100 handler. Et takergebyr på 0.04%. En slippage-antakelse på 0.02%. Disse tallene kan få en backtest til å se nøyaktig ut, men det siste er det mest overraskende: Én enkelt slippage-sats sier nesten ingenting om hvorvidt ordrene dine kunne blitt utført til de prisene.
Slippage avhenger av hva du handler, når du handler, og hvor stor ordren din er sammenlignet med likviditeten som er tilgjengelig akkurat da. En backtest basert på candles kjenner vanligvis bare til de to første faktorene omtrent, og den tredje ikke i det hele tatt. Hvis du behandler gjennomsnittsprisen du får som et faktum, kan strategien få en utførelseshistorikk den ikke har gjort seg fortjent til.
Hvorfor kan ikke OHLCV fortelle meg gjennomsnittsprisen jeg får?
En candle viser prisintervallet og det samlede volumet i løpet av et tidsrom. Den sier ikke hvordan volumet var fordelt på ulike priser, hvor mye som lå på beste kjøps- og salgskurs, eller om ordren din kom inn før eller etter handlene som satte candle-ens laveste kurs. En laveste kurs som ble registrert én gang i en liten handel, og en laveste kurs som absorberte jevnt volum, gir samme OHLC-verdi.
Se for deg en 1-minuttsbar med et volum på $200,000 og et markedskjøp på $50,000. Ordren utgjør 25% av barvolumet. Det beviser ikke at den ville flyttet markedet med 25%, eller at den kunne blitt utført til åpningskursen for baren. Det forteller deg at ordren er stor nok i forhold til baren til at en antakelse om null markedspåvirkning bør vekke mistanke. Hvis samme ordre bare utgjør 0.2% av volumet, er bekymringen mindre, selv om volumet alene fortsatt ikke viser hvor dypt ordreboken er, eller hvor raskt den fylles opp igjen.
Derfor er «slippage er 2 basispunkter» et modellvalg, ikke en egenskap ved instrumentet. Det kan være et nyttig utgangspunkt. Det kan ikke være et universelt svar.
Hvordan bør jeg anslå markedspåvirkning fra bar-data?
Begynn med en skala datagrunnlaget ditt kan underbygge. For hver ordre beregner du deltakelsesgraden: ordreverdi delt på omsatt verdi i baren. Se deretter på hvordan strategiens resultater endrer seg mellom ulike intervaller for deltakelsesgrad. Her er en bevisst enkel illustrasjon; de antatte markedspåvirkningene er stresstestverdier, ikke anslag for utførelsen på en bestemt handelsplass.
| Ordreverdi / barverdi | Illustrativ markedspåvirkning én vei | Hva bør du spørre om? |
|---|---|---|
| 0.2% | 1 bp | Er spread og takergebyr allerede høyere enn dette? |
| 2% | 5 bp | Tåler avkastningsfordelen en større spread og langsommere utførelse? |
| 20% | 25 bp | Ville deltakelsen i seg selv endret prisutviklingen? |
Ett basispunkt er 0.01%. Hvis en strategi omsetter for $100,000 i hver retning, koster 5 bp i markedspåvirkning på begge sider omtrent $100 tur-retur, før gebyrer. Regnestykket er enkelt; det krever mer grunnlag å avgjøre om 5 bp er sannsynlig. Hvis signalet ditt handler akkurat når volumet skyter i været, kan en nevner basert på volumet for hele baren til og med få deltakelsesgraden til å se tryggere ut enn den er i minuttene da ordren faktisk kommer inn.
Hva bør en stresstest av slippage omfatte?
Ikke skjul usikkerheten rundt utførelsen i ett gjennomsnitt for hele porteføljen. Hold faktorene som påvirker svaret, synlige:
- Retning: Kjøpsordrer krysser salgskursen, og salgsordrer krysser kjøpskursen; spreadkostnaden påløper ved både inngang og utgang.
- Ordrestørrelse: Rapporter deltakelsesgraden per handel og per likviditetsregime, ikke bare som et gjennomsnitt for backtesten.
- Ordretype: En markedsordre betaler for umiddelbar utførelse; en hvilende limitordre kan gå glipp av bevegelsen eller havne bak andre i køen.
- Tidspunkt: Et signal ved barens slutt kan ikke hevde at det ble utført til sluttkursen etter at kursen er kjent.
- Markedstilstand: Bruk større påslag i antakelsene ved raske bevegelser, i perioder med tynn likviditet og under akkurat de forholdene som utløser strategien.
Kjør minst et grunnscenario og et strengere scenario. Du kan for eksempel doble antatt spread og markedspåvirkning og deretter undersøke hvilke handler og perioder som står for endringen. Hvis strategien bare fungerer når utførelsen er så gunstig som mulig, er det et forskningsfunn. Det er bedre å oppdage det før papirhandel.
Før gebyrer, spread og markedspåvirkning som separate poster. Gebyrene følger kontovilkårene; spread og markedspåvirkning avhenger av utførelsen. Slår du dem sammen, blir det vanskeligere å se hvilken antakelse som driver resultatet.
Når trenger jeg data fra ordreboken?
Bruk handels- og kursdata når strategiens avkastningsfordel er på størrelse med spreaden, når den handler ofte, eller når den er avhengig av kortvarig likviditet. Bruk dybdeøyeblikksbilder eller hendelsesdata fra ordreboken når køposisjon, delvise utførelser eller tømming av ordreboken avgjør om signalet kan utføres. Selv da vil historisk avspilling ikke gjenskape din egen markedspåvirkning helt nøyaktig; den observerte likviditeten ble registrert uten at din hypotetiske ordre var med.
For strategier med lavere tempo kan bar-data fortsatt brukes til å sile ut ideer. Hold posisjonsstørrelsene små i forhold til observert volum, oppgi hvilken kurve for markedspåvirkning du har lagt til grunn, og undersøk om rimelige endringer visker ut resultatet. Det er en forsvarlig måte å bruke en grov modell for utførelse på. Å kalle det en nøyaktig gjennomsnittspris er det ikke.
Målet i praksis er ikke å gjette det ene riktige slippage-tallet. Målet er å finne intervallet der strategien slutter å fungere, og deretter undersøke om datagrunnlaget og ordrestørrelsen din holder deg godt unna den grensen. Hvis ikke, er neste nyttige forskningsoppgave bedre utførelsesdata, ikke enda et desimaltegn i backtestrapporten.
← Alle innlegg
