Переиграть дилера на рынке FOREX: Взгляд инсайдера

Несмотря на то что фундаментальный подход может представляться более логичным, как показывают исследования, трейдинг на основе технического анализа – наиболее прибыльный способ торговли на FOREX. «Стоимостное инвестирование» может окупать себя на рынке акций, но такой подход абсолютно бесполезен в прогнозировании краткосрочных колебаний валютных курсов вследствие вмешательства центробанков, а также других рыночных нюансов и проигрывает даже простой модели на основе генератора случайных чисел. Это вполне объясняет, почему прогнозы экономистов традиционно не сбываются, а для краткосрочного трейдера означает, что ему необходимо сосредоточить внимание на техническом анализе хотя бы по той простой причине, что он позволяет получить более высокую прибыль. Но при всем при том теханализ тоже не является верным путем к богатству.

Использование технических индикаторов

С момента появления трейдинга сообщество трейдеров было одержимо поиском способов предсказывать и прогнозировать будущее при помощи моделей. Вместе с увеличением вычислительных мощностей росла и популярность технических или количественных моделей трейдинга, и сегодня используется широкое разнообразие таких моделей, варьирующихся от простых систем на основе скользящего среднего до сложнейших алгоритмов нейронных сетей.

К сожалению, большинство моделей, если не все, имеют присущие им погрешности и ошибки, поэтому беспрекословно доверять им очень опасно. Чтобы доказать это, позвольте напомнить вам об одном известном исследовании, в ходе которого были протестированы тысячи различных индикаторов и технических инструментов в попытке найти лучший индикатор, прогнозирующий рост ВВП США. В результате исчерпывающего исследования и бесконечных регрессий был обнаружен один индикатор, который, казалось, идеально соответствует данным: темпы производства пахты в Бангладеш! К сожалению, я до сих пор не могу придумать способ, как включить его в мои графики от Bloomberg.

Большинство моделей риска, которые по-прежнему используются сегодня, рассматривают однодневный обвал фондового рынка в октябре 1987 г. как событие с вероятностью один на миллиард, т. е. как статистический эквивалент того, что на вас одновременно напала акула и ударила молния. Long Term Capital Management и другие продвинутые хеджевые фонды погорели на таких событиях категории «сигма девять» – с вероятностной точки зрения настолько невероятных (согласно их моделям риска), что они просто не могли произойти. Если это действительно так, почему мы с завидной регулярностью становимся очевидцами этих «невозможных событий»?[23] Уж, конечно, не из-за отсутствия у нас интеллекта или недостатка вычислительных мощностей компьютеров.

Чтобы лучше понять, почему все вероятностные модели имеют ограничения, которые в конечном итоге приводят к их впечатляющей несостоятельности, давайте рассмотрим простой пример. Представьте, что вы сидите на остановке и ждете автобус. Вам известен график его движения (раз в десять минут), но не точное время прибытия. Если автобусы точно следуют графику, тогда вероятность того, что тот, который вам нужен, приедет в первую минуту вашего ожидания, равна одной десятой. Чем дольше вы ждете, тем выше шансы, что автобус приедет в следующую минуту, и если вы просидите на остановке девять минут, то можете быть твердо уверены в том, что автобус уже за углом (по крайней мере так прогнозирует модель).

Более сложные модели могут принимать в расчет среднее время автобуса в пути или внешние факторы, такие как погода и дорожные пробки, но, по сути, любая модель говорит, что чем дольше вы ждете, тем выше вероятность прибытия автобуса. Разумеется, у обычного человека достаточно здравого смысла, чтобы, прождав на остановке 15–20 минут, перестать верить этой модели и задать себе вопрос: «Этот автобус вообще когда-нибудь приедет? А если он сломался или попал в аварию?» Будьте уверены, что по истечении некоторого времени на автобусной остановке не останется никого – разве что сама модель.

Люди достаточно умны, чтобы понять, что правила игры изменились (график движения автобусов перестал иметь смысл), тогда как вероятностные модели никогда не принимают в расчет тот факт, что сама модель может оказаться неверной, и поэтому продолжают ждать автобус, который может никогда не прийти. Этот критический недостаток, в сущности, и есть та причина, которая приводит к впечатляющим провалам стратегий трейдинга на основе вероятностных моделей, и, как подсказывает нам здравый смысл, просто все дело в том, что мир гораздо сложнее, чем пытается убедить вас любой создатель такой модели.