Наверх ↑

Как играть и не проигрывать на бирже

Имея удовольствие наблюдать и общаться с клиентами двух брокерских компаний в течение двух лет, могу утверждать, что поведение людей, желающих, типично и хорошо прогнозируемо, в отличие от торгуемых ими акций. Люди обычно получают ожидаемаую доходность от спекуляций на старте, но уже после нескольких совершенных сделок она снижается. Спустя некоторое время, она падает, после чего спекулянт на неопределенное время, до достижения плановой доходности 0% годовых, становится инвестором. В методах принятия торговых решений также прослеживается определенная эволюция.

На первой стадии новый клиент читает все экономические издания, слушает новости с таким вниманием, будто ожидает узнать их первым. Важным считается поведение бразильского фондового индекса Бовеспа. Исключительное значение придается прогнозам всевозможных аналитиков и мнениям коллег по дилинговому залу. На этой стадии клиент ищет кого-то, кто говорил бы ему определенно, когда и что покупать или продавать на рынке.

На второй стадии интересы клиента, уже изучившего Элдера и Мэрфи, смещаются в сторону начертательной геометрии в рамках 4-го класса средней школы. На этой же стадии, как правило, осваивается известная в индустрии привлечения новых денег на биржу программа Метасток, при помощи которой гоняются многочисленные индикаторы, представляющие собой математические операции над рядом цен: разностное дифференцирование и интегрирование. Следовательно, бывает только два индикатора, остальные - их бесконечные вариации. Самые новые из этих индикаторов рассекречены в 1978 году, вероятно, по причине их бесполезности. На этой стадии клиенту нужно найти нечто, что говорило бы ему, как покупать или продавать.

Убедившись, что методы, применяемые на первых двух этапах, не работают, спекулянты, которым посчастливилось еще не стать инвесторами, начинают понимать, что им необходимо найти некую систематическую стратегию игры на бирже. На этой стадии клиенты ищут , которая выдавала бы сигналы. Основная проблема, возникающая при этом, заключается в том, что клиенту, помимо большого труда, необходимо преодолеть собственные предубеждения.

Приведу типичный пример. Один из давних клиентов, долго и упорно изучая графики цен с индикаторами, построил систему, которая, по его утверждению, выдает 90% выигрышных сигналов, покупая на минимумах и продавая на максимумах. Сигналы случаются редко, несколько раз в год. Система состоит из большого числа все тех же индикаторов, строящихся на разных временных масштабах (от получаса до недели). При помощи достаточно сложных правил, комбинация индикаторов генерирует сигналы на открытие позиции. Сигналы могут быть сильными или слабыми, т.е. они непрерывные, а не бинарные (или сигнал есть, или его нет), как я всегда считал. Сигналы, судя по всему, неоднозначные, и исполняются с учетом субъективного фактора. Все сигналы обоснованы убедительными теориями. Что делать с открытой позицией и как рассчитывать размер позиции, не говорится. Вопрос, имеет ли система положительное математическое ожидание, встречает молчание.

Система пока не принесла денег, поскольку, в процессе тестирования, автор быстро закрывал позиции, когда они становились прибыльными.

Разберем эту систему по пунктам.

Высокий процент выигрышей. Вы вряд ли поверите, что можно получить высокий процент выигрышей при помощи генератора случайных чисел (той же монетки). Секрет такой. Бросаем монетку. Если выпадает орел, покупаем акции. Как только цена вырастает, сразу же закрываем позицию с прибылью. Если цена падает, становимся инвесторами и ждем, пока сделка не станет прибыльной. О прибыльности стратегии в целом, разумеется, речи не идет. Но мы ведь стремимся к высокому проценту выигрышей! Одно из главных наших предубеждений - это желание, чтобы наша текущая сделка была обязательно выигрышной. Именно поэтому мы пересиживаем убытки, ожидая, когда цены развернутся. Убытки, как правило, становятся еще больше. По этой же причине мы раньше времени закрываем прибыльные сделки. Но быть правым и зарабатывать на бирже - это разные вещи.

Малое число примеров и консерватизм. Если мы десять раз бросим монетку, и девять раз из них выпадет орел, отсюда не будет следовать, что вероятность выпадения орла 90%. Закон малых чисел утверждает, что имеется недостаточно примеров, чтобы сделать такое заключение. Однако мы свято верим нескольким случаям, когда наша система дала хорошие сигналы. Если мы нашли некую комбинацию индикаторов, или, в общем случае, метод, поверили в него, и на нескольких примерах убедили себя, что он работает, мы будем делать все возможное, чтобы избежать очевидности, что он не работает.

Представление данных. Мы считаем, что столбик на графике цен представляет собой рынок. На самом деле, это не более чем диапазон цен за период, а также начальная и конечная цена. Кроме того, мы считаем, что индикаторы несут дополнительную информацию о рынке, хотя это не более чем преобразования цен, несущие меньше информации, чем сами цены.

Надежность данных. Мы считаем, что данные о ценах и реальные цены - это одно и тоже. На самом деле, экстремальные сделки часто проходят с одним лотом, то есть реально нельзя было совершить сделку по таким ценам на нормальном объеме. Другой пример: одни знакомые летом по ошибке купили акции Иркутскэнерго, когда цены на них были в районе 2.80, по цене РАО ЕЭС - 3.56. Это реальная сделка, с хорошим объемом, она будет учитываться во многих индикаторах и торговых методах. Однако она не отражает реальный рынок.

Степени свободы. Это характеристика, описывающая число правил и параметров системы. Мы стремимся иметь как можно больше степеней свободы, так как хотим иметь систему, которая идеально прогнозирует рынок. Чем больше правил, индикаторов и параметров мы добавляем в систему, тем лучше результаты будут на исторических данных. К сожалению, тем меньше вероятность, что она будет показывать прибыль в будущем.

Простое и сложное. Мы предпочитаем сложное простому. Профессор Alex Bavelas провел впечатляющий эксперимент. Двоих испытуемых, А и В, изолированно друг от друга, посадили перед экранами. Им сказали, что цель эксперимента - научиться распознавать больные и здоровые клетки, методом проб и ошибок. Перед каждым были две кнопки: "здоровая" и "больная", и две лампочки: "правильно;" и "неправильно". Каждый раз, когда на экран проецировалось изображение клетки, они угадывали, здоровая клетка или больная, нажимая соответствующие кнопки, после чего загоралась соответствующая лампочка. Если А угадывал правильно, загоралось "правильно"; если А был неправ, то загоралось "неправильно". Вскоре А научился распознавать больные клетки примерно в 80% случаев. В же получал не истинные результаты своих ответов, а основанные на ответах А: Если А был прав, то у В загоралось "правильно"; если А был неправ, то у В загоралось "неправильно", вне зависимости от реального результата. Разумеется, В этого не знал. Он искал порядок там, где его не было. Затем А и В спросили, по каким правилам они отличают больные клетки от здоровых. А предложил простые конкретные правила. В использовал правила сложные и мудреные. Удивительно, что А не думал, что объяснения В абсурдны или необоснованно сложны. Он был впечатлен методом В и стыдился простоты своих правил.Чем более сложными были объяснения В, тем более убедительны они были для А. Перед следующим тестом с новыми примерами испытуемых спросили, чей метод лучше. Оба, особенно А, были убеждены, что метод В. На второй серии тестов В не показал никакого улучшения. А же угадывал значительно хуже!

Лотерея. Мы считаем, что если мы можем манипулировать числами, то наши шансы на выигрыш увеличиваются. Отсюда следует популярность лотерей, хотя шансы на выигрыш в них ничтожно малы, и всевозможных прогнозов. Чтобы мы открыли позицию (купили или продали акции), рынок должен совершить определенное действие, согласно установленным нами правилам. Таким образом, мы имеем ощущение контроля рынка. Поскольку, когда позиция открыта, рынок живет своей собственной жизнью, вне зависимости, что мы думаем о нем, мы сосредотачиваем все внимание на правилах входа в позицию. Факты таковы, что это наименее важная часть торговой стратегии. Я экспериментировал с системой со случайными входами, и она, в подавляющем большинстве случаев была прибыльной.

Статья подготовлена с использованием материалов Дмитрия Толстоногова TS Research Group.

July 14, 2011