Mengapa Backtest Anda Menganggap Lonjakan Volatilitas sebagai Rezim Baru

Strategi dengan target volatilitas mengurangi posisinya saat volatilitas terukur meningkat, lalu menambah eksposur saat volatilitas turun. Kedengarannya sederhana sampai guncangan membuat estimasi melonjak. Bergantung pada estimator dan aturan rebalance, strategi bisa menghabiskan berminggu-minggu untuk mengurangi posisi setelah kejadian, baru membeli kembali setelah pemulihan, atau membuat posisi naik turun tanpa arah yang jelas.

Tiga kesalahan implementasi menyebabkan banyak masalah ini. Masing-masing dapat membuat aturan risiko yang masuk akal tampak tidak berguna atau luar biasa dalam backtest. Perbaikannya dimulai dengan menentukan apa yang hendak dikendalikan oleh target, lalu menyesuaikan estimasi dan jadwal trading dengan tujuan tersebut.

Kesalahan 1: Menganggap estimasi volatilitas terakhir sebagai prakiraan

Simpangan baku bergulir merangkum suatu rentang waktu yang dipilih. Ukuran ini tidak tahu apakah sesi berikutnya akan tenang atau bergejolak. Rentang pendek cepat bereaksi terhadap guncangan, tetapi estimasinya bisa tetap tinggi selama data guncangan itu masih masuk dalam sampel. Rentang panjang bergerak lambat ke dua arah.

Misalkan sebuah strategi menargetkan volatilitas tahunan 10% dengan estimasi 20 hari. Jika estimasi melonjak dari 10% menjadi 25%, aturan invers volatilitas sederhana mengurangi eksposur menjadi 40% dari level sebelumnya. Saat guncangan keluar dari rentang pengamatan, estimasi bisa turun tajam dan eksposur melonjak kembali. Jalur yang terbentuk sama bergantungnya pada rentang waktu, rangkaian return, dan jadwal rebalance seperti pada target yang diumumkan.

Masalahnya sering terlihat sebagai posisi yang dijual setelah penurunan dan risikonya dipulihkan setelah harga rebound. Itu tidak membuktikan aturannya keliru: tujuannya mungkin memang membatasi risiko selama periode bergejolak. Namun, backtest yang hanya melaporkan volatilitas terealisasi dapat menyembunyikan biaya berupa turnover dan keterlambatan untuk ikut serta.

Uji beberapa rentang waktu pada periode yang sama, lalu periksa jalur eksposur di sekitar guncangan. Model prakiraan mungkin layak digunakan jika memperbaiki keputusan di luar sampel, tetapi estimasi yang lebih rumit tidak otomatis tepercaya hanya karena garisnya lebih mulus.

Kesalahan 2: Membatasi ukuran posisi lalu menganggap target tercapai

Penargetan volatilitas biasanya diterapkan sebagai pengali. Bentuk sederhananya adalah volatilitas target dibagi estimasi volatilitas, lalu hasilnya diterapkan pada posisi dasar strategi. Di pasar berleverage, pengali bisa menjadi besar saat estimasi rendah. Pengembang sering menetapkan batas maksimum, yang bijaksana untuk backtest, tetapi batas itu mengubah aturan.

Misalkan targetnya 12%, estimasi volatilitas 4%, dan posisi dasar 1.0. Pengali mentahnya 3.0. Dengan batas maksimum 1.5, eksposur yang hendak dicapai strategi tidak mungkin terwujud. Sebaliknya, ketika estimasi volatilitas naik menjadi 30%, pengali mentah turun menjadi 0.4. Batas bawah eksposur 0.5 berarti strategi tetap memiliki eksposur lebih besar daripada yang ditentukan oleh rumus target.

Ketiganya adalah kendali yang berbeda. Cantumkan masing-masing secara terpisah dalam spesifikasi strategi dan laporkan seberapa sering tiap kendali aktif. Jika batas maksimum aktif selama separuh sampel, volatilitas terealisasi yang berada di bawah target mungkin memang hasil yang diharapkan.

Kesalahan 3: Melakukan rebalance terus-menerus dalam model, tetapi berkala di akun

Backtest mungkin menghitung ulang eksposur di setiap bar, sedangkan paper trading memeriksanya sekali sehari. Meski keduanya menggunakan rumus yang sama, strateginya berbeda. Rebalance yang sering bereaksi lebih cepat, tetapi dapat mengubah noise estimasi menjadi order. Pada futures, turnover menimbulkan biaya dan potensi eksposur terhadap funding; pada saham, ada komisi, spread, dan dampak pasar. Penyesuaian kecil bisa mahal jika berkali-kali melintasi spread.

Ambil contoh portofolio senilai 100,000 dolar dengan posisi target 50,000 dolar. Jika estimasi volatilitas mengubah target menjadi 47,000 dolar, lalu menjadi 49,000 dolar pada sesi berikutnya, aturan harian akan memperdagangkan 5,000 dolar selama dua hari. Aturan mingguan mungkin hanya berdagang sekali, bergantung pada tanggal pengamatannya. Tidak ada jadwal yang otomatis lebih unggul. Backtest perlu memodelkan jadwal yang benar-benar dapat diikuti oleh strategi paper trading.

Salah satu alternatif praktis adalah pita rebalance: lakukan trading hanya ketika eksposur saat ini berbeda dari target lebih besar daripada ambang yang ditentukan. Ini dapat mengurangi frekuensi transaksi, tetapi juga membiarkan risiko menyimpang dari target. Tampilkan pita, turnover yang dihasilkan, dan volatilitas terealisasi secara bersamaan; jangan sajikan target seolah-olah pita itu tidak berdampak.

Apa yang perlu dilaporkan oleh backtest penargetan volatilitas?

Buat aturannya cukup mudah dipahami agar orang dapat menjelaskan perubahan posisi berdasarkan inputnya. Setidaknya, simpan estimasi, pengali mentah, pengali yang diterapkan, status batas maksimum atau minimum, eksposur target, eksposur aktual, dan keputusan rebalance pada setiap pembaruan. Lalu bandingkan berbagai varian dengan data, biaya, dan asumsi eksekusi yang sama.

Periksa juga pekan-pekan terburuk dengan saksama. Apakah strategi mengurangi risiko sebelum kerugian terjadi, atau sesudahnya? Apakah strategi memulihkan eksposur sebelum pemulihan pasar, atau sesudahnya? Jawabannya tidak menentukan apakah aturan risiko tersebut layak digunakan. Namun, jawabannya akan menunjukkan aturan apa yang sebenarnya Anda uji.