[Стратегии] Остерегайтесь низкочастотных данных

[!!NIKA!!]

Правильный анализ торговой стратегии требует точных исторических данных. И это действительно так. Исторические данные со множеством ошибок будут генерировать фиктивную прибыль для среднесрочных стратегий, так как на средний возврат будет оказывать влияние ценовые погрешности. Однако мало кому известно то, как совершенно точные исторические данные, взятые в неправильном виде, могут привести к опасно завышенным результатам бэктестирования. Я продемонстрирую это с помощью трех простых стратегий.

Стратегия CEF Premum Reversion

Патро и соавторы опубликовали доклад о торговле средним реверсированием премий инвестиционных фондов закрытого типа (CEF). Основываясь на рациональном анализе, рыночная стоимость CEF должна быть эквивалентна чистой стоимости активов (NAV) ее фондов. Таким образом стратегия использования любых различий является разумной и простой: ранжируйте все CEF по их разнице в процентах («премии») между рыночной стоимостью и чистой стоимости активов, а затем продавайте квинтиль с максимальной премией и покупайте квинтиль с минимальной (возможно, даже отрицательной) премией. Удерживайте их в течение месяца и повторяйте дальше (вы можете пробовать делать это ежедневно, так как “Bloomberg” ежедневно предоставляет данные NAV). Коэффициент Шарпа в этой стратегии с 1998 по 2011 год составляет 1,5. Комиссии по транзакциям игнорируются, но они не должны быть значимыми для стратегии восстановления балансировки в течение месяца.

Авторы безупречны в использовании своих высококачественных ценовых данных, предоставленных CRSP, и ежемесячных данных NAV, предоставляемых фондом “Bloomberg” для проведения бэктестирования. Поэтому я был уверен, что могу воспроизвести их результаты с помощью тех же данных, предоставляемых CRSP, и исторических данных NAV, предоставляемых базой данных “Compustat”. Прилагаю график кумулятивной доходности моего собственного теста:

Тем не менее, мне также известно, что есть одна деталь, которую игнорируют многие трейдеры и научные исследователи при анализе дневных стратегий по акциям ETF или CEF. В качестве цены исполнения они обычно используют «консолидированную» цену закрытия вместо «официальной» (также называемой «аукционной» или «первичной») цены закрытия. Чтобы понять разницу, нужно помнить, что фондовый рынок США представляет собой сеть из более чем 60 «рыночных центров» (см. примечания преподавателя профессора Джоэла Хасбрука к отличному обзору структуры фондового рынка США). Точная цена, по которой будет исполняться ордер, сильно зависит от точного рыночного центра, к которому он был направлен. Естественным способом реализации этой стратегии CEF является отправка рыночного ордера на закрытие (MOC) или лимитного ордера на закрытие (LOC) вблизи цены закрытия – именно так мы можем участвовать в закрытии аукциона и не платить спред между ценами bid и ask.

Такие ордера будут направляться на первичную биржу для каждого фонда, ETF или CEF, а цена, которую он заполняет, будет официальной/аукционной/основной ценой на этой бирже. С другой стороны, цена, предоставляемая большинством бесплатных услуг передачи данных (например, “Yahoo Finance”), представляет собой консолидированную цену, которая является только суммой последней транзакции, полученной Информационным процессором актива (SIP) любого из этих рыночных центров и до 16:00 по восточному поясному времени. Нет оснований полагать, что чей-то ордер будет направлен в какой-то конкретный рыночный центр и что он вообще был исполнен по этой цене. К сожалению, стратегия CEF была проверена с использованием этой консолидированной цены. Поэтому я решил снова протестировать ее с использованием официальной цены закрытия.

Где мы можем найти официальную цену закрытия в истории? Ее предоставляет “Bloomberg”, но подписка на него стоит дорого. В данных CRSP было удобно включить последнюю цену bid и ask, с помощью которых можно вычислить среднюю цену в 16:00, что является хорошей оценкой официальной цены закрытия. Именно эту среднюю цену я использовал для пересмотренного бэктестирования. Но данные CRSP также стоят недешево – я использовал их только потому, что имел к ним свободный доступ, будучи научным сотрудником. Тем не менее, есть неожиданный источник, который действительно предоставляет официальную цену закрытия по разумной цене: QuantGo.com арендует данные по тику, которые имеют Cross flag для закрытия аукционной торговли. Звучит иронично: для самого дешевого способа правильного тестирования стратегии, которая торгуется только один раз в месяц, требуется отметка тика с отметкой времени в 1 миллисекунду со специальными тегами для каждой сделки!

Итак, график кумулятивной доходности, основанный на средней цене для нашего бэктеста выглядит следующим образом.

Стратегия Opening Gap Reversion

В моей книге рассказывается об этой стратегии: начните торговать с SPX universe, покупайте 10 акций, которые открываются максимальным гэпом вниз, и продавайте 10 акций, которые открываются максимальным гэпом вверх. Закрывайте все позиции вблизи цены закрытия дня. Чтобы сделать эту стратегию более надежной, мы можем применять различные технические или фундаментальные фильтры, но основным двигателем доходности является среднее значение возврата за ночь (т. е. возврат от цены закрытия предыдущего дня к цене открытия сегодняшнего дня).

Мы протестировали эту же стратегию, используя среднюю цену закрытия, о чем я говорил выше, и включая дополнительные транзакционные издержки в 5 базовых пунктов как для открытия, так и для закрытия позиции. Бэктестирование дало замечательнее результаты, и мы применили эту стратегию на реальном рынке. Для сравнения прилагаем две кривые кумулятивной доходности для бэктестирования и при торговле на реальном рынке:

Да, эта стратегия продемонстрировала умеренную прибыль, но ни в одном из случаев не приблизилась к прибыльности бэктеста. В чем была ошибка? В двух вещах:

• Как и цена в случае с ценой закрытия, мы должны были использовать официальную/аукционную/основную цену открытия. К сожалению, CRSP не предлагает bid и ask цену открытия, поэтому мы не смогли оценить цену открытия по средней цене. Тем не менее, “QuantGo” предоставляет Cross flag для цены открытия аукционной торговли;
• Чтобы создать лимитный ордер на открытие (LOO) или рыночный ордер на открытие (MOO), подходящие для исполнения данной стратегии, нам необходимо установить ордер, используя предрыночные котировки до 09:28 утра по восточному поясному времени, исходя из правил Nasdaq.

Опять же, стратегия, которая, по всей видимости, является низкочастотной, с простым входом по цене открытия и выходом по цене закрытия, для правильного бэктестирования фактически требует данных TAQ (тиков и котировок).

Стратегия Futures Momentum

Во избежание того, чтобы вы не считали, что требование данных TAQ для бэктестирования относится только к стратегиям возврата к среднему, мы можем рассмотреть стратегию следования за фьючерсами, которая может быть применена к бензину (RB), золоту (GC) или различным другим контрактам, торгуемым на NYMEX.

В конце торговой сессии (определяемой от закрытия сессии предыдущего дня до закрытия сессии текущего дня) проранжируйте все сделки и котировки этой сессии. Мы открываем длинную позицию по контракту на следующей сессии, если последняя цена выше 95-го процентиля, и закрываем ее, если цена опустилась ниже 60-го процентиля (это будет стоп-лосс). Аналогичным образом мы открываем короткую позицию по контракту, если последняя цена ниже 5-го процентиля, и закрываем ее, если цена поднялась выше 40-го процентиля.

Несмотря на то, что данная стратегия является внутридневной, она обычно торгуется однократно в обоих направлениях в течение дня – низкочастотная стратегия. Мы протестировали ее на исторических данных двумя способами: на минутных торговых барах (скорректированных ценах, предоставленных eSignal), и по наиболее выгодным ценовым предложениям (BBO) с интервалом времени в 1 мс (на фактических, нескорректированных контрактных ценах, представленных QuantGo).

Для всех протестированных нами контрактов данные за 1 мс принесли нам гораздо худшую прибыль, чем минутные данные. Причина оказалась в том, что данные за 1 мс показывают, что стратегия демонстрирует высокочастотные колебания. Это внезапные изменения в биржевом стакане (в частности, котировки BBO), которые быстро восстанавливаются. Некоторые наблюдатели назвали их колебаниями, приводящими к «мини-крахам», и они очень часто случаются на фьючерсных и фондовых рынках, а иногда и на рынке Форекс. Некоторые люди связывают их возникновение с высокочастотной торговлей. Но я думаю, что эти колебания описывает ситуацию лучше, чем внезапный крах, поскольку внезапный крах подразумевает внезапное исчезновение котировок или ликвидности из биржевого стакана, в то время как в ситуации мини-крахами новые котировки/ликвидность над BBO могут внезапно появиться и исчезнуть в течение нескольких миллисекунд, одновременно с исчезновением и повторным появлением котировок на противоположной стороне биржевого стакана. Поскольку наша стратегия является импульсной, такие развороты, конечно же, приводят к убыткам. Эти убытки очень реальны, и мы несли их в торговле на реальных рынках. Но эти убытки также невозможно прогнозировать, если мы используем данные с барами М1.

Некоторые читатели могут возразить: если минутный бэктест демонстрирует хорошую прибыль, почему бы тогда в режиме реального времени просто не торговать с использованием информации по минутному бару и не сохранить свою прибыль? Давайте рассмотрим, почему в действительности это не дает нам возможности избежать использования данных TAQ. Обратите внимание, что с помощью минутных данных мы смогли избежать колебаний, только потому, что нам повезло в нашем бэктесте, а не потому, что у нас было какое-то правило торговли, которое бы избавляло нас от открытия и закрытия позиции в момент появления таких колебаний. Как же в таком случае мы можем гарантировать, что наша удача продолжится при торговле на реальном рынке? По крайней мере, мы должны протестировать эту стратегию со множеством наборов данных с минутным баром и выбрать такой набор, который демонстрирует худшие результаты в рамках нашего стресс-тестирования. Например, один набор может быть [9:00:00, 9:01:00, 9:02:00, ...,], а второй набор может быть [9:00:00,001, 9:01:00,001, 9:02:00.001, ...] и т. д. Однако такое бэктестирование по-прежнему требует данных TAQ, но ни один поставщик исторических данных, каких я знаю, не предоставляет такие множественные наборы смещенных во времени баров!

Как я уже упоминал выше, такие колебания всегда присутствуют на фондовом рынке. И это не должно удивлять, учитывая, что 50% объема сделок по акциям приходится на высокочастотную торговлю. Это особенно опасно, когда мы торгуем на спредах, в частности на ETF в паре EWA против EWC. Небольшое изменение в BBO может представлять собой большое процентное изменение спреда, которое может быть всего несколько тиков в ширину. Таким образом эти колебания могут часто активировать ордера, которые заполняются по гораздо более низким ценам, чем ожидалось.

Заключение

Три приведенных выше примера ТС иллюстрируют, что даже при использовании стратегий низкочастотной торговли, даже при такой низкой частоте, как раз в месяц, для правильной проверки или даже экономичности нам зачастую всё равно будут необходимы высокочастотные данные TAQ. А при использовании внутридневной стратегии торговли, пусть даже при открытии позиции раз в день, такая необходимость становится еще более важной вследствие колебаний в биржевом стакане, которые происходят в пределах миллисекунд.

Эрни Чан,
Переведено специально для TradeLikeaPro.ru

Изменено 9 апреля, 2018 пользователем pavlus777

[lego1265]

Вижу перевод на трейд лайк про не читая ставлю лайк ))

[pavlus777]

Ссылка на оригинал:
http://epchan.blogspot.ru/2015/04/beware-of-low-frequency-data.html
Много спецтерминов, мы могли что-то неверно перевести.

[BIZ KI]

Причина оказалась в том, что данные за 1 мс показывают, что стратегия демонстрирует высокочастотные колебания

Видны ли такие колебания на графике?