciones financieras realicen pruebas retrospectivas de determinados modelos de riesgo.

Para un Valor en Riesgo de 1 día al 99% probado retrospectivamente durante 250 días consecutivos, la prueba se considera verde (0-95%), naranja (95-99,99%) o roja (99,99-100%) según la siguiente tabla: ^{[ 4 ]}

Para un Valor en Riesgo a 10 días con un 99% de probabilidad de éxito, probado retrospectivamente durante 250 días consecutivos, la prueba se considera verde (0-95%), naranja (95-99,99%) o roja (99,99-100%) según la siguiente tabla:

En oceanografía ^{[ 6 ]} y meteorología ^{[ 7 ]} , la retroprueba también se conoce como predicción retrospectiva : una predicción retrospectiva es una forma de probar un modelo matemático ; los investigadores ingresan entradas conocidas o estimadas con precisión para eventos pasados ​​en el modelo para ver qué tan bien coincide la salida con los resultados conocidos.

La retroproyección generalmente se refiere a la integración de un modelo numérico de un período histórico en el que no se han asimilado observaciones . Esto distingue una ejecución de retroproyección de un reanálisis . Las observaciones oceanográficas de salinidad y temperatura , así como las observaciones de parámetros de olas superficiales como la altura significativa de las olas, son mucho más escasas que las observaciones meteorológicas, lo que hace que la retroproyección sea más común en oceanografía que en meteorología. Además, dado que las olas superficiales representan un sistema forzado donde el viento es la única fuerza generadora, la retroproyección de olas a menudo se considera adecuada para generar una representación razonable del clima de olas con poca necesidad de un reanálisis completo. Los hidrólogos utilizan la retroproyección para los modelos de caudales fluviales. ^{[ 8 ]}

Un ejemplo de análisis retrospectivo sería introducir forzamientos climáticos (eventos que provocan cambios) en un modelo climático . Si el análisis retrospectivo mostrara una respuesta climática razonablemente precisa, el modelo se consideraría exitoso.

El reanálisis del ECMWF es un ejemplo de un reanálisis atmosférico combinado con una integración de un modelo de olas en el que no se asimilaron parámetros de olas, lo que convierte la parte de las olas en una simulación retrospectiva.

• Investigación aplicada (prospectiva del cliente) : anticipar las preferencias/deseos de los consumidores con respecto a futuros productos y servicios. 
• Retroproyección : Influir en la realidad actual a partir de un escenario futuro deseado. 
• Modelo de caja negra : sistema en el que solo se pueden ver las entradas y salidas, pero no su implementación. 
• Clima : patrón meteorológico a largo plazo de una región. 
• Simulación por ordenador : proceso de modelado matemático realizado en un ordenador. 
• Reanálisis del ECMWF : conjunto de datos para análisis meteorológico retrospectivo. 
• Previsión económica : proceso de realizar predicciones sobre la economía. Páginas que muestran breves descripciones de los destinos de redireccionamiento. 
• Pronóstico : realizar predicciones con los datos disponibles. 
• Reanálisis del NCEP : conjunto de datos abiertos de la atmósfera terrestre. Páginas que muestran breves descripciones de los destinos de redireccionamiento. 
• Predicción numérica del tiempo : predicción meteorológica mediante modelos matemáticos de la atmósfera y los océanos. 
• Modelado predictivo : forma de modelado que utiliza estadísticas para predecir resultados. 
• Retrodicción : hacer una "predicción" sobre el pasado. 
• Arbitraje estadístico : estrategia de negociación financiera a corto plazo. 
• Experimento mental : situación hipotética. Páginas que muestran breves descripciones de destinos de redireccionamiento. 
• Valor en riesgo : pérdida potencial estimada para una inversión bajo un conjunto determinado de condiciones.