Hyvä palkanlaskennan suodatinta rakentava,
Olet rakentanut yksinkertaisen säännön: Yhdysvaltain työllisyysraportin jälkeen strategiasi pitää osake-ETF:ää hallussa viiden kaupankäyntisession ajan, jos palkansaajien määrä kasvaa kuukaudessa yli 175,000:lla. Muussa tapauksessa se pysyy käteisessä. Olet ajoittanut oston osakemarkkinoiden avautumisen jälkeiseen aikaan, huomioinut kaupankäyntikulut ja pitänyt kynnysarvon muuttumattomana. Sitten latasit historiallisen palkansaajasarjan ja rakensit sen pohjalta kaikki signaalit uudelleen.
Ratkaisematta on vielä lataamasi aineisto. Historiallinen taloustilastosarja voi sisältää revisioituja arvioita, joita ei ollut saatavilla päivinä, joina strategiasi väitetysti kävi kauppaa. Jotta makrosignaalin backtestaus olisi rehellistä, tarvitset kullakin päätöshetkellä saatavilla olleen version. Oston siirtäminen yhden palkin verran eteenpäin ei korjaa sitä, että luku julkaistiin vasta kaksi kuukautta myöhemmin.
Tammikuun havainnolla on monta syntymäpäivää
Katsotaan tätä keksittyä julkaisuhistoriaa. Päivämäärät ja palkansaajamäärän muutokset havainnollistavat toimintaperiaatetta; ne eivät ole raportoituja taloustuloksia.
| Julkaisu | Viitekuukausi | Raportoitu palkansaajamäärän muutos | Sääntösi kyseisen julkaisun yhteydessä |
|---|---|---|---|
| February 7, 08:30 ET | Tammikuu | +150,000 | Pysy käteisessä |
| March 7, 08:30 ET | Tammikuu, revisioitu | +185,000 | Ei muuta helmikuun päätöstä |
| April 4, 08:30 ET | Tammikuu, revisioitu uudelleen | +210,000 | Ei muuta helmikuun päätöstä |
Jos lataamassasi aineistossa tammikuun luvuksi on päivitetty +210,000, simulaatiosi ostaa ETF:ää helmikuussa. Todellinen sääntösi olisi pitänyt rahat käteisessä. Jokainen hinta, toimeksiannon aikaleima ja välityspalkkio voi olla oikein, vaikka koko kauppa on kuvitteellinen.
Et voi olettaa, että tämä tietovuoto parantaa tuloksia. Revisiot voivat synnyttää voitollisia tai tappiollisia kauppoja tai poistaa niitä. Ongelma on siinä, että simulaatiosi vastaa kysymykseen, jota strategiasi ei olisi voinut esittää tuolloin.
Tammikuu on mittausjakso. Se ei ole päivä, jolloin sait mittaustuloksen tietää. Tammikuun 1. päiväksi merkitty rivi ei anna sinulle lupaa käydä kauppaa sen perusteella tammikuun 1. päivänä.
Tallenna jokaisen arvon saatavuushistoria
Tutkimustaulukkoosi tarvitaan muutakin kuin kuukausi ja luku. Tallenna viitejakso, arvo, julkaisuajankohta, version tunniste ja lähde. Jatkuvasti päivittyvään aineistoon kannattaa kirjata myös se, milloin järjestelmäsi vastaanotti julkaisun. Säilytä vanhat versiot sen sijaan, että päivittäisit arvot suoraan niiden päälle.
Valitse päätöksen aikaleiman perusteella kullekin havainnolle uusin kelvollinen versio, jonka saatavuusaika on viimeistään päätöshetkellä. Laske sitten ominaisuudet tästä rekonstruoidusta tilannekuvasta.
Tiedonhakusääntösi: rajaa ensin mukaan vain siihen mennessä saatavilla olleet tiedot, valitse sitten soveltuvat versiot ja laske vasta sen jälkeen signaali. Jos lasket ominaisuudet tämän päivän revisioidusta historiasta ja siirrät tulosta jälkikäteen, tietovuoto säilyy.
Viiden session pitoaika ei tee tästä kirjanpidosta vapaaehtoista. Se antaa enemmän liikkumavaraa varovaisen ostoajankohdan valintaan, mutta ei aikaista pääsyä revisioihin.
Vanhemmassa tutkimuksessa sinulla saattaa olla näyttöä julkisesta julkaisuajasta, mutta ei tietoa siitä, milloin itse sait aineiston. Pidä nämä asiat selvästi erillään. Voit mallintaa tiedon saatavuutta dokumentoidun julkaisuajan jälkeen käyttämällä ilmoitettua viivettä. Älä kuitenkaan kuvaa tätä oletusta mitatuksi historialliseksi toimitusajaksi.
Tarvitset myös aikavyöhykkeen huomioivan aikaleiman. Tallenna julkaisuhetken dokumentoitu paikallisaika ja muunna se oikein; New Yorkin kiinteä UTC-poikkeama ei toimi kesäajan vaihtuessa. Tee tämä pieni palvelus tulevalle itsellesi. Syyskuun sinä ei saisi joutua selvittämään maaliskuun sinän saraketta nimeltä date_actual_final2.
Liukuvat ominaisuudet tarvitsevat koko version
Oletetaan, että korvaat kiinteän kynnysarvon säännöllä ”palkansaajamäärän kasvu ylittää edeltävän 12 kuukauden keskiarvon”. Tarvitset nyt aiemmat havainnot sellaisina kuin ne olivat kyseisellä päätöshetkellä, mukaan lukien siihen mennessä julkaistut revisiot.
Jokaisen kuukauden ensimmäisen julkaisun käyttäminen ikuisesti määrittää eri ominaisuuden. Se voi olla kelvollinen valinta, jos haluat nimenomaan tarkastella alkuperäisten julkistusten historiaa. Se ei kuitenkaan rekonstruoi tiettynä aamuna nähtävissä ollutta taloushistoriaa, koska käytettävissä oleva tieto saattoi jo sisältää aiempien kuukausien revisiot.
Jos johdat kuukausittaiset palkansaajamäärän muutokset työllisyystasosta, rekonstruoi kyseisen version työllisyystasosarja ennen muutosten laskemista. Uuden julkistetun tason yhdistäminen edellisen kuukauden vanhempaan versioon voi synnyttää muutoksen, jota ei ollut missään julkaistussa tilannekuvassa.
Sinun on siis määriteltävä, mitä ominaisuutesi tarkoittaa: alkuperäisiä julkistuksia, viimeisintä saatavilla ollutta taloustilannekuvaa vai itse revisioita. ”Palkansaajamäärän kasvu” jättää liikaa avoimeksi.
Korjaa yksi julkaisu ennen kuin ajat kymmenen vuoden historian uudelleen
Voit aloittaa palvelusta ALFRED, joka tarjoaa monien taloustilastosarjojen versiohistorioita. Tarkista, kattaako se juuri tarvitsemasi sarjan ja ajanjakson. Pelkkä version päivämäärä ei kerro, milloin tieto oli saatavilla päivänsisäisesti; yhdistä siihen dokumentoitu julkaisuaika ennen kuin käytät tietoa saman päivän signaalissa.
Valitse ensimmäiseen tarkastukseen yksi julkaisu ja rekonstruoi se käsin:
- Etsi julkaisu arkistosta ja kirjaa sen julkaisuaika, viitekuukausi ja alkuperäinen arvo.
- Rakenna uudelleen syöteaineiston tilannekuva, jonka strategiasi olisi saanut ennen ostohetkeä.
- Laske signaali käsin ja vertaa sitä simulaatiosi tulokseen.
- Lisää myöhempi revisio tietovarastoon ja varmista, ettei aiempi päätös muutu.
Viimeinen tarkistus on erityisen hyödyllinen automatisoidussa tutkimusputkessa. Anna tutkimusagentillesi katkaisuhetken tilannekuva ja valittujen versioiden tunnisteet ominaisuusarvojen mukana. Tarvitset riittävästi näyttöä, jotta pystyt jäljittämään kaupan tiettyyn julkaisuun vielä senkin jälkeen, kun taustalla oleva tietokanta on kasvanut.
Kun saat yhden päätöksen toistumaan, aja historia uudelleen ja vertaa signaalien eroja ennen tuottojen vertailua. Laske, kuinka monta toimeksiantoa korjaus loi, poisti tai siirsi. Muuttuneista päätöksistä opit enemmän kuin yksittäisestä ennen ja jälkeen lasketusta Sharpe-luvusta.
Helmikuun kauppasi on kestettävä helmikuussa käytettävissä olleiden tietojen tarkastelu. Jätä huhtikuun revisio huhtikuuhun.
← Kaikki kirjoitukset
