Qué significan los supuestos de spread
Los “supuestos de spread” son las expectativas declaradas sobre el costo de transacción representado por el spread bid-ask utilizado en un cálculo, backtest, pronóstico o ejemplo. Los spreads no son solo un número único: dependen de cómo se define la cotización (bid y ask), de cuándo se mide y de cómo se supone que se ejecuta la operación.
Para evaluar si sus supuestos son razonables, necesita datos que le permitan: (1) definir el concepto de spread con precisión, (2) reproducir el mismo cálculo de spread que utiliza y (3) comprobar si ese comportamiento del spread es lo suficientemente estable para el propósito.
Insumos principales que necesita
Normalmente necesita cuatro grupos de insumos: la definición del spread, los datos de precio/cotización, los supuestos de ejecución y cualquier costo que interactúe con los spreads.
- Definición del spread y regla de medición Indique qué spread quiere decir:
- Spread bruto: calculado directamente a partir del bid y el ask en el momento de la medición.
- Spread efectivo: spread experimentado después de tener en cuenta el momento de ejecución y las condiciones de la orden.
- Spread modelado: una estimación derivada de una transformación (por ejemplo, un promedio o una regla). Sin una definición específica, las comparaciones posteriores son ambiguas.
- Datos de cotización o precio utilizados para derivar el spread Recopile las series de bid y ask (o los campos equivalentes) en las que se basa su supuesto de spread. Para cada serie, registre:
- la identificación del instrumento,
- las marcas de tiempo de las cotizaciones,
- si los datos son a nivel de tick, agregados o muestreados.
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Oportunidad y alineación con la ejecución Los datos de spread deben coincidir con el “cuándo” de su cálculo. Si supone una entrada en un momento específico, los datos de spread deben derivarse de cotizaciones contemporáneas a ese momento de entrada. Las marcas de tiempo desalineadas pueden crear un desajuste sistemático.
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Supuestos de ejecución y costos de negociación que afectan el spread realizado Incluso si supone un spread, el costo realizado puede cambiar debido a los detalles de ejecución. Los datos a capturar incluyen:
- si se supone que las operaciones ocurren instantáneamente al precio cotizado o con demora,
- si se supone que las órdenes son de mercado o limitadas,
- cualquier otro componente de costo de transacción que combine con el spread (por ejemplo, comisiones o tarifas, si las modela).
Procedencia: de dónde provienen los datos
También necesita procedencia—evidencia del origen y el uso previsto—para cada variable que interviene en el supuesto de spread.
Los detalles clave de procedencia incluyen:
- Tipo de fuente de datos: cotizaciones proporcionadas por el bróker, datos de exchange/plataforma o un feed de un proveedor de datos.
- Transparencia del procesamiento de datos: si el feed es bruto o ya está filtrado/limpiado.
- Política de muestreo: si las cotizaciones están completas o si los vacíos se rellenan.
- Consistencia a lo largo del tiempo: si el formato del feed o las condiciones de liquidez cambiaron.
Si el supuesto de spread se deriva de un tipo de feed, pero su evaluación utiliza otro, no puede validar el supuesto de manera confiable.
Oportunidad y controles de calidad antes de confiar en el supuesto
Debido a que los spreads pueden variar rápidamente, debe aplicar controles de calidad que confirmen que el supuesto no se basa en artefactos.
Los controles materiales incluyen:
- Integridad de los datos: busque puntos de bid/ask faltantes o vacíos prolongados.
- Integridad de las marcas de tiempo: confirme marcas de tiempo monótonas y un manejo correcto de la zona horaria.
- Política de manejo de valores atípicos: documente cómo trata los valores extremos (por ejemplo, si los limita, los excluye o los conserva).
- Compatibilidad de granularidad: asegúrese de que la granularidad de la serie de spread coincida con cómo la utiliza (por operación, por vela, por día, etc.).
Un supuesto de spread puede fallar incluso cuando el spread promedio parece plausible si el conjunto de datos oculta períodos de iliquidez.
Evidencia o ejemplo: validación con períodos comparables
Una forma práctica de evaluar los supuestos de spread es comparar el comportamiento del spread supuesto contra el comportamiento observado en períodos separados y comparables.
Por ejemplo, si supone un spread promedio constante, necesita un conjunto de datos que muestre:
- la distribución de los spreads observados durante los tiempos relevantes,
- la proporción de tiempo en que el spread supera su valor supuesto,
- si la volatilidad del spread aumenta durante ciertos regímenes de mercado.
Si supone una regla de spread variable en el tiempo, debe verificar que la regla reproduzca los spreads observados cuando se aplica a las mismas definiciones y alineación de marcas de tiempo que utilizó originalmente.
Limitaciones y modos de fallo a tener en cuenta
Al menos una limitación material es esencial: los supuestos de spread pueden verse vulnerados por condiciones que sus datos o modelo no capturan.
Los modos de fallo comunes incluyen:
- Ensanchamiento impulsado por la liquidez: los spreads pueden ensancharse abruptamente cuando la liquidez disminuye.