Ограничения бэктестинга

Бэктестинг — важнейшая часть алгоритмической торговли и количественных финансов. Он проверяет торговые стратегии на исторических рыночных данных, моделируя, как они могли бы работать в прошлом. Несмотря на важность, бэктестинг имеет ряд ограничений, о которых нужно помнить. Ниже разобраны ключевые ограничения и их последствия для торговых стратегий.

Ретроспективная предвзятость

Одно из наиболее серьезных ограничений — ретроспективная предвзятость, также известная как look-ahead bias. Она возникает, когда в стратегии невольно используется информация, недоступная в момент принятия решения. Из-за этого результаты выглядят более прибыльными и точными, чем в реальности, что создает ложные ожидания.

Пример: если система использует цены закрытия для генерации сигналов, но применяет их до закрытия рынка, результаты будут включать данные, которых трейдер еще не знал.

Data-snooping bias

Data-snooping bias возникает, когда стратегия чрезмерно оптимизируется под исторические данные, что приводит к переобучению. Стратегия начинает идеально подгоняться под прошлое, но плохо работает в будущем. Обычно это результат многократной настройки параметров ради максимизации прошлых метрик, таких как прибыль или коэффициент Шарпа.

Пример: если трейдер постоянно подкручивает параметры пересечения скользящих средних до отличных исторических результатов, стратегия может провалиться на данных вне выборки.

Survivorship bias

Survivorship bias появляется, когда исторические данные содержат только активы, дожившие до текущего момента, игнорируя те, что обанкротились или были исключены из листинга. Это делает результаты слишком оптимистичными.

Пример: бэктест на акциях, входивших в S&P 500 за последние 10 лет, может игнорировать компании, исчезнувшие в этом периоде, что искажает оценку устойчивости стратегии.

Транзакционные издержки и проскальзывание

Многие бэктесты игнорируют или недооценивают комиссии и проскальзывание, что может существенно ухудшить фактическую прибыльность. Транзакционные издержки включают комиссии брокера и спреды bid-ask. Проскальзывание — это разница между ожидаемой ценой сделки и фактической ценой исполнения, часто связанная с ликвидностью и скоростью.

Пример: высокочастотная стратегия может выглядеть прибыльной в бэктесте, но стать убыточной при учете накопленного эффекта комиссий и проскальзывания.

Рыночное воздействие

Рыночное воздействие — это влияние действий трейдера на цены торгуемых инструментов. Крупные заявки могут сдвигать цену, особенно на неликвидных рынках. Многие модели бэктестинга не учитывают этот эффект, что приводит к завышенным результатам.

Пример: алгоритм, торгующий крупными объемами неликвидной акции, может сам ухудшать цену исполнения, снижая эффективность стратегии.

Изменение рыночных условий

Рынки меняются из-за регулирования, технологий, макроэкономики и структуры рынка. Стратегия, работавшая в определенных исторических условиях, может не адаптироваться к новым режимам. Это называют сменой режима или структурными разрывами.

Пример: арбитражные возможности, существовавшие раньше, могут исчезнуть из-за технологического прогресса, регулирования или конкуренции.

Нестандартные факторы риска

Каждая модель бэктестинга строится на предположениях о факторах риска и рыночной динамике. В реальности существуют риски, которые модели не способны отразить полностью: геополитические события, природные катастрофы, резкие изменения настроений инвесторов.

Пример: стратегия могла хорошо работать на истории, но понести крупные убытки из-за непредвиденного события, например пандемии или внезапного регуляторного решения.

Подгонка под кривую

Curve fitting — создание стратегии, которая слишком точно подгоняется под исторические данные и не работает на новых данных. Это тесно связано с переобучением и часто проявляется в сложных моделях с большим числом параметров.

Пример: полиномиальная регрессия высокой степени может идеально описать историю цен, но, скорее всего, окажется бесполезной на будущих данных.

Ограниченный объем исторических данных

Бэктесты зависят от качества и длины доступных данных. Слишком короткая история дает ненадежные результаты, а слишком старая может быть нерелевантной из-за изменений рынков.

Пример: бэктест на пяти годах данных может не захватывать длинные циклы, а данные десятилетней давности могут не отражать текущие условия.

Психологические факторы

Бэктестинг не учитывает психологию трейдера: стресс, страх, жадность, дисциплину. В реальной торговле поведение может отличаться от идеального исполнения по правилам.

Пример: стратегия требует удерживать убыточные позиции, но трейдер может закрыть их раньше из-за страха дальнейших потерь.

Задержки исполнения

В реальном времени есть задержки исполнения из-за сетевой латентности, обработки ордеров и других факторов. Бэктесты часто не учитывают эти задержки, что особенно важно для высокочастотных стратегий.

Пример: бэктест предполагает мгновенное исполнение сделок, но в реальности задержки приводят к пропуску возможностей или худшим ценам исполнения.

Неполное моделирование рыночной микроструктуры

Многие модели упрощают или игнорируют сложности рыночной микроструктуры, такие как динамика стакана заявок. Для высокочастотных стратегий точное моделирование этих факторов критично.

Пример: игнорирование микроструктуры может привести к недооценке проскальзывания и переоценке способности стратегии извлекать прибыль из малых движений цены.

Внешние изменения

Технологический прогресс, изменения политики и экономические циклы могут существенно изменить рынок и не быть отражены в исторических данных. Это может сделать ранее успешные стратегии неэффективными.

Пример: появление высокочастотных алгоритмов в начале 2000-х сильно изменило рыночную динамику, сделав многие старые стратегии устаревшими.

Смена режима

Рынки проходят разные режимы, характеризующиеся разной волатильностью, трендами и склонностью к возврату к среднему. Бэктесты, не учитывающие смену режимов, могут давать нереалистичную оценку.

Пример: стратегии, оптимизированные под бычий рынок, могут плохо работать в медвежьем рынке или в период высокой волатильности.

Латентностный арбитраж

Стратегии латентностного арбитража используют различия во времени исполнения ордеров на разных площадках. В бэктесте такие стратегии могут выглядеть прибыльными, но в реальности исполнение может быть сложным из-за технологических ограничений и конкуренции.

Пример: если бэктест показывает прибыль от латентностного арбитража, эти результаты могут быть неповторимы, если другие участники используют те же задержки.

Риск контрагента

В реальной торговле существует риск контрагента — риск, что другая сторона сделки не выполнит обязательства. Бэктесты обычно предполагают, что контрагенты всегда исполняют обязательства.

Пример: во время финансового кризиса 2008 года множество контрагентов дефолтировало, что привело к существенным потерям у стратегий, не учитывавших этот риск.

Эффекты на уровне портфеля

Бэктестинг часто оценивает стратегии по отдельности, но в реальной среде несколько стратегий работают одновременно и могут быть коррелированы. Это влияет на итоговую эффективность портфеля.

Пример: портфель из нескольких высокочастотных стратегий может испытывать усиленные просадки из-за коррелированных потерь.

Заключение

Бэктестинг — ценный инструмент для разработки и оценки стратегий, но он неизбежно содержит ограничения. Осознание этих ограничений помогает строить более устойчивые торговые системы и формировать реалистичные ожидания. Дополнение бэктестинга форвард-тестированием, paper trading и другими методами валидации снижает риск ошибок и приводит к более обоснованным решениям.