Walk-forward replay

Detto anche: riproduzione walk-forward, riproduzione cronologica, riproduzione point-in-time

Perché riprodurre in avanti evita il look-ahead bias?

Riprodurre in avanti toglie il look-ahead dal calcolo rendendo i dati futuri non disponibili invece che soltanto vietati. La distinzione conta, perché il look-ahead bias non è quasi mai deliberato: si insinua quando un valore che porta una data successiva viene associato a una precedente, e un test che ha in mano tutto lo storico contemporaneamente non ha modo di accorgersene.

Formalmente il vincolo è che la decisione a ciascuna data sia funzione delle sole informazioni di quella data:

dove $w_t$ sono i pesi obiettivo che la strategia detiene alla data $t$, $f$ sono le regole della strategia e $\mathcal{F}_t$ è l'insieme informativo disponibile fino a $t$ incluso: prezzi già battuti, comunicazioni già pubblicate, indicatori calcolabili da entrambi. Un test la cui decisione in $t$ usa una qualsiasi parte di $\mathcal{F}_{t+k}$ con $k > 0$ soffre di look-ahead bias, per piccola che sia la fuga. Il walk-forward replay impone il vincolo per costruzione: al passo $t$ nulla di successivo a $t$ è stato letto.

Cosa avviene a ogni passo della riproduzione?

Ogni passo è la stessa sequenza di quattro operazioni, ripetuta per ogni data del periodo:

1. Avanza il cursore alla data successiva del periodo.
2. Leggi ciò che è conoscibile a quella data: i prezzi e i dati riportati già disponibili in quel momento.
3. Applica le regole a quelle informazioni: deriva i pesi obiettivo, verifica le condizioni di uscita, stabilisci se questa data è una data di ribilanciamento.
4. Registra l'esito: le posizioni risultanti, le operazioni e il valore del portafoglio, che diventa un punto della curva.

Poi il cursore prosegue, portandosi dietro le posizioni appena registrate e nient'altro. Poiché il passo 2 precede sempre il passo 3, le informazioni usate da una decisione sono fissate prima che la decisione venga presa; e poiché il passo 4 solo scrive, nessuna data successiva può tornare indietro su una precedente.

Esempio pratico: il cursore su una data di ribilanciamento

Una strategia ribilancia ogni mese, e il cursore della riproduzione arriva alla chiusura del 28 febbraio 2018.

Da queste informazioni deriva i pesi obiettivo del mese. Le operazioni di ribilanciamento che ne derivano sono modellate per eseguire all'apertura del primo giorno di negoziazione successivo alla data di ribilanciamento: la decisione è quindi presa sulla chiusura del 28 febbraio e l'esecuzione avviene all'apertura del 1° marzo, a un prezzo che la decisione non conosceva. Vedi orario esecuzione per quale prezzo della barra viene registrato.

Il cursore avanza poi al 1° marzo e ripete. Quando arriva a dicembre 2018 non sa ancora nulla del 2019, anche se l'esecuzione nel suo insieme proseguirà fino al presente: la strategia incontra ogni anno per la prima volta, in ordine, esattamente una volta.

In cosa differisce il walk-forward replay dall'ottimizzazione walk-forward?

Sono due cose diverse che condividono un nome, e confonderle è comune:

• Il walk-forward replay è il modo in cui una singola simulazione attraversa il tempo. Non si scelgono parametri e non si stima nulla: le regole sono fissate prima dell'esecuzione e applicate a ogni passo. Ogni backtest onesto è un walk-forward replay.
• L'ottimizzazione walk-forward — detta anche analisi walk-forward — è una procedura di ricerca che stima ripetutamente i parametri di una strategia su una finestra di storico e poi li verifica sulla finestra immediatamente successiva, facendo scorrere avanti entrambe. Contiene la riproduzione, ma le aggiunge sopra la stima dei parametri.

Le due rispondono a domande diverse. Una riproduzione risponde a "cosa avrebbero fatto queste regole?"; l'ottimizzazione walk-forward risponde a "dei parametri scelti sul passato avrebbero tenuto nel periodo successivo?". Un backtest di Fincanva è il primo caso: riproduce le regole che hai indicato e non calibra né ottimizza i tuoi parametri sul passato, quindi il risultato riflette le tue regole e non un adattamento allo storico su cui sono girate.

Come si comporta in Fincanva

• Un backtest riproduce le tue regole in ordine cronologico, dal primo anno consentito dagli strumenti che hai scelto fino all'ultima chiusura di mercato disponibile, mai oltre.
• Il punto di arrivo segue i dati più recenti e non la data di calendario di oggi, e i risultati si aggiornano ogni giorno quando arrivano nuovi dati di mercato: il traguardo del cursore avanza insieme ai dati.
• Le operazioni di ribilanciamento sono modellate per eseguire all'apertura del primo giorno di negoziazione successivo alla data di ribilanciamento, il che tiene distinte la data della decisione e quella dell'esecuzione.
• Le regole riprodotte sono quelle che hai indicato: Fincanva non calibra né ottimizza i tuoi parametri per adattarli al passato.
• L'analisi di uno screener ricentra ogni corrispondenza sulla propria data di selezione anziché sul calendario — vedi percorso in tempo-evento — che è un allineamento diverso degli stessi dati letti solo in avanti, non un'eccezione a questo principio.

Da cosa non ti protegge il walk-forward replay?

Il walk-forward replay sistema quando un'informazione raggiunge una decisione. Non fa nulla riguardo a cosa hai testato, quante volte l'hai testato o come leggi la risposta:

Un backtest può quindi essere del tutto privo di look-ahead bias e restare fuorviante: per questo la riproduzione è una soglia minima, non una garanzia. Vedi Come funziona il backtesting per l'esecuzione in dettaglio e I nove bias che Fincanva ti aiuta a evitare per il comportamento del prodotto nel suo contesto.

I backtest mostrano cosa sarebbe successo — non cosa succederà. Fincanva non fornisce consulenza finanziaria — vedi È una consulenza finanziaria?.