Quali Dati Sono Necessari per Valutare le Assunzioni su Slippage?
Definizione e ambito delle assunzioni su slippage
Lo slippage è la differenza tra un prezzo di esecuzione ipotizzato (ciò che un modello, un backtest o un piano d’ordine prevede) e il prezzo effettivo di esecuzione (ciò che viene realmente eseguito). Un’“assunzione su slippage” è l’insieme di regole numeriche e input che trasformano questa differenza in un valore utilizzabile nei calcoli (ad esempio, quanto movimento sfavorevole ci si aspetta tra il momento della quotazione e quello dell’esecuzione, e come i costi si combinano con esso). Per valutare le assunzioni su slippage, è necessario innanzitutto definire con precisione la base del prezzo e la finestra temporale utilizzata:
- Prezzo ipotizzato: prezzo medio (mid-price), bid/ask, ultimo scambio o un riferimento specifico (e se viene rilevato al momento della decisione).
- Prezzo eseguito: prezzo di esecuzione, specificando se include esecuzioni parziali e come queste vengono aggregate.
- Tempistica: ritardo tra il timestamp del prezzo di riferimento e quello dell’esecuzione.
- Direzione: il movimento sfavorevole differisce tra acquisti e vendite.
Senza queste definizioni, due dataset o modelli possono produrre numeri di “slippage” non confrontabili.
Dati principali da raccogliere
In generale, sono necessari dati appartenenti a quattro categorie: dettagli dell’esecuzione, condizioni di mercato, componenti di costo e metadati per le assunzioni.
- Dati di esecuzione e riempimento (per misurare lo slippage effettivo)
- Prezzo di esecuzione per ogni evento (o esecuzioni aggregate con una regola di aggregazione chiara).
- Timestamp di esecuzione, preferibilmente con risoluzione sufficiente per rappresentare latenza e riordinamento temporale.
- Direzione dell’operazione (acquisto/vendita) e identificatori dello strumento.
- Comportamento dell’ordine: se gli ordini possono essere parzialmente riempiti, annullati o modificati.
- Dati del prezzo di riferimento (per calcolare le differenze tra ipotizzato ed effettivo)
- Serie storica del prezzo di riferimento utilizzata dal backtest o dalla regola di assunzione (es. spread bid/ask, prezzo medio o ultimo scambio).
- Regola di allineamento dei timestamp: momento esatto in cui viene campionato il prezzo di riferimento.
- Se il prezzo di riferimento è “quote time” (momento della decisione) o “model time” (momento in cui il calcolo ipotizza l’esecuzione).
- Dati sulle condizioni di mercato (per capire perché lo slippage varia)
- Indicatori di volatilità nell’orizzonte rilevante (es. range o variabilità dei rendimenti calcolati dallo stesso feed di riferimento).
- Indicatori di liquidità come ampiezza dello spread e variazioni dello spread.
- Indicatori di regime derivati dal comportamento di prezzo/quotazioni (non informazioni future), utilizzati per verificare la validità dell’assunzione in diverse condizioni.
- Dati su costi e frizioni (per evitare doppio conteggio)
- Costi espliciti: commissioni, tariffe o costi della piattaforma, se inclusi nel modello.
- Trattamento dello spread: se l’assunzione su slippage include già l’attraversamento dello spread o se lo spread è gestito separatamente.
Se non si separa il “movimento simile all’impatto sui prezzi” dallo “spread e dalle commissioni”, si rischia di ottenere un’assunzione internamente incoerente.
Provenienza, tempestività e controlli di qualità
La valutazione delle assunzioni su slippage richiede di verificare non solo i dati disponibili, ma anche la loro origine, l’età rispetto ai tempi di decisione/esecuzione e l’affidabilità.
- Provenienza: registrare il tipo di fonte per ogni dataset (exchange/feed di quotazioni, report di esecuzione del broker, esportazioni della piattaforma). La provenienza deve essere documentata in modo che un’altra persona possa riprodurre il collegamento tra prezzo di riferimento ed esecuzione.
- Tempestività: assicurarsi che i timestamp possano essere allineati. Se i timestamp sono approssimativi o inconsistenti, lo slippage potrebbe essere attribuito erroneamente a “movimenti di mercato” invece che a “ritardi di misurazione”.
- Coerenza: la serie storica del prezzo di riferimento usata per calcolare lo slippage ipotizzato dovrebbe provenire dallo stesso ambiente dei timestamp di esecuzione (o comunque essere allineata tramite un mapping documentato).
- Qualità dei dati: verificare dati mancanti, lacune nei timestamp, eventi duplicati e anomalie. Le anomalie potrebbero rappresentare eventi reali di esecuzione (es. liquidità scarsa) o errori di misurazione.
Un controllo pratico consiste nel verificare che la distribuzione dello slippage calcolato sia stabile quando si modificano leggermente impostazioni non decisive (come la frequenza di ricampionamento) e che vari in modo prevedibile quando si segmenta per volatilità o ampiezza dello spread.
Esempio o prova di cosa significa “valutazione”
Un approccio comune è verificare se la regola ipotizzata per lo slippage riesce a riprodurre le proprietà empiriche chiave dello slippage effettivo, utilizzando le stesse definizioni di riferimento e tempistica. Ad esempio:
- Confrontare lo slippage effettivo (calcolato dal confronto tra esecuzione e riferimento) con la distribuzione ipotizzata (media, mediana e comportamento delle code).
- Segmentare per direzione, ampiezza dello spread e regime di volatilità, quindi verificare se l’assunzione sottostima sistematicamente gli esiti sfavorevoli.
- Confermare che il costo per operazione implicito nell’assunzione sia coerente con il modo in cui vengono modellati costi e spread.