Adaptive Pairs Research
Visa ve Mastercard üzerinde Kalman ve wavelet tabanlı hedge tahmini: gerçekçi değerlendirmede ne kadarı ayakta kalıyor?
Proje Özeti
Araştırma sorusu: Değerlendirme kronolojik yapıldığında ve işlem varsayımları açıkça yazıldığında, wavelet ile gürültüden arındırılmış getiri tahmini daha basit hedge tahminlerine karşı gerçek bir avantaj sağlıyor mu?
Visa ve Mastercard’ın ekonomik benzerliği çifti seçme gerekçesi; eşbütünleşmenin ya da işlem yapılabilir bir ortalamaya dönüşün kanıtı olarak kabul edilmiyor. Çalışmada kârlı bir strateji iddiası yok. Amaç, hangi iyileştirmelerin veri, muhasebe ve doğrulama kontrollerinden sağ çıktığını görmek.
Modeller ve Veri
- Kalman fiyat seviyesi modeli: V_t = α_t + β_t · MA_t + ε_t. Hedge oranı her yeni gözlemle güncelleniyor.
- Wavelet ile gürültüden arındırılmış log-getiri regresyonu.
- Sinyaller standartlaştırılmış sapmalardan üretiliyor; emirler bir sonraki barda gerçekleşiyor ve iki bacağa da maliyet uygulanıyor.
- Ocak 2021 – Mart 2026 arası 485.613 hizalanmış 1 dakikalık gözlem (filtreleme öncesi yaklaşık 1,04 milyon satır); veri dosyası SHA-256 ile manifestte kayıtlı.
Metodoloji Denetimi (Eylül 2026)
Kendi kodumu denetleyip küçük sentetik karşı örneklerle iki gelecek-veri bağımlılığı gösterdim:
- Pozisyon büyüklüğü tüm dönemin volatilite medyanıyla normalize ediliyordu; yani sonradan gelen veri, kapanmış işlemlerin boyutunu değiştirebiliyordu. Artık yalnızca o bardan önce bilinen verinin genişleyen medyanı kullanılıyor.
- Otomatik veri temizleme, bir gözlemi silmeden önce bir sonrakine bakıyordu. Bu temizleme varsayılan olarak kapatıldı ve açıkça “geriye dönük teşhis” olarak işaretlendi.
- Bu durumları kilitleyen 7 regresyon testi yazdım: eski kod 4’ünde başarısız oluyordu, yeni kod hepsini geçiyor.
- Denetim öncesi arşiv sonuçları varsayılan kaymaya çok duyarlıydı: 1 baz puanda pozitif olan getiri 2–3 baz puanda negatife dönüyordu. Bu çıktılar doğrulanmış performans değil, tarihsel kayıt olarak tutuluyor.
Sıradaki Deney
Sabit hedge, kayan pencereli OLS ve wavelet regresyonunu aynı veri ve aynı pozisyon muhasebesiyle karşılaştıran, parametreleri önceden dondurulmuş bir walk-forward protokolü. Belirsizlik, bağımlılığa duyarlı block bootstrap ile ölçülecek; doğrulama için hiç bakılmamış bir gelecek dönem ayrılacak. Olumsuz sonuçlar da raporun parçası olacak.