В какой-то момент многие алго-трейдеры сходятся к неким «столпам» алго-трейдинга – принципам, которые работают. Когда ты до этих принципов дошел, придерживаться их безопасно, потому что ты не пускаешься в странные авантюры, странные направления исследований и прочее. Но все ли столпы алго-трейдинга так хороши.

Возьмём, казалось бы, незыблемый столп: стратегии нужно объединять в портфели стратегий, и чем менее скоррелированный стратегии в портфеле, тем лучше.

Дальше скорее рассуждения на тему, чем усомнение в, посмотрим как пойдёт)…

На чем основан постулат:

Набиваешь нескоррелированные стратегии в портфель -> /*какая-то математическая логика за этим эффектом*/ -> У такого портфеля метрики будут лучше, чем в среднем у участников портфеля. Ну например в форме: меньше просадка при одинаковой доходности. Берем выше плечо, получаем большую доходность при одинаковой просадке. Ну или используем это в соответствии со своим риск-аппетитом. Красота? – Красота. Так и работает на практике? – Так и работает на практике.

Ничего конкретного, так, локальный поток мыслей.

Немножко стриггерено соседними постами про AI, убивающий алго, или трейдинг в целом, или рынок, не помню уже.

Буду стараться, говоря про AI оперировать понятием LLM, это намного предметней.

Исчезнет ли возможность зарабатывать на рынке в течение 10 лет — думаю, нет. Исчезнет ли рынок в течение 10 лет – думаю нет. Станет ли зарабатывать сложнее (в другой формулировке: станет ли рынок эффективней) – думаю, да, это общий тренд, он и до LLM был. Другое дело, что, возможно, не корректно оценивать просто эффективность рынка в вакууме. Корректно оценивать эффективность в контексте имеющихся технологий и знаний, с этой точки зрения эта некая «относительная эффективность» вероятна колеблется в районе константы. Другими словами, ты просто используешь другие технологии, подходы, концепции, вычислительные мощности для извлечения эджа, это делает твои действия в абсолютном значении намного более эффективными, но в относительном ты, по сути, стоишь на месте.

Сознательная часть мозга делает свою работу, но и бессознательная не спит. И она у меня генерировала… опасения на тему AI и будущего, ближайшего и не очень. Сделал некоторый заныр по некотором веткам этой тематики, чтобы получить для себя ответы на некоторые вопросы, в частности в разрезе конкретных рисков и опасений. Немножко причесал представление по этой теме.

Ну что, если будущее ещё не наступило, то уже явно подступает.

Многое из того, что мы читали в фантастических книжках уже за окном или скоро будет.

Что например:

— Разговаривать с костюмом, машиной, компьютером, чем угодно.

— Говорить компьютеру: найди мне то, обобщи мне это, а помнишь, а как ты думаешь, а приблизь картинку и т.д.

— Более мощный AI (а-ля AGI) – тоже не выглядит чем-то далёким.

— Роботы уже прыгают, ходят очень бодро, мелкая моторика уже тоже вполне ух, LLM к ним уже тоже прикручивают, в том числе мультимодальные, это все постепенно становится лучше, в какой-то момент покажут что-то прорывное, каким был в свое время айфон, например.

«Выборы…» — нет, пост не про политику.

Очередной фильм про time travel стриггерил мыслительный процесс.

Что делают люди в фильмах про путешествия во времени в 90% (ну или около того) случаев? – Возвращаются в прошлое, что-то меняют, чтобы что-то изменилось в будущем. Любое прошлое когда-то было настоящим. Любое твое прошлое когда-то было твоим настоящим. Вселенная подарила нам уникальную возможность что-то делать в настоящем, чтобы когда настоящего стало прошлым не нужно было в него возвращаться чтобы переделывать. Пользуются такой возможностью не все.

Как развиваются события в жизни человека (или шире, любые события) – по сути всегда это какая-то сложная система, с большим кол-вом составных частей, кол-вом факторов (смотря как смотреть). Если ты не можешь понимать (а ты не можешь, и никто не можешь) полностью суть происходящего – для тебя это вероятностное явление. Как работают вероятностные процессы в парадигме действие-результат? – Любое действие может в будущем породить любой результат, но если разветвиться в точке действия на условные мультивселенные, то некоторая целевая величина будет как-то распределена на выборке этих мультивселенных. Вероятнее всего ты попадешь в район пика распределения, но само пространство возможностей безгранично.

Т.е. сейчас даже не про просеивание, фильтрацию информации ручными трейдерами – ну там: в топку телеграм-каналы, горы индикаторов на графике, обзоры аналитиков и прочую фигню.

Сейчас про алгоритмических трейдеров.

У них тоже есть свой информационный шум. И свои стратегии взаимодействия с этим шумом.

Какой вообще есть шум и на что он влияет. Что нужно алго-трейдеру – идеи стратегий… да кого я обманываю, им не нужны идеи – им нужны в конечном счете стратегии. Второе что нужно – идея, решения по улучшению процессов, общей эффективности – т.е. мета-улучшения, ну там – чуть лучшие способы защиты от переподгонки, чуть более эффективные способы собирать стратегии в портфели и т.д. Дальше алго-трейдер берет информацию в оборот, обычно экспериментирует и дальше что-то внедряет если нашел что-то ценное.

И что может «шуметь» в охоте за данными кусками ценной информации?

Попробую обобщить, классифицировать:

— Нетематическая информация – зашел на условный Смарт-лаб, ожидая трейдерский контент, получил много политики, много ещё чего-то, что как алго-трейдеру тебе почти ничего не даёт (может где-то что-то дать, но соотношение шум/«сигнал» будет очень неблагоприятное).

Частенько в подобные моменты я вспоминаю рассказ Рэя Брэдбери Синяя бутылка. 

Ой, не с того начал. 

Фильм атмосферный. Люблю космическую фантастику. Мне многого не надо: просто какая-нибудь группа исследователей куда-то летит, что-то исследует, что-то находит ну и т.д. Именно таких фильмов, кстати, не много. Обычно что-то наверчено. Но я не жалуюсь, хорошая космическая фантастика есть, фильмы очень разные, и классными могут быть фильмы совершенно разные. Этот фильм «такой» — другой, не просто «полетел-прилетел-исследуют-улетели». Атмосфера. Как кто-то в обзоре написал «вайб фильма Interstellar» — да, что-то такое есть по настроению. Понравится не всем, 100%. Мне понравился не идеальный фильм или фильм не для всех, и я тот, для кого он хорош — не знаю, без разницы.

Актеры — верю. Пол Дано — вау, что за голос — растворяет.

Начал с синей бутылки. А, не важно. 


P.S. Смотрел в оригинале, мой английский пока не идеален — понял не все нюансы. Но тут от фильма зависит, атмосфера досказала мне то, чего я недопонял из текста.

Взяли в руки блокнотики?))

Грааль в ML для трейдинга состоит из нескольких компонентов. По сути грааль, это «правильные» ответы на вопросы:

1. Что используется в качестве объектов, на которых мы обучаемся. Что за срез. Что? – Свеча, день, тик, трейдер, стакан, паттерн? Очень важный компонент.
2. Признаковое описание этих объектов. Супер-важная тема. Пространство для креатива.
3. Таргет – важная тема, но скорее производная от «что является объектом». После выбора объекта, с таргетом становится ± понятно.
4. Тип модели. Эта штука, на самом деле не так и важна, как кажется.
5. Параметры модели (гиперпараметры и вот это вот всё). Из одних гиперпараметров кашу не сваришь, их нужно использовать скорее чтобы «не испортить блюдо».
6. Процесс. Обучения, отбора, валидации модели. Супер-важная тема тоже.

Пожалуй, можно составить ТОП покороче:

1. Что является объектом.
2. Признаковое описание.
3. Процесс отбора данных, обучения, отбора, валидации моделей.

Хотел пару слов сказать про метрики качества стратегий – всякого рода PF, winrate, RF, Sharp (надеюсь, на запах шарпа не прибегут любители шарпа). В части того, как я к ним отношусь и немного инсайтов.

Начну сразу с граалей инсайтов: осознал явно, что я сильно различаю метрики стратегии и метрики портфеля стратегий. Стратегия – кирпичик, портфель – дом, по-моему очень логично их оценивать по разным критериям. Ты хочешь белый дом? — Пофиг, что каждый из кирпичей красный, если всё равно поверх краска и дом будет белый.

Основное свойство хорошей стратегии в моей системе координат – фигачить, перформить, буквально вытаскивать деньги с рынка. Это свойство не прям настолько основное, чтоб я смотрел на total net profit тупо, но не далеко – я смотрю на PF как на основную меру качества отдельной стратегии. Также смотрю на winrate – как на страхующую меру – как отдельная мера она так себе, понятно, но зато она супер-нормализована, это в некоторых ситуациях очень помогает, также смотрю на average trade (в моей терминологии так звучит по крайней мере, другими словами сколько в процентах средний трейд) – это и про запас прочности и чтоб на какую-нить херню не наткнуться физически нереализуемую.

Имею в виду в моменте и автоматически. 

Кто-то так вообще делает? Вот буквально, что у твоей стратегии не N денег в распоряжении, у второй N1, у третьей N2 и т.д., где N1 == N или N1 != N и т.д. А у тебя всего N денег в распоряжении и стратегии сами как-то разруливают эту историю. Без анархии, конечно, но как-то смарт и по-хитрому.


Сразу же возникло много вопросов по логике организации такой системы, подумал: надо сторонний опыт заценить и понял, что, вроде, ничего о подобном не слышал. 

Ретроспективно — обычно «руками» заглянуть в историю — перераздать лимиты денег — да, как-то так делают.

Хочется как-то так: если стратегия, по ожиданиям, будет хорошо перформить и/или сигнал какой-то особо мощный — чтоб система могла перетянуть одеяло. Но в то же время надо чтоб кто-то один не перетягивал на себя всё одеяло, какой бы крутой он не был. В общем смарт челлендж вырисовывается, хочется для начала осмотреться по сторонам прежде чем что-то делать. Хотя по устоявшейся уже привычке точно не буду делать какого-то неповоротливого мастодонта, начну с простенького MVP.