Kõige ausam libisemismudel on sageli meelega vale. Järeltest, mis esitab hõredate ajalooliste andmete põhjal ühe täpse täitmiskulu, väidab midagi, mida andmed ei toeta.
See kõlab üleskutsena kasutada jämedaid eeldusi. Tegelikult on asi vastupidine: kasuta lihtsat mudelit, mida oskad selgitada, ja pane see siis iseendaga vastuollu. Kui strateegia töötab vaid ühe mugavalt soodsa täitmishinnangu korral, kuulub ebakindlus tulemuse juurde.
Miks võib täpne libisemishinnang eksitada?
Oletame, et sul on 1-minuti OHLCV-küünlad ja esitad turukorralduse 2,000 aktsia ostmiseks. Küünal näitab ühe minuti hinnavahemikku ja kogumahtu. See ei ütle, millised olid ostu- ja müügihinnad korralduse saabumise hetkel, kui palju järjekorras tehinguid sinu ees oli, kuidas maht minuti jooksul jaotus või kui suure osa sellest oleks sinu korraldus ära kasutanud.
Libisemisele saab siiski numbri määrata. Võid eeldada täitmist järgmise küünla avahinnaga, millele lisandub fikseeritud baaspunktikulu, või siduda kulu korralduse suuruse ja küünla mahu suhtega. Need on kasulikud lähendused, mitte vaatlused. Tulemuse esitamine kujul „libisemine: 3.2 baaspunkti” jätab mudeli valikust mõõtmise mulje.
Vaatame konkreetset näidet. Strateegia kaupleb 20,000 $ suuruste korraldustega aktsias, mille järgmise küünla maht on 400,000 $. Osalusmäär on 5%. Kui mudel arvestab 2 baaspunkti, maksab üks korraldus 4 $; 10 baaspunkti korral maksab see 20 $. 500 edasi-tagasi tehingu peale on vahe 16,000 $ enne komisjonitasusid. Kui strateegia brutokasum järeltestis on 18,000 $, mõjutab täitmiseeldus tulemust peaaegu sama palju kui signaal.
Koosta vahemik, mis arvestab sinu andmete piiridega
Alusta lähtejuhtumist, mis sobib strateegia korraldustüübi ja andmete ajalise lahutusega. Turukorralduse puhul tuleb arvestada hinnavahe ja turumõjuga. Limiitkorralduse puhul on vaja reeglit, mis määrab, kas see üldse täidetakse; eeldus, et iga hinnataseme puudutamine tähendab täitmist, on teistsugune täitmisviga.
Seejärel käivita sama järeltest mõne selgelt määratletud stsenaariumiga. Hoia signaal, positsiooni suurus ja ajatemplid samana, et saaksid muutused täitmise arvele panna:
| Stsenaarium | Täitmiseeldus | Mida see proovile paneb |
|---|---|---|
| Soodne | Lähtehinnavahe ja väike turumõju | Kui palju sõltub strateegia soodsatest turutingimustest? |
| Põhistsenaarium | Tavapärane hinnavahe ja osalusmääraga kohandatud turumõju | Mida valitud tööeeldus tähendab? |
| Ebasoodne | Suurem hinnavahe, tugevam turumõju ja viivitusega täitmine | Kas eelis peab vastu usutavalt keerulistes turutingimustes? |
Need pole usaldusvahemikud, kui sa pole neid statistiliselt kalibreerinud. Need on stsenaariumitestid. Selgita aruandes, mida need tähendavad, ja ära arvuta neist tõendamata tõenäosuste põhjal välja väljamõeldud „oodatavat libisemist”.
Pane mudel korraldusele reageerima
Fikseeritud baaspunktikulu võib väikeste korralduste puhul olla mõistlik esimene lähendus. Osalusmäära kasvades ei kirjelda see enam olukorda hästi. Vähemalt salvesta korralduse nimiväärtus, saadaolev küünlamaht ja osalusmäär. Kui strateegia kaupleb futuuridega, salvesta lepingu väärtus ja asjakohased mahuühikud; kui spot-krüptoga, täpsusta noteerimisvaluuta ja kauplemiskoht.
Lihtne turumõju kõver aitab näidata võimekuse survet, ilma et teeskleksid order book’i jäljendamist. Näiteks määra kulu nii, et see koosneb baastaseme hinnavahakulust ja turumõju osast, mis kasvab osalusmäära ruutjuurega. Sobita parameetrid ainult siis, kui sul on sobivad täitmisandmed. Muidu muuda parameetreid ja näita, kui kiiresti tulemus halveneb.
Ära lase täitmismudelil strateegiat märkamatult päästa. Pärast järsku tõusu saabuv pikk signaal ei tohiks saada küünla madalaimat hinda lihtsalt sellepärast, et see jäi küünla sisse. Kasuta põhjuslikku täitmisreeglit, seejärel testi halvemat hinda ja viivitust. Kui viivitusega korraldus jääb hinnaliikumisest maha, on see täitmise tulemus, mitte tülikas kõrvalnäht, mida siluda.
Kasulik küsimus: millise hinnavahe, turumõju, viivituse või osalusmäära juures langeb netotootlus nulli? See tasuvuslävi on sageli praktilisem kui üksainus järeltesti Sharpe.
Kasuta paberkauplemist vahemiku täpsustamiseks
Paberkauplemine ei näita, millise hinnaga oleks sinu tehingut päris kauplemismootoris täidetud. Küll aga aitab see kontrollida, kas järeltesti korraldusvoog sarnaneb süsteemi tegelike otsustega: millal korraldused tekivad, kui suured need on ja kui kaua neid veel täita saab.
Võrdle simuleeritud korralduse hinda sama aja noteeringute või muude turuandmetega, mida sinu paberkauplemissüsteem salvestab. Jälgi erinevust instrumendi, kellaaja, korralduse suuruse ja tüübi järgi. Need vaatlused aitavad selle seadistuse eeldusi kitsendada. Need ei kandu automaatselt üle teisele kauplemiskohale, tururežiimile ega suuremale korraldusele.
Kriitikud ütlevad õigusega, et pessimistlikud stsenaariumid võivad olla meelevaldsed. Meelega karm mudel võib elujõulise strateegia tagasi lükata, nii nagu soodne mudel võib nõrka strateegiat ilustada. Ära kuuluta seega kõige karmimat stsenaariumi tõeks. Avalda eeldused, näita tundlikkust ja kogu andmeid, mille abil saad oletused asendada kalibreeritud hinnangutega.
Küünla põhjal ei saa järeltest teada oma ajaloolist kohta tehingujärjekorras. Küll aga saab näidata, kas idee püsib mõistlikuna, kui täitmine halveneb viisil, mida sinu andmed välistada ei saa. See on kasulikum vastus kui kümnendkoht.
← Kõik postitused
