Metodologia
Come nascono i nostri numeri
Ogni backtest, dataset e confronto su questo sito esce dalla stessa pipeline: dati di borsa reali in ingresso, un motore event-driven al centro e un controllo di robustezza prima che qualsiasi cosa venga pubblicata. Questa pagina documenta quella pipeline — così potete giudicare i nostri numeri invece di dovervi fidare.
Dati
Tutti i risultati sono calcolati su candele OHLCV reali scaricate dagli exchange crypto via CCXT — principalmente Binance per i dataset pubblici. Le pagine pubbliche usano barre giornaliere dal 01/01/2021; il backtester dello studio esegue anche timeframe intraday (15m, 1h, 4h). Non usiamo mai dati di prezzo sintetici o interpolati.
Il recupero dati è fail-loud per scelta: se un exchange non può servire la finestra richiesta, il run va in errore invece di riempire il buco in silenzio. Un backtest su dati rattoppati è peggio di nessun backtest.
Un solo motore, ovunque
Lo stesso motore di backtest event-driven alimenta il prodotto, ogni pagina pubblica e i nostri run di ricerca pubblicati. Elabora le barre come uno stream: gli indicatori si aggiornano in modo incrementale, i periodi di warmup vengono rispettati e una regola può vedere solo i dati che esistevano in quel momento — nessun lookahead, per costruzione.
Le implementazioni degli indicatori sono verificate contro riferimenti indipendenti (TA-Lib e TradingView) con un harness di parità automatico; gli indicatori core coincidono con TA-Lib fino alla precisione floating-point.
I costi fanno parte del risultato
Ogni esecuzione simulata paga le commissioni di trading — i dataset pubblici applicano commissioni standard di exchange a un conto da $10.000. Le equity curve senza commissioni lusingano le strategie che operano spesso; una strategia che vince solo al lordo dei costi è una strategia perdente.
Validazione prima della pubblicazione
Una equity curve dall'aspetto convincente è l'inizio dell'analisi, non la fine.
Split cronologico 70/30
La storia viene divisa in ordine temporale: una strategia viene valutata sul primo 70% (in-sample) e rivalutata sull'ultimo 30% che non ha mai visto (out-of-sample). Memorizzare il passato si manifesta come un crollo out-of-sample.
Finestre walk-forward
Oltre al singolo split, i run vengono rivalutati su finestre mobili, così un verdetto non dipende mai da un unico periodo fortunato.
Monte Carlo e deflated Sharpe
Le sequenze di trade vengono ricampionate per stimare quanta fortuna c'è in un risultato, e gli Sharpe ratio vengono deflazionati per il numero di configurazioni provate prima di riportare qualsiasi cosa.
Probabilità di overfitting
Gli sweep di parametri sono valutati con la cross-validation combinatoria purged (PBO) — la probabilità che la configurazione vincente sembri la migliore solo per caso.
Cosa non facciamo
- Nessun segnale di trading in vendita e nessun copy-trading — pubblichiamo metodi e strumenti, non richiami "seguimi".
- Nessun cherry-picking: i nostri run di ricerca interni vengono pubblicati vinti o persi, marcati con il badge HOUSE, e ogni share pubblico porta un timbro verificabile via hash.
- Nessun posizionamento a pagamento nelle pagine di confronto o "best" — nessuno può comprarsi un verdetto migliore.
- Nessuna consulenza finanziaria. I backtest descrivono il passato; non sono una promessa sul futuro.
Correzioni
Se un numero vi sembra sbagliato — una riga di dataset, un grafico, un valore di indicatore — diteccelo. Preferiamo correggere un errore che difenderlo.
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