Алготрейдинг

В рамках изучения рынка дошел до поиска конкретики исполнения. Начал с Reddit, а конкретнее — алготрейдеров — 1.3 миллиона (!) подписчиков. Мне было интересно понять, что народ делает алгоритмически, чтобы (если вдруг получится) избежать ручного поиска «альфы». По итогам, поставил себе диагноз: «безнадежный ньюб» :)

Народ в этом сабреддите, в основном, делится переоптимизированными моделями, да задает разные глупые вопросы. Еще мечтает по поводу «стать новым Джимом Саймонсом«. И печалится по поводу того, что халявы нет и не будет.

Редкие люди с реальным опытом и реальными же деньгами в управлении, даже если у них и было когда-то желание искренне помогать, не выдерживают напора молодняка с амбициями, тупыми вопросами и не менее тупыми теоретическими спорами. Уходят и иногда красиво хлопают дверью, чему посвящено несколько по-настоящему ценных тем.

Даже если кто-то и решается помочь, конкретики прибыльных торговых систем и исполнения там получить невозможно. Большей частью общие (но все равно чрезвычайно полезные) моменты, и чуть дальше я приведу их в случайном порядке, просто чтобы самому не забыть.

Основной вывод я сделал следующий: лучше все-таки начать с изучения реальных трейдеров и их подходов, да психологии толпы, поскольку автоматический поиск альфы стал слишком популярным, чтобы это давало какие-то результаты «с наскока». Да, там можно было бы потратить годик (или даже несколько лет) на то, чтобы выучить всю теорию и перепробовать все популярные модели, но гораздо быстрее искать «альфу» вручную, а потом уже пытаться ее алгоритмизировать.

И «вручную» я имею в виду с научным подходом: с генерацией гипотез и последующей их проверкой как статистически, так и алгоритмически, в том числе и на реальном рынке.

Тут я собрал случайные идеи, вырванные из контекста разбора того, что народ там обсуждает. Какой-то структуры или логики тут нет, я просто копировал то, что показалось мне интересным или полезным.

  • важнее разбираться в экономике и рынках, нежели быть хорошим программистом или математиком;
  • есть не так много людей, которые одновременно и понимают рынок, и умеют хорошо программировать, и даже в этом случае им проще найти реально высокооплачиваемую работу с бонусами за результат, нежели торговать на свои;
  • для живущего в США/Европе гораздо выгоднее найти работу в этой области, нежели пытаться строить свое с нуля;
  • если ты нашел высокооплачиваемую работу и пассивно инвестируешь в фоне, через некоторое время доходы с этого сделают бессмысленным самостоятельную торговлю;
  • если ты все-таки решил окунуться во все это, лучше не бросать прошлую работу, надеясь на быстрый профит, а воспринимать это как увлечение, пока не пойдут реальные деньги (очень не скоро, порядка нескольких лет);
  • лучше, если сам процесс приносит искреннее удовольствие, поскольку пришедшие за деньгами чаще всего уходят ни с чем;
  • попытки повторить методы торговли крупных фондов в домашних услових нерациональны, поскольку у тебя нет ни капитала, ни железа, ни людей, ни близости к бирже для этого;
  • в этой области требуются доктора наук не потому, что там много сложной математики, а потому, что эта категория людей априори умеет мыслить научно, генерировать и системно проверять даже простые гипотезы;
  • если лениво копать в теорию, всегда можно скопировать что-нибудь простое, и даже иметь на этом «черном ящике» какие-то деньги, если закрывать глаза на непонятные тебе риски;
  • компании, в основном, используют либо достаточно простые данные с моделями средней сложности, либо чуть более сложные данные с простыми моделями;
  • если стратегия хоть как-то работает на большинстве рынков и таймфреймов, хороший признак того, что она имеет реальную «альфу» в своей основе;
  • если стратегия работает только на одном рынке и таймфрейме, то, скорее всего, это просто переоптимизация;
  • альфа существует, в основном, в трех направлениях: «быть первым» (HFT), «собрать лучшие данные» (экзотика, чистка, обогащение и объединение данных), «лучше всех анализировать данные» (глубокая статистика и машинное обучение);
  • не бывает хороших бесплатных данных, ты всегда получаешь ровно столько, сколько платишь;
  • рынок цикличен, и если ты торгуешь недавно, будешь делать неправильные долгосрочные выводы на основании текущего режима;
  • стоит сфокусироваться на микроструктуре рынка, в первую очередь, но не терять при этом общей картины;
  • вряд ли кто-то поделится тем, что реально работает, даже если это касается научных работ по теме;
  • даже если в научной работе когда-то и была альфа без риска, она очень быстро исчезнет после публикации;
  • если тебе кажется, что ты все-таки нашел альфу, то скорее всего, ты просто получаешь плату за еще неизвестный тебе риск;
  • если тебе все еще продолжает казаться, что ты ее нашел, то первым вопросом должно быть: «Где именно я ошибся?»
  • на практике, дополнительные расходы вроде проскальзывания, комиссий, стоимости данных и платформы значительно снижают реальную прибыльность моделей, даже если в теории и на бектестах они выглядели замечательно;
  • основная проблема новичков — нереалистичные цели и ожидания по поводу процента прибыльных сделок, в то время как стоит обращать внимание на общую прибыльность стратегии, в первую очередь, даже ценой снижения процента выигрышей;
  • большинство лидеров имеют winrate 37-42%, но с положительным матожиданием;
  • высокий winrate — признак mean reversion (опасно в долгосрочной перспективе), низкий winrate — признак momentum (рекомендуется);
  • выгоднее начинать с формирования долгосрочных портфелей, и переходить к дейтрейдингу только после накопления реального опыта и ресурсов;
  • нет ничего «неправильного» в пассивном инвестировании, поскольку прибыль — она и в Африке прибыль;
  • важнее — не цифры, а причины того, почему именно мы видим эти цифры;
  • путать корреляцию с причинно-следственными связями — частая ошибка из этой категории;
  • рынок — игра с нулевой суммой, где победитель забирает почти все;
  • люди на этом форуме делятся на три основных категории: «теханализаторы», которым лениво учиться программировать, «кодеры», которым лениво изучать финансы, и «пустышки» — не знают ни того, не другого, поэтому случайно тыкаются везде, где могут;
  • есть еще и те, кто реально (и успешно) занимается этим, но они, как правило, молча читают и уж тем более не трубят на каждому углу о своих успехах и моделях;
  • и они, чаще всего, делают это не в одиночку;
  • основная проблема с новичками — они не представляют того, как реально работает рынок, и пытаются применять случайные инструменты вместо попыток понять его;
  • у них есть много заблуждений и иллюзий в голове, но они не хотят или не видят смысла их стресс-тестировать;
  • настоящий ученый занимается именно этим, в первую очередь, он всегда находится в поиске истины, а не подтверждений своих идей;
  • простейший арбитраж все еще работает, особенно если его чуть усложнить (комбинация рынков, нелинейные веса);
  • даже если ты считаешь, что твоя торговая система объективна, она все равно содержит твои предубеждения, начиная с твоего выбора: «Сделать именно эту систему»;
  • программисты на этом рынке не просто не имеют статистического преимущества, их вообще можно считать ущербными даже по сравнению с адептами теханализа, поскольку последние хотя бы видят рынок вживую;
  • начинать стоит не с алгоритма, и даже не с анализа данных, а с гипотезы, для проверки которой мы потом собираем и анализируем данные, разрабатываем и тестируем алгоритм — это и является научным подходом;
  • большинство новичков пребывает в заблуждении, что можно легко найти альфу, просто прочитав пару книг или статей, и это мешает им начать изучать сам рынок;
  • в реальности же, не существует алгоритмических (да и вообще любых других) способов предсказать рынок, а основные деньги тут делаются на управлении рисками, арбитраже, хеджировании, долгосрочной торговле и продуктах/услугах;
  • разработка альтернативного набора данных на основе психологии игроков заведомо более перспективна, нежели любая, даже самая сложная модель машинного обучения на общедоступных данных;
  • реальный рынок оооочень сильно отличается от тестового набора данных в онлайн-курсах;
  • для мелкого игрока источником конкурентного преимущества может быть отсутствие жестких правил и не менее жесткого управления рисками в сравнении с крупными хедж-фондами;
  • то же касается и объемов: мы можем торговать там, куда вход крупным игрокам закрыт по причине малой ликвидности;
  • но даже там стоит понимать реальную причину своих профитов — покупка рисков;
  • чтобы понять, где нет крупняка, его сначала стоит хотя бы изучить;
  • в этой ветке много хреновых трейдеров и хреновых разработчиков, и очень редко можно встретить комбинацию «хороший трейдер и разработчик»;
  • народ слишком много внимания уделяет скорости алгоритмов, забывая об их сути, хотя на реальном рынке ты эту скорость в одиночку все равно не сможешь реализовать;
  • альфу сложно или невозможно найти в онлайне, ее можно лишь найти самостоятельно или, еще лучше, с командой;
  • эта игра — не про «быть умнее всех», а про «найти то, что другие не заметили или не хотят замечать»;
  • копировать других означает «идти вместе с толпой», с ожидаемо хреновым результатом;
  • фиксация на попытках предсказать рынок вместо анализа его статистики и лежащих в ее основе причин — основная причина провала новичков;
  • многие уверены, что требуется какая-то реально сложная модель, хотя, в реальности, большая часть рабочих моделей — реально простые, и конкуренция идет уже в деталях реализации;
  • не стоит слишком закапываться в теорию, лучше все-таки начать с каких-то реально простых моделей на реальном рынке и оптимизировать их в процессе;
  • автоматизация хороша как способ сэкономить время, но лишь после того, как ты нашел модель вручную, и постепенно превращаешь ее в робота;
  • лучше, если ты хорошо понимаешь, от кого именно приходят твои прибыли, и почему именно они готовы тебе их отдавать;
  • если ты не занимаешься сбором своих данных или хотя бы не обогащаешь общедоступные данные своими личными методами, нет смысла гонять на них анализ или модели — альфы там уже не нет и не будет;
  • знание статистики и умение кодить не дадут конкурентного преимущества сами по себе, поскольку рынок уже забит под завязку подобными людьми;
  • вообще, знание и финансов, и кодинга одновременно — редкий зверь, как и любые другие навыки на стыке разных дисциплин;
  • с другой стороны, кодинг и статистика уже являются необходимым минимумом для входа на рынок;
  • самый простой способ найти альфу — быть готовым брать на себя риски и строить портфели с большей вариативностью, на что никогда не пойдут менеджеры крупных фондов;
  • попытка со старта построить полностью автоматическую систему заведомо сложнее и дольше, чем если ты пойдешь по пути ручного анализа рынка и ручного же исполнения сделок на старте, автоматизируя по ходу;
  • как правило, по пути «сразу все алгоритмизирую» идут люди, которые считают себя «самыми умными», забывая, что тут — все такие (1.6 миллиона подписчиков только этого сабреддита, если что, а статьи именно по финансам неизменно в топах по скачиванию на научных сайтах);
  • более того: для ручной торговли есть настолько много «альфы», что к моменту, когда тебе захочется что-то автоматизировать, это можно будет делать уже чужими руками;
  • если копнуть поглубже в мотивацию читателей этого топика, то большинству людей рынки и даже деньги не интересны, им интереснее закодить что-то новое для себя и показать другим, что они «смогли победить рынок», как Саймонс. Ну и «поговорить» по этому поводу с другими;
  • если нет реальной нужды в деньгах или реально сильного желания их заработать, можно провести всю жизнь в алгоритмах и книгах;
  • с другой стороны, если бы живые трейдеры побеждали роботов, крупнейшие фонды нанимали бы именно их;
  • если ты не можешь формализовать свои решения, какой шанс того, что они — просто случайны?
  • с третьей стороны, не существует алгоритмов, заменяющих годы опыта на рынке;
  • в этой среде настолько высокая конкуренция, в том числе и в исполнении, что к моменту, когда ты все-таки найдешь свою альфу, ее уже заберут крупные фонды;
  • в целом, рынок можно охарактеризовать как место перераспределения финансов от суетливых и нетерпеливых к постоянным и терпеливым;
  • если ты приходишь на рынок с надеждой заменить одним алгоритмом 10,000 часов реального опыта, ты, на самом деле, играешь в игру с нулевой суммой с теми, кто уже вложил свои 10,000 часов именно в подобные алгоритмы;
  • несмотря на то, что много девелоперов мечтают об алгоритмической торговле, реально малый процент из них доходят до реальной торговли на рынке, и вообще единицы готовы заниматься этим ежедневно десятилетиями;
  • «голубая мечта» — один раз запилить «кнопку бабло» и уйти на пенсию, но рынок эволюционирует быстрее, чем хотелось бы, и это превращается в ежедневную работу 24×7 в итоге;
  • даже старожилы этого форума, несмотря на обилие онлайн-общения, с трудом пообщались хотя бы с парой сотен реальных алготрейдеров вживую;
  • индикаторы — это, конечно, очень хорошо, но иногда рынок не «перепродан», он «просто обвалился»;
  • любой индикатор является самоисполняющимся пророчеством до тех пор, пока в это верит толпа;
  • прежде, чем начинать торговать или даже кодить, стоит понять для себя — в чем именно состоит конкретно твое конкурентное преимущество, и там не должно быть «я — хороший разработчик», или «я — лучший в мире математик», по очевидным причинам;
  • просто напиши на стикере: «В чем именно мое конкурентное премущество?», да наклей на монитор;
  • машинное обучение — самая тяжелая область в финансах, с наименьшим шансом на успех;
  • если копнуть глубже, то машинное обучение — все те же статистические методы, только в профиль, и нужно начинать именно с основ статистики для того, чтобы иметь шанс их применять по назначению;
  • те, кто все-таки использует машинное обучение с профитом, начал этим заниматься еще в 90-е, и догнать их по уровню опыта и технологиям будет реально сложно, особенно если начинать с общедоступных библиотек и данных;
  • крипта — такой же инструмент, как и любые другие, в ней нет какой-либо магии или общедоступной альфы;
  • если ты видишь альфу в крипте, то ты, скорее всего, покупаешь недооцененный тобой риск вида «банкротства криптобиржи» и подобных, и рынок регулярно подтверждает эту гипотезу;
  • любые технологии и библиотеки не имеют смысла до тех пор, пока ты не нашел свою альфу, и чисто техническими методами ее найти реально сложно;
  • если хочешь хоть что-то зарабатывать со старта, начинай с дневок и выше, любая внутридневная суета, особенно для алгоритмической торговли — путь в никуда;
  • если у тебя есть достаточно денег, начинай с формирования пассивных портфелей, изучая по ходу принципы оценки активов и их реального поведения на рынке;
  • избавься от иллюзий и перестань задавать тупые вопросы вида «С чего начать?» или даже «Покажите пример прибыльной системы», поскольку тут крутятся реальные деньги, и никто в здравом уме не пойдет отдавать свои деньги случайному прохожему;
  • мы все тут — разработчики софта, и для начала нужно перестать думать как кодер, поскольку иначе будешь тратить свое время на нездоровый секс вроде написания очередного бектестера, своих версий библиотек, парсеров, импортеров, графиков, торговых терминалов и прочего;
  • то же относится и к преждевременной оптимизации, холиваров по поводу языков, потреблению памяти и всему, что не дает альфу напрямую;
  • большинство того, что ты прочитаешь на этом форуме — буллшит, поскольку редкие голоса людей с реальным опытом тонут в потоке новичков с синдромом Даннинга-Крюгера;
  • если ты смотрел фильм или интервью, читал книгу 10-летней или даже 20-летней давности, ты уже безнадежно отстал от рынка — те же люди с тех пор ускакали далеко вперед, а ты тут пытаешься догонять их в прошлом;
  • современный уровень технологий и образования поднимает планку для входа настолько высоко, что подавляющее большинство людей даже с профильным образованием и опытом не смогут ее преодолеть;
  • вместо того, чтобы мечтать о миллиардах в будущем, стоит начать строить свой капитал прямо сейчас более-менее безопасными методами вида долгосрочных портфелей, и сложный процент сделает все остальное за тебя в долгосрочной перспективе;
  • когда ты обеспечишь себя и своих детей пассивными методами, ты совсем по-другому посмотришь и на активные;
  • машинки для печатания денег могут быть реально дорогими (сюрпрайз!);
  • вместо разработки торговых алгоритмов лучше разрабатывать исследовательские системы с единственной целью — поиск альфы;
  • это невозможно делать до тех пор, пока ты не поймешь экономику и финансы;
  • чем успешнее человек, тем меньше у него возможностей и желания тусить на подобных форумах;
  • часто конкурентное преимущество проявляется в «мелочах», поэтому никто не хочет обсуждать детали, боясь потерять его;
  • особенно много «новоявленных гуру» — именно в крипте, по причине низкого барьера для входа, и ограниченный опыт на растущем рынке дает им излишнее ощущение своей правоты;
  • изучение людей даст тебе гораздо больше изучения процессов или технологий;
  • стоит смотреть чужие интервью, читать биографии лидеров — это даст и идеи, и мотивацию;
  • компьютеры хороши в обработке данных, но они никогда не ответят на вопрос: «Почему?»;
  • изучать лидеров стоит и потому, чтобы понимать, как правильно распоряжаться деньгами, если ты вдруг их заработаешь;
  • не недооценивай маленькие проценты на длительных периодах: гораздо проще «разбогатеть медленно», нежели «разбогатеть быстро»;
  • изучай теорию информации, сигналы и системы — удивительно мало людей смотрит на рынок именно как на источник сигналов и применяет соответствующий аппарат к ним;
  • со всем тем обилием общедоступной информации по теме уже не может быть отмазок, почему ты все еще не являешься экспертом в том, чем занимаешься;
  • еще полезно учиться у тех лидеров, которые в итоге слили, и чаще всего они шортили волатильность слишком большим размером позиции;
  • по мере роста размера торгового аккаунта будут неизбежно падать и результаты в процентах на выходе;
  • торговля, даже алгоритмическая — чрезвычайно тяжела эмоционально, постоянные «качели»;
  • если алгоритм начал «сливать», то самый сложный вопрос: это временная проблема или системная? Особенно если это происходит одновременно с ростом позиции;
  • другой стратегией для новичка может быть поиск идей вида «высокая прибыль — высокий риск», поскольку слив небольшого аккаунта не несет за собой риска уровня хедж-фондов в той же позиции;
  • чем выше размер аккаунта — тем выше требования к риск-менеджменту, да и к уровню стратегий;
  • если твоя стратегия работает благодаря скорости исполнения, завтра это преимущество исчезнет;
  • большинство реально работающих стратегий можно описать простыми словами за 2-3 минуты даже случайному прохожему;
  • то, что делает фонд успешным — не отдельные стратегии, а культура, в которой подобные стратегии рождаются и быстро проходят свой путь до реального применения;
  • хотя стратегии и простые математически, это не означает, что не нужно знать математику для их поиска и анализа;
  • начинать лучше всего с дневок и выше, вручную ребалансируя портфель;
  • «сложное» отнюдь не означает «прибыльное»;
  • никогда не хвастайся и не свети результатами и деньгами — «прилететь» может оттуда, откуда не ожидаешь;
  • трейдинг — практический навык, в первую очередь;
  • даже если ты и теряешь деньги на старте, глубокий анализ своего торгового дневника даст тебе больше, нежели чтение книг по теме.
VN:F [1.9.20_1166]
9 голосов
Алготрейдинг, 5.0 out of 5 based on 9 ratings
Подписаться
Уведомление о
guest
1 Комментарий
старее
новее большинство голосов
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Юрий Жданов

Спасибо, Макс.