¿Cómo pueden los comerciantes sistemáticos comerciar cientos de modelos simultáneamente?

Como comerciante sistemático que hace uso de cientos de modelos (dependiendo de su definición de modelo, aquí lo estoy usando como sinónimo de estrategia comercial) simultáneamente, arrojaré mis dos centavos en la pila. .

Nuestro objetivo era abordar los mercados de la manera más objetiva posible e intentar crear un marco capaz de generar numerosas estrategias comerciales sistemáticas a lo largo del tiempo. Idealmente, numerosas estrategias con muy poca correlación y superposición lógica entre sí, con el objetivo de ser un tipo fundamental de diversificación.

A lo largo de los años, hemos desarrollado un marco por el cual podemos escanear los mercados en busca de puntos de entrada / salida potencialmente ventajosos, examinarlos en profundidad y luego analizar la fuerza simbiótica de estas combinaciones de entrada / salida, y llevar los pequeños valores atípicos más prometedores a un nueva etapa de análisis / investigación aún más profunda. En otras palabras, una “fábrica de creación de estrategias”, por decirlo de manera simplista, en la que cada combinación de condiciones de mercado que muestra potencial se ve obligada a saltar a través de varios obstáculos, hasta que tengamos una creencia razonable de haber descubierto una ventaja real .

La mayoría de estos ‘aros’ son automáticos. Este fue nuestro objetivo principal, a lo largo de los años. . para permitir que el trabajo pesado se realice de una manera exigente, objetiva y poderosa, utilizando servidores poderosos que implementan nuestra arquitectura, en lugar de nuestros cerebros humanos falibles y nuestro juicio subjetivo. Este proceso es inmensamente difícil y no tiene fin (la mayoría de nuestras horas se dedican a refinar y mejorar las partes móviles, desde las estructuras de la base de datos hasta los métodos utilizados), pero su ventaja es que permite nuestra capacidad de procesamiento. para ser uno de nuestros principales cuellos de botella.

Esto significa que podemos ampliar el poder de procesamiento, en la medida de lo posible, y extender nuestro ‘alcance’, nuestro espacio de búsqueda, en consecuencia. . . permitiendo la creación de varias estrategias, en oposición a una o dos.

Usted mencionó modelos “basados ​​en la teoría”. . . creemos que cosas como ‘seguimiento de tendencias’ y ‘reversión a la media’ son términos extremadamente subjetivos. Hacen que los comerciantes se sientan mejor al confiar en una estrategia que se adhiere a ellos, pero esto puede ser tan peligroso como una estrategia puramente de minería de datos desde cero. La regla de oro más importante en la creación de estrategias (en mi humilde opinión) es tener una razón para todo lo que haces, y ‘razón’ en este contexto significa una respaldada por algunas realidades / hallazgos basados ​​en datos.

Un ejemplo rapido. . Digamos que encuentra una confluencia de las condiciones del mercado que parecen conducir a un aumento de precios saludable a menudo, en su backtest. Este aumento de precios podría ser una tendencia alcista relativamente lenta y consistente, y calificar como una base potencial para una estrategia de “seguimiento de tendencias”. En lugar de prestarle confianza debido a su naturaleza / etiqueta de ‘seguimiento de tendencias’, debido a la creencia generalizada de que las estrategias de seguimiento de tendencias pueden funcionar bien, y en lugar de confiar en un backtest que puede ser simplemente el resultado de un ajuste de curva, en su lugar sugiera que quizás examine los indicadores / desencadenantes que se utilizan, en la escala más amplia y más universal posible. ¿Tienen un poderoso efecto simbiótico cuando se utilizan para comerciar con otros instrumentos / temas / sectores relacionados? ¿Qué pasa con otros incrementos de barra o plazos? ¿Los valores de salida vecinos de los indicadores también producen resultados decentes, o se caen por completo si modifica ligeramente los parámetros? ¿Hay alguna razón lógica por la que pueda discernir por qué estas condiciones podrían funcionar bien en combinación?

Muchos de estos tipos de exámenes se pueden realizar de manera sistemática y automatizada, lo que también les permite ser más objetivos y exigentes, estandarizados, lo que a su vez les permite a uno participar en ‘meta investigación’, esencialmente la investigación de sus medios y métodos de desarrollo de estrategias en lugar de examinar cualquier estrategia en particular.

En resumen, si puede desarrollar una estructura de ‘investigación’ exhaustiva, proceda a automatizar muchos de sus procesos más intensivos para eliminar el esfuerzo manual de la ecuación siempre que sea posible, y especialmente si puede permitir que ‘aprenda’ a medida que la estructura / sistema crece Con cada nuevo influjo de datos del mercado, puede tener el comienzo de una estructura que le permite crear numerosas estrategias comerciales a lo largo del tiempo.

Esto es mucho más fácil decirlo que hacerlo, y requiere una inversión seria de tiempo y dinero. . pero es posible, puede funcionar de manera efectiva, y este camino permite una inmensa diversificación, donde el único vínculo que lo une es su propio juicio, que por supuesto está integrado orgánicamente en cada último aspecto de la estructura de desarrollo / investigación del sistema de comercio. Después de crear varias estrategias y rastrear sus resultados comerciales en tiempo real, tiene el beneficio adicional de recibir una medida de cuán agudo es actualmente ese juicio, reflejado directamente en las ganancias acumuladas en todos los modelos / estrategias, lo que ayuda a informar sus decisiones como a si está o no listo para comerciar con un capital significativo, y la mejor manera de hacerlo (con respecto a los problemas de riesgo, escala, etc.).

O, para una respuesta de una sola palabra a su pregunta: “¡Sin pena!”

El objetivo para muchos operadores que viajan por el camino sistemático no es crear una bala de plata de una estrategia que esté seguro de que se beneficiará enormemente, sino crear un medio para desarrollar estrategias que tenga razones convincentes para creer que funcionará mucho mejor que el promedio / aleatorio, dado el tiempo y los intercambios suficientes para minimizar los efectos del azar, la aleatoriedad y el caos. Hacer uso de una gran cantidad de estrategias comerciales simultáneamente ayuda a suavizar la curva de equidad, lo que permite una mayor escala y expansión. Es un objetivo desalentador, pero inmensamente atractivo.

En resumen, tratando de aprender el mejor modelo en el futuro cercano.

Este fue mi tema de estudio en doctorado. Esta fue la premisa sobre la base de la cual configuré mi estrategia comercial en Tower Research. (Tuve la suerte de tener mucho éxito en base a mi trabajo … Fui el socio más joven allí). Esta es la premisa en base a la cual mi fondo de cobertura y ahora un inversionista real que enfrenta RIA qplum ha podido hacerlo realmente bien. Estamos en un Sharpe de 3.3 desde el inicio. (Las acciones tienen un agudo alrededor de 0.3 y Warren Buffett es 0.72 desde el inicio).

La idea principal es desasignar desde un alfa cuando es arriesgado y aumentar la asignación en función del éxito reciente. Sin embargo, la elección de la función de pérdida afecta mucho los resultados. Le insto a que lea el trabajo de Avril Blum sobre el mejor aprendizaje experto.

Página de Michael Steel: Aplicaciones financieras del aprendizaje automático

El uso de cientos de modelos extraídos de datos conduciría al desastre.

Una razón por la que puede subestimar la cantidad de modelos basados ​​en la teoría es que una teoría básica puede dividirse en muchos modelos específicos. Por ejemplo, los modelos de impulso de ganancias extrapolan a partir de las tendencias en las ganancias y aplican las extrapolaciones de ganancias a las previsiones de precios. Pero no tiene un modelo para todo el mercado, puede tener una docena o más de modelos en diferentes industrias y países. Los patrones en las ganancias bancarias, por ejemplo, no son lo mismo que los patrones en las ganancias de las empresas de servicios eléctricos; Las normas contables europeas no son las mismas que las estadounidenses.

La forma más eficiente de intercambiarlos todos es dejar que cada modelo genere su cartera óptima y luego combinarlos. Habrá muchas compensaciones en esto, el Modelo A quiere acortar la seguridad X como cobertura, el Modelo B quiere comprar la seguridad X. Luego tiene un algoritmo que compara la cartera actual con la cartera óptima y decide qué operaciones tienen sentido dada la transacción costos. Nunca llegará a su cartera óptima exactamente, ya que cambia más rápido de lo que opera el algoritmo de negociación.

Al final del día, están buscando tendencias que cumplan con ciertos parámetros que desencadenan una compra o venta (en corto).

Muchas formas diferentes de obtener parámetros. Algunos funcionan con otros ‘estudios’. Ex. si el RSI es> 80 y Momentum es negativo 60, entonces venda la posición.

Más simplificado, por supuesto, pero, más o menos así.

Cuando escuchas una acción “cruzando el promedio móvil de 200 días (MA)”, eso es un gran disparador para compras y coberturas cortas. replica eso con miles de parámetros que la computadora procesa antes de enviar una orden.

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