आपके बैकटेस्ट ने गलत पॉइंट-इन-टाइम यूनिवर्स का इस्तेमाल किया

बैकटेस्ट में हर कैंडल का टाइमस्टैम्प सही हो सकता है, फिर भी उसमें कल की जानकारी इस्तेमाल हो सकती है। ऐसा तब होता है जब रणनीति आज बची हुई एसेट को कई सालों के इतिहास पर टेस्ट करती है, मानो उसे पहले से पता था कि कौन-से बाज़ार लिक्विड बने रहेंगे, लिस्टेड रहेंगे और बनाए रखने लायक होंगे।

यूनिवर्स बनाना भी रणनीति का हिस्सा है। अगर लाइव सिस्टम हर फैसले के समय सिर्फ़ उस वक्त उपलब्ध एसेट में से चुन सकता था, तो बैकटेस्ट को भी उसी सीमा का पालन करना होगा। 3 आम शॉर्टकट इस सीमा को मिटा देते हैं।

पहली गलती: आज की सूची को पूरे इतिहास पर बैकटेस्ट करना

मान लीजिए आप आज सबसे बड़े 50 क्रिप्टो परपेचुअल बाज़ार चुनते हैं, फिर 2021 से उन पर बैकटेस्ट करते हैं। इस सूची में वे कॉन्ट्रैक्ट नहीं आते जो गायब हो गए, जिनकी लिक्विडिटी घट गई या जिन्हें डीलिस्ट कर दिया गया। साथ ही, पुरानी तारीखों पर ऐसे बाज़ार भी उपलब्ध हो जाते हैं जो शायद तब मौजूद ही नहीं थे।

नुकसान आसानी से नज़र से चूक जाता है: रणनीति अधिक स्थिर दिखती है, क्योंकि नाकाम हुई एसेट उसके सैंपल से गायब हो चुकी हैं। उदाहरण के लिए, मोमेंटम नियम आज के 50 बाज़ारों में शानदार दिख सकता है, जबकि ऐतिहासिक रणनीति बार-बार उन नामों में निवेश करती जो बाद में ध्वस्त हो गए या जिनकी एक्सचेंज लिस्टिंग हट गई। आपने ऐसा पोर्टफोलियो टेस्ट किया है जिसे नतीजे की जानकारी के आधार पर चुना गया था।

सदस्यता को तारीख़ों वाले रिकॉर्ड के रूप में बनाएँ। हर एसेट के लिए दर्ज करें कि वह कब पात्र बनी, कब पात्र नहीं रही और इसकी वजह क्या थी। हर रीबैलेंस पर सिर्फ़ उस समय उपलब्ध जानकारी से नियम लागू करें। बाज़ार को उसकी वास्तविक लिस्टिंग और ज़रूरी वॉर्म-अप अवधि के बाद ही शामिल करें। अगर उसकी डीलिस्टिंग होती है, तो अंतिम पोज़िशन से निकलने या सेटलमेंट का तरीका तय होना चाहिए; उसकी पंक्तियाँ हटा देना निकास का नियम नहीं है।

दूसरी गलती: फैसले के बाद मापे गए आँकड़े के आधार पर रैंकिंग करना

ऐतिहासिक यूनिवर्स में भी डेटा लीक हो सकता है, अगर सदस्यता का नियम भविष्य की पूरी अवधि वाली विंडो इस्तेमाल करे। “हर महीने सबसे लिक्विड 20 शेयरों में ट्रेड करें” सुनने में सही लगता है, जब तक आपको पता न चले कि लिक्विडिटी की रैंकिंग उसी पूरे महीने से की गई है जिसमें रणनीति को ट्रेड करना था।

मान लीजिए रीबैलेंसिंग पहले ट्रेडिंग दिन होती है। उस महीने के औसत डॉलर वॉल्यूम के आधार पर रैंकिंग करने से चुपचाप अगले 3 हफ़्तों की जानकारी इस्तेमाल होती है, ताकि तय हो कि पहले दिन कौन योग्य था। नुकसान अक्सर असाधारण रूप से अच्छी क्षमता के रूप में दिखता है: रणनीति उन एसेट से बच जाती है जो महीने में बाद में इलिक्विड हो गईं, जबकि एंट्री के समय उसे यह पता नहीं हो सकता था।

मापने की कटऑफ़ चयन के समय से पहले तय करें। महीने के पहले सत्र पर रीबैलेंस के लिए, आप पिछले 20 पूरे हुए सत्रों के आधार पर रैंक कर सकते हैं, जो पिछले सत्र पर खत्म होते हों। फिर निष्पादन में होने वाली देरी साफ़-साफ़ तय करें: अगर रैंकिंग कल के क्लोज़ का उपयोग करती है, तो क्या आपकी मान ली गई प्रक्रिया के अनुसार आज के ओपन पर ऑर्डर दिया जा सकता है?

तीसरी गलती: अधूरे इतिहास को इस बात का सबूत मानना कि एसेट अपात्र थी

डेटा विक्रेता का संग्रह ऐतिहासिक बाज़ार का पूरा रिकॉर्ड हो, यह ज़रूरी नहीं। कोई सिंबल गायब होने का मतलब हो सकता है कि एसेट कभी मौजूद ही नहीं थी, एक्सचेंज ने नामकरण का तरीका बदल दिया, विक्रेता ने डीलिस्ट किए गए इंस्ट्रूमेंट का रिकॉर्ड नहीं रखा, या फ़ीड में बस एक अंतराल है। इन सबके अलग-अलग निहितार्थ हैं।

नुकसान है एक साफ़-सुथरा यूनिवर्स जिसमें कुछ छेदों की वजह समझ नहीं आती। शोधकर्ता अक्सर पूरी लुकबैक विंडो की शर्त रखते हैं, फिर चुपचाप उन एसेट को हटा देते हैं जिनका इतिहास पूरा नहीं होता। वॉर्म-अप के लिए यह उचित नियम हो सकता है, लेकिन इससे नई लिस्ट हुई एसेट जान-बूझकर बाहर हो जाती हैं। इससे भी बुरा यह कि अगर नाकाम बाज़ारों में इतिहास गुम होने की संभावना ज़्यादा है, तो “सिर्फ़ पूरा डेटा” भी सर्वाइवरशिप फ़िल्टर बन जाता है।

पात्रता, डेटा की उपलब्धता और रणनीति के वॉर्म-अप को अलग-अलग तथ्यों के रूप में रखें। हर तारीख़ पर दर्ज करें कि किसी एसेट को क्यों बाहर रखा गया। शोध रिकॉर्ड में डेटा की अनुपलब्धता को बनाए रखें; उसे चुपचाप हटाने में न बदलें। जब स्रोत यह तय न कर सके कि कोई बाज़ार लिस्टेड या ट्रेड करने योग्य था या नहीं, तो यह साफ़ कहें और मापें कि नतीजा इस अनिश्चितता पर कितना निर्भर है।

यूनिवर्स को दोहराने योग्य बनाएँ

एक उपयोगी ऑडिट किसी एक ऐतिहासिक रीबैलेंस से शुरू होता है। तारीख़ वाली लिस्टिंग और उस कटऑफ़ तक उपलब्ध डेटा से उम्मीदवारों की सूची फिर बनाएँ। रैंकिंग के इनपुट सिर्फ़ पूरे हो चुके ऑब्ज़र्वेशन से दोबारा निकालें। फिर तैयार हुई सदस्यता की तुलना उस सूची से करें जिसका इस्तेमाल आपके बैकटेस्ट ने किया था।

रण के साथ नियम, उसकी कटऑफ़, सदस्यता से जुड़े फैसले और स्रोत का संस्करण सेव करें। अगर आप किसी खास तारीख़ पर यह नहीं समझा सकते कि एक एसेट क्यों शामिल हुई और दूसरी क्यों बाहर रही, तो आप अभी यह नहीं जान सकते कि रणनीति ने कोई बढ़त खोजी या भविष्य को देखकर बनाए गए सैंपल से फ़ायदा पाया।

यूनिवर्स की गलतियाँ शायद ही कभी असंभव कीमतों के रूप में सामने आती हैं। वे ऐसी रणनीति में दिखती हैं जिसने सुविधाजनक रूप से उन बाज़ारों से बचाव किया जो बाद में सुविधाजनक नहीं रहे।