в Алготрейдинг

Нелинейность, искусственный интеллект и генетические алгоритмы (Часть 2)

Перевод: Intro.

Часть 1

Интервью с Адамом Фишером, Hyde Park Global.

ХФТ Ревью: Если у вас есть система, которая анализирует новостной поток и конвертирует новости в числовые данные, может быть это будет полезно для работы с полностью неожиданными и статистически непредсказываемыми событиями?

Адам: в своем фонде, когда мы говорим об ИИ и робототорговле, мы имеем в виду торговую платформу, которая не позволяет какое-либо человеческое вмешательство. Это очень важно, поскольку, если система позволяет вмешательство человека на любом этапе (нахождение торговой идеи, управление портфелем, торговля) и машина не имеет хорошо проработанные элементы в обучающем алгоритме, способные оценить влияние человека на торговлю (мы считаем это невозможным на данным момент), то такая торговля является просто торговлей с использованием специального инструментария, но не является алгоритмической. В данном случае представляется сложным, или даже невозможным, оценить правы ли мы или ошиблись в расчетах, формуле или алгоритме.

Думаю, мы можем поспорить о плюсах и минусах человека, как трейдера, но мы должны согласиться, что этот метод не является и не может являться научным. Это ненаучно потому-что невозможно протестировать на исторических данных модель, которая позволяет любое вмешательство человека. Например, если у вас есть компьютер, который генерирует сделки, но их исполнение осуществляется человеком, вы не сможете определить где успех или промах системы, а где — очень хороший трейдер. И нет возможности протестировать и повторить результаты. Следовательно мы можем сказать, что любое тестирование в прошлом не имеет смысла.

В своем фонде мы не допускаем какого-либо вмешательства человека во время рыночных событий. Если у нас пропало электричество в офисе, тогда мы начинаем действовать, потому-что это не рыночное событие и никак не связано с рынками. Но если на рынке идет резкий обвал или какие-то проблемы на бирже или системе торгов, то мы не позволяем никакого человеческого вмешательства, потому-что это рыночное событие. (Видимо действительно у них мощный ИИ, разруливать упавшие рынки самому. -Intro)

ХФТРевью: В этом случае, как робот, даже адаптивный, может учесть такие непредсказуемые события?

Адам: Во-первых, считать, что все неожиданные и статистически непредсказуемые события могут быть предугаданы при помощи ИИ — глупо. Мы просто предполагаем и у нас есть достаточно подтверждений этого, что наша система ИИ гораздо более надежна и обслуживает такие редкие события заметно лучше любого трейдера-человека из всех, кого мы знаем. Утверждение, что статистика является ключом, который откроет все двери неверно, даже, смехотворно. Точно так же, как то, что мы живем в Гауссовом мире, где распределения всегда нормальны. В финансах, в экономике мы видим множество свидетельств негауссовых распределений. Таким образом, основной вопрос состоит в том, что вы собираетесь делать с ненормальными распределениями и редкими событиями. Какие шаги и техники вы можете использовать для лучшего анализа этих редких, но важных событий? Статистика, несмотря на то, что не дает ответа на все, дает ответы на многие вопросы. Но вам нужно снабдить ваши статистические модели моделями, управляемыми правилами. Есть компании, например, из отрасли разработки и производства медикаментов, которые интегрировали статистические модели с моделями на основе правил, для управления очень редкими и неожиданными событиями.

ХФТРевью: А имеются ли какие-либо специфичные наработки в других индустриях, фармацевтической или биологической, которые могут быть адаптированы и применены для высокочастотной торговли?

Адам: Да, разумеется. Ариана Фарма, компания в Париже, была пионером в разработке очень сложного ИИ, в их случае, для обнаружения редких аномалий. Их программное обеспечение лицензировано, я думаю, каждой фармацевтической компанией, а также Службой контроля за продовольствием и лекарствами США.

ХФТРевью: И часть этого опыта может быть переведена в финансовую индустрию?

Адам: В своем фонде мы убеждены, что ответ — да. Мы используем системы, схожие с разработками Арианы, для обнаружения редких событий и организации соответствующих мер. Существует несколько больших различий в типе данных, что используются хедж-фондами и фармацевтическими лабораториями. Например, набор данных в фармацевтическом исследовании часто мал и неполон. Когды вы тестируете лекарство, вы не тестируете его на 50 миллионах человек. Вы имеете дело с сотнями или тысячами, что статистически слабо. Это очень сильно отличается от количества данных, что мы используем для разработки торговых программ. Мы имеем доступ к более чем 40 миллионам новостей и миллиарду ценовых значений.

Несмотря на это, другая область, где мы видим параллели с инвестиционной отраслью, биологические исследования. Биология сегодня является слиянием трех областей. Для осуществления важного исследования в биологии, вы должны знать биологию, но также вы должны знать математику и компьютеры (программирование). Из моих бесед с биологами я понял, что биология отошла от фокусирования на механических взаимоотношениях отдельных элементов. Вместо этого биологи рассматривают сеть взаимоотношений. Другими словами, одни части влияют на другие части, в различное время и различными способами. И все это постоянно развивается. Я вижу параллели в финансовой экономике. Для важного исследования в экономике вам нужно знать математику, компьютеры и программирование также хорошо, как и финансы. Процесс принятия решения стал заметно труднее в нашей отрасли за последние 10 лет. Все больше и больше наших коллег принимают свои решения на основе выводов, математических и прочих, чем на основе того, что я бы назвал «хорошей историей».

ХФТРевью: В заключение, как высокочастотная и скоростная торговля влияет на рынки и считаете ли вы такую торговлю необходимой?

Адам: На рынке акций эффект от высокоскоростных источников информации и высокочастотной торговли — хорошо изученный вопрос и вес доказательств свидетельствует, что рынки становятся более эффективными благодара технологиям. Мы убеждены, что технологии уменьшают преимущества больших игроков.

Например, возможность получить быстрые (менее миллисекунды) данные — вполне себе технически возможно, такая услуга предоставляемая многочисленными вендорами. Возможность послать 3500 транзакций в секунду — также возможно, правда, не очень умно.

Сегодня мы можем видеть, что маленькие инвестиционные фирмы с интеллектуальной, технологической и компьютерной базой могут получить данные так же быстро, а часто — быстрее, чем крупнейшие банки и хедж-фонды. Это повышает эффективность рынка. Не будет преувеличением сказать, что это также помогает нашей капиталистической системе, которая, очевидно, постоянно увеличивает уровень жизни людей последние 100 лет. Эффективный и сильный финансовый рынок важен не только для управляющих, например, наше сообщество включает ученых, ищущих лекарства от рака и они никогда не читали Wall Street Journal.

ХФТРевью: Хороший момент, чтобы закончить. Спасибо Адам.

Оригинал