Смещение прогнозирования

Смещение прогнозирования возникает, когда торговая модель или алгоритм непреднамеренно использует информацию о будущем, которая не была бы доступна на момент принятия торгового решения. Это может привести к чрезмерно оптимистичным показателям производительности и дезинформированным инвестиционным стратегиям. Предвзятость прогнозирования может быть особенно проблематичной в сфере алгоритмической торговли, которая в значительной степени полагается на исторические данные для тестирования на исторических данных и проверки модели.

Происхождение и объяснение

На финансовых рынках основной целью бэктестинга является оценка того, как торговая стратегия работала бы исторически. Предполагается, что прошлые результаты позволят понять, как стратегия может работать в будущем. Однако если модель включает данные, которые не были доступны в течение тестируемого периода, результаты будут искажены. Это искажает результаты бэктеста, создавая иллюзию прибыльности, которой не было бы при торговле в реальном времени.

Пример сценария

Представьте себе торговый алгоритм, который принимает решение о покупке или продаже акций на основе объявлений о квартальных прибылях. Алгоритм тестируется на исторических данных, включая объявления о прибылях. Если модель случайно использует фактические данные объявления до того, как они стали общедоступными, это приведет к вводящим в заблуждение результатам производительности. Это связано с тем, что на самом деле трейдеры не имели бы доступа к информации о доходах до тех пор, пока она не была официально опубликована.

Типы смещения прогноза

Утечка данных. Это происходит, когда информация из тестового набора случайно включается в обучающий набор. Например, если модель, предназначенная для прогнозирования цен на акции, использует данные о будущих ценах на этапе обучения, она предоставит нереалистичное представление о производительности модели.
Синхронизированные данные. Торговые алгоритмы часто полагаются на несколько наборов данных, таких как цены на акции, объемы торгов, процентные ставки или экономические показатели. Каждая из этих точек данных публикуется в разное время. Использование идеально синхронизированных данных без учета фактического времени задержки может привести к предвзятости.
Неодновременные данные: когда задействованы разные финансовые инструменты и они реагируют на информацию в разное время, очень важно учитывать эти задержки. Например, если в торговой модели одновременно используются цены на акции США и цены на европейские облигации без поправки на разное время работы рынка, будущая информация может непреднамеренно повлиять на решения.

Реальные последствия

Предвзятость прогнозирования влияет не только на теоретическое тестирование на исторических данных; это также имеет важные последствия для реального мира. Институциональные инвесторы, хедж-фонды и розничные трейдеры, полагающиеся на ошибочные модели, будут принимать неверные инвестиционные решения, что потенциально приведет к существенным потерям. Иллюзия высокой доходности, основанная на ошибочных бэктестах, может также привести к увеличению риска и кредитного плеча, что еще больше увеличивает финансовые риски.

Практический пример: количественные фонды

Количественные хедж-фонды, которые полагаются на алгоритмические модели для совершения сделок, понесли значительные потери из-за предвзятости прогнозирования. Например, квантовый фонд может разработать стратегию, основанную на исторических корреляциях между различными классами активов. Если эти корреляции рассчитываться с использованием будущей информации, стратегия будет выглядеть более надежной, чем она есть на самом деле.

Ссылка на Renaissance Technologies:

Методы предотвращения предвзятости прогнозирования

Тщательная сегментация данных: убедитесь, что наборы данных для обучения, проверки и тестирования строго разделены таким образом, чтобы будущие данные не просачивались в обучающий набор. Используйте перекрестную проверку временных рядов, при которой данные разбиваются на основе временных окон.
Исследования событий: при работе со стратегиями, ориентированными на события, убедитесь, что информация о событиях соответствует правильной временной шкале. Например, используйте объявления о доходах только на дату их официального выпуска.
Имитация рынка: разрабатывайте торговые модели в моделируемой рыночной среде, где данные имеют отметку времени, а события разворачиваются так же, как и в торговле в реальном времени.
Скользящие окна: используйте бэктестирование с скользящим окном, при котором модель периодически переобучается по мере поступления новых данных, избегая любого просмотра будущей информации.
Транзакционные издержки и проскальзывание. Включите в модель реалистичные транзакционные издержки и проскальзывание. Они могут существенно повлиять на прибыльность и дать более точную картину того, как стратегия будет работать в реальных рыночных условиях.

Роль технологий

Современные технологии предлагают как проблемы, так и решения в отношении смещения прогноза. С одной стороны, огромный объем доступных данных и вычислительных мощностей увеличивает риск непреднамеренного использования будущей информации. С другой стороны, передовые инструменты и программные платформы призваны снизить эти риски.

Алгоритмические торговые платформы

Такие платформы, как QuantConnect, Alpaca и Numerai, предоставляют комплексную среду для тестирования на исторических данных, которая помогает трейдерам избежать предвзятости. Эти платформы подчеркивают важность правильного разделения данных обучения и тестирования и предлагают инструменты для точного моделирования реальных рыночных условий.

Ссылка на QuantConnect:

Ссылка на Alpaca:

Ссылка на Numerai:

numer.ai

Заключение

Предвзятость прогнозирования — критическая проблема в области алгоритмической торговли, которая может исказить показатели производительности и привести к убыточным торговым стратегиям. Выявление и смягчение предвзятости имеет решающее значение для разработки надежных моделей, которые будут хорошо работать в реальных условиях. Трейдеры и количественные аналитики должны проявлять бдительность при обработке данных, проверке моделей и методах моделирования, чтобы гарантировать, что результаты их тестирования на исторических данных будут максимально точными.

Избегание предубеждений не только приводит к более надежным торговым стратегиям, но также создает основу доверия со стороны инвесторов и заинтересованных сторон, что необходимо для долгосрочного успеха на финансовых рынках.