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Parliamo di Backtesting.
Perché le performance passate non sempre raccontano la verità – e cosa possiamo imparare dal caso Dow Jones?
Introduzione
Nel mio lavoro quotidiano come consulente finanziario, incontro spesso strategie d’investimento supportate da simulazioni storiche e modelli apparentemente infallibili.
Ma i dati passati sono davvero affidabili? Oppure rischiano di darci una visione distorta della realtà?
Nel marzo 2025, il Dow Jones Industrial Average ha compiuto 129 anni. Un’occasione simbolica che ci offre uno spunto per riflettere su uno degli strumenti più utilizzati (e talvolta sopravvalutati) della finanza: il backtesting.
Cos’è il backtesting?
Il backtesting è una tecnica che permette di valutare una strategia d’investimento applicandola a dati passati. L’idea è semplice: se una strategia avrebbe funzionato in passato, forse funzionerà anche in futuro.
Ma la realtà è più complessa.
Quando i numeri ingannano: il caso del Dow Jones
Il Dow Jones è uno degli indici più storici e riconoscibili al mondo, ma ha una particolarità: è ponderato per prezzo.
In pratica, le azioni con prezzo più alto influenzano l’indice più di quelle con capitalizzazione maggiore.
Nel 2024, Apple aveva una capitalizzazione di oltre 2.700 miliardi di dollari, mentre Boeing si fermava sotto i 100 miliardi. Tuttavia, a causa del metodo di calcolo del Dow, due azioni con prezzi simili possono avere un peso simile, anche se le aziende sono profondamente diverse per dimensioni.
Al contrario, l’S&P 500 utilizza la ponderazione per capitalizzazione, offrendo una visione molto più realistica dell’andamento del mercato.
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Il Supersized Dow: una simulazione “perfetta”… ma solo sulla carta
Immagina di costruire un indice fittizio, il “Supersized Dow”, composto dalle 30 azioni con i prezzi più alti.
Se selezioni questi titoli oggi e simuli un investimento iniziato 10 anni fa, ottieni un rendimento medio annuo superiore al 30%. Un risultato sorprendente: da 10.000 a quasi 140.000 dollari.
Peccato che sia un’illusione. Se avessi davvero investito 10 anni fa nelle azioni più care di allora, avresti sottoperformato l’S&P 500 di oltre un punto percentuale ogni anno.
Il backtesting, in questo caso, rilegge il passato a posteriori, selezionando solo ciò che ha funzionato. Ma nel mondo reale, nessun investitore può conoscere oggi quali saranno le azioni con la migliore performance futura.
Il caso Brandywine: quando i fondi “storici” sono appena nati
Un altro esempio riguarda i fondi target-date di Brandywine Asset Management.
Una simulazione mostra che un investimento di 10.000 dollari a gennaio 2013 sarebbe cresciuto a oltre 23.000 entro marzo 2024.
Il problema? Quel fondo è stato lanciato solo nell’ottobre 2023.
Tutti i dati precedenti sono frutto di simulazione: un esercizio di backtesting basato su altri portafogli simili, ma non direttamente investibili all’epoca.
I limiti nascosti del backtesting
Il backtesting può essere utile, ma è importante conoscerne i limiti:
- Bias retrospettivo: si scelgono i dati sapendo già com’è andata.
- Condizioni irreplicabili: nel mondo reale ci sono costi di transazione, slippage, tasse, limiti di liquidità.
- Illusione di precisione: i modelli non possono anticipare eventi imprevedibili o shock macroeconomici.
- Strategie mai applicabili: spesso il modello presuppone azioni impossibili da replicare nel momento storico considerato.
Cosa possiamo imparare
Ogni volta che analizzi una strategia basata su backtest, chiediti:
È una performance reale o simulata?
-
Era davvero possibile replicarla in tempo reale?
-
Se è così efficace, perché nessuno l’ha adottata prima?
Il passato può offrire lezioni preziose, ma non è una mappa per il futuro. In un mondo complesso e dinamico, serve spirito critico, visione e capacità di interpretare anche ciò che i numeri non dicono.
Conclusione: più consapevolezza, meno illusioni
Il backtesting non è da demonizzare, ma va interpretato.
Può fornire spunti, evidenze e indicazioni… ma non certezze.
La finanza reale richiede un approccio basato sulla comprensione del contesto, sulla valutazione dei rischi attuali, e sull’adattabilità alle condizioni future.
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