"Dr. Simons, qual era l'input della sua IA per prevedere i mercati?"

[EbenezerScrooge]

Ovviamente non risponde in modo dettagliato, ma la risposta è comunque interessante, e l'intervista è ottima a prescindere dalla questione finanziaria. (Sottotitoli perfetti)


TED

 

[Paolo1956]

nothing new beneath the sky

we allways are looking for pattern not expected in RW, or even for hidden properties of Random paths, but the market is sly and elusive more and more everyday

by

 

[EbenezerScrooge]

E` interessante il fatto che dica che sostanzialmente i suoi algoritmi cercavano pattern ovunque. Dice che gli davano in input anche il meteo.

 

[Paolo1956]

Negli anni 70 i mercati erano fortemente autoregressivi e con pattern esplicativi.

Poi sono arrivati sti fetenti, hanno cominciato a dragare i dati e non è rimasto quasi nulla...

 

[templeballs]

Puoi spiegare meglio il concetto Paolo? Chi sono i fetenti e di cosa si sono macchiati?

 

[fuffologo]

E` interessante il fatto che dica che sostanzialmente i suoi algoritmi cercavano pattern ovunque. Dice che gli davano in input anche il meteo.

però diventa evasivo quando gli chiede come si separa il grano dalla pula..

 

[Paolo1956]

Puoi spiegare meglio il concetto Paolo? Chi sono i fetenti e di cosa si sono macchiati?

il dragaggio dei dati ha portato alla progressiva eliminazione delle inefficienze che sono le cose cui itrader campano

 

[SnakePlinsky]

E` interessante il fatto che dica che sostanzialmente i suoi algoritmi cercavano pattern ovunque. Dice che gli davano in input anche il meteo.

Dopo il nulla di nuovo sotto il sole, aggiungiamoci un "tutte le strade portano a Roma"

La cosa dei dati meteo non é certamente nuova, ne parla Victor Niederhoffer in The Education of a Speculator , pure lui lo faceva negli anni 70-80, seppur in modo meno strutturato

PS vi segnalo l'ultimo paper "The Siren Song of Factor Timing" del nostro amico Cliff Asness

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2763956

 

[EbenezerScrooge]

però diventa evasivo quando gli chiede come si separa il grano dalla pula..

Beh sì, non credo fosse nelle intenzioni dell'intervista mettersi a parlare in dettaglio dei parametri degli algoritmi usati. E comunque da quanto ne so Reinassance è ancora attivo.

il dragaggio dei dati ha portato alla progressiva eliminazione delle inefficienze che sono le cose cui itrader campano

Eppure a quanto pare c'è ancora da dragare. Cito da Wiki
"From 2001 through 2013, the fund’s worst year was a 21 percent gain, after subtracting fees. Medallion reaped a 98.2 percent gain in 2008, the year the Standard & Poor’s 500 Index lost 38.5 percent. [...] Renaissance's most famous portfolio, the Medallion fund, is widely considered to be one of the most successful hedge funds ever that has averaged a 71.8% annual return, before fees, from 1994 through mid-2014.[8] This fund is closed to outside investors since 1993 and is available only to current and past employees and their families."

Dopo il nulla di nuovo sotto il sole, aggiungiamoci un "tutte le strade portano a Roma"

E tu che ne sai?

 

[Paolo1956]

sapete, queste discussioni per quanto mi riguarda, appaiono piuttosto sterili, in quanto in un ambiente competitivonessuno ti rivelerà mai realmente i suoi segreti.

Tu supponi che lui faccia quello che ti dice che fa, ma non è detto che usi tuttora quelle tecniche di cui ha parlato.

Comunque, il mio discorso era più terra terra: per fare un esempio, i mercati degli anni fino al 90 erano fortemente autoregressivi, e questo poteva anche essere visto a mano. Quando tutti si sono buttati su quelle inefficienze, le hanno praticamente cancellate, e ovviamente i più danneggiati sono stati i piccoli, che non hanno i mezzi predittivi dei grandi.

 

[fuffologo]

Beh sì, non credo fosse nelle intenzioni dell'intervista mettersi a parlare in dettaglio dei parametri degli algoritmi usati. E comunque da quanto ne so Reinassance è ancora attivo.

Simmons ammette di aver arato nei modi più disparati i dati per 20 anni, ottenendo probabilmente decine di migliaia di backtest apparentemente profittevoli.
Il problema è validarli, ovvero buttare quelli assurdi (la pula) e mettere a mercato quelli con un po' di logica sottostante (il grano).

E' questo il significato della veloce battuta sulla 'length of dresses" nell'intervista: si rifà a una vecchia leggenda di Wall Street che mette in relazione l'andamento dei prezzi nella decade con la moda femminile nella lunghezza delle gonne.
Visto che tutto ciò che offre la statistica in questo caso è il logoro test delle ipotesi, tra l'altro molto criticato negli ultimi tempi (alcune riviste scientifiche hanno ormai cassato il p-value come misura di significatività), e visto che, come dici tu, Reinassance prospera ancora, è probabile che i 100 e più ricercatori di Simmons abbiano trovato qualche alchimia magica di validazione.

D'altra parte non credo sia un caso che RT assuma matematici, statistici, informatici, astronomi , ma nessun laureato in economia: l'overfitting già spaventa poco gli statistici, figuriamoci gli economisti...

 

[EbenezerScrooge]

sapete, queste discussioni per quanto mi riguarda, appaiono piuttosto sterili, in quanto in un ambiente competitivonessuno ti rivelerà mai realmente i suoi segreti.

Sterile senz'altro. (Ma ti sfido a trovare più di un thread all'anno qui che non sia pura masturbazione pseudo-scientifica...) Però a me l'intervista sembra comunque molto interessante. Attinente quanto meno...

Tu supponi che lui faccia quello che ti dice che fa, ma non è detto che usi tuttora quelle tecniche di cui ha parlato.

Non so, quei fondi i soldi li fanno, e se assumiamo che li facciano in modo legale non ho motivi di credere che menta quando accenna vagamente alle tecnologie coinvolte. Tu dici magari ora usa altro...ma che puoi fare (di legale) oltre ad analizzare i dati?

Comunque, il mio discorso era più terra terra: per fare un esempio, i mercati degli anni fino al 90 erano fortemente autoregressivi, e questo poteva anche essere visto a mano. Quando tutti si sono buttati su quelle inefficienze, le hanno praticamente cancellate, e ovviamente i più danneggiati sono stati i piccoli, che non hanno i mezzi predittivi dei grandi.

Io ho qualche dubbio anche su questo. Alla mia di IA non do in pasto i prezzi passati, ma se anche lo facessi credo che se ne potrebbe cavare qualcosina. Solo non è quella la via migliore. Se pensi che molti trader profittevoli si basano in gran parte sull'analisi tecnica e che in pratica non vanno molto oltre il "compro i supporti e vendo le resistenze"...Ma non serve nemmeno questo, se fai un rapido backtest vedi che quando becchi un doppio minimo dopo un trend ribassista con una rottura al rialzo convincente e nel giusto contesto la probabilità di avere un po' di margine se non una vera inversione del trend è discreta.
Quello che voglio dire è che il modello previsionale in sé ha un valore limitato. Se hai un sistema che ci azzecca 55 volte su 100 ma che genera 10 segnali al giorno ed è inserito in un sistema di gestione del rischio la cui varianza è minima allora hai qualcosa in mano. E azzeccarci 55 volte su 100 non è tanto difficile. Anche qui ai bei tempi dei modellini ARMA avevo messo insieme qualcosa che ci azzeccava mi pare 65 volte su 100 su nasdaq e sp500.
Al contrario se anche ci azzecchi 90 volte su 100 ma hai una varianza che è il doppio del tuo capitale allora diventa una roulette russa.
Insomma quello che voglio dire è che dragare i dati è utile. E che il trader medio è perdente non tanto perché è impossibile avere qualche previsione dei mercati, quanto perché è difficile contestualizzare quelle previsioni, capirle e gestirle.

 

[EbenezerScrooge]

Simmons ammette di aver arato nei modi più disparati i dati per 20 anni, ottenendo probabilmente decine di migliaia di backtest apparentemente profittevoli.
Il problema è validarli, ovvero buttare quelli assurdi (la pula) e mettere a mercato quelli con un po' di logica sottostante (il grano).

E' questo il significato della veloce battuta sulla 'length of dresses" nell'intervista: si rifà a una vecchia leggenda di Wall Street che mette in relazione l'andamento dei prezzi nella decade con la moda femminile nella lunghezza delle gonne.
Visto che tutto ciò che offre la statistica in questo caso è il logoro test delle ipotesi, tra l'altro molto criticato negli ultimi tempi (alcune riviste scientifiche hanno ormai cassato il p-value come misura di significatività), e visto che, come dici tu, Reinassance prospera ancora, è probabile che i 100 e più ricercatori di Simmons abbiano trovato qualche alchimia magica di validazione.

D'altra parte non credo sia un caso che RT assuma matematici, statistici, informatici, astronomi , ma nessun laureato in economia: l'overfitting già spaventa poco gli statistici, figuriamoci gli economisti...

Guarda secondo me non è tanto l'attendibilità del p-value come mezzo di validazione di un modello il problema. So che di recente c'è un po' un cambio di paradigma in materia di attendibilità statistica ma non è questo il punto per me. Insomma a parte le questioni teoriche ci stanno molti modi per vedere poi in pratica "quanto un modello funziona" cioè quanto ha da offrire in termini di capacità predittiva. E anche qui non c'è molto da scoprire.
Ed è sempre la stessa storia. I dati che usi per selezionare un modello non possono essere gli stessi che usi poi per stimare la sua performance. Tutto qui.
Ovviamente non significa che non ci siano dei problemi nel farlo. Ad esempio i dati dei test non possono essere usati per il tuning e sono dati "persi" in quel senso, oppure ad esempio se il modello ha una dimensione temporale e vuoi un campione di test ampio significa che i dati recenti li usi per la stima della performance e il tuning è fatto su dati troppo vecchi...
Insomma le questioni da risolvere sono molte ma alla fine della fiera si tratta sempre di attenersi al caro vecchio schema

1. uso dei dati per selezionare un modello tra tanti e per "fittarlo"
2. uso ALTRI dati per stimarne il potere predittivo
3. se il punto 2 dà risultati che non mi piacciono NON ricomincio da capo ma ho bisogno di dati nuovi...altrimenti tanto valeva fermarsi al primo punto.

L'overfitting è tutto qui. Finché hai dati freschi a disposizione c'è speranza. E non credo ci sia modo di uscire da questo schemino...

 

[EbenezerScrooge]

(In realtà ti ho un po' fregato...perché se anche puoi rimediare dati nuovi, se prosegui con quello schema all'infinito prima o poi per i grandi numeri un "falso positivo" lo becchi e sei caduto di nuovo nell'overfitting. Però si può ovviare anche a questo.)

 

[Random House]

Simmons usa un leverage 17:1 e trovo assai divertente che ne parliate come un esempio da imitare.

 

[Paolo1956]

E' ovvio che tutti guardiamo ai dati. Io mi riferivo a quel modo particolare di guardarli che consiste nel cercare correlazioni nascoste, e sostenevo che non è detto che in realtà lui faccia ciò che dice di fare.

Tra l'altro Simmons è un matematico piuttosto robusto e mi chiedo perché ha bisogno di tutta quella gente, perché creare un fondo, come fare a mantenere segrete tecniche tanto profittevoli etc. etc.

Ovviamente si possono fare soldi anche senza cercare inefficienze e correlazioni nascoste....

 

[sabbb]

..Ma non serve nemmeno questo, se fai un rapido backtest vedi che quando becchi un doppio minimo dopo un trend ribassista con una rottura al rialzo convincente e nel giusto contesto la probabilità di avere un po' di margine se non una vera inversione del trend è discreta.

Mi sembra una affermazione forte. Sei sicuro?
Io quando ho provato regole di questo genere, se andavano bene, (il 60% di cui parli) duravano un tempo limitato e poi finivano inesorobilamente 50% - 50% e non perchè cambiavano i mercati ma perchè la regola non esisteva.
Naturlamente in giro c'è sicuramenete gente molto meglio di me...... Però vorrei sapere quanto durano.

 

[Baal]

Ohhh!. Ma non è che sparisci per mesi poi ti ripresenta e non aggiorni chi ti ha faticosamente seguito: ebbe, che fai ora? Come è andata? Sei stipendiati da qualche grosso fondo per le tue ricerche o hai trovato fior di matematici neolaureati che a scappatempo ti hanno già bruciato?

 

[sabbb]

Ohhh!. Ma non è che sparisci per mesi poi ti ripresenta e non aggiorni chi ti ha faticosamente seguito: ebbe, che fai ora? Come è andata? Sei stipendiati da qualche grosso fondo per le tue ricerche o hai trovato fior di matematici neolaureati che a scappatempo ti hanno già bruciato?

Se non quoti non si capisce a chi ti riferisci. Se ti riferisci a me, sono stipendiato da un normale datore di lavoro che non ha niente a che fare con la finanza; non mi sono bruciato (usando piccole somme), ho giusto le cognizioni minime di matematica e neppure sono diventato ricco (purtroppo ). Se qui qualcuno ha suggerimenti in merito li accetto volentieri e sono pure disposto a pagarli.
E' sufficiente? Ma qui vogliamo raccontarci le nostre vite personali (che magari fa pure piacere ma in questo forum specifico mi sembra fuori luogo) o approfondire i temi emersi durante le discussioni?
E questo ultimo tema mi sembra interessante. Sembrerebbe che delle semplici figure di analisi tecnica abbiano delle buone capacità predittive. A questo punto il problema del trading è risolto, possiamo chiudere tutti i forum e dedcicarci appunto a scambi di idee sulla senso della vita, sul mondo etc...
Io la spevo un pochino più complicata. Sapevo appunto che i trading system basati su qualunque "formula" campano al massimo 2-3 anni, poi smettono di funzionare.
Se non è così ditemelo.

 

[Random House]

E' sufficiente? Ma qui vogliamo raccontarci le nostre vite personali (che magari fa pure piacere ma in questo forum specifico mi sembra fuori luogo) o approfondire i temi emersi durante le discussioni?

lasciamo stare la finanza, non è questo il luogo adatto. Ti capita mai di svegliarti la notte e farti un wisketto?