Finansal piyasalarda alınan her karar, geleceğe dair bir öngörü içerir. Ancak bu öngörülerin ne kadar sağlıklı olduğunu anlamanın tek yolu, geçmiş veriler üzerinde geriye dönük test (backtesting) yapmaktır. Günümüzde finans kurumları, fon yöneticileri ve nicel analistler için backtesting; yalnızca bir kontrol mekanizması değil, strateji geliştirme sürecinin temel taşıdır.

Wolfram teknolojileri, finansal verinin matematiksel olarak modellenmesi, test edilmesi ve risk perspektifiyle analiz edilmesi için güçlü bir altyapı sunar.

Backtesting Neden Kritik?

Bir yatırım stratejisi:

• Hangi piyasa koşullarında çalışır?

• Volatilite arttığında nasıl davranır?

• Drawdown, Sharpe oranı ve risk-getiri dengesi nasıldır?

Bu soruların cevapları, ancak güvenilir backtesting ile verilebilir. Yüzeysel testler veya tek senaryoya dayalı analizler, ciddi yanılgılara yol açabilir.

Wolfram ile Backtesting Süreci Nasıl Kurgulanır?

Wolfram Mathematica / Wolfram Language, backtesting sürecini uçtan uca ele alır:

1. Veri Toplama ve Temizleme

• Zaman serileri (hisse, endeks, emtia, kripto)

• Eksik veri, aykırı değer (outlier) ve normalize işlemleri

2. Strateji Tanımı

• Kural bazlı stratejiler (moving average, momentum vb.)

• Faktör bazlı modeller

• İstatistiksel veya olasılıksal yaklaşımlar

3. Geriye Dönük Simülasyon

• Günlük, haftalık, intraday testler

• İşlem maliyeti ve likidite etkilerinin dahil edilmesi

4. Risk Analizi

• Maksimum drawdown

• Volatilite

• Value at Risk (VaR)

• Conditional VaR

Görselleştirme ve İçgörü

Wolfram’ın güçlü görselleştirme yetenekleri sayesinde:

• Getiri eğrileri

• Risk dağılımları

• Farklı senaryoların karşılaştırmalı grafikleri

tek bir ortamda üretilebilir. Bu, özellikle yatırım komiteleri ve üst yönetim sunumları için büyük avantaj sağlar.

Backtesting yalnızca “geçmişi test etmek” değildir; geleceğe daha sağlam adımlarla ilerlemek demektir. Wolfram, finans profesyonellerine strateji doğrulama, risk ölçümü ve karar destek süreçlerinde güvenilir bir zemin sunar.