в -

Интуитивный детерминизм, расшифровки смыслов и вероятностная задача

Задача извлечения денег из рынка это по большому счету задача распознавания слабого сигнала в сильном шуме. Нельзя сказать, что эта задача плохо решается или что она какая-то суперсложная. Она чисто техническая сама по себе. Есть тонкий сигнал, есть много шума. Из этой игры вполне можно извлекать деньги.

Почему на рынке оказывается так легко провалить эту задачу?

Потому что большинство людей на рынке решают вовсе не ее. Люди, что садятся зарабатывать перед мониторами, перегруженными чартами и прочими потоками данных, они не собираются решать задачу извлечения слабого сигнала из сильного шума. Они собираются решать задачу распознавания довольно сильного сигнала, и строят соответствующие ожидания. И решение, которое они ищут, представление о котором находится у них в голове, предполагает практически детерминированный, уверенный выход на “правильные” решения.

Это представление не укладывается в концепцию вероятностной игры, в особенности со слабым сигналом – где вы находитесь под постоянными ударами со стороны теории вероятностей. Это концепция детерминированной игры, где вы разобравшись со смыслами всех этих информационных потоков обучаетесь реагировать правильно и получать за это плюс минус гарантированные деньги. То, что идет по всем этим информационным каналам – вы не видите это как шум, вы видите это как некие скрытые от вас смыслы, в которых вы еще не разобрались, но обязательно разберетесь.

Можно назвать это интуитивным детерминизмом – в условиях избытка информации вы склонны видеть любую игру как – пусть и сложную, но – детерминированную. Чтобы увидеть игру как вероятностную и подойти к ней с соответствующими категориями, нужно совершить какой-то контр-интуитивный выверт мозга в эту сторону.

Иначе возникают избыточные ожидания по поводу того, куда ведет кривая обучения. Если вы уверены, что игра детерминированная, то будете ожидать, что эта кривая вас выведет в район практически гарантированных доходностей. Но игра вероятностная, а значит неизбежно на вашу голову будут сыпаться капризы случая, демотивируя и заставляя реагировать на чисто случайные явления. Вы будете видеть каждый отдельный убыток как “ошибку расшифровки” и пытаться пофиксить под него свое видение, хотя в логике вероятностной игры каждый отдельный кейс в отрыве от широкой статистики вообще ничего не значит.

То есть проблема в том, что люди не добираются до решения правильной задачи, постоянно отвлекаясь на попытки решить другую задачу, которая на рынке решения просто не имеет. Перспектива расшифровать смыслы за рыночными явлениями и выйти на гарантированную прибыль психологически крайне привлекательна. Она опирается на ваши представления о себе как о человеке, способном во всем разобраться (особенно ради денег).

Большая часть околорыночных обучалок это как раз “расшифровки смыслов”, которые потакают неправильному видению на трейдинг как на детерминированную игру. Там обычно продвигается такой стиль трейдинга, что на каждую сделку предполагается принимать кучу решений, опираясь на расшифровки смысла происходящего. Чем больше решений принимается на открытую позицию, тем якобы больше шансов лавировать-лавировать и таки вылавировать в какое-нибудь большое мегадвижение.

Вне алго темы мало кто оперирует статистическими категориями (да и в алго теме многие о них спотыкаются). Поэтому мало кто добирается до постановки задачи во вполне решаемом виде. Хотя это вполне возможно и без алго.

Как решается “вероятностная задача”? Формулируте явления, набираете с тысячу записей по кейсам. Желательно однородных. Желательно без сдвигов. Смотрите статистику. Видите особенности. Набираете еще с тысячу кейсов вокруг особенностей. Получаете продакшн решения. Тут даже кодить не надо, вполне достаточно накапливать данные в таблицах – как в предлагаемом мной на патреоне фреймворке.

Здесь конечно тоже есть место расшифровке смыслов, но они нужны не для того, чтобы превращать игру из вероятностной в детерминированную, а чтобы поддерживать своей логикой ставку на ту или иную статистическую особенность в данных.



Подпишитесь на уведомления о новых постах:

 

Loading