Verilerini kötüleştirdikten sonra geriye dönük test daha ikna edici görünebilir. Çirkin kayıtları silin, boşlukları düzgün fiyatlarla doldurun; Sharpe oranı yükselebilir. Bu iyileşme bir uyarı olabilir: Temizleme kuralı, stratejinizin ayakta kalmak için ihtiyaç duyduğu piyasa koşullarını silmiş olabilir.
Veri kalitesi önemlidir. Alış ve satış kotasyonlarının kesişmesi ya da yinelenen bir işlem, kimsenin elde edemeyeceği bir gerçekleşme yaratabilir. Ancak elverişsiz gözlemleri ortadan kaldıran bir filtre de bir model tercihidir. Ona, yeni bir sinyal özelliğine göstereceğiniz kuşkuyla yaklaşın.
Kötü bir fiyat ne zaman gerçekten kötü veridir?
Önce gözlemin neyi temsil ettiğini sorun. Piyasanın o anki seviyesinden çok uzaktaki bir işlem; bozuk bir kayıt, sığ likiditede gerçekleşen gerçek bir süpürme ya da belirli bir işlem platformuna özgü bir olay olabilir. Sıfır hacimli 1 dakikalık mum, hiç işlem gerçekleşmediği anlamına gelebilir; eksik bir mum ise veri akışının kesildiğini gösterebilir. Bu durumların her biri farklı ele alınmalıdır.
Fiyat kısa vadeli hareketli ortalamanın 1% altına indiğinde alım yapan ve ortalamada pozisyonu kapatan basit bir ortalamaya dönüş stratejisini düşünün. Gecenin likiditenin düşük olduğu bir saatinde bir işlem, önceki fiyatın 1.2% altında gerçekleşir ve piyasa sonra hızla toparlanır. Bu gerçekleşme gerçekse, piyasada bekleyen bir limit emir stratejiye pozisyon açtırmış olabilir. Gerçekleşebilir hiçbir kotasyonun desteklemediği hatalı bir tikse, bu gerçekleşmeyi saymak yapay bir avantaj yaratır.
Mumu silmek kendiliğinden daha güvenli bir çözüm değildir. Stratejinin piyasada bekleyen bir emri hâlâ bulunuyor olabilir ve sonraki gerçek işlem bu emri doldurabilir. Savunulabilir bir piyasa yeniden canlandırması, stratejinin neleri gözlemleyebildiğini ve emrinin nelerle makul biçimde gerçekleşebileceğini modellemelidir.
Temizleme kuralı sonucu nasıl etkiliyor?
Stratejiyi açıkça tanımlanmış farklı veri uygulamalarıyla çalıştırın ve değişimleri karşılaştırın. Ham kaynağı saklayın; her dışlama veya düzeltmeyi gerekçesiyle birlikte kaydedin. Ardından sonucun bu kararlara ne ölçüde bağlı olduğunu raporlayın.
| Veri uygulaması | Olası fayda | Geriye dönük test açısından risk |
|---|---|---|
| Belgelenmiş borsa hata aralığının dışındaki bir gerçekleşmeyi kaldırmak | Bilinen geçersiz bir kaydın aşırı bir değer oluşturmasını önler | Kural, hızlı piyasa sırasında meşru işlemleri yanlış sınıflandırabilir |
| Eksik bir aralık boyunca son fiyatı taşımak | Göstergelerin boşluklar yüzünden hata vermesini önler | Hiç işlem gerçekleşmemiş olabilecek bir fiyat yaratır |
| Son işlemler yerine birleştirilmiş kotasyonları kullanmak | Gösterilen gerçekleşme fiyatlarını daha iyi yansıtır | Kotasyon büyüklüğü, platforma erişim ve kuyruktaki konum hâlâ önemlidir |
| İstatistiksel bir eşik kullanarak tüm aykırı mumları kaldırmak | Aşırı değerlere duyarlılığı azaltır | Stratejinin en çok kaybettiği gerçek stres dönemlerini ortadan kaldırabilir |
Filtresiz bir çalıştırmanın Sharpe oranının 0.9, mumların 0.8%’ini dışlayan bir çalıştırmanın oranının ise 1.4 olduğunu varsayalım. Bu, tek başına veri kalitesi açısından bir başarı değildir. Kaldırılan mumların oynaklık sıçramalarında kümelenip kümelenmediğini, K&Z’nin anlamlı bir bölümünü oluşturup oluşturmadığını ve dışlama kuralının sonucu görmeden önce tanımlanıp tanımlanmadığını kontrol edin.
Bir veri istisnaları kaydı tutun: kaynak, zaman damgası, etkilenen alanlar, yapılan işlemin gerekçesi ve kararın strateji performansı incelenmeden önce mi sonra mı alındığı.
Temizlemenin avantajı değiştirip değiştirmediğini nasıl sınarım?
Stratejiyi sabitleyin ve aynı tarihler için makul birkaç veri uygulamasını karşılaştırın. Mümkünse ham verilerle yeniden canlandırmayı, belgelenmiş düzeltme kümesini ve belirsiz kalan gözlemler için temkinli bir gerçekleşme senaryosunu ekleyin. Her çalıştırmada Sharpe oranının yanı sıra işlem sayısını, devir hızını, düşüşü ve etkilenen aralıkların K&Z katkısını raporlayın.
Sonra değişen işlemleri inceleyin. Şüpheli birkaç gerçekleşme dışlandığında stratejinin en büyük kazançları ortadan kalkıyorsa, bu kayıtları tek tek okuyun. Kayıplar ortadan kalkıyorsa da aynı titizlikle inceleyin. Yalnızca geriye dönük teste zarar verdiğinde dikkatle incelenen bir kural, araştırma sürecini çoktan etkilemeye başlamıştır.
Tekrarlanabilir bir çalışma için sağlayıcı dosyalarının sürümlerini veya sağlama toplamlarını, temizleme kodunu ve istisna listesini sürümleyin. Bir sağlayıcı geçmiş verileri güncelleyebilir; sonraki çalıştırmanız stratejinin mi yoksa girdilerin mi değiştiğini anlamayı mümkün kılmalıdır.
Ama temizleme gerekli değil mi?
Evet. Açıkça bozuk bir kaydı tutmak yapay bir işlem yaratabilir, oynaklığı çarpıtabilir veya bir göstergenin çalışmasını bozabilir. Ham veri akışının kesin gerçeği temsil ettiğini de kimse varsaymamalıdır. Buradaki pratik nokta daha sınırlı: Temizleme kanıt, sabitlenmiş bir kural ve duyarlılık kontrolü gerektirir; çünkü geriye dönük testin temsil ettiğini iddia ettiği piyasayı değiştirebilir.
Bir veri düzeltmesi performansı artırdığında, hangi gözlemi kaldırdığınızı ve öz sermaye eğrisini görmeden de aynı kararı verip vermeyeceğinizi sorun. Yanıt belirsizse, her iki sürümü de araştırma kaydında tutun. Aralarındaki fark da sonucun bir parçasıdır.
← Tüm yazılar
