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バックテストとは、モデリングにおいて、予測モデルを過去のデータで検証することを指す用語です。バックテストはレトロディクショネーションの一種であり、過去の期間に適用される特殊なクロスバリデーションです。定量金融においては、バックテストは実際の市場でアルゴリズム戦略を展開する前に重要なステップとなります。
経済学や金融学において、バックテストは、戦略やモデルが過去の期間に適用されていた場合のパフォーマンスを推定しようとするものです。これには、過去の状況を十分な詳細さでシミュレートする必要があり、そのためバックテストは、詳細な過去データが必要であること、過去の価格に影響を与える戦略をモデル化できないこと、および潜在的な過学習によって制限されます。つまり、過去にはうまく機能した戦略でも、将来はうまく機能しない戦略が見つかることがよくあります。[ 1 ]これらの制限にもかかわらず、バックテストは、モデルや戦略を合成データでテストする場合には得られない情報を提供します。
歴史的に、バックテストは詳細なデータセットの取得と使用にかかる費用のため、大規模な機関やプロの資金運用者によってのみ実施されていました。しかし、バックテストはより広範な分野でますます使用されるようになり、独立したウェブベースのバックテストプラットフォームが登場しました。[ 2 ]この手法は広く使用されていますが、弱点があります。[ 3 ]バーゼル金融規制では、大規模な金融機関に特定のリスクモデルのバックテストを義務付けています。
250日間連続で99%の1日バリューアットリスクをバックテストした場合、テストは次の表に応じて緑（0～95%）、オレンジ（95～99.99%）、または赤（99.99～100%）とみなされます。 [ 4 ]
250日間連続で99%のバックテストを行った10日間のVaR（バリュー・アット・リスク）は、以下の表に基づいて、緑（0～95%）、オレンジ（95～99.99%）、または赤（99.99～100%）と判定されます。
海洋学[ 6 ]や気象学[ 7 ]では、バックテストはハインドキャスティングとも呼ばれます。ハインドキャスティングとは、数学モデルをテストする方法の一つで、研究者は過去の出来事について既知または近似的に推定された入力値をモデルに入力し、出力が既知の結果とどれだけ一致するかを確認します。
過去予測とは、通常、観測データが同化されていない過去の期間の数値モデル積分を指します。これは、過去予測実行と再解析を区別するものです。塩分や温度の海洋観測、および有意波高などの表面波パラメータの観測は、気象観測よりもはるかに少ないため、過去予測は気象学よりも海洋学でより一般的です。また、表面波は風が唯一の発生力である強制システムであるため、波の過去予測は、完全な再解析をほとんど必要とせずに、波の気候を適切に表現するのに十分であると考えられることがよくあります。水文学者は、モデル河川流量に過去予測を使用します。[ 8 ]
過去予測の例としては、気候強制力（変化を引き起こす事象）を気候モデルに入力することが挙げられます。過去予測が妥当な精度で気候反応を示した場合、そのモデルは成功したとみなされます。
ECMWFの再解析は、大気再解析と波動モデル統合を組み合わせた例であり、波動パラメータは同化されていないため、波動部分は過去予測となっている。
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