[Перевод] Количественная торговля: как искать структуру в шуме и не переобучить модель

Как сделать количественную торговлю эффективной? Не каждый аналитик может дать ответ на этот вопрос, но эффективная алгоритмическая торговля базируется на поиске структуры в зашумлённых рыночных данных. Это поиск закономерностей или областей предсказуемости. Например, если рынок растёт два дня подряд, то он обычно растёт и на третий день. Если такое происходит довольно часто, значит, мы нашли закономерность, которую искали. Далее следует торговая стратегия: если рынок растёт два дня подряд, покупайте на закрытии второго дня и продавайте на закрытии третьего. Однако не всё так просто.

Поиск структуры

Легко поддаться влиянию случайности и увидеть закономерности, которые в итоге окажутся в лучшем случае бессмысленными. Книги по техническому анализу пестрят паттернами с громкими названиями, большинство из которых не выдержат даже поверхностной статистической проверки, не говоря уже о систематическом компьютерном обучении по распознаванию этих паттернов.

Проблема усугубляется тем, что при первом приближении рынки — это просто шум. Тем не менее они регулярно не проходят статистические тесты на случайность. Гистограмма дневной доходности большинства активов имеет почти колоколообразную форму. Именно это описывает теория случайных блужданий. Однако «хвост» распределения гораздо шире, то есть периодически на рынках происходят гораздо более значительные колебания, чем при нормальном распределении.