Интервью с трейдером: Эрни Чен
В сегодняшнем подкасте мы познакомимся с Эрни Ченом — успешным алготрейдером, проработавшим в крупных инвест-банках мира, таких как Morgan Stanley и Credit Suisse. Эрни — автор книг по алгоритмическому трейдингу (которых, к сожалению, нет в русском переводе, но написаны простым языком, в связи с чем высокий уровень английского не понадобится):
- Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business (2008)
- Algorithmic trading: winning strategies and their rationale (2013)
- Machine trading: deploying computer algorithms to conquer the markets (2016)
Сегодня Эрни является частным алгоритмическим трейдером и утверждает, что для этого необязательно быть “квантом” или проработать в хедж-фондах или инвест-банках — к этому могут придти многие.
Подробности читайте в интервью ниже.
Аарон Файфилд (Aaron Fifield): Эрни, сперва хотелось бы узнать, с чего начался твой путь в трейдинге?
Эрни Чен (Ernie Chan): Началось все с того, что я закончил технический университет, получил PHD по физике (высшая ученая степень), а после попал в IBM в исследовательский отдел, где столкнулся с совершенно новым для меня ответвлением — компьютеризацией и искусственным интеллектом. Я занимался обучением компьютеров распознавать и понимать человеческую речь, а также другими компьютерными механизмами, связанными с лингвистикой. Это было в середине 90-х. Там я проработал три года, после чего попал в мир финансов.
Я переехал в Нью-Йорк, и те вакансии, которые были мне доступны с моим опытом, так или иначе были связаны с финансами. Так я устроился в дата-майнинг центр инвестиционного банка Morgan Stanley, где столкнулся с изучением и работой различных механизмов для трейдинга.
На тот момент меня привлекала именно техническая сторона процесса, я хотел продвигаться именно по технической карьерной лестнице, связанной с машинным обучением и искусственным интеллектом, но никак не с финансами. Но, тем не менее, именно тогда у меня стал расти интерес к финансовым рынкам.
АФ: Какой был твой следующий шаг?
ЭЧ: В процессе работы в Morgan Stanley я обзавелся товарищами из финансового мира. Некоторые из них переходили в Credit Suisse с целью формирования проп-трейдинговой компании под крылом банка. Собственно, я попросился составить им компанию, и они меня взяли. Так я сделал второй шаг.
АФ: Вероятно, ты сталкивался с трудностями в области данного бизнеса. Скажи, были ли у тебя проблемы и трудности в первые 5 лет карьеры и какие?
ЭЧ: Да, конечно, трудности были. К примеру, некоторые торговые системы, которые мы создавали, показывали хорошие, а порой и отличные результаты на историческом тестировании. Но многие из них не работали в реальных условиях трейдинга. Это и стало для нас настоящей трудностью, которую нам нужно было постоянно решать.
АФ: Раз уж дело зашло про торговые системы, ты мог бы подробней рассказать, какие подходы и методы вы с командой применяли тогда в своей алгоритмической торговле?
ЭЧ: Мы вели торговлю внутри дня. Именно интрадэй стиль, а не HFT. Для HFT требовалось денег значительно больше, чем мы тогда имели в своем распоряжении. Мы акцентировали свое внимание на рынке форекс, так как он обладал и обладает наибольшей ликвидностью. Позже мы стали работать на рынке фьючерсов, с акциями и опционами, старались взять на вооружение все доступные рынки.
АФ: Финансовые рынки очень разнообразны. Скажи, у вас получалось находить стратегии, которые работали одинаково хорошо и на рынке акций, и, к примеру, на рынке фьючерсов?
ЭЧ: Нет, к сожалению таких моделей мы не нашли. Более того, наши стратегии отличались от инструмента к инструменту. Такова правда. Тогда у нас работало 6-8 алгоритмов, которые имели отдельное отношение к разным секторам акций и имели разные настройки, например, к волатильности или к открытому интересу.
Как создавать торговые стратегии на основе статистики и данных, способных работать 24/7
Не упустите возможность получить прибыльные торговые стратегии.
Мы старались сделать наши системы чувствительными к различным возможным изменениям рынка, то есть к потенциальным рискам. В связи с чем наш портфель оставался диверсифицированным.
АФ: Давай представим такой момент, что алготрейдер имеет одну протестированную стратегию с хорошими результатами. Мудро ли будет начинать работать с реальными деньгами, имея только одну систему?
ЭЧ: В принципе, нужно с чего-то начинать. Наш фонд когда-то тоже не имел обильного набора инструментов. Просто на старте главное не давать системе позволять работать с большими плечами, не стараться гнаться собрать все деньги на рынке. Везде нужен плавный подход. Так что, отвечая на твой вопрос, — да, начинать можно!
Алготрейдер может начать с одного рабочего алгоритма. Нужно с чего-то начинать!
АФ: Верно! Я так и предполагал. А можно узнать, как работали ваши алгоритмы? Они полностью сами по себе оптимизируются под какие-либо изменения или фазы рынка, или вы иногда вручную что-то меняете в своих стратегиях, например, внутри дня?
ЭЧ: Нет, мы так не делали. К сожалению, мы не имели модели, которая бы строила нам прогнозы на предстоящий месяц, хотя, как я слышал, у кого-то такие системы имеются. И даже в моменте мы не всегда знали, какая фаза рынка сейчас присутствует и какую стратегию нам стоит выбирать.
В связи с этим мы включали, к примеру, две стратегии, импульсную и флэтовую, и какая-то из них приносила деньги, а какая-то нет. Ту, которая переставала приносить, мы и отключали. Как правило, прибыльная система в моменте давала доход выше и покрывала убытки от неудачной стратегии. Такой подход позволял быть в прибыли в большинстве случаев.
АФ: Было ли в вашей модели место дискреционным подходам?
ЭЧ: Дискреционный подход присутствовал только на стадии разработки стратегии. И некоторые из таких систем работают по сей день. Но основной аспект дискреционного подхода — это риск-менеджмент. Даже если система имела отличный бэктест, мы ей не доверяли, и риски данной системы при начале работы были минимальны. Позже, если система начинала показывать положительную динамику, риски повышались.
АФ: В продолжении я бы хотел спросить о менее очевидных различиях между этими двумя подходами — дискреционном и алгоритмическом. Бытует мнение, что в профессиональном дискреционном подходе 90% прибыли приносят 10% сделок. Совпадала ли данная статистика с вашими подходами, или же все кардинально отличалось?
ЭЧ: Мне кажется, разница заключается не столько в дискреционном или алгоритмическом подходе, а в том, какую стратегию вы используете в определенный момент. Так что сложно определить данный критерий, так как все зависит от торговой модели и фазы рынка. К плюсам дискреционного подхода можно отнести то, что человек способен значительно быстрее отреагировать на какую-то макроэкономическую новость или, к примеру, на “черного лебедя”. Вписать в алгоритмическую модель такой аспект будет очень сложно.
Но главный плюс алгоритмического подхода, конечно же, в том, что робот способен следить за множеством инструментов в определенный момент времени, когда для одного трейдера это будет крайне сложно. Изучения мозговой деятельности показывают, что мультизадачность для человека — не самый благоприятный сценарий.
АФ: Получалось и получается ли у тебя внедрять в твои системы фактор новостей или открытого интереса, к примеру, или же анализ ведется только за счет цены и различных индикаторов?
ЭЧ: На ранних стадиях внедрение фактора новостей в наши системы не велось в связи со сложностью данной задачи, как я уже отметил. Мы учитывали различное поведение котировок при новостях на истории, но в реальной торговле акцент делался только на техническую сторону торговли. Сегодня появляется все больше и больше инструментов для анализа новостного, макроэкономического фона, но я пока в процессе изучения этого фактора в своих системах.
АФ: Как ты генерируешь идеи для своих систем? Как протекает поиск рабочей системы?
ЭЧ: Например, я читаю различные блоги, статьи. Я подписан на многие из них. Что-то получается найти в процессе изучения таких вот материалов, и если что-то меня интересует — это отправляется на создание и дальнейшее тестирование. Книги — без них никуда. Стараюсь читать новинки в сфере трейдинга, что-то могу найти и там. В конце концов слежу за котировками в реальном времени и стараюсь найти какие-то закономерности. В общем, все процессы довольно банальны.
Процессы генерации торговых идей для систем банальны: чтение блогов, изучение материалов, книги, поиск новинок в трейдинге, поиск закономерностей на котировках.
АФ: Я так понял, что ты постоянно модифицируешь свои стратегии, а какие-то и вовсе удаляешь из своего портфеля. Интересно узнать, как ты понимаешь, что пришло время оптимизации системы или ее исключения?
ЭЧ: На самом деле, здесь довольно очевидные факторы. Получается так, что к тому времени, когда твоя система давно работает, ты знаешь ее досконально. Ты знаешь все ее плюсы и минусы, так что замечать какие-то проблемы модели становится не так сложно — они так или иначе попадаются на глаза. А дальнейшая работа заключается в выявлении данной проблемы. Это может быть связано с чем угодно, будь то изменение волатильности или какой-либо еще фактор.
АФ: Какие критерии подсказывают тебе, что систему, которая прошла бэктест, можно отправлять на дальнейшую оптимизацию и работу, а не вычеркивать ее?
ЭЧ: Во-первых, конечно же, это результативность. Если система показала отрицательную кривую доходности, то нет смысла тратить на нее много времени, а тем более денег. Следующий аспект — коэффициент Шарпа. Чем он выше, тем, конечно же, лучше. Система с высоким коэффициентом должна проходить дальше. Но здесь важный аспект.
Допустим, система показала на истории коэффициент Шарпа 10. Это, безусловно, отличный результат. То есть такая система будет показывать прибыль если и не каждый день, то уж точно каждую неделю. Далее, включая ее на реальных котировках, она показывает просадку в течение, например, 3 недель. Это сигнал того, что где-то ошибка, либо в бэктесте, либо в самой стратегии, либо еще в каком-то факторе. Именно при таких моментах нужно быть крайне внимательным.
АФ: Как именно ты учитываешь издержки в своих тестах? Сильно ли они влияют на показатель успеха стратегии?
ЭЧ: Да, конечно же рыночные издержки — важный аспект при тестировании. К ним относятся спреды, комиссии и проскальзывания. Но важную роль здесь также играет объем ваших сделок. Одно дело, когда вы заходите объемом в 1000 акций, и другое дело, когда этот объем составляет 10000 акций. Обязательно нужно учитывать эти параметры и ваш изначальный капитал. И показатель успешности будет варьироваться от таких вот факторов.
К рыночным издержкам относятся спреды, комиссии и проскальзывания.
АФ: Какие основные заблуждения и недопонимания можно услышать об алгоритмическом трейдинге? К примеру, с алгоритмами могут работать только математики, или же любой трейдер может придти к этому при желании?
ЭЧ: Мое мнение, что к этому может придти каждый. Я знаю многих трейдеров, которые сегодня успешно используют количественные подходы к трейдингу, но они не являются математиками, и в начале своего пути могли работать только с Excel таблицами. Необязательно использовать только высокочастотную стратегию, вы можете работать и со среднесрочными/долгосрочными алгоритмическими подходами. Все, что вы должны уметь, это протестировать вашу систему на истории, используя какую-либо программу, а для этого необязательно обладать математическими способностями либо быть программистом.
Чтобы протестировать торговую систему на истории, необязательно обладать математическими способностями либо быть программистом.
АФ: Получается, что трейдеру, который решил заняться количественным трейдингом, нужно только погрузиться в получение информации, а дальше процесс пойдет? Подскажи, с чего стоит начать новичкам, где получать информацию?
ЭЧ: Лучшее получение опыта — выбрать какой-то инструмент для тестирования, выбрать программу для тестирования, выбрать самую простую стратегию, с которой вы знакомы, или найти в каком-нибудь блоге, — и начинать! Конечно, не лишним будет обучиться языку программирования, например Python, но это не первостепенная задача. Главное — иметь идею и возможность ее протестировать.
АФ: Отлично! Итак, у тебя есть две опубликованные книги: Количественный трейдинг и алгоритмический трейдинг. Что читатель может найти для себя в них?
ЭЧ: Первая книга описывает многие из тех вопросов, которые ты задавал. Например, с чего начать и что нужно для начала. Она рассчитана для дискреционных трейдеров или вовсе новичков, которые пришли из других сфер бизнеса.
Вторая книга фокусируется уже на более важных и более сложных вопросах. Так что она больше подойдет для трейдеров, которые так или иначе сталкивались с количественным трейдингом. Уверен, многие найдут там много полезных практических инструментов.
АФ: Эрни, спасибо большое за твое уделенное время, я это ценю. Надеюсь, мы еще как-нибудь вернемся к нашему диалогу!
ЭЧ: Тебе спасибо, что пригласил. Это было здорово! Всем пока.
Оригинал интервью ChatWithTraders.com
Перевод Павла Овсянникова
Поделиться статьей
Читайте также
Павел Овсянников
Сооснователь Empirix. Ритейл-трейдер и квалифицированный инвестор. Автор 110+ статей и 10 курсов. На финансовых рынках с 2012 года. Создает, тестирует и оптимизирует алгоритмические торговые стратегии, управляет системным фондом. E-mail для связи: paul@empirix.ru
2 комментария к “Интервью с трейдером: Эрни Чен”
Слишком общно, не хватило фишек, чего-нибудь нестандартного.
Эрни Чен как восточный человек не станет делиться сразу всем, что у него есть )) Но опыт у него действительно богатый, в книгах информация только по делу, ни грамма воды.