5 قواعد لتحديد حجم المركز، وإشارة واحدة: الجزء الذي يؤدي العمل الحقيقي في اختبارك التاريخي

من المرجح أن تكون إشارة الدخول أقل عناصر اختبارك التاريخي تأثيرًا. أستطيع أخذ قاعدة زخم متواضعة، والإبقاء على كل طوابع الدخول والخروج الزمنية كما هي، وتغيير دالة واحدة فقط، هي التي تحدد عدد العقود التي نحتفظ بها، لينتقل صافي Sharpe من 0.41 إلى 0.71، والحد الأقصى للتراجع من 31% إلى 13%. الصفقات نفسها. التنفيذات نفسها. استراتيجية مختلفة.

هذا الادعاء يزعج الناس، ومن المفترض أن يفعل، لأنه يعني أن معظم الوقت الذي نقضيه في ضبط فترات الاسترجاع وحدود المرشحات يُصرف على العنصر الأقل أهمية. لذا سأعرض النتائج الفعلية، ثم أنصف المنتقدين، لأن لهذا الطرح صيغة خاطئة ومن المفيد معرفة الصيغة التي أتبناها.

إشارة واحدة، و6 طرق للاحتفاظ بالمركز

الإشارة: عقد ETHUSDT الدائم على Binance USDⓈ-M، بأشرطة مدتها 1 ساعة، ندخل شراءً عندما يكون EMA لـ12 ساعة أعلى من EMA لـ96 ساعة، وإلا نبقى خارج السوق، من دون مراكز بيع على المكشوف. من يوليو 2022 حتى يونيو 2026. عدد الصفقات ذهابًا وإيابًا 431. رسوم taker على الجانبين بمقدار 5.0 bps، مع دفع التمويل أو تلقيه كل 8 ساعات على المركز الفعلي، ونمذجة الانزلاق بناءً على عمق أفضل أسعار العرض والطلب. هذه إشارة مملة عمدًا؛ اخترتها لأن لا أحد سيدافع عنها، ما يجعلها أساسًا نظيفًا للاختبار.

كل صف أدناه يشترك في طوابع أشرطة الدخول والخروج الزمنية نفسها. الاختلاف الوحيد هو دالة تحديد الحجم.

انظر إلى الفارق. بين أسوأ الصفوف وأفضلها فرق نسبي في Sharpe يبلغ 73%، ومعامل 2.4 في التراجع. والآن ابحث لي عن معلمة لإشارة الدخول في هذه البيانات تحرك Sharpe بمقدار 0.30 من دون أن تبدو كفرط مواءمة واضح. لقد بحثت. يغير طول زوج EMA النتيجة بنحو 0.12 عبر كامل الشبكة المعقولة، ومعظم هذا التغير ضوضاء لا تصمد خارج العينة.

لماذا يبدو التقلب العكسي جيدًا جدًا، وكم منه حقيقي

الآلية ليست غامضة. مع القيمة الاسمية الثابتة، لا يرتبط حجم مركزك بالتقلب المحقق، ما يعني أن مخاطرتك بالدولار لكل صفقة تتناسب مع مستوى التقلب في ذلك الأسبوع. خلال هذه الفترة على ETH، تراوح التقلب المحقق لـ20 يومًا بين 31% و118% سنويًا. حملت صفقة القيمة الاسمية الثابتة مخاطرة بالدولار أكبر بـ3.8× في مارس 2024 مقارنة بيوليو 2023، لا لأن الإشارة كانت أكثر ثقة، بل لأن السوق كان أشد اضطرابًا. يتركز معظم تراجعها في الشريحة الخمسية الأعلى تقلبًا. يزيل تحديد الحجم بالتقلب العكسي هذا الارتباط، وإزالته تحسن حقيقي في شكل سلسلة العوائد.

لكن جزءًا من مكسب Sharpe أثر ناتج عن طريقة القياس، وإذا لم تفصل بين الجزأين فستتخذ قرارات سيئة لاحقًا. تقسم Sharpe على الانحراف المعياري للعوائد. واستهداف التقلب هو، بحكم تعريفه، إجراء يثبت الانحراف المعياري للعوائد. أنت تحسن المقام مباشرة. والقاعدة التي تحجّم المراكز للوصول إلى تقلب متوقع ثابت ستحسن Sharpe في أي سلسلة عوائد تقريبًا تتكتل فيها مستويات التقلب، حتى السلاسل التي لا تملك أي ميزة. تحققت من ذلك باستخدام إشارات مبعثرة: عشوِ طوابع الدخول الزمنية، وأبقِ طبقة استهداف التقلب، وستظل Sharpe تتحسن بنحو 0.06 مقارنة بالقيمة الاسمية الثابتة على أساس متوسطه صفر. تحسن طفيف، لكنه موجود، وسببه آلية الحساب وحدها.

لذلك، عندما أقارن قواعد تحديد الحجم داخليًا، لا تكون Sharpe الرقم الوحيد في الجدول. أريد Calmar، وأريد صافي الربح والخسارة لكل وحدة من متوسط القيمة الاسمية المستخدمة، وأريد مسار الانتقال من الإجمالي إلى الصافي، لأن اجتماع هذه الأرقام الثلاثة يصعّب كثيرًا التلاعب بها بحيلة المقام.

تقدير التقلب نموذج، ويتسرب كما تتسرب النماذج

أشيع سبب يجعل نتيجة جيدة لتحديد الحجم زائفة: أن تقدير التقلب يستخدم معلومات من الشريط الذي يحدد حجمه. إذا احتُسبت سلسلة التقلب بنافذة متمركزة، أو باستخدام `rolling().std()` الافتراضي في pandas بعد إعادة أخذ العينات على نحو يشمل الشريط الحالي غير المكتمل، أو باستخدام توحيد قياسي على العينة كاملة، فلديك تسرب للمعلومات. الأمر خفي لأن التقلب مستمر، لذا يكون التسرب صغيرًا في أي صف منفرد ويظل منحنى رأس المال معقولًا. لكنه يبدو أكثر سلاسة بقليل في الأسابيع الحاسمة تحديدًا.

يفحص وكلاؤنا 4 أمور في كل قاعدة لتحديد الحجم قبل ترقية النتيجة إلى قائمة انتظار التداول الورقي:

1. توافر البيانات عند اتخاذ القرار. يجب أن يكون من الممكن حساب الحجم المستخدم في الشريط الذي يفتتح عند 14:00 من بيانات لا يتجاوز طابع إغلاقها الزمني 13:59:59.999. نتحقق من ذلك بإعادة حساب سلسلة الأحجام من إطار بيانات مبتور عند عينة عشوائية من 200 نقطة قرار، ثم مقارنة الفروق.
2. فترة رجوع المقدّر معلمة فعلية. نافذة تقلب مدتها 20 يومًا وأخرى مدتها 60 يومًا تمثلان استراتيجيتين مختلفتين. ندخل فترة الرجوع في شبكة الاختبار المتقدم جنبًا إلى جنب مع بقية العناصر، وإذا لم تنجح النتيجة إلا عند طول نافذة واحد، فهذه دلالة على الهشاشة.
3. مسار الرافعة، لا ذروتها فقط. اطبع التوزيع الكامل للرافعة الإجمالية. أمضت استراتيجية استهداف التقلب بلا حد أقصى أعلاه 4% من ساعاتها فوق 5×، وهذا النوع من التفاصيل لا يظهر أبدًا في جدول ملخص، رغم أنه يحدد بالكامل إمكانية تنفيذ الاستراتيجية.
4. حساسية تحديد الحجم بوصفها اختبارًا للمتانة. إذا انهارت Sharpe عندما تغير هدف التقلب من 20% إلى 25%، فالاستراتيجية ليست مستهدفة للتقلب، بل مضبوطة على الرافعة، وقد عثرت على ميزتك باختيار رقم بعينه.

إعادة الموازنة هي موضع ذهاب المال

لاحظ عمود التكاليف. منحت إعادة الموازنة كل ساعة للوصول إلى هدف التقلب أفضل Sharpe معلنة، لكنها أعطت المنصة أيضًا 41% من إجمالي الربح والخسارة. هذا يعني تداول قيمة اسمية سنوية تبلغ 1,180× متوسط قيمة المركز، برسوم 5 bps لكل جانب، إضافة إلى فرق السعر وأثر السوق. الحل الساذج هو تقليل تواتر إعادة الموازنة وفق جدول زمني. أما الحل الأفضل فهو نطاق عدم التداول: لا تغيّر الحجم إلا إذا انحرف المركز الحالي عن الهدف بأكثر من حد معين.

خفض نطاق بنسبة 20% القيمة الاسمية المتداولة سنويًا من 1,180× إلى 402× — أي خفضًا بنسبة 66% — وكلف 0.05 من Sharpe. أجريت هذا على 8 إشارات حتى الآن، ويتكرر النمط: تستعيد النطاقات بين 15% و25% معظم فائدة ضبط المخاطر بثلث حجم التداول، أما أي نطاق دون 10% فلا يفعل سوى دفع رسوم مقابل دقة شكلية في كمية تقدّرها أصلًا بنافذة 20 يومًا. لا يمكنك إعادة الموازنة إلى 3 منازل عشرية استنادًا إلى رقم يبلغ خطؤه المعياري 15%.

في فبراير، ظهرت لدينا نتيجة نسب فيها التقرير الذي كتبه أحد الوكلاء تحسنًا في Sharpe بمقدار 0.22 إلى «مرشح الدخول المحسّن». كان الفرق سطرًا واحدًا في وحدة تحديد الحجم. ولم يتغير المرشح. أصبحت أطلب الآن من التقرير طباعة بصمة إعداد تحديد الحجم في أعلاه، لأن إسناد النتائج ممارسة منضبطة، والنماذج مستعدة لسرد قصة مرتبة بقدر استعداد أي شخص لذلك.

ما الذي يفعله التداول الورقي بقاعدة تحديد الحجم

هنا تتسع الفجوة بين الاختبار التاريخي والتداول الورقي أكثر من أي مكان آخر، والسبب في معظمه حسابي. يعني تحديد الحجم استجابةً للتقلب أن حجم مركزك يتأرجح بمعامل يتراوح بين 4 و8 عبر العينة. ويصطدم طرفا هذا النطاق بقيود المنصة التي لم يحاكيها الاختبار التاريخي.

عند الطرف الأصغر: خطوة الكمية والحد الأدنى للقيمة الاسمية. عقد ETHUSDT الدائم له خطوة كمية مقدارها 0.001 وحد أدنى قدره $5. إذا كان حجمك في نظام التقلب المنخفض 0.0004 ETH، فسيمتلكه الاختبار التاريخي ولن يمتلك التداول الورقي شيئًا. يبدو ذلك حالة نادرة إلى أن تدرك أن قاعدة استهداف التقلب تضع أحجامها الأصغر في أهدأ الأسواق، وهي غالبًا المواضع التي تقدم فيها إشارة الاتجاه أفضل فرص الدخول. أما عند الطرف الأكبر: حدود المراكز، وشرائح الهامش، وحقيقة أن مركزًا برافعة 6× يتطلب انضباطًا في الهامش المعزول لم تضع له نموذج تصفية في اختبارك التاريخي.

رصدنا حالة طابق فيها منحنى رأس المال في التداول الورقي الاختبار التاريخي ضمن هامش 3% لمدة 6 أسابيع، ثم تباعد عنه بشدة. كان السبب التقريب: استخدام اقتطاع `int()` بدلًا من التقريب إلى خطوة الكمية في أداة تحديد حجم الأمر، على مراكز بلغ متوسطها 1.4 خطوة. كان الاختبار التاريخي يحدد الأحجام في فضاء متصل، بينما كانت أداة تحديد الحجم الحية تخسر 20-30% من المركز المستهدف في كل صفقة صغيرة. لا حيل في نموذج التنفيذ، ولا حكاية عن زمن الاستجابة. مجرد اقتطاع.

أين يكون المنتقدون على حق

ثمة 3 اعتراضات وجيهة، ولا أريد أن أتجاوزها في عرضي.

أولها، والأهم: يخصص تحديد الحجم الميزة، لكنه لا يخلقها. إذا كانت القيمة المتوقعة الإجمالية لإشارتك تساوي صفرًا أو تقل عنه بعد احتساب الرسوم والتمويل الواقعيين، فستخسر كل قاعدة في ذلك الجدول؛ القواعد المتطورة تخسر فحسب بتباين أجمل. اخترت إشارة ذات ميزة صافية صغيرة لكنها إيجابية خلال هذه الفترة. شغّل القواعد الست نفسها على إشارة صافيها −1.2 bps لكل صفقة، وسيظل الترتيب نفسه بينما ينتهي رأس المال في كل الحالات دون نقطة البداية. تحديد الحجم مضاعف لشيء ما. وما زلت بحاجة إلى ذلك الشيء.

ثانيًا، لاستهداف التقلب نمط إخفاق حقيقي وموثق جيدًا: خفض الرافعة أثناء قاع هبوط سريع ثم زيادتها بعد الارتداد المفاجئ. في هبوط حاد يتبعه تعافٍ على شكل V، يحقق الحجم الثابت أداءً أفضل، أحيانًا بفارق كبير. عاقب هبوط الأسهم في مارس 2020 وانهيار العملات المشفرة في أغسطس 2024 تحديد الحجم المستجيب للتقلب خلال مرحلة التعافي. تصادف أن نافذة ETH التي تمتد 4 سنوات لدي تتضمن طحنًا متدرجًا ضمن تجمعات التقلب أكثر من تقلبات على شكل V، وهذا يصب في مصلحة صفوف التقلب العكسي. تقلب نافذة أخرى بعض الترتيب، ولو بدأت بجدول من 2020 لكان طرحي أضعف.

ثالثًا، قاعدة تحديد الحجم قابلة لفرط المواءمة مثل أي شيء آخر. نصف Kelly المبني على تقديرات متحركة هو الدليل في جدولي: يبدو متطورًا، وله أساس نظري، لكنه أنتج ثاني أسوأ تراجع لأن تقدير المتوسط المتحرك لسلسلة عوائد صاخبة رديء، ولأن Kelly شديد الحساسية له. أي قاعدة لتحديد الحجم تستخدم تقدير العائد المتوقع مدخلًا لها ترث خطأ ذلك التقدير وتضخمه. أما القواعد التي تستخدم تقدير التباين وحده فسلوكها أفضل بكثير، لأن التباين هو اللحظة الإحصائية الوحيدة التي يمكنك فعلًا تقديرها من 4 سنوات من بيانات الساعة.

ما أحتفظ به من كل هذا: عندما تفاجئك نتيجة اختبار تاريخي، افحص وحدة تحديد الحجم قبل البحث عن أفكار عبقرية في الإشارة. وعندما تعرض Sharpe، أرفق بها مسار الرافعة ومسار التكاليف من الإجمالي إلى الصافي، لأن رقمًا يعتمد بهذا القدر على قرار تحديد الحجم ليس خاصية للإشارة أصلًا.