Кто такой трейдер
Как ни хороша система выбора сделок, проигрыша не миновать, если биржевик берется за игру в страхе, в расстройстве или с гонором. Не входите в сделку или выйдите из нее, заметив, что предвкушение прибыли или страх потери затмили вам ум. Ваш биржевой успех или неудача зависят от того, обуздаете ли вы свои чувства.
Каким способом увеличить результативность разных технологий, которые есть в арсенале практикующего трейдера? Хотим предложить Вашему вниманию цикл статей, которые надеемся, помогут разобраться в таком деликатном деле.
Управление в теории
По средствам любой стратегия игры на рынке абсолютно все трейдеры, в любом случае, решают почти одинаковые проблемы. При попытке классификации стратегий, получается, что есть всего имеется 3 главных типа задач.
1) Выбор ценных бумаг, наилучшим образом подходящих для избранной стратегии игры.
2) Прогнозирование последующей динамики стоимости на выбранный период.
3) Выставление определенных ордеров.
Данные задачи полностью отвечают трем главным этапам, которые отлично известны в теории управления: сбор и анализ данных, прогнозирование ситуации, возможность принять решения по управлению для уточнений, если динамика отклонится от предполагаемой. Все это взяли на вооружение разработчики различных аналитических программ. Например, чтобы выбрать приобретаемые акций, широкой популярностью пользуются сток-скринеры, иначе говоря, самые простые фильтры – они отсеивают из всей базы данных те акции, которые имеют определенные параметры. Чтобы прогнозировать стоимость, применяют широкий набор финансовых инструментов. К ним относятся и обычные методы экстраполяции, и непростые (дорогие!) решения, в основе которых лежат нейросетевые алгоритмы.
Чтобы выставить ордера на биржу есть большое количество торговых систем. Многие из них дают возможность запрограммировать правила для последующей механической расстановки ордеров. Однако сами правила нужно задавать пользователю! Автоматически подобные правила могут составить механические торговые системы, но многие из них не очень хорошо справляются.
Что же получается? Те, кто производит программы и онлайновые услуги, за основу берут теорию управления, однако ошеломительного эффекта, при ее использовании в обычных областях, при управлении вложений практически нет. Почему?
В основе - простота
При более доскональном анализе предлагаемых инструментов видно, что часто в основу аналитических программ изначально заложены слишком простые алгоритмы решения. Эта простота не подходит для биржи. Смотрите сами. Что, такое сток-скринеры? Это всего лишь один запрос по информационной базе данных с необходимым <профилем>. Для биржевых участников- профессионалов, которые знают наверняка, чего они добиваются, подобный инструмент, в общем-то, нужен.
Но по моему, более нужным был бы инструмент, который даст возможность определять предполагаемые интервалы показателей по любому значению, которые характеризуют акцию, для определенных целей. К примеру, пользователь уточняет, что ему интересен рост компаний на протяжении недели. В каких диапазонах должны находится значения заданных им показателей, дабы вероятность подобного роста была по максимуму? Сегодня не один инструмент на бирже не способен дать ответ на этот вопрос.
Или еще. Для того, чтобы задать параметры сток-скринера, нужно определить, какие на сегодня значения по определенной группе компаний вообще имеются. Сколько компаний попадет в тот или другой диапазон значений определенного индикатора? Как не печально, но и такой вопрос не разрешим. Сейчас многие стараются построить схожую <карту> биржи, но конечно, не на всех ресурсах и лишь по одному-двум показателям. А что предпринять, когда нужно проследить сразу больше индикаторов?
Как составлять прогноз?
Относительно способов прогноза, можно сказать, что здесь видна ярко выраженная поляризация подходов: или способы слишком просты, или такие замысловатые, что их просто невозможно применять. Простые – это знакомые методы экстраполяции, сложные - модели, в основе которых лежат нейронные сети либо нечеткая логика. Данные две крупные области изначально имеют много настроек и нюансов, установить которые успешно могут лишь профессионалы. Так, не последнюю роль играет метод формирования обучающего множества. Есть задачи с выбором наилучшего момента, когда нужно прекратить обучение. Основная особенность адаптивных систем – это самообучение, либо умение подстраивать свои внутренние значения под динамику ряда, которые прогнозируется. Учиться можно <без учителя> и <с учителем>: в первом варианте изменение показателей модели осуществляется в соответствии с внутренним алгоритмом, который заложен в модель, а в другом варианте нужно точное указание, какое изменение хуже либо лучше.
<Мнением учителя> может быть величина ошибки прогноза, именуемая целевой функцией, и цель учебы - настроить так параметры, чтобы она была наименьшей. Множество показателей, на котором выходит минимизация, именуется обучающим либо тренировочным множеством. При данном методе обучения бывает одна довольна серьезная проблема - overfitting. Данное явление связано со случайным выбором тренировочного множества. Вначале обучения, модель вроде улавливает искомую зависимость, и это приводит к уменьшению ошибки - целевой функции. Но потом, желая уменьшить ошибку, параметры начинают подстраиваться под особенности отмечаемого тренировочного множества. В этом случае модель уже указывает не закономерность движения значений ряда, а свойства определенного его подмножества, которое выбрано как тренировочное множество. В итоге, снижается точность прогноза.
Такие системы не ответят и на вопросы о количестве применяемых для учебы каналов, объеме информации, и о прогнозе того или другого ряда цен.
Эффект при использовании сложных систем прогноза зависит от уровня настройки, то есть от квалификации пользователя.
И напоследок.
Но самый сложный момент – это довести анализ и прогноз до принятия определенных шагов. Чтобы принять решение, нужна статистика данных о том, какова вероятность выполнения правил. Успех гарантирует надежная теория!
Проект запущен в 2006 году. При перепечатке ссылка на источник - обязательна.
Контакт - admin@ttatrade.ru
Проекты наших партнеров: аренда квартир посуточно киев недорого
