Test etme stratejilerine üç ana yaklaşım vardır: üç gruba ayrılmış gerçek fiyat verilerinin kullanılması; gerçek fiyat verilerini kullanan ancak örnek alan bootstrap; ve Monte Carlo simülasyonu. Sistem kurucularını hangi yöntemin en iyi olduğu konusunda bölen teorik konular vardır. Tüccar için önemli olan, işlem sermayesine güvenmeden önce, sistemindeki en iyi test stratejilerinden en az birini doğru bir şekilde kullanmasıdır. Geri test stratejisinin seçiminde kritik bir konu, üretilen işlem sayısıdır; sistem üreticisinin çalışmasının her aşamasında en az 1.000 adet işlem gereklidir.
Üç parçaya bölünmüş olan gerçek fiyat verilerini kullanmak çoğu sistem kurucusu için olağan başlangıç noktasıdır. Sistem, verilerin ilk üçte biri kullanılarak oluşturulur. Bu noktada, oluşturucu iyi beklentiler sunmak için yeterince küçük bir risk ile yeterince kar yaratan algoritmalar buldu. Verilerin ikinci üçte biri sistemi optimize etmek için kullanılır.
Sistem optimize edildikten sonra, verinin kalan üçte birine uygulanacaktır. Buna örnek dışı test denir ve çoğu sistemin başarısız olduğu yerdir. Sistem en az 1.000 işlemde hala iyi sonuçlar veriyorsa, sistem üreticisi uygulanabilir bir sisteme sahiptir. Sistem, numune dışı testte 1.000'den az işlem üretiyorsa, üretici başka bir geri test stratejisi göz önünde bulundurmalıdır.
Önyükleme, toplam kümeden bazı verileri çizme, sınama, verileri geri yerleştirme ve daha fazla veri çizme veya yeniden örnekleme ve yeniden test etme yöntemidir. İdeal örnek sayısı n , n'inci ( n) 'dir, burada n ise orijinal örnekteki veri sayısıdır. Muhtemelen en az 2.500 veri noktasıyla ilgilenen bir tüccar için - 10 yıl boyunca yılda 250 gün - bu pratik değildir. Neyse ki, 100 örnek, önyükleme örneğinin orijinal verileri yansıtacağı ve sonuçları güvenilir kıldığı konusunda yüksek bir güven düzeyi sağlayacaktır. 100 numune alınması gerekli olan 1000 işlemi sağlamıyorsa, işlemcinin, yalnızca verinin yeniden örneklemesinden ziyade sistemin güvenilir olmasını beklemesini beklerse, bu hedefe ulaşana kadar yeniden örneklemeye devam etmesi gerekir.
Geri test stratejilerinin son metodu Monte Carlo (MC) simülasyonudur. Bu yöntem, benzetilmiş veri üretmek için bir bilgisayar kullanır ve sistem daha sonra bu veriler üzerinde test edilir. MC simülasyonunun avantajı, birinin 10.000 işlem veya herhangi bir sayıda işlem üretmesine izin vererek, sınırsız miktarda veri oluşturabilmesidir. Diğer bir avantaj, her yeni veri setinin örneklem dışı olmasıdır. Bu, tekrarlanan optimizasyon ve test çalışmaları yapma fırsatı sunar; bu veri setinde basitçe optimize edin, ardından sistem parametrelerini bilgisayarın oluşturduğu bir sonraki verilere uygulayın.
MC simülasyonunun bir dezavantajı, verinin alım satım verilerinin sonuçları çarpıtabilecek olasılıkla aynı olasılık dağılım fonksiyonuna sahip olmamasıdır. Tüm olası dünyaların en iyisinde, sistemin geri çekilmesi sürecinde üç backtesting stratejisinin her biri kullanılmalıdır. Üçünde de başarı, gerçek dünya ticaretinde çok yüksek bir başarı olasılığı sunmalı.
