Эвристики

Эвристики — это методы решения проблем или короткие пути, которые используются для получения решений, которые не гарантированно будут оптимальными, но достаточны для достижения непосредственной краткосрочной цели. В компьютерных науках и количественной торговле эвристики служат практическими подходами к решению сложных проблем, где традиционные методы могут быть слишком медленными или не могут найти решение вообще.

Введение в эвристики

В области алгоритмической торговли эвристики могут использоваться для создания торговых стратегий, которые быстро приближают оптимальное торговое решение без необходимости полного рыночного анализа. Они особенно полезны в высокочастотной торговле, где решения должны приниматься за доли секунды. Эвристики основаны на опыте и здравом смысле и жизненно важны для принятия быстрых, разумно хороших решений в неопределенных средах.

Типы эвристик

Эвристика доступности

Эвристика доступности — это ментальный ярлык, который полагается на немедленные примеры, которые приходят в голову человеку при оценке конкретной темы, концепции, метода или решения. В торговле это может проявляться как трейдер, придающий чрезмерное значение недавним или легко запоминающимся событиям при принятии решения.

Эвристика репрезентативности

Эвристика репрезентативности используется при вынесении суждений о вероятности события в условиях неопределенности. Трейдер может предполагать, что если определенные паттерны привели к прибыльным сделкам в прошлом, они будут делать это в будущем, даже если основные обстоятельства изменились.

Эвристика привязки

Эвристика привязки включает начало с начальной части информации (привязка) и внесение корректировок от этой точки для достижения оценки или решения. В торговле это может включать установку целевой цены на основе текущего уровня цены, а затем принятие решений на основе этой привязки.

Эвристика симуляции

Эвристика симуляции включает предсказание вероятности события путем вспоминания или воображения подобных сценариев. Трейдеры могут использовать эту эвристику, симулируя различные рыночные условия для оценки вероятности различных результатов.

Эвристики в алгоритмической торговле

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы (ГА) — это класс оптимизационных алгоритмов, вдохновленных процессом естественного отбора. Они могут использоваться для поиска приблизительных решений сложных проблем. В торговле генетические алгоритмы могут оптимизировать торговые стратегии, развивая популяцию стратегий со временем.

Имитация отжига

Имитация отжига — это вероятностная техника для приближения глобального оптимума данной функции. Она полезна для торговых стратегий, которые требуют баланса между исследованием и эксплуатацией. Этот алгоритм вдохновлен процессом отжига в металлургии.

Оптимизация роя частиц

Оптимизация роя частиц (PSO) — это метод эвристической оптимизации, вдохновленный социальным поведением стай птиц или косяков рыб. Она используется для оптимизации торговых стратегий, заставляя популяцию решений-кандидатов перемещаться через пространство поиска, находясь под влиянием их собственного опыта и опыта их соседей.

Оптимизация муравьиной колонии

Оптимизация муравьиной колонии (ACO) вдохновлена поведением муравьев, находящих пути к еде. В торговле ACO может использоваться для обнаружения оптимальных торговых путей или стратегий, симулируя поведение муравьев по откладыванию феромонов.

Практические применения эвристик в торговле

Управление портфелем

Эвристики могут использоваться для оптимизации практик управления портфелем. Например, эвристики могут помочь в распределении активов, балансируя диверсификацию активов на основе исторической производительности и корреляций.

Управление рисками

В управлении рисками эвристики могут помочь в быстрой оценке потенциальных рисков и принятии решений о стратегиях митигации. Например, уровни стоп-лосса могут быть установлены с использованием эвристик на основе недавнего ценового поведения и волатильности.

Оптимизация стратегии

Эвристики могут оптимизировать торговые стратегии, настраивая параметры на основе исторических данных и предопределенных критериев. Это позволяет трейдерам уточнять свои стратегии без исчерпывающих вычислительных ресурсов.

Торговые решения в реальном времени

В высокочастотной торговле и других средах реального времени эвристические правила могут обеспечить быстрое принятие решений, приближая идеальные действия на основе входящих данных и исторических трендов.

Ограничения эвристик

Субоптимальные решения

Эвристики по своей природе предоставляют приблизительные, а не оптимальные решения. Это может привести к субоптимальным торговым решениям, которые могут упустить потенциальную прибыль или понести неожиданные убытки.

Переобучение

Алгоритмы на основе эвристик рискуют переобучиться на исторических данных, что означает, что они хорошо работают на прошлых данных, но плохо на будущих, невидимых данных. Это может быть смягчено с помощью строгих техник бэктестинга и валидации.

Когнитивные искажения

Эвристические методы в торговле иногда могут усиливать когнитивные искажения. Например, полагание на эвристику доступности может привести трейдеров к непропорциональному взвешиванию недавних событий.

Компании и инструменты, использующие эвристики

QuantConnect

QuantConnect предоставляет облачную платформу для алгоритмической торговли, которая предлагает различные инструменты для использования эвристических алгоритмов для разработки и оптимизации стратегий. Платформа поддерживает различные эвристические методы, такие как генетические алгоритмы и имитация отжига, чтобы помочь трейдерам разрабатывать надежные стратегии.

Quantitative Brokers

Quantitative Brokers — это независимый брокер только агентского типа и ведущий поставщик передовых алгоритмов и аналитики на основе данных для глобальных фьючерсных и фиксированных доходных рынков. Они используют эвристические подходы для оптимизации стратегий исполнения и минимизации рыночного воздействия.

Заключение

Эвристики предоставляют мощные инструменты для разработки и оптимизации торговых стратегий в алгоритмической торговле. Хотя они предлагают быстрые и практичные решения сложных проблем, важно осознавать их ограничения и потенциальные искажения, которые они могут ввести. Комбинируя эвристические методы с строгим тестированием и валидацией, трейдеры могут разрабатывать надежные стратегии, которые хорошо работают в различных рыночных условиях.