Hierarchiczna budowa systemu jako sposób na zarządzanie wielkością pozycji

Strategie i algorytmy przedstawiane dotychczas na tym blogu koncentrowały się wokół koncepcji wirtualnych inwestorów. Obecnie chciałbym zaprezentować nieco szersze 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 poszukiwaniu ulepszeń. Zauważmy przy tym problem, jaki pojawi się, zabierzemy się od razu za konstrukcję systemu złożonego, zawierającego połączone reguły otwierania/zamykania/odwracania pozycji na odpowiednich poziomach wraz ze strategią doboru ich wielkości. Próba empirycznej oceny jego skuteczności natrafia na pewną istotną trudność.

Otóż 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 komponentów 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 wyższy 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 zostanie wprowadzony istotnie nowy element, jakim jest podejście probabilistyczne.

Warto zauważyć, że dotychczas omawiane algorytmy, jakkolwiek wykorzystują elementy statystyki opisowej w postaci wskaźników położenia, rozproszenia czy korelacji, 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.

Zatem do badania własności proponowanych algorytmów będą stosowane symulacje metodą Monte Carlo, którą darzę szczególnym sentymentem. A oczywiście docelowym ich przeznaczeniem jest wspólne działanie w złożonej strukturze, jaką charakteryzuje się inteligentny system transakcyjny.