Backtesting

Bibliotecas Pine Script para backtesting avançado em indicadores: simulação de trades, métricas Sharpe/Sortino/Omega, filtros por data e tabelas visuais de performance.

Bibliotecas para implementar backtesting diretamente em scripts do tipo indicator(), contornando as limitações do strategy() nativo do TradingView.

Scripts disponíveis

Script	Destaque	Aviso
BackTestLib	Backtesting completo em indicadores	—
SAT_BACKTEST	Sessões, fusos, TP/SL math, exit strategy	—
Replica Engine	Replica do motor nativo via arrays	Apenas long; sem comissões
LibBacktestingDayRange	Filtro por range de datas	Pine v1, docs incompletas
LapseBacktestingTable	Sharpe, Sortino, Omega, tabela visual	—
Position (Electrified)	Simulação de trade em indicadores v6	—
MonthlyReturnsVsMarket	Tabela mensal de P&L vs benchmark	—

Por que backtesting em indicadores?

O strategy() nativo do TradingView tem limitações conhecidas:

Não permite personalizar visualmente os resultados
Dificulta combinar backtesting com outros dados do indicador
Limite de plotagem diferente dos indicadores

As bibliotecas desta categoria permitem implementar a lógica de backtesting dentro de um indicator(), com total controle sobre métricas e visualização.

Stack completo de backtesting

Para um sistema completo de backtesting em indicadores, combine:

Position (Electrified)
  → Simula trades individuais (entrada, saída, PnL)
  → Saída: dados brutos por trade

BackTestLib
  → Agrega os trades e calcula estatísticas
  → Saída: win rate, profit factor, drawdown

LapseBacktestingTable
  → Exibe as métricas em tabela visual no gráfico
  → Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Omega Ratio

Exemplo de integração dos três

//@version=6
indicator("Backtesting Completo", overlay=true)

import Electrified/Position/6          as pos
import someauthor/BackTestLib/1        as bt
import someauthor/LapseBacktestingTable/1 as table

// 1. Simular trades com Position
p = pos.new(close, strategy.long)

// 2. Agregar com BackTestLib
bt.update(p)

// 3. Exibir com LapseBacktestingTable
table.render(bt.stats())

Filtro por período

Para backtesting em janelas específicas, adicione o LibBacktestingDayRange:

import author/LibBacktestingDayRange/1 as dateRange

// Só executar backtest no período definido
if dateRange.inRange(time, startDate, endDate)
    // sua lógica aqui