Путь познания

Бретт Н. Стинбергер - доктор философии и профессор Психиатрии в Медицинском Университете в Сиракузах, шт. Нью-Йорк. Он также является активным трейдером и пишет статьи по рыночной психологии. Автор книги "Психология торговли" 2003г., доктор Стинбергер опубликовал более 50 статей по краткосрочным подходам к изменению поведения трейдеров. 

  Когда люди узнают о том, что я являюсь активным трейдером и профессиональным психологом, они естественно хотят услышать от меня о возможных методах для того, чтобы справляться с эмоциями в торговле. Это действительно важная тема и позже в этой статье мы также ее коснемся. Но существует гораздо больше в психологии и торговле, чем "психология торговли" и это является основой, которой и посвящена данная статья. Я хотел бы обратиться к удивительно забытой проблеме - Как достигнуть мастерства в качестве трейдера?

  Оказывается, существует два широких ответа на этот вопрос - концентрация на количественном и качественном понимании рынка. Это также можно представить как специализация на исследовании и специализация на распознании моделей, соответственно. Эти специализации намного больше, чем просто академические или теоретические вопросы. То, как мы рассматриваем знание и изучение рынков, будет определять стратегии, которые мы будем использовать и, весьма вероятно, результаты, которые мы получим. В этой статье мы исследуем эти два подхода и затем я предложу третий, уникальный подход, который возник после недавнего исследования по психологии изучения. Я уверен, что этот третий подход, основанный на неявном изучении, имеет важное практическое значение для нашего развития как трейдеров.

Развитие мастерства через исследование

  Ответ через исследования на наш вопрос говорит, что мы получаем изучение и опыт торговли, выполняя превосходные исследования. Мы собираем базу данных рыночного поведения, и затем исследуем переменные (или комбинации переменных), которые в значительной степени связаны с будущими ценовыми тенденциями. Это путь механических систем торговли. Мы становимся более опытными, как аргументировал бы трейдер, использующий по механической системы, выстраивая лучшие метода входа и выхода, добиваясь самого низкого спада, наименьшего уровня риска, самой большой доходности и т.д.

  Разновидность данного подхода можно наблюдать у трейдеров, которые полагаются на стратегии, связанные с источником данных. Вопросы, связанные с источником данных заключаются в том, может ли отдельная система соответствовать всем рынкам или быть приемлемой для всех временных масштабов. В качестве примера можно привести фразу, популяризированную Виктором Нидерхоффером - рынок воплощает "изменяющиеся циклы". Комбинация предсказывающих инструментов, которые работали на бычьем рынке 2000 года, может быть бедственна год спустя. Источник данных, следовательно, участвует в непрерывном исследовании - моделирование и перемоделирование рынков, чтобы захватить изменяющиеся циклы.

  Существуют гибридные стратегии исследования, в которых определяется множество готовых механических систем, применяемых затем к конкретному источнику данных (к конкретным рыночным инструментам), чтобы увидеть, какие из них имеют прогнозирующую ценность в настоящее время. Просматривая бесчисленное количество акций, индексов и т.д. посредством множества систем, возможно, определить, какие системы работают лучше всего для конкретного инструмента.

  Как знает большинство трейдеров, риск стратегий на основе исследования заключается в чрезмерном приспособлении. Если вы определяете достаточно параметров и периодов времени, то, в конечном счете, вы найдете комбинацию, которая очень хорошо предсказывает прошлое. Но при этом, нет ничего необычного в том, чтобы найти оптимизированную стратегию исследования, которая будет показывать весьма слабые результаты при продвижении вперед. Уважаемые исследователи развивают и тестируют свои системы на независимом наборе данных, чтобы продемонстрировать надежность их результатов.

  Могут ли количественные стратегии на основе исследования обеспечить успех на рынке? Я полагаю, что ответ определенно "да". Взгляд на самые успешные хеджевые фонды показывает доминирование таких стратегий. Некоторые стратегии выбора рыночных инструментов на основе исследования, вроде сезонных моделей Джона Маркмана и системы Линии ценности, показывают долгосрочные результаты, которые исключают простое случайное попадание.

  Но верно и то, что многие успешные трейдеры не полагаются ни на механические системы, ни на выбор источника данных. В действительности, один из самых интересных выводов Джека Швагера в его "Рыночных волшебниках", где он берет интервью у блестящих трейдеров, заключается в том, что опытные трейдеры использовали широкий диапазон стратегий. Некоторые были более количественными; другие полагались исключительно на дискретное рассуждение. Некоторые самые известные рыночные участники - например, Уоррен Баффет и Питер Линч, использовали исследования в своей работе, но, в конечном счете, при принятии решений основывались на своем суждении - их личном синтезе этого исследования. Количественные стратегии могут захватить рыночное поведение, но кажется, все рыночное поведение не может быть упрощено до простой арифметики.

Развитие мастерства через распознание моделей

  Второй основной подход к развитию торгового мастерства основывается на распознании моделей. Рынки показывают модели, которые повторяются через какое-то время в различных временных масштабах. Трейдеры приобретают опыт, получая информацию относительно этих моделей и затем стараются распознавать эти модели самостоятельно. Аналогию можно найти в изучении медицины, когда студент учится диагностировать какую-либо болезнь, например пневмонию. Каждая болезнь определяется конкретным набором признаков и симптомов. Делая соответствующие исследования и проводя надлежащие наблюдения за пациентом, студент - медик может собрать необходимую информацию, чтобы признать пневмонию. Становление опытным доктором требует наблюдения многих пациентов и получение достаточной практики в быстром и аккуратном сборе всех частей необходимой информации.