2022-06-02 11:14:54
Всем привет!
Обещал рассказать как в работе помогают алгоритмы и скрипты. В общем, это вполне естественный эволюционный процесс - после многолетней торговли “руками” определенные вещи можно реализовать через “скрипты”, высвободив себе время и силы для других задач.
Здесь нужно разделить алгоритмы на две части - есть полностью автономные алгоритмы, которые сами принимают решения и сами их исполняют. Это довольно понятная история - алгоритмы тестируются на исторических данных, оптимизируются так чтобы не было подгонки под историю, и ставятся в работу.
В любом алгоритме существуют периоды, и они могут быть довольно длительными, когда алгоритм теряет или не зарабатывает деньги. Этим могут особенно грешить трендследяющие алгоритмы, поскольку они сильно зависят от наличия больших направленных движений на рынке. Есть движения - есть прибыль. Нет больших движений - есть топтание на месте.
Такие стратегии условно называются “бета-стратегиями”, поскольку они эксплуатируют рыночную “бету”, то есть способность рынка расти. С падением чуть сложнее, но падение в идеале они должы тоже забирать.
Если рынок в принципе не растет (или не падает), то беты на нем нет (нет конечных изменений цены), и простые трендовые алгоритмы просто перестают работать. Поэтому, многие трейдеры, которые пришли на рынок в 2020 году и уверовали в свои таланты, на самом деле выезжали на “бете”, то есть на росте рынка.
Рост прекратился и прекратились доходы, после чего трейдерам стало необходимым иметь “альфу”, чтобы продолжить зарабывать.
“Альфа” это любая неэффективность, которая извлекается из рынка в том числе в периоды когда он не растет или не падает.
Если трейдер умеет работать в диапазоне, торговать интрадей и делает это успешно, то он, говоря языком систем, зарабатывает “альфу”. Проблема в том что найти и выделить “альфу” очень сложно в цифре - это больше искусство чем наука, и зависит это от опыта управляющего, умения читать контекст рынка, понимать рыночный режим. Словом, это довольно сложно (если возможно) оцифровать, поскольку в принятии решений активного управляюшего участвует много факторов.
Мы пытаемся это сделать с помощью машинного обучения, но попытка заставить алгоритмы искать “альфу” непростая, и возможно, потребует много времени, при этом результат никогда не будет окончательным.
Другое дело - исполнение.
Поиск “альфы”/анализ рынка и исполнение могут быть отделены друг от друга как почти независимые процессы.
Исполнение позиций гораздо проще формализовать. Входы, постановка стопов, сопровождение позиций, выходы, добавление/частичная фиксация - это достаточно простые технологические процессы, которые требуют рутинных действий. Но если исполнять их “руками”, трейдеру требуется много экранного времени, нужно быть перед монитором и “следить за рынком”, почти постоянно.
Исполнение можно делегировать скриптам, что мы и сделали пока в виде связки с Binance, но также будет это реализовано скоро и в связке с TWS (Interactive Brokers) и Oanda (у них свой api).
Как это работает?
Утром я просматриваю рынки, и если нахожу потенциально интересную ситуацию, завожу инструмент в специальную google форму: там я указываю наименование инструмента, направление, тип стратегии исполнения (например, импульсная, трендовая).
В приведенном ниже скришоте, “ATR” соответствует импульсной стратегии - постановка стопа происходит с учетом одного ATR - в этом случае происходит быстрая “атака” в виде рыночного ордера, во втором случае (Bollinger) стоп ставится за границей текущей проторговки с фильтром по ATR (что соответствует трендовой стратегии). В тренде инстурмент не движется сразу, поэтому важно удержаться в позиции дольше и не позволить выбить ее раньше времени.
После этого, специальный алгоритм написанный на Python и установленный на удаленном рабочем месте (виртуальная машина), берет эти данные в работу и управляет процессом торговли на Binance, выставляя ордера и сопровождая позиции:
Собственно, в это время я могу провести аналитику по другим рынкам, почитать Bloomberg/Twitter или заняться делами вне рынка.
348 viewsedited 08:14
С
