Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры - Куртис Фейс

Все, кто хотя бы немного занимается трейдингом, наверняка видели подобные объявления, равно как и те, кто интересуется трейдингом и получает прямую рассылку по этой теме. Но берегитесь, покупатели: есть много шарлатанов, использующих безответственные маркетинговые тактики и нереалистичные результаты тестирования прошлого для продвижения своих новых изобретений.

Многие из поставщиков сознательно выстраивают системы, которые никогда не принесут доходности, сопоставимой с той, которую обещают в рекламе. Некоторые из них сознательно меняют условия тестов для того, чтобы заставить системы выглядеть лучше, чем они есть на самом деле. Безусловно, не все продавцы столь неразборчивы в средствах. Некоторые верят в то, что продаваемые ими системы будут работать, не понимая, что их системы ошибочны по сути, или не зная, что тестирование данных прошлого имеет свои ограничения, не позволяющие использовать исторические результаты для предсказания будущего. Безусловно, есть и те, кто умеет избегать ошибок, связанных с историческим тестированием. Однако такие продавцы составляют подавляющее меньшинство, и для неискушенного трейдера крайне сложно распознать системы, разработанные с использованием хороших методов тестирования.

Даже профессиональные трейдеры зачастую не знают причин, по которым на практике их системы работают гораздо хуже, чем при историческом моделировании. Они знают о существовании этого феномена и принимают его во внимание, однако не понимают его причин. Трейдеры выделяют четыре основных источника расхождений между результатами исторического тестирования и реальной практики:

– Эффект трейдера: тот факт, что некий метод позволил кому-то заработать много денег, побуждает прочих трейдеров использовать сходные идеи. Чаще всего это приводит к тому, что метод перестает работать так же эффективно, как в самом начале.

– Случайные эффекты: успешные исторические результаты теста могут быть вызваны случайным стечением обстоятельств.

– Парадокс оптимизации: замена одного из параметров (например, использование 25-дневной скользящей средней по сравнению с 30-дневной в изначальной модели) снижает точность прогноза.

– Подгонка результатов или подгонка кривой: система может быть столь сложной, что окажется неприменимой для реальной практики. Система целиком базируется на ситуации прошлого, и небольшое изменение поведения рынка может привести к существенному искажению результатов ее использования.