How to Trade

[Zene]

Ez nagyrészt az egyik legfontosabb videó lesz, amit valaha készítek, és ez pedig a kereskedés. Egy nagyon ésszerű kérdés, amit feltehetünk, az az, hogy hogyan tanuljak meg kereskedni valamilyen részvény- vagy származtatott termékkel? Ki taníthat meg arra, hogy következetesen pénzt vonjak ki a piacról, jó döntéseket hozzak az alacsony vásárlás, magas eladás, magas eladás, alacsony vásárlás terén? Mit tehetek? Hogyan tanulhatom meg ezt a képességet?

Nagyrészt látni fogod, hogy az emberek tömegesen jönnek, hogy eladják neked a tanfolyamokat, vagy elmagyarázzák valamilyen stratégiát, ami nekik van. És nagyrészt ez nonszensz. És az ok, amiért ez nonszensz, az az, hogy persze, leegyszerűsítheted, és azt mondhatod, hogy ha pénzt tudnának keresni, miért mondanák el neked? De nem gondolom, hogy ez igazán ésszerű. Azt hiszem, egy lépéssel tovább kell mennünk, és meg kell vizsgálnunk a kérdés szerkezetét, igaz? Hogyan tanuljak meg kereskedni?

A "tanulni" szó szinte azt sugallja, hogy van egy ilyen statikus cél, mintha ha meglesz ez a tudás, képes leszek pénzt keresni. Ez egyáltalán nem így van. És ezért van az, hogy minden ilyen cég, mint a Citadel vagy a Jane Street vagy a Jump, vagy bármi, amit csinálni akarsz, mindezek a cégek ilyen magas szintű matematikát és statisztikát követelnek meg. A kódolás, igen, szükséges, és az összes pénzügyi tudás valahogy a háttérbe szorul, mert azt a munkahelyen is megtanulhatod. De az ok, amiért ez olyan fontos, az az, hogy ennek a játéknak, ennek a kereskedési környezetnek a dinamikája nap mint nap folyamatosan változik. Tehát ez a tanulás, ez a kereskedés megtanulása, vagy ez a "golden goose" stratégia, ami csak folyamatosan pénzt nyomtat, nem a helyzet valósága.

Tehát, amit ma szeretnék csinálni, az az, hogy adok egy példát arra, hogy milyen ez a dinamikus játék, egy naiv kereskedő és egy kvantitatív kereskedő segítségével. És minden alkalommal növelni fogjuk a példa összetettségét, amíg el nem érünk valamit, ami jobban hasonlít ahhoz, amit a piac képviselhet. Így jobban megértheted a teret, megértheted, kivel versenyezel, és megértheted az összes matematika és statisztika relevanciáját.

Kezdjük két naiv kereskedővel egy nagyon egyszerű játékban. A fej és írás valószínűsége 50%-ra van rögzítve. Ha fej jön ki, egy dollárt nyerek. Tehát ez azt jelenti, hogy aki részt vesz ebben a tranzakcióban velem, az fizet nekem egy dollárt. És ha írás jön ki, akkor 1 dollárt kell fizetnem a másik félnek. Tehát írás esetén elveszítek egy dollárt, fej esetén nyerek egy dollárt, ez 50/50. A várható érték nulla. Ha ezt a játékot nagyszámú iteráción keresztül játszom, a várható vagyonom nulla lesz. Ez nem nehéz fogalom megérteni.

Most mit értek naiv kereskedők alatt? Nos, ebben az esetben ez a játék statikus. Ez a játék idővel rögzített. Tehát a fej valószínűsége megegyezik az írás valószínűségével. Ez 50/50. És a játék minden iterációján keresztül ugyanaz marad. Naivnak mondom, mert ezt a játékot minden iterációban játszani fogjuk. Mindkét kereskedő, én és aki részt vesz ebben a játékban vagy ebben a tranzakcióban velem, úgy dönt, hogy játszik, függetlenül bármilyen külső információtól. Tehát függetlenül attól, hogy hatalmas negatív vagyont halmoznak fel, akkor is játszani fognak. És én is így teszek. Tehát ebben az esetben ez valahogy nettó nulla.

Tehát mit tehetünk itt? Nos, először is nézzük meg a játék statikus jellegét. A P rögzített a játék minden iterációján keresztül. Ez nem praktikus, igaz? Tehát idővel a piac dinamikája változni fog. A vállalatok dolgokat tesznek. Szabályozás történik. Dolgok történnek. Tehát egyértelműen ez a statikus játék nem képviseli, hogy milyen lenne egy valódi piac. Tehát az első dolog, amit teszünk, az az, hogy létrehozunk néhány meglehetősen bonyolult dinamikát, hogy ez a valószínűség változzon az idővel.

Tehát, amit itt tettem, az az, hogy létrehoztam egy új játékot, ahol ugyanaz a két naiv kereskedő vagyunk. Tehát csak úgy döntünk, hogy részt veszünk ebben a játékban, ebben a tranzakcióban, függetlenül bármilyen külső információtól. Azonban a fej és írás valószínűsége idővel változni fog. Tehát amikor most szimulálom ezt a játékot, és szimulálok egy vagyonutat, drasztikusan eltérő vagyonutat fogsz látni. Tehát amikor ezt nézem, megnézem a valószínűséget az idővel, változik. Tehát láthatod, hogy az elején közel van az 50%-hoz. Tehát 50/50, mint az eredeti statikus tér. De aztán 30%-ra esik, nagyjából 80%-ra emelkedik a fej. És ez egy sztochasztikus folyamat.

Most ez a véletlenszerűség, amit a piacon látnál. Ez az, ha megnézed az olyan dolgokat, mint a várható hozamok, valójában nincs mérőszám a várható hozamokra. Ez volt az utolsó videónk mindenről. Ha megpróbálod ezt a kumulatív várható hozamok mértékét venni, akkor olyan szerkezetet erőltetsz rá, ami valójában nincs ott, de hasznos-e még akkor is, ha a szerkezet nincs ott? Ezt vizsgáljuk most.

Tehát, amink itt van, az egy vagyonút. Tehát, ha fej jön ki, emlékezz, egy dollárt kapok. Ha írás jön ki, egy dollárt vesztek. Tehát ebben az esetben, ha csak triviálisan játszom a játékot, ez lesz a vagyonutam. És amikor ezt újra futtatom, más vagyonutat fogok kapni. És természetesen, ahogy a paraméter, ez a populációs paraméter, ami ismeretlen, átlagosan magasabb, a vagyonom növekedni fog, mert akkor nagyobb esélyem van a fej látására. Tehát amikor a fej valószínűsége 80%, akkor akarok a legtöbbet játszani. Amikor közel van a nullához, akkor akarok a legkevesebbet játszani, mert nézd meg, mi történik a vagyonommal. Amikor a fej valószínűsége magas, több vagyont halmozok fel. De amikor a fej valószínűsége alacsony, vagyont vesztek. Tehát ez egy érdekes gondolat, amit érdemes szem előtt tartani.

Tehát talán van mód arra, hogy még akkor is, ha ez a mögöttes út ismeretlen számunkra, talán van mód arra, hogy megbecsüljük. És amit tenni fogunk, az az, hogy vesszük a legutóbbi érmedobásokat, hogy megpróbáljuk megbecsülni, hogy milyen lesz ez a populációs paraméter.

Hirtelen most információnk van, amikor a partnerünknek nincs. Tehát, amit értek, az az, hogy szerkezetet erőltetek, ahol nincs szerkezet. A központi határeloszlás-tétel, a nagy számok törvénye nagyrészt nem alkalmazható erre a nem-stacionárius sorozatra. Azonban még mindig hozhatunk megalapozott döntést.

Tehát mit értek ezen? Nos, nézzünk meg egy új környezetet. És ez csak a vagyonutak sorozata az idővel, ha naivan folytatom ezt a játékot. De nézzünk meg egy új játékot. Nézzünk meg egy új játékot, ahol most egy tájékozott kereskedő vagyok. Egy kvant kereskedő vagyok, és egy naiv kereskedővel üzletelek. Tehát különböző modelljeink vannak. Ők játszani fognak, de én választom, hogy részt veszek-e ebben a dinamikus játékban. És amit tenni fogok, az az, hogy veszem az utolsó 30 érmedobást, és megpróbálom megbecsülni a fej valószínűségét.

Most mindig tévedni fogok. Biztosan tévedni fogok. Természetesen van egy nagyon kicsi esélye annak, hogy körülményektől függően sikerül, és igazam lesz, de mindig tévedni fogok. Hogyan segít ez a döntésemben? Nos, emlékezzünk, ha megnézzük ezt a vagyonutat itt fent, akkor olyan időszakokban akarunk kereskedni, amikor túlnyomórészt több mint 50% esélyünk van a fejre. És ha 50% alatt vagyunk, akkor nem akarunk üzletet kötni.

Tehát remélhetőleg, amikor ezt a szerkezetet erőltetjük a valószínűség becslésére, még akkor is, ha tévedünk, remélhetőleg, ha úgy döntünk, hogy részt veszünk egy tranzakcióban, van némi előnyünk, és ez az előny idővel pozitív vagyon felhalmozódásához vezet, és ez valóban az előny. Ez a pozitív várható érték felhalmozódása.

Tehát próbáljuk meg ezt. Próbáljuk ki ezt a stratégiát. Nem tudjuk, mi az igazi paraméter. Nem tudjuk, hogy 50/50, 70/30, 75/25. Fogalmunk sincs. De próbáljuk meg ezt a szerkezetet modellként erőltetni. Ismétlem, ez tévedés. De talán pozitív vagyont eredményez idővel. Nézd meg ezt.

Tehát, amit itt látunk, az az út, amit a mögöttes paraméter választott. Tehát itt láthatod, hogy 50% alatt kezdődött, és nem választottuk a tranzakciót, de végül 50% fölé emelkedett, és választottuk a tranzakciót. És ez a mi vagyonutunk. Tehát a másik kereskedő naivan vesz részt ebben a tranzakcióban. És ez a tranzakció egy játék, ahol van egy varázslatos érménk, amely bármikor véletlenszerűen megváltoztathatja a fejre és írásra esés valószínűségét.

Tehát, ha ez a helyzet, akkor hogyan hozhatunk megalapozott döntést? Nos, egy modellt erőltetünk a problémára, mint kvant kereskedő, aki naiv kereskedővel foglalkozik. És amit teszünk, az az, hogy reméljük, hogy felfedezhetünk valamilyen szerkezetet, amely előnyt biztosít számunkra a naiv kereskedővel szemben.

Tehát, amikor újra szimulálom ezt az utat, mi történik? Nos, itt láthatod, van egy időszak, amikor úgy döntünk, hogy részt veszünk egy tranzakcióban, igaz? Ez az, ahol megbecsültük a fej valószínűségét, hogy nagyobb, mint 50%. Tehát úgy döntünk, hogy részt veszünk. Aztán megfigyeltük a modellünkön keresztül, hogy ó, istenem, most van egy időszak, amikor 50% alatt vagyunk. Tehát nem fogunk üzletet kötni. A naiv kereskedő sem tudja egyik vagy másik módon. De nézd meg ezt.

Tehát nagyrészt olyan időszakban döntöttünk a tranzakció mellett, amikor pozitív előnyünk volt, és így halmoztunk fel vagyont. Ha úgy döntöttünk volna, hogy ebben az időszakban üzletet kötünk, ahol láthatod, hogy a becsült paraméterünk 50% alatt van. Tehát nem tesszük. Ha ebben a régióban üzletet kötöttünk volna, vagyont veszítettünk volna. Tehát kiderül, hogy még akkor is, ha a modellünk téved, előnyt ad nekünk.

Most nagyon fontos, hogy ez az előny, ami nekünk van, nem állandó. Egyáltalán nem állandó, mert emlékezz, van valaki, aki veled üzletel. Nem fog csak ott ülni, és hagyni, hogy ilyen hatalmas negatív vagyont halmozzon fel. Dinamikusan, menet közben fognak változni veled. Tehát talán egy bizonyos ideig van ez az előnyöd, de végül a naiv kereskedő létre akarja hozni a saját modelljét, hogy megpróbáljon versenyezni veled.

Tehát, amit itt tettem, az az, hogy vettem ezt a példát, és nagyszámú iteráción keresztül futtattam. És itt láthatod, hogy átlagosan pozitív vagyont halmozol fel, ha ezt a modellt alkalmazod a véletlenszerű szerencsejátékra, ahol a mögöttes paraméter teljesen ismeretlen, és csak döntéseket hozol arról, hogy üzletet kötsz-e egy naiv féllel. És még akkor is, ha ez a modell teljesen téved, nyereséggel kereskedsz. Előnyöd van.

Tehát mi van azzal az esettel, amikor egy kvant kereskedő vagy, aki ezt a szerkezetet erőlteti ismét, ahol a szerkezet nem pontosan létezik, a modell téved, de ezt az előnyt, ezt a vagyont halmozod fel az idővel, de most egy másik féllel üzletelsz, aki pontosan ugyanazt a modellt használja? Ha pontosan ugyanazt a modellt használják, akkor két kvant kereskedő vagyunk egy dinamikus játékban ugyanazzal a modellel, ki fog üzletet kötni? Senki sem fog üzletet kötni. És ez pontosan az, amit itt látunk. A vagyonút nullán marad.

Miért van ez így? Nos, ha megbecsülöm, hogy van előny, akkor a partner becsülni fogja, hogy nekem van előnyöm. Tehát nem fogunk üzletet kötni. De egyértelműen ez nem a valóság, igaz? A piacokon folyamatosan hatalmas mennyiségű tranzakciót látunk. Különböző modellek léteznek. Az embereknek különböző elképzeléseik vannak. Az emberek különböző stratégiákat próbálnak megvalósítani, és mindenki azt gondolja, hogy igaza van. Különben nem vásárolnának vagy eladnának, igaz? Nem alkotnánk piacot.

De ebben a példában, egy nagyon, nagyon egyszerű példában, ha két kvant kereskedő vagyunk, akik pontosan ugyanazt a modellt használják, és mindketten azt gondoljuk, hogy a másiknak különböző időkben előnye van, nem fogunk üzletet kötni. Nem tesszük. De mi van, ha ugyanazt a dinamikus játékot játsszuk, és két különböző modellt használunk? Dönthetünk az üzletkötés mellett. És ez pontosan az, ami itt van.

Tehát két kereskedőm lesz, az egyik egy 5 napos gördülő ablakot használ, a másik egy 60 napos gördülő ablakot használ a paraméter becslésére. És amit itt látni fogsz, az az, hogy ha ezt a srácot futtatom, akkor lesz egy kereskedő, akinek mindig van némi előnye a másik kereskedővel szemben. És ez az, akinek a farkas kereskedő halmozza fel a vagyont, mert gyorsabban alkalmazkodik a becsült paraméterhez a hosszabb gördülő ablakot használó kvant kereskedőhöz képest.

Most ez a példa csak egy reálisabb ötletet illusztrál, mint két fél, akik nem kötnek üzletet a piacon általában. Sok, sok kereskedő van, akik jelentős mennyiségű üzletet kötnek naponta, mert mindannyian azt gondolják, hogy igazuk van. Vagy pénzt kell bevinni a piacra, vagy likvidálni kell bármilyen pozíciót, amiben vagy, bármi is legyen, valamit csinálsz, mert muszáj, vagy azt gondolod, hogy igazad van. És ez a dinamika, ahol tájékozott kereskedők vannak, azaz ez a két kvant kereskedő a dinamikus játékban, ami a piac, különböző modellekkel, szinte tökéletesen festi le a képet.

A jobb modellel rendelkező személy több pénzt vesz el a másik kereskedőtől. Ez pontosan az, ami itt történik. De a legfontosabb dolog, amit szem előtt kell tartani, hogy mindkét modelljük téved. Senki sem ismeri a piac dinamikáját. Senki sem tudja, hogy néz ki az a sűrűség. Különben nem modelleznénk. De a modellek teljesen haszontalanok? Abszolút nem. Abszolút nem. Valójában ez a kereskedő a modelljét használja arra, hogy folyamatosan pénzt generáljon és vonjon ki a többi kereskedő zsebéből.

Tehát azt hiszem, ez tökéletesen megragadja a piac dinamikáját és a modellezés célját, és általában a kereskedést.

Ezeknek a példáknak a megértésével térjünk vissza a kérdéshez. Hogyan tanulunk meg kereskedni? Nagyrészt nem kereskedni tanulunk. Olyan modellek létrehozását tanuljuk meg, amelyek pozitív várható értéket biztosítanak számunkra valamilyen tranzakcióban vagy játékban, amit játszunk, hogy ezt a várható értéket idővel pozitív P&L formájában felhalmozhassuk, és továbbra is pénzt kereshessünk a döntéseinkből, legyen az diszkrecionális vagy valamilyen kvant kereskedési kapacitásban.

Tehát ezek a modellezési készségek azok, amelyeket ki kell építened. Meg kell értened a matematikát, a statisztikát, a számítástechnikát, mindazt, ami az ilyen modellek létrehozásához szükséges. Ez a nehéz rész. Miért vesz fel a Wall Street annyi PhD-t? Nem azért, mert tudnak valamit, amit te nem. Nem tudják, hogy az Apple felmegy vagy le fog menni a jövő héten. Senki sem tudja.

A modellezési folyamat teljes célja az, hogy megpróbáljunk olyan szerkezetet erőltetni, amely hasznos a döntéshozatalban, hogy előnyt biztosítson a versenytársaid felett a piacon. Csak úgy alakul, hogy a versenytársaid is a legokosabbak a világon, akik hasonló modellek létrehozására törekszenek, hogy akkor tudjanak üzletet kötni, amikor neked rosszabb az előnyöd, és ez a játék, ez a kereskedés. Ezért híres minden modell téved, de néhány hasznos.

Amikor a modellt az idősorra erőltettük a dinamikus játékban, tudtuk, hogy becsléseink tévednek, de ez mégis pozitív várható értékhez vezetett idővel, felhalmozva azt az előnyt, felhalmozva egy pozitív vagyonutat. És ez a cél, ezért a célod az, hogy fejleszd a kvantitatív készségeidet. Tanulj a matematikáról és a statisztikáról, amelyek szükségesek ezeknek a magas szintű modelleknek a megértéséhez, és hogyan valósulnak meg a gyakorlatban.

És pontosan ezért van itt a QuanGuild. Ezért van itt a quant.com. Különböző leckéink, gyakorlati kurzusaink, kurzusaink, amelyek nem arról szólnak, hogyan lehet egymillió dollárt keresni kereskedéssel, hanem arról, hogyan lehet modellezni a dolgokat. Milyen egy valódi kvantitatív kereskedési stratégia? Hogyan végezzünk feltáró adatvizsgálatot? Mi a modellfejlesztési folyamat? Ezért van itt a Quonild, és ezért ajánlom, hogy nézd meg a quonkild.com oldalt.

Ezen a ponton köszönöm szépen a figyelmet. Remélem, élvezted, és a következő videóban találkozunk.