Jūsu makroekonomikas atpakaļtests tirgoja pārskatīto nodarbinātības ziņojumu

Cienījamais algu datu filtra stratēģijas veidotāj,

Jūs esat izveidojis vienkāršu noteikumu: pēc ASV nodarbinātības ziņojuma publicēšanas stratēģija piecas tirdzniecības sesijas tur akciju ETF, ja mēneša laikā pieaug algu saņēmēju skaits par vairāk nekā 175,000. Pretējā gadījumā tā paliek skaidrā naudā. Jūs esat ieplānojis pozīcijas atvēršanu pēc akciju tirgus atvēršanas, iekļāvis tirdzniecības izmaksas un saglabājis nemainīgu slieksni. Pēc tam lejupielādējāt vēsturisko algu datu kopu un izmantojāt to, lai rekonstruētu katru signālu.

Atlicis atrisināt vienu problēmu — lejupielāde. Vēsturiskā ekonomikas datu kopa var ietvert pārskatītas aplēses, kas nebija pieejamas datumos, kuros jūsu stratēģijai it kā vajadzēja tirgoties. Lai godīgi atpakaļtestētu makroekonomisko signālu, jums jāizmanto versija, kas bija pieejama katrā lēmuma pieņemšanas brīdī. Pozīcijas atvēršanas pārbīde par vienu sveci neizlabos skaitli, kas publicēts divus mēnešus vēlāk.

Jūsu janvāra novērojumam ir vairākas dzimšanas dienas

Aplūkosim šo izdomāto publicēšanas vēsturi. Datumi un algu izmaiņas parāda mehānismu; tie nav reāli ekonomikas rādītāji.

Ja jūsu lejupielādētajā datu kopā janvāra rādītājs ir +210,000, atkārtotā simulācija februārī atvērs pozīciju ETF. Taču pēc jūsu faktiskā noteikuma būtu bijis jāpaliek skaidrā naudā. Visas cenas, rīkojumu laiki un komisijas var būt pareizas, bet šis darījums tik un tā ir izdomāts.

Nevarat pieņemt, ka šī kļūdainā datu izmantošana uzlabos rezultātus. Pārskatījumi var radīt gan peļņu nesošus, gan zaudējumus nesošus darījumus vai arī likvidēt jebkuru no tiem. Problēma ir tā, ka jūsu simulācija atbild uz jautājumu, ko stratēģija toreiz nemaz nevarēja uzdot.

Turklāt janvāris ir tikai periods, par kuru tiek veikti mērījumi. Tas nav datums, kad jūs uzzinājāt šo mērījumu rezultātu. Ieraksts ar norādi “1. janvāris” nedod jums tiesības tirgoties, balstoties uz to, jau 1. janvārī.

Pierakstiet katras vērtības pieejamības vēsturi

Jūsu izpētes tabulā vajag vairāk par mēnesi un skaitli. Saglabājiet atsauces periodu, vērtību, publicēšanas laiku, versijas identifikatoru un avotu. Ja datus apkopojat nepārtraukti, reģistrējiet arī to, kad jūsu sistēma saņēma ziņojumu. Saglabājiet vecās versijas, nevis atjauniniet to vērtības uz vietas.

Katram lēmuma pieņemšanas brīdim atlasiet jaunāko pieļaujamo katra novērojuma versiju, kuras pieejamības laiks nav vēlāks par šo brīdi. Pēc tam aprēķiniet pazīmes no šādi rekonstruēta momentuzņēmuma.

Piecu sesiju turēšanas periods šo uzskaiti nepadara par neobligātu. Tas ļauj izvēlēties piesardzīgāku pozīcijas atvēršanas laiku, bet nedod jums agrāku piekļuvi pārskatījumiem.

Vecākos pētījumos jums var būt pierādījumi par publiskošanas laiku, bet nebūt ierakstu par to, kad datus saņēmāt jūs. Skaidri nošķiriet šos laikus. Varat modelēt piekļuvi pēc dokumentētā publicēšanas laika, norādot pieņemto aizkavi. Taču nevarat šo pieņēmumu raksturot kā izmērītu vēsturisko piegādes laiku.

Jums būs vajadzīgs arī laika joslu ņemošs v laika zīmogs. Saglabājiet dokumentēto publicēšanas vietējo laiku un konvertējiet to pareizi; fiksēts UTC laika nobīdes iestatījums Ņujorkai nederēs, pārejot uz vasaras laiku. Parūpējieties par šo sīkumu, lai nākotnē sev atvieglotu darbu. Septembra jums nevajadzētu minēt, ko marta jūs domāja ar kolonnu date_actual_final2.

Slīdošo pazīmju aprēķinam vajadzīga visa attiecīgā versiju vēsture

Pieņemsim, ka fiksēto slieksni aizstājat ar noteikumu “algu pieaugums pārsniedz iepriekšējo divpadsmit mēnešu vidējo rādītāju”. Tagad jums vajadzīgas iepriekšējās novērojumu vērtības tādas, kādas tās bija lēmuma pieņemšanas brīdī, tostarp līdz tam publicētie pārskatījumi.

Ja vienmēr izmantosiet katra mēneša sākotnējo publikāciju, būsiet definējis citu pazīmi. Tā var būt pamatota izvēle, ja skaidri vēlaties sākotnējo paziņojumu vēsturi. Taču tā neatjauno konkrētā rītā redzamo ekonomikas vēsturi, jo attiecīgajā rītā informācijas kopā jau varēja būt iekļauti iepriekšējo mēnešu pārskatījumi.

Ja mēneša algu izmaiņas aprēķināt no nodarbinātības līmeņa, pirms starpības aprēķina rekonstruējiet līmeņu datu kopu attiecīgajai versijai. Jaunākā publicētā līmeņa sajaukšana ar iepriekšējā mēneša vecākas versijas līmeni var radīt izmaiņas, kas nav bijušas nevienā publicētā datu momentuzņēmumā.

Tāpēc jāprecizē, ko jūsu pazīme nozīmē: sākotnējos paziņojumus, jaunāko pieejamo ekonomikas ainu vai pašus pārskatījumus. Ar apzīmējumu “algu pieaugums” vien nepietiek, lai to noteiktu.

Izlabojiet vienu publikāciju, pirms atkārtoti palaižat desmit gadu datus

Varat sākt ar ALFRED, kurā pieejama daudzu ekonomikas rādītāju vēsturisko versiju uzskaite. Pārbaudiet, vai tajā ir dati tieši par jūsu rādītāju un periodu. Ar versijas datumu vien nepietiek, lai noteiktu pieejamību dienas laikā; pirms izmantošanas tās pašas dienas signālam noskaidrojiet un dokumentējiet publicēšanas laiku.

Pirmajai pārbaudei izvēlieties vienu publikāciju un rekonstruējiet to manuāli:

1. Atrodiet arhivēto publikāciju un pierakstiet tās publicēšanas laiku, atsauces mēnesi un sākotnējo vērtību.
2. Atjaunojiet ievades datu momentuzņēmumu, ko jūsu stratēģija būtu saņēmusi pirms pozīcijas atvēršanas.
3. Aprēķiniet signālu manuāli un salīdziniet to ar simulācijas rezultātu.
4. Pievienojiet datu krātuvei vēlāku pārskatījumu un pārbaudiet, vai agrākais lēmums paliek nemainīgs.

Šī pēdējā pārbaude ir īpaši noderīga automatizētā izpētes sistēmā. Nododiet izpētes aģentam momentuzņēmuma robežlaiku un atlasīto versiju identifikatorus kopā ar pazīmju vērtībām. Jums jāsaglabā pietiekami daudz pierādījumu, lai darījumu varētu izsekot līdz konkrētai publikācijai, pat pēc tam, kad datubāze ir kļuvusi lielāka.

Kad šis viens lēmums ir reproducējams, atkārtoti apstrādājiet vēsturiskos datus un pirms ienesīguma salīdzināšanas salīdziniet signālu atšķirības. Saskaitiet, cik pozīciju atvēršanas gadījumu labojums radīja, likvidēja vai pārcēla. No šīm izmainītajām izvēlēm uzzināsiet vairāk nekā no viena Sharpe rādītāja salīdzinājuma pirms un pēc labojuma.

Jūsu februāra darījumam jābalstās uz februārī pieejamo informāciju. Aprīļa pārskatījumu atstājiet aprīlī.