Подводные камни бэктестинга

Бэктестинг — важнейший аспект алгоритмической торговли, который позволяет оценить жизнеспособность стратегии на исторических рыночных данных. Он дает возможность симулировать прошлое поведение стратегии и предположить, как она может работать в будущем. Однако бэктестинг содержит множество подводных камней, способных привести к неверным выводам и ошибочным решениям. Ниже рассмотрены основные риски и способы их избежать.

Data-snooping bias

Data-snooping bias возникает, когда стратегия чрезмерно подгоняется под исторические данные из-за многократных тестов. В результате стратегия может показывать отличные результаты на истории, но провалиться в реальной торговле. Это происходит потому, что модель захватывает шум вместо устойчивых закономерностей.

Как избежать:

  1. Тестирование вне выборки: разделите данные на обучающую и тестовую части. Стратегия строится на первой части и проверяется на второй.
  2. Кросс-валидация: применяйте методы кросс-валидации для оценки устойчивости стратегии на разных сегментах данных.
  3. Ограничение подгонки индикаторов: избегайте чрезмерной оптимизации индикаторов и параметров.

Look-ahead bias

Look-ahead bias возникает, когда в модель случайно попадают будущие данные, что дает нереалистичные результаты. Обычно это связано с использованием информации, которая в момент принятия решения была недоступна.

Как избежать:

  1. Аккуратная работа с данными: убедитесь, что будущие точки данных не используются в расчетах или моделях исторических решений.
  2. Искусственные лаги: вводите реалистичные задержки поступления рыночных данных.
  3. Проверка временных меток: всегда проверяйте таймстемпы и правильную последовательность данных.

Survivorship bias

Survivorship bias означает использование только тех инструментов, которые сохранились до настоящего времени, при игнорировании исчезнувших. Это делает бэктест чрезмерно оптимистичным.

Как избежать:

  1. Исторические составы индексов: используйте исторические составы индексов, а не только текущие.
  2. Делистинг и банкротства: включайте в набор данных исключенные из листинга и банкротные компании.

Переобучение

Переобучение — создание слишком сложной модели, которая отлично описывает историю, но плохо обобщается на новые данные. Часто это происходит из-за слишком большого числа параметров.

Как избежать:

  1. Простота прежде всего: начинайте с простых моделей и усложняйте их только при наличии статистических оснований.
  2. Регуляризация: используйте методы регуляризации, которые наказывают чрезмерную сложность.
  3. Разделение train/test: регулярно проверяйте модель на данных, не участвующих в обучении.

Игнорирование издержек и проскальзывания

Игнорирование транзакционных издержек и проскальзывания приводит к завышенной оценке результатов. Реальная торговля всегда включает расходы.

Как избежать:

  1. Моделирование реальных затрат: включайте реалистичные комиссии и проскальзывание в модель.
  2. Стресс-тестирование: проверяйте стратегию в разных рыночных условиях, чтобы оценить влияние проскальзывания.
  3. Данные брокера: используйте исторические данные брокера для точной оценки издержек.

Игнорирование рыночного воздействия

Игнорирование влияния сделок на рынок особенно опасно для больших позиций и неликвидных рынков.

Как избежать:

  1. Моделирование воздействия: используйте модели или эвристики для оценки влияния сделок на цену.
  2. Ограничения по объему: задавайте лимит на долю дневного объема, которую могут составлять ваши сделки.
  3. Сегментированные бэктесты: проводите тесты на разных сегментах рынка, чтобы лучше понять эффект.

Некорректная корректировка данных

Если не учитывать корпоративные события — сплиты, дивиденды, слияния — результаты бэктестов будут искажены.

Как избежать:

  1. Надежные источники данных: используйте источники, корректирующие данные на корпоративные события.
  2. Ручная проверка: при необходимости проверяйте и корректируйте данные вручную.
  3. База корпоративных событий: ведите базу корпоративных действий для учета корректировок.

Психологические искажения

Психологические искажения, такие как подтверждающее искажение или избыточная уверенность, могут искажать решения в процессе бэктестинга и приводить к ложной уверенности в стратегии.

Как избежать:

  1. Объективные метрики: опирайтесь на объективные показатели эффективности, а не на ощущения.
  2. Рецензирование коллегами: привлекайте коллег для критического взгляда на предпосылки.
  3. Автоматизация тестов: используйте автоматизированные тесты, уменьшая человеческое влияние.

Forward bias

Forward bias возникает, когда данные или события, произошедшие позже, используются для принятия торговых решений, что искажает реализм бэктеста.

Как избежать:

  1. Ex-ante данные: используйте только те данные, которые были доступны в момент принятия решения.
  2. Точная симуляция: моделируйте временную доступность данных максимально точно.
  3. Регулярный аудит: регулярно проверяйте методологию на наличие скрытого forward bias.

Ограниченность исторических данных

Ограниченные исторические данные приводят к недостаточному тестированию и ненадежным результатам. Они также могут не отражать разные рыночные режимы.

Как избежать:

  1. Расширенные датасеты: используйте максимально длинные исторические выборки, чтобы охватить разные циклы рынка.
  2. Data augmentation: при необходимости дополняйте данные синтетическими рядами.
  3. Устойчивое тестирование: проверяйте стратегию на разных периодах и режимах рынка.

Латентность и проблемы исполнения

Задержки и проблемы исполнения вызывают расхождения между бэктестом и реальной торговлей. Бэктест часто не учитывает задержки обработки ордеров.

Как избежать:

  1. Симуляция латентности: моделируйте задержки в среде бэктестинга.
  2. Алгоритмы исполнения: используйте алгоритмы исполнения для минимизации задержек.
  3. Тесты в реальном времени: проводите небольшие реал-тайм тесты для оценки влияния латентности.

Заключение

Бэктестинг — мощный инструмент алгоритмической торговли, но его нужно проводить аккуратно, чтобы избежать многочисленных подводных камней, ведущих к неверным результатам и плохим торговым решениям. Осознание рисков и меры по их снижению повышают устойчивость и надежность стратегий.

За более подробной информацией о бэктестинге и торговых стратегиях можно обратиться к QuantConnect. Примечание: Quantopian прекратил работу в ноябре 2020 года, но его наследие продолжает жить в виде открытой библиотеки Zipline.