100 obchodů. Poplatek taker 0.04 %. Předpokládaný skluz 0.02 %. Tato čísla mohou backtestu dodávat zdání přesnosti, ale nejpřekvapivější je to poslední: jediná sazba skluzu téměř nic nevypovídá o tom, zda se vaše objednávky mohly za tyto ceny skutečně zobchodovat.
Skluz závisí na tom, co obchodujete, kdy obchodujete a jak velká je vaše objednávka ve srovnání s likviditou dostupnou v danou chvíli. Backtest sestavený z candles obvykle zná první dvě věci jen přibližně a tu třetí vůbec. Pokud budete jeho průměrnou cenu plnění považovat za fakt, může strategii připsat exekuční výsledky, které si nikdy nezasloužila.
Proč mi OHLCV neřekne průměrnou cenu plnění?
Svíčka zaznamenává cenové rozpětí a celkový objem za určitý interval. Neříká, jak byl objem rozložený mezi jednotlivé ceny, kolik objednávek čekalo na nejlepší nabídce a poptávce ani zda vaše objednávka dorazila před obchody, nebo až po nich, když vzniklo minimum svíčky. Minimum zaznamenané jednou drobnou transakcí a minimum, při němž se průběžně zobchodoval značný objem, mají v OHLC stejnou hodnotu.
Představte si 1minutovou svíčku s objemem $200,000 a tržní nákupní objednávku za $50,000. Objednávka představuje 25 % objemu svíčky. To nedokazuje, že by posunula trh o 25 % ani že by se mohla vyplnit za otevírací cenu svíčky. Ukazuje to, že je objednávka vzhledem k objemu svíčky dost velká na to, aby předpoklad nulového dopadu vzbuzoval pochybnosti. Pokud stejná objednávka tvoří jen 0.2 % objemu, obavy jsou menší, samotný objem ale stále neodhaluje hloubku knihy objednávek ani její doplňování.
Proto je tvrzení „skluz činí 2 bazické body“ volbou modelu, nikoli vlastností instrumentu. Může jít o užitečný základní scénář. Univerzální odpověď to ale není.
Jak mám odhadnout tržní dopad z barových dat?
Začněte měřítkem, které vaše data dokážou podpořit. U každé objednávky vypočítejte míru participace: nominální hodnotu objednávky vydělte nominální hodnotou zobchodovanou v dané svíčce. Pak sledujte, jak se výsledky strategie mění napříč pásmy participace. Následuje záměrně jednoduchá ilustrace; předpokládané dopady jsou stresové vstupy, nikoli odhady exekuce na konkrétní burze.
| Nominální hodnota objednávky / svíčky | Ilustrativní jednosměrný dopad | Na co se ptát |
|---|---|---|
| 0.2% | 1 bp | Nepřevyšují už spread a poplatek taker tuto hodnotu? |
| 2% | 5 bp | Přežije edge širší spread a pomalejší plnění? |
| 20% | 25 bp | Změnila by samotná participace cenový vývoj? |
Jeden bazický bod je 0.01 %. Pokud strategie zobchoduje $100,000 v každém směru, dopad 5 bp na obou stranách stojí za celý obrat přibližně $100, ještě před započtením poplatků. Samotný výpočet je jednoduchý; k posouzení, zda je 5 bp věrohodných, je potřeba více důkazů. Pokud váš signál obchoduje právě ve chvíli, kdy objem prudce roste, může jmenovatel založený na objemu za celou svíčku dokonce vytvářet bezpečnější dojem, než odpovídá situaci v minutách, kdy vaše objednávka skutečně dorazí.
Co by měl zahrnovat zátěžový test skluzu?
Neskrývejte nejistotu ohledně exekuce v jediném průměru za celé portfolio. Nechte vyniknout rozměry, které mění výsledek:
- Směr: nákupní objednávky překračují ask a prodejní objednávky bid; náklady spreadu vznikají při každém vstupu i výstupu.
- Velikost objednávky: uvádějte participaci pro každý obchod a každý režim likvidity, nejen jako průměr za celý backtest.
- Typ objednávky: tržní objednávka platí za okamžité provedení; čekající limitní objednávka může zmeškat pohyb nebo se zařadit za ostatní objednávky ve frontě.
- Načasování: signál při uzavření svíčky nemůže po zobrazení její zavírací ceny předpokládat plnění za tuto cenu.
- Stav trhu: zpřísněte předpoklady během rychlých pohybů, v hodinách s nízkou likviditou a za přesně těch podmínek, které spouštějí strategii.
Spusťte alespoň základní a přísnější scénář. Například zdvojnásobte předpokládaný spread a dopad a pak zjistěte, které obchody a období způsobují změnu. Pokud strategie funguje jen při nejpříznivějším plnění, je to důležitý poznatek z výzkumu. Je lepší na něj přijít před paper tradingem.
Poplatky, spread a dopad evidujte jako samostatné položky. Poplatky vycházejí ze sazebníku účtu; spread a dopad závisejí na exekuci. Když je sloučíte, nebude jasné, který předpoklad ovlivňuje výsledek.
Kdy potřebuji data z knihy objednávek?
Použijte data o obchodech a kotacích, pokud je edge strategie srovnatelný se spreadem, strategie často obchoduje nebo závisí na krátkodobé likviditě. Snímky hloubky trhu nebo data o knize objednávek na úrovni událostí použijte tehdy, když o proveditelnosti signálu rozhoduje pozice ve frontě, částečná plnění nebo vyčerpání knihy. Ani tehdy historické přehrání nedokáže dokonale napodobit váš vlastní dopad na trh; zaznamenaná likvidita totiž vznikla bez vaší hypotetické objednávky.
U pomalejších strategií mohou barová data stále sloužit k předběžnému výběru nápadů. Udržujte velikost pozic malou vzhledem k pozorovanému objemu, uveďte předpokládanou křivku dopadu a ověřte, zda výsledek nezmizí při rozumných změnách předpokladů. To je obhajitelné využití hrubého modelu plnění. Označovat ho za přesnou průměrnou cenu plnění už obhajitelné není.
Praktickým cílem není uhodnout jediné správné číslo skluzu. Jde o to najít rozmezí, ve kterém strategie přestává dávat smysl, a pak zjistit, zda vás vaše data a velikost objednávky drží v bezpečné vzdálenosti od této hranice. Pokud ne, dalším užitečným výzkumným krokem je získat lepší exekuční data, ne přidávat v backtest reportu další desetinné místo.
← Všechny články
