Изучение сложности — одно из важнейших направлений современной науки. Сложная система определяется как система, имеющая много независимых элементов, каждый из которых может взаимодействовать с остальными. Например, куча песка может рассматриваться как сложная система, поскольку нажатие на одну песчинку увеличивает силы давления на все другие песчинки в куче, а эти песчинки, в свою очередь, отвечают на это легкой деформацией, вызывающей силы противодействия. Фондовая биржа — другой пример сложной системы, где покупатели и продавцы меняют свое поведение при изменении поведения других покупателей и продавцов. Такая система, как фондовая биржа, где поведение элементов меняется в результате действий других элементов, называется сложной адаптивной, или самоприспосабливающейся, системой.
 
До появления высокоскоростных электронных вычислительных машин было невозможно изучать сложные системы. Эти системы просто слишком… велики, слишком сложны для того, чтобы с ними можно было работать с помощью обычной математики. Наиболее важным результатом компьютерных исследований сложных адаптивных систем стало понятие неожиданное свойство. Возьмем в качестве примера простую кучу песка. Если вы будете добавлять песчинки к куче, то рано или поздно неожиданно появится новый тип поведения. Когда вы добавите миллионную песчинку, произойдет сход лавины — такое поведение принципиально отличается от явления передачи давления, которое имело место ранее. Другими словами, с этой миллионной песчинкой мы достигаем точки, где понятие «больше» превращается в «иное».

( Читать дальше )

Проводя статистическое исследование, необходимо учитывать, что никакой закономерности может и не быть.

Проводя научный эксперимент, мы анализируем полученную информацию, чтобы иметь возможность выбирать между гипотезами. К примеру, если вы полагаете, что природа должна вести себя в данной ситуации таким-то образом, и проводите эксперимент, чтобы это доказать или опровергнуть, вы ведь хотите иметь возможность заявить, что экспериментальные данные подтверждают вашу гипотезу, а не чью-либо еще. Иными словами, мы ожидаем, что данные докажут ту, а не иную зависимость результатов эксперимента от переменных. В большинстве случаев не существует единственного «чистого» эксперимента, так что нам приходится многократно повторять измерения, чтобы получить гарантию достоверности результата. Поэтому мы часто нуждаемся в статистическом анализе полученной информации. Часто оказывается, что результат зависит от множества факторов. В этом случае нам необходимо отделить главные из них от второстепенных — зерно от шелухи.

( Читать дальше )

Рассмотрим трендследящую торговую систему (например, на скользящих средних, или любую другую) использующую только длинные позиции. Введем следующие определения:
 
Определение 1. Реализованная доходность сделки D – процентная разность между ценой выхода из позиции и ценой входа в позицию.
 
Определение 2. Максимально возможная доходность сделки maxD – процентная разность между максимальной ценой, достигнутой рынком за время удержания позиции и ценой открытия позиции.

( Читать дальше )

Кирилл Арепьев — частный инвестор. В 2010 году, участвуя в Кубке ММВБ под ником FlyOffMax, он занял 14-е место с доходностью 140,6%.
Кирил подробно описывает стратегию, которой пользовался на Кубке ММВБ. Материал интересен, поскольку представляет достаточно нетривиальный подход к анализу рынка.


Труд разработчика торговых систем сродни Сизифову: сначала долго выдумываются правила стратегии, прорабатываются возможные нюансы, потом система программируется и проверяется на исторических данных. При этом нет никакой гарантии, что впоследствии мы получим выдающиеся показатели вместо печальной картинки с отрицательной доходностью. Но, даже если все тесты были сданы на «отлично», это отнюдь не обеспечивает самого главного — прибыли на реальном брокерском счете. Если ее нет, приходится начинать все с начала. Как показывает практика, далеко не все стратегии со сложным математическим аппаратом дают приемлемые результаты. Более того, прямая связь между сложностью и доходностью отсутствует вовсе. Поэтому, чтобы облегчить и без того непростое ремесло разработчика торговых систем, будем оперировать самыми простыми математическими понятиями, не создавая дополнительных трудностей.
 


( Читать дальше )

Наличие трейдеров, организаций, которые в течение длительного времени имеют позитивный результат – не является доказательством существования устойчивого преимущества трейдера на рынке.


Торговля на бирже: это игра или бизнес? Сначала нужно разобраться с рядом определений. Что такое, прежде всего, игра? С моей точки зрения, в ключевой момент игре – это наличие элемента удачи, случайности. Отсюда мое негативное отношение к терминам как «игрок на бирже», «игра на бирже», поскольку эта терминология неявно подталкивает людей к большему риску, к игре на удачу, к некому фатализму. В противовес этому доходы от бизнеса должны носить закономерный характер. В бизнесе должен существовать технологический процесс получения прибыли. Таким образом, игра и бизнес – это в некотором роде антагонисты. В одном случае – больше доля удачи, везения, в другом – результат должен быть закономерен.
 
Считается признанным, что цены на бирже предсказываются очень плохо. Есть, правда, люди, которые утверждают, что им удается строить  стратегии непосредственно на прогнозе самих цен, но отношусь к такого рода утверждениям достаточно скептично, хотя, может, я и не прав — в мире всегда есть место чуду.
 


( Читать дальше )

Современная западная экономическая теория и теория финансов, как ее часть, держится на понятии равновесия, которое понимается как точка баланса между интересами различных групп экономических агентов, действующих на рынке. В случае цен на рынке товаров и услуг равновесной оказывается такая цена, при которой уравниваются спрос и предложение и в практической экономике достаточно много разработанных методов определения таких цен на реальных рынках. Казалось бы, финансовые рынки, как частный случай рынков вообще, тоже должен управляться данным механизмом. Однако, две, предъявляемые в теории финансов парадигмы равновесия, оказываются  довольно зыбкими.
 
Первая – это, естественно, т.н. «справедливая цена» акций, вычисляемая из фундаментальных показателей (в первую очередь, потока будущих платежей). Если все вычисляют эту цену одинаково, то она и является равновесием, которое должно устанавливаться на рынке после появления новых фундаментальных данных. На практике же, оказывается, что различия в методах вычисления и конкретных параметрах (например, стоимости денег, или прогнозах потоков платежей) приводят к тому, что оценки, приводимых разными, безусловно, авторитетными аналитиками, могут отличаться в два раза. Впрочем, это было вполне приемлемо с точки зрения соответствия теории наблюдениям, если бы реальная цена большую часть времени проводила бы в коридоре, обозначенном аналитиками и/или колебалась возле консенсуса. В реальности мы видим совсем иное поведение – цена практически всегда находится очень далеко от консенус-прогноза и очень часто даже не попадает в коридор, определяемых фундаментальными оценками. Более того, внимательный анализ показывает, что примерно в половине случаев изменение фундаментальных прогнозов происходит после резких изменений цены (а не наоборот, как должно быть согласно теории).
 


( Читать дальше )

Надо отметить, что вопрос затрагивает сразу как минимум две темы. Во-первых, что такое объективная реальность и во-вторых, что же такое собственно эти ценовые уровни в этой объективной реальности. Начнем с начала. Конечно, не с Аристотеля и Платона, хотя для того, чтобы разобраться в объективности надо начинать примерно от них, но хотя бы со словаря. Согласно которому объективным признается нечто, существующее вне нас и независимо от нас. Второе (независимость от субъекта) является наиболее важным свойством объективного, во всяком случае так в большинстве своем считают философы и ученые.
 
А что же нам известно о т.н. «уровнях»? Попробую суммировать результаты разных дискуссий, которые проходили не только на комоне, но и на других ресурсах, поскольку вопрос об уровнях – любимая тема трейдеров. Итак:
 
1. Под уровнями обычно понимаются ценовые значения, каким-то образом выделенные по сравнению с другими с точки зрения конкретного трейдера. Например, может говориться о том, что цена обязательно «коснется этого уровня» или «вернется на этот уровнень» (типичный пример уровни Фибоначчи или уровни коррекции, рассчитываемые в волновой методике). Может говориться, что пробой данного уровня приведет к дальнейшему росту или, наоборот, падению цены, или, наоборот, что выше/ниже данного уровня цена не пойдет. И т.д. Существует множество вариантов разговоров об уровнях, объединенных идеей об их отличия от прочих цен.
 


( Читать дальше )

Завершил трейтий цикл ценных подборок. Надеюсь собранный материал был вам полезен, так же как, однажды, был полезен и для меня.

Ценная подборка №21. Собственное время или иное представление графиков цен.
Ценная подборка №22. Постулаты системного трейдера

Ценная подборка №23 (видео). Какой наихудший бизнес-совет вы получили в своей жизни?

Ценная подборка №24. Управление капиталом (стратегии)

Ценная подборка №25. Случайность или закономерность (торговые методы)

Ценная подборка №26. Мастерим легальную ДУ схему своими руками (суррогат хэдж-фонда)

Ценная подборка №27. Технический анализ — язык спекулянтов

Ценная подборка №28. И еще о диверсификации

Ценная подборка №29. Риски и плечи.

Ценная подборка №30. Апологетам графических анализов


Все ценные подборки

С 1890 по 1930 годы Чарльз Доу и его последователи записали «теорию Доу», Эллиотт придумал пятиволновой паттерн, а графические аналитики вычертили линейкой, циркулем и карандашами все классические фигуры и столь любимые некоторыми линии и уровни.
 
В то же время:
Эйнштейн придумал две теории относительности, с которыми мало кому было понятно что делать.
 
Резерфорд только-только начал долбить золотую фольгу атомами водородом, чтобы понять из чего сделан атом.
 
Рентген наблюдал таинственные лучи.
 
Бор с группой товарищей пускали электроны через щели и офигевали с получающихся полосатых картинок.
 
Некоторые химики еще мечтали о философском камне.
 
Циолковского обзывали калужским мечтателем, а реактивный принцип мало кто воспринимал всерьез.
 
Инженеры спорили, сможет ли двигатель внутреннего сгорания иметь КПД больше, чем у лошади.
 
Авиаторы никак не могли выбрать между дирижаблями и самолетами.
 


( Читать дальше )

Что будет происходить со счетом, если в известной последовательности сделок мы используем плечо. Ответ оказался не так прост. И зависит от нашей стратегии.
Пусть r1, r2,…rN – доходности сделок 1,2…N. Если мы не используем рефинансирование (т.е. торгуем всегда только на начальную сумму счета), то ответ достаточно прост. Общая доходность равна сумме доходностей D=r1+r2+…rN и применение плеча K в каждой сделке приводит к изменению результата в К раз, при условии, что в последовательности не встретится сделки, которая обнулит счет.
 
Т.е. если все ri*K>-1, то результат равен K*D=K*( r1+r2+…rN).
 
Ситуация становится гораздо интереснее, если мы используем рефинансирование, т.е. используем заработанное для входа в новую сделку (или всегда торгуем на всю сумму счета). В этом случае доходность результата последовательности сделок задается формулой: D=(1+r1)*(1+r2)*…*(1+rN)-1. Применение плеча K приводит к следующей формуле


( Читать дальше )