إعادة المعاينة (Bootstrap)

كيف تعمل

خُذ نتائج 50 صفقة من اختبار خلفي. اسحب 50 نتيجة عشوائيًا من تلك القائمة، وأعِد كل واحدة بعد سحبها، فتظهر بعض الصفقات مرتين ولا تظهر أخرى قط. واحسب متوسط الصفقة على هذه العيّنة الصناعية. أعِد ذلك 10,000 مرة. ويشكّل المئينان 2.5 و97.5 من المتوسطات العشرة آلاف فترةً تقريبية بثقة 95 بالمئة لمتوسط الصفقة.

ولا تحتاج الطريقة إلى افتراض أن النتائج موزّعة توزيعًا طبيعيًا، وهذا يلائم بيانات صفقات ذات أذيال سمينة. وحين تترابط الأرصاد، كما تترابط أيام التداول المتتالية غالبًا، يكسر سحب أرصاد مفردة ذلك الترابط. فيسحب bootstrap الكتل مجموعات من أرصاد متتالية بدلًا من ذلك.

الـ bootstrap مقابل إعادة الخلط

إعادة الخلط، أو التبديل، تعيد ترتيب النتائج المرصودة بلا إرجاع: فكل صفقة تظهر مرة واحدة بالضبط، ولا يتغير إلا الترتيب. وهي تجيب عن أسئلة التسلسل، مثل كم كان يمكن أن يكون التراجع أعمق في ترتيب آخر.

أما الـ bootstrap فيصنع تراكيب جديدة: فقد يحتوي مسار على أفضل يوم ثلاث مرات ولا يحتوي أسوأ يوم قط. وذلك ما يجعله مفيدًا لتقدير عدم يقين متوسط، وما يجعله غير ملائم حين يكون السؤال هل كان حساب معيّن سينجو من الأيام التي حدثت فعلًا.

داخل Senzoukria

لا يستعمل التطبيق الـ bootstrap في محاكاة شركات التمويل، وذلك قصدًا. ويشرح مصدر وحدة Monte Carlo الاختيار: تُخلط الجلسات بلا إرجاع كي يبقى توزيع النتائج اليومية هو المرصود بالضبط، لأن الـ bootstrap كان سيختلق مسارات بثلاث نسخ من أفضل يوم ولا نسخة من أسوئه، وهو افتراض لا يمكن الدفاع عنه في مسألة نجاة حساب.

ويستعمل Gauntlet إجراءي تبديل بدلًا منه: قلب إشارات نتائج الصفقات عشوائيًا لحساب قيمة p لنسبة Sharpe، وإعادة ترتيب الصفقات لتوزيع أقصى التراجعات، كلٌّ بـ 10,000 سحبة. ويمكن مع ذلك حساب فترة bootstrap لمتوسط خارج البرنامج من قائمة صفقات مصدَّرة، مثل تصدير CSV من السجل.

الحدود

• لا يستطيع الـ bootstrap إلا إعادة تركيب ما رُصد؛ فلا يُنتج خسارة أكبر من أكبر خسارة في العيّنة.
• وعلى العيّنات الصغيرة جدًا يكون التوزيع المعاد خشنًا والفترة غير موثوقة.
• ويفترض أن العيّنة تمثّل العملية؛ فعيّنة مسحوبة من نظام سوقي واحد لا تقول شيئًا عن نظام آخر.
• وطول الكتلة في bootstrap الكتل اختيار يغيّر النتيجة.