Backtest sonuçlarına bakarken çoğu kişi getiriye, Sharpe oranına ve maksimum kayba bakar. Bir sayıya bakmayı unutur: devir hızı.
Halbuki devir hızı, o stratejinin gerçek hayatta hayatta kalıp kalmayacağını en iyi öngören tek sayı olabilir.
Literatürdeki eşik
Novy-Marx ve Velikov 2016’da Review of Financial Studies’te yayınladıkları çalışmada 23 farklı anomaliyi işlem maliyetleriyle birlikte inceledi.
Buldukları eşik şu: aylık devri yüzde 50’nin altında olan anomalilerin çoğu, maliyet azaltıcı biçimde tasarlandığında anlamlı net getiri üretiyor. Devri bunun üstünde olanların çok azı üretiyor.
Orta devirli stratejilerde ortalama işlem maliyetini 20 ile 57 baz puan arasında ölçüyorlar.
Ve bir bulgu daha var ki sıkça alıntılanır: momentum, yani literatürün en ünlü anomalisi, işlem maliyetinden en çok zarar gören anomali. Yüksek devir gerektirdiği için kapasitesi düşük ve maliyet sonrası performansı tartışmalı.
Bizim durumumuz
Modelimizin aylık devri yüzde 85 civarında.
Yani literatürün işaret ettiği eşiğin belirgin biçimde üstündeyiz. Bu, kendi hesabımızla da tutarlı: gerçekçi maliyet varsayımıyla yıllık getiriden yaklaşık 10 puan gidiyor.
Bunu gizlemiyoruz, uygulamanın ekranında yazıyor. Gösterdiğimiz sonuçlar maliyet öncesi ve devir hızı yüksek.
Literatürün çözümü bizde çalışmadı
Novy-Marx ve Velikov’un en etkili maliyet azaltma yöntemi olarak işaret ettiği şey, al ve tut bandı. Yani bir pozisyonu açmak için gereken eşiği, o pozisyonu kapatmak için gereken eşikten daha katı tutmak.
Mantık şu. Sıralamanın en üstündeki hisseyi alıyorsunuz ama biraz aşağı düştüğünde hemen satmıyorsunuz. Böylece sınır civarında gidip gelen isimler yüzünden gereksiz işlem yapmıyorsunuz.
Biz bunu denedik. Devir gerçekten azaldı. Ama net getiri de azaldı.
Sebep şu görünüyor: bizim sinyalimiz momentum ve trend ağırlıklı ve bu tür sinyaller hızla bayatlıyor. Bir hissenin skoru düştüğünde onu tutmaya devam ederseniz, tam da modelin uzak durmanızı söylediği dönemde pozisyondasınız. Kazandığınız maliyet, kaybettiğiniz getiriden az kaldı.
Yani literatürün önerdiği çözüm evrensel değil. Sinyalin bayatlama hızına bağlı. Yavaş bayatlayan sinyallerde (değer, kârlılık) al-tut bandı iyi çalışıyor olabilir. Hızlı bayatlayan sinyallerde bedeli ağır.
Devir hızı neden bu kadar belirleyici
Üç sebep var.
Maliyet doğrudan devirle çarpılıyor. Tek işlemin maliyeti sabitse, toplam maliyet kaç işlem yaptığınıza bağlı. Basit ve acımasız bir çarpım.
Kapasite devirle ters orantılı. Yüksek devirli bir stratejiye çok para koyduğunuzda kendi emirleriniz fiyatı hareket ettirir. Novy-Marx ve Velikov’un bulgularından biri de bu: yeni sermayenin strateji kârlılığını ne kadar azalttığı devirle ters orantılı. Büyüklük, değer ve kârlılık gibi düşük devirli stratejiler en fazla sermayeyi taşıyabiliyor.
Hata payı daralıyor. Maliyet getirinizin büyük kısmını yiyorsa, model performansındaki küçük bir bozulma sizi eksiye geçirir. Düşük devirli stratejide aynı bozulma tolere edilebilir.
Devir hızını nasıl kontrol etmeli
Sıralama modelinizin devri, sinyalin doğasından geliyor. Değiştirmek her zaman mümkün değil ama şu ayarlar etkili.
Portföy genişliği. Daha çok hisse tutmak devri artırır, çünkü sıralamanın alt sınırına yakın isimler sık değişir. Daha dar portföy daha az işlem demek, ama konsantrasyon riski artar.
Rebalance sıklığı. Aylık yerine iki aylık yapabilirsiniz. Biz denedik, sinyal ayda bir güncellendiği için bekleme bayat karar demek oldu. Sinyaliniz daha yavaş güncelleniyorsa bu ayar daha mantıklı.
Likidite filtresi. En etkili ayar bu. İşlem hacmi düşük hisseleri elemek, gerçekleşen maliyeti doğrudan düşürüyor. Bizde likidite filtresini sıkılaştırmak bazı stratejilerin kağıt üstündeki avantajını azaltıyor ama gerçekleşebilirliğini artırıyor.
Backtest okurken sorulacak soru
Bir strateji sunumunda devir hızı yazmıyorsa, sorun.
Yıllık devir yüzde 50 ise maliyet neredeyse ihmal edilebilir. Yüzde 500 ise sonuçlar maliyet olmadan anlamsız. Yüzde 1000 üstü ise sonuç muhtemelen hiç gerçekleşmez.
Ve devir hızı yüksekse, sunulan getirinin maliyet sonrası halini isteyin. Yoksa kendiniz kabaca hesaplayın: aylık devir çarpı tahmini tek yön maliyeti çarpı 12 çarpı 2.
Bu basit çarpım, çoğu güzel görünen backtest’i yerine oturtur.
Kaynaklar
- Novy-Marx & Velikov, A Taxonomy of Anomalies and Their Trading Costs, Review of Financial Studies 29(1), 104-147
- NBER working paper versiyonu
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.