Когда-то давным давно (как сейчас кажется) я всерьез изучал фигуры технического анализа. Довольно быстро я перешел на нейросети. Тогда мне бы и в голову не пришло, что спустя время это тоже будет казаться глупым. Не существует учебников по торговле на финансовых рынках. По крайней мере таких, которые бы позволили успешно спекулировать просто по факту прочтения. Даже имея изначально облегчающую базу (экономика и математика), к настоящему пониманию приходишь спустя n-ое количество лет.

В этой заметке я хочу рассказать о том понимании системостроительства, которое у меня сложилось на текущий момент. Поделиться на уровне общей философии предмета. Возможно, кому-то эти рассуждения покажутся слишком абстрактными, но для меня за данными принципами стоят вполне определенные алгоритмы. По ряду причин делиться конкретикой я сейчас неготов, поэтому "палю грааль" совсем чуток...

Одним из важнейших вопросов является проблема прогнозирования доходностей и волатильностей или более тонких характеристик вроде корреляций или "хвостовых" параметров распределений. На этот счет существуют два диаметрально противоположных мнения. Согласно одному из них любая успешная торговая стратегия, так или иначе, основывается на прогнозировании будущих доходностей и т.п. Сторонники другого мнения полагают, что их системы работают на других принципах. Часто критерием успеха считается оптимизация правил выхода из позиции (optimal stop loss).Наивность такой точки зрения, конечно, сразу видна. Ведь любая оптимизация предполагает, что прошлое повторяется, а, значит, и, пускай специфический, но прогноз.

Я же полагаю, что вопрос прогнозирования является вторичным. Первично не предсказание, а обучение. Пользуясь биологической метафорой, торговую стратегию можно сравнить с живым организмом. А что обеспечивает успех особи? Прежде всего - адаптация. Способность гибко менять поведение не мыслима без обучения. Если некоторая линия поведения встречает яростное сопротивление окружающей среды, скорее всего, ее надо менять. Обучение, построенное на принципе обратной связи, позволяет успешно адаптироваться к меняющимся условиям. Прогнозирование же является своего рода роскошью и чревато рисками, поскольку далеко не все среды ему поддаются. Финансовые рынки - прекрасный тому пример.

Торговые стратегии, если они претендуют на выживание, должны строиться на принципах обучаемости и обратной связи. Оптимизированная на прошлых данных стратегия с фиксированными параметрами практически обречена на провал, поскольку идеально приспособлена только к единственному узкому сценарию. Важно не столько предсказание "будущего", сколько обучение "правильному" (значения параметров). Это больше похоже не на прогноз, а на "следование потоку". При таком подходе акцент смещается с методов прогнозирования, на техники адаптации. Они, в свою очередь, должны базироваться на самых общих, априорных свойствах рыночной динамики, чтобы не выродиться в очередную оптимизацию. В качестве примеров таких свойств можно назвать разницу в уровнях волатильности между секторами рынка или отсутствие автокорреляций в доходностях отдельных бумаг.

Другой существенный момент заключается в том, что спекулянт должен четко представлять, какую именно рыночную "неэффективность" он торгует. Проистекает ли она от "неповоротливости" рынка, что имеет место при стратегии ребалансировки портфеля, или от поведенческих шаблонов участников, как при парной торговле? Насколько устойчивой может быть эксплуатируемая закономерность в ближайшие n лет? К каким результатам приведет торговля на случайном блуждании, если ставка на неэффективность не оправдается? Ответы на эти вопросы имеют принципиальную важность. В идеале для хорошо сбалансированной стратегии страшен только сценарий нулевой избыточной доходности торгуемого актива. В этом случае инвестор может рассчитывать лишь на доходность не выше безрисковой ставки, если стратегия в среднем переведет все средства в соответствующие fixed income инструменты.

И, наконец, последний по порядку, но не по важности аспект - транзакционные издержки. Из-за сложностей моделирования и многообразия структур проблема часто игнорируется. Так, довольно много интересных и потенциально рабочих идей можно почерпнуть из публичных источников: академических статей, блогов, посвященных количественной торговле и т.д. К сожалению, чаще всего эти исследования не учитывают издержки, что ставит под сомнение их практическую релевантность. Если не рассматривать чисто MM-стратегии, то можно утверждать, что транзакционные издержки являются серьезным ограничителем частоты сделок. При реалистичных предположениях о доходности львиная доля внутридневных стратегий, скорее всего, должна быть отбракована. На более низких частотах основной принцип ребалансировки основывается на идее "неторговой области": корректировка весов портфеля осуществляется, только когда они покидают границы некоторого гиперобъема (многомерного куба или шара и т.п.).

Следование выше обозначенным принципам обучаемости, обоснованности и бережливости позволяет разрабатывать торговые стратегии, которые в худшем случае спустя n лет оставят инвестора "при своих". Если же задействованные активы продемонстрируют выраженные тенденции и/или высокую волатильность, успех практически неизбежен. Однако не стоит забывать о том, что начальная просадка вполне может продлиться n/4 лет или даже дольше. Главное - не паниковать. Благодаря обучаемости, стратегия со временем почти наверное выйдет в ноль. Тогда и следует из нее выходить, если стало ясно, что ставка на неэффективность не оправдалась.