En strategi kan virke robust på tværs af flere års data og stadig have lært vanerne fra ét bestemt marked. Den kan trives i rolige trends og miste fodfæstet, når volatiliteten stiger, eller likviditeten tørrer ud. Det nyttige spørgsmål er ikke, om den virker i alle regimer. Det gør få strategier. Spørgsmålet er, om du ved, hvilke forhold der betaler for strategien, hvilke der får den til at snuble, og om mønstret holder uden for det sample, der afslørede det.
Begynd med at behandle regimeafhængighed som en egenskab, der skal måles, ikke en forklaring, man finder på efter at have set equitykurven. Definér et lille antal markedsforhold ud fra information, strategien faktisk kunne have kendt på det tidspunkt, og undersøg derefter, hvordan strategien klarer sig under hvert forhold.
Hvordan kan jeg se, om min strategi kun virker i ét regime?
Opdel resultaterne efter nogle få økonomisk meningsfulde forhold: realiseret volatilitet, trendstyrke, likviditet eller fundingretning. Hold definitionerne så enkle, at de er lette at forklare. Du kan for eksempel klassificere hver dag som en dag med høj eller lav volatilitet ud fra et rullende 60-dages mål og en tærskel beregnet på baggrund af tidligere data. Medianen for hele samplet er fristende, men så får fremtiden lov at hjælpe med at klassificere fortiden.
Sammenlign nettoafkast, drawdown, omsætning og antal handler på tværs af grupperne. Et positivt gennemsnit i én gruppe siger ikke meget, hvis det stammer fra tre handler. Og en strategi kan give omtrent samme afkast på tværs af grupperne, men tage vidt forskellige risici for at opnå dem.
| Mål | Hvad det kan afsløre | Hvad du bør undersøge |
|---|---|---|
| Nettoafkast pr. handel | Hvor den tilsyneladende edge er koncentreret | Antal handler og usikkerheden i hver gruppe |
| Maksimal drawdown | Forhold, der får tabene til at klumpe sig sammen | Om én periode dominerer resultatet |
| Omsætning og omkostninger | Om et regime gør eksekvering dyrere | Gebyrer, spread, market impact og funding samlet |
Her er en lille fælde: En trendstrategi kan vise lavere afkast ved høj volatilitet, simpelthen fordi sådanne perioder rummer både skarpe trends og voldsomme vendinger. "Høj volatilitet" er ikke en fyldestgørende forklaring. Opdel, indtil resultatet bliver brugbart, og stop, før hver gruppe bliver en ny mulighed for at finde et flatterende nøgletal.
Hvor mange regimer bør jeg teste?
Færre, end din nysgerrighed lægger op til. Hvis du opdeler efter volatilitet, trend, likviditet, ugedag og aktiv, ender du hurtigt med ganske få handler i snesevis af felter. Tabellen ser avanceret ud, men evidensen er fordampet.
Vælg 1 eller 2 faktorer med en sandsynlig forbindelse til strategiens mekanisme. En fundingarbitrage kan afhænge af fundingens fortegn og likviditeten. Et breakout-system kan afhænge af trendens vedholdenhed og volatiliteten. Fastlæg valgene, før du ser på resultaterne, og angiv stikprøvestørrelsen sammen med hvert tal.
Byg ikke en "regimedetektor" ved at lede efter de etiketter, der maksimerer historisk Sharpe. Det er optimering under et pænere navn. Hvis en tærskel indgår i strategien, så vælg den med træningsdata, og fastfrys den for den næste periode.
Beviser walk-forward-test, at en edge virker på tværs af regimer?
Nej. Walk-forward-test undersøger, om en researchproces kan træffe beslutninger på senere data uden at bruge dem til at tilpasse beslutningerne. Den garanterer ikke, at de senere perioder rummer de forhold, du interesserer dig for, eller at resultaterne er præcise nok til at skelne færdigheder fra støj.
Læs hvert testvindue som en observation med en dato. Hvilke regimer forekom? Hvor mange handler var der i hvert? Ændrede strategiens parametre sig markant, når træningsvinduet rykkede? Et godt samlet resultat kan skjule en strategi, der gentagne gange henter sine gevinster i én usædvanlig periode.
Hvis du har afprøvet mange features, tærskler og varianter, skal du tage højde for den søgning. Det er særligt let at overfitte den pæneste regimeopdeling, fordi der er så mange plausible måder at opdele et marked på.
Hvad skal jeg gøre, når strategien fejler i et regime?
Start med at afgøre, om fejlen modsiger mekanismen. Det er måske ikke overraskende, at en market making-idé taber penge, når spreads kollapser. Men en angiveligt markedsneutral spreadstrategi, der lider store retningsbestemte tab under et almindeligt spring i volatiliteten, bør føre til et nærmere kig på dens hedge, prisfastsættelse eller positionsstørrelse.
Test derefter forklaringen med en ændring i data eller design, der kan modbevise den. Medregn realistiske omkostninger under de forhold, der gør skade: Spreads og market impact bliver ofte større netop, når strategien helst vil handle. For perpetual futures kan funding skifte fortegn. For optioner kan prisen på en hedge bevæge sig med volatilitet og likviditet. En regimeanalyse, der rapporterer bruttoafkast og ser bort fra de effekter, kan pege i den forkerte retning.
Hvis strategien udtrykkeligt er designet til at holde sig ude af markedet, så definér reglen ud fra information, der var tilgængelig på beslutningstidspunktet. Mål både de gevinster, du gik glip af, og de tab, du undgik. Et filter, der fjerner alle historiske perioder med store tab, kan også fjerne de få perioder, der betaler for strategien.
Kan paper trading fortælle mig, om edgen holder?
Paper trading kan teste, om signaler, ordrer og omkostninger opfører sig som forventet i det aktuelle marked. Det kan afsløre driftsmæssige mangler og vise, om de aktuelle forhold ligner forudsætningerne i backtesten. Men nogle få rolige uger kan ikke validere resultaterne under et volatilitetschok, der endnu ikke er indtruffet.
Følg forholdene under paper trading, og sammenlign fills, gebyrer, funding og missede ordrer med backtestens forudsætninger. Lad konklusionen stå mål med evidensen: "Eksekveringen svarede til forventningerne i denne periode" kan forsvares; "strategien er robust over for regimeskifte" tager som regel meget længere tid at fastslå.
← Alle indlæg
