Există trei abordări principale ale strategiilor de backtesting: utilizarea datelor despre prețuri reale împărțite în trei grupuri; bootstrap, care utilizează date reale de preț, dar le reeșantionează; și simulare Monte Carlo. Există probleme teoretice care împart constructorii de sisteme în ceea ce privește metoda cea mai bună. Ceea ce este important pentru comerciant este că folosește corect cel puțin una dintre strategiile de backtesting în sistemul său înainte de a-și încrede capitalul de tranzacționare. O problemă critică în alegerea unei strategii de backtesting este numărul de tranzacții generate; sunt necesare cel puțin 1,000 de tranzacții în fiecare fază a lucrării constructorului de sistem.
Utilizarea datelor de preț reale, împărțite în trei părți, este punctul de început obișnuit pentru majoritatea constructorilor de sisteme. Sistemul este creat folosind prima treime din date. În acest moment, constructorul a găsit algoritmi care par să genereze suficient profit cu un risc suficient de mic pentru a oferi perspective bune. A doua treime din date este utilizată pentru optimizarea sistemului.
După ce sistemul a fost optimizat, acesta va fi aplicat la o treime rămasă din date. Aceasta se numește testare în afara eșantionului și este locul în care majoritatea sistemelor eșuează. Dacă sistemul are încă rezultate bune în cel puțin 1,000 de tranzacții, constructorul de sistem are un sistem viabil. Dacă sistemul generează mai puțin de 1,000 de tranzacții în testarea în afara eșantionului, constructorul ar trebui să ia în considerare o altă strategie de backtesting.
Bootstrapping-ul este o metodă de extragere a unor date din setul total, testare, reintroducerea datelor și extragerea mai multor date, sau reeșantionarea și retestarea. Numărul ideal de reeșantionări este nn, sau n la a n-a putere, unde n este numărul de date din eșantionul original. Pentru un comerciant care are de-a face probabil cu cel puțin 2,500 de puncte de date – 250 de zile pe an pe parcursul a 10 ani – acest lucru nu este practic. Din fericire, 100 de reeșantioane vor oferi un nivel ridicat de încredere că eșantionul bootstrap va oglindi datele originale, făcând rezultatele fiabile. Dacă luarea a 100 de reeșantionări nu oferă cele 1,000 de tranzacții necesare, comerciantul trebuie să continue reeșantionarea până când acest obiectiv este îndeplinit dacă se așteaptă ca sistemul, mai degrabă decât doar reeșantionarea datelor, să fie de încredere.
Ultima metodă de strategii de backtesting este simularea Monte Carlo (MC). Această metodă folosește un computer pentru a genera date simulate, iar sistemul este apoi testat pe acele date. Avantajul simulării MC este că se pot crea cantități nelimitate de date, permițând să genereze 10,000 de tranzacții sau orice alt număr de tranzacții. Un alt avantaj este că fiecare nou set de date nu este eșantionat. Acest lucru oferă posibilitatea de a face optimizări și teste repetate; pur și simplu optimizați acest set de date, apoi aplicați acei parametri de sistem la următoarele date pe care computerul le generează.
Un dezavantaj al simulării MC este că este posibil ca datele să nu aibă exact aceeași funcție de distribuție a probabilității pe care o au datele de tranzacționare, ceea ce ar putea denatura rezultatele. În cea mai bună dintre lumi posibile, toate cele trei strategii de backtesting ar trebui utilizate în procesul de verificare a sistemului. Succesul în toate trei ar trebui să ofere o probabilitate foarte mare de succes în comerțul din lumea reală.