18 февраля 2016 long-short.ru
В последнее время количественная (quant) торговля стала модным направлением. Эта статья может помочь вам отделить зерна от плевел.
1. Умение программировать на R или Python не является необходимым для количественного трейдера
Статьи о торговых стратегиях, которые демонстрируют исключительные навыки программирования на R или Python, публикуются почти ежедневно. Однако помимо прочего большой процент этих статей нарушает основные принципы торговой механики. Например, в некоторых статьях частая ошибка заключается в том, что некоторые индикаторы рассчитываются на основе ежедневной цены закрытия, но позиции открываются по той же цене закрытия, если есть сигнал. Суть не в том, насколько большие будут отклонения от фактических результатов, а в том, что такой анализ не соответствует реальности. Я могу привести примеры, когда отклонение является существенным, но это выходит за пределы основных пунктов этой статьи.
На самом деле, человек, который пишет программы на Basic, или даже в Excel, может быть лучшим квантом, чем тот, кто владеет R или Python, но не понимает сути движения рыночной цены и микроструктуры.
2. Демонстрация результатов бэктестирования не делает вас количественным трейдером
Большая часть результатов, полученных посредством бэктестирования, обусловлена ошибкой подгонки под данные (data-mining bias). Причина заключается в том, что стратегии, прошедшие бэктестирование, обычно получены после нескольких зависимых друг от друга испытаний и/или после нескольких корректировок индикаторов и условий выхода. Главным образом это происходит при использовании алгоритмов машинного обучения, но и при упорной ручной разработке тоже случается. Использование программы бэктестирования без понимания этих ловушек не делает вас количественным трейдером. Нужно гораздо больше, чем умение делать бэктестинг, чтобы разрабатывать надежные количественные стратегии.
3. Настоящие количественные трейдеры не полагаются лишь на проверки вне выборки
Проверки на данных вне выборки, или даже кросс-валидации, не достаточно, чтобы гарантировать, что вы не обмануты случайностью. По мере увеличения числа проверенных гипотез есть вероятность, что некоторые из них будут проходить все тесты вне выборки. Если кто-то говорит вам, что его стратегия является надежной, потому что она прошла ряд тестов, включая проверку вне выборки, Монте-Карло и другие, спросите у него, сколько стратегий он протестировал до этого. Затем умножьте это число на 0,01, чтобы получить приблизительную оценку вероятности того, что он имеет дело со случайными артефактами данных (результаты выше 1 означают, что точно имеет).
Есть более эффективные методы тестирования стратегий на значимость, но они не являются такими тривиальными, как тесты вне выборки или симуляции Монте-Карло.
4. Настоящие количественные трейдеры используют небольшие плечи или обходятся без них, и используют стоп-лоссы
Использование чрезмерных плеч, как правило > 2:1, может быть признаком того, что трейдер не понимает вероятности риска разорения. Крах из-за чрезмерных плеч во многих случаях неизбежен при изменении условий рынка. Наиболее успешные количественные трейдеры сосредоточены не только на разработке стратегии, но и на управлении рисками и управлении капиталом. Хотя некоторые стратегии по умолчанию не включают стоп-лоссы, необходима реализация механизма хоть каких-то ограничений потерь, чтобы свести к минимуму вероятность разорения. Утверждения, что стоп-лоссы ухудшают результативность, могут быть правдой, но это недостаточное оправдание, чтобы их не использовать.
Если кто-то говорит вам, что в его стратегии не использованы стоп-лоссы, спросите его, как он собирается избежать риска разорения в случае длительной полосы потерь. Если ответ не удовлетворит вас, то, скорее всего, вы имеете дело с наивным спекулянтом, а не количественным трейдером.
5. Количественные трейдеры понимают , что необходима высокая вероятность прибыльных сделок (win rate)
Стратегии с низкой вероятностью выигрыша являются продуктом подгонки под кривую при моделировании, либо случайностью при реальной торговле. Риск разорения зависит от вероятности выигрыша: чем выше вероятность выигрыша, тем ниже риск разорения. Все кажется очевидным, но некоторые трейдеры не понимают этого и надеются, что даже если они будут ошибаться чаще, чем оказываться правыми, но по-прежнему будут иметь прибыль, если в среднем смогут выигрывать больше, чем терять. Эти трейдеры обычно стараются следовать тренду или торговать паттернами с графиков. Математика показывает, что этот стиль является еще более сложным, чем краткосрочная торговля. Трейдер, который не понимает очевидного, т.е. того, что высокая вероятность выигрыша снижает вероятность разорения, не является настоящим квантом. HFT (High Frequency Trading, высокочастотный трейдинг) является прибыльной торговой стратегией, поскольку он предлагает высокую вероятность выигрыша, часто выше, чем 95%.
Некоторые трейдеры, следующие тренду, утверждают, что данные по управляющим за последние 30 лет доказывают, что высокая вероятность выигрыша не требуется. Однако большинство следующих тренду не являются количественными трейдерами, и во многих случаях они не понимают, что из себя представляет следование тренду. Например, некоторые следующие тренду даже не понимают, что их модели дают прогнозы. Рынки сильно изменились за последние 15 лет, и традиционное следование тренду уже не работает как раньше. Последние ухудшение результатов управляющих является доказательством этого.
6. Ученая степень в области финансов не делает вас количественным трейдером
Высшее образование предоставляет инструменты. С помощью молотка можно уничтожить ценный предмет искусства или построить дом. Точно так же при отсутствии фактического опыта работы на рынке и понимания движения цены, инструменты, которые дает степень в области финансов, могут привести к разорению. Некоторые хедж-фонды нанимают молодых людей после колледжа и отправляют их в отдел разработки стратегии без предварительных вложений в их обучение. В результате в большинстве случаев эти молодые люди терпят неудачу или уходят, и часто теряют инвестиции, которые они сделали после получения своей степени.
Разработать прибыльную стратегию после получения степени в области финансов – это как выиграть настоящую битву сразу после окончания военной академии. При отсутствии надлежащей полевой подготовки провал случится почти наверняка, если вам вдруг не повезло, или если вы не гений.
7. Тот, кто путает среднюю сделку с ожиданием (вероятностью) не является количественным трейдером
Этому я посвятил целую главу в своей новой книге «Обманутые техническим анализом» (Fooled By Technical Analysis). Если в двух словах, то существуют трейдеры, которые используют следующее уравнение:
Е = средний выигрыш × относительная доля побед + средняя потеря × (1 - относительная доля побед)
и считают, что это ожидание или вероятность (обычно после деления Е на средние потери.) На самом деле, в большинстве случаев это уравнение не имеет никакого отношения к ожиданию, это просто еще одно выражение для средней сделки. Проблема в том, что средняя сделка равна ожиданию только для достаточно большой выборки.
В случае торговых стратегий, мы никогда не можем быть уверены, что у нас достаточная выборка, и во многих случаях мы не уверены. Таким образом, в целом мы не знаем ожидание распределения. На самом деле, истинное ожидание может быть отрицательным, хотя средняя сделка положительная. Если истинное ожидание отрицательное, то в долгосрочной перспективе наверняка произойдет крах.
Но почему это уравнение используется даже для разработки методов определения оптимального размера позиции? Возможный ответ состоит в том, что оно было составлено людьми, которые не разбираются в теории вероятности, т.е. не настоящими квантами, а сейлзами.
Заключение
Не все золото, что блестит. Большинство трейдеров, которые позиционируют себя в качестве квантов, не существенно отличается от трейдеров, торгующих по графикам. Если их утверждения тщательно изучить, то во многих случаях выяснится, что им не хватает понимания ловушек бэктестирования и теории вероятности. Если вы предположите, что утверждение количественного трейдера является не верным, вы, вероятно, будете правы в 95% случаев. Так случается, потому что многие кванты не понимают, что количественный анализ в основном используется для поддержки нулевой гипотезы, т.е. гипотезы, что стратегия не является прибыльной, а не для признания альтернативной гипотезы. В этом смысле количественный анализ строго ограничен, и преодоление этих ограничений требует рассмотрения его в качестве элемента мастерства и науки.
http://www.long-short.ru/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу
1. Умение программировать на R или Python не является необходимым для количественного трейдера
Статьи о торговых стратегиях, которые демонстрируют исключительные навыки программирования на R или Python, публикуются почти ежедневно. Однако помимо прочего большой процент этих статей нарушает основные принципы торговой механики. Например, в некоторых статьях частая ошибка заключается в том, что некоторые индикаторы рассчитываются на основе ежедневной цены закрытия, но позиции открываются по той же цене закрытия, если есть сигнал. Суть не в том, насколько большие будут отклонения от фактических результатов, а в том, что такой анализ не соответствует реальности. Я могу привести примеры, когда отклонение является существенным, но это выходит за пределы основных пунктов этой статьи.
На самом деле, человек, который пишет программы на Basic, или даже в Excel, может быть лучшим квантом, чем тот, кто владеет R или Python, но не понимает сути движения рыночной цены и микроструктуры.
2. Демонстрация результатов бэктестирования не делает вас количественным трейдером
Большая часть результатов, полученных посредством бэктестирования, обусловлена ошибкой подгонки под данные (data-mining bias). Причина заключается в том, что стратегии, прошедшие бэктестирование, обычно получены после нескольких зависимых друг от друга испытаний и/или после нескольких корректировок индикаторов и условий выхода. Главным образом это происходит при использовании алгоритмов машинного обучения, но и при упорной ручной разработке тоже случается. Использование программы бэктестирования без понимания этих ловушек не делает вас количественным трейдером. Нужно гораздо больше, чем умение делать бэктестинг, чтобы разрабатывать надежные количественные стратегии.
3. Настоящие количественные трейдеры не полагаются лишь на проверки вне выборки
Проверки на данных вне выборки, или даже кросс-валидации, не достаточно, чтобы гарантировать, что вы не обмануты случайностью. По мере увеличения числа проверенных гипотез есть вероятность, что некоторые из них будут проходить все тесты вне выборки. Если кто-то говорит вам, что его стратегия является надежной, потому что она прошла ряд тестов, включая проверку вне выборки, Монте-Карло и другие, спросите у него, сколько стратегий он протестировал до этого. Затем умножьте это число на 0,01, чтобы получить приблизительную оценку вероятности того, что он имеет дело со случайными артефактами данных (результаты выше 1 означают, что точно имеет).
Есть более эффективные методы тестирования стратегий на значимость, но они не являются такими тривиальными, как тесты вне выборки или симуляции Монте-Карло.
4. Настоящие количественные трейдеры используют небольшие плечи или обходятся без них, и используют стоп-лоссы
Использование чрезмерных плеч, как правило > 2:1, может быть признаком того, что трейдер не понимает вероятности риска разорения. Крах из-за чрезмерных плеч во многих случаях неизбежен при изменении условий рынка. Наиболее успешные количественные трейдеры сосредоточены не только на разработке стратегии, но и на управлении рисками и управлении капиталом. Хотя некоторые стратегии по умолчанию не включают стоп-лоссы, необходима реализация механизма хоть каких-то ограничений потерь, чтобы свести к минимуму вероятность разорения. Утверждения, что стоп-лоссы ухудшают результативность, могут быть правдой, но это недостаточное оправдание, чтобы их не использовать.
Если кто-то говорит вам, что в его стратегии не использованы стоп-лоссы, спросите его, как он собирается избежать риска разорения в случае длительной полосы потерь. Если ответ не удовлетворит вас, то, скорее всего, вы имеете дело с наивным спекулянтом, а не количественным трейдером.
5. Количественные трейдеры понимают , что необходима высокая вероятность прибыльных сделок (win rate)
Стратегии с низкой вероятностью выигрыша являются продуктом подгонки под кривую при моделировании, либо случайностью при реальной торговле. Риск разорения зависит от вероятности выигрыша: чем выше вероятность выигрыша, тем ниже риск разорения. Все кажется очевидным, но некоторые трейдеры не понимают этого и надеются, что даже если они будут ошибаться чаще, чем оказываться правыми, но по-прежнему будут иметь прибыль, если в среднем смогут выигрывать больше, чем терять. Эти трейдеры обычно стараются следовать тренду или торговать паттернами с графиков. Математика показывает, что этот стиль является еще более сложным, чем краткосрочная торговля. Трейдер, который не понимает очевидного, т.е. того, что высокая вероятность выигрыша снижает вероятность разорения, не является настоящим квантом. HFT (High Frequency Trading, высокочастотный трейдинг) является прибыльной торговой стратегией, поскольку он предлагает высокую вероятность выигрыша, часто выше, чем 95%.
Некоторые трейдеры, следующие тренду, утверждают, что данные по управляющим за последние 30 лет доказывают, что высокая вероятность выигрыша не требуется. Однако большинство следующих тренду не являются количественными трейдерами, и во многих случаях они не понимают, что из себя представляет следование тренду. Например, некоторые следующие тренду даже не понимают, что их модели дают прогнозы. Рынки сильно изменились за последние 15 лет, и традиционное следование тренду уже не работает как раньше. Последние ухудшение результатов управляющих является доказательством этого.
6. Ученая степень в области финансов не делает вас количественным трейдером
Высшее образование предоставляет инструменты. С помощью молотка можно уничтожить ценный предмет искусства или построить дом. Точно так же при отсутствии фактического опыта работы на рынке и понимания движения цены, инструменты, которые дает степень в области финансов, могут привести к разорению. Некоторые хедж-фонды нанимают молодых людей после колледжа и отправляют их в отдел разработки стратегии без предварительных вложений в их обучение. В результате в большинстве случаев эти молодые люди терпят неудачу или уходят, и часто теряют инвестиции, которые они сделали после получения своей степени.
Разработать прибыльную стратегию после получения степени в области финансов – это как выиграть настоящую битву сразу после окончания военной академии. При отсутствии надлежащей полевой подготовки провал случится почти наверняка, если вам вдруг не повезло, или если вы не гений.
7. Тот, кто путает среднюю сделку с ожиданием (вероятностью) не является количественным трейдером
Этому я посвятил целую главу в своей новой книге «Обманутые техническим анализом» (Fooled By Technical Analysis). Если в двух словах, то существуют трейдеры, которые используют следующее уравнение:
Е = средний выигрыш × относительная доля побед + средняя потеря × (1 - относительная доля побед)
и считают, что это ожидание или вероятность (обычно после деления Е на средние потери.) На самом деле, в большинстве случаев это уравнение не имеет никакого отношения к ожиданию, это просто еще одно выражение для средней сделки. Проблема в том, что средняя сделка равна ожиданию только для достаточно большой выборки.
В случае торговых стратегий, мы никогда не можем быть уверены, что у нас достаточная выборка, и во многих случаях мы не уверены. Таким образом, в целом мы не знаем ожидание распределения. На самом деле, истинное ожидание может быть отрицательным, хотя средняя сделка положительная. Если истинное ожидание отрицательное, то в долгосрочной перспективе наверняка произойдет крах.
Но почему это уравнение используется даже для разработки методов определения оптимального размера позиции? Возможный ответ состоит в том, что оно было составлено людьми, которые не разбираются в теории вероятности, т.е. не настоящими квантами, а сейлзами.
Заключение
Не все золото, что блестит. Большинство трейдеров, которые позиционируют себя в качестве квантов, не существенно отличается от трейдеров, торгующих по графикам. Если их утверждения тщательно изучить, то во многих случаях выяснится, что им не хватает понимания ловушек бэктестирования и теории вероятности. Если вы предположите, что утверждение количественного трейдера является не верным, вы, вероятно, будете правы в 95% случаев. Так случается, потому что многие кванты не понимают, что количественный анализ в основном используется для поддержки нулевой гипотезы, т.е. гипотезы, что стратегия не является прибыльной, а не для признания альтернативной гипотезы. В этом смысле количественный анализ строго ограничен, и преодоление этих ограничений требует рассмотрения его в качестве элемента мастерства и науки.
http://www.long-short.ru/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу