Il data-quality bias è una conclusione di backtest prodotta da errori, lacune o eventi non rettificati nei dati sottostanti anziché dalle regole della strategia. È il bias più difficile da notare, perché nel risultato nulla sembra rotto: metriche e curva del capitale sono calcolate correttamente, ma sui numeri sbagliati.
Altri nomi: bias da dati errati
Una sola operazione societaria gestita male può produrre un movimento di prezzo che non è mai avvenuto, e ogni regola e ogni metrica a valle lo tratteranno come reale.
Come si comporta in Fincanva?
Fincanva esegue i backtest su dati di mercato e di bilancio ampi, provenienti da più fornitori di dati affermati, che coprono molte classi di attività e regioni e sono aggiornati ogni giorno; un backtest arriva fino all'ultima chiusura di mercato disponibile anziché alla data di calendario di oggi.
- Le operazioni societarie come split e dividendi sono riflesse nello storico prezzi che un backtest legge, quindi uno split non compare come una caduta di prezzo e i dividendi non vengono silenziosamente esclusi dai rendimenti.
- Gli strumenti delistati restano nel catalogo e restano ricercabili, quindi una strategia può includere nomi poi falliti invece di vederli sparire dall'universo.
- Ogni strumento porta un identificativo permanente distinto dal suo simbolo di negoziazione, quindi uno storico prezzi resta unito quando il simbolo cambia invece di spezzarsi in due serie slegate.
- La finestra di copertura di uno strumento — l'arco tra la sua prima e la sua ultima data di prezzo disponibile — è l'unico storico che un backtest che lo detiene può usare, quindi la prima data utilizzabile da una strategia può essere successiva all'anno di inizio simulazione che hai impostato. Verificala prima di leggere un backtest lungo.
Nulla di ciò elimina la necessità di sapere cosa coprono i dati dietro uno specifico backtest, e nulla previene i due fallimenti vicini: dati corretti comunicati in modo selettivo — il cherry-picking bias — e dati corretti che lasciano filtrare informazioni per la loro tempistica, il caso di cui si occupa il walk-forward replay.
Quali problemi dei dati distorcono un backtest?
Sei problemi coprono quasi tutti i casi, e sbagliano in direzioni diverse:
- Operazioni societarie non rettificate. Uno split, uno split inverso, uno scorporo o un dividendo cambiano il prezzo quotato senza cambiare ciò che il detentore possiede. Una serie non rettificata legge quel cambio come un rendimento.
- Prezzi mancanti o fermi. Una lacuna colmata ripetendo l'ultimo prezzo fa apparire immobile uno strumento, il che sottostima la sua volatilità e nasconde qualunque caduta avvenuta dentro la lacuna.
- Valute disallineate. Un prezzo quotato in una valuta confrontato con un valore in un'altra produce una differenza che è un tasso di cambio, non un rendimento.
- Copertura che inizia più tardi di quanto pensavi. Uno strumento la cui storia comincia a metà del periodo testato non contribuisce nulla prima di quel punto, quindi i primi anni del test descrivono in silenzio un portafoglio più piccolo di quello che hai indicato.
- Una lista di strumenti da cui i fallimenti sono già stati tolti. È il survivorship bias che raggiunge il test attraverso i dati anziché attraverso le tue scelte.
- Valori rivisti o rettificati. Un valore corretto dopo la prima pubblicazione, usato come se la versione corretta fosse stata nota alla data originale, è look-ahead bias che nasce dai dati.
Perché un backtest significhi qualcosa, le operazioni societarie come split e dividendi devono essere gestite correttamente: sono infatti gli eventi in cui il prezzo quotato e la ricchezza effettiva del detentore si separano.
Perché split e dividendi devono essere rettificati?
Uno split moltiplica il numero di azioni e divide il prezzo per lo stesso fattore. La posizione del detentore vale esattamente quanto valeva un istante prima, quindi il rendimento corretto attraverso uno split è zero — cosa che i dati possono mostrare solo se ogni prezzo precedente allo split viene riportato sulla scala post-split.
Un dividendo toglie liquidità alla società e la consegna al detentore, quindi alla data di stacco il prezzo di norma scende di circa l'importo distribuito. Una serie di soli prezzi registra quella discesa come una perdita e non registra mai la liquidità incassata, il che sottostima sistematicamente il rendimento totale. L'entità dell'omissione capitalizza: su un titolo con rendimento da dividendo intorno al 3% annuo, i dividendi reinvestiti moltiplicano l'esito per circa 1,03²⁰ ≈ 1,8 volte in vent'anni, quindi la componente da dividendi vale qualcosa come il 45% del valore finale (1 − 1/1,8): la parte che una serie di soli prezzi lascia completamente fuori.
Non ogni numero sorprendente è però un errore nei dati. Un dividendo che compare come costo invece che come reddito è il comportamento atteso su una posizione corta, non un difetto: vedi dividendi negativi.
Come può uno split azionario sembrare un crollo del 50%?
Un titolo tratta a 200 $. Effettua uno split 2 per 1, e la seduta successiva quota 100 $.
| Prima dello split | Dopo lo split | |
|---|---|---|
| Azioni detenute | 100 | 200 |
| Prezzo | 200 $ | 100 $ |
| Valore della posizione | 20.000 $ | 20.000 $ |
| Rendimento reale | — | 0% |
| Rendimento riportato da una serie non rettificata | — | −50% |
Il detentore non ha perso nulla. Ma una serie che tiene i 200 $ accanto ai 100 $ consegna a ogni regola a valle un movimento di −50% in un giorno, e ognuna reagisce come progettata:
- Uno stop loss al 10% scatta e vende una posizione che non ha mai perso denaro, e lo storico della strategia contiene ora un'operazione che non sarebbe mai avvenuta.
- Il max drawdown registra una caduta del −50% da massimo a minimo che non è mai accaduta, facendo apparire la strategia molto più rischiosa di quanto sia stata.
- Una regola di momentum o di trend colloca il titolo in fondo all'universo e ne esce.
Correggere i dati risolve tutti e tre i casi insieme, ed è proprio il punto: qui gli errori non sono nelle regole. Gli split inversi fanno la stessa cosa nella direzione opposta, e sono peggiori, perché un guadagno fittizio di un giorno non insospettisce nessuno.