Algorytmy, Jim Simons i Analiza techniczna

Postawię sprawę jasno już na wstępie, żeby nie tracić miejsca i czasu:

Całkowicie łączę się z Grześkiem Zalewskim w admiracji dla dokonań współczesnego czarodzieja rynków Jima Simonsa, spisanych w bestsellerze o nim  „Człowiek, który rozszyfrował rynki finansowe”  🙂

I jednocześnie nie podzielam Grzegorza entuzjazmu co do tego, że działalność inwestycyjna tegoż właśnie Simonsa to dobry wzór dla poszukujących w Analizie technicznej źródeł własnego sukcesu na giełdzie.

Nawiązuję tym samym do jego niedawnego wpisu ->„Nowoczesna analiza techniczna”.

To oczywiste, że muszę się wytłumaczyć „dlaczego”. Z przyjemnością wkroczę do tej polemiki mając nadzieję, że to wszystkim czytającym otworzy umysły i pozwoli przyłączyć się do dyskusji. Postaram się zrobić to tak, by szansę zrozumienia wszystkich kwestii mieli również ci, którzy książki jeszcze nie czytali.

Mój podziw już wyrażałem w serii wpisów na temat wspomnianej książki, opisując dość szeroko zawarte w niej niemal wszystkie pomysły i strategie użyte przez Simonsa i jego współpracowników do uzyskania przez jego fundusz Medalion niewiarygodnych stóp zwrotu. Gdyby ktoś uparł się by je przeczytać, oto link:

Jim Simons – trader, który rozgryzł rynki

Mój opór, czyli kwestie Analizy technicznej w tradingu samego Simonsa, a przede wszystkim w jego algorytmach, to kwestia dość złożona, którą postaram się zwięźle zaprezentować poniżej, a rozwinąć szerzej w kolejnych wpisach.

***

Grzegorz zaproponował na podstawie historii Simonsa tezę, wg której zwolennicy AT oraz jej przeciwnicy powinni wyciągnąć wnioski z systematycznego przeszukiwania danych pod kątem powtarzalnych w nich układów i zależności, a potem je równie skutecznie przystosować na swój użytek (przy pomocy solidnej metody zarządzania pozycją). To jest bowiem przyszłość AT, a nie bazgranie po wykresach i nakładanie na nich oscylatorów.

Zapaliło mi się światło, ponieważ przypomniałem sobie swoją główną myśl po przeczytaniu książki, a idzie ona nieco w poprzek tak postawionej tezy. Ten mój wniosek po lekturze streściłbym mniej więcej tak:

   „Świetnie, że sukces Simonsa zaczął się właśnie od typowej Analizy technicznej, bo to znaczy, że istnieje w niej jakaś wartość i można się tym podeprzeć we własnych poszukiwaniach, a przy okazji wyrwać z ręki broń przeciwnikom AT. Cóż bowiem dowodzi jej skuteczności lepiej niż praktyczny, a przy tym spektakularny sukces jej użycia?

Jednak choć sam staram się do lat znaleźć w analizie danych inspirację dla własnych strategii, to w środowisku współczesnych algorytmów nie mam szans z Simonsami tego świata. Oni już dawno przerobili całą AT i to na sposoby, o których mi się nie śniło, mając do dyspozycji i super komputery, i zaawansowane technologie (sztuczna inteligencja), i zastępy speców z wszystkich dziedzin. A zależności, które dzięki temu znaleźli i eksploatują przestały przypominać poczciwą AT, to raczej kompleksowe Big Data któregoś rzędu, gdzie przetwarzanie samych cen instrumentów to zaledwie ułamek tej fabryki pieniędzy”.

Dodam jednak, że w zasadzie tego rodzaju myśli powziąłem na długo przed przeczytaniem samej książki, ona tylko je potwierdziła czarno na białym.

W podobnej pozycji jak ja znajduje się zdecydowana większość analityków technicznych oraz kandydatów na nich. Tak, możemy przekopywać dane za pomocą wcale nie tak złych komputerów, ale dojdziemy w ten sposób najwyżej do miejsca, które Simons już opuścił mniej więcej na początku tego stulecia.

Szukanie powtarzalności w danych to warunek wstępny, ale nie wystarczający. Tak naprawdę bowiem WSZYSTKIE rodzaje analiz giełdowych poszukują powtarzalnych schematów, tylko w różnych zbiorach danych. Znalezienie ich to jednak nie to samo co zyskowne inwestowanie, ponieważ dochodzi do tego kilka dodatkowych elementów (psychologia, losowość, MM, risk management itd).

Tymczasem Simons poszedł w tych powtarzalnościach dużo dalej- nie tylko szukał ich we wszystkich danych, które analizują giełdowi inwestorzy (unifikacja analiz: fundamentalnej, technicznej, portfelowej itd), to poszedł znacząco dalej, czyli analizował nie tylko dane spoza giełd (typu szumy kosmiczne), ale robił to przy użyciu najwyższego poziomu metod naukowych wszelkiego rodzaju, poczynając już od matematyki, o której nawet zaprawiony trader techniczny nie ma pojęcia.

Faktycznie, zaczęło się u Simonsa od AT, ale na tym kończą się podobieństwa i inspiracje.

Simons w początkowych latach rzeczywiście startował od rysowania po wykresach, i próbował robić to nawet wtedy, gdy go to zawiodło. Nie wiemy jednak dlaczego poległ na tym polu. Nie znalazł swojej przewagi? Czy wiedział jak jej szukać? Był impulsywny, zawiodły go emocje? Może jednak stosował ją dość losowo? Szczęśliwie dla siebie jednak przeszedł do etapu kolejnego, czyli „ilościowej AT”, gdzie wszystko co wymyśli człowiek weryfikuje komputer a potem realizuje.

Z punktu widzenia AT najlepszym materiałem o karierze Simonsa byłby ten, którego nie ma w książce. Nie mogło być, gdyż większość spraw jest objęta tajemnicą, a te które znamy, prawdopodobnie stały się już nieaktualne. A dochodzi do tego inny problem:

gdzie tak naprawdę zaczyna się tam AT i gdzie kończy?

Pierwsze strategie techniczne, które zamieniano w Medalionie na kody, są w miarę jasno opisane w tekście i sam spróbowałem je zresztą opisać tu na blogu (link wyżej). O ile jako tako do AT można zakwalifikować ich strategię typu „kup zamknięcie w piątek i sprzedaj w poniedziałek”, to co zrobić ze strategią typu „kup spółkę jeśli media opublikują o niej X materiałów w czasie T”? Też prosta, ale wymaga obróbki danych innych niż same kursy.

Zresztą już w latach 80tych większość tych ich strategii opierała się na korelacjach wielorynkowych. Coś, co Murphy opisał w książce „Międzyrynkowa analiza techniczna”. Tylko kto z techników tak naprawdę para się tradingiem w oparciu o zależności międzyrynkowe?

W latach 80-tych przyszła moda na strategie trend-following, z których wyrośli dzisiejsi giganci typu MAN, Winton Capital  czy D.E. Show. Simons się tego nauczył i przetestował a potem używał. To już bliższe temu, co na co dzień robimy jako technicy. Tyle że Simons otwarcie powiedział na wykładzie TED, że ta przygoda się definitywnie zakończyła i nie używają więcej metod trend-following (cytat poniżej z tego właśnie wykładu).

Więc praktycznie to, co robi Simons, a w zasadzie jego fundusz przez ostatnie 2 dekady, niewiele ma już wspólnego z AT, jakie my rozumiemy i używamy. To wieloaspektowe analizy ton danych, których nawet sam opis byłby zbyt skomplikowany na potrzeby książki. Nie dowodzi to skuteczności samej AT, a przy tym jest niedostępne pod względem sprzętu, danych, software’u i zaawansowania naukowego nawet dla zaawansowanego inwestora technicznego.

Jedyne co możemy faktycznie wywnioskować z opisów w książce to jest co najwyżej to, że jakieś strategie techniczne sprawdziły się 2-3 dekady temu. Nie znamy jednak szczegółów. Bardzo możliwe, że nie działają one dzisiaj, ponieważ nie tylko zmieniły się same rynki, to jeszcze dzięki technologii powstało tysiące firm, które wszystkie te strategie mogą sobie w kilka godzin przetestować na sposoby, o których możemy pomarzyć co najwyżej. A ponieważ wiele funduszy ich używa, samo to powodowało zanik tych nieefektywności.

A zresztą, gdyby to było tak proste, to wszyscy ci giganci algorytmów zarabialiby dziś w oparciu o AT worki pieniędzy. A tak nie jest niestety. Mieliśmy nawet polskie fundusze typu algo i zostały po nich w większości strzępki.

To znaczy, że nawet wszyscy oni, poza jednostkami, nie potrafili dogonić fenomenu Simonsa!

Jakie szanse w tym wyścigu mamy więc my, zwykli inwestorzy techniczni?

Otóż mamy, nie jest jeszcze aż tak źle. Wyjaśnienie tego wymaga jednak osobnych wpisów, więc do sprawy wracam w kolejnym tekście.

CDN

—kat—