Я только что закончил читать фантастическую биографию Джима Саймонса Грегори Цукермана: Человек, который решил рынок. Он охватывает некоторых из многих уникальных персонажей RenTech до настоящего времени и больше всего говорит об их торговых стратегиях 1980–2000-х годов. Лучшие ответы, которые я смог получить из книги о том, каково было их решение для рынка:
- Цепи Маркова, модели HMM
- Линейные факторные модели, за которыми следуют методы ядерной регрессии большой размерности
- Большие монолитные модели и много данных
- Хорошо организованная инженерная работа
Историю книги можно подытожить в следующей таблице, которую я составил, просматривая электронную книгу в течение многих лет:
Чем круче линия, тем больше автор упоминает этот период времени. Большая часть истории связана с командой по облигациям, товарам и валюте (начавшаяся как Axcom с марковскими моделями Ax, перешедшая к Берлекэмпу, усовершенствованная Лауфером, и в конечном итоге перешедшая к Brown & Mercer). Внутри этой крутой части находится развитие биржевой команды (которая использует факторные модели Фрея). Более плоские моменты, как после 2010 года: о фонде написано не так много. А в предыдущие годы с Баумом до Axe доминировала традиционная торговля.
Книга очень интересна и содержит гораздо больше, чем то, что я здесь выделил. Многие стратегии, упомянутые в книге, можно разделить на стратегии тренда и стратегии возврата к среднему: когда рост / падение цены только начало, и когда цена собирается вернуться к тому, что должно быть в соответствии с историческими факторами. Но я бы не сказал, что, похоже, за фондом стоит одна большая идея. Его успех, по-видимому, является результатом огромных усилий по разработке программного обеспечения, которые обрабатывают большое количество данных, рассматривают множество корреляций и заключают много сделок. В этом режиме вам нужно быть правым чуть больше половины времени, чтобы зарабатывать деньги, как говорят герои книги.
Ранние традиционные дни
Одним из первых сотрудников Джима Саймонса (JS) был Леонард Баум, соавтор известного алгоритма Баума-Велча для оценки матрицы перехода в HMM с помощью EM. В ранней статье Техника максимизации, встречающаяся в статистическом анализе вероятностных функций цепей Маркова, в которой представлена эта идея, вы можете найти JS в качестве справочника для никогда не публиковавшихся Вероятностных моделей поведения фондового рынка, которые цитируются как заявление. Интересно, что Баум предпочитал торговлю традиционно с JS, и не так много было сделано количественно.
Команда по количественным облигациям, товарам и валютам
Джеймс Экс, теоретик чисел и твердый сторонник цепей Маркова для финансовых рынков, был первым исследователем JS и возглавил проект под названием Axcom в Калифорнии. К 1986 году Axcom торговала 21 различным фьючерсным контрактом. Затем к ним присоединился Рене Кармона, чтобы попытаться объединить SDE, свою область знаний. Когда это не удалось, Кармона предложила изменить свои существующие подходы линейной регрессии на нелинейные, высокоразмерные методы регрессии ядра и сделать так, чтобы модель напрямую предлагала ордера на покупку / продажу. Это улучшило результаты на моделях трендов.
Элвин Берлекамп (который работал с Келли) возглавил Axcom в 1989 году и пригласил Генри Лауфера в 1992 году, они работали над стратегиями возврата к среднему и рассматривали корреляции между периодами времени. Они начали использовать данные в 5-минутных барах, использовали парную торговлю и у них был онлайн-ученик, постоянно ищущий торговые сигналы (один из благоприятных они назвали «сигналом Генри»). К 1997 году «более половины торговых сигналов, которые обнаруживала команда Саймонса, были нелогичными», и они игнорировали их. Но они определили подходящий день и время для совершения сделок. Позже Саймонс говорит, что «мы лучше всех оцениваем стоимость сделки». В 1998 году они составляли большинство фирмы, а торговля акциями составляла лишь 10% прибыли.
Команда Quantitative Stock
Эта команда начинает добиваться успехов в 93-м, когда Ник Паттерсон связывается с Брауном и Мерсером в речевой группе IBM (которая использует алгоритмы вроде Баума-Велча в своих HMM для преобразования речи в текст). Браун и Мерсер берут на себя управление фондом торговли акциями Роберта Фрея под названием Kepler (позже Nova). Фрей (ранее занимавшийся статистическим арбитражем в Morgan Stanley) определял различные независимые переменные для моделей факторной торговли. Браун и Мерсер сохраняют модель Фрея и развивают ее, чтобы учесть реальные технические детали, которые он игнорировал. Они создают адаптивную единую торговую систему для всего своего портфеля, которая самокорректируется, когда предлагаемые ею сделки невыполнимы. Система повторялась в цикле несколько раз в час. Это был хорошо спроектированный продукт, и обычно он делал ставку на стратегии возврата к среднему. К '03 их прибыль в 2 раза превышает прибыль команды Лофера, и они работают над моделью, которая заменит прибыль команды Futures. Алексей Кононенко поднимается по карьерной лестнице в этой команде. Два члена, Белопольский и Вольфбейн, бросились к руководству компании Israel Englander Millennium, якобы с (миллионами строк) кода и идей, и добились там больших успехов («некоторые из самых успешных трейдеров, с которыми сталкивался Англия»). К 2010 году система огромна, она может одновременно совершать тысячи сделок в течение дня с множеством факторов и взаимосвязей.
Модели и инженерные разработки
К настоящему времени известны как HMM, так и факторные модели, и у автора Грегори Цукермана есть веские доказательства того, что секретный фонд использовал эти методы. RenTech часто нанимал специалистов из команды IBM по работе с докладами. Распознавание речи в значительной степени зависело от HMM до 2010 года, когда Deep Learning начало вытеснять эту область. У Фрея, который уехал преподавать в Стоуни-Брук, есть учебник по HMM для финансов в Интернете. У Кармоны есть книга Статистический анализ финансовых данных в R, в которой есть главы, посвященные использованию ядерной регрессии для финансовых данных.
Большим преимуществом приема на работу специалистов отдела выступлений IBM было получение людей, имеющих опыт работы не только с HMM, но и с крупными проектами разработки программного обеспечения. Мерсер и Браун показали, что идея факторной модели Фрея в основе своей хороша, и после того, как реализация тщательно включила все тщательно продуманные характеристики реальных рынков, стратегия перешла от неудачной к проверенной.
HMM, факторные модели, нелинейная ядерная регрессия, корреляции между различными периодами времени - все это по отдельности хорошо известные части. Но в книге много раз говорится, что одна модель раздавала торговые инструкции. Моим первым предположением о том, как соединить эти различные элементы, было бы то, что все остальное создавало функции для HMM.
Заключение
Увлекательная книга Грегори Цукермана содержит гораздо больше, чем просто торговые стратегии RenTech. Истории каждого из персонажей и драмы, стоящие за фондом, просто переливают страницы. Как говорится в подзаголовке книги, Джим Саймонс определенно начал квантовую революцию. И у RenTech сейчас лучшие годы! 63 миллиарда долларов из 104 миллиарда долларов прибыли от торговых операций получены с 2010 года, а штат насчитывает всего 300 сотрудников. Несомненно, он обновил свои методы и, вероятно, нажился на революции глубокого обучения, бушующей с (по крайней мере) 2014 года!
