Вопрос о высокой доходности довольно часто становится темой споров. Одним очевидно, что постоянно высокую доходность показывать невозможно. Другим очевидно, что первые просто не осилили. На что первые справедливо замечают, что вторые каждый год разные. И так далее. В нашем уютном телеграмм-чатике «10% в месяц» даже вышел на уровень мема.
Мне представляется, что относительно стабильные показатели в игре за высокий Шарп все же достижимы, и причина, по которой многие отрицают эту возможность, в том, что они изначально ставят задачу способом, выпиливающим дорогу к потенциальному решению.
Многие люди считают, что серьезный подход к рыночной игре предполагает свертку этой игры в некий набор правил, в модель, постижимую и описываемую количественными методами.
Однако хочу обратить внимание на тот факт, что игра за высокую доходность/Шарп — это в первую очередь игра людей с людьми. Есть важные следствия этого обстоятельства, которые легко проглядеть.
Возьмем мой любимый пример для сравнения — шахматы. Сложно отрицать тот факт, что среди шахматистов попадаются игроки высочайшего уровня, способные очень неплохо выступать в играх против случайного оппонента. Настолько неплохо, что их мастерства может хватить для генерации относительно устойчивого потока доходов. Теперь представим, что мы взяли такого мастера в плен и пытками пытаемся выбить из него «систему игры» в виде компактного набора правил. Достаточно понятный, чтобы его можно было легко реализовать в виде, например, алгоритма, который мог бы работать с той же эффективностью.
Для шахмат это предприятие очевидно выглядит бессмысленным. Не получится свернуть высокое мастерство игры в компактный набор правил. Потому что то, что дает прибавку от среднего уровня до высокого — это что-то принципиально несворачиваемое. Инсайты. Глубина понимания. Видение. Назовите как хотите.
Но почему-то этот момент легко выпадает из поля зрения, когда речь заходит о рыночной игре. Вдруг становится очевидным, что задача «генерить устойчивый поток доходов в игре против рынка» должна выглядеть как относительно компактный набор правил, применимый для заливания его в робота. То есть «Стратегия».
Но игра за высокий Шарп это же такая же игра людей с людьми, как и шахматы. Или безлимитный покер. Или камень-ножницы-бумага.
Намекните, что решение должно выглядеть как персональное мастерство, опирающееся на плохо сворачиваемую, плохо объясняемую и плохо квантифицируемую глубину понимания, и вас зачислят в интуитивщики, дискреционщики, сектанты или что-нибудь подобное.
То есть когда вы ставите задачу достичь стабильно высоких результатов от «Стратегии», в самой постановке задачи есть некое противоречие. Игра людей с людьми не является физическим объектом, поэтому любая простая квантифицируемая модель игровой реальности априори имеет довольно ограниченный потенциал извлечения прибыли.
В то же время то, что потенциально может дать выход на высокие результаты — прокачка персонального «Видения», допускающего нечеткие зоны принятия решений — легко может отсекаться соображениями вроде «мы же серьезные люди», «должен быть выход на алго», «слишком мутно, денег никто не даст».
Такие вот дела.
Автор: Александр Кургузкин.
Я согласен с тем, что в сложных играх вроде шахмат или го нельзя свернуть мастерство игры до простого и небольшого набора правил. Однако мы видим, что с помощью машинного обучения возможно создать нейронные сети, которые в сложные игры играют хорошо, зачастую лучше всех в мире. Так почему же нельзя обучить нейронную сеть для рыночной игры? Мне видится только одна проблема — недостаток нужных данных.
Рынок это игра, возникающая вокруг баланса всех ее участников. Если в участники добавляются нейросетки, это меняет игру, рынок становится несколько другой игрой. И релевантность старых данных становится проблематичной. Можно ли нейросеть учитывать тот факт, что ее участие в игре приводит к изменению игры? Не все так просто.