Vad ett backtest är
Ett backtest tar en regel, till exempel att äga aktier bara när priset ligger över sitt genomsnitt de senaste 200 dagarna, och kör den på historiska kurser. Resultatet blir en kurva över hur mycket pengar regeln hade gett, och några mått: avkastning per år, största nedgång, hur mycket den svängt och hur många affärer den gjort.
Poängen är att pröva en idé innan man riskerar pengar på den. Problemet är att historien bara har hänt en gång. Varje regel man testar på samma data är ett nytt försök att passa in i just den historien, och historien är full av slump.
Tre fällor som gör resultatet för bra
Att använda information som inte fanns. En regel som handlar på dagens stängningskurs måste göra affären tidigast nästa dag, eftersom stängningskursen inte är känd förrän börsen har stängt. Ett test som handlar till samma kurs som signalen bygger på har tjuvkikat på facit. Felet kallas look-ahead bias och är det vanligaste i hemmagjorda backtest. Vårt backtestverktyg räknar alltid signalen på stängningen och gör affären nästa dag.
Att bara titta på överlevarna. Den som testar en regel på dagens börsbolag har valt bort alla bolag som gick i konkurs eller köptes upp på vägen. Del 3 visade hur mycket det kan betyda för hela länder, och det gäller lika mycket för enskilda aktier. Ett index som omfattar alla bolag, också de som försvann, undviker problemet.
Att glömma kostnaderna. Varje köp och sälj kostar courtage och spread, och ofta får man ett något sämre pris än man såg. En regel som handlar ofta kan se lysande ut före kostnader och gå med förlust efter. Vårt verktyg drar 0,1 procent i avgift och 0,05 procent i prisglidning på varje affär, och du kan höja dem.
Överanpassning: när regeln lär sig slumpen
Den största fällan är svårare att se. Den som provar många varianter av en regel och väljer den som gick bäst har inte hittat den bästa regeln, utan den variant som bäst passade just den här historiens slump. Det kallas överanpassning.
Vårt backtestverktyg gör det tydligt. Trendfiltret, som äger den amerikanska aktiemarknaden bara när den ligger över sitt glidande medelvärde, kan ställas in på allt från 20 till 300 dagar. Över hela perioden sedan 1926, med kostnader, gav ett medelvärde på 20 dagar 4,0 procent om året. Ett på 200 dagar gav 8,7 procent, och det som i efterhand var bäst, 240 dagar, gav 9,2 procent. Den som bara visade 240 dagar skulle ha visat det bästa av 29 försök.
Det är därför verktyget visar hela parameterintervallet. En regel som bara fungerar för ett enda värde har sannolikt hittat en egenhet i historien. En regel som ger ungefär samma resultat över ett brett intervall är mer trovärdig, men inte bevisad.
Tusen slumpmässiga strategier
Hur lätt är det att hitta en vinnare som inte finns? Vi gjorde ett experiment. Tusen strategier fick byta mellan att äga den amerikanska aktiemarknaden och att ligga i kontanter utan ränta helt slumpmässigt, i genomsnitt ungefär var fyrtionde handelsdag, med samma kostnad för varje byte. Ingen av dem har någon verklig förmåga att förutse något.
Sedan valde vi den strategi som hade haft bäst förhållande mellan avkastning och svängningar mellan 1926 och 1975. Den såg imponerande ut. Den hade gett 7,9 procent om året, något mer än de 7,6 procent det gav att bara äga aktierna, med betydligt mindre svängningar. Dess största nedgång var 43 procent, mot 84 procent för köp och behåll under 1930-talets krasch. Hade vi presenterat den som en upptäckt hade den sett ut som en regel som undviker de värsta fallen.
Mellan 1976 och 2026 gav samma slumpmässiga strategi 6,5 procent om året, mot 12,3 procent för att köpa och behålla. Av de tio strategier som såg bäst ut före 1976 var det ingen som slog köp och behåll efteråt. Av alla tusen hade 25 sett bättre ut än köp och behåll under den första perioden. Det räcker att testa tillräckligt många regler, så dyker det upp vinnare.
Vad forskningen säger om falska upptäckter
Matematikerna David Bailey, Jonathan Borwein, Marcos López de Prado och Qiji Zhu visade 2014 att det räcker att pröva ett ganska litet antal varianter av en strategi för att få fram ett backtest med imponerande siffror, och att sannolikheten att resultatet är överanpassat växer med varje variant man provar. De konstaterade att många strategier och fonder som marknadsförs med historiska tester i praktiken bygger på just detta.
Problemet gäller också forskningen. Ekonomerna Campbell Harvey, Yan Liu och Heqing Zhu gick 2016 igenom hundratals publicerade faktorer som påstås förklara aktiers avkastning. De drog slutsatsen att de vanliga kraven för statistisk signifikans är för låga när så många har letat i samma data, och att de flesta påstådda upptäckterna inom området sannolikt är falska. De föreslog en betydligt högre ribba.
David McLean och Jeffrey Pontiff undersökte samma år vad som hände med 97 publicerade mönster i aktiemarknaden. Utanför den period forskarna hade studerat var avkastningen i genomsnitt 26 procent lägre, och efter att studierna publicerats var den 58 procent lägre. En del av skillnaden beror på att andra började handla på mönstren, men en del på att de aldrig var så starka som de såg ut.
Välj i förväg, testa efteråt
Det bästa skyddet är att testa regeln på data den inte har sett. Ett sätt är att dela upp historien: bestäm regeln på den första delen och se hur den går på den andra. Ett bättre sätt är walk-forward. Inför varje år väljer man parametern utifrån de närmast föregående åren och använder den bara under det kommande året. Resultatet kedjas ihop år för år. Så nära kommer ett backtest att följa en regel på riktigt.
Vårt verktyg gör det automatiskt. För trendfiltret på den amerikanska marknaden, där parametern varje år väljs efter vad som gav bäst förhållande mellan avkastning och svängningar de tre föregående åren, blev resultatet från 1930 till 2026 6,2 procent om året. Att hålla fast vid 200 dagar hela tiden gav 8,3 procent, och att köpa och behålla gav 10,0 procent under samma år. Att välja det som nyss fungerat bäst gjorde alltså resultatet sämre, inte bättre.
Walk-forward-strategin slog köp och behåll under 29 av 97 år. Trendfiltret hade betydligt mindre nedgångar, men betalade för det med lägre avkastning. Den avvägningen är den verkliga upptäckten, inte en regel som slår marknaden.
Innan du tror på ett backtest
Några frågor skiljer ett trovärdigt test från ett som lurar. Bestämdes regeln innan den testades, eller efter att man sett resultatet? Handlar den bara på information som fanns vid tidpunkten? Är kostnaderna realistiska? Har den gjort tillräckligt många affärer för att resultatet inte ska kunna vara slump? Vårt verktyg varnar när en regel gjort färre än 30. Fungerar den över ett brett intervall av parametrar, eller bara för ett värde? Håller den på data den inte har sett? Och hur många andra varianter provades innan den här valdes?
Den sista frågan är den viktigaste och den svåraste att få svar på. Den som visar ett backtest visar nästan aldrig alla de försök som inte blev av. Därför redovisar vi på metodsidan hur vi testar, och visar hela parameterintervallet i verktyget.
Det här vet forskningen, och det här vet den inte
Forskningen vet att backtest nästan alltid överskattar hur en strategi kommer att gå, att risken för falska upptäckter växer med antalet varianter som prövas, och att publicerade mönster i aktiemarknaden i genomsnitt blir betydligt svagare efteråt. Den vet också att test på data som regeln inte har sett ger en ärligare bild.
Forskningen vet inte vilka av dagens kända mönster som kommer att hålla i framtiden, och den kan inte bevisa att en strategi fungerar, bara pröva om den har klarat sig på historien. Inte ens ett ärligt backtest kan skydda mot att framtiden blir annorlunda än det förflutna.
Räkna själv
Öppna backtestverktyget, välj en regel och flytta på parametern. Titta på diagrammet över hela parameterintervallet och jämför ditt val med walk-forward längre ned. Prova sedan samma regel på en annan marknad, eller läs in en egen kursfil, och se om mönstret håller.
Slutet på Investerarskolan
Det här var den sista av åtta delar. Serien har gått från vad en aktie är, via värdering, risk, fonder, hävstång, kryptovalutor och våra egna tankefel, till hur man testar en idé ärligt. Alla delar finns samlade på Investerarskolans startsida.
Investerarskolan förklarar hur marknader fungerar. Den ger inga investeringsråd och talar inte om vad du ska köpa, sälja eller behålla. Läs mer om hur vi arbetar på [metodsidan](/marknader/metod).
Vad tyckte du om artikeln?
