در معاملات الگوریتمی، ارزیابی ریسک نقش حیاتی در اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه ایفا می‌کند. روش‌هایی مانند ارزش در ریسک (VaR)، ارزش مشروط در ریسک (CVaR)، و شبیه‌سازی‌های مونت کارلو به متخصصان مالی کمک می‌کند تا خسارات احتمالی را اندازه‌گیری کرده و عدم قطعیت‌ها را مدیریت کنند. یکی از عوامل کلیدی که دقت این مدل‌های ریسک را تحت تأثیر قرار می‌دهد، انتخاب تاریخ شروع و تاریخ پایان است که دامنه داده‌های تاریخی استفاده‌شده برای تحلیل را تعیین می‌کند. 

 

انتخاب این تاریخ‌ها می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر تخمین‌های ریسک بگذارد و شرایط مختلف بازار و چرخه‌های اقتصادی را منعکس کند. در این مقاله به اهمیت انتخاب فریم‌های زمانی مناسب و نحوه تأثیر آنها بر روش‌های مختلف ارزیابی ریسک می‌پردازیم.

 

چرا تاریخ شروع و تاریخ پایان برای معامله‌گری الگوریتمی مهم هستند؟

 

معاملات الگوریتمی برای توسعه، آزمایش و اجرای استراتژی‌های معاملاتی به داده‌های تاریخی متکی است. یکی از عوامل مهمی که گاهی نادیده گرفته می‌شود، انتخاب دقیق تاریخ شروع و پایان برای تحلیل داده‌هاست. انتخاب نادرست این بازه زمانی می‌تواند منجر به نتایج گمراه‌کننده، برآوردهای نادرست از ریسک و بازده، و در نهایت عملکرد نامطلوب در سرمایه‌گذاری شود. بنابراین، تعیین یک دوره زمانی مناسب نقش کلیدی در ارزیابی دقیق استراتژی‌های معاملاتی و موفقیت آنها در شرایط واقعی بازار دارد.

 

 

۱. تأثیر بر دقت بک تست

 

«بک تست» فرآیندی است که در آن یک استراتژی معاملاتی با داده‌های تاریخی ارزیابی می‌شود. انتخاب تاریخ‌های شروع و پایان این داده‌ها نقش مهمی در دقت و قابلیت اطمینان نتایج دارد. اگر بازه زمانی بیش از حد کوتاه باشد، ممکن است شرایط متنوع بازار را پوشش ندهد و استراتژی حاصل در محیط‌های جدید شکست بخورد.

 

از سوی دیگر، استفاده از داده‌های بسیار قدیمی در بازه‌های زمانی طولانی می‌تواند روندهای گذشته را منعکس کند که دیگر با شرایط کنونی بازار تطابق ندارند و در نتیجه، به برآوردهای نادرست منجر شوند. با توجه به اینکه بازار در طول زمان بین شرایط صعودی، نزولی و جانبی تغییر می‌کند، انتخاب بازه‌ای که این تغییرات را در بر گیرد، می‌تواند به بهبود عملکرد استراتژی کمک کند.

 

2. جلوگیری از برازش بیش از حد و تطابق منحنی

 

برازش بیش از حد زمانی رخ می‌دهد که یک استراتژی بیش از اندازه با داده‌های تاریخی تطبیق داده شود، به‌گونه‌ای که به جای شناسایی الگوهای واقعی بازار، صرفاً نویز و نوسانات تصادفی را منعکس کند. این موضوع باعث می‌شود که استراتژی در معاملات واقعی عملکرد ضعیفی داشته باشد و نتواند به‌درستی در شرایط جدید بازار عمل کند. 

 

یکی از عوامل کلیدی در جلوگیری از این مشکل، انتخاب مناسب تاریخ شروع و پایان برای داده‌های مورد استفاده در بک تست است. اگر این بازه زمانی بیش از حد محدود باشد، ممکن است استراتژی تنها با شرایط خاصی از بازار همخوانی داشته باشد و در موقعیت‌های دیگر ناکارآمد شود. از طرف دیگر، استفاده از بازه‌های بسیار طولانی که شامل داده‌های قدیمی و غیرمرتبط هستند، می‌تواند منجر به تحلیل‌هایی شود که با روندهای فعلی بازار مطابقت ندارند. بنابراین، انتخاب یک بازه زمانی متعادل که طیف وسیعی از شرایط مختلف بازار را در بر گیرد، می‌تواند به کاهش خطر برازش بیش از حد و افزایش دقت پیش‌بینی‌های استراتژی کمک کند.

 

3. در نظر گرفتن سازوکارهای بازار و فصلی بودن

 

بازارها همیشه در حال تغییر هستند و در چرخه‌هایی شامل دوره‌های رشد، رکود، نوسانات بالا و نوسانات پایین حرکت می‌کنند. اثربخشی یک استراتژی معاملاتی بستگی به میزان سازگاری آن با این تغییرات دارد. یک استراتژی که در شرایط صعودی عملکرد مطلوبی دارد، ممکن است در دوران رکود به‌کلی ناکارآمد شود. بنابراین، برای اطمینان از پایداری یک استراتژی، باید آن را در دوره‌های متنوعی از بازار آزمایش کرد.

 

علاوه بر روندهای کلی بازار، عوامل دیگری نیز می‌توانند بر عملکرد استراتژی تأثیر بگذارند. الگوهای فصلی، مانند افزایش تقاضا در تعطیلات یا نوسانات ناشی از فصل اعلام درآمد شرکت‌ها، بر قیمت دارایی‌ها اثر می‌گذارند. بنابراین، در نظر گرفتن این دوره‌های خاص در فرآیند آزمایش می‌تواند به بهبود عملکرد استراتژی کمک کند.

 

 همچنین، رویدادهای اقتصادی مهم، مانند تغییرات نرخ بهره، بحران‌های مالی و تحولات ژئوپلیتیکی، نقش تعیین‌کننده‌ای در رفتار بازار دارند. بررسی نحوه عملکرد یک استراتژی در شرایط استرس و نوسانات شدید می‌تواند مشخص کند که آیا این استراتژی در محیط واقعی دوام می‌آورد یا خیر. انتخاب یک بازه زمانی که شامل انواع مختلف شرایط بازار باشد، می‌تواند به افزایش تطبیق‌پذیری استراتژی کمک کرده و از شکست آن در مواجهه با تغییرات ناگهانی جلوگیری کند.

 

 4. مدیریت ریسک و تجزیه و تحلیل کاهش 

 

انتخاب تاریخ‌های شروع و پایان در بک‌تست نه‌تنها بر عملکرد استراتژی، بلکه بر ارزیابی ریسک نیز تاثیر قابل‌توجهی دارد. بررسی بیشترین کاهش‌های ارزش (Drawdowns) در بازه‌های زمانی مختلف به معامله‌گران کمک می‌کند تا میزان خسارات احتمالی را بهتر درک کنند و برای مواجهه با شرایط نامطلوب بازار آماده شوند. هرچه یک استراتژی بتواند در دوره‌های پرنوسان و چالش‌برانگیز عملکرد پایدارتری داشته باشد، اعتماد به قابلیت اجرایی آن در معاملات واقعی بیشتر خواهد بود.

 

آزمایش استراتژی‌ها در دوره‌های بحرانی، مانند بحران مالی ۲۰۰۸ یا سقوط بازار در دوران شیوع COVID-19 در سال ۲۰۲۰، دیدگاه‌های ارزشمندی درباره میزان ریسک‌پذیری و آسیب‌پذیری آن ارائه می‌دهد. چنین رویدادهایی معمولاً رفتار بازار را به شدت تغییر می‌دهند و اگر استراتژی بتواند در این شرایط مقاومت کند، احتمال موفقیت آن در آینده نیز افزایش می‌یابد.

 

همچنین، بررسی سودآوری استراتژی در طول سال‌های مختلف نشان می‌دهد که آیا عملکرد آن تنها به یک شرایط خاص از بازار وابسته است یا می‌تواند در دوره‌های متفاوت نیز کارآمد باشد. اگر یک استراتژی تنها در یک بازه زمانی مشخص نتایج مطلوبی ارائه دهد، ممکن است بیش از حد به الگوهای خاص آن دوره متکی باشد و در آینده دچار افت عملکرد شود. بنابراین، انتخاب بازه‌های زمانی متنوع و جامع برای آزمایش استراتژی، به درک بهتر پایداری آن کمک کرده و ریسک تصمیمات سرمایه‌گذاری را کاهش می‌دهد.

 

۵. نکات کلیدی برای موفقیت در معاملات زنده

 

زمانی که از بک‌تست به معاملات زنده می‌رویم، انتخاب تاریخ شروع مناسب اهمیت زیادی دارد. استراتژی باید قبل از اجرا در شرایط واقعی، روی داده‌های خارج از نمونه آزمایش شود تا از پایداری و مقاوم بودن آن اطمینان حاصل شود. علاوه بر این، هماهنگی تاریخ پایان با رویدادهای مهمی مانند اعلام نتایج درآمدی یا تصمیمات بانک مرکزی می‌تواند از بروز لغزش‌های غیرمنتظره در قیمت جلوگیری کند. برای حفظ عملکرد مطلوب، استراتژی‌های معاملاتی باید به‌طور منظم با داده‌های جدید به‌روزرسانی و ارزیابی شوند.

 

برای افزایش قابلیت اطمینان یک استراتژی معاملاتی، رعایت چند اصل کلیدی ضروری است. اولا، استفاده از فریم‌های زمانی متعدد باعث می‌شود که عملکرد استراتژی در دوره‌های مختلف تاریخی سنجیده شود و از وابستگی آن به یک بازه خاص جلوگیری کند. دوما، داده‌های آزمایش باید شامل شرایط متنوع بازار، از جمله روندهای صعودی، نزولی و جانبی باشد تا استراتژی در مواجهه با تغییرات بزرگ عملکرد پایداری داشته باشد. سوم، انتخاب تصادفی و محدود داده‌های تاریخی می‌تواند منجر به برآوردهای نادرست از عملکرد استراتژی شود، بنابراین باید از انتخاب داده‌های خاص که فقط نتایج مطلوب را نشان می‌دهند، اجتناب کرد. در نهایت، ارزیابی مجدد و به‌روزرسانی دوره‌ای استراتژی‌ها کمک می‌کند تا با تغییرات مداوم بازار هماهنگ شوند و از کاهش عملکرد در بلندمدت جلوگیری شود.

 

نقش تاریخ شروع و تاریخ پایان در ارزیابی ریسک مالی کمی

در معاملات کمی، الگوریتم‌هایی مانند ارزش در ریسک (VaR)، ارزش شرطی در ریسک (CVaR) و شبیه‌سازی‌های مونت کارلو به طور گسترده‌ای برای ارزیابی ریسک مالی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌شوند. یکی از جنبه‌های اساسی این روش‌ها، انتخاب تاریخ شروع و تاریخ پایان است، زیرا این تاریخ‌ها بازه داده‌های تاریخی برای تحلیل یا شبیه‌سازی را تعیین می‌کنند. انتخاب این تاریخ‌ها تأثیر زیادی بر دقت و قابلیت اطمینان ارزیابی‌های ریسک دارد. در ادامه، تأثیر آن‌ها بر هر یک از این روش‌های ارزیابی ریسک را بررسی می‌کنیم.

 

1. نقش تاریخ شروع و تاریخ پایان در ارزش در ریسک (VaR)

ارزش در ریسک (VaR) معیاری است که بیشترین ضرر بالقوه یک پرتفوی را در یک بازه زمانی مشخص و با سطح اطمینان معین (مثلاً ۹۵٪ یا ۹۹٪) برآورد می‌کند. این شاخص به طور گسترده در مؤسسات مالی برای ارزیابی میزان مواجهه با ریسک مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

تأثیر تاریخ‌های شروع و پایان بر VaR بسیار مهم است، زیرا این تاریخ‌ها تعیین می‌کنند که چه داده‌های تاریخی برای محاسبه ریسک در نظر گرفته شوند. به‌عنوان مثال، در روش شبیه‌سازی تاریخی، بازده دارایی‌ها در بازه انتخابی تحلیل می‌شود تا میزان ضررهای احتمالی تخمین زده شود. بازه زمانی انتخاب‌شده همچنین باید بازتابی از شرایط مختلف بازار باشد؛ برای مثال، اگر دوره‌ای شامل نوسانات شدید، بحران‌های اقتصادی یا تغییرات نرخ بهره باشد، مقدار برآورد شده برای VaR معمولاً بالاتر خواهد بود. علاوه بر این، در روش‌های پنجره متحرک، داده‌ها به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند و تاریخ‌های شروع و پایان، محدوده‌ای را مشخص می‌کنند که طی آن VaR در طول زمان محاسبه می‌شود.

 

مثال: فرض کنید بازه انتخابی بین ۱ ژانویه ۲۰۲۰ تا ۳۱ دسامبر ۲۰۲۲ باشد. در این حالت، روش شبیه‌سازی تاریخی از بازده دارایی‌ها در این سه سال برای برآورد ضررهای بالقوه پرتفوی استفاده خواهد کرد. اگر این بازه شامل دوره‌های پرنوسانی مانند سقوط بازار در دوران شیوع COVID-19 باشد، مقدار VaR بالاتر برآورد خواهد شد، درحالی‌که یک دوره آرام‌تر ممکن است به VaR کمتری منجر شود.

 

2. نقش تاریخ شروع و تاریخ پایان در ارزش شرطی در ریسک (CVaR)
    

ارزش شرطی در ریسک (CVaR) که به ریزش مورد انتظار (ES) نیز شناخته می‌شود، دید دقیق‌تری از ریسک ارائه می‌دهد، زیرا برخلاف VaR که فقط یک حد آستانه برای ضرر تعیین می‌کند، CVaR میانگین ضررهایی را که فراتر از این حد رخ می‌دهند، اندازه‌گیری می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود که CVaR معیار مناسب‌تری برای ارزیابی ریسک‌های شدید باشد.

 

انتخاب تاریخ‌های شروع و پایان تأثیر قابل‌توجهی بر محاسبه CVaR دارد. از آنجا که این معیار بر ضررهای شدید تمرکز دارد، دوره زمانی انتخابی تعیین می‌کند که چه داده‌هایی در تحلیل گنجانده شوند. اگر بازه انتخاب‌شده خیلی کوتاه یا محدود باشد، ممکن است ریسک کمتر یا بیشتر از حد واقعی برآورد شود.

 

همچنین، گنجاندن رویدادهای دنباله‌دار مانند بحران مالی ۲۰۰۸ یا سقوط بازار در سال ۲۰۲۰ می‌تواند مقدار CVaR را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهد، زیرا این دوره‌ها معمولاً شامل ضررهای سنگین و نوسانات شدید هستند. برای داشتن برآوردی دقیق‌تر و پایدارتر، بهتر است بازه‌ای انتخاب شود که شامل چندین چرخه مختلف بازار باشد تا تصویری متعادل از ضررهای بالقوه ارائه دهد.

 

مثال: فرض کنید تاریخ شروع ۱ ژانویه ۲۰۰۷ و تاریخ پایان ۳۱ دسامبر ۲۰۰۹ باشد. در این صورت، محاسبه CVaR تأثیر بحران مالی ۲۰۰۸ را در بر می‌گیرد، که به دلیل ضررهای سنگین آن دوره، مقدار کمبود پیش‌بینی‌شده به‌طور قابل‌توجهی بالاتر خواهد بود. در مقابل، اگر بازه انتخاب‌شده شامل یک دوره با ثبات نسبی باشد، مقدار برآورد شده کمتر خواهد بود.

 

3. نقش تاریخ شروع و تاریخ پایان در شبیه‌سازی‌های مونت کارلو

شبیه‌سازی‌های مونت کارلو با تولید هزاران یا حتی میلیون‌ها سناریوی تصادفی، رفتار دارایی‌های مالی را مدل‌سازی کرده و معیارهای ریسک مانند VaR و CVaR را برآورد می‌کنند. این روش به معامله‌گران و تحلیل‌گران کمک می‌کند تا پیامدهای احتمالی مختلف را در شرایط گوناگون بازار بررسی کنند.

 

انتخاب تاریخ‌های شروع و پایان تأثیر مستقیمی بر دقت و اعتبار این شبیه‌سازی‌ها دارد. داده‌های تاریخی در این بازه برای کالیبراسیون پارامترهای ورودی مانند توزیع بازده دارایی‌ها، نوسانات و همبستگی‌ها استفاده می‌شود که تعیین‌کننده کیفیت پیش‌بینی‌های مدل هستند.

 

 بازه زمانی انتخابی بر سناریوهای تولیدشده اثر می‌گذارد؛ اگر داده‌ها مربوط به دوره‌ای با نوسانات کم باشند، مدل احتمالاً ریسک‌های کمتری را شبیه‌سازی می‌کند، درحالی‌که استفاده از داده‌های مربوط به دوره‌های پرتلاطم، مانند بحران‌های مالی، می‌تواند منجر به برآوردهای ریسکی گسترده‌تر شود. 

 

هنگام اعتبارسنجی مدل‌های مونت کارلو، دوره تاریخی انتخاب‌شده به‌عنوان معیار سنجش عملکرد مدل عمل می‌کند. بنابراین، دقت پیش‌بینی‌ها تا حد زیادی به مناسب بودن این بازه وابسته است.

 

مثال: فرض کنید یک مدل مونت کارلو با داده‌های بین ۱ ژانویه ۲۰۱۵ تا ۳۱ دسامبر ۲۰۲۰ کالیبره شود. خروجی این مدل تحت تأثیر شرایط بازار این دوره قرار خواهد گرفت، از جمله نوسانات ناشی از بحران COVID-19 در سال ۲۰۲۰ که می‌تواند برآوردهای ریسک را افزایش دهد. اگر دوره‌ای متفاوت انتخاب شود، نتایج مدل ممکن است کاملاً تغییر کند.

 

4. نکات کلی برای انتخاب تاریخ شروع و تاریخ پایان

 

انتخاب تاریخ‌های شروع و پایان مناسب برای ارزیابی دقیق ریسک، نقش کلیدی در تحلیل‌های مالی دارد. چندین عامل در این زمینه تاثیرگذار هستند که باید به دقت در نظر گرفته شوند.

 

۱. ارتباط داده‌ها: دوره انتخاب‌شده باید با افق سرمایه‌گذاری و شرایط اقتصادی مرتبط با تحلیل هماهنگ باشد. اگر داده‌های انتخابی منعکس‌کننده واقعیت‌های بازار مورد بررسی نباشند، نتایج به‌دست‌آمده ممکن است گمراه‌کننده باشد. 

 

مثال: اگر پرتفوی مورد بررسی شامل سهام شرکت‌های فناوری باشد، استفاده از داده‌های مربوط به حباب دات‌کام در سال ۲۰۰۰ می‌تواند دیدگاه ارزشمندی درباره ریسک‌های خاص این بخش ارائه دهد.

 

۲. اجتناب از سوگیری: انتخاب گزینشی بازه‌های زمانی برای دستیابی به نتایج دلخواه می‌تواند باعث تحریف برآوردهای ریسک شود. حذف دوره‌های پر تلاطم، مانند سقوط‌های بازار، ممکن است منجر به برآوردهای بیش از حد خوش‌بینانه شود. بهترین روش برای حفظ یکپارچگی تحلیل، استفاده از معیارهای عینی مانند پنجره‌های متحرک از پیش تعریف‌شده است که به جلوگیری از این نوع سوگیری کمک می‌کند.

 

۳. آزمون حساسیت: تغییر تاریخ‌های شروع و پایان می‌تواند تأثیر دوره‌های مختلف بر نتایج ریسک را نشان دهد. این تکنیک به‌ویژه در آزمون استرس و تحلیل سناریو کاربرد دارد، زیرا نشان می‌دهد که چگونه استراتژی‌های معاملاتی در شرایط گوناگون عمل می‌کنند. مثال: مقایسه محاسبات VaR و CVaR در دو بازه ۲۰۰۷–۲۰۰۹ (بحران مالی جهانی) و ۲۰۱۹–۲۰۲۱ (دوره COVID-19) می‌تواند نحوه تغییر برآوردهای ریسک در شرایط مختلف بازار را روشن کند و به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر کمک کند.

 

نتیجه‌گیری

انتخاب تاریخ شروع و پایان یکی از عوامل کلیدی در ارزیابی ریسک مالی است و تأثیر مستقیمی بر روش‌هایی مانند VaR، CVaR و شبیه‌سازی‌های مونت کارلو دارد. این تاریخ‌ها نه‌تنها مجموعه داده‌های تاریخی مورد استفاده را تعیین می‌کنند، بلکه بر کالیبراسیون پارامترها، مانند توزیع بازده دارایی‌ها و نوسانات بازار، تأثیر گذاشته و در نهایت دقت برآوردهای ریسک را شکل می‌دهند.

 

انتخاب بازه زمانی مناسب از چند جهت اهمیت دارد. اولاً، داده‌های تاریخی باید نمایانگر شرایط واقعی بازار باشند، به‌ویژه اگر هدف، تحلیل رفتار یک پرتفوی در سناریوهای مختلف باشد. ثانیاً، دوره‌های زمانی مختلف ممکن است برآوردهای ریسک متفاوتی ارائه دهند؛ برای مثال، اگر بازه انتخابی شامل یک دوره آرام بازار باشد، ممکن است ریسک کمتر از مقدار واقعی تخمین زده شود، درحالی‌که بازه‌های پرتلاطم می‌توانند تخمین‌های محافظه‌کارانه‌تری ایجاد کنند.

 

برای کاهش این چالش‌ها، انجام آزمون‌های حساسیت و بررسی دوره‌های زمانی گوناگون ضروری است. این آزمون‌ها کمک می‌کنند تا استراتژی معاملاتی یا مدل ریسک در مواجهه با شرایط متغیر بازار همچنان پایدار و قابل‌اعتماد باقی می‌ماند یا خیر. علاوه بر این، استفاده از چندین فریم زمانی و مقایسه برآوردهای حاصل از آنها، تعصب‌های احتمالی را کاهش داده و تصویری دقیق‌تر از مواجهه با ریسک ارائه می‌دهد.

 

در نهایت، انتخاب هوشمندانه تاریخ‌های شروع و پایان، همراه با تحلیل چند بعدی داده‌های تاریخی، به تحلیلگران کمک می‌کند تا دقت ارزیابی‌های خود را افزایش دهند، تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری اتخاذ کنند و از ریسک‌های ناخواسته جلوگیری نمایند.