Data apa yang diperlukan untuk menilai Tema?
Definisi dan ruang lingkup: apa yang dimaksud dengan “Tema”
Sebelum mengumpulkan data, definisikan secara sederhana apa yang Anda maksud dengan Tema. Dalam banyak diskusi tentang rata-rata bergerak, “Tema” digunakan untuk menggambarkan konstruksi rata-rata bergerak spesifik yang dibangun dari beberapa tahap rata-rata bergerak. Persyaratan data pertama Anda adalah deskripsi metode yang tepat yang akan Anda uji: rumus, jumlah tahap, dan parameter (misalnya, panjang lookback atau pengaturan lain yang digunakan dalam konstruksi tersebut).
Selanjutnya, pisahkan mekanisme yang stabil dari kondisi yang bervariasi. Mekanisme adalah bagian deterministik: algoritma yang mengambil deret waktu input dan menghasilkan deret output. Kondisi yang bervariasi mencakup data pasar yang digunakan sebagai input, granularitas waktu, penyesuaian data apa pun, dan lingkungan eksekusi jika nanti Anda menghubungkan output dengan hasil yang mirip trading. Dalam artikel ini kami fokus pada penilaian konstruksi indikator/deret itu sendiri, bukan pada memproyeksikan kinerja masa depan.
Input data: deret waktu dan parameter yang harus Anda tentukan
Untuk menilai Tema, Anda memerlukan setidaknya input berikut:
-
Deret harga dasar (deret waktu input). Tentukan bidang harga mana yang digunakan metode ini (biasanya close, tetapi definisi metode harus menyatakannya). Anda juga memerlukan universe instrumen (misalnya, pasangan FX spesifik) karena nilai data berbeda antar instrumen.
-
Frekuensi pengambilan sampel dengan stempel waktu. Tentukan interval bar (misalnya, 1 menit, 1 jam, harian) dan konvensi zona waktu yang digunakan dalam kumpulan data. Tanpa ini, Anda tidak dapat mereproduksi hasil.
-
Nilai parameter. Berikan panjang lookback yang dipilih dan pengaturan internal lain yang diperlukan oleh definisi Tema yang Anda adopsi.
-
Aturan prapemrosesan data. Dokumentasikan bagaimana nilai yang hilang ditangani, apakah ada penyesuaian aksi korporasi (lebih jarang untuk FX, tetapi penyedia data tetap berbeda), dan bagaimana outlier diperlakukan. Pilihan ini dapat mengubah output bahkan ketika algoritmanya sama.
Bagaimana cara kerjanya dalam praktik? Tema dihitung dari deret inputnya melalui langkah-langkah perhitungan metode tersebut. Jika dua sumber berbeda dalam stempel waktu, bidang harga input, atau prapemrosesan, deret Tema yang dihasilkan akan berbeda bahkan jika rumusnya tidak berubah.
Provenansi dan ketepatan waktu: dari mana data berasal dan kapan data itu valid
Penilaian juga memerlukan provenansi data. Anda perlu mengetahui:
- Identitas sumber. Kumpulan data atau penyedia mana yang menyediakan deret waktu input.
- Waktu akuisisi vs. validitas historis. Bahkan untuk data historis, penyedia dapat merevisi backfill. Catat tanggal/versi akses jika tersedia.
- Ketepatan waktu untuk klaim “terkini” apa pun. Jika Anda menilai nilai terbaru yang dihitung, ketepatan waktu menjadi bagian dari kumpulan data: kapan snapshot data diambil itu penting.
Pemeriksaan kualitas yang material adalah mengonfirmasi bahwa aturan pembentukan bar kumpulan data sesuai dengan ekspektasi metode Anda. Misalnya, penyedia yang berbeda dapat mendefinisikan open/high/low/close bar dengan cara yang sedikit berbeda atau menerapkan batas sesi yang berbeda. Perbedaan tersebut dapat menggeser deret input dan karenanya output Tema.
Bukti dan pemeriksaan kualitas: cara memverifikasi bahwa penilaian konsisten
Gunakan pendekatan verifikasi yang memeriksa mekanisme dan kualitas data:
- Uji reproduksibilitas. Hitung ulang Tema menggunakan definisi, parameter, dan kumpulan data input yang sama. Jika Anda tidak dapat mereproduksi output dalam toleransi kecil, penilaian memiliki masalah data atau implementasi.
- Perbandingan antar penyedia. Jika Anda menggunakan dua feed data independen, bandingkan apakah perbedaan tersebut konsisten dengan perbedaan yang diketahui (stempel waktu, bidang harga, penanganan data yang hilang). Perbedaan besar yang tidak dapat dijelaskan adalah tanda bahaya.
- Pemeriksaan kondisi batas. Konfirmasikan bagaimana metode berperilaku di dekat awal deret, di mana data sebelumnya yang tidak mencukupi dapat memaksa inisialisasi yang berbeda.
- Jejak perhitungan. Jika memungkinkan, tangkap deret perantara (tahap rata-rata bergerak internal metode) sehingga Anda dapat menemukan di mana perbedaan masuk.
Kriteria kelulusan: Anda dapat menyatakan, dengan dokumentasi yang jelas, (1) definisi Tema yang tepat, (2) deret input dan pengaturan parameter yang presisi, (3) provenansi dan stempel waktu kumpulan data, dan (4) pemeriksaan kualitas yang Anda terapkan.
Keterbatasan dan risiko: apa yang bisa salah dan apa yang tidak boleh Anda asumsikan
Satu keterbatasan material adalah sensitivitas: output rata-rata bergerak sangat bergantung pada data input yang dipilih, interval pengambilan sampel, dan inisialisasi metode. Oleh karena itu, hubungan historis tidak menetapkan hasil masa depan.
Keterbatasan lain adalah non-stasioneritas. Rezim pasar dapat berubah, dan algoritma yang menggambarkan satu periode dapat berperilaku berbeda di periode lain, bahkan ketika dihitung dengan benar.