Estaba debatiendo si debía comentar esto pero luego pensé esta noche me lo voy a pasar muy bien .
Conferencia de JPMorgan sobre el aprendizaje automático en los mercados financieros, París 2019 ofrece un resumen superficial.
Sencillamente, no tiene los datos necesarios, según mi opinión. Para captar relaciones complejas, se tiende a tener más parámetros, lo que a su vez conduce a una necesidad de datos aún mayor. Cuanto más tiempo pasas con los datos financieros, más te das cuenta de que son notablemente ruidosos. Además, los algoritmos sólo pueden predecir cosas consistentes con lo que han visto antes. No es mi respuesta, pero aquí hay una excelente resumen.
Además, tenga en cuenta que la predicción de valores es un concepto muy amplio. ¿Hablas de alguien que apenas mantiene una acción durante unos segundos? ¿O quiere predecir los precios de las acciones mañana, dentro de 3 meses o 10 años?
Parece que la mayoría de las respuestas se centran en la idea de que alguien con un "modelo" rentable no querría compartirlo con el público. Hablando de datos, empíricamente, me parece que los unicornios, planeta 9 y agujeros negros primordiales y estas personas tienen algo en común. La gente (con los unicornios son sobre todo niños, con los alfa menos, los planetas y los agujeros negros parecen fascinar a adultos y niños por igual) tiende a hablar siempre de ellos, pero nadie ha visto uno de verdad.
Por supuesto, hay Rentec pero, por lo general, eso también se aplica a su Fondo del Medallón ya que sus fondos abiertos suelen tomar un venciendo a . Tradebot y otros, pero no hay muchos que hagan algo como este . Esta pregunta va de la mano con el resumen antes mencionado que afirma que muchos cambios en los precios son impulsados por noticias como un avión que se estrella, ataques terroristas, brotes de virus, tweets de Elon Musk o POTUS, anuncios de fusiones, y similares. Aprender cualquier patrón de estos eventos puntuales es probablemente más engañoso que útil.
Siendo realistas, el resultado se parece más a así que . Alerta de spoiler, buena suerte para encontrar períodos o estrategias que superen al S&P500. En palabras de Warren Buffett "He hablado con grandes fondos de pensiones, y les he llevado a través de las matemáticas, y cuando me voy, salen y contratan a un montón de consultores y les pagan un montón de dinero. Es increíble".
Índices S&P Dow Jones tiene buenos datos. El ejemplo canadiense es un caso extremo. A 31 de diciembre de 2020, el 98,63% de los fondos tenían un rendimiento inferior al S&P/TSX Composite. Sin embargo, los datos de Estados Unidos tampoco parecen especialmente buenos. Juego de palabras es malo y está empeorando. ¿Tal vez debido a la aparición de la LD? Para los lectores que no hablen alemán, ese artículo afirma que el VIH puede estar relacionado con catalizadores . Evidentemente, es una completa basura, pero cuando miras al abismo, el abismo te devuelve la mirada (la correlación no implica causalidad; espurio, confusión, lo que sea).
Es difícil encontrar pruebas contra la HME y encontrar algunos "unicornios" no es prueba suficiente. Sospecho que pueden ser capaces de conseguirlo, sin necesidad de pura suerte. Aunque estadísticamente, esto último no puede descartarse por completo, dado el número de personas que intentan ser más astutas que el ciudadano medio. Sin embargo, al observar estas empresas, o bien emplean la tecnología para dejar atrás a la competencia (no sé nada de la F1, pero Bahrein el año pasado demostró que las herramientas importan más que el artesano) o algunas de las personas más inteligentes de la tierra, que hacen cosas intelectualmente, con las que yo no podría ni soñar. Con frecuencia, una cosa va de la mano de la otra. Así que decir que el Universo DC de las finanzas.
Nick Patterson da una buena visión general sobre lo que hicieron en Rentec, que es principalmente una simple regresión en su opinión (todo el podcast comienza a las 16:40, Rentec comienza a las 29:55 - una frase antes de eso es útil).
Este Correo electrónico: tiene un buen resumen de algunas ideas "básicas" para dominar la HFT. Creo que es el único dominio en el que se puede ganar consistentemente, pero los usuarios son como Lewis Hamilton. Los mejores en su campo, con la mejor maquinaria del planeta. Principalmente, porque tienes muchos más datos y el potencial para explotar la superioridad tecnológica. Compare los datos de ticks de FX con +1 millón de comillas en un día cualquiera para pares de divisas líquidos frente a 10 años de datos diarios. Si usted está en esto para el largo plazo, estos ticks serán inútiles. Si tiene acceder a a la baja latencia de más de 20.000 órdenes por segundo por un solo FIX, que es escalable para aumentar el rendimiento y la latencia de ida y vuelta de menos de un milisegundo, el juego será diferente. El sistema InfoReach sitio web parece estar diseñado a gusto de Buffett, sin desperdiciar recursos para quedar bien (aunque nunca los necesitaría).
El resto de los mortales acecha en el fondo y observa con incredulidad. Kenneth Rogoff y Richard Meese recibió una reacción incrédula a su ahora famoso artículo que mostraba que las previsiones de la marcha aleatoria (RW) superan a los modelos económicos de los tipos de cambio. Las reacciones fueron del tipo "no es posible que lo hayan hecho bien" o "los resultados son obviamente basura". Rogoff plantea una cuestión interesante. Después de todo, si la oferta monetaria es difícil de predecir, no hay que culpar a los modelos si los tipos de cambio son difíciles de predecir. De nuevo noticias imprevistas que importan. Ignoremos que su hallazgo fue aún más extremo. Probaron a predecir el tipo de cambio en un año, dada la información sobre lo que van a ser la oferta monetaria, los tipos de interés y la producción en un año. Sin embargo, incluso en este caso, ningún modelo económico supera al RW.
Ese documento se publicó en una época en la que Warren Buffett a menudo empequeñecía los rendimientos del S&P500. Sin embargo, hoy en día, la oferta de capital que persigue el rendimiento se ha ampliado drásticamente. Buffett ya no proporciona rendimientos dispares según la habitual primera página de la carta anual a los accionistas de Berkshire en la que se compara el rendimiento anual de Berkshire con el del S&P 500.
Así que para resumir, creo que puede funcionar para HFT, pero los usuarios son como Lewis Hamilton. Los mejores en su campo, con la mejor maquinaria del mundo. Sobreajustar datos pasados ruidosos e irrelevantes no suele ayudar mucho. Sé que mucha gente no estará de acuerdo, pero la evidencia empírica tiende a apoyar mis afirmaciones. ¿Es todo esto una mala noticia? En realidad, no. Si un subyacente sigue un camino aleatorio, por ejemplo, Black Scholes y todos sus "derivados" será probablemente más útil. Probablemente también una razón por la que se sigue utilizando para casi todo (al menos en algún lugar bajo el capó).
PS Disculpas por todas las referencias, simplemente me lo he pasado muy bien.
