Попытки предсказывать движение финансовых рынков

У большинства трейдеров есть общая черта: они взялись предсказывать движение финансовых  рынков, на которых торгуют, взялись искать островки прибыльной неэффективности в огромном  океане эффективного рынка. Для одного из авторов, Джеффри Каца, эта деятельность сначала была  способом потакать своей любви к математике. Более десяти лет назад он разработал модель,  дававшую сигналы входа для Standard & Poor's 500 (S&P 500) и ОЕХ. Хотя эти сигналы были верны  примерно в 80% случаев, Кац часто принимал торговые решения, не основанные на сигналах  системы. Он полагался на собственные решения в выборе видов приказов для входа, выхода и  установки стопов.

Эти решения принимались скорее под влиянием страха и жадности, составляющих суть интуитивной  торговли, чем на основе знаний и разума. В результате Кац колебался, принимал ошибочные  решения и терял деньги чаще, чем выигрывал. Как и для большинства трейдеров, для Каца торговля  без жестких ?механических? правил принятия решений была неэффективна.

Если интуитивная торговля не приемлема, то что нужно? Возможно, ответом могла стать системная  торговля. Кац решил разработать полностью автоматизированную торговую систему в виде  компьютерной программы, которая могла бы генерировать приказы на покупку, продажу, размещение защитных остановок и прочие приказы без вмешательства человека. Если следовать  логике, такая система могла бы исключить проблемы эмоционального порядка — если у  пользователя хватит дисциплины строго следовать системе. Такая система давала бы ясные и обоснованные входы, ?нормальные? выходы при фиксации прибыли, а также ?аномальные?  выходы с целью контроля риска для ограничения потерь в неудачных сделках.

Полностью автоматизированная система также дала бы возможность проводить неискаженные  представлениями человека тесты на исторических данных и, что особенно важно, на больших  объемах этих данных. Кац решил, что единственный способ определить пригодность и работоспособность системы — это тщательное тестирование. Поскольку исторические данные уже  известны пользователю, то провести достоверное тестирование вручную нельзя. Если, глядя на  исторический график, Кац считал, что какой-то момент был хорошим для входа в рынок, то  верить этому было нельзя, поскольку он уже знал, что на самом деле произошло после этого  момента. Кроме того, если исторические графики просматривать в поисках других моментов и  моделей, поиск в них невооруженным глазом будет искаженным. Если же модель можно формально  определить и ясно закодировать, компьютер может провести работу объективно, проработав  многолетние исторические данные в поисках заданной формации, и проверить, что случилось на  рынке после каждого обнаружения заданной модели. Таким образом, результаты теста покажут,  действительно ли данная модель дает прибыльные торговые сигналы. Подобным же образом можно  исследовать прибыльность правил выхода.

Следовательно, механическая торговая система с хорошо определенными правилами позволит  учитывать такие факторы, как комиссионные, проскальзывание, невыполненные приказы и  скачкообразные изменения цен. Это позволит избежать неприятных потрясений при переходе от компьютерных тестов к настоящей торговле. Одной из проблем Каца в начале его торговой карьеры  было неумение учитывать комиссионные и другие издержки на заключение сделок по опционам  ОЕХ. При помощи полной механизации он смог убедиться, что система включает все подобные  факторы в своих тестах. Таким образом, можно избежать потенциальных неожиданностей и  получить очень реалистичную оценку поведения системы или ее элементов. Кац решил, что  системная торговля может стать ключом к успеху на рынке.