اختبارك الرجعي يكذب: لماذا يجب عليك استخدام بيانات النقطة الزمنية

لنبني استراتيجية تداول بسيطة وافتراضية. الفرضية واضحة وجذورها في سرد شائع على نطاق واسع: عندما تغادر العملات منصات التداول، يكون ذلك غالبًا إشارة إيجابية للسوق. السبب بديهي: نقل العملات خارج المنصات يشير عادةً إلى أن الحائزين يسحبونها إلى الاحتفاظ الذاتي، مما يقلل العرض المتاح للبيع. على النقيض، تدفق العملات إلى المنصات قد يدل على أن الحائزين يستعدون للبيع.

يوم واحد من التدفقات الخارجة، مع ذلك، ليس إلا ضوضاء. ولتحديد توجه حقيقي، نطبق تقاطع المتوسط المتحرك على رصيد المنصة. عندما ينخفض المتوسط القصير الأجل عن المتوسط طويل الأجل، يؤكد ذلك أن العملات تغادر المنصات باستمرار، كمصدر نمطي، وليس أحداث منفصلة.

باستخدام رصيد منصة Binance من بيانات Glassnode، نحدد ما يلي:

• دخول السوق عندما ينخفض متوسط رصيد BTC في Binance لمدة ٥ أيام عن متوسط الرصيد لمدة ١٤ يومًا، مما يشير إلى توجه مستمر للتدفقات الخارجة.
• خروج من السوق عندما يرتفع متوسط ٥ أيام ليصبح أعلى من متوسط ١٤ يومًا، مما يشير إلى أن توجه التدفقات الخارجة قد انعكس وأن العملات تعود إلى المنصة.

نقارن هذه الاستراتيجية بالاحتفاظ بـ BTC فقط خلال نفس الفترة، من ١ يناير ٢٠٢٤ حتى ٩ مارس ٢٠٢٦، برأس مال ابتدائي قدره ١٠٠٠ دولار أمريكي ورسوم تداول ٠.١٪ لكل صفقة.

طريقة قراءة هذا المخطط:

🟫 الخط البني في الأسفل هو إشارة التداول الثنائية، يتغير بين داخل السوق (١) وخارج السوق (٠).

🟦 الخط الأزرق يتتبع قيمة محفظة الاستراتيجية مع مرور الوقت.

🟩 الخط الأخضر هو معيار المحفظة للشراء والاحتفاظ.

يمكننا أن نلاحظ أن استراتيجية رصيد المنصة قدمت أداءً معقولًا، رغم أن استراتيجية الشراء والاحتفاظ قد تفوقت عليها أحيانًا. لكن في الأيام الأخيرة لفترة البحث، لحقت استراتيجية رصيد المنصة بالأداء. وبينما قد يجد بعض المستثمرين مزيج تقليل التقلبات مع أداء مقارن بالشراء والاحتفاظ جذابًا، إلا أن الأرقام النهائية مضللة — وإليكم السبب.

المشكلة: تحور البيانات وتحامل النظر المستقبلي

المقاييس ليست ثابتة. كثير منها يُراجع بأثر رجعي عند توفر معلومات جديدة. هذا صحيح بشكل خاص للمقاييس التي تعتمد على تجمع العناوين أو تصنيف الكيانات مثل أرصدة المنصات على السلسلة. لكنه ينطبق أيضًا على مقاييس مثل حجم التداول أو السعر، حيث يمكن لبعض المنصات أن ترسل بياناتها مع تأخيرات طفيفة أحيانًا.

هذا يعني أن قيمة تراها اليوم ليوم ١٥ يناير ٢٠٢٤، قد لا تكون نفس القيمة التي كانت منشورة يوم ١٥ يناير ٢٠٢٤. تم مراجعة البيانات بأثر رجعي. عند اختبار استراتيجية على هذه البيانات المنقحة، تستخدم ضمنيًا معلومات لم تكن متاحة وقت اتخاذ قرارات التداول. هذا يُدخل تحامل النظر المستقبلي.

اختبار واقعي: استخدام بيانات النقطة الزمنية

لذا، دعونا نكرر نفس الاختبار تمامًا — منطق الإشارة نفسه، نفس المعايير، نفس التواريخ، نفس الرسوم — لكن هذه المرة باستخدام متغير بيانات Exchange Balance بنظام Point-in-Time (PiT) المتاح في Glassnode Studio.

مقاييس PiT هي فقط قابلة للإضافة ولا يمكن تعديلها. كل نقطة بيانات تاريخية تعكس فقط المعلومات التي كانت معروفة وقت احتسابها أول مرة. لا مراجعات بأثر رجعي، لا تحامل النظر المستقبلي.

وبرغم أننا نستخدم نفس المقياس، فإن الاستراتيجية الآن تقدم نتائج مختلفة بشكل ملحوظ كما هو موضح بالخط البنفسجي في المخطط الجديد أدناه. الأداء الكلي أضعف بشكل واضح.

على الرغم من أن كلا الاستراتيجيتين تصرفتا بشكل مشابه لجزء كبير من عام ٢٠٢٤، نلاحظ أن الإصدار المعتمد على PiT فشل في التقاط الارتفاعات القوية في نوفمبر ٢٠٢٤ ومارس ٢٠٢٥ بنفس الفعالية. نتيجة لذلك، يتباعد الأداء التراكمي بشكل واضح وينتهي أقل بكثير.

النقطة الأساسية

في هذا المثال، الاستراتيجية البنفسجية التي لديها وصول فقط للمعلومات كما كانت متوفرة حينها، تقدم أداء ضعيف بشكل ملحوظ. ► الاختبارات الخلفية قد تكون مضللة إذا استخدمت بيانات خاطئة أو منقحة. فقط المقاييس النقطة الزمنية الثابتة تضمن أنك تعيد تشغيل التاريخ كما حدث بالفعل.