?

Log in

No account? Create an account

Previous Entry | Next Entry

В этой статье на WSJ говорится о том, что экономисты, управляющие и аналитики Wall Street крайне редко способны выдавать точные прогнозы на год по таким бенчмаркам, как доходность американских облигаций или индекс акций S&P500. Это и не удивительно: как я уже говорил, все дело в том, что управляющими в крупных фондах являются люди возрастом 50+, т.н. "старая школа", торгующие по незамысловатому теханализу вроде наклонных линий и прочим уровням.

Примечательно, что такие "прогнозы", исходя из изображения справа, всегда направлены на рост активов. Объяснение очень простое - аналитикам нужно постоянно заверять хомячков в том, что инвестиции последних будут исключительно расти.

Давайте еще для примера посмотрим здесь прогнозы ведущих банков мира, сделанные в конце 2007 года относительно динамики валютного рынка на предстоящий 2008 год. Только треть банков смогли правильно оценить будущие колебания пары евродоллар. Драматическое же обрушение (самое сильное за последние 30 лет) британского фунта в 2008 году не предсказал НИКТО из банков.

Можно посмотреть здесь архив подобных прогнозов (смотрите декабрь каждого из годов - там красным цветом или по поиску будут выделены прогнозы на предстоящий год), и убедиться, что у банков и инвесткомпаний очень большие проблемы с предсказыванием динамики цен.

К примеру в проогнозах на 2017 год здесь мы видим, что НИКТО из сильных финансового мира сего даже и не предполагал глобальный рост EURUSD. В прессе мы только и слышали возгласы о грядущем паритете евродоллара. В своей же статье Deep Learning я показал, как мною был верно выстроен прогноз по росту данного актива на многие месяцы вперед. Посмотреть иллюстрацию можно здесь.

Что же такое прогноз, и насколько это достоверная аналитика с точки зрения количественных методов оценки кривых? Как известно, рынки - это динамическая экоструктура, во главе угла которой стоит баланс спроса и предложения: повышенный спрос на актив толкает цены вверх; повышенное же предложение - наоборот, опускает цены ниже. Но если спрос и предложение - это объективные показатели, тогда возникает резонный вопрос: как понять, является ли рассматриваемая кривая перекупленной или же наоборот, перепроданной? Почему в определенный момент из рынка "вдруг" пропадают все байеры, и он становится заполненным шорт-сэллерами? Как оценить вероятность наступления подобных поворотных драматических событий?

Сделать это можно ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО самым что ни на есть объективным подходом - количественно (математически и статистически). И НИКАК иначе.Необходимо достоверно обсчитать все параметры рассматриваемой кривой. Что для этого необходимо, я рассказывал в своем блоге уже тысячи раз. Столько же раз показывал, к каким результатам приводит подобная оценка. Вот последний из таких примеров. Действительно - валютная пара долларрубль еще ПЕРЕД обозначеным падением в середине декабря дала вероятностно взвешенную точку входа в длинную позицию, и только после этого устремилась вниз (в аккурат в обозначенные сроки). Так же произошло и с парой евродоллар: ровно с 27 октября и до конца ноября этот актив продемонстрировал ожидаемую динамику. Об этом можно почитать здесь.

Конечно, для построения точного прогноза требуются очень качественные данные, необходимо постоянно следить за его актуальностью, и действовать строго в рамках сложившейся рыночной конъюнктуры. Такой симбиоз прогнозного (вычисляющего количественно "когда и что делать") и торгового (вычисляющего "что конкретно и как делать") модулей и представляет собой торговую систему.

Отступление:

К слову, о важности качественных данных. К примеру, по биткоину до недавнего времени у меня отсутствовало почти 30% необходимых дынных - из 7 торговых дней этого актива в моем распоряжении было всего 5 дней. На изображении ниже представлено различие между этими данными: ватермарк BTCUSD - это данные, которыми я оперировал до декабря (так как особо и не интересовался криптовалютами - что было под рукой - на то и смотрел), а ватермарк #Bitcoin - это актуальные на сегодняшний день данные. Как видим разница - колоссальная.



Продолжение текста:

Почему по отдельности каждый из этих блоков системы работать никогда не будет? Во-первых потому, что именно прогнозный (информативный) модуль на выходе дает необходимые нам коэффициенты, которые затем можно применять в торговом модуле. Согласитесь, что на рынке Вы каждый день работаете с крайне изменчивой структурой: ежесекундно изменяются параметры рассматриваемого Вами временного ряда - меняется волатильность, амплитуда, скорость и длинна движений, и т.д.. В таких условиях курвфиттинг исторических данных для построения торговой системы всегда будет менять параметры Ваших индикаторов, делая их неактуальными в текущий момент.

А во-вторых, Вы должны иметь ВЕРОЯТНОСТНЫЕ характеристики Вашей системы. Рынок - это работа с вероятностями. Другими словами, невозможно работать со случайным процессом, не зная свойств этого процесса. Точка.

Необходимо вычислить, влияют ли, к примеру, какие-то экстраординарные события на полученные характеристики и свойства нашей кривой. Были ли они случайными или нет? Как из бесконечной суммы функций нашего случайного процесса вычленить плотность мощности не самого процесса, а его автокорреляционной функции? Какова периодичность в ряде наших данных?

Именно эти вопросы возникают, когда мы рассматриваем рынок с точки зрения количественных методов. Наша цель - построить такую систему принятия решений, в которой КАЖДОЕ наше действие или бездействие на рынке было бы статистически и вероятностно обоснованным.

Мне в личку часто поступают вопросы от людей, которые так или иначе интересовались подобным подходом. Ниже один из последних примеров таких правильных вопросов:



Действительно, задача для построения системы принятия решений заключается в получении такого цифрового фильтра, который был бы адаптивным, сглаженным и статистически обоснованным. Имея на руках обсчитанные (информативным/прогнозным модулем) коэффициенты нашей кривой мы можем строить такой фильтр. К сожалению я не могу озвучить алгоритм подбора параметров, но в общих словах я не раз уже описывал концепцию в своем блоге: полученные из специальным образом преобразованных данных коэффициенты статистически обрабатываются и сортируются. На выходе имеем параметры цифрового фильтра, которые прошли статистическую и вероятностную оценку.

Именно симбиоз информативного (прогнозного - нон-трейдабл) и торгового (трейдабл) модулей всегда в любой момент времени дают ОЧЕНЬ ТОЧНЫЕ сигналы. Как я уже говорил, - физически не может возникнуть ситуации, при которой я бы оказался против актуального движения рынка. В крайнем случае я получу стоп по своей предыдущей позиции.

Теперь давайте же посмотрим, как такая статистическая и вероятностная обоснованность описывает различные события из мира финансов.

Попытаемся рассмотреть "объективные" факторы, влияющие по мнению экономистов и трейдеров на ценообразование активов. Нас интересует, КАК эти факторы образуются: откуда "вдруг" появляется спрос или предложение, почему вдруг растет или падает волатильность, почему в экономике происходят те или иные события. Начнем с биткоина: вот этот скриншот указывает в динамике на алгоритм принятия торговых решений управляющим.

Посмотрим теперь, поддается ли волатильность этого инструмента статистической обработке нашим цифровым фильтром. Как видно из картинки ниже, мы можем с точностью строить прогноз относительно роста или падения волатильности по биткоину. Замечу, что как раз с 26 ноября в BTCUSD начался самый сильный рост с дикими колебаниями курса в абсолютных величинах (мы торгуем непосредственное изменение цены, а не ее логарифмическое представление). Скриншот из моего обсуждения данного явления, датированный 8 декабря. Как видим, волатильность все еще остается на высоких значениях, и только сейчас в момент написания данной статьи можно готовиться к ее снижению.



Открывая картинки в новой вкладке - можно посмотреть их более детально.

Рассмотрим другие объективные факторы: как "зарождается" и "умирает" спрос и предложение на биткоин. Из рисунков ниже мы можем делать выводы и строить прогнозы о том, в какой конкретно момент времени на рынке будут расти или падать спрос и предложение:





Давайте получим результат произведения этих множителей и вычислим показатель чистой спекулятивной позиции по биткоину. Смотрите рисунок ниже. Опять таки, количественными методами мы сумели определить статистически и вероятностно обоснованные моменты изменения баланса спроса и предложения в BTCUSD. Действительно, 6 декабря актив устремился в сильный рост, а уже 17 декабря началось его обвальное падение, которое вызвало панику в рядах непосвященных трейдеров.



Согласитесь, если волатильность и баланс supply/demand - это объективные факторы, двигающие цены на рынке, тогда мы должны точно вычислять моменты времени в нашем ряду данных, когда эти факторы будут стремиться расти или падать. И если не делать это с математической точностью, а просто по наитию, просто всматриваясь в "каналы" и "уровни" на графике цен, то такая торговля - это просто гемблинг.

Ниже на рисунке изображена реализованная волатильность валюты евро относительно доллара США, британского фунта и японской йены. Взгляните на сильный рост по центру графика - это 24 июня 2016 года. Напомню, что в тот день (за ОДИН ДЕНЬ) из валютных "голубых фишек" евродоллар обвалился на 500 (!!!) пунктов - с 1.14 до 1.09, британский фунт к доллару на 1400 (!!!) пунктов - с 1.50 до 1.36, а EURJPY на 900 (!!!) пунктов - со 122 до 113. Судя по новостному фону в тот день - фундаментально такое движение объясняется результатами голосования по Brexit. Имея же под рукой правильную методику оценки данных, можно строить прогнозы относительно сильных или слабых колебаний на валютных рынках. Все это же актуально и для VIX S&P500 и любой другой волатильности.



Рассмотрим еще некоторые макроэкономические коэфициенты, которыми любят оперировать аналитики. Вот здесь - эффективная ставка Федрезерва. Ниже - корпоративные прибыли американских компаний после уплаты налогов. Напомню, что этот бенчмарк является (гифка) ведущим по отношению к индексу S&P500. Как видим, кризис 2008 года был неизбежен, а нового кризиса в американской экономике пока ждать не приходится.



Первые звоночки прозвучат, когда американский торговый баланс начнет сильно расти.

Доходность 30-летних казначейских облигаций США представлена ниже:



И так далее и тому подобное. Хоть данные ECN BATS по шортовым позициям в акции AAPL возьми - результат всегда будет предсказуем и прогнозируем.

Вот здесь я приводил графики украинских индексов ПФТС и УБ, а так же акций Моторсич, Укрнафта или Укртелеком. Дабы не перегружать статью, можете смотреть графики этих активов по гиперссылкам (добавил только индексы - остальное лень). Всегда понятно где покупать, а где продавать.

Думаю нет нужды продолжать, - очевидно, что хоть объективные факторы (вроде баланса спроса и предложения, или волатильность), хоть макроэкономические показатели (ставки процентов, доходность по облигациям или корпоративные прибыли), хоть изменение стоимости активов (акций, индексов, валют, фьючерсов, криптомонет и прочего прочего); какие угодно показатели - при их количественной (статистически выверенной) оценке будут давать ясность принятия торговых решений.

Более того, даже спреды (включая внутредневные), которые применяются для арбитража или парного трейдинга - тоже будут давать объективную картину происходящего. Ниже представлены графики спредов евродоллара к гривне и евродоллара к рублю. Очевидно, что менять доллары на евро через гривну или рубль более выгодно, когда спред сужается, нежели сейчас.





Из всего представленного выше можно сделать вывод о том, что ЛЮБЫЕ случайные процессы, какой бы характер они собой не представляли, ВСЕГДА будут подчиняться математической и статистической строгости и достоверности. В преведенных скриншотох описан лишь один из двух блоков торговой системы - tradable модуль (торговый). Информативный же модуль (прогнозный) позволяет нам с определенной долей вероятности расчитать, как будут складываться события в будущем, построить прогноз, выудить необходимые актуальные параметры кривой и ее производные коэффициенты, а затем уже в соответствии с этими данными, дожидаться того или иного сигнала цифрового фильтра.

Такой подход решает сразу несколько повседневных задач трейдера:

  • Избавляет от необходимости и желания "думать за рынок", "привязываться к позиции";

  • Избавляет от необдуманных действий, вроде раннего входа в позицию или входа против рыночного движения;

  • Снижает риски "рыночной неопределенности";

  • Снижает операционные риски за счет статистически выверенного входа, а соответственно и короткого стопа;

  • Позволяет иметь актуальные параметры торгового модуля в реальном времени;

  • Позволяет всегда покупать дешево, а продавать дорого с идеальным таймингом;

  • Одинаково эффективен на любых временных горизонтах;

Всем успешных торгов и счастливого Нового года!








Top-100 блогов инвесторов, <br ></img>трейдеров и аналитиков

Comments

prince_ux
Jan. 8th, 2018 12:32 pm (UTC)
далее про биткоин:

естественнейшим образом, как только сигнал импульса (верхний сигнал) дорос до фазы затухания - биткоин начал падать (стрелка вниз на графике). статистическая обоснованность определяется нижним сигналом (цифровой фильтр (ЦФ)).



ждем новых покупок BTC. показатели чистой спекулятивной позиции (ЧСП) подтверждают статистическую обоснованность покупок 31 декабря с последующим затуханием импульса



Другие активы:

Рубль (Си), как и говорилось в предыдущем комментарии https://prince-ux.livejournal.com/56746.html?thread=275370#t275370, закончил свое длительное падение и демонстрирует покупки.

Евродоллар, как и говорилось здесь https://prince-ux.livejournal.com/56746.html?thread=274090#t274090, дал диверный перехай до 13 числа, откуда можно было смело продавать



P.S. Это все демонстрация торгового модуля системы. Все сигналы в нем имеют статистическую и вероятностную оценку. Напомню, что прогнозный (информативный) модуль системы рассчитывает необходимые коэффициенты, определяя параметры как кривой, так и статзначимости цифрового фильтра, и строит прогноз динамики актива, заранее определяя действия управляющего.

Как видим, такой подход имеет очень сильное положительное матожидание:

- рыночная кривая обсчитана со всех сторон - ей попросту некуда деваться в не зависимости от горизонта инвестирования;

- все колебания имеют строгое (объективное) описание;

- физически нельзя войти против рыночного движения (можно получить только короткий обоснованный стоп, даже если трейдер рискует (об этом расскажу в следующих постах - трейдер может выбирать, заключать сделку с вероятностью отработки 60%, или же дожидаться 90% вероятности));

- торговля может вестись с одинаковой эффективностью как "против тренда", так и "по тренду";
prince_ux
Jan. 8th, 2018 04:27 pm (UTC)
В продолжение предыдущего комментария относительно покупок #BTCUSD

Вот так это происходит: вход всегда будет статистически и вероятностно обоснованным. Можно спускаться на самые низкие таймфреймы для максимальной точности



Когда знаешь ЧТО и КАК делать - торговля превращается в обыденность: покупки совершаются только дешево, а продажи только дорого.

Latest Month

January 2018
S M T W T F S
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031   

Tags

Page Summary

Powered by LiveJournal.com