Transcription
[Zene]
Azt latolgattam, hogy készítsek-e vagy sem ezt a videót, de egy egyszerű YouTube keresés után már nem tudok tétlenül ülni. Mint kvantitatív kutató, aki intézmények számára épített és telepített kvantitatív kereskedési stratégiákat, teljesen megdöbbentett a csalások és átverések mennyisége ebben a térben. Naivan beírtam, hogy "jövedelmező kereskedési stratégia", és azonnal olyan rövid videókat kaptam, amelyek így néznek ki: 100%-os nyerési arány egy milliós számlán. Egy kriptomilliomos felfedi pénznyomtatási, tudod, stratégiáját 95%-os nyerési aránnyal, akármit is jelentsen ez. Néhányan közülük arról beszélnek, hogy fel kell adnod a napi munkádat, ha reményt akarsz a kereskedési térben. Csak görgessek egy kicsit lejjebb, és láthatod, hogy "az egyetlen kereskedési stratégia, amire valaha szükséged lesz". Ez egy 8 perces videó. 1,2 millió megtekintése van. Tudod, ez olyan, mintha az első napod lenne a Citadelnél vagy a Jane Streetnél, és tudod, hogy mindenkit ezzel a videóval állítanak be, és akkor már készen is vagy. A cég pénzével kereskedsz. Tudod, ez egyszerűen teljesen felháborító.
Az egyik érdekes dolog, amit ki kell emelni, hogy ezek az emberek soha nem hivatkoznak olyan intézkedésekre vagy mutatókra, amelyekre a kereskedők valójában odafigyelnének. Mindig olyan dolgokra hivatkoznak, amelyek felkeltik az érdeklődésedet, igaz? Azt mondják: "Havi 10-20 ezer dollárt fogok keresni kereskedéssel, igaz?" Nem így mérné egy kereskedő a teljesítményét abszolút dollárösszegben. Olyan dolgokat nézel, mint a nyerési arány. Adhatok neked egy stratégiát, amelynek 99%-os nyerési aránya van. Opciókkal kereskedve egyszerűen eladhatsz opciókat valamilyen őrült különbséggel az árfolyamok között, és közel 100%-os nyerési arányod lesz. Ez semmit sem mond el a stratégiájukról vagy a teljesítményükről. Tehát nagyrészt mindez azért van, hogy kihasználják azokat az embereket, akikből hiányzik az információ, ezért is olyan rendkívül frusztráló.
Tehát az egyik még őrültebb következménye ennek a viselkedésnek az, hogy ha van valamilyen kereskedési iskolájuk, és embereket tanítanak kereskedni, akkor statisztikailag, ha elegendő diákjuk van, néhányan közülük következetesen nyereségesek lesznek. És ez csak táplálja önmagát, mint egy őrült megtévesztés. És meg fogom mutatni matematikailag, miért van ez így a Jupiter notebookunkban.
Rendben, itt vagyunk a Jupyter notebookunkban, és a cél az lesz, hogy kidolgozzuk ezt a keretrendszert a kereskedési tér megértéséhez, összehasonlítva a szerencsejátékot a pókerrel és a kereskedéssel. Két különböző forgatókönyvet fogunk megvizsgálni a napikereskedők számára: egyet, ahol nettó nulla EV-vel kereskednek, és egyet, ahol nettó pozitív EV-jük van. Ha ezek az ötletek idegenek számodra, a Jupyter notebook tetején néhány kapcsolódó Quan Guild videót találsz olyan ötletekről, mint a statisztika alkalmazása a kereskedésben. Ez az időbeli eltérés ötlete, és hogyan változhatnak ezek a statisztikák az idő múlásával. Az éllel való optimális fogadásméretezés, az ergodicitás ötlete, és hogy egyfajta sztochasztikus folyamat ergodikus-e vagy sem, a különbség a kiskereskedelmi és intézményi kereskedés között, valamint a különbség a kereskedés és a befektetés között. Ha ezen ötletek bármelyike idegen számodra, kérlek, nézd meg először ezeket a videókat, mielőtt ezt megnéznéd. Mint mindig, ez a Jupyter notebook a leírásban lesz elérhető. Felteszem a Quan Guild könyvtárába a GitHubon is, ahol megtalálod az összes Jupyter notebookomat és a hozzájuk tartozó YouTube videókat, valamint a Quan buildjeim forráskódját. Továbbá, ha támogatni szeretnéd a csatornát, hogy továbbra is készíthessek ilyen videókat, kérlek, lájkold, kommenteld, iratkozz fel, nézd meg a csatornatagságot, és ellentétben ezekkel a kereskedési gurukkal, ha szeretnéd elsajátítani a kvantitatív készségeidet és valami különösen hasznosat tanulni, nézd meg a quankgill.com oldalt.
Nos, soha nem fogom megtanítani, hogyan kell kereskedni, de amit megtanítok, az a matematika, a valószínűség és a pénzügy. Több mint 90 kvant leckénk van mindegyik témakörben. Egy adaptív gyakorló motor, amely a készségszintedhez igazodik, így egyre nehezebb kérdésekkel haladhatsz előre. Interjúkérdések teljes kidolgozott megoldásokkal hamarosan. Órák matematikából, statisztikából, valószínűségből, kódolásból, mindent az alapoktól. Minden benne van a Quanild tagságban. És most ingyen elkezdheted. Tehát, ha szeretnéd támogatni a csatornát és elsajátítani a kvantitatív készségeidet, nézd meg a quankild.com oldalt.
Kezdjük a szerencsejáték ötletével. Nos, a szerencsejáték alapvetően különbözik a pókertől és a kereskedéstől. Ennek oka az "él" fogalma. Bármilyen játék, amelynek van egy ház előnye, ahol amikor játszol, statisztikailag arra vagy ítélve, hogy pénzt veszíts, az szerencsejáték. Negatív konnotációi vannak, mert bármit is teszel, nincs optimális döntés. A kimenetel teljes mértékben valamilyen valószínűségi tömegfüggvény szabályozza. És a játékban való részvétel várható értéke mindig negatív lesz. És ez igaz olyan dolgokra, mint a rulett. Ez igaz olyan dolgokra, mint a Powerball. Ha veszel egy lottószelvényt, az értéked nettó negatív. Tehát ha folytatod ennek a játéknak a játékát, akkor statisztikailag csődbe mész. És ez semmit sem mond egy személy vagyonának útjáról. Valamit mond a vagyonútvonalak általános tendenciájáról a játékok sorozata során.
Tehát itt van egy táblázatom arról, hogy az emberek ruletten játszanak egy kaszinóban. És amit itt láthatsz, ez a lila út valójában elég jól teljesít, igaz? Ez a lila út majdnem 10 000 dollárt keres, de mindenki más következetesen pénzt veszít. Nos, mi történik, ha folytatják a játékot? Nos, nézd meg, mi történik mindenki vagyonútvonalával. Végül mindenki nettó nulla vagyonnal végzi, és néhányan még negatívba is kerülnek itt. Tehát ez a szerencsejáték ötlete. Bármit is teszel, a döntésed nem fogja befolyásolni a várható értékedet. Nincs optimális döntés. Nos, minden egyes kimenetel véletlenszerű. Tehát rövid távon nettó pozitív lehetsz, és abbahagyhatod a játékot, mielőtt ténylegesen veszteséget halmoznál fel. De ez a szerencsejátékos szobája problémájává válik. És van egy videóm erről, ha szeretnéd megnézni. De a tanulság az, hogy a szerencsejáték negatív konnotációkkal bír. Joggal. Bármit is teszel, negatív EV-t fogsz felhalmozni a játékok sorozata során, és kifogysz a pénzből.
Nos, szeretnék itt nagyon világos lenni, mielőtt folytatnánk. Nem teszek megjegyzést az ergodicitásról itt. Additív fogadásokat vizsgálunk. De ha tanulmányoztad a sztochasztikus folyamatokat, vagy érdekelnek a megjegyzéseim arról, hogy egy vagyonútvonal ergodikus-e vagy nem ergodikus, kérlek, nézd meg a videómat, hogyan kell kereskedni a Kelly kritériummal. Ott tárgyalom az optimális fogadásméretezést. Tárgyalom az additív és multiplikatív fogadásokat. Ez lesz a legjobb hely, ahová elmehetsz. Mindazonáltal itt az additív fogadások ötletét fogjuk vizsgálni. Valójában, ha multiplikatív fogadásokat vizsgálnánk, ez az egész érv csak extrém mértékben megnövekedne.
Rendben, szerencsejáték nettó negatív EV rossz negatív konnotációk. Bármit is teszek, bármilyen döntést is hozok, ha folytatom a játékot, végül elveszítem az összes pénzemet. Miben különbözik a póker és a kereskedés? Az is csak szerencsejáték, igaz? Nos, nem. Bizonytalan kimenetelekkel foglalkoznak, persze, de kimeneteleiket nem egy rögzített valószínűségi tömegfüggvény vagy sűrűségfüggvény szabályozza. Ebben az esetben a várható érték fogalma továbbra is érvényes, de a cselekedeted vagy tétlenséged, bármilyen chính sách vagy stratégiát is használsz, közvetlenül hozzájárul a várható értékedhez. És a trükkös dolog ebben a térben az, hogy csak azért, mert nehéz megtanulni egy chính sáchot az optimális játékhoz, még nem jelenti azt, hogy negatív él van ellened, és az rögzített. Ez egy nagyon, nagyon kritikus különbség, mert ha megnézed a pókerbotokat, igaz, statisztikailag felülmúlhatják szinte bármelyik átlagos játékost. És azt mondhatnád, hogy mi? Ez csak véletlenszerű, és a póker csak véletlenszerű, és ez csak szerencsejáték. De miért tudnak ezek a botok következetesen felülmúlni? Valamit tanulnak. És ezt tanulják. Megtanulják, hogyan optimalizálják az EV-t. Valójában a póker ennek egy nagyon különleges esete, mert még csak nem is kell nettó pozitív EV-vel cselekedned. Ha egy asztalnál játszol valakivel szemben, aki rossz döntéseket hoz, mert nem tudja, milyen a pozitív EV, akkor elveheted az összes várható értékét, és profitálhatsz a rossz döntéseiből. Ez ebben az értelemben nulla összegű játék. Mindig megemelhetsz egy hatalmas lapot, majd dobhatsz. Mindig cselekedhetsz szuboptimálisan. Mindig felpakolhatsz egy őrült mennyiségű tőkeáttétellel egy kereskedésen, majd azonnal eladhatod, amikor a dolgok más irányba mennek. Csak azért, mert szuboptimálisan cselekedhetsz, még nem jelenti azt, hogy az egész tér szerencsejáték. Várható értékkel foglalkozunk. A kimenetel maga bizonytalan, de a cselekedeted vagy tétlenséged befolyásolja a sodródást a kezek, kereskedések, bármi sorozata során. Vagyont halmozol fel, vagy nem?
Van egy nagyszerű példám arra, mit jelent egyfajta optimális chính sách megtanulása. Ez szó szerint az, amit a megerősítéses tanulás csinál. Megtanulja, hogyan maximalizálja egy játék valamilyen várható értékét egy chính sách alapján. És ezt úgy teszi, hogy felfedezi és kihasználja a teret. Itt van egy rulett játék. Van néhány játékosom, kettő, három és négy, akik csak naivan fogadnak. Véletlenszerűen fogadnak. És természetesen idővel végül elveszítik az összes pénzüket, akárcsak az első példában. De mi történt a nulla és az egyes játékosokkal itt? Elkezdtek felhalmozni mindenféle vagyont, és végül nagy számú játék után mi történt? Mindegyikük több mint egymillió dollárt halmozott fel. Nos, ez azért van, mert megtanulták az optimális chính sáchot ehhez a módosított ruletthez. Ebben a módosított rulettben, ha pirosra pattan, akkor a következő körben nagyobb valószínűséggel pattan feketére, és fordítva. Tehát ez a két játékos képes volt kitalálni ezt az optimális chính sáchot, míg mindenki más szuboptimálisan cselekedett. Ez az, ami megváltoztatja a rendszer teljes dinamikáját. Ez már nem egy rögzített valószínűségi tömegfüggvény. Ez az, hogy optimálisan cselekedjünk ebben a bizonytalanságban, hogy idővel felhalmozhassuk azt a várható értéket, mint a nulla és az egyes játékosok.
Tehát miért olyan nehéz ezt megtenni? Miért olyan nehéz megtanulni egyfajta optimális chính sáchfüggvényt a várható érték maximalizálásához? Nos, nézzük meg ezeket a játékosokat. Nem mentesek a csökkenéstől. Tehát ha bármilyen esetet nézel, igaz, hogy vannak vesztes sorozataik bizonyos pontokon. Ez azért van, mert az egész tér véletlenszerű. Továbbra is véletlenszerűséggel működsz. Tehát még akkor is, ha van valamilyen optimális chính sáchod vagy stratégiád, amelyet tapasztalatból vagy valamilyen bot, valamilyen megerősítéses tanulási ügynök révén tanultál meg, amely kitalálja. Továbbra is halmozhatsz fel veszteségeket bizonyos pontokon, még akkor is, ha optimálisan cselekszel. De ráadásul mind a pókerben, mind a kereskedésben a játék rendkívül dinamikus. Az egész rendszer megváltozik az asztalnál ülő emberek alapján, az alap bankrollod alapján, hogyan játszottad az utolsó kezedet. Van egy pszichológiai komponens is. Túl sok minden van ahhoz, hogy belemenjünk abba, ami meghatározza az általános EV-det, hogy kvantitatív módon kiszámoljuk. Nos, persze, egyes tényezők nagyobb ingadozást okozhatnak, mint mások. Jelenleg nem beszélünk semmilyen magyarázott variancia intézkedésről. Talán a jövőben meg fogjuk tenni. De ha megértjük azt az ötletet, hogy ezek a rendszerek olyan bonyolultak, annyi mozgó alkatrésszel, mint a kereskedés, a makro rezsim, az aktuális adminisztráció, az utolsó kereskedésed, a portfólió értéke, mindezek a dolgok megváltoztatják a rendszer teljes dinamikáját. Ez teszi olyan nehézzé a kereskedést, igaz? Ez teszi olyan nehézzé a pókerezést. Megpróbálod megtanulni ezt az optimális chính sáchot, de ez az optimális chính sách megváltozik a környezetben lévő minden alapján, igaz?
Tehát van-e bármilyen igazolás a pókerjátékosok és a profi kereskedők képességeire? Igen, persze, 100%, abszolút van. De több szempontot is figyelembe kell venni annak megkülönböztetésére, hogy ez készség-e vagy szerencse. Ez nem triviális probléma. Egy egyszerű érv pókerbotok használatával megmutatja, hogy lehetséges egyfajta optimális chính sách megtanulása nettó pozitív vagy nettó nulla EV-vel való cselekvéshez. Megpróbálod maximalizálni a várható értékedet. Ugyanez igaz a kereskedési kapacitásban is. Valójában van már irodalom, amely megerősítéses tanulást alkalmaz a delta fedezésére. Látogathatsz el a deephedging.com oldalra, és nézd meg ezt. Ha nem lenne lehetőség egyfajta optimális chính sách megtanulására, akkor szó szerint csak vakon lövöldöznénk ebben a térben, és véletlenszerűen cselekednénk, és néhányan véletlenül halmoznának fel őrült mennyiségű vagyont, ami nagyjából hasonlít ehhez a lila úthoz ebben az első rulett példában. Ha felhalmozod ezt a vagyont, mielőtt valamilyen szuboptimális döntés vagy negatív él beüt, akkor dicsekedhetsz vele a barátaidnak. De a többiek számára ez csak nettó negatív EV, szuboptimális EV, vagy legjobb esetben is csak nullszaldós lesz.
Most, hogy megértettük a várható érték fogalmát, és a különbséget a szerencsejáték és az olyan dolgok között, mint a póker és a kereskedés, a pókert és a kereskedést egy hiányos információjátékának nevezném, ahol cselekvéseink vagy tétlenségünk pozitív vagy negatív módon járulhat hozzá az általános várható értékünkhöz. Készen állunk arra, hogy megközelítsük a napikereskedés ötletét. És amit tenni fogunk, az egy szimulációt fogunk nézni 100 napikereskedőről, és azt fogom mondani, hogy mindegyikük lényegében nettó nulla EV stratégiával kereskedik. Tehát ez nagyon nagylelkű. Azt mondja, hogy a stratégiájuk összességében nettó nulla EV. Legjobb esetben is csak nullszaldósak lesznek hosszú távon. Ismétlem, ez nem megjegyzés az ergodicitásról. Ha ez tényleg így lenne, ez az érv extrém módon az én javamra szólna. Tehát a több ergodikus példára fogunk összpontosítani, de ismét, ha érdekel ez a téma, nézd meg a másik videómat. A következmények kissé őrültek ennek a szimulációnak.
Tehát van 100 napikereskedőm. Ezerszer kereskednek. És láthatod, hogy néhányan 80% feletti nyereséggel fejezik be. Néhányan 80% feletti veszteséggel fejezik be. És nincs különbség az egyes kereskedők között. Mindannyian ugyanazzal a stratégiával kereskednek. Ez egy nettó nulla EV stratégia, de csak úgy alakul, hogy néhányan olyan utat járnak be, amely vagyont halmoz fel, és néhányan olyan utat járnak be, amely elveszíti azt. Tehát mit is jelent ez valójában erre a stratégiára nézve? Nos, maga a stratégia nettó nulla EV. Tehát átlagosan nem szabad vagyont felhalmoznod. Ez itt ez a középső vonal, ez a fehér pontozott vonal. De még így sem tudjuk, hogy melyik vagyonutat fogja bejárni bármelyik kereskedő. Felhalmozhatnak rengeteg vagyont, ami következetesen jövedelmezőnek tűnik, még akkor is, ha az egész stratégia nem az, és néhányan nem olyan szerencsések. Ez az, amit korábban említettem, amikor azt mondtam, hogy ez egy őrült ciklus, mert ha van valamilyen guru kereskedő, akinek van iskolája, hogy megtanítsa neked a kereskedést, és van ez a száz diákjuk, és mindannyian ezzel a szar nettó nulla EV stratégiával kereskednek. Néhányan őrült mennyiségű vagyont halmoznak fel. Valójában, ha a rendszer nem ergodikus, és lehet, hogy enyhe pozitív él van bizonyos esetekben, akkor néhány ember extrém vagyont tapasztalhat a felső oldalon, míg mindenki más felhalmozott negatív EV-t és szörnyű vagyont tapasztal. És ez csak a túlélési elfogultság. És talán még túl sok hitelt is adok nekik, mert azt érvelem, hogy ha úgy van, hogy képesek voltak vagyont felhalmozni valamilyen kereskedési számlán, akkor az statisztikailag lehetséges, és még mindig lehet véletlen, de lehet, hogy egyszerűen hazudnak. Ez is lehet.
Folytassuk a szimuláció elemzését. A szimulációban szereplő 100 kereskedő közül hét 50% feletti hozammal fejezte be. Nos, ez a stratégia nettó nulla EV, de mégis hét ember büszkélkedhet olyan számlákkal, amelyekkel ez a stratégia következetesen jövedelmező volt. Mi van a többiekkel? Gondolj erre egy kereskedési iskola szempontjából. Nos, ha van ezer emberem, ha ez lineárisan skálázódik, akkor mi van? Van 70 emberem, akiket bemutathatok a potenciális diákoknak. És akkor azokat, akik nem járnak sikerrel, azt mondhatom: "Nos, ó, hát, tudod, nem voltál elég elkötelezett, vagy csak, tudod, nem igazán értetted meg, hogyan kell alkalmazni a kurzust, igaz?" mint mindezek a nagyon nevetséges kijelentések, csak azért, mert statisztikailag igen, valószínű, hogy néhányan közülük vagyont halmoznak fel. De ismétlem, ez nem a többség. Nos, következetesen jövedelmezőnek tűnnek, de valójában a stratégia nettó nulla EV. Nézd meg a Sharpe-arányaikat. 1,3, 1,16, 1,06 Sharpe-arány. Talán tőkeáttétellel akarnak majd kereskedni ezzel a stratégiával, de ez felháborító. Csak egy szerencsés mintapályát jártak be ezzel a nettó nulla EV stratégiával. Ez egy őrült koncepció és egy őrült ötlet arról, hogyan táplálja tovább a guru kereskedő kereskedési iskola ciklusát. A kereskedési iskolának vannak diákjai. Néhány diák jól teljesít. Túlélési elfogultság. Mutassuk meg azokat. És akkor nézd meg, ezeknek az embereknek 1,3, 1,5, 2, 3 Sharpe-arányuk volt. De igen, tudod, diákjaik 99%-a talán mindannyian pénzt veszít. De az is lehet, hogy semmi sem történt, és egyszerűen csak hazudnak.
Természetesen ezt kiterjeszthetjük egy jövedelmező napikereskedési műveletre. Itt pozitív várható értéket vizsgálunk. Tehát 100 kereskedő kereskedik egy nyerő stratégiával, és 52%-os nyerési arányuk van, ugyanannyi keresettel, mint kockázattal minden egyes kereskedésen. Tehát pozitív sodródást fogsz látni itt. Ez a fehér pontozott vonal már nem csak nettó nulla lejtő. Valójában pozitív lejtője van. És persze, a következmények az, hogy a vesztesek nem fognak annyit veszíteni, és a nyertesek többet fognak nyerni. De ebben a kontextusban egészen őrült kijelentéseket láttam. Volt egy napikereskedő, akit nem is olyan régen néztem, miközben két másik kereskedőt vizsgáltam ebben a térben, akik a centrális határeloszlás tételét idézték a futures kereskedési stratégiájukhoz, hogy ha csak folytatod a kereskedést napon belül, akkor végül a stratégiád konvergál ehhez a nettó nyereséghez, és ez annyira, annyira rossz, és annyira helytelenül alkalmazza a tételt. Elképesztő volt nézni. És az emberek nem tudják, mi az a centrális határeloszlás tétel, ezért hisznek benne. És ez egyszerűen felháborító.
Tehát itt van egy pozitív sodródás esete. Van mindezek a kereskedők, akik ezerszer kereskednek. 100 kereskedő kereskedik ezzel a nettó pozitív EV stratégiával. Nézd meg. 100-ból 32 fejezte be 50% feletti hozammal. De ez nagylelkű. Hány kereskedő tapasztalt olyan csökkenést, ami nagyobb volt, mint az eredeti alapja? 94% ebben a mintapálya készletben, a 100 kereskedőből 94 elvesztette a pénzét az eredeti befektetése alatt egy ponton a szimuláció során. Hányan folytatnák? Gondolod, hogy mind a 100 fogja folytatni a végéig? Nincs esély. Ebből a 94-ből hányan adnák fel? Hányan voltak a 94-ből a 32 részét képezik? Ez az a fajta elemzés, amit meg kell tenned, amikor erre a térre gondolsz. Továbbá, ez egy nagylelkű eset. De ez egy pozitív EV stratégia. Ez pozitív várható értékkel rendelkezik. Még így is, 100 kereskedőből 11 pénzt veszített 1000 kereskedés után. Tehát még akkor is, ha optimálisan kereskedtek volna az egész idő alatt, követve a stratégiát, feltételezve, hogy stabil volt és nem változott az idő múlásával, és nem volt problémájuk, amikor pénzt vesztettek, és továbbra is optimálisan kereskedtek, akkor is pénzt veszítettek volna. 100 kereskedőből 11 még mindig pénzt veszített volna.
Tehát mi a helyzet a valóságban? Nos, az intézmények nem így építik ki a stratégiákat. Amikor megközelítesz egy napikereskedőt, valamilyen kriptomilliomost vagy akármit, akárminek is akarják magukat ábrázolni, ha idősori regressziókat, FMA mcbth regressziókat javasolsz, a statisztikai árhibák és a beárazott kockázat közötti különbséget, nem tudnának semmit sem mondani. A kvantitatív kutatási módszertan, amely az intézményi minőségű stratégiák kidolgozásába kerül. Nem tudják, hogyan néz ki. Nem tudják, milyen iterációs sorozatot jársz be az adatok beszerzése, tisztítása, előfeldolgozása, az adatcsatorna, a visszatesztelő motor kidolgozása során, amellyel nem ismerkedtek meg az egész folyamattal. Az alfa annyira idegen fogalom számukra, hogy tudod, csak nyerési arányokat és havi dollárokat parádéznak. Ezek nem kereskedési mutatók. Ezek csak csapdák.
Tehát van-e egyáltalán lehetőség jövedelmező napikereskedővé válni? Nos, mit is jelent ez valójában? Hogyan kereskedsz? Milyen stratégiákkal kereskedsz? Különböző instrumentumokon cselekszel? Minden nap ugyanaz a stratégia? Vagy csak önkényesen cselekszel? Ugyanúgy, ahogy valaki megtanulna pókerezni, de elveheti mindenki más negatív EV-jét. Ezt nem teheted meg kereskedési környezetben. Teljesen más, igaz? Tehát a kielégítő válasz az, hogy nagyon valószínűtlen egyfajta stabil intraday alfa, egyfajta statisztikai árhiba vagy beárazatlan kockázat megtalálása, amit kihasználsz. De lehetséges? Persze. De statisztikailag is lehetséges, ahogy itt megmutattam, hogy csak nettó nulla, nettó negatív vagy nettó pozitív EV-vel halmozz fel vagyont. Ez is ugyanolyan lehetséges. Nem olyan könnyű kibogozni, mint bárki gondolná. Ez egy nem triviális probléma, ezért eshetnek bele az emberek. Ez egy nagyon nehezen meghatározható tér az első helyen. Tehát valaki egy sor önkényes döntést hoz. Vagyont halmoznak fel, következetesen jövedelmezőek, de ez semmit sem mond a stratégia általános EV-jéről. És ezt akarjuk szem előtt tartani. Ha van valamilyen igazi árhiba, valamilyen igazi igazi stratégia, akkor képesnek kell lenned arra, hogy megfelelő elemzést végezz rajta. Képesnek kell lenned arra, hogy véletlenszerűen nézd meg az idősori felosztásokat, és megfigyeld ezt a megfigyelést, ezt az árhibát következetes módon. És ez az, amit egy intézmény tenne. Pontosan így elemeznék egy stratégia hatékonyságát. De ebben az esetben csak dartsokat dobálunk egy dart táblára.
Túl hosszú, nem néztem meg. Itt van az összefoglaló. A szerencsejátékok alapvetően különböznek a hiányos információjátékoktól, ahol a döntéshozatalod befolyásolja a kimeneteledet és természetesen a várható értékedet. Még akkor is, ha véletlenszerűen cselekszel, néhányan következetesen jövedelmezőek lehetnek, és másoknak nyereményeket prédikálhatnak, vagy egyszerűen csak hazudnak. Néhányan optimálisan fognak cselekedni, és az élük jól definiált és jól kereskedett lehet, de még így is pénzt veszíthetsz ebben a kapacitásban, és még mindig ugyanabban a medencében működnek, mint más kereskedők, akik tájékozatlanok és csak szerencsések lehetnek. Annak megkülönböztetése, hogy optimálisan cselekszel-e, nem triviális feladat. A múltbeli teljesítmény nem jelzi a jövőbeli eredményeket. Ezért, ha megnézted bármelyik mintapályát, igaz, az a nagy, a várható hozamok nem lesznek stabilak. Nem várod, hogy hasonló teljesítményt láss a jövőben. Ez a várható teljesítmény, ez a fehér pontozott vonal. Még súlyosabb a nettó nulla EV-vel rendelkező szimuláció esetében, mert a várható teljesítmény nettó nulla. Természetesen bárki, aki azt sugallja, hogy van valamilyen szent grál stratégiája, vagy szerencsés idióta, vagy csak hazudik, és megpróbál eladni neked valamilyen kereskedési leckét. És ironikus módon, ha ezer embert tanítanak, néhányan véletlenül sikeresek lesznek. És persze, ez úgy fog kinézni, mint egy túlélési elfogultság, ahogy parádéznak a kereskedési számláikkal, és több diákot próbálnak szerezni maguknak.
Áttérés a jövőbeli témákra. A Black-Scholes egyenlet levezetése és megoldása minden bizonnyal szerepelt a napirenden, hogy megértsük a különböző opciós kockázati kitettségeket és elméletileg, honnan származnak. Tehát szeretnék egy videót készíteni erről a témáról. Több kvant buildet fogunk készíteni. Készítenünk kell azt a bevételi irányítópultot a volatilitás csökkentéséhez a "Hogyan kereskedjünk az opciók implikált volatilitásának csökkentésével" videómhoz. Tehát várjátok azt a videót és további kvant buildjeinket az Interactive Brokers-szel. Meg kell beszélnünk a sztochasztikus modellek, a sztochasztikus volatilitási modellek kalibrálását a piaci implikált volatilitási felületekre. A H modellt fogom példaként használni, mert hatékony módszereink vannak az opciók árazására ebben a keretben a fast Fourier transzformáció révén, miután megvitattuk a Car Madden kutatását. Szeretném kiterjeszteni a neurális hálózatokra és a gépi tanulási megközelítésekre is ezeknek az árazási funkcionálisoknak az közelítésére. Úgy gondolom, hogy ez egy jó kiterjesztés a kalibráció megvitatása után, mert ez jut el a hatékonysági aggályok lényegéhez, amikor bonyolultabb modellekhez lép. És egy szenvedélyes projekt természetesen a sztochasztikus folyamatok, a frakcionális Brown-mozgások, a Volta-folyamatok szimulálásának módszertana, és így tovább. Biztosan szeretnék videókat készíteni ezekről a témákról, ha van rá érdeklődés. Ezek inkább speciálisak. Mindazonáltal ezeket szeretném a jövőben megtenni.
És ez lesz ez a videó arról, hogy a kereskedés szerencse vagy készség-e. Remélem, élvezted. Remélem, tanultál valamit. Ha tetszett ez a videó, és szeretnél többet látni hasonlókat a jövőben. Kérlek, kommentelj, lájkold, iratkozz fel. Nagyon segít nekem. Csatlakozz a Discordunkhoz, ha kapcsolatba szeretnél lépni velem vagy bárki mással a Quanikill közösségből. Nézd meg a quankill.com oldalt, hogy elsajátítsd a kvantitatív készségeidet. Ezen kívül nagyon köszönöm a figyelmet, és a következő videóban találkozunk.