Why Survivorship-bias Matters

Интересная статья...
Соглашусь с этим, все исследования делаю из симуляции, а не из бэктестинга «со взгляда из сегодня»...


Из — http://www.wave-trading.ru/post/pochemu-sistematicheskaya-oshibka-vyzhivshego-survivorship-bias-tak-vazhna-266


Источник — http://www.bloodhoundsystem.com/blog/index.php/2013/04/why-survivorship-bias-matters/   


Во Вторую мировую войну не все английские бомбардировщики возвращались на базу. На тех, что возвращались, было множество пробоин от зениток и истребителей на крыльях и хвосте. Значит ли это, что в этих местах нужно больше брони? Конечно же нет: как раз эти места достаточно защищены, их повреждение не было критичным для самолета. Самолёт, которому попали в кабину или топливный бак, выходит из строя и не возвращается. Так что, важную информацию о наименее защищённых точках самолёта несут как раз сбитые самолёты, а не вернувшиеся. 


То, чего вы не знаете, может навредить вам. Возьмем 3845 компаний, размещенных на биржах США. Дополнительно исследуем 679 компаний с бирж Канады, всего около 4500 публично размещенных компаний. Это большое число для инвестиционного менеджера или даже группы аналитиков. Однако, это только вершина айсберга.

Любая толковая инвестиционная стратегия должна иметь под собой обоснование, которое не только может быть применено, но и разъяснено инвесторам. Каждый успешный управляющий имеет свой секрет успеха, который он или она использует в работе. Детали этого секрета могут быть широко распространенными и публично известными (как у Уорена Баффета) или же могут быть закрытыми и частными (как у фонда DE Shaw). Даже инвестор, который покупает акции «которые просто мне нравятся» имеет внутреннюю методологию оценки хорошего или плохого кандидата в инвестиционный портфель.

Лучшие инвестиционные стратегии имеют историю и понимание того, как они зарабатывают на различных экономических и инвестиционных циклах. Нужно с осторожностью относиться к стратегии, которая имеет короткую историю положительной работы или вообще не имеет истории. Я, безусловно, могу показать вам стратегию, которая имеет хорошую прибыль за последние пять лет, но жалкую прибыль на большом периоде времени. Но для рассмотрения какой-либо стратегии на множестве лет недостаточно рассмотреть имеющиеся у нас 4500 акций. С 1987 года более 35000 акций, которые когда-то торговались, более не существуют. Судьба этих 35000 имен, будь то банкротство, поглощение или делистинг, играет большую роль в том, как стратегия работала бы на самом деле. 

Акции имеют тенденцию коррелировать друг с другом, так что важно устранить систематическую оценку выжившего. Давайте рассмотрим несколько стратегий, которые мы создали.

Стратегия доходности акционера

Мы построили основную стратегию для хорошо известного трейдера — блоггера. Мы назвали ее стратегия доходности акционера. Это была относительно простая функция, дивиденды + чистый выкуп бумаг + чистый задаток долга к капитализации рынка. За несколькими исключениями (включая этот год), стратегия опережает доходность, по сравнению с рынком S&P500 за последние 1, 3, 5, 10 и даже 20 лет. Это стратегия, с казалось бы, низким уровнем риска. Основанная на критерии, что выбранные компании не содержат признаков проблем. Однако, если мы сравним результаты с теми, которые получены при исследовании всех доступных компаний, в каждый момент времени, а не только теми, которые остались на плаву до настоящего времени, то результаты заметно изменятся. 



Конкретно для этой стратегии, разница реальна, даже если она не постоянна. Портфель без систематической ошибки выжившего работает лучше в среднесрочной перспективе. Однако, при долгосрочной оценке, традиционные методы тестирования завышают прибыль. 

Фундаментальный рост

Сильно растущие компании часто приобретают другие компании. В таком случае, база данных, которая не содержит компании прошедшие делистинг, исключит выплаченную за поглощение премию. Также это исключит имена компаний из списка акций. И, согласно нашим подсчетам, наличие систематической ошибки выжившего сильно ухудшит результаты  такой стратегии. 



Через десять лет портфель, в котором отсутствуют компании прошедшие делистинг, почти на четверть хуже.

Низкий P/E

Лучший пример, вероятно, стратегия низкого P/E. Любой инвестор скажет вам, что периодически компании дешевы в силу объективных причин.

Стратегия, которая инвестирует в компании с низким соотношением цены к прибыли, но не учитывает компании, которые в конечном счете не выжили, будет сильно завышать свои результаты при тестировании на исторических данных. 



Компании с низким P/E, те, которые выжили в последнее пятилетие, сейчас выглядят очень хорошо, на бычьем рынке. Однако, если увеличить анализируемый временной период, становится ясным, что наличие систематической ошибки выжившего в ваших данных приводит к неверной оценке вашей стратегии и завышению результата. 

Имея хорошую базу данных, мы можем запускать не просто обычный бэктестинг стратегии. Тестирование на исторических данных часто может приводить к негативным последствиям из-за неправильного проведения и\или злоупотребления им. Таким образом, симуляция воссоздает и эмулирует стратегию так, как если бы она была запущена на дату начала наших данных. Симуляция свободна от заглядывания в будущее и систематической ошибки выжившего, а следовательно, предоставляет более реалистичную оценку того, как стратегия зарабатывала в прошлом.