מודל ההחלקה בבדיקה ההיסטורית שלכם צריך לטעות בכוונה

מודל ההחלקה האמין ביותר הוא לעיתים קרובות מודל שטועה בכוונה. בדיקה היסטורית שמדווחת עלות ביצוע מדויקת אחת על סמך נתונים היסטוריים גסים טוענת טענה שהנתונים אינם יכולים לתמוך בה.

זה נשמע כמו טיעון לטובת הנחות גסות. ההפך הוא הנכון: השתמשו במודל פשוט שאפשר להסביר, ואז גרמו לו לחלוק על עצמו. אם אסטרטגיה עובדת רק לפי אומדן ביצוע נוח ומיטיב אחד, אי־הוודאות היא חלק מהתוצאה.

למה אומדן מדויק של החלקה עלול להטעות?

נניח שיש לכם נרות OHLCV של דקה ואתם שולחים הוראת שוק ל־2,000 מניות. הנר מציג את הטווח ואת נפח המסחר הכולל במשך דקה. הוא לא מראה מה היו מחירי הקנייה והמכירה כשההוראה שלכם הגיעה, מה היה אורך התור לפניכם, כיצד הנפח התפלג לאורך הדקה או איזה חלק ממנו ההוראה שלכם הייתה צורכת.

עדיין אפשר להצמיד להחלקה ערך מספרי. אפשר להניח שהביצוע יהיה בפתיחת הנר הבא בתוספת עלות קבועה בנקודות בסיס, או להתאים את העלות ליחס שבין גודל ההוראה לנפח הנר. אלה קירובים מועילים, אבל הם אינם תצפיות. דיווח על התוצאה כ״החלקה: 3.2 נקודות בסיס״ מציג בחירת מודל כאילו הייתה מדידה.

לדוגמה מפורטת, נניח שאסטרטגיה סוחרת ב־$20,000 בכל הוראה במניה שבה נפח המסחר בנר הבא הוא $400,000. שיעור ההשתתפות שלה הוא 5%. מודל שגובה 2 נקודות בסיס עולה $4 להוראה; מודל שגובה 10 נקודות בסיס עולה $20. על פני 500 עסקאות הלוך ושוב, הפער מסתכם ב־$16,000 לפני עמלות. אם הרווח הגולמי בבדיקה ההיסטורית הוא $18,000, הנחת הביצוע משפיעה על התוצאה כמעט כמו האות.

בנו טווח שמשקף את מה שהנתונים שלכם מסוגלים להראות

התחילו מתרחיש בסיס שתואם את סוג ההוראות של האסטרטגיה ואת רזולוציית הנתונים. הוראת שוק מחייבת התייחסות למרווח ולהשפעה על השוק. הוראת לימיט מחייבת כלל שקובע אם היא מתבצעת בכלל; ההנחה שכל נגיעה במחיר מביאה לביצוע היא שגיאת ביצוע מסוג אחר.

לאחר מכן הריצו את אותה בדיקה היסטורית בכמה תרחישים מוגדרים במפורש. השאירו את האות, גודל הפוזיציה וחותמות הזמן קבועים, כדי שאפשר יהיה לייחס את השינויים לביצוע:

אלה אינם רווחי סמך, אלא אם כיילתם אותם סטטיסטית. אלה בדיקות תרחישים. ציינו בדוח מה הם מייצגים, ואל תחשבו מהם ממוצע ל״החלקה צפויה״ מומצאת בלי ראיות שתומכות בהסתברויות.

התאימו את המודל להוראה

חיוב קבוע בנקודות בסיס יכול להיות נקודת פתיחה סבירה להוראות קטנות. ככל ששיעור ההשתתפות גדל, ההנחה הזאת הופכת לפחות משכנעת. לכל הפחות, תעדו את שווי ההוראה, את נפח המסחר הזמין בנר ואת שיעור ההשתתפות. אם האסטרטגיה סוחרת בחוזים עתידיים, תעדו את שווי החוזה ואת יחידות הנפח הרלוונטיות; אם היא סוחרת בקריפטו בשוק הספוט, ציינו במפורש את מטבע הציטוט ואת הזירה.

עקומת השפעה פשוטה יכולה לחשוף לחץ על קיבולת בלי להתיימר לשחזר ספר פקודות. למשל, אפשר להגדיר את העלות כסכום של חיוב בסיסי על המרווח ורכיב השפעה שגדל עם השורש הריבועי של שיעור ההשתתפות. התאימו את הפרמטרים רק אם יש לכם נתוני ביצוע מתאימים. אחרת, שנו את הפרמטרים והראו באיזו מהירות התוצאה מידרדרת.

ודאו גם שמודל הביצוע לא מציל את האסטרטגיה בסתר. אות לונג שמגיע אחרי עלייה חדה לא אמור לקבל את השפל של הנר רק כי המחיר מופיע בתוכו. השתמשו בכלל ביצוע סיבתי, ואז בדקו מחירים גרועים יותר ועיכוב. אם ההוראה מתעכבת ומפספסת את התנועה, זו תוצאת ביצוע, לא מטרד שצריך להחליק.

היעזרו במסחר מדומה כדי לצמצם את הטווח

מסחר מדומה לא יגלה באיזה מחיר הייתם מקבלים ביצוע במנוע התאמה חי. ובכל זאת, הוא יכול להראות אם זרם ההוראות בבדיקה ההיסטורית דומה להחלטות בפועל של המערכת: מתי נוצרות הוראות, מה גודלן וכמה זמן הן עדיין רלוונטיות לביצוע.

השוו את מחיר ההוראה המדומה לציטוטי מחיר מאותו זמן או לנתוני השוק האחרים שמערכת המסחר המדומה שלכם מתעדת. עקבו אחר הפער לפי נכס, שעה ביום, גודל ההוראה וסוג ההוראה. התצפיות האלה יכולות לצמצם את טווח ההנחות עבור התצורה הזאת. הן אינן תקפות אוטומטית בזירה אחרת, במשטר שוק אחר או עבור הוראה גדולה יותר.

המבקרים צודקים בכך שתרחישים פסימיים עלולים להיות שרירותיים. מודל מחמיר בכוונה עלול לפסול אסטרטגיה ישימה, בדיוק כפי שמודל מיטיב עלול להחמיא לאסטרטגיה חלשה. לכן אל תקבעו שהתרחיש המחמיר ביותר הוא האמת. פרסמו את ההנחות, הציגו את הרגישות ואספו את הנתונים הדרושים כדי להחליף ניחושים באומדנים מכוילים.

בדיקה היסטורית לא יכולה לדעת מה היה מיקום ההוראה שלכם בתור בעבר על סמך נר. היא כן יכולה להראות אם הרעיון עדיין נראה עקבי כשהביצוע מידרדר בדרכים שהנתונים שלכם אינם יכולים לשלול. זו תשובה מועילה יותר מעוד ספרה אחרי הנקודה.