Автор: Александр Кургузкин (mehanizator).
Разработка торговых систем в основном сводится к поиску факторов, влияющих на дальнейшее изменение цены. Предполагается, что если в прошлом эти факторы были значимы, то эта значимость продержится еще какое-то время.
Однако реальность рынка такова, что существование достаточно надежной и устойчивой во времени зависимости между прошлыми движениями цены и будущими сомнительно. Если каким-то образом свойства рынка приобрели предсказуемый характер по какому-то фактору, эта зависимость будет раскрыта. После чего на полянку набегут трейдеры с роботами и большими деньгами, и зависимость будет опрокинута. Просто потому, что денег на всех не хватит.
На что тут можно надеяться простому трейдеру без мощного исследовательского отдела и суперкомпьютеров? На то, что увеличивая число факторов в системе, можно будет найти некую скрытую истину, мимо которой прошли исследовательские отделы с суперкомпьютерами? Сомнительно.
Усложнение системы в направлении увеличения числа значимых факторов в подавляющем числе случаев ведет к обычной переподгонке. Даже хорошее понимание статистики и прочего машинного обучения не спасает от этого, потому что мы в любом случае вынуждены использовать ограниченный набор данных, а значит переподгонка неизбежна.
Так что же делать, в какую сторону искать?
На мой взгляд, нужно смириться с тем, что любая тенденция на рынке рано или поздно опрокидывается и не ставить на “вечные” факторы. Однако из факта периодической смены состояний рынка можно попытаться вытащить что-то.
Можно искать не факторы, которые действуют на рынке всегда, а условия, при которых фактор опрокидывается и меняет знак.
Примитивный пример: система “всегда лонг” может какое-то время действовать (рынок растет), потом опрокидывается в свою противоположность (рынок падает). Еще пример: система “стоим по движению” (трендовая система) какое-то время может действовать, потом опрокидывается в свою противоположность, начинает работать система “стоим против движения” (контр-тренд, боковик, пила), которая в итоге опять опрокидывается в свою противоположность.
Если есть фактор, который переключается между двумя состояниями, можно попробовать определить условия переключения, и на этой основе строить систему.
То есть нужно искать не факторы, которые действуют всегда, а условия переключения для факторов, действующих в “бинарном” режиме. Для первого нашего примера это условие разворота рынка, для второго примера — хорошо известный системщикам фильтр “тренд-боковик”, который по усилиям поиска популярен не менее самого “грааля”. Но это только самые очевидные примеры, переключающихся факторов, конечно, должно быть гораздо больше.
Можно спросить — ведь и здесь наверняка прошлись суперкомпьютерами, какие шансы у простого трейдера против вычислительных кластеров? Однако есть надежда. Дело в том, что просто поиск значимых факторов хорошо линеаризуется, и там вычислительная мощность правит бал. А вот с переключениями получаются всякие нелинейные и даже хаотические вещи, которые моделируются сильно хуже, и там с помощью глаз, фантазии и шаманского бубна можно попробовать побороться за преимущество.
Автор: mehanizator (c)
Комментарии:
robomakerr: Меня давно занимает вопрос, чем же именно занимаются «исследовательские отделы с суперкомпьютерами», какие подходы используют, какие алгоритмы проверяют? Не в смысле «стянуть у них грааль», а просто хочется понять уровень конкуренции, есть некоторые сомнения. Но это общество закрытое, информации в нете мало. Может, вам встречались статьи на эту тему?
mehanizator: я могу только предположить чем бы я занимался, будь у меня исследовательский отдел с суперкомпьютером. вытаскивал бы факторы как из рынка, так и из медиа, полный спектр анализа на всех имеющихся к данному моменту алгоритмах машинного обучения (байес, ядерные алгоритмы, нейросети, генетические алгоритмы). в принципе я куда-то в этом направлении и сам двигаюсь, но медленно 🙂
Sergey: А вот и х — сколько я не общался и не работал с управляющими — нет у них хороших квантовы отделов и нет никаких суперкомпьютеров — те же самые идеи от простых желеных состем до дата майнинга
Причина этому проста — управляющие и аналитики — это огромный баласт старых разумных подходов к инвестированию — они абсолютно не готовы переделаться в квантов и чаго то там датамайнить
mehanizator: а по тому направлению что я тут в статье обрисовал — это нелинейная динамика, теория устойчивости, синергетика, теория катастроф, всякие фазовые модели, странные аттракторы, теория хаоса.
mehanizator: Сергей мне вот ни с одним нобелевским лауреатом не довелось пообщаться, из этого не следует, что их нет 🙂
Sergey: Ну давай посмотрим на ситуацию с точки зрения данных — на рынке полно паттернов которые годами работают
Где же те мега фонды с супер компьютерами которые эти паттерны успели пропустить?
Мне кажеться — что все кроется в гибкости — что считать паттерном что нет — если например что то уже повторилось раз 5 это возможно паттерн для меня — но не паттерн для супер фондов (если они существуют) — таким образом я денги гребу раньше — до того как фонд придет
Второй момент возможно еще в том — что фонды видят 100500 вариантов заработать на рынке а мы видем образно 90 устойчивых паттеров и они оп мнению фонда не самые выгодные (или более рискованные) поэтому они и нелезут в них
mehanizator: какие например паттерны работают годами на рынке? с 2002 по 2007 помнится хорошо работал паттерн «покупай, и все будет хорошо». а потом херакс, и перестал работать.
robomakerr: «…управляющие — это огромный баласт старых разумных подходов к инвестированию — они абсолютно не готовы переделаться в квантов…»
В том-то и дело, фондов-инвесторов много, а вот из чисто алгоритмических вспоминаются разве что Фишман и RT. Такое чувство, что алготрейдинг оккупирован одиночками )))
С другой стороны, я тоже понемногу двигаюсь в направлении «нелинейная динамика, всякие фазовые модели, странные аттракторы…», и чем дальше продвигаюсь, тем сильнее уверенность, что всё гораздо проще, и никакие суперкомпьютеры для извлечения профита не нужны )))
Так что впечатления противоречивые, пока не могу разобраться)
mehanizator: ага, миллион человек на рынке, и каждый уверен, что все гораздо проще 🙂 так рынок и функционирует — меняет желаемое на действительное.