Эвристики теории перспектив

Теория перспектив является основополагающей концепцией в поведенческой экономике, которая объясняет, как люди принимают решения в условиях риска и неопределенности. Разработанная Даниэлем Канеманом и Амосом Тверски в конце 1970-х годов, эта теория бросает вызов теории ожидаемой полезности, которая является краеугольным камнем классической экономики. Теория ожидаемой полезности предполагает, что индивиды действуют рационально, чтобы максимизировать свою ожидаемую полезность. Однако Канеман и Тверски продемонстрировали, что реальное принятие решений часто отклоняется от этой рациональности из-за когнитивных искажений и эвристик.

Ключевые концепции теории перспектив

  1. Функция ценности:
    • Люди оценивают результаты на основе субъективной функции ценности, которая является вогнутой для выигрышей и выпуклой для потерь. Эта асимметрия означает, что индивиды обычно избегают риска при работе с потенциальными выигрышами и стремятся к риску, когда сталкиваются с потенциальными потерями.
    • Функция ценности более крутая для потерь, чем для выигрышей, отражая неприятие потерь — феномен, при котором потери воспринимаются более значительно, чем выигрыши той же величины.
  2. Зависимость от референтной точки:
    • Решения принимаются на основе изменений относительно референтной точки, а не на основе абсолютных результатов. Референтная точка может зависеть от текущего состояния индивида, ожиданий или контекста.
  3. Взвешивание вероятностей:
    • Люди склонны переоценивать вероятность экстремальных, но маловероятных событий и недооценивать вероятность умеренных, но более вероятных событий. Это приводит к нелинейной функции взвешивания вероятностей.
  4. Неприятие потерь:
    • Индивиды демонстрируют более сильную эмоциональную реакцию на потери по сравнению с выигрышами. Эмпирические исследования показывают, что боль от потери психологически примерно в два раза сильнее, чем удовольствие от выигрыша.
  5. Эффект определенности:
    • Люди переоценивают результаты, которые считаются определенными, по сравнению с теми, которые являются лишь вероятными. Это может привести к избеганию риска, если результаты воспринимаются как выигрыши, и к стремлению к риску, если результаты воспринимаются как потери.

Значение для алгоритмической торговли

Теория перспектив имеет решающее значение для алгоритмической торговли, поскольку она помогает моделировать и прогнозировать поведение инвесторов и рыночную динамику. Трейдеры и количественные аналитики могут включать эти поведенческие инсайты в алгоритмы, чтобы лучше предвидеть движения рынка и разрабатывать стратегии, использующие неэффективности, создаваемые человеческими предубеждениями.

Эвристики в торговле

Эвристики — это ментальные ярлыки или правила большого пальца, которые упрощают принятие решений. В контексте торговли эвристики могут приводить к систематическим искажениям, но их также можно использовать для улучшения торговых стратегий.

  1. Якорение:
    • Трейдеры могут фиксироваться на определенных ценах (якорение) как референтных точках, что приводит к предвзятой оценке рыночных условий. Алгоритмы могут быть разработаны для обнаружения и противодействия эффектам якорения, опираясь на более широкий анализ данных, а не на фиксированные точки.
  2. Эвристика доступности:
    • На трейдеров влияет информация, которая наиболее легко доступна, которая может быть не самой релевантной. Например, последние рыночные новости могут непропорционально влиять на торговые решения. Алгоритмы могут противодействовать этому, включая более широкий исторический контекст.
  3. Репрезентативность:
    • Трейдеры могут судить о вероятности события на основе того, насколько оно напоминает их существующие стереотипы, а не на основе его фактической статистической вероятности. Алгоритмы могут использовать более точные вероятностные модели для смягчения этого эффекта.

Практические применения

Несколько компаний и платформ успешно интегрировали теорию перспектив и эвристики в свои стратегии алгоритмической торговли:

  1. QuantConnect:
    • QuantConnect — это платформа алгоритмической торговли с открытым исходным кодом, которая позволяет трейдерам проектировать, тестировать на исторических данных и развертывать торговые алгоритмы. Она использует расширенную аналитику данных для решения поведенческих искажений, объясняемых теорией перспектив.
  2. Kensho Technologies:
    • Kensho Technologies использует машинное обучение и расширенную аналитику для интерпретации огромных объемов данных и прогнозирования рыночных движений с осознанием поведенческих искажений.
  3. Sigmoid Capital:
    • Sigmoid Capital сосредоточен на использовании поведенческой экономики для руководства своими инвестиционными стратегиями. Они применяют алгоритмы, которые учитывают настроения инвесторов и рыночную психологию в своих торговых моделях.
  4. Sentieo:
    • Sentieo объединяет расширенную аналитику финансовых данных с поведенческими моделями для предоставления торговых инсайтов. Их платформа позволяет трейдерам понимать рыночные настроения, на которые влияют эвристики и предубеждения.

Критика и ограничения

Хотя теория перспектив значительно продвинула понимание принятия решений человеком, она не лишена критики:

  1. Описательная, а не предписывающая:
    • Теория в первую очередь описывает, как принимаются решения, а не предписывает оптимальные правила принятия решений. Это ограничивает ее непосредственную применимость в формулировании торговых стратегий.
  2. Зависимость от контекста:
    • Референтная точка зависит от контекста и может меняться, что делает ее сложной для последовательного моделирования в торговых алгоритмах.
  3. Сложность моделирования:
    • Точное моделирование теории перспектив в алгоритмах включает сложную математику и может быть вычислительно интенсивным.

Несмотря на эти ограничения, интеграция инсайтов из теории перспектив и эвристик в алгоритмическую торговлю предлагает более нюансированный подход к пониманию и прогнозированию рыночного поведения, в конечном итоге ведущий к более надежным торговым стратегиям, способным адаптироваться к нюансам человеческой психологии.