Биржевые ИГРЫ
@QuantUX
Содержание:
Введение
Теория игр предлагает нам все новые и новые математические методы изучения оптимальных стратегий в различных играх и многих других областях знаний.
Почему же всех так смущает фраза об "игре" на бирже?
Вот и Горчаков возмутился, обязательно указав на то, что трейдинг - это не игра, а непременно работа:
Правда, он же затем сказал, что для достижения стабильного результата на рынках необходимо чаще больше выигрывать, нежели проигрывать... Но не суть, не будем ловить его на этом несоответствии.
Про гемблинг
Конечно, те кто пришел на биржу за гемблингом должны уяснить, что просто так на авось им здесь никогда не разбогатеть. Точно так же, как нельзя в любой перспективе стать миллиардером, делая ставки в казино:
Думаю не стоит лишний раз упоминать о матожидании в азартных играх, вроде рулетки:
В покере, например, такая же картина: вероятность получить обычную пару - 42%, тогда как любая рука выше уже будет иметь показатель в 7%:
В целом, если кому интересно, различные комбинации и их вероятности для Техасского Холдема можно найти здесь.
Например, вот оценка того, что у кого-то окажется пара сильнее Вашей:
Я уже молчу о том, чтобы получить трипс, - в 97% случаев у остальных игроков карты на руках окажутся хуже:
Можете сами поклацать раздачи и испытать удачу. Вот у меня, например лишь с 14 раза выпали три одинаковые карты, при чем у двоих игроков сразу:
Вероятность данного события составляла 0,7%, но это произошло)
И хотя википедия говорит нам о том, что влияние случайности в покере - среднее, а для игры необходимо владеть тактическими навыками логики и расчета вероятностей, - единственное за счет чего можно получать в данной игре профит, так это управление капиталом (манименеджмент). Только за счет своевременного паса и грамотного управления ставками в этой игре можно добиваться результата.
В целом, все эти азартные игры - это обычный гемблинг, игра с неполной информацией. В этом плане нельзя конечно отрицать схожесть трейдинга с данными играми - ведь как мы помним, биржа - это случайный процесс с огромным количеством факторов, а о полноте информации здесь говорить не приходится и подавно.
Риск-нейтральность
Логично было бы предположить, что от направленной торговли (полной неопределенностей и случайностей) нам следовало бы перейти к чему-то менее рискованному (а значит и менее доходному), раз уж мы так боимся использовать слово "игра" применительно к трейдингу и хотим непременно сделать это ремесло своей "работой".
Казалось-бы, что тут думать - статистический арбитраж: высчитываем стационарность рядов в спредах и имеем пусть и небольшой, но стабильный профит. Вот уж где действительно просто работа - никакой тебе игры. Обычная сухая математика и статистика:
Но вот незадача. Все помнят историю LTCM? А ведь эти гении занимались именно этим - парным трейдингом. Пытались, так сказать, взять биржевого быка за рога:
Для тех кто забыл, напомню историю успеха и последующего краха их хедж-фонда:
Почему так получается если арбитражные стратегии, якобы должны априори быть безрисковыми, и должны больше походить на работу, а не на игры?
Ну, во-первых попытка найти стационарность в нашем случайном мире хаоса (читай раздел Про хаос) - это уже сама по себе утопия, а во-вторых из этого вытекают следующие проблемы:
- маловероятное движение рынка могут привести к значительным краткосрочным потерям (помните как в покере нам выпало сразу два трипса в одной раздаче при мизерной вероятности такого события?);
- статистическая взаимосвязь, на которой основана модель, может быть ложной, или может быть нарушена вследствие любых причин;
- использование арбитражных возможностей само по себе повышает эффективность рынка, тем самым уменьшая возможности для арбитража;
- в случае с акциями существует риск слияний и поглощений или даже дефолта для отдельной бумаги. Такое событие немедленно лишило бы смысла любую историческую связь, взятую из эмпирического статистического анализа прошлых данных;
Поэтому, не стоит удивляться, что какая-то из вышеизложенных проблем и погубила ребят из LTCM. Всегда произойдет какой-то tail-event, который и накроет в конечном итоге всю риск-нейтральность такой работы.
Кстати, график изменения цен на книгу "Когда гений терпит поражение" тоже имеет статистические свойства стационарности, но разве на этом можно построить инвестиционную стратегию?)
В целом, все это напоминает Проблему Техасского стрелка, когда исторические данные просто подгоняются под гипотезу:
Если Вы думаете, что со времен краха LTCM прошло много времени, люди сделали выводы из своих ошибок, существенно доработали алгоритмы, и теперь никакие хвосты распределения уже не могут повлиять на их успешность, то это не так.
Ниже представлен результат работы хедж-фондов начиная с конца 2014 года:
Как видим, картина совсем не выдающаяся. И все это из-за хаоса случайных процессов.
Про хаос
Согласно Теории хаоса наш мир тем и удивителен, что по большому счету он случаен. Все события в нем - это случайный процесс, где нет никакой стационарности, дискретности и линейности.
События в нем периодически происходят так, что в некоторых ситуациях незначительные воздействия на систему приводят к существенным качественным изменениям этой системы.
Именно в этом и заключается красота этого мира: можно не прилагать особых усилий, а играючи получить неслыханный результат. Если бы было иначе - все во вселенной было бы очень скучным и неинтересным. И, кстати, невозможно было бы в таком случае сорвать куш ни на бирже ни в казино.
Игры и алгоритмы
Существует такое распространенное заблуждение, что компьютерные программы априори должны быть более эффективными в биржевой игре (или в других играх) по сравнению с человеком.
Многие создатели торговых алгоритмов уверены, что путем анализа исторических данных сумеют построить такую автоматическую систему принятия решений, которая сможет на дистанции демонстрировать стабильный положительный результат.
В своих прошлых статьях (здесь и здесь) я вкратце касался темы того, почему подобный подход изначально обречен на провал (Проблему Техасского стрелка стоит упоминать?).
Действительно, учитывая всю случайность событий в такой сложной системе взаимодействий как биржа, учитывая распределения вероятностей случайных событий в играх с неполной информацией (когда даже самые низковероятные события могут происходить в любой момент), изменения системы в виду даже самых незначительных смещений параметров в условиях хаоса, нестационарности временных рядов на рынке и т.д. и т.п., мы приходим к выводу, что игра на бирже является ни чем иным как именно игрой.
И вот тут как раз таки, человеческая система нейронных связей является более выигрышным вариантом по сравнению с компьютерными алгоритмами.
Почему?
Ну, во-первых по подсчетам нейрофизиологов и компьютерных специалистов вычислительные мощности будущих процессоров лишь после 2020 года (что не так уж и далеко от начала эпохи технологической сингулярности) смогут догнать мозг человека:
А во-вторых, компьютерные алгоритмы по большому счету лишь недавно сделали существенный прогресс в сложных играх вроде Go, когда научились стабильно обыгрывать лучших игроков. До этого успехи наблюдались только в шахматах, где вся суть написания программы сводилась к построению и реализации эффективных функций игры. Стоит отметить, что даже в случае с Go речь идет пока только об играх с полной информацией.
Не буду вдаваться в подробности, за счет чего был достигнут подобный прорыв, скажу лишь, что тут все дело не в росте вычислительных мощностей (в устном счете конечно же человек проигрывает, но зато качественно выигрывает в распознавании образов), а как раз в создании и развитии самих алгоритмов игры.
Так вот, возвращаясь к рыночным алгоритмам, очевидно, что они требуют включения в себя не только оценки вероятностей событий случайных процессов, оценки статистической значимости этих событий, постоянного пересчета коэффициентов изменяемых параметров системы, построения математических прогнозных моделей и оценки их устойчивости, но так же и грамотной функции управления капиталом в условиях наступления низковероятных событий с существенными последствиями.
Такая сложная система расчетов и взаимодействий не может оставаться без контроля со стороны человека, и должна обеспечиваться синергией работы квантовых компьютерных расчетов и способностью человека лучше ориентироваться в изменчивой среде игр с неполнотой информации.
Заключение
Надеюсь я смог донести тот факт, что не стоит пренебрегать определением торговли на бирже как игрой. Игрой в хорошем смысле этого слова. Ведь ничем иным это ремесло по своей сути и не является - слишком большое место здесь занимает случайность.
И если профессиональные футболисты, баскетболисты или успешные игроки в покер не стесняются во весь голос трубить о том, что зарабатывают миллионы просто играя в игру, то финансовые трейдеры и подавно должны гордиться данным фактом.
Потому что эта игра очень интересная, интеллектуальная и захватывающая.
Вместо эпилога
Кстати, вспомнил забавный эпизод из своей жизни: так как первый персональный компьютер у меня появился еще в 80-х годах (это был Sinclair), то я имел возможность играть в самые первые (доступные мне, конечно) игры, вроде Ниндзя Диверсант 1985 года выпуска и т.п.
И я отчетливо помню, как будучи совсем еще ребенком играл в такой шедевр, как Коммерсантъ, выпущенный, кстати, некоей киевской фирмой Rada Ltd. в 1991 году:
Помнится как уже тогда меня завораживало само слово "биржа" и гистограмма изменения цен на нефть) Давно это было, а чувства от первого виртуального опыта коммерческой деятельности и биржевой игры вспыхивают до сих пор)
Единственный канал без воды о трейдинге и количественных методах оценки биржевых данных: применение математики и статистики, количественная оценка вероятностей, построение прогнозных моделей и цифровых фильтров. Только КОНКРЕТНЫЕ вероятностно и статистически взвешенные торговые рекомендации. ПОДПИСЫВАЙСЯ!!! https://t.me/quantux