В алгоритмической торговле много аспектов и много чем можно заниматься для улучшения результата. Интересно, кто в каких пропорциях время распределяет.
Как алготрейдеру сразу, конечно, хочется факторы вычленить, закономерности построить, посмотреть как распределение времени на результаты влияет, эксперимент спроектировать и провести. Но тут так, конечно, не выйдет), но просто послушать всё равно очень интересно. Интересно не чем в моменте занимаешься, а на каком-то скользящем окне помасштабней понять как усилия распределяется. Основной фактор, думаю, тут стадия жизненного цикла трейдера, но и в пределах стадии всё равно разброс на основе индивидуальных предпочтений приличный.
Я долго в инфраструктуру усилия вкладывал, потом в рисёч стратегий, щас основной упор в мета-исследования – исследования, положительный результат в которых аффектит эффективность всего процесса и всех/большинства стратегий. Наверно, процентов 60 этим занимаюсь, 30 – рисёч и написание стратегий, 10 – инфраструктуру допиливаю по необходимости.
Прошло почти полгода, как мы с моим другом и партнёром Ильей Гадаскиным запустили алгоритмическую стратегию ABIGTRSUT на сервисе автоследования COMMON компании FINAM. Можно подвести промежуточные итоги, а также рассказать немного подробнее о её прародителях и напомнить, что для VIP доступен полный комплекс роботов, в отличие от варианта на COMMON. Напомню, что вариант на автоследовании сознательно упрощён по двум причинам:
Если взять текущий срез, а в нём не хватает всего 5 дней до пол-года, то стратегия ABIGTRUST показывает +32%, при максимальной просадке 13%. Поэтому мы вполне идём в фарватере заявленных в 65% годовых.
Мы достаточно уверенно обходим индексы IMOEX и MCFTR. Наша Альфа Дженсена равна 41,4 и 34,6 соответственно, при беттах 0,31 и 0,41. Сам факт таких бетт вселяет радость, так как это означает, что стратегия не зависит от общего поведения рынка.
В основе успешной торговой стратегии лежит рыночная неэффективность, уникальная особенность, которая дает преимущество перед другими трейдерами. Важно, чтобы эта неэффективность была стабильной.
Любая рыночная неэффективность имеет свой срок жизни. Мечтой трейдера является нахождение такой неэффективности, которая будет приносить прибыль неограниченное количество времени.
Такая неэффективность существует. Для себя я сформулировал её так:
Поведение любой системы становится проще предсказать, когда система входит в область экстремальных, не типичных для себя значений. Задачей трейдера становится: 1) нахождение и формализация таковой закономерности; 2) технологическое решение по её эксплуатации.
Факт в том, что из области экстремальных значений система всегда пытается выйти. Похоже на газ, где молекулы газа – события. Любое локальное сжатие влечёт перемещение газа и сохранение средней плотности. Алготрейдинг в такой ситуации имеет решительное преимущество перед трейдингом обычным, ведь алготрейдер способен программным образом находить в Big Data те самые экстремальные отклонения.