שלום לך, מפתח אסטרטגיית הסינון לפי נתוני התעסוקה,
בנית כלל פשוט: אחרי פרסום דוח התעסוקה האמריקאי, האסטרטגיה שלך מחזיקה ETF מנייתי במשך חמישה ימי מסחר אם הגידול החודשי במספר המועסקים עולה על 175,000. אחרת, היא נשארת במזומן. תזמנת את הכניסה לאחר פתיחת שוק המניות, כללת עלויות מסחר והשארת את הסף קבוע. אחר כך הורדת סדרת נתוני תעסוקה היסטורית והשתמשת בה כדי לשחזר כל אות.
הבעיה שנותרה לך היא הנתונים שהורדת. סדרה כלכלית היסטורית עשויה לכלול אומדנים מתוקנים שלא היו זמינים במועדים שבהם האסטרטגיה שלך כביכול סחרה. כדי לבדוק אות מאקרו־כלכלי באופן אמין, צריך להשתמש בגרסה שהייתה זמינה בכל מועד החלטה. הזזת הכניסה בנר אחד קדימה לא תתקן נתון שפורסם חודשיים מאוחר יותר.
לתצפית של ינואר יש כמה ימי הולדת
נבחן היסטוריית פרסומים מומצאת. התאריכים והשינויים במספר המועסקים מדגימים את המכניקה; אלה אינם נתונים כלכליים שדווחו בפועל.
| פרסום | חודש הייחוס | השינוי שדווח במספר המועסקים | הפעולה לפי הכלל שלך באותו פרסום |
|---|---|---|---|
| 7 בפברואר, 08:30 ET | ינואר | +150,000 | להישאר במזומן |
| 7 במרץ, 08:30 ET | ינואר, מתוקן | +185,000 | לא משנה את החלטת פברואר |
| 4 באפריל, 08:30 ET | ינואר, תיקון נוסף | +210,000 | לא משנה את החלטת פברואר |
אם בקובץ שהורדת מופיע נתון של +210,000 עבור ינואר, ההרצה החוזרת שלך תכניס אותך ל-ETF בפברואר. הכלל האמיתי שלך היה משאיר אותך במזומן. כל מחיר, חותמת זמן של פקודה ועמלה יכולים להיות נכונים, ובכל זאת העסקה כולה בדויה.
אי אפשר להניח שהזיהום הזה משפר את הביצועים. תיקונים עשויים ליצור עסקאות מנצחות או מפסידות, או לבטל עסקאות כאלה. הפגם הוא שהסימולציה עונה על שאלה שהאסטרטגיה שלך לא יכלה לשאול בזמן אמת.
וינואר הוא רק התקופה שנמדדת. הוא לא המועד שבו נודע לך הנתון. שורה שמסומנת 1 בינואר לא נותנת לך רשות לסחור לפיה ב-1 בינואר.
תעד את היסטוריית הזמינות של כל ערך
טבלת המחקר שלך צריכה לכלול יותר מחודש ומספר. שמור את תקופת הייחוס, הערך, חותמת הזמן של הפרסום, מזהה הגרסה והמקור. באיסוף שוטף, תעד גם מתי המערכת שלך קיבלה את הפרסום. שמור גרסאות קודמות במקום לעדכן את הערכים שלהן במקום.
בכל חותמת זמן של החלטה, בחר את הגרסה העדכנית ביותר של כל תצפית שהייתה זמינה לא יאוחר מאותו מועד. לאחר מכן חשב את המאפיינים על סמך תמונת המצב המשוחזרת הזו.
כלל השליפה שלך: קודם מסננים לרשומות שכבר היו זמינות, אחר כך בוחרים את הגרסאות הרלוונטיות, ואז מחשבים את האות. אם מחשבים מאפיינים לפי ההיסטוריה המתוקנת של היום ורק אחר כך מזיזים את התוצאה בזמן, הדליפה נשארת.
תקופת החזקה של חמישה ימי מסחר לא הופכת את הרישום הזה לאופציונלי. היא נותנת לך מרחב לבחור שעת כניסה שמרנית יותר; היא לא נותנת לך גישה מוקדמת לתיקונים.
במחקר ישן יותר, ייתכן שיש לך ראיה למועד הפרסום לציבור, אך אין תיעוד מתי המידע הגיע אליך. שמור על ההבחנה הזו במפורש. אפשר למדל גישה לאחר חותמת זמן מתועדת של פרסום, בתוספת השהיה מוגדרת. אי אפשר להציג את ההנחה הזו כאילו מדובר במועד מסירה היסטורי שנמדד בפועל.
כדאי גם להשתמש בחותמת זמן שמודעת לאזור זמן. שמור את השעה המקומית המתועדת של הפרסום והמר אותה כראוי; היסט קבוע מ-UTC עבור ניו יורק ייכשל במעבר לשעון קיץ ובחזרה. עשה את החסד הקטן הזה למען עצמך בעתיד. אתה של ספטמבר לא אמור לפענח את העמודה של אתה ממרץ, ששמה date_actual_final2.
המאפיינים המתגלגלים שלך זקוקים לכל היסטוריית הגרסאות
נניח שאתה מחליף את הסף הקבוע בכלל ״גידול במספר המועסקים עולה על הממוצע שלו ב-12 החודשים האחרונים״. עכשיו דרושות לך התצפיות הקודמות כפי שהיו במועד ההחלטה, כולל תיקונים שכבר פורסמו עד אז.
שימוש בפרסום הראשוני של כל חודש לנצח מגדיר מאפיין אחר. זו יכולה להיות בחירה לגיטימית, אם אתה רוצה במפורש היסטוריה של ההודעות הראשוניות. אבל היא לא משחזרת את התמונה הכלכלית שהייתה זמינה בבוקר מסוים, כי מערך המידע באותו בוקר עשוי כבר לכלול תיקונים לחודשים קודמים.
אם אתה גוזר את השינויים החודשיים במספר המועסקים מרמות התעסוקה, שחזר תחילה את סדרת הרמות לפי הגרסה הרלוונטית ורק אז חשב את ההפרשים. שילוב של רמה שפורסמה זה עתה עם רמת החודש הקודם מגרסה ישנה יותר עלול לייצר שינוי שלא הופיע באף תמונת מצב שפורסמה.
לכן צריך להגדיר למה בדיוק מתכוון המאפיין שלך: להודעות הראשוניות, לתמונה הכלכלית העדכנית ביותר שהייתה זמינה, או לתיקונים עצמם. ״גידול במספר המועסקים״ משאיר יותר מדי דברים פתוחים.
תקן פרסום אחד לפני שאתה מריץ מחדש עשר שנות נתונים
אפשר להתחיל ב-ALFRED, שמספק היסטוריות גרסאות עבור סדרות כלכליות רבות. בדוק אם הסדרה והתקופה המדויקות שלך מכוסות. תאריך גרסה לבדו לא מוכיח שהנתון היה זמין במהלך היום; לפני שימוש באות לאותו יום, צרף אליו תיעוד של מועד הפרסום.
לביקורת הראשונה שלך, בחר פרסום אחד ושחזר אותו ידנית:
- מצא את הפרסום בארכיון ותעד את חותמת הזמן של הפרסום, חודש הייחוס והערך הראשוני.
- שחזר את תמונת המצב של הקלט שהאסטרטגיה שלך הייתה מקבלת לפני הכניסה.
- חשב את האות ידנית והשווה אותו לתוצאה בהרצה החוזרת.
- הוסף למאגר הנתונים תיקון מאוחר יותר וודא שההחלטה הקודמת נשארת ללא שינוי.
הבדיקה האחרונה מועילה במיוחד בצינור מחקר אוטומטי. ספק לסוכן המחקר שלך את מועד החיתוך של תמונת המצב ואת מזהי הגרסאות שנבחרו, לצד ערכי המאפיינים. דרושות לך מספיק ראיות כדי להתחקות מעסקה אל פרסום מסוים, גם אחרי שמסד הנתונים הבסיסי גדל.
אחרי שההחלטה היחידה הזו משוחזרת בהצלחה, הרץ מחדש את כל ההיסטוריה והשווה את ההבדלים באותות לפני השוואת התשואות. ספור כניסות שנוספו, הוסרו או הוזזו בעקבות התיקון. תלמד יותר מההחלטות שהשתנו האלה מאשר מהשוואת Sharpe יחידה של לפני ואחרי.
העסקה שלך בפברואר חייבת לעמוד במבחן על סמך המידע שהיה זמין בפברואר. השאר את התיקון של אפריל באפריל.
← כל הפוסטים
