Ombalanseringen som slukade signalen: Strategins första möte med den verkliga marknaden

Klockan 00:05 UTC en tisdag rankade vår krypto­strategi med tvärsnittsurval 40 eviga kontrakt efter en kortsiktig trendpoäng och tog lika stora positioner i de tio högst rankade. Backtestet visade en sund skillnad mellan vinnare och förlorare. Sedan bad vi strategin handla med ett kapital på $250,000, och den tilltalande avkastningskurvan började falla isär.

Problemet låg inte dolt i signalen. Det fanns i ombalanseringen: tio köp, tio sälj och några kontrakt vars synliga orderboksdjup såg generöst ut ända tills orderna kom samtidigt. Strategin hade behandlat en portföljförändring som en prisuppdatering. En handelsplats ser den som en kö av faktiska order.

Vi spelade upp den tisdagen igen, steg för steg. Först behövde de gamla positionerna minskas. Sedan skulle de nya öppnas. Målvikterna var enkla; vägen dit var det inte.

Åtta baspunkter per sida kom från en enda uppskattning av genomsnittskostnaden. Den omfattade handelsplatsens avgift och ett litet påslag för slippage. Alla order fick därmed samma kostnad, oavsett om det gällde ett likvidt kontrakt i ett lugnt läge eller ett illikvidt kontrakt strax efter en volatilitetsrusning.

Vi började med den största ordern. Målet på $25,000 motsvarade 0.4% av dagsvolymen, en kvot som verkade harmlös. Men dagsvolymen säger inget om vad som finns tillgängligt under de sekunder då du behöver handla. Bästa köp- och säljkurs hade litet djup; priserna på de närmaste nivåerna gled snabbt isär. Att gå över spreaden för hela beloppet skulle svepa igenom flera prisnivåer. En limitorder skulle bara spara spread om den fylldes, och strategin hade ingen garanti för att få avslut innan nästa beslut.

Därför delade vi upp ordern i fem delar på $5,000. Det minskade det omedelbara marknadsavtrycket, men lade till en klocka och en marknadsrörelse: varje del kunde komma in till ett annat pris, och en snabb rörelse kunde lämna positionen halvfärdig. Vi registrerade båda utfallen. Det ursprungliga backtestet hade inte registrerat något av dem.

Och det här var bara ena sidan av affären. Strategin sålde positioner som fallit utanför topp tio och köpte ersättare. Nettoexponeringen låg kvar nära målet, men bruttoomsättningen var nästan dubbelt så stor som det allokerade kapitalet. Om man bara tar ut kostnader för den slutliga portföljförändringen missar man affärerna som krävdes för att nå dit.

På eftermiddagen ersatte vi det fasta slippagepåslaget med en enkel deltagandemodell. Den förväntade marknadspåverkan för varje order ökade med dess storlek i förhållande till den senaste handelsvolymen, och vi satte ett tak för simulerat deltagande så att strategin inte kunde förbruka en orimligt stor andel av marknaden. Det var fortfarande en approximation: aggregerad volym är ingen livekö, och en stapel visar inte varje pris längs vägen. Men modellen tvingade backtestet att ta hänsyn till att samma signal har olika exekveringskostnader vid olika storlekar.

Den reviderade körningen tog också ut taker-avgifter när ordern gick över spreaden, och maker-avgifter bara när simuleringen faktiskt antog att en vilande order fylldes. Funding låg kvar som en separat innehavskostnad; den hörde inte till ombalanseringskostnaden. När vi höll dessa poster åtskilda blev det tydligt vad som gått fel. Strategin hade inte plötsligt blivit sämre på att prognostisera. Omsättningen var dyr i förhållande till den edge strategin förutspådde.

I slutet av veckan hade vi minskat ombalanseringsfrekvensen och uteslutit kontrakt där det tillgängliga djupet gjorde målvikten orealistisk. Backtestets avkastning sjönk. Exekveringsantagandena blev lättare att förklara, vilket var ett mer användbart resultat än den högre siffran.

När du granskar en portföljstrategi bör du följa en ombalansering hela vägen: från målvikt till enskilda order, från order till rimliga avslut och från avslut till avgifter och marknadspåverkan. Om den resan saknas beskriver avkastningskurvan en portfölj som aldrig behövde handla.