Ведение автоматизированной книги — невероятно сложно. Одной только надежности, необходимой для бэктестинга и автоматизации, хватило бы на полноценную работу на полный рабочий день. Месяц итераций с AI-циклами плюс мой собственный вклад привели к двум небольшим, но реальным многолетним преимуществам, и по отдельности они не стоят ничего. AI предложит вам стратегии, выглядящие безумно привлекательно по результатам бэктеста, и они почти гарантированно будут переобучены. Если месяц итераций с AI даст вам автоматизированный портфель с Шарпом 2 — он лжет. Разделите свои данные на две группы: пять лет, на которых AI может исследовать, и восемь месяцев, которые остаются закрытыми. Вы увидите ту же картину большую часть времени: великолепные цифры на пяти доступных годах, которые теряют силу на восьми закрытых месяцах. Найти настоящие преимущества, достойные автоматизации, оказалось намного сложнее, чем я думал, и потребовало огромного количества человеческого вклада и опыта трейдера, чтобы направить мой AI так, чтобы он не выкапывал красивые, но лишенные логики цифры. Этот эксперимент научил меня пяти вещам: 1) Человеческое суждение все еще содержит преимущество. 2) Простые преимущества быстро исчезают. 3) Сочетание дискреционных подходов со статистикой, а затем исключение (что НЕ делать), возможно, станет моей главной силой в будущем. 4) Все, что легко поддается добыче, например простые паттерны свечей и объема, бесполезно, если торгуется отдельно. 5) Чем сложнее что-то превратить в проверяемую гипотезу, тем больше преимущества оно может содержать. Ваша личная интерпретация новостей — какое влияние заголовок должен иметь против того, что он на самом деле делает, и что это означает в разных сценариях — это пример дискреционного опыта. Или ваше понимание того, кто сейчас торгует рынком, кто держит убыточные позиции, какой контрагент активен, и какие неофициальные вещи вас беспокоят в рынке или кажутся преувеличенными в данный момент. Я верю, что даже простая статистика содержит альфу — именно поэтому я не могу опубликовать все. Но метод бесплатен: рассматривайте статистику, например сезонность августа, как один фактор схождения, а не как сигнал. В одиночку это просто любопытство. В сочетании с вашими установками — это преимущество. Проще говоря: чем больше точек данных вы объединяете из личного опыта, процессов исключения и статистики, тем чаще вы будете находить прибыльные сделки — те самые, которые машины вряд ли смогут украсть. Чтобы завершить это на щедрой ноте, вот небольшое наблюдение о сезонности августа: