Co to jest przykładowe wyliczenie ryzyka algorytmicznego?

Bezpośrednia odpowiedź

Ryzyko algorytmiczne to ryzyko, że zautomatyzowany proces decyzyjny (reguły, modele lub logika realizacji) spowoduje straty, ponieważ założenia, dane wejściowe lub zachowanie realizacji nie odpowiadają rzeczywistym warunkom rynkowym. „Przykładowe wyliczenie” pokazuje liczby z jawnie określonymi wszystkimi założeniami, dzięki czemu można zweryfikować, skąd pochodzą straty—bez traktowania jakiegokolwiek wyniku jako gwarantowanego.

Mechanizm lub definicja

Algorytm w handlu zazwyczaj łączy trzy warstwy:

1. Reguły decyzyjne: w jaki sposób system wybiera działania na podstawie danych wejściowych (na przykład w oparciu o prognozy, poziomy progowe lub sygnały).
2. Realizacja: w jaki sposób zlecenia są wysyłane i realizowane (w tym opóźnienia, częściowe realizacje i efekty typu zlecenia).
3. Model kosztów: jak oczekiwane są spread, prowizje i poślizg w porównaniu z tym, co faktycznie występuje.

Ryzyko algorytmiczne występuje, gdy którakolwiek warstwa zachowuje się inaczej, niż zakłada projekt. Ta różnica może wynikać ze zmian reżimu rynkowego, nieoczekiwanych warunków płynności, nieprawidłowych strumieni danych, opóźnień sieciowych lub platformy, lub logicznych przypadków brzegowych (na przykład dzielenie przez wartość, która staje się bliska zeru, lub używanie nieaktualnych wartości).

Kluczowa idea dla poniższego przykładu: skupiamy się na mechanice (jak ryzyko się amplifikuje) i traktujemy warunki rynkowe i dostawcy jako zmienne założenia.

Przykładowe wyliczenie (w pełni określone założenia)

Ustawienie scenariusza

Załóżmy, że zautomatyzowana strategia składa zlecenia na jednej parze walutowej, używając stałego zamierzonego rozmiaru pozycji.

Założenia (wszystkie dla tego przykładu):

• Zamierzony rozmiar transakcji: 100 000 jednostek.
• Reguła wejścia: kupuj, gdy obliczony warunek jest „prawdziwy”.
• Algorytm poprawnie oblicza ten warunek w momencie decyzji.
• Opóźnienie realizacji powoduje, że faktyczne wejście następuje po gorszej cenie, niż oczekiwał algorytm.
• Dla uproszczenia, ignorujemy wezwania do uzupełnienia depozytu i skupiamy się wyłącznie na efektach zmian cen i kosztach transakcyjnych.

Aby obliczenia były przejrzyste, wybieramy powszechnie stosowane w uproszczonych przykładach podejście do konwersji wartości nominalnej na zysk/stratę:

• Załóżmy, że ruch o 1 pip = 10 USD na 100 000 jednostek.
• Zakładana cena wejścia: 1.1000.
• Faktyczna cena realizacji z powodu opóźnienia: 1.1020 (różnica 20 pipsów).
• Planowana cena wyjścia (oparta na oczekiwaniach algorytmu): 1.0980.
• Faktyczna realizacja wyjścia jest dotknięta tym samym wzorcem opóźnienia, ale upraszczamy to: zakładamy, że wyjście następuje po zamierzonej cenie wyjścia 1.0980, gdy tylko reguła się uruchomi.

Założenia dotyczące kosztów transakcyjnych:

• Oczekiwane koszty całkowite (proxy spread + prowizja): 2 USD.
• Faktyczne koszty całkowite: 3 USD.

Oblicz wynik

1. Strata na ruchu ceny w porównaniu z oczekiwaniem przy wejściu

• Pozycja jest faktycznie otwierana 20 pipsów wyżej, niż oczekiwano.
• Jeśli wyjście kończy się na 1.0980, zrealizowany ruch od faktycznego wejścia do wyjścia wynosi:
  • Faktyczne wejście: 1.1020
  • Wyjście: 1.0980
  • Różnica: 40 pipsów w dół.
• Gdyby wszystko zachowywało się zgodnie z oczekiwaniami, weszlibyśmy na 1.1000 i wyszli na 1.0980:
  • Oczekiwany ruch: 20 pipsów w dół.

Teraz porównaj zrealizowany i oczekiwany wkład do zysku/straty z ruchów cen:

• Zgodnie z zamierzoną logiką, zysk z ruchu ceny odzwierciedlałby 20 pipsów.
• Z opóźnionym wejściem, zysk odzwierciedla 40 pipsów—ale tutaj jest haczyk: decyzja algorytmu była skalibrowana do oczekiwanego środowiska. W wielu rzeczywistych przypadkach opóźnione wejście zmienia to, czy warunek wyjścia nadal obowiązuje, lub zmienia pośrednią ekspozycję na ryzyko. Dla czysto numerycznego przykładowego wyliczenia ryzyka algorytmicznego, potraktuj niezgodność jako: algorytm wychodzi później lub w innym momencie w warunkach stresu.

Aby zachować weryfikowalność i uniknąć ukrytych zachowań, modelujemy konkretny tryb awarii:

• Założenie trybu awarii: po późnym wejściu, algorytm doświadcza niekorzystnych warunków, zanim będzie mógł wyjść, i ostatecznie wychodzi 10 pipsów wyżej, niż planowano.
• Oznacza to, że faktyczna realizacja wyjścia wynosi 1.0990 zamiast 1.0980.

Przelicz z trybem awarii:

• Faktyczne wejście: 1.1020
• Faktyczne wyjście: 1.0990
• Różnica: 30 pipsów w dół.

Oczekiwana linia bazowa (to, co planował algorytm):

• Oczekiwane wejście: 1.1000
• Planowane wyjście: 1.0980
• Różnica: 20 pipsów w dół.

Zysk/strata z ruchów cen:

• Oczekiwany zysk/strata z ceny: 20 pipsów × 10 USD/pip = +200 USD.
• Zrealizowany zysk/strata z ceny: 30 pipsów × 10 USD/pip = +300 USD.

Na pierwszy rzut oka wygląda to lepiej; aby zilustrować ryzyko algorytmiczne jako źródło straty, potrzebujemy kierunku awarii, w którym niezgodność prowadzi do gorszego wyniku netto.

Przejście do trybu awarii generującego stratę, ale wciąż weryfikowalnego

Zamiast tego załóżmy, że opóźnione wejście ma miejsce, gdy wzrasta zmienność, a wyzwalacz wyjścia algorytmu również się opóźnia, powodując wyjście po odwróceniu rynku. Użyj jednoznacznych liczb:

• Faktyczne wejście nadal: 1.1020. - Planowane wyjście: 1.0980.