#стратегия #MachineLearning
Индекс S&P500 + Машинное обучение
Мы
уже писали о том, как американские управляющие используют машинное обучение в своих стратегиях и обгоняют индекс S&P500. Ядро их бизнеса – вычислительные центры и квантовые департаменты. В прошлом году мы создали похожий стартап внутри компании – наняли особенных аналитиков, владеющих численными методами прогнозирования финансовых рынков и навыками программирования. Мы называем их квантами.
Их цель – создать стратегию, которая впитает в себя преимущества компьютера и человека, в результате чего сможет обогнать индекс S&P500.
Что сделали:
1. За первичной консультацией обратились к научным сотрудникам Финансового университета при Правительстве РФ, у которых уже были разработки в области компьютерного моделирования финансовых рынков. Они щедро поделились некоторыми из них, и наши кванты стали их дорабатывать.
2. 20 портфельных управляющих и аналитиков в нашей компании получили задание проанализировать по 505 графиков акций компаний, входящих в индекс S&P500 (да-да, их 505, а не 500), с 2009 до 2018 год. Каждый должен был отметить на графиках точки начала и конца трендов, которые они смогли распознать. В среднем каждый участник потратил две недели на выполнение задания. У всех получились разные результаты – разное количество трендов, точек разворота.
3. На основании полученных результатов с помощью методов машинного обучения кванты создали модель, копирующую поведение каждого участника эксперимента. Это одна модель, у которой было 20 пресетов (наборов параметров) – свой для каждого участника. По сути они научили компьютер смотреть на рынок так же, как это делают наши эксперты.
4. Протестировали все наборы параметров на трёхлетнем периоде с 2015 по 2018 год. Сравнили результаты тестовой торговли и выбрали победителя – модель с оптимальным соотношением доходности к риску.
5. Мы запустили стратегию в торговлю на реальных деньгах в августе 2018. С тех пор стратегия показала результат, равный индексу S&P 500 (смотрите график).
6. Кванты каждый месяц обучают модель вновь полученным свежим знаниям о рынке, улучшая таким образом её “зрение”.
Что можно сказать? Мне нравится сама идея, её элегантная реализация, но результат не впечатляет, нужно двигаться дальше. Давайте дадим ей время, она себя ещё покажет во всей красе.