1 an în Quant Trading – 24 de lecții pe care le-am învățat

Mă apropii de un an de când am intrat cu normă întreagă în Quant Trading. Afacerea mea de acum un an nu avea performanțe prea bune și speram să am mai mult control asupra randamentelor – în special pentru un ROI mai previzibil. Așa a început totul.

Nu mă așteptam ca această călătorie să fie atât de provocatoare cum a fost – uitându-mă în urmă la toată învățarea, re-învățarea, programarea, re-programarea, testarea, re-testarea și lansarea strategiilor la un moment dat, doar pentru a le vedea eșuând. Cu toate acestea, există câteva strategii care reușesc să treacă prin toate procesele și să devină profitabile. Aceste strategii câștigătoare au câteva modele comune, pe care am încercat să le compilez în următoarele lecții pe care le-am învățat în ultimul an.

Câteva dintre puncte pot părea evidente pentru dumneavoastră, ca trader mai experimentat. Pentru mine, fiecare în parte a fost o viziune enormă, urmată uneori de o mare schimbare în modul în care abordez piețele. Mi-aș fi dorit să fi știut aceste puncte dinainte, ceea ce ar fi putut să-mi salveze nenumărate ore. Următoarele lecții îmi sunt adresate mie și nu sunt într-o ordine semnificativă.

Alegeți-vă piețele în mod strategic

Tranzacționarea cu acțiuni, forex și obligațiuni din SUA este probabil o idee proastă. Nu este cea mai înțeleaptă alegere, din cauza concurenței prea mari cu cei mai mari jucători. Găsiți-vă punctul ideal de lichiditate, aruncând o privire la piețele care ar putea susține nevoile dvs. de lichiditate; cu toate acestea, acestea nu ar trebui să fie de magnitudini mai mari. Jucați și câștigați pe piețele de nișă, învățând regulile acestora, mai degrabă decât să tranzacționați acolo unde tranzacționează marii jucători și unde jocul este mult mai greu. Ideea mea este următoarea: o strategie pe acțiunile din Filipine va fi probabil mai profitabilă decât aceeași strategie pe acțiunile din SUA.

Învățați regulile și acceptați-le

Am tranzacționat câteva piețe diferite (retrospectiv, ar fi trebuit să mă limitez la una singură). Fiecare are reguli diferite și este trucată în felul său. Creatorii de piață (sau cei mai dominanți jucători de pe o piață) fac totul pentru a câștiga. Asumați că piețele sunt trucate, învățați regulile și jucați după ele, dar nu le negați crezând că piețele acționează natural. Nu încercați să „păcăliți” piețele; probabil că acest lucru se va întoarce împotriva dvs. Căutați urmele (comportamentale, spoofing, ordine plasate și vânătoare de lichiditate) pe care le lasă marii jucători și folosiți-le în avantajul dumneavoastră.

Cunoașteți-vă prioritățile

Există atât de multe de făcut în tranzacționarea cuantică: dezvoltarea strategiei, optimizarea, testarea inversă, execuția și gestionarea riscurilor. Nu vă concentrați asupra lucrurilor greșite la început – cum ar fi optimizarea parametrilor. Mai degrabă, construiți versiuni MVP foarte de bază ale fiecărei părți din ecuație și optimizați prin iterație în timp ce sunteți în producție. O strategie perfect optimizată nu va fi de ajutor dacă partea de execuție nu funcționează corect.

Așteptați-vă să pierdeți în primul an

Nu începeți să vă extindeți imediat ce vedeți un succes inițial, deoarece acest lucru poate distruge părți mari (40% în cazul meu) din portofoliul dvs. Îți va lua mult mai mult efort pentru a le recupera; în schimb, este mai ușor să adaptezi măsuri adecvate de risc în primul rând. Având o așteptare de a pierde (cel puțin în primul an), nu veți fi tentat să investiți mai mult capital decât este necesar în testare și învățare.

Nu vă grăbiți cu capitalul, grăbiți-vă cu execuția

Am fost prea rapid în a mări capitalul fără să mă gândesc la risc. Dimpotrivă, m-am trezit adesea în paralizie de analiză, promițându-mi că voi lansa o nouă strategie după „încă o optimizare”. Făceam prea multe optimizări. Ar fi trebuit doar să lansez mai multe strategii pentru a vedea ce funcționează mai întâi, apoi să optimizez în mod continuu. Construirea și optimizarea strategiilor bazate pe teorie nu ajută cu nimic, dacă nu există un feedback practic.

Nu folosiți stopurile de preț

Am constatat că există două moduri în care pot fi folosite stopurile de preț: fie deloc, fie pentru a vă proteja împotriva evenimentelor de tip lebădă neagră (99,9 procente din distribuția volatilității). În loc de stopuri de preț, folosiți stopuri de timp și o dimensionare adecvată a poziției. Stopurile de preț vor distruge, după cum arată cercetările, o strategie bună, pur și simplu din cauza caracterului aleatoriu al volatilității. Dimensiunea timpului este mult mai ușor de gestionat și previzibil decât dimensiunea prețului unei ipoteze exprimate de tranzacția dvs. (atât în backtest, cât și în tranzacționarea live). Utilizând stopuri de timp, stabiliți o constrângere de timp în ceea ce privește durata de valabilitate a ipotezei dumneavoastră, ceea ce aproape întotdeauna reduce varianța (și crește raportul Sharpe).

Cunoașteți intrările și ieșirile

Pentru fiecare tranzacție, știți unde să intrați și unde să ieșiți. Pentru mine, acestea sunt stabilite pe baza a două reguli – una fiind o formulă modificată a Average True Range (Intervalul mediu adevărat). Este aproape o cerință să ai reguli predefinite pentru intrări și ieșiri, pentru a face backtesting corect și pentru a ști la ce să te aștepți în tranzacționarea live.

Cunoașteți-vă cifrele

Pentru fiecare strategie, trebuie să cunoașteți valoarea așteptată, rata de succes, drawdown-ul așteptat, drawdown-ul cel mai lung, volatilitatea așteptată, varianța, raportul Sharpe, abaterea standard a randamentelor, asimetria randamentelor și valoarea la risc. De asemenea, dimensiunea adecvată a pariului, riscul de ruină, fracția Kelly și F optim ar trebui să fie alese în mod strategic pe baza modului în care strategia se comportă în timpul backtestului.

Faceți din managementul riscului o prioritate

Să ștergeți 40% din capital s-ar putea întâmpla într-o zi; cu toate acestea, recuperarea acestuia poate dura multe luni – dacă nu chiar ani. Folosiți în primul rând un management adecvat al riscurilor și fiți conștienți de riscul potențial de ruină din cauza evenimentelor de tip lebădă neagră. Este întotdeauna o idee bună să vă așteptați la cel mai rău caz. Nu ar trebui să fie o provocare pentru strategiile dvs. să se trezească într-o zi cu o piață de -50%.

Utilizați mai puțini parametri, dar știți ce fac aceștia

Strategia mea cu cele mai bune performanțe utilizează doar 3 parametri. Aceștia sunt ușor de optimizat și ușor de testat pentru robustețe. Cunoașteți exact ce fac parametrii dvs. și de ce sunt utilizați. Cea mai gravă greșeală este, probabil, să lăsați un script de optimizare să genereze combinații de parametri, de exemplu, perioada lentă/rapidă pentru mai multe combinații de medii mobile. Cu siguranță va exista ceva care arată bine pe hârtie/în backtest, dar este îndoielnic că aceeași strategie va funcționa în tranzacționarea live.

Creați un backtest bun și cunoașteți intrările și ieșirile

Nu mergeți cu o soluție existentă (se aplică și la optimizare, de asemenea, apropo) – cel puțin nu înainte de a fi construit dvs. mai multe backtests. Trebuie să înțelegeți efectul slippage-ului, al comisioanelor, al succesiunii evenimentelor de execuție și al diferitelor tipuri de ordine. Am scris multe scripturi de backtest, primele câteva fiind foarte complicate. Cea mai recentă versiune a mea rulează pe 12 linii de cod (în mare parte calcule paralele), ceea ce dovedește, încă o dată, că simplitatea învinge.

Găsește o bună metrică de evaluare

Testarea modului în care strategia se comportă nu este suficientă; trebuie să știi ce să cauți. Bineînțeles, am început să caut un randament anual ridicat. Optimizarea Sharpe a fost mai bună, dar, de asemenea, nu a fost ceea ce aveam nevoie (mă întreb și astăzi de ce raportul Sharpe este considerat standardul industriei, din moment ce există metrici mult mai bune). Găsirea metricii corecte de optimizare și evaluare este esențială; în caz contrar, veți construi ceva care ratează complet obiectivul.

Știți ce căutați într-o strategie

Pentru a găsi o metrică de evaluare bună, trebuie să știți ce căutați de fapt într-o strategie, iar acest lucru se bazează pe mulți factori personali (mărimea portofoliului, riscul acceptat etc.). Cunoașteți caracteristicile strategiei dorite, deoarece acest lucru va defini ce metrică de evaluare să alegeți. Eu prefer strategiile consistente, cu înclinație negativă, și pentru asta construiesc.

Concentrează-te pe caracteristici, nu pe optimizare

Există o gamă mare de instrumente pentru optimizare, optimizări genetice, optimizări neconvexe, analiză a componentelor principale, optimizare statistică/bayesiană și o mie de biblioteci fanteziste. Din punctul meu de vedere, optimizarea va ajuta la îmbunătățirea unei strategii cu 10-20%; cu toate acestea, nu va duce în primul rând la o strategie profitabilă. Dacă o strategie este proastă, nicio optimizare nu va ajuta. Concentrează-te pe analiza deductivă și pe ingineria caracteristicilor – în termeni simpli, să dai sens intrărilor și datelor.

Învățarea profundă este supraestimată

Nu înțeleg această exagerare. Învățarea automată este grozavă, iar învățarea profundă este de asemenea grozavă (aka rețele neuronale). Optimizarea a 10.000 de parametri probabil că va duce doar la supraadaptare. Dacă strategia nu funcționează fără biblioteci de putere precum Tensorflow, probabil că nu va funcționa în producție (chiar dacă backtestul este uimitor). Pe scurt, strategia ar trebui să fie profitabilă deja cu ceva simplu, cum ar fi o regresie liniară.

Date mai bune, caracteristici mai bune

„Datele sunt petrolul lumii digitale”, a spus cineva. Am auzit că unele fonduri speculative folosesc imagini din satelit ale locurilor de parcare pentru a prezice randamentul acțiunilor. Deși astfel de tipuri de date conțin probabil informații limitate (cred că la fel de bune ca și datele de prognoză meteo), sunt totuși date utilizabile și nu sunt deloc rele. Ideea mea este: concentrați-vă pe obținerea unor date mai bune pentru a produce apoi caracteristici mai bune. Combinați mai multe caracteristici și strategii slabe împreună, iar acest lucru probabil va îmbunătăți randamentele.

Documentele academice sunt grozave, dar…

Documentele academice sunt grozave, dar, de obicei, sunt insuficiente din punct de vedere practic. Există pur și simplu o nepotrivire de stimulente între academicieni și comercianți. Universitarii nu sunt comercianți, iar comercianții nu publică strategii de lucru. Priviți cercetarea academică cu un grăunte de sare; cu toate acestea, nu o neglijați complet. Nu pot număra de câte ori am găsit o mică informație foarte valoroasă. O singură lucrare nu va duce la o strategie bună, dar aplicarea cunoștințelor din 20 de lucrări ar putea.

Reacția rapidă este o necesitate

Competiția cu jucătorii mari, în special în domeniul HFT, este probabil o idee proastă (așa cum am explicat mai sus). Să mergi invers – să păstrezi tranzacții timp de zile, luni și ani – de asemenea, nu este ideal. Pentru mine, punctul ideal este un timp de păstrare de 5 până la 60 de minute. Dacă nu pot testa o strategie în 2 săptămâni cu semnificație statistică (adică mai mult de 100 de tranzacții), nu-mi investesc timpul în ea. Pentru a testa o strategie cu o perioadă de așteptare de mai multe zile (și mai mult), aș avea nevoie de luni de zile pentru a o valida, iar acest lucru nu mă interesează.

Nu tranzacționați doar pe baza prețului și a indicatorilor de preț

Prețul este o reflectare a ceea ce s-a întâmplat pe piață. Are puține informații despre actori și intențiile lor. De asemenea, indicatorii nu sunt suficient de utili, deoarece sunt doar o derivare din preț, iar majoritatea indicatorilor rămân în urmă. Piețele sunt mai agitate și mai automatizate în zilele noastre, iar indicatorii întârziați nu sunt atât de utili pe cât presupun că erau în trecut.

Derivatele derivatelor sunt utile

Am găsit o modalitate de a face indicatorii utili: construind caracteristici pe baza lor. Am descoperit că strategiile ar funcționa mult mai bine dacă indicatorii – să spunem media mobilă – ar fi refactorizați strategic în ceva de genul unei a doua derivări, de exemplu, împărțirea valorilor MA în binuri și numărarea aparițiilor pe bin în ultimele X ore.

Duplați intervalul de timp

Să alegeți un interval de timp mai mare aproape întotdeauna duce la rezultate mai bune. Acest lucru nu se poate repeta la nesfârșit, deoarece cercetarea dvs. este făcută cu un anumit interval de timp în minte. Cu toate acestea, dacă strategia dvs. este optimizată pentru 15 minute, creșterea perioadei de deținere de la la 30 de minute produce aproape întotdeauna randamente mai bune, cu un risc mai mic.

Piațe mai riscante, poziții mai mici

Negociați pe piețele care sunt mai volatile, deoarece volatilitatea este bună pentru oportunități. Doar fiți conștienți de riscuri și ajustați dimensiunea poziției în consecință. Poate fi mult mai profitabil să tranzacționați piețe care sunt de 10 ori mai volatile, având în același timp 1/10 din poziție. Curba riscului față de recompensă nu este atât de liniară pe cât am crezut – mă uit la tine, Bitcoin!

Taxele de tranzacționare fac o diferență uriașă

Duplicând timpul de deținere, așa cum am menționat, rolul comisioanelor este deja redus. Optimizarea strategiilor special pentru a evita comisioanele mari este și mai inteligentă. În funcție de strategie (în special pentru frecvențele mai mari), comisioanele reprezintă mai mult de 50% din randamente. Acest lucru înseamnă că optimizarea comisioanelor ar trebui să fie una dintre cele mai mari priorități, fie că asta înseamnă să folosești mai puține ordine de piață, să folosești brokeri mai buni sau să negociezi înțelegeri mai bune cu brokerii existenți.

Familiarizează-te cu mediul tău de tranzacționare

Menționat mai sus la capitolul familiarizarea cu o nișă de piață, acest lucru se aplică și mai mult brokerilor, burselor, API-urilor acestora, timpilor de nefuncționare și latențelor. Ar trebui să le cunoașteți API-urile pe dinafară și pe dinăuntru, mai ales că mulți brokeri au funcționalități complicate și ascunse care pot ajuta cu adevărat performanța cuiva (ordine condiționate, informații mai bune privind umplerea/starea ordinelor, operațiuni în masă etc.).

Cugetări ulterioare

Mulțumesc pentru lectură. Cantitatea de lucruri pe care le învăț zi de zi nu încetinește, chiar dacă mă apropii de pragul de 2000 de ore de tranzacționare cuantică. Cred că aceasta este una dintre puținele industrii în care, odată cu trecerea timpului, curba de învățare devine din ce în ce mai abruptă, ceea ce mă face, de fapt, să fiu entuziasmat de următoarele luni/anii. În cele din urmă, în cazul în care am omis ceva – sau dacă doriți să luați legătura – vă rog să mă contactați prin e-mail.