13 марта 2015 Живой журнал
Вот здесь в стебной манере запостили картинку, которую я выставлял на обозрение еще года три назад. Глядя на это изображение, становится ясно, что общеизвестные постулаты технического анализа, а так же основанные на них "собственные системы" (тоже стеб), как минимум поддаются сомнению. Сама природа рыночных колебаний и основополагающие принципы стоят того, чтобы изучить их более углубленно, нежели просто довериться в работе на рынке непроверенному своду правил ТА. Да и походит этот процесс (использование ТА) больше на творческий, чем на научный.
Однако не стоит думать, что алготрейдинг или квантовые методы - это путь, устеленный лепестками роз, ведущий трейдера к процветанию. Зачастую выглядит все совсем даже наоборот - перед нами предстает образ уставшего от постоянной рутины математика, накапливающего знания и опыт, единственная мечта которого - это полноценный сон.
Back To School. Опустим совсем дискреционные подходы и методы, и рассмотрим наиболее распространенные проблемы создателей торговых алгоритмов. Среди прочего мы обязательно найдем там вопрос подбора параметров, курвфиттинг, вопросы оценки рисков, баги, технические моменты и прочее. Все, что касается непосредственно алгоритмов решается разработчиком в левой части графика во время бектестинга. Получается ситуация, когда гипотеза о работоспособности метода лишь описывает динамику стратегии, но почти никогда не доказывает ее. Аппелирование к здравому смыслу - это еще не доказательство. Вероятности положительных исходов использования программируемого метода в будущем вообще не расчитываются, а параметры системы оптимизируются под исторические данные. Другими словами, зачастую люди просто берут первую попавшуюся закономерность, которая кажется им логичной, и проведя исторические исследования, запускают ее в бой. После этого, как это часто бывает, уже в реальной торговле, система оказывается не столь эффективной, как это было показано на истории.
Я понимаю, хочется побыстрее сваять алго, и похвастаться перед неучами линейно-растущим графиком бектеста эквити. Это, конечно, весело и задорно, но вот сами проблемы начнутся чуть позже - когда исторический грааль превратится в золотую пыль "околонулевого результата". Я не знаю почему так происходит, но это случается постоянно: все мы помним Марселя, который показывал как-то в своем докладе целый зоопарк мертвых систем. Далее следует бесконечная гонка из новой переоптимизации параметров, или поиска других альф. Более того, - на сами алгоритмы у разработчика уходит процентов 10 времени, все остальное - это постоянная борьба с ошибками, с техническими моментами, с получением и изменением данных, и еще целой тучей различных проблем. Все это отводит от непосредственной работы над самым важным - над созданием модели. И самое страшное, что порой разорвать этот круг совсем не представляется возможным. А ведь главное в этом деле как раз (денежный) результат, и результат, как мы помним, еще должен быть стабильным.
И вот, пока остальные неистово жмут кнопки buy/sell, зарабатывая и теряя всевозможные суммы, связанный по рукам и ногам алготрейдер решает непонятные стороннему наблюдателю задачи. Оторвавшись от дебаггинга, он решается наконец заняться разработкой модели, и понимает, что для этого придется ни одну неделю провести за поиском и прочтением необходимой литературы. Эти творческие муки могут затянуться и на дольше, а ведь за спиной еще вагон технических задач. В общем, намного романтичнее было бы торговать как все - провел касательную, зашел по пересечению, и горя не знаешь. Это намного проще, быстрее и веселее. И деньги могут политься рекой уже здесь и сейчас, а не в каком-то необозримом будущем. Да и учиться не нужно.
Образование. Еще существует один момент с количественными методами - это информационный вакуум. Нарыть что-то стоящее в рунете - весьма проблематично. Мне в личку недавно писали, что обращались в бывшую компанию Фишмана Cofite по вопросу обучения. Там ответили что-то вроде следующего: За год им так и не удалось набрать группу на обучение! Зато на гастроли Герчика всегда аншлаг. Опять же все дело в том, что думать и исследовать на рынке - это андерграунд, а вот мейнстрим - это ТА и ФА. Получить качественное образование по работе на финансовых рынках - вообще сродни поиску золотой антилопы.
Если возможности/возраст позволяют, и есть желание, то вот на этой странице можно посмотреть стоимость обучения на финансовых факультетах лучших ВУЗов Мира по направлениям финансовой инженерии, эконометрики и количественных методов. Там и MIT и Harvard и все-все-все. Также на эти специальности можно сориентировать своих детей, если конечно они заинтересуются рынками.
Кому-то на обучении нравится слушать анекдоты, другим - про кукловодов, третьим - про кодинг в TS-Lab системы по пересечению скользящих средних. Кстати, все больше и больше компаний сейчас предлагают своим клиентам услуги визуальных конструкторов роботов. Таким образом количество более менее однородных автоматических "систем" только плодится. Можно почувствовать себя "алготрейдером" без интеллектуальных затрат выгрызания гранита науки. Опять таки, - это стильно и молодежно. Также можно встретить просто огромное количество всевозможных технических образовательных материалов, будь-то о получении данных, подключении к брокеру и т.п. А вот что касается непосредственного создания торговых алгоритмов - здесь тишь да гладь. Понятно, что информационный материал для студента, который хочет научиться количественным методам, должен быть максимально конкретным, эффективным и полезным.
Исследования. Главные враги трейдера - "черный лебедь", и "толстый хвост". О них уже написано-переписано столько, что повторяться нет смысла: сам факт, что эти явления просто обязаны изучаться. Я придерживаюсь той парадигмы, что рынки - это стихия со своими физическими свойствами. Конечно, на них оказывают какое-то влияние непосредственные действия людей и некоторые манипуляции, но в целом рынки подчиняются ровно тем же законам математики и физики, как и любые другие вероятностные процессы в природе. Все "случайные" выстрелы на графике цены можно сравнить с высвобождением энергии, или катастрофой при потери устойчивости. Это стоит изучить.
С научной точки зрения, с точки зрения защиты диссертации - очень интересны так называемые флеш-креши. Можно вспомнить по крайней мере четыре из них: "черный понедельник" 1987 года, обвал рынков 2011 года на новостях о понижении рейтинга США, флеш-креш 2010 года, и недавний обвал франка. По последнему, вчера один из самых пострадавших от резкого скачка франка брокеров - FXCM, опубликовал поминутный отчет о том, как внезапно расширились спреды, выросла волатильность, и некоторые сделки прошли по абсолютно нерыночным ценам. Как известно, доллар/франк отыграл на этой неделе обратно ВСЕ свое историческое падение. Кстати, спустя небольшое время после этого произошел "масштабный технический сбой" у другого форекс-брокера - Альпари. В 1987 году рынки были намного более живыми, чем сейчас, просто физически не существовало такого количества роботов/маркетмейкеров/арбитражеров и т.д. и т.п., но маркет проделал ровно такой же трюк, как и в наше время. С одной стороны, на ум приходит мысль о том, что "кто-то играет с рынком", но можно предположить также, что это рынок играет с нами. И эти вопросы также стоят того, чтобы быть изучены. До сих пор вопрос, почему "вдруг" цена совершает непостижимые вещи, так и остается открытым.
В общем и целом, многообразие задач, решаемых трейдером, ставит перед ним вопрос изначального выбора пути следования. Один путь тернист и крайне сложен, другой же - позволяет уже "с места в карьер" начинать торговать. Самое интересное в этом всем, что результат не гарантирован ни в одном, ни в другом случаях.
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу