Нужно ли логарифмировать данные перед бэктестом?

Считать pnl по логарифмированным ценам или log-returns нельзя.
Считать торговые сигналы можно.

логарифмируют приращения цен...
имхо это нормализация… т.е распределение становится более нормальным

еще это действует как фильтр

т.е если ты делаешь рейнджевые индикаторы типа параболика, боллинджера, регрессий,  конверта то может быть улучшение

еще  разные бумаги можно упихать в один график…

Помнится А.Г. говорил, что работает именно с логарифмами приращения цен

Непонятно, что такое «предварительно логарифмировать перед отправкой в бэктестер»? Если в вашей модели нужны сырые цены — используйте цены, если нужны логарифмы цен — используйте логарифмы.
Для какого-нибудь совсем тупого зафита нейросетями по рандомным фичам, например, логарифмы цен могут быть предпочтительны тем, что их разности дают ретурны актива на соответствующем горизонте.

Чем проще, тем лучше.)

доказано, что логарифмирование увеличивает рост гуру на 4 см. и очень положительно сказывается на стоимости курсов

иного влияния не выявлено

если на упаковке молока вы увидите текст «произведено с помощью операций логарифмирования» — будьте уверены, вас разводят на бабки))

Татарин только знает

В бэктест надо подавать то же, что и придёт в стратегию в реале, иначе это бэктест чего-то другого.

Если где-то прям горит воткнуть логарифм, то в самой стратегии.

Нашли грааль?

Так я и не понял, логарифмировать, или нет????

Логарифмировать можно, если хотите уравнять в статистике отклонения от текущей цены в процентах.
Если она уменьшилась на 50%, то это не то же самое, что увеличилась на 50% по эффекту. Уменьшилась в два раза, а выросла всего в полтора.
Для логарифмов отклонения на + и — 50% перестанут быть 'равнозначными'.
По основанию 2 в первом случае цена снизилась на 1 ступень, а во втором случае — поднялась на 0,585 ступени.
Для логарифма цены равнозначными изменениями будут снижение цены на треть и увеличение цены на половину.
Т. е. такие, что вместе возвращают цену к первоначальной.

логарифм вероятности интереснее

Известно, что на множестве ТС лонги имеют статистическое преимущество перед шортами. Они дают более позитивные результаты. Возможно, что логарифмирование несколько сократит это преимущество. Останутся прочие причины для лучшести лонгов.

Здесь привел аргументы за логаримфирование.

Тут четкий пример ТС, показывающий, что дает логарифмирование.