MGA PANGUNAHING KAALAMAN SA PAG-BACKTEST AT KARANIWANG STATISTICAL TRAPS

Ano ang Backtesting?

Ang backtesting ay ang proseso ng pagsusuri ng isang diskarte sa pangangalakal o pamumuhunan gamit ang makasaysayang data ng merkado. Ang layunin ay upang gayahin kung paano gumanap ang isang diskarte sa nakaraan upang maunawaan ang malamang na pag-uugali nito sa hinaharap. Kung ipinatupad nang tama, maaaring mag-alok ang backtesting ng mga insight sa mga kalakasan, kahinaan, panganib, at potensyal na bumalik ng isang diskarte.

Sa kaibuturan nito, ang backtesting ay nagsasangkot ng pagkuha ng makasaysayang data ng presyo at dami at paglalapat ng paunang natukoy na panuntunan sa kalakalan o algorithm. Ang mga kinalabasan — gaya ng kabuuang return, volatility, drawdown, bilang ng mga trade, at win-rate — ay susuriin upang masukat ang performance. Ang diskarteng ito na batay sa data ay batayan sa quantitative finance, algorithmic trading, at pamamahala ng portfolio na nakabatay sa panuntunan.

Mga Pangunahing Bahagi ng isang Backtest

Mahalaga ang ilang bahagi sa pagbuo ng wastong balangkas ng backtesting:

• Makasaysayang Data: Ang tumpak, malinis, at sapat na granular na data ay mahalaga. Ang mga gaps, error, o survivorship bias ay maaaring makabuluhang baluktot ang mga resulta.
• Mga Panuntunan sa Diskarte: Ang mga malinaw na panuntunan sa pagpasok at paglabas ay nag-aalis ng kalabuan at tukuyin kung kailan ginawa ang mga trade.
• Mga Gastos sa Transaksyon: Dapat isama ang slippage, mga komisyon, at bid/ask spread upang gayahin ang mga makatotohanang kundisyon.
• Pagsusukat ng Posisyon: Tinutukoy kung gaano karaming kapital ang inilalaan sa bawat kalakalan, na nakakaapekto sa parehong panganib at return.
• Pamamahala ng Panganib: Ang mga stop-loss, max na limitasyon sa drawdown, at exposure cap ay tumutukoy sa mga hangganan para sa mga katanggap-tanggap na pagkalugi.

Mga Bentahe ng Backtesting

Nag-aalok ang backtesting ng ilang benepisyo:

• Pagpapatunay ng Pagganap: Nakakatulong itong ma-validate kung ang isang diskarte ay nakabuo ng mga kumikitang resulta sa kasaysayan.
• Pagkilala sa Panganib: Ang mga backtest ay nagpapakita ng mga panahon ng hindi magandang pagganap, mataas na drawdown o pagkasumpungin.
• Paghahambing ng Diskarte: Pinapagana ang pag-benchmark ng maraming diskarte at pagpili ng pinakamatatag.
• Pag-align ng Pag-uugali: Sa pamamagitan ng paglalakad sa makasaysayang data, nauunawaan ng mga mamumuhunan kung kaya nilang sikolohikal na pangasiwaan ang mga pagbabago at daloy ng isang diskarte.

Mga Limitasyon ng Backtesting

Sa kabila ng halaga nito, ang backtesting ay hindi bolang kristal. Ang makasaysayang pagganap ay maaaring hindi sumasalamin sa mga kondisyon ng merkado sa hinaharap dahil sa nagbabagong dynamics. Maaaring mabigo ang isang diskarte na nagtrabaho sa panahon ng mababang rate ng interes sa panahon ng inflationary shocks o geopolitical volatility. Samakatuwid, ang backtesting ay dapat ituring bilang isang bahagi ng isang mas malawak na toolkit ng pagtatasa.

Pag-unawa sa Statistical Traps

Backtesting, bagama't malakas, ay madaling kapitan sa ilang karaniwang mga pitfalls at statistical error. Ang mga bitag na ito ay maaaring humantong sa mga mapanlinlang na pagtatantya ng pagganap, hindi magandang pagpapatupad ng diskarte, at mga maling desisyon sa pananalapi. Ang mga mangangalakal at analyst ay dapat manatiling mapagbantay upang maiwasan ang pagbuo ng mga hindi tamang konklusyon.

Overfitting sa Makasaysayang Data

Nangyayari ang overfitting kapag ang isang modelo o diskarte ay labis na iniakma sa makasaysayang data — kumukuha ng ingay sa halip na signal. Sa pangangalakal, nangangahulugan ito ng pag-optimize ng mga parameter upang tumugma sa mga makasaysayang kaganapan sa merkado na maaaring hindi na mauulit. Bagama't ang backtest ay maaaring mukhang stellar, ang real-world na performance ay kadalasang nakakadismaya.

Halimbawa, ang pagpili ng moving average na setting na 18.7 araw dahil lang sa pinakamahusay itong gumaganap sa isang partikular na dataset ay kadalasang isang paraan ng overfitting. Ang ganitong mga hyper-optimized na diskarte ay walang tibay at hindi maganda ang performance sa hindi nakikitang data.

Pagkiling sa Look-Ahead

Ito ay nangyayari kapag ang impormasyon mula sa hinaharap ay kasama (sinasadya o hindi) sa backtest. Halimbawa, ang paggamit ng pagsasara ng mga presyo para sa mga entry signal o fundamentals na data na ina-update nang retrospektibo ay lumilikha ng hindi patas na kalamangan. Ang isang mabubuhay na backtesting engine ay dapat na mahigpit na sumunod sa kronolohikal na daloy ng data.

Pagkiling sa Survivorship

Lumalabas ang survivorship bias kapag kasalukuyang nakalistang mga asset lang ang kasama sa makasaysayang dataset. Nabigo itong mag-account para sa mga kumpanyang nabangkarote, na-delist, o nakuha. Pinapangit nito ang performance pataas, dahil sistematikong ibinubukod ang mga nabigong entity.

Upang malabanan ito, dapat gumamit ang mga mangangalakal ng point-in-time na data na nagpapakita ng komposisyon ng isang index o asset universe kung paano ito umiral sa makasaysayang panahong iyon.

Data Snooping at Multiple Testing Bias

Sa paghahanap ng 'pinakamahusay' na diskarte, madalas na sinusubok ng mga analyst ang dose-dosenang o kahit daan-daang mga setup. Ang panganib ay nasa maling pagkilala sa random na tagumpay bilang tunay na gilid. Ang phenomenon na ito — kilala bilang data snooping o multiple testing bias — ay humahantong sa labis na kumpiyansa sa mahihinang mga diskarte.

Ang mga diskarte sa istatistika tulad ng White's Reality Check o mga paraan ng pagsasaayos ng p-value ay maaaring makatulong na labanan ang bitag na ito, ngunit ang pangunahing depensa ay pagpigil at out-of-sample na pagsubok.

Pagbabalewala sa Mga Friction sa Market

Ang walang alitan na kalakalan ay isang ilusyon. Sa katotohanan, ang mga hadlang sa pagkatubig, pagkadulas, pagkaantala sa pagpapatupad ng order, at mga spread ng bid-ask ay nakakabawas sa mga pagbabalik. Ang isang backtest na nabigong imodelo ang mga ito nang naaangkop ay magbubunga ng hindi makatotohanang mga inaasahan.

Para sa mga diskarte sa institusyon, ang pagmomodelo ng makatotohanang mga gastos sa epekto at mga ratio ng pagpuno ay mahalaga. Kahit na para sa mga retail na mangangalakal, ang accounting para sa mga komisyon at spread ng broker ay kinakailangan.

Mga Cognitive Biase

Ang mga bias ng tao gaya ng bias sa pagkumpirma, bias sa hindsight, at bias sa recency ay madalas na pumapasok sa pagsusuri. Maaaring piliing i-highlight ng mga mangangalakal ang mga resulta ng backtest na nagpapatunay sa kanilang mga paniniwala, nagpapalaki ng mga kamakailang resulta, o binabawasan ang pangmatagalang hindi magandang pagganap.

Ang isang disiplinado, nakabatay sa mga panuntunan na kapaligiran sa pagsubok, na sinamahan ng pagpapatunay ng peer o mga pagsusuri sa code, ay nakakatulong na mabawasan ang mga naturang impluwensya.

Pagbuo ng Matatag na Backtest

Ang paglikha ng isang maaasahang backtesting framework ay nagsasangkot ng higit pa sa coding algorithm at crunching na mga numero. Nangangailangan ito ng isang disiplinadong pamamaraan, mga proseso ng pagpapatunay, at isang mindset na nakasentro sa data. Ang isang matatag na backtest ay nakakatulong na mabawasan ang kawalan ng katiyakan at nagpapataas ng kumpiyansa sa posibilidad ng isang diskarte.

Gumamit ng Out-of-Sample Validation

Ang isa sa mga pinakaepektibong paraan upang subukan ang pagiging pangkalahatan ng isang diskarte ay sa pamamagitan ng out-of-sample na pagsubok. Kabilang dito ang paghahati ng dataset sa mga panahon ng pagsasanay at pagsubok:

• In-sample na Data: Ginamit upang bumuo ng lohika ng diskarte at mga parameter.
• Out-of-sample na Data: Nakalaan para sa pagpapatunay at pagsubok sa pagganap.

Kung mahusay na gumaganap ang isang diskarte sa parehong mga yugto, mas malamang na magkaroon ito ng tunay na predictive na kapangyarihan kaysa sa mga katangiang naka-curve.

Magsagawa ng Walk-Forward Analysis

Ang walk-forward optimization ay isang dynamic na extension ng out-of-sample na pagsubok. Dito, pana-panahong muling ino-optimize ang diskarte gamit ang rolling window ng kamakailang data, at pagkatapos ay inilapat sa susunod na yugto. Ginagaya nito kung paano magaganap ang real-world na diskarte sa pagpipino.

Halimbawa, maaari kang gumamit ng 2 taon na palugit ng pagsasanay upang i-optimize ang mga parameter ng diskarte at pagkatapos ay ipasa na subukan ito sa susunod na 6 na buwan ng data, na uulitin ang prosesong ito sa maraming window.

Maingat na Gumamit ng Statistical Sukatan

Ang mga karaniwang sukatan tulad ng Sharpe ratio, maximum drawdown, at win rate ay maaaring maging impormasyon, ngunit dapat bigyang-kahulugan sa konteksto:

• Maaaring itago ng mataas na Sharpe ratio ang mga panganib sa buntot o umasa sa mga resultang artipisyal na pinakinis.
• Ang mataas na rate ng panalo ay nakakaakit ngunit maaaring itago ang mga sakuna na pagkalugi kapag nagkamali ang mga trade.
• Ang mga mababang drawdown ay kadalasang nakakamit sa pamamagitan ng pagkuha ng hindi sapat na panganib, na humahantong sa mababang kita.

Ang katatagan ng istatistika ay dapat sumama sa lohika ng ekonomiya. Itanong: “May katuturan ba ang resultang ito?”

I-simulate ang Makatotohanang Kundisyon

Dapat ipakita ng mga simulation kung paano gagana ang diskarte sa totoong mundo. Kabilang sa mga pangunahing pagsasaalang-alang ang:

• Latency at mga pagkaantala sa oras para sa pagruruta ng order
• Ang mga spread ng bid-ask ay lumalawak sa panahon ng pabagu-bagong mga merkado
• Mga hadlang sa regulasyon o pattern-day na mga panuntunan sa kalakalan

Ang mga tool tulad ng Monte Carlo simulation ay maaari ding magmodelo ng mga random na sitwasyon upang subukan ang tibay sa ilalim ng kawalan ng katiyakan.

Dokumento at Bersyon Bawat Pagsubok

Ang masusing dokumentasyon ng mga pagpapalagay, mga halaga ng parameter, pinagmumulan ng data, at mga resulta ay nagbibigay-daan sa pag-uulit at pagsusuri ng peer. Ang kontrol sa bersyon (hal., gamit ang Git) ay tumutulong sa pagsubaybay sa umuulit na mga pagpapabuti at maiwasan ang mga pagkakamali tulad ng muling pagpapatakbo ng pagsubok sa binagong data nang hindi napapansin ang pagbabago.

Ilapat ang Pagsusuri na Batay sa Panganib

Higit pa sa hilaw na pagganap, ang pagsusuri ng diskarte mula sa isang perspektibo sa panganib sa kapital ay mahalaga. Kasama sa mga diskarte ang:

• Halaga sa Panganib (VaR)
• Inaasahang Pagkukulang (CVaR)
• Conditional drawdown analysis

Ang mga tool na ito ay nag-aalok ng mga insight sa pinakamasamang sitwasyon at tumutulong na ihanay ang diskarte sa pangkalahatang risk appetite ng investor.

Mga Pangwakas na Kaisipan

Ang matagumpay na backtesting sa huli ay tungkol sa pagkakaroon ng balanse sa pagitan ng analytical rigor at praktikal na pagpapatupad. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga pangunahing prinsipyo, pagkilala sa mga istatistikal na bitag, at pagpapanatili ng matatag na daloy ng trabaho, ang mga mangangalakal at mamumuhunan ay makakabuo ng mga estratehiya na may higit na kumpiyansa at pagiging maaasahan.