Il ribilanciamento che ha divorato il segnale: il primo incontro di una strategia con il mercato reale

Alle 00:05 UTC di un martedì, la nostra strategia crypto cross-sectional ha classificato 40 contratti perpetual in base a un punteggio di trend a breve termine e ha aperto posizioni di pari peso sui primi dieci. Il backtest mostrava un buon differenziale tra vincitori e perdenti. Poi le abbiamo chiesto di investire $250,000 di capitale e la curva, fino a quel momento promettente, ha iniziato a sfaldarsi.

Il problema non era nascosto nel segnale. Era nel ribilanciamento: dieci acquisti, dieci vendite e alcuni contratti la cui profondità visibile sembrava abbondante, finché gli ordini non sono arrivati tutti insieme. La strategia aveva trattato una modifica del portafoglio come un aggiornamento dei prezzi. Una venue la tratta come una coda di ordini reali.

Abbiamo ripercorso quel martedì in ordine. Prima bisognava ridurre le vecchie posizioni. Poi aprire quelle nuove. I pesi obiettivo erano semplici; il percorso per raggiungerli, no.

Gli 8 punti base per lato derivavano da una stima del costo medio. Includevano la commissione della venue e un piccolo margine per lo slippage. Così ogni ordine aveva lo stesso costo, che si trattasse di un contratto liquido in un momento tranquillo o di uno poco liquido subito dopo un picco di volatilità.

Abbiamo iniziato dall’ordine più grande. L’obiettivo di $25,000 corrispondeva allo 0.4% del volume giornaliero, un rapporto che sembrava innocuo. Ma il volume giornaliero non dice cosa sia disponibile nei secondi in cui devi eseguire l’operazione. I primi livelli del book erano sottili; quelli successivi si allargavano rapidamente. Attraversare lo spread per l’intero importo avrebbe consumato diversi livelli di prezzo. Un ordine limit avrebbe risparmiato sullo spread solo se fosse stato eseguito, e la strategia non aveva alcuna garanzia di ottenere l’esecuzione prima della decisione successiva.

Abbiamo quindi diviso l’ordine in 5 tranche da $5,000. L’impatto immediato si riduceva, ma entravano in gioco il tempo e l’andamento del mercato: ogni tranche poteva arrivare a un prezzo diverso e un movimento rapido poteva lasciare la posizione aperta solo a metà. Abbiamo registrato entrambi gli esiti. Il backtest originale non ne aveva registrato nessuno.

E questa era solo una gamba dell’operazione. La strategia vendeva le posizioni uscite dai primi dieci e acquistava quelle che le sostituivano. L’esposizione netta restava vicina all’obiettivo, ma il turnover lordo era quasi il doppio del capitale allocato. Calcolare i costi solo sulla variazione finale del portafoglio avrebbe ignorato le operazioni necessarie per arrivarci.

Quel pomeriggio abbiamo sostituito la stima fissa dello slippage con un semplice modello di partecipazione al mercato. L’impatto atteso di ciascun ordine aumentava in proporzione alla sua dimensione rispetto ai volumi scambiati di recente; inoltre, abbiamo fissato un limite alla partecipazione simulata, così che la strategia non potesse assorbire una quota irrealistica del mercato. Restava comunque un’approssimazione: il volume aggregato non è una coda in tempo reale e una barra non mostra tutti i prezzi attraversati. Ma il modello costringeva il backtest a riconoscere che lo stesso segnale comporta costi di esecuzione diversi a seconda della dimensione.

Nella nuova simulazione abbiamo anche applicato le commissioni taker quando l’ordine attraversava lo spread e le commissioni maker solo quando la simulazione ipotizzava effettivamente l’esecuzione di un ordine a riposo. Il funding restava un costo di mantenimento separato: non faceva parte del costo di ribilanciamento. Tenere distinte queste voci ha reso chiaro il motivo del risultato. La capacità di previsione della strategia non era improvvisamente peggiorata. Il turnover costava troppo rispetto all’edge previsto.

Entro la fine della settimana avevamo ridotto la frequenza dei ribilanciamenti ed escluso i contratti la cui profondità disponibile rendeva irrealistico il peso obiettivo. Il rendimento del backtest è sceso. Le ipotesi di esecuzione sono diventate più facili da spiegare: un risultato più utile di un numero più alto.

Quando valuti una strategia di portafoglio, segui un ribilanciamento fino in fondo: dai pesi obiettivo ai singoli ordini, dagli ordini a esecuzioni plausibili e dalle esecuzioni alle commissioni e all’impatto sul mercato. Se manca questo percorso, la curva azionaria descrive un portafoglio che non ha mai dovuto fare trading.