NHỮNG ĐIỀU CƠ BẢN VỀ KIỂM TRA NGƯỢC VÀ CÁC BẪY THỐNG KÊ PHỔ BIẾN

Kiểm tra ngược là gì?

Kiểm tra ngược là quá trình đánh giá một chiến lược giao dịch hoặc đầu tư bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường lịch sử. Mục tiêu là mô phỏng hiệu suất của một chiến lược trong quá khứ để hiểu được hành vi có thể xảy ra trong tương lai. Nếu được triển khai đúng cách, kiểm tra ngược có thể cung cấp thông tin chi tiết về điểm mạnh, điểm yếu, rủi ro và tiềm năng lợi nhuận của một chiến lược.

Về cơ bản, kiểm tra ngược bao gồm việc lấy dữ liệu giá và khối lượng lịch sử và áp dụng một quy tắc hoặc thuật toán giao dịch được xác định trước. Các kết quả — chẳng hạn như tổng lợi nhuận, độ biến động, mức giảm, số lượng giao dịch và tỷ lệ thắng — sau đó được phân tích để đánh giá hiệu suất. Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này là nền tảng của tài chính định lượng, giao dịch thuật toán và quản lý danh mục đầu tư dựa trên quy tắc.

Các thành phần chính của Kiểm tra ngược

Một số thành phần thiết yếu để xây dựng một khuôn khổ kiểm tra ngược hợp lệ:

• Dữ liệu lịch sử: Dữ liệu chính xác, rõ ràng và đủ chi tiết là rất quan trọng. Khoảng trống, lỗi hoặc thiên kiến ​​sống sót có thể làm sai lệch đáng kể kết quả.
• Quy tắc Chiến lược: Quy tắc vào và thoát lệnh rõ ràng giúp loại bỏ sự mơ hồ và xác định thời điểm thực hiện giao dịch.
• Chi phí Giao dịch: Trượt giá, hoa hồng và chênh lệch giá mua/bán phải được kết hợp để mô phỏng các điều kiện thực tế.
• Định cỡ Vị thế: Xác định lượng vốn được phân bổ cho mỗi giao dịch, ảnh hưởng đến cả rủi ro và lợi nhuận.
• Quản lý Rủi ro: Lệnh dừng lỗ, giới hạn rút vốn tối đa và giới hạn rủi ro xác định ranh giới cho các khoản lỗ có thể chấp nhận được.

Ưu điểm của Kiểm tra Ngược

Kiểm tra Ngược mang lại một số lợi ích:

• Xác thực Hiệu suất: Nó giúp xác thực xem một chiến lược có tạo ra kết quả sinh lời trong quá khứ hay không.
• Rủi ro Nhận dạng: Kiểm tra ngược cho thấy các giai đoạn hoạt động kém hiệu quả, mức sụt giảm lớn hoặc biến động.
• So sánh Chiến lược: Cho phép so sánh nhiều chiến lược và lựa chọn chiến lược mạnh mẽ nhất.
• Điều chỉnh Hành vi: Bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử, nhà đầu tư hiểu được liệu họ có thể xử lý tâm lý trước những biến động của chiến lược hay không.

Hạn chế của Kiểm tra ngược

Mặc dù có giá trị, nhưng kiểm tra ngược không phải là quả cầu pha lê. Hiệu suất lịch sử có thể không phản ánh điều kiện thị trường trong tương lai do động lực thay đổi. Một chiến lược hiệu quả trong thời kỳ lãi suất thấp có thể thất bại trong các cú sốc lạm phát hoặc biến động địa chính trị. Do đó, kiểm tra ngược phải được coi là một thành phần của bộ công cụ đánh giá tổng thể.

Hiểu về Bẫy Thống kê

Kiểm thử ngược, mặc dù hiệu quả, nhưng cũng dễ mắc phải một số cạm bẫy và lỗi thống kê phổ biến. Những cạm bẫy này có thể dẫn đến ước tính hiệu suất sai lệch, triển khai chiến lược kém và đưa ra quyết định tài chính sai lầm. Các nhà giao dịch và nhà phân tích phải luôn cảnh giác để tránh đưa ra kết luận không chính xác.

Quá khớp với Dữ liệu Lịch sử

Quá khớp xảy ra khi một mô hình hoặc chiến lược được điều chỉnh quá mức theo dữ liệu lịch sử — thu thập nhiễu thay vì tín hiệu. Trong giao dịch, điều này có nghĩa là tối ưu hóa các tham số để phù hợp với các sự kiện thị trường lịch sử có thể không bao giờ lặp lại. Mặc dù kiểm thử ngược có vẻ xuất sắc, nhưng hiệu suất thực tế thường không như mong đợi.

Ví dụ: việc chọn cài đặt trung bình động là 18,7 ngày chỉ vì nó hoạt động tốt nhất trong một tập dữ liệu cụ thể thường là một dạng quá khớp. Các chiến lược siêu tối ưu hóa như vậy thiếu tính mạnh mẽ và hoạt động kém hiệu quả trên dữ liệu chưa được biết đến.

Thiên kiến ​​nhìn trước

Điều này xảy ra khi thông tin từ tương lai được đưa vào (cố ý hoặc không) trong quá trình kiểm tra ngược. Ví dụ, việc sử dụng giá đóng cửa cho tín hiệu vào lệnh hoặc dữ liệu cơ bản được cập nhật hồi tố sẽ tạo ra một lợi thế không công bằng. Một công cụ kiểm tra ngược khả thi phải tuân thủ nghiêm ngặt luồng dữ liệu theo trình tự thời gian.

Thiên kiến ​​sống sót

Thiên kiến ​​sống sót phát sinh khi chỉ các tài sản hiện đang niêm yết mới được đưa vào tập dữ liệu lịch sử. Nó không tính đến các công ty đã phá sản, hủy niêm yết hoặc bị mua lại. Điều này làm hiệu suất bị bóp méo theo hướng tăng lên, vì các thực thể thất bại bị loại trừ một cách có hệ thống.

Để chống lại điều này, các nhà giao dịch phải sử dụng dữ liệu tại một thời điểm phản ánh thành phần của một chỉ số hoặc tài sản tại thời điểm lịch sử đó.

Dò tìm dữ liệu và Sai lệch kiểm tra nhiều lần

Trong quá trình tìm kiếm chiến lược 'tốt nhất', các nhà phân tích thường thử nghiệm hàng chục, thậm chí hàng trăm thiết lập. Nguy cơ nằm ở việc xác định nhầm thành công ngẫu nhiên là lợi thế thực sự. Hiện tượng này — được gọi là dò tìm dữ liệu hoặc sai lệch kiểm tra nhiều lần — dẫn đến sự tự tin thái quá vào các chiến lược yếu kém.

Các kỹ thuật thống kê như Kiểm tra Thực tế của White hoặc các phương pháp điều chỉnh giá trị p có thể giúp chống lại cái bẫy này, nhưng biện pháp phòng thủ chính là sự kiềm chế và kiểm tra ngoài mẫu.

Bỏ qua Ma sát Thị trường

Giao dịch không ma sát là một ảo tưởng. Trên thực tế, các hạn chế về thanh khoản, trượt giá, độ trễ thực hiện lệnh và chênh lệch giá mua-bán làm xói mòn lợi nhuận. Một backtest không mô hình hóa được những điều này một cách phù hợp sẽ tạo ra những kỳ vọng không thực tế.

Đối với các chiến lược của tổ chức, việc mô hình hóa chi phí tác động và tỷ lệ lấp đầy thực tế là điều cần thiết. Ngay cả đối với các nhà giao dịch bán lẻ, việc tính toán hoa hồng môi giới và chênh lệch giá là điều bắt buộc.

Khuynh hướng nhận thức

Các khuynh hướng của con người như thiên kiến ​​xác nhận, thiên kiến ​​nhìn lại quá khứ và thiên kiến ​​gần đây thường len lỏi vào phân tích. Các nhà giao dịch có thể chọn lọc nhấn mạnh các kết quả backtest xác nhận niềm tin của họ, phóng đại các kết quả gần đây hoặc giảm nhẹ hiệu suất kém trong dài hạn.

Một môi trường thử nghiệm có kỷ luật, dựa trên quy tắc, kết hợp với xác thực ngang hàng hoặc đánh giá mã, giúp giảm thiểu những ảnh hưởng như vậy.

Xây dựng Backtest mạnh mẽ

Việc tạo ra một khuôn khổ backtest đáng tin cậy không chỉ đơn thuần là viết mã thuật toán và xử lý số liệu. Nó đòi hỏi một phương pháp luận chặt chẽ, quy trình xác thực và tư duy lấy dữ liệu làm trọng tâm. Một backtest mạnh mẽ giúp giảm thiểu sự không chắc chắn và tăng cường sự tin tưởng vào tính khả thi của chiến lược.

Sử dụng Xác thực Ngoài Mẫu

Một trong những cách hiệu quả nhất để kiểm tra khả năng khái quát hóa của một chiến lược là thông qua kiểm tra ngoài mẫu. Điều này bao gồm việc chia tập dữ liệu thành các giai đoạn huấn luyện và thử nghiệm:

• Dữ liệu trong mẫu: Được sử dụng để phát triển logic và các tham số chiến lược.
• Dữ liệu ngoài mẫu: Dành riêng cho việc xác thực và kiểm tra hiệu suất.

Nếu một chiến lược hoạt động tốt trong cả hai giai đoạn, thì khả năng chiến lược đó sở hữu sức mạnh dự đoán thực sự cao hơn là các đặc điểm được điều chỉnh theo đường cong.

Thực hiện Phân tích Tiến

Tối ưu hóa tiến là một phần mở rộng động của thử nghiệm ngoài mẫu. Trong đó, chiến lược được tối ưu hóa lại định kỳ bằng cách sử dụng một cửa sổ dữ liệu gần đây liên tục, sau đó được áp dụng cho giai đoạn tiếp theo. Điều này mô phỏng cách thức tinh chỉnh chiến lược trong thế giới thực.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng khung thời gian đào tạo 2 năm để tối ưu hóa các thông số chiến lược, sau đó kiểm tra lại trên dữ liệu 6 tháng tiếp theo, lặp lại quy trình này trên nhiều khung thời gian khác nhau.

Sử dụng các số liệu thống kê một cách thận trọng

Các số liệu phổ biến như tỷ lệ Sharpe, mức giảm tối đa và tỷ lệ thắng có thể cung cấp thông tin hữu ích, nhưng phải được diễn giải trong bối cảnh:

• Tỷ lệ Sharpe cao có thể che giấu rủi ro đuôi hoặc dựa vào kết quả được làm mịn một cách giả tạo.
• Tỷ lệ thắng cao rất hấp dẫn nhưng có thể che giấu những khoản lỗ thảm khốc khi giao dịch đi chệch hướng.
• Mức giảm thấp thường đạt được do chấp nhận rủi ro không đủ, dẫn đến lợi nhuận thấp.

Tính vững chắc của thống kê phải song hành với logic kinh tế. Hãy hỏi: "Kết quả này có hợp lý không?"

Mô phỏng các điều kiện thực tế

Mô phỏng phải phản ánh cách thức chiến lược vận hành trong thế giới thực. Những cân nhắc chính bao gồm:

• Độ trễ và thời gian trễ trong việc định tuyến lệnh
• Chênh lệch giá mua-bán mở rộng trong thị trường biến động
• Các ràng buộc về quy định hoặc quy tắc giao dịch theo mô hình trong ngày

Các công cụ như mô phỏng Monte Carlo cũng có thể mô hình hóa các kịch bản ngẫu nhiên để kiểm tra tính vững chắc trong điều kiện không chắc chắn.

Ghi chép và Phiên bản cho Mỗi Bài Kiểm tra

Việc ghi chép đầy đủ các giả định, giá trị tham số, nguồn dữ liệu và kết quả cho phép lặp lại và đánh giá ngang hàng. Kiểm soát phiên bản (ví dụ: sử dụng Git) giúp theo dõi các cải tiến lặp lại và tránh các lỗi như chạy lại thử nghiệm trên dữ liệu đã thay đổi mà không ghi nhận sự thay đổi.

Áp dụng Đánh giá Dựa trên Rủi ro

Ngoài hiệu suất thô, việc đánh giá chiến lược từ góc độ rủi ro vốn là điều cần thiết. Các kỹ thuật bao gồm:

• Giá trị Rủi ro (VaR)
• Thiếu hụt Kỳ vọng (CVaR)
• Phân tích giảm giá có điều kiện

Các công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về các kịch bản xấu nhất và giúp điều chỉnh chiến lược phù hợp với khẩu vị rủi ro tổng thể của nhà đầu tư.

Suy nghĩ Cuối cùng

Kiểm tra ngược thành công cuối cùng là đạt được sự cân bằng giữa tính nghiêm ngặt của phân tích và việc triển khai thực tế. Bằng cách hiểu các nguyên tắc chính, nhận biết các bẫy thống kê và duy trì quy trình làm việc hiệu quả, các nhà giao dịch và nhà đầu tư có thể phát triển chiến lược với sự tự tin và độ tin cậy cao hơn.