Инвестиционный подход или "о вере"

Но посчитал разумным написать «о вере».
Рынки штука нечёткая, если так можно выразиться. Отчаянные и ожесточённые споры (а я помню как спорил с Горчаковым в форуме htt «о теханализе» 10 лет назад или даже +- ) — бесполезная, совершенно бесполезная вещь. У каждого опытного (или не опытного — не важно), человека формируется свой вектор параметров — вот в это ты веришь, а в это нет.
Я даже пришёл к другому: даже если ты в чём то не прав, то бывает важно оставаться в этой неправоте, т.к. если она (неправота) некритична, то м.б. непротиворечивость итоговой картины — самоценна.
так вот есть вещи в которые я верю или не верю, и хотел бы о них написать

Во-первых. Я верю в то, что эксплуатировать можно только то что хорошо понимаешь. Конечно можно было бы сказать, иначе мы уподобляемся туземцам приходящим в храм и выпрашивающим что то у могущественных богов. И получив это что то — мы пользуемся этим не имея ни малейшего представления как оно работает. Например фонарик. Но это не более чем картинка к выступлению маркетолога продающего продукты квантового фонда акционерам. Реальная причина почему (я считаю) мы должны знать, что мы эксплуатируем — это осознание границ применимости различных методов, а также критериев смерти этой неэффективности (edge).
В первом случае мы не осуществляем бессмысленную и даже опасную (пере-)оптимизацию. Во втором отличаем момент смерти неэффективности от просто глубокого DD.
В моём случае всё еще проще даже — к идеям я прихожу через осознание работы рынка (хотя бы из знания как взаимодействуют informed traders, noise traders, liquidity providers). Когда меня спрашивают можно ли прийти к этому вне профессиональной среды («потрогать рынок ручками»), я не знаю что ответить, т.к. не хочется разочаровывать. Но наверно можно. Просто ещё тяжелее.
И хотя на заре своей увлечённости рынками я сидел на BrainMaker, NeuroShell и прочем (даже не знаю существуют ли они сейчас) ПО (тогда был всплеск моды) нейросеток, то сейчас отношусь к этому всему лишь как к многомерному сплайну, в лучшем случае — многомерному нелинейному факторному анализу. Но никакого эксклюзива. Я еще МГУА Ивахненко (рекомендую) изучал в дремучих годах, когда словосочетание Data Mining не существовало в нашем обиходе. То же касается чёрно-бело-зелёно-коричневых деревьев и прочих классификаторах (шучу).
Я говорю так — с хорошей идеей и линейная экстраполяция сработает, а если Garbage In…

Из этого вытекает второй принцип в который я верю:
Ищи дополнительную информацию. Подавать на входы только цену или её производные… что может быть «неумнее»? Ну наверно в годы разгула моментума это было еще легко и можно. Но не сейчас.
Мы знаем (и что важно — можем квантифицировать, только ленимся или не хотим в этом плавать) намного больше чем цена. Намного. Макро-, микро-… и это не всё. Всякие Risk-off\Risk-on индикаторы, индикаторы сантимента, биржевые параметры (от маржи на Nyse, например) itworks даже дискреционно — blog.quantquant.com/blog/research/569.html. И я тут даже не упомянул более важные вещи, о которых молчу не желая их сильно компрометировать. Но кросс-рынки дают информацию! Бонды об акциях, акции о бондах. Да это не lagged, там Lead-lag непростой. Но доп. информацию можно извлекать. Если думать головой.

И с этим связан третий принцип. я пришёл к нему недавно. Не существует идеального Framework. Его не может быть в природе, т.к. идеи очень разные. Если вы ищете какую то неэффективность в масштабе целого рынка размером с десятки-сотни секунд, при этом эта неэффективность в лучшем случае связана с парным поведением (а щас это не работает) инструментов, а скорее всего с отраслевым пучком. Или даже не отраслевым.А вообще весь рынок. Вам нужно засунуть в свой тестер исторический поток тиков, а может даже лог Full Order Book пары тысяч инструментов из рассела. И тестировать его одновременно. Алгоритм — да ничего особенного, абзац объяснения. Только не то что в Метастоке… в продуктах QuantHouse, Deltix да и во всех иных «альфадженерейшн» это не оттестится. Особенно в OnEvent архитектуре. На локальной машине можно поседеть пока дождёшься прямолинейных тестов. Т.е. либо в облако либо… правильно, свой быстрый, заточенный под эту задачу framework. Поэтому C#, Java, C++, а всё остальное это либо отличный визуализатор\анализ репортов (Python*), либо красивая игрушка для одного инструмента, либо (вариант) что то на медленных фреймворках. В этом смысле Python для крупных но медленных квантовых управляющих, которые ротируют свои портфели относительно не быстро — штука замечательная.
Пока всё, может еще что добавлю.

2 комментария

avatar
согласен с актуальностью первых двух пунктов — плюсую)), но что касается FW то это вопрос его открытости и наличия программистких ресурсов)) Построили FW с нуля и подключить новый источник данных и логику работы с ним только вопрос времени.
Это пункт чисто технический и не настолько концептуальный, как первые два. имха
Комментарий отредактирован 2013-06-28 20:19:24 пользователем Avals
avatar
Спасибо за мысли. На счет сложности задачи для тех кто в непрофессиональной среде, хотелось бы сказать, что не надо заострять внимания на этой сложности ибо человеческой психике свойственно переоценивать сложность задач которые изначально заданы как «невыполнимые». На практике результаты человека который не думает о сложности и невыполнимости поставленной задачи как правило гораздо лучше. Главное чтобы работала своя собственная нейросеть :)
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.