Имея удовольствие наблюдать и общаться с клиентами двух брокерских компаний в течение двух лет, могу утверждать, что поведение людей, желающих “играть и выигрывать на бирже[1]”,
типично и хорошо прогнозируемо, в отличие от торгуемых ими акций.

Ожидаемая доходность от спекуляций на старте обычно бывает “не менее 1000% годовых”. После нескольких совершенных сделок она снижается до
“хотя бы 100% годовых”. Спустя некоторое время,она падает до “хотя бы вернуть начальный капитал”, после чего спекулянт на неопределенное время, до достижения плановой доходности 0% годовых, становится инвестором.

В методах принятия торговых решений также прослеживается определенная эволюция.

На первой стадии новый клиент читает все экономические издания, слушает новости с таким вниманием, будто ожидает узнать их первым. Важным считается поведение бразильского фондового
индекса Бовеспа. Исключительное значение придается прогнозам всевозможных аналитиков и мнениям коллег по дилинговому залу. Типовой
вопрос, который задают на этой стадии: “что ты думаешь о рынке?” или “будет ли расти такая-то акция?” (если он ее уже купил). Мой типовой ответ: “не знаю” или “подбрось монетку”. Клиент не успокоится, пока не найдет того, кто подтвердит, что “такая-то акция будет расти”. На этой стадии клиент ищет кого-то, кто говорил бы ему определенно, когда и что покупать или продавать на рынке.

На второй стадии интересы клиента, уже изучившего Элдера и Мэрфи[2], смещаются в сторону начертательной геометрии в рамках 4-го класса средней школы. Типовой вопрос, который задают на этой стадии: “правильно ли я начертил линию тренда? Если так, то надо покупать (или продавать), а если так, то не надо”. Мой типовой ответ остается прежним: “подбрось монетку”.

На этой же стадии, как правило, осваивается известная в индустрии привлечения новых денег на биржу программа Метасток, при помощи которой
гоняются многочисленные индикаторы, представляющие собой математические операции над рядом цен: разностное дифференцирование и интегрирование. Следовательно, бывает только два индикатора, остальные - их бесконечные вариации. Самые новые из этих индикаторов рассекречены в 1978 году, вероятно, по причине их бесполезности. Типовой вопрос, который чаще всего задают: “Что говорит индикатор”. Мой типовой ответ остается
по-прежнему типовым. На этой стадии клиенту нужно найти нечто, что говорило бы ему, как покупать или продавать.

Убедившись, что методы, применяемые на первых двух этапах, не работают, спекулянты, которым посчастливилось еще не стать инвесторами,
начинают понимать, что им необходимо найти некую систематическую стратегию игры на бирже. На этой стадии клиенты ищут “систему”, которая выдавала бы сигналы. Основная проблема, возникающая при этом, заключается в том, что клиенту, помимо большого труда, необходимо преодолеть собственные предубеждения.

Приведу типичный пример. Один из давних клиентов, долго и упорно изучая графики цен с индикаторами, построил систему, которая, по его утверждению, выдает 90% выигрышных сигналов, покупая на минимумах и продавая на максимумах. Сигналы случаются редко, несколько раз в год.
Система состоит из большого числа все тех же индикаторов, строящихся на разных временных масштабах (от получаса до недели). При помощи достаточно сложных правил, комбинация индикаторов генерирует сигналы на открытие позиции. Сигналы могут быть сильными или слабыми, т. е. они непрерывные, а не бинарные (или сигнал есть, или его нет), как я всегда считал. Сигналы, судя по всему, неоднозначные, и исполняются с учетом субъективного фактора. Все сигналы обоснованы убедительными теориями. Что делать с открытой позицией и как рассчитывать размер позиции, не говорится. Вопрос, имеет ли система положительное математическое ожидание, встречает молчание.

Система пока не принесла денег, поскольку, в процессе тестирования, автор ей “не очень доверял”, и быстро закрывал позиции, когда они становились прибыльными.

Разберем эту систему по пунктам.

Высокий процент выигрышей. Вы вряд ли поверите, что можно получить высокий процент выигрышей при помощи генератора случайных чисел
(той же монетки). Секрет такой. Бросаем монетку. Если выпадает орел, покупаем акции. Как только цена вырастает, сразу же закрываем позицию с
прибылью. Если цена падает, становимся инвесторами и ждем, пока сделка не станет прибыльной. О прибыльности стратегии в целом, разумеется, речи не идет. Но мы ведь стремимся к высокому проценту выигрышей! Одно из главных наших предубеждений – это желание, чтобы наша текущая сделка была обязательно выигрышной. Именно поэтому мы пересиживаем убытки, ожидая, когда цены развернутся. Убытки, как правило, становятся еще больше. По этой же причине мы раньше времени закрываем прибыльные сделки. Но быть правым и зарабатывать на бирже – это разные вещи.

Малое число примеров и консерватизм. Если мы десять раз бросим монетку, и девять раз из них выпадет орел, отсюда не будет следовать, что вероятность выпадения орла 90%. Закон малых чисел
утверждает, что имеется недостаточно примеров, чтобы сделать такое заключение. Однако мы свято верим нескольким случаям, когда наша система
дала хорошие сигналы. Если мы нашли некую комбинацию индикаторов, или, в общем случае, метод, поверили в него, и на нескольких примерах убедили себя, что он работает, мы будем делать все возможное, чтобы избежать очевидности, что он не работает. По этому поводу очень хорошо сказал William Eckhardt [3]: “Мы не смотрим на данные нейтрально – то есть, когда человеческий глаз сканирует график, он не дает всем точкам равный вес. Вместо этого, он будет фокусироваться на нескольких выдающихся случаях, и мы стремимся формировать наши мнения на основе этих специальных случаев. В человеческой природе выбирать впечатляющие успехи метода и не
замечать непрерывные убытки, которые изотрут вас до костей. Таким образом, даже при весьма тщательном изучении графиков исследователь
склонен считать, что система много лучше, чем онаесть на самом деле”.

Представление данных. Мы считаем, что столбик на графике цен представляет собой рынок. На самом деле, это не более чем диапазон цен за период, а также начальная и конечная цена. Кроме того, мы считаем, что индикаторы несут дополнительную информацию о рынке, хотя это не
более чем преобразования цен, несущие меньше информации, чем сами цены.

Надежность данных. Мы считаем, что данные о ценах и реальные цены – это одно и тоже. На самом деле, экстремальные сделки часто проходят с одним лотом, то есть реально нельзя было совершить сделку по таким ценам на нормальном объеме. Другой пример: одни знакомые летом по
ошибке купили акции Иркутскэнерго, когда цены на них были в районе 2.80, по цене РАО ЕЭС – 3.56. Это реальная сделка, с хорошим объемом, она будет учитываться во многих индикаторах и торговых методах. Однако она не отражает реальный рынок.

Степени свободы. Это характеристика, описывающая число правил и параметров системы. Мы стремимся иметь как можно больше степеней
свободы, так как хотим иметь систему, которая идеально прогнозирует рынок. Чем больше правил, индикаторов и параметров мы добавляем в систему, тем лучше результаты будут на исторических данных. К сожалению, тем меньше вероятность, что она будет показывать прибыль в будущем.

Простое и сложное. Мы предпочитаем сложное простому. Профессор Alex Bavelas провел впечатляющий эксперимент [4]. Двоих испытуемых, А и В, изолированно друг от друга, посадили перед экранами. Им сказали, что цель эксперимента –
научиться распознавать больные и здоровые клетки, методом проб и ошибок. Перед каждым были две кнопки: “здоровая” и “больная”, и две
лампочки: “правильно” и “неправильно”. Каждый раз, когда на экран проецировалось изображение клетки, они угадывали, здоровая клетка или
больная, нажимая соответствующие кнопки, после чего загоралась соответствующая лампочка. Если А угадывал правильно, загоралось “правильно”; если А был неправ, то загоралось “неправильно”.
Вскоре А научился распознавать больные клетки примерно в 80% случаев. В же получал не истинные результаты своих ответов, а основанные на
ответах А: Если А был прав, то у В загоралось “правильно”; если А был неправ, то у В загоралось “неправильно”, вне зависимости от реального
результата. Разумеется, В этого не знал. Он искал порядок там, где его не было. Затем А и В спросили, по каким правилам они отличают больные клетки от здоровых. А предложил простые конкретные правила. В использовал правила сложные и мудреные. Удивительно, что А не думал, что
объяснения В абсурдны или необоснованно сложны. Он был впечатлен “блестящим” методом В и стыдился простоты своих правил.Чем более сложными были объяснения В, тем более убедительны они были для А. Перед следующим тестом с новыми примерами испытуемых спросили, чей метод лучше. Оба, особенно А, были убеждены, что метод В. На второй серии тестов В не показал никакого улучшения. А же угадывал значительно
хуже!

Лотерея. Мы считаем, что если мы можем манипулировать числами, то наши шансы на выигрыш увеличиваются. Отсюда следует популярность лотерей, хотя шансы на выигрыш в них ничтожно
малы, и всевозможных прогнозов. Чтобы мы открыли позицию (купили или продали акции), рынок должен совершить определенное действие, согласно
установленным нами правилам (то, что обычно называют “системой”). Таким образом, мы имеем ощущение контроля рынка. Поскольку, когда позиция открыта, рынок живет своей собственной жизнью, вне зависимости, что мы думаем о нем, мы сосредотачиваем все внимание на правилах входа в
позицию. Факты таковы, что это наименее важная часть торговой стратегии. Я экспериментировал с системой со случайными входами, и она, в подавляющем большинстве случаев (каждый запуск порождает новую последовательность случайных чисел), была прибыльной. Идея позаимствована у Van Tharbr’а [5], у которого “система делала деньги на 80% прогонов, когда она торговала одним контрактом на каждом фьючерсном рынке. Она делала деньги 100% времени, когда была добавлена простая система управления капиталом –
рисковать 1% капитала.

Детерминированность и случайность. Мы неадекватно воспринимаем случайность. Nassim Taleb [6] описал занятный эксперимент: “Исследователи дают птицам (какие-то brigeons) в
клетке корм случайным образом, и что бы ни делали птицы во время кормежки, они начинают делать это сильнее, чтобы получить дополнительную пищу. Это приводит к выработке у птиц определенного ритуала, типа танца. Таким образом, имеется нечто в птичьих мозгах, что
идентифицирует причинность. От птичьих мозгов до наших, поэтому, небольшой шаг. Люди всегда думают, что имеется причина событиям. Мы неспособны принять случайность.” Я показывал клиентам графики цен, и они находили на них тренды, поддержки и сопротивления, “головы и плечи”,
дивергенции, словом, весь комплект. Самое интересное заключалось в том, что эти графики были порождены генератором случайных чисел, являлись не более чем случайным блужданием. С другой стороны, мы любим ловить минимумы и максимумы цен, полагая, что они могут развернуться в любой момент. При этом подразумевается, что изменения цен распределены случайно, и развороты можно спрогнозировать. На самом деле, в изменениях цен бывают очень большие выбросы, которые нельзя спрогнозировать из нормально распределенных случайных изменений
цен. Как результат, мы значительно недооцениваем риск. Если мы купили акции, а цена ушла еще ниже, мы покупаем еще, уменьшая среднюю цену покупки (усредняясь). Неофициальная статистика гласит: “усреднение на падающем рынке сгубило больше евреев, чем Гитлер”.

Риск. Мы консервативны по отношению к прибыли и склонны к риску по отношению к убыткам. Kahneman и Tversky [7] просили людей выбрать между 80% шансов выиграть $4000 и 20% шансов не выиграть ничего, и 100% шансами получить $3000. 80% опрошенных выбрали $3000 наверняка. Затем они предложили выбор между риском 80% шансов потери $4000 и 20% шансами не потерять ничего, и 100% шансами
потерять $3000. 92% опрошенных предпочли рискнуть. Стратегия, которую выбирает большинство (наверняка взять $3000, и 80% шансов потерять $4000), имеет математическое ожидание -$200, т.е. в среднем мы каждый раз будем терять по $200. Что и делаем на бирже.

Ошибка игрока (“Gambler’s Fallacy”). Мы убеждены, что если в случайной последовательности (или рынке) установился тренд, то он может развернуться в любой момент. Мы уверены, что если у нас несколько раз подряд были проигрышные сделки, следующая обязательно будет выигрышной. Ralf Vince [8] провел эксперимент с 40 кандидатами наук, но не профессиональными игроками, и не статистиками. Им предложили сыграть в простую компьютерную
игру, в которой они бы выигрывали 60% времени. Каждому дали по $1000 и попросили ставить столько, сколько они хотят, в каждой попытке. После 100 попыток, только 2 из 40 (5%) увеличили свои $1000.

Один знакомый трейдер, который сейчас в Вашингтоне управляет инвестиционным фондом, дал поиграть в подобную, но более сложную и
приближенную к реальной торговле, игру, своей приятельнице, которая работает ведущим аналитиком Lehman Brothers (или аналогичной, не помню).
Писал, что “она второй день не может перейти на следующий уровень игры”.

Таким образом, наши враги внутри нас. Зная их и научившись с ними бороться, у нас появляются шансы найти выигрышную стратегию, с которой нам будет сухо и комфортно. Как это сделать – отдельный разговор.