Hierarchiczny system transakcyjny ma niejedno oblicze - projekt „Ocean”

Strategie i algorytmy przedstawiane dotychczas na tym blogu zasadniczo koncentrowały się wokół koncepcji systemów transakcyjnych o hierarchicznej strukturze. Nie porzucając bynajmniej tej idei, która – co tu dużo ukrywać – stanowi główny przedmiot mojego zainteresowania i osobistą pasję, chciałbym dzisiaj zaprezentować nieco odmienne spojrzenie na metodologię opracowywania złożonych strategii. Można powiedzieć, że będzie to swoistym uzupełnieniem omawianych dotąd systemów i algorytmów ich uczenia. A źródło i motywacja do zajęcia się tym tematem mają swoje miejsce w problematyce doboru wielkości pozycji.

Wspólną cechą wszystkich dotąd przedstawianych i omawianych systemów jest założenie ciągłej obecności na rynku i operowanie pozycją o ustalonej wielkości, niezmiennej w całym okresie działania systemu. Założenie to, szczególnie jego druga część, od początku było przedmiotem wątpliwości lub kontrowersji, ujawniających się w dyskusjach i komentarzach. Jednocześnie przy tej okazji ponownie krótko przytaczam argumenty na rzecz badania systemów o tak „sztywnej” strukturze.

Rozwój systemów i strategii jest często oparty na badaniu i analizie efektów działania systemów już istniejących, na odnajdywaniu ich słabych punktów i proponowaniu ulepszeń. Zauważmy przy tym problem, jaki wynika z empirycznego badania działania systemu złożonego, zawierającego połączone reguły otwierania/zamykania/odwracania pozycji na odpowiednich poziomach wraz ze strategią doboru ich wielkości. Obserwując słabe wyniki systemu nie możemy mieć a'priori pewności, czy wynikają one z kiepskiego rozpoznawania trendów, formacji, poziomów zniesień, bądź innych kryteriów na których system bazuje. Czy też może słabym ogniwem systemu jest właśnie zarządzanie wielkością pozycji?

Powyższe rozumowanie niezmiennie stosuję jako motywację do opracowywania i badania w pierwszej kolejności systemów elementarnych i dopiero późniejszego dobudowywania do nich strategii modyfikujących wielkość pozycji. Co ujmuję w postaci reguły mówiącej, że dobry system podstawowy można tym sposobem wzmocnić, natomiast kiepskiemu systemowi niewiele pomogą sztuczki z zarządzaniem wielkością pozycji.

Po tej dygresji wprowadzającej pora przejść do meritum zagadnienia. Reguły doboru wielkości pozycji będą stanowić ostatni, najwyższy szczebel systemu, co po części wyjaśnia dzisiejszy tytuł. Przy tym mechanizm ich działania będzie nadal oparty na dywersyfikacji strategii czyli wykorzystaniu koncepcji wirtualnych inwestorów. Dodatkowo zostaną wprowadzone dwa istotnie nowe elementy, które teraz wstępnie zasygnalizuję.

Pierwszym jest założenie uwolnienia się - na najwyższym poziomie hierarchii – od jakiejkolwiek interpretacji parametrów, którymi indeksowana jest rodzina strategii elementarnych. W przeciwieństwie do optymalizacji na pośrednich poziomach, gdzie parametry mają konkretne znaczenie wynikające z konstrukcji strategii (poziom odwrócenia, liczebność zbioru uczącego, etc.), na ostatnim poziomie widzimy jedynie mnogość cząsteczek, swoisty „ocean” możliwości do wyboru, co stanowiło inspirację do roboczej nazwy rozpoczętego zadania.

Co więcej, nie ma znaczenia, czy rozpatrywane strategie elementarne mają charakter podążania za trendem czy kontrariański, a może jeszcze inny – metodologia jest ogólna. Jedyne założenia są takie, że każda z nich działa na tym samym instrumencie finansowym, jest stale obecna na rynku i zajmuje pozycję o niezmiennej wielkości, jednakowej dla wszystkich strategii.

Natomiast drugim elementem, który stanowi istotną nowość będzie wprowadzeniem elementów probabilistycznych. Warto zauważyć, że dotychczas omawiane algorytmy, jakkolwiek wykorzystują elementy statystyki opisowej w postaci wskaźników położenia i rozproszenia, w żaden sposób nie odwołują się wprost do pojęcia prawdopodobieństwa. Natomiast na poziomie reguł doboru wielkości pozycji zostaną wprowadzone rozkłady prawdopodobieństwa, początkowo najprostsze a w miarę rozwoju prac być może coraz bardziej złożone. Z pewnością do badania własności proponowanych algorytmów będą stosowane symulacje metodą Monte Carlo, którą darzę szczególnym sentymentem.

Tyle w charakterze ogólnego wprowadzenia do nowego wątku. Uniwersalny charakter i dość ogólne przeznaczenie opracowywanych metod sprawiają, że będę do niego powracać naprzemiennie z innymi oraz niezależnie od nich. A oczywiście docelowym ich przeznaczeniem jest wspólne działanie w złożonej strukturze, jaką charakteryzuje się inteligentny system transakcyjny.