Modalità di riparazione
Costo fatale
"Costo fatale" significa che la strategia, almeno sulla carta, ha funzionato. Guadagno lordo, profitto netto negativo: un segnale reale, annullato dal costo della transazione.
Questa è la definizione completa. Le entrate e le uscite grezze avevano un vantaggio reale, la curva del capitale saliva prima che venisse detratto un solo centesimo di costo. Poi abbiamo aggiunto lo spread denaro/lettera reale, le commissioni e lo slippage , e la curva si è appiattita o è scesa. Ogni operazione che la strategia ha previsto correttamente costava comunque di più in entrata e in uscita di quanto avesse guadagnato. Non è una cattiva logica. Un conto salato.
È il fallimento che tutti si aspettano sia quello più eclatante. I costi di trading sono l'avvertimento standard allegato a ogni backtest, e per una buona ragione: sono invisibili finché non vengono modellati in modo onesto. Ma i costi fatali sono solo il quarto motivo di rifiuto più comune. La storia più eclatante è vera. Semplicemente non è la storia della maggioranza. La maggior parte dei modelli rifiutati non aveva un vantaggio reale da perdere fin dall'inizio, quindi non c'era nulla che i costi potessero assorbire.
Quando i costi sono il vero problema, di solito la causa è la tempistica. Una strategia che mantiene una posizione aperta per ore assorbe pochi punti di spread su decine di operazioni senza quasi accorgersene. Una strategia che rientra nel mercato ogni pochi minuti paga quello spread ad ogni singola operazione, e il vantaggio per operazione si riduce fino a raggiungere l'entità del costo per operazione. Alla fine, si annulla completamente.
Il trading Forex su timeframe inferiori a 15 minuti rappresenta il caso più eclatante che abbiamo riscontrato. Le strategie basate su questo intervallo temporale perdono così costantemente a causa dei costi che abbiamo smesso del tutto di testare strategie Forex e CFD su timeframe inferiori a 30 minuti. La logica di ingresso non era errata. Semplicemente, lo spread si verifica prima che il profitto possa essere realizzato, e nessuna regolazione del segnale può modificare questo calcolo.
L'aspetto scomodo è che un sistema può avere ragione sulla direzione della maggior parte delle sue operazioni e comunque perdere denaro ogni mese, esclusivamente a causa dei propri costi di transazione. I rendimenti lordi sembrano interessanti, ma i rendimenti netti raccontano la verità. La differenza tra questi due valori è cruciale e si nota solo se si considerano lo spread reale e lo slippage reale in ogni singola operazione, anziché ipotizzare un mercato senza attriti che in realtà non è mai esistito.
La ricerca alla base di questo
- Sullivan, Timmermann & White (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap.” Journal of Finance 54(5). — Una volta che il data-snooping è stato prezzato su circa un secolo di dati del Dow Jones, la migliore regola di trading in-sample ha smesso di battere il mercato nel decennio successivo, la stessa distanza tra ciò che sembra buono sulla carta e ciò che resiste ai test reali che costa misure fatali.
- Brock, Lakonishok & LeBaron (1992). “Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns.” Journal of Finance 47(5). — Un primo esempio di rendimenti lordi delle regole di trading che sembravano forti prima che gli attriti venissero prezzati, il tipo di risultato che il test di costo fatale è progettato per testare sotto stress.
- López de Prado (2018). “Advances in Financial Machine Learning.” Wiley. — Un manuale sul perché i backtest esagerano i propri vantaggi, trattando di overfitting, data leakage e false scoperte, oltre alla disciplina di validazione che li individua prima che ci si fidi di una curva, la stessa onestà sulle condizioni di test che distingue un vantaggio teorico da uno reale.
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