---
title: "Affidabilità del backtest"
description: "L'affidabilità del backtest ricampiona i giorni della strategia per dire se il risultato può essere fortuna e quanto potevano variare rendimento e Sharpe."
canonical_url: "https://fincanva.com/it/docs/analisi/affidabilita-del-backtest"
last_updated: "2026-09-24"
md_url: "https://fincanva.com/it/docs/analisi/affidabilita-del-backtest.md"
---

# Affidabilità del backtest

L'affidabilità del backtest è il pannello della scheda **Robustezza** di una strategia che chiede quanta parte del risultato di un backtest possa essere caso. Ricampiona cento o mille volte, a seconda del piano, i rendimenti giornalieri della strategia e restituisce tre cose: quanto spesso una strategia senza alcun vantaggio sulla liquidità sembrerebbe buona quanto questa (il verdetto «Può essere fortuna?»), quanto potevano variare il rendimento medio annuo, lo Sharpe e il drawdown massimo, e quanti singoli anni sono stati in positivo. Parla del passato coperto dal backtest, mai di cosa farà la strategia in seguito.

**Altri nomi:** test bootstrap, p-value, significatività del backtest, intervallo di confidenza bootstrap

## Cosa misura il verdetto «Può essere fortuna»?

Il verdetto risponde a una domanda: se questa strategia non avesse alcun vantaggio sulla liquidità, quanto spesso la sua storia produrrebbe comunque un [indice di Sharpe](/it/docs/analisi/indice-di-sharpe) alto quanto quello del backtest? Quella quota è un p-value, mostrato come «p = …», e la frase sotto lo dice a parole: «Una strategia senza alcun vantaggio sulla liquidità, con la stessa volatilità, sembrerebbe così buona nel … dei casi.»

Il verdetto legge quella quota su tre gradini:

| Quota di storie senza vantaggio che sembrano così buone | Verdetto |
|---|---|
| sotto 5% | **Probabilmente no** |
| 5–20% | **Incerto** |
| da 20% in su | **Può essere fortuna** |

In prosa: una quota bassa significa che una strategia senza vantaggio raramente eguaglia questo risultato, quindi la fortuna è una spiegazione improbabile; una quota alta significa che ci riesce spesso, quindi il risultato dimostra poco. Il p-value non è mai esattamente zero.

## Cosa lascia fuori il verdetto?

Mette alla prova **una** strategia, come se fosse l'unica che hai mai provato. Ne hai provate venti varianti e hai tenuto la migliore? Fra venti strategie senza vantaggio, una supera spesso il gradino del 5% per puro caso, e il verdetto non può vedere le altre diciannove: l'app lo dice sotto di esso, «Parla del passato, non di cosa farà la strategia, e non tiene conto di quante varianti hai provato prima di questa.» È il [data-snooping bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/data-snooping-bias), e il suo parente stretto, l'[overfitting](/it/docs/teoria-degli-investimenti/overfitting), è il motivo per cui un verdetto forte su una strategia molto ritoccata vale meno dello stesso verdetto su una strategia impostata una volta sola.

## Come mostra il ricampionamento quanto potevano variare le cifre?

Il ricampionamento ricostruisce molte volte la storia del backtest riestraendo i suoi stessi giorni, con reinserimento, e ricalcola le cifre su ogni storia ricostruita. La dispersione di quelle cifre ricalcolate è ciò che il pannello disegna sotto **Quanto potevano variare · fascia 5–95%**: per **Rendimento medio annuo (aritmetico)**, **Sharpe** e **Drawdown massimo**, una fascia dal 5° al 95° percentile dei valori ricampionati, con un pallino per il valore del backtest. È il classico intervallo di confidenza bootstrap dei manuali.

Il pallino può cadere fuori dalla fascia — l'app lo segnala — e succede soprattutto per il drawdown massimo, perché riestrarre i giorni spezza le lunghe sequenze di perdite di cui un drawdown è fatto. Il rendimento è quello medio annuo **aritmetico**, il rendimento medio giornaliero riportato all'anno, quindi non coincide con il tasso di crescita composto, il [CAGR](/it/docs/analisi/cagr), di Metriche di performance.

Due metodi decidono come si estraggono i giorni: **A blocchi** estrae sequenze di giorni consecutivi, tenendo insieme le fasi tranquille e quelle agitate; **Giorni sparsi** estrae ogni giorno per conto suo. Più ricampionamenti rendono più stabili i bordi della fascia; non rendono il backtest più affidabile.

## Cos'è il rendimento medio annuo (aritmetico)?

Il **Rendimento medio annuo (aritmetico)** è il rendimento medio giornaliero della strategia moltiplicato per 252, i giorni di borsa di un anno. È il rendimento che usano la scheda Robustezza e l'analisi dei contributi, ed è una cifra diversa sia dal tasso di crescita composto, il [CAGR](/it/docs/analisi/cagr), sia dall'[AAGR](/it/docs/analisi/aagr) delle Metriche di performance.

$$
\text{rendimento medio annuo (aritmetico)} = 252 \times \text{rendimento medio giornaliero}
$$

dove la media è la semplice media dei rendimenti giornalieri del backtest. Poiché fa la media dei rendimenti invece di comporli, ignora il freno che la volatilità mette alla crescita: un giorno a −10% seguito da un giorno a +10% ha media 0%, ma lascia il capitale più basso dell'1%. Più la volatilità è alta, più lo scarto si allarga, quindi su una strategia molto volatile la cifra aritmetica può essere **positiva anche se la strategia ha perso denaro** nel periodo. Leggila come la forza della giornata media, non come ciò che ha fatto il capitale.

## Come si comporta in Fincanva?

- Parte su richiesta, dalla scheda **Robustezza**: scegli un metodo e un numero di ricampionamenti — 100 o 1.000 — e premi **Calcola**. Prima non viene calcolato nulla.
- **Anni in positivo** conta quanti degli anni della tabella **Anno per anno** hanno avuto un rendimento medio giornaliero, riportato all'anno, sopra zero: «7 su 10», per esempio. In un anno molto volatile può non coincidere con il segno che lo stesso anno mostra in Rendimenti mensili, che invece compone.
- La tabella **Anno per anno** riporta per ogni anno solare i giorni, il rendimento medio annuo, lo Sharpe e il drawdown massimo. Lo Sharpe di ogni anno usa il [tasso privo di rischio](/it/docs/analisi/tasso-privo-di-rischio) di quell'anno. Per comparire, un anno deve avere almeno 40 giorni di borsa; se nessuno li ha, al posto della tabella c'è una nota che lo dice.
- Le cifre seguono le **Impostazioni simulazione** della scheda: con **Costi e interessi** o **Imposte** accesi, la verifica lavora sui rendimenti netti.
- Una simulazione salvata prima che il pannello esistesse va rieseguita; fino ad allora il pannello dice che non è disponibile.
- La stessa richiesta sullo stesso backtest restituisce sempre lo stesso risultato.

Quanti ricampionamenti può usare un calcolo lo decide il tuo piano, e un piano che non ne consente nessuno non include il pannello:

Lo decide il piano: 0 su Free e Starter, 100 su Advanced e 1000 su Ultimate e Professional. Vedi [cosa include ciascun piano](/it/docs/account-e-sicurezza/cosa-include-ciascun-piano).

Un numero di ricampionamenti oltre il tuo piano resta nell'elenco, segnato con il piano che lo include, e sceglierlo apre una finestra invece di calcolare.

## Come funziona in pratica?

Il backtest di una strategia mostra uno Sharpe di 0,9 su dodici anni. Il pannello restituisce p = 0,03, «Probabilmente no»: solo 3 storie senza vantaggio su 100 arrivano a uno Sharpe di 0,9. La fascia del rendimento medio annuo va dal 4% al 14% attorno a un valore del backtest del 9%, e **Anni in positivo** segna 9 su 12. Letti insieme: è improbabile che il risultato sia puro caso, ma gli stessi giorni avrebbero potuto plausibilmente produrre qualunque cosa fra un modesto 4% e un robusto 14% l'anno. Ora supponi che la strategia fosse la migliore di trenta varianti: quel 3% dice ormai poco, perché fra trenta tentativi senza vantaggio è più probabile che no che almeno uno scenda al 3% o sotto.

Fincanva ha uno scopo solo educativo e illustrativo: non è una consulenza finanziaria personalizzata, e i risultati passati o simulati non indicano quelli futuri. [Leggi l'Addendum ai Termini](https://fincanva.com/it/terms/addendum#section-3)