إن إنشاء خوارزمية تداول صارمة هو الخطوة الأولى نحو التداول الآلي في الأسواق المالية. أما الخطوة التالية — وهي ربما الأهم — فهي وضع قواعد لإدارة المخاطر وتقييم أداء النظام باستخدام الاختبار التاريخي. ومع ذلك، يجب الإشارة إلى أن هذين العنصرين مترابطان بشكل لا ينفصم: فلا يمكن ضبط معايير نظام التداول دون اختبار متانته على البيانات التاريخية، كما أنه لا بد من تحديد معايير أولية سليمة للنظام لتشغيل الاختبار أصلاً.
ويمكن كسر هذه السلسلة المنطقية إما يدويًّا أو عبر إدخال وحدات ذاتية التعلُّم (مثل الخوارزميات التطورية وغيرها). ومع ذلك، ينشأ في كلا الحالتين سؤالٌ واضحٌ جدًّا: ما حجم البيانات التاريخية الكافي لضبط نظام تداولٍ متين؟ كم عدد الشموع (البارات) المطلوبة لتحسين معايير النظام بشكل دقيق والحصول على مقاييس موثوقة مثل نسبة الربح إلى المخاطر، وحصة المخاطر المسموح بها لكل صفقة، وغيرها؟
معايير تقييم جودة اختبار الخوارزمية التداولية في الفوركس
دعونا نستعرض ثلاثة معايير رئيسية يجب أخذها بعين الاعتبار عند تقييم جودة الاختبار التاريخي لاستراتيجية تداولية.
- الأهمية النفسية. ما حجم البيانات التاريخية الكافي ليشعر المتداول بالثقة في الاستراتيجية؟ هل يكفي ١٠٠ شمعة؟ أم ١٠٠٠؟ أم عدة عشرات من الآلاف؟ والإجابة عن هذا السؤال ذات طابع ذاتي، وتعتمد على النمط النفسي للمتداول.
- استمرارية الظروف السوقية. إن التغيرات النوعية في السوق تؤدي حتمًا إلى تغيُّر مؤشرات ربحية النظام. فهل يمكن التداول في سوق العملات وفق النموذج المعتاد بعد إلغاء نظام سعر الصرف الثابت واعتماد سعر صرف عائم (كما حدث مثلاً مع العملة المحلية)؟ الجواب بالتأكيد لا، لأن الخصائص السوقية قد تغيَّرت بشكل جذري. وفي هذه الحالة، يفترض الاختبار التاريخي وجود استمرارية في الظروف، مما يجعل استراتيجيات العودة إلى المتوسط غير فعالة، بينما تصبح استراتيجيات اتباع الاتجاه (Trend Following) خيارًا جذّابًا للغاية.
- متانة النتائج. ويُعد هذا المعيار ربما المؤشر الرئيسي، لأنه يتيح تحقيق التوازن النفسي الصحيح مع التعرف المبكر على التغيرات الداخلية في البنية السوقية. وبـ«المتانة» نقصد الحفاظ على مؤشرات أداء النظام عند إدخال تغيير طفيف في حجم البيانات التاريخية. فهل تتغير نسبة العائد إلى المخاطر بشكل جوهري إذا أُضيف ١٪ من حجم البيانات التاريخية الحالية؟ وإذا كانت الإجابة بنعم، فإن متانة النظام تكون محل شك.
اختبار ربحية الاستراتيجية بطريقة تجريبية
يسمح الاختبار التاريخي لاستراتيجية الفوركس بالحصول على توزيع تجريبي للعوائد، وهو عامل محوري في عمل الخوارزمية: إذ يمكن حساب متوسط العائد وأقصى انخفاض (Drowdown) استنادًا إلى هذا التوزيع. وكل فترة عائد تقابل نسبة معينة من الصفقات المنفذة N1/N من إجمالي الصفقات N.
إذا كان المدى الكامل للعوائد يتراوح بين -١٠٪ و٤٠٪، فيمكن تمثيل التوزيع التجريبي للعوائد على النحو التالي:
ويمكن تمثيل هذه الجدول بيانيًّا على شكل منحنى يربط بين العائد وتردد تنفيذ الصفقات. وقد استُخدم خمسة فواصل عائدية، لكن العدد الإجمالي للفواصل يعتمد على الدقة المطلوبة في تقدير العائد. وتنص فرضية السوق الفعّال على أن هذا المنحنى يجب أن يتطابق مع التوزيع الطبيعي الغاوسي ذي الشكل الجرسّي. ومع ذلك، فإن وجود الاتجاهات الطويلة الأمد في السوق يُخلّ بهذا القانون ويؤدي إلى ظهور «ذيول سميكة».
ويشير النهج الكلاسيكي في وصف التوزيع الطبيعي عادةً إلى استخدام معامليْن: الانحراف المعياري / التباين (STD) كمقياس للمخاطر ومتوسط العائد (AY). ويعبر النسبة AY/STD عن العائد مقابل وحدة المخاطر، وتُعرَّف في النظرية الكلاسيكية للمحفظة باسم معامل شارب. ولتحقيق متانة النظام التداولي، يجب أن تبقى هذه النسبة مستقرة.
استقرار أداء الخوارزمية عبر نموذج تقلب أساسي
لندرس تأثير الاستقرار عبر نموذج كلاسيكي لتقلب الأسعار: «اليوم الداخلي». وتمثل النموذج الشموعي الزوجي المستطيل في الجزء السفلي الأيسر من الصورة. ويقع نطاق الشمعة اليومية الثانية داخل نطاق التقلب للشمعة الأولى: والفكرة التداولية هنا هي البحث عن كسر للتقلب بحجم تداول كبير. ويُقترح وضع أمرَيْ وقف شراء (Buy Stop) وأمر وقف بيع (Sell Stop) بالقرب من حافتي القناة. ويمكن تفعيل كلا الأمرَيْن. وتوضع أوامر وقف الخسارة (Stop Loss) بالقرب من الحافة المقابلة للقناة. وعند تفعيل أحد الأمرَيْن (Buy Stop أو Sell Stop)، يُلغي الأمر الآخر تلقائيًّا — أي أن السوق قد اختار اتجاهه.
وتُغلق الصفقة في نهاية جلسة التداول عند اكتمال تشكُّل الشمعة.
وبما أن النموذج يستخدم أربعة قيم فقط (الفتح، الأعلى، الأدنى، الإغلاق)، فقد يحدث أن نطاق الشمعة الثالثة (شمعة الكسر) يتجاوز نطاق اليوم السابق. وفي هذه الحالة، يُفترض أسوأ سيناريو ممكن: حدوث خسارة. وهذه التقديرات الأولية المتشائمة تؤدي إلى نتائج أسوأ من تلك التي تحقَّق في التداول الفعلي. ومع ذلك، لا يتطلب النموذج استخدام بيانات التسعير على مستوى التيك (Tick)، ما يبسِّط شروط الاختبار بشكل كبير.
وأُجري الاختبار التاريخي باستخدام حزمة البرمجيات MatLab 6.5، استنادًا إلى بيانات أسعار شركة الوساطة IFC Markets، مع أخذ الهامش الثابت (السبريد) البالغ نقطتين ورسوم السواب (Swaps) (-٠,٢٨ / -٠,٤١ للصفقات الشرائية والبيعية على التوالي) بعين الاعتبار. وتشمل النتائج زوج العملات GBP/USD على الإطارات الزمنية اليومية، للفترة من أبريل ٢٠٠٢ إلى يوليو ٢٠١٤. ويُخصص في كل صفقة ٥٪ من رأس المال كحد أقصى للمخاطر، مع إعادة استثمار الأرباح بشكل مطلق.
وأظهر النظام معدل ربح بنسبة ٥٠٪، مع نسبة ربح/خسارة تبلغ ٢٨,٠٥. لكن هل يكفي هذا الحجم التاريخي لضبط النظام بدقة؟ لاحظ الرسم البياني في الجزء السفلي الأيسر: العلاقة بين معامل شارب النسبي وحجم البيانات. فهذا المؤشر يتغير بشكل كبير حتى يصل حجم البيانات إلى ٢٠٠٠–٢٥٠٠ شمعة، ثم يبدأ السلوك في التماسك أكثر — أي يتحقق الاستقرار.
ما المعيار الذي يدل على استقرار معامل شارب؟
توجد عدة طرق تجريبية لتقييم الاستقرار. ومن أبرزها معامل التباين V، الذي يُحسب كنسبة الانحراف المعياري إلى المتوسط لمتغير عشوائي.
وهذه النسبة تحدد «الضوضاء» النسبية للمتغير العشوائي، والذي يمثل في حالتنا معامل شارب. فإذا أردنا تحديد قيمة دقيقة لهذا المتغير، فيجب إثبات أن الانحراف المعياري (أي الخطأ أو الضوضاء) أقل على الأقل من قيمة المتغير نفسه. ولذلك، يُقترح تعريف «الأهمية الإحصائية» استنادًا إلى العلاقة التالية:
وهذا التعبير يمثل في جوهره احتمال تحديد معامل شارب بدقة واستقرار النظام: فعند اقتراب الانحراف المعياري من الصفر، تقترب هذه الاحتمالية من القيمة القصوى ١٠٠٪. ويبين الرسم البياني الأيمن علاقة الأهمية الإحصائية لمعامل شارب بحجم العينة. فإذا اعتبرنا مستوى ٥٠٪ كحد نقدي لتقييم متانة النظام، فإن هذا المستوى يتحقق عند حجم عينة قدره ٢٥٠٠ شمعة. أما الأهمية الإحصائية النهائية فهي ٥٤٪، وهي تتطابق تمامًا مع الحد الأعلى للنطاق الذاتي الذي حددناه سابقًا.
النهج المحافظي كوسيلة لتعزيز متانة النظام
يمكن رفع متانة النظام عبر النهج المحافظي، الذي يحقق استقرار العوائد من خلال التنويع وزيادة حجم البيانات التاريخية. فمثلاً، يتم توزيع رأس المال الأولي البالغ ١٠٠٠ دولار أمريكي على خمسة أجزاء متساوية (٢٠٠ دولار لكل جزء)، ويتم التداول على خمسة أزواج عملات: EUR/USD، GBP/USD، AUD/USD، USD/JPY وUSD/CHF. وقد اعتمدت نفس الفترة التاريخية: أبريل ٢٠٠٢ إلى يوليو ٢٠١٤. وفي هذه الحالة، أظهرت نتائج المحاكاة أن الأهمية الإحصائية الكلية ارتفعت إلى ٧٢٪، وأن العدد الإجمالي للصفقات بلغ ١٢٣٠ صفقة. وهذا يعود إلى ارتفاع معدل اكتشاف النمط من ٤٪ في حالة زوج واحد (GBP/USD) إلى ٥٥٪. ويظهر منحنى نمو رأس المال في الرسم البياني أدناه بمقياس لوغاريتمي.
والخط الأخضر في الرسم البياني يمثل التقريب الخطي. ومن الواضح أن التنويع وتحقيق الاستقرار انعكسا في منحنى أكثر سلاسة لنمو رأس المال مقارنة بالنظام المبني على زوج GBP/USD فقط. ويمكن تحليل هذا النظام باستخدام مقياس موضوعي عند حجم عينة لا يقل عن ١٠٠٠ شمعة لكل أصل، أو ٥٠٠٠ شمعة للمجموعة بأكملها. وهذا يعني أنه عند حساب نسبة الربح التي يمكن سحبها بانتظام، يجب على المتداول الاعتماد على العائد المحسوب استنادًا إلى هذه العينة الدنيا.
* استُخدمت مواد من Alpha Pages
