• EUR / USD /
  • GBP / USD /
  • USD / RUB /
  • EUR / RUB /

Доходность алгоритмических стратегий зависит от вероятности развития ситуации на рынке

В них используется позитивная селекция, с которой мы постоянно сталкиваемся в жизни

Просмотров 239

В них используется позитивная селекция, с которой мы постоянно сталкиваемся в жизни

Меня часто спрашивают, в чем заключается основной принцип работы алгоритмических торговых систем. В чем их преимущества и коренное отличие от других видов инвестиций и каким образом компьютеры «угадывают тренды»? На самом деле компьютеры ничего не угадывают, а всего лишь делают ставки на финансовом рынке, используя так называемую позитивную селекцию.

Что это такое? Позитивная селекция – это выбор множества неких объектов или исходов, в котором вероятность положительного состояния объекта или положительного исхода некоторого события выше, чем отрицательного. Еще раз хочу отметить, что здесь мы говорим только о вероятности события, то есть о том, что если мы будем повторять или ожидать что-то (действие, прогноз и т. д.) много раз, то положительных исходов будет больше, чем отрицательных.

Примеров положительной и отрицательной селекции в повседневной жизни много. При страховании здоровья и жизни компании ограничивают возраст застрахованного порогом 60-65 лет. Это и есть позитивная селекция, то есть во множестве людей до 60-65 лет статистическая вероятность серьезного страхового случая меньше, чем у всех людей без ограничения возраста.

Или возьмем выдачу микрокредитов под завышенные ставки. Люди, которые их берут, видимо, имеют серьезные финансовые затруднения, иначе бы они этого не делали. Соответственно, клиенты микрокредитования – пример группы с негативной селекцией, где вероятность невозврата кредита гораздо выше. Именно риск невозврата заложен в повышенную процентную ставку.

Позитивная селекция полезна при выборе случайно меняющихся величин или событий, имеющих некоторую вероятность. Если же нужно выбрать самое большое из 10 яблок, оценивать вероятность нет необходимости: множество яблок фиксировано и не меняется во времени.

Сами того не подозревая, мы ежедневно используем позитивную селекцию в принимаемых решениях или сделанном выборе. Например, рано утром ходим на рыбалку или выезжаем на дачу. Нет гарантий, что рыба в это время дня точно будет клевать или что рано утром в субботу не будет пробок, но вероятность этих событий остается высокой.

Каким образом позитивная селекция используется в алгоритмическом трейдинге? Торговые модели проходят тестирование на прошлых рыночных данных. Далее они исследуются на стабильность получения финансового результата и ряд других показателей, таких как прибыльность, коэффициент Шарпа и др. Отобранные таким образом модели представляют из себя положительную селекцию, то есть вероятность их прибыльной работы в будущем больше, чем вероятность получения убытков.

Полная версия статьи http://www.vedomosti.ru/finance/blogs/2016/10/12/660670-dohodnost-algoritmicheskih-veroyatnosti

Яков Шляпочник, ИГ Норд Капитал


Комментарии

Добавить комментарий