定義
バックテストは、トレーディング戦略を過去の価格や出来高データに対して実行し、その戦略がどのような結果になっていたかを評価するための手法です。戦略のルールを「過去に適用していた」と仮定し、仮想的なトレードとその結果を生成します。その結果から、過去の市場環境におけるリターン、ドローダウン、その他のパフォーマンス指標を統計的に把握できます。暗号資産市場では、明確なルールベースのロジックとして表現できるシステマティック戦略やアルゴリズム戦略に対してバックテストが行われることが多くあります。
概念としてのバックテストは、実際の資金を投入する前に戦略のリスクプロファイルを理解することと密接に結びついています。トレンド相場や高ボラティリティ（volatility）局面など、さまざまな市場局面において戦略が十分に機能していたかどうかを見極めるのに役立ちます。将来の結果を保証するものではありませんが、定義された戦略がどのように振る舞い得るかを体系的に分析する方法を提供します。バックテストの品質は、使用する過去データの正確さと、前提条件の現実性に大きく依存します。
背景と活用シーン
バックテストは、トレーダーやクオンツ、リサーチャーが戦略を本番運用する前にふるいにかけ、洗練させるためによく使われます。リターン、ボラティリティ（volatility）、最大ドローダウンといった指標を用いて、複数の戦略アイデアを一貫した過去データの基準で比較するための枠組みを提供します。24時間365日稼働し、データの粒度も非常に細かい暗号資産トレーディングでは、バックテストによって多くの銘柄や時間軸にわたるシステマティックな評価が可能になります。この概念は、ポートフォリオ構築やリスクバジェッティングといった、より高度な手法の基盤にもなっています。
バックテストはまた、戦略がトレーダー自身の望むリスクプロファイルとどの程度整合しているかを判断する材料にもなります。過去の連勝・連敗のパターンを検証することで、ストレスのかかる局面や資金変動の大きい期間を浮き彫りにします。これにより、その戦略がどの程度のパフォーマンスのブレを示し得るかについて、現実的な期待値を持つことができます。バックテストは過去データに依存しているものの、デジタル資産市場におけるルールベースのトレーディング手法を定量的に評価するうえで、依然として基礎となる重要な概念です。