Одно из редких интервью, в котором не изменил бы ни слова

Константин, 

Дата интервью в углу: 18.06.2010. Смартлаба еще не было, а Эксперт-ТВ уже нет :)

tregert, 

Я аномально высокую доходность октября 1998-декабря 2000 в расчеты не закладываю, а с 2001-го — 42,3% годовых.

tregert, 

Работаю в ИК Форум управляющим активами.

Кан Делябр, 

Что Вам мешает вносить в прогнозирующие функции дополнительные факторы? А теория вероятностей везде, где нет точного прогноза.

Analitig, 

А надо было «стаканом»? :) Специалиста нет. Пока нет.

MTrader, 

Ну в интервью подробно не расскажешь. Я лишь доказал бесполезность нейронных сетей для статистического прогнозирования будущих цен по прошлым ценам.

Но знаю об успешном их применении для классификации прошлых состояний рынка. С точки зрения факторного анализа систем очень важный результат. Также нейронные сети успешно применяются для поиска взаимосвязей между текущими волатильностью и изменением цен, что полезно при построении опционных конструкций.

А про будущее вопрос сложный. Сколько всего было утопического, представляющегося, как «Грааль»: и нечеткая логика, и эконофизика, и  фракталы. А на поверку оказывается, что несколько удачно подобранных «скользяшек» ничуть не хуже.

chizhan,

Статистически. Прогноз лишь тогда релевантен, если его ско — стабильна. Поэтому выбираем только те сети, для которых критерий на различие дисперсий ошибок на обучающей выборке и на тестирующей указывает на их совпадение с вероятностью 0,75. И сравниваем лучшую нейросеть, удовлетворяющую этому условию, с линейной регрессией. И во всех исследованных мной случаях оказалось, что ско ошибки прогноза по нейросети не лучше ско ошибки прогноза по линейной регрессии.

Прогнозируемой величиной было будущее приращение логарифма цены закрытия дня, а входными данными приращения логарифмов H, L, C, дневок, а также C/O-1, H/L-1 за предыдущие 100 дней. Исследовались SPY, IBM, BOA и GE.

Кстати, в условно-нормальной модели приращений логарифмов цен факт можно доказать и математически.

Забыл уточнить: исследовался только персептрон с 1-5 внутренними слоями.

chizhan,

А смысл? Ведь прогнозируемая величина однозначна: будущее приращение цены или логарифма цены. Входная информация — предыдущие цены или их однозначные преобразования (мы исследуем только прогноз по предыдущим ценам). Из теории вероятностей известно, что оптимальный прогноз по ско — некоторая неизвестная функция от входной информации. Для песептрона есть теорема, что 5 слоями можно хорошо приблизить любую непрерывную ограниченную функцию. По этой логике песептрон с 1-5 слоями должен находить оптимальный прогноз в решаемой задаче статистического прогнозирования.

MTrader, 

ПО — Excel и SPSS и то только на практическом занятии. А с курсом пока не ясно будет ли он. У меня есть вопросы к заявленному курсу:

— либо установить цену в 8000 и не менее 12 слушателей (это мое стандартное условие для чтения курса в учебных центрах брокеров — 10000 (20% скидка для клиентов) и не менее 12 слушателей);
— либо заключить со мной договор на прочтение 4 курсов за год с выплатой мне определенного гонорара.

Сошлись на договоре, но он пока не подготовлен. Не будет договора, не будет курса.

А база указана: знание курса теории вероятностей в размере курса экономического ВУЗа

Тимур, 

Ну я вроде корректно написал: " Я лишь доказал бесполезность нейронных сетей для статистического прогнозирования будущих цен по прошлым ценам." И в интервью говорю о том, что они применимы, но совсем не для того, в чем их рекламируют. А как раз и имелось ввиду, что их рекламируют как универсальный прогнозный инструмент. На самом деле их применимость зависит от исходной задачи (пару примеров успешного применения нейросетей я уже привел выше)

First, 

Ну я то под «алгоритмическим (системным) трейдингом» как раз понимаю торговлю по алгоритмам (системам), рассчитывающим цены входов-выходов.  

А с исполнением у меня нет проблем: у меня все алгоритмы торгуют в России с проскальзованием+комиссия 0,2% на операцию. Для таких инструментов, как Сбер, Газпром, Си и Ри — это до 100 млн. рублей на операцию (для Си и Ри по номиналу), для GMKN, MAGN и ROSN — до 10 млн. руб… Так как систем у меня 6-7 в каждом инструменте, то пока никаких проблем с ликвидностью нет. Для западных рынков мои системы «держат» проскальзование+комиссия — 0,07% на операцию, правда, там я не торгую, но думаю, что на XX млн. долларов торговать с таким проскальзованием не составит проблемы. Поэтому я просто после сигнала бросаю в рынок заявки с таким проскальзованием к цене сигнала и в 99% случаев они исполняются (на объемах до 30 млн. руб. на операцию для Си, Ри, Сбер и Газпром реальное проскальзование даже в 2 с лишним раза меньше 0,2%).

А если речь идет торговле в спреде, то я в этом не специалист.

First,

Ну во-первых, у меня всегда есть цена, по которой я должен буду совершить сделку и потому стоит либо заявка (если покупка ниже рынка, а продажа выше), либо стоп-лимит заявка (если покупка выше рынка, а продажа ниже). Лимит=стоп-цена плюс(при покупке)-минус (при продаже) проскальзование. Для второго случая 1500 контрактов с проскальзованием 140 пунктов — да легко, срабатывает в 99,9% случаев.

И задача только в построении систем, для которых проскальзование в 0,2% на операцию все равно сохраняет их привлекательность. Да, среднее время в позиции для таких систем должно быть от 2-х дней и более. А таймфрем, на котором Вы строите системы с таким временем в позиции, в-общем, вторичен.

юрий савин, 

В интервью бегло, но достаточно полно даются ответы на вопросы «ЧТО делать?» и «ЧТО не делать?». Но нет ничего про ответы на вопрос «КАК делать?».

юрий савин, 

В системном трейдинге ответ на вопрос «КАК» заключается именно в построении конкретной системы (торгового алгоритма). 

юрий савин, 

Строго исполнять созданные самим алгоритмы? Да я так делаю с осени 2001-го (реальная торговля началась осень 1998-го).