Backtesting de la estrategia de daytrading, ¿cómo manejar el spread?

Question

Actualmente estoy desarrollando una aplicación de daytrading que en base a reglas y algoritmos compra o vende acciones, que ahora mismo podría comprar/vender una acción en la magnitud de 100 por día.

Estoy intentando hacer un backtest de mi estrategia pero no sé cómo manejar el spread entre la oferta y la demanda. Si, por ejemplo, en mi backtesting asumo que puedo comprar al precio actual, podría obtener un resultado sesgado, ya que al comprar al último precio se asume que alguien todavía está dispuesto a vender a ese precio, lo que podría no ser el caso.

¿Existen buenas prácticas en este sentido? Uno de mis grandes problemas es que no tengo acceso a la profundidad de la orden histórica para cada punto de datos, por lo que no conozco la oferta y la demanda. Aquí hay un par de opciones que he considerado (para comprar una acción):

• Utiliza el último precio (En el mundo real, puede que no pueda comprar a este precio)
• Calcule el movimiento medio entre las operaciones de la acción y añádalo al último precio y utilícelo.

Y si tuviera acceso a la profundidad de la orden:

• Utilizar la oferta actual (¿Y si el volumen de esa oferta es mucho menor que el mío?)
• Utilizar la media de la demanda y la oferta (debería dar un buen valor, suponiendo que la mitad de las veces el siguiente precio será la demanda actual, y la otra mitad la oferta )

Answer 1

Sin utilizar datos de profundidad, la mejor aproximación sería una función de la volatilidad y la liquidez. Las ponderaciones dependerían de su tamaño. Sin ir tan lejos, el método más sencillo sería esperar a que el precio se negocie a través de su precio por encima del x por ciento. Esto supone que el tamaño de sus posiciones se ajusta de antemano a la liquidez del instrumento.

Answer 2

Como bien observas, realmente necesitas acceder a los datos de profundidad de órdenes para evitar una serie de sesgos relacionados con el spread/liquidez. Se recomienda encarecidamente que intente obtener esos datos lo antes posible, ya que es excepcionalmente difícil hacer un backtest preciso de cualquier estrategia de negociación sin ellos. Si tiene datos sobre la profundidad de las órdenes o cuando los tenga, deberá utilizar los supuestos más pesimistas y cercanos al mundo real cuando ejecute su modelo:

• Siempre debe permitir que su estrategia compre sólo en la oferta actual
• Sólo le permite comprar/vender la liquidez que estaba disponible
• Si su estrategia sugirió que los precios más profundos en el libro de órdenes eran también compras/ventas, también debería comprarlos en las liquidaciones correspondientes
• Tienes que modelar las fluctuaciones de tu banco a través de Kelly o cualquier sistema de gestión de dinero que estés utilizando para asegurarte de que te mantienes solvente durante el tiempo de uso de dicha estrategia

Dos citas más que siempre vale la pena recordar cuando se hace un backtesting de cualquier estrategia:

"Nunca he visto un backtest malo"

-- Dimitris Melas

"El primer principio es que no debes engañarte a ti mismo, y tú eres la persona más fácil de engañar"

-- Richard Feynman