Интервью с квантом секреты построения торговых стратегий

Декабрь 30 00:11 2016

1

В сфере биржевого трейдинга большой популярностью пользуются способы количественных исследований. По этой причине, далее будет представлен перевод интервью кванта-управляющего из хедж-фонда. В сети доступно две части данного интервью, для начала следует разобрать часть №1.

Характерные методики кванта к формированию торговой тактики

Суть интервью сводиться к разговору о том, каковы особенности создания ТС, какие этапы предстоит пройти, имеет ли место абстрактная идея или все же присуще материализация в виде моделей с возможностями предсказания.

Интервью начинается все с рассказа о характерных нюансах создания новой торговой системы. Изначально составляется гипотеза, после происходит предположение между доступными торговыми инструментами, чаще всего задействуется два. Возможно, это будет новый инструмент, который совсем недавно появился на рынке. Не стоит забывать, что нестандартное макроэкономическое воздействие может повлиять на формирование стоимости.

После этого выводиться модель, план или формула, не зависимо от названия суть одинаковая – ловить связь на рынке. Как показывает практика, это определенное уравнение процесса, показывающее, как значения изменяются степенно, возможно участие неожидаемых компонентов.

Далее – отыскать завершающую форму решения для этого плана. В отдельных случаях, этот этап может затянуться на сутки или даже недели. Более того, бывает, что окончательная форма решения не находиться, и приходиться использовать приближенную.

В интервью сказано, что отдается предпочтение пакету Wolfram Mathematica, он считается практичным для этого этапа. Теперь перед нами уже представлена модель рынка, остается проверить ее реалистичность. Для этого следует задействовать Матлаб. Выставляются определенные параметры, и запускается симулятор.

После того как форму прошла данный фильтр, происходит этап когда необходимо двигаться через «blue sky». Речь идет о формальном анализе.

Тут возникает вопрос, касающийся формальных испытаний, почему это настолько важно для кванта. Это своего рода переход от абстрактного, стилизованного мышления о финансовом рынке к более четкому, где присутствует предсказание силы.

В реальности сформировать предиктивную модель не так просто. Довольно часто каждый игрок заблуждается в том, что ему удалось создать нормальную, предсказательную формулу, но на сам деле это не что не больше как переобучение. Стоит отметить, что это выступает в роли применения тестирования внутри выборки или же применение других внешних факторов. Именно это причина то, что львиная доля систем на практике не показывают реальные результаты.

Поскольку ни кто не желает, чтобы это случилось с его формулой, необходимо внимательно изучить все подпункты созданной торговой системы.  Более того, следует понимать, что в случае неграмотно составленной тактики, ваши финансы подвергаются риску.

Ушли года для создания устойчивого и систематического подхода, который действительно минимизирует риски. Это и есть формальный анализ, позволяющий не попадаться в дураки.

Поэтапность формального анализа2

В интервью сразу идет речь о том, что присутствовал большой страх перед недостаточным количеством информации. То есть история считается ограниченным объектом. После того, как практикующий игрок задействует все исторические данные для теста, далее он не сможет сгенерировать еще.

Кто относиться к группе параноиков касательно недостаточной информации в сфере обучения, могут прибегнуть к делению данных на непохожие блоки. Стоит отметить, что одним из блоков является калибрационный. Тут чаще всего задействуется Python для максимальной калибрации. Пускаются в ход и библиотеки.

Особого внимания заслуживают ограничения в параметрах, которые также подвергаются взаимодействию. Поэтому, используется ЕМ- алгоритм. Следует отметить, что оптимизация является чувствительной к стартовым условиям работы, так как задействуется Monte Carlo для выбора стартовых точек сферы решения.

В конечном итоге калибровки, должны получиться модельные параметры набора, это своего рода численные значения, которые сочетаются с действующими рыночными ситуациями, которые являются предсказаниями для стоимости рынка.

Теперь что касается эффективности калибровки, она занимается тестированием информации вне выборки калибрации. Вы наблюдаете, что прогнозы правильные, при этом случайные компоненты стационарные? В таком случае, составленная вами модель не работает. Казалось бы, все непонятно и запутано, но те, говориться о том, что следует задействовать специальные методы, чтобы испортить формулу. В качестве примера можно заниматься оптимизацией на месячном временном интервале, а осуществлять тестирование на дневном. Так осуществляется проверка полученных параметров на рынке Соединенных Штатов Америки для Канады. Когда же формула способна отобразить экономическую реальность представленной ситуации на рынке, она может относиться к эффективным типам тактик.

Чтобы избежать одурачивания себя же, мы прибегаем к разделению информации в процессе выработки, пускаем в ход Monte Carlo для избегания возможных предсказаний в процессе выработки стартовых точек оптимизации.

Что касается еще одного момента секретности, следует увеличить скупость. Когда в модели присутствует внушительное количество критерий и параметров, также уровни свободы, это не модель для торговли. Следует научиться полностью, отсекать разнообразные факторы, как только модель сможет и дальше работать после удаления внушительного количества информации, это является положительным сигналом.

Не стоит забывать о таком факторе как робастность –  когда, эта формула функционирует, уже не влияет какая торговая система, построена на ее основе. Отсутствует полностью робастность, если вы готовы получать доход, при этом задействовать самые сложные нелинейные правила, согласно всем типам установленных краевых условий.

Поэтому можно окончательно забыть про замену информации, более того можно задуматься о наборе данных вне зоны обучающей выборки, где можно с легкостью проверить результативность своей модели.

Более того, следует отметить, что модель должна нормально функционировать на всем, начинает от разных стран, заканчивая временными интервалами, финансовыми инструментами, различными частотами введения данных.

Последующие действия

Когда модель, полностью откалиброванная и вооружена, можно начинать симуляцию трейдинга.  То  есть система возвращения к среднему показателю может не подойти, в случае если сила формулы недостаточная для возмещения спредов, второй вариант это непредвиденные выбросы которые уничтожают доходность. Поэтому, приходиться прибегать к тестированию новой модели  с добавлением действующей тактики.

В этот период, предстоит проявить особую осторожность и сосредоточенность, так как присутствует высокий риск заняться курвфиттингом, за счет чего, добавятся новые параметры или же критерии, основанные на ранее известных фактах. Рекомендуется просто осуществить ловлю параметров в процессе выброса.

Как показывает практика, идеальным вариантом для проверки на истории котировок является использование Excel. Данная программа позволит видеть ваши открытые предложения, тем самым позволяет легко проверить, как происходит работа с кодом. Применяя код, можно с легкостью визуализировать статистику, это может быть как доходность, так и риски. В случае, если формула функционирует, отсутствует подтверждение того, что созданная торговая система на данном фундаменте пригодна к жизнедеятельности.

No votes yet.
Please wait...
 
  Рубрики:

Binrobot-Lady.ru
  

Комментарии Facebook:





Комментарии "Вконтакте":


Написать комментарий!

0 Комментариев

Пока нет комментариев!

Станьте первым начните комментировать!.

Добавить комментарий

Ваши персональные данные в безопасности Ваш e-mail не будет опубликован и персональные данные не будут переданы третьим лицам.
Все поля обязательны к заполнению.