Форекс. Forex. Дневники и прогнозы трейдеров.

Записи с меткой «сводка»

«Нейронные сети ? Дорогая игрушка, не более», – скажет один. «Модная экзотика», – добавит другой. «Шаманство», – отрубит третий. Подождите, ребята. Вспомните, что четыре года назад говорили о компьютерах notebook, а три года назад – о накопителях CD-ROM. А теперь посмотрите на акции фирмы Медиа Механикс и магазины концерна «Белый ветер», загодя почувствовавших перспективность новых рынков. Их история успеха проста как клавиша Esc. Доверились интуиции, вовремя рискнули вложить капитал, получили солидную фору во времени и сумели ею правильно воспользоваться. Именно так сколачиваются состояния на Западе, где все существующие рынки уже поделены и за каждый цент прибыли идет настоящее сражение. Именно так скоро будет и на поле чудес нашего компьютерного рынка.

Дикие пpеpии российского бизнеса, подчинясь неумолимым законам капитализма, медленно, но верно видоизменяются. Кольт и седло, незаменимые финансовые инструменты первоначального накопления капитала, перестают помогать при столкновениях с крупными профессиональными фирмами, захватившими лучшие угодья. Жаркое дыхание конкуренции ощущают все – от старушек-побирушек до банкиров и рэкетиров. Как выжить в этом сложном и нестабильном мире, а еще лучше – как добиться процветания, несмотря на усиливающийся натиск конкурентов ? Рецепты просты – во-первых, вооружить свой бизнес более мощными средствами, чем у соперников, и во-вторых, найти незанятую «золотую жилу» на рынке. Не исключено, что нейронные сети, о которых пойдет речь в данной статье, способны решить обе эти задачи.

А за углом шла революция…

О нейронных сетях как профессиональном инструменте для финансовых операций серьезно заговорили в конце 80-х годов, когда революционные работы Хопфилда и других математиков дали второе дыхание нейроматематике, более двадцати лет прозябавшей на задворках науки. Родившаяся в конце 40-х годов на гребне волны интереса к моделированию структур человеческого мозга, теория нейронных сетей первоначально породила много радужных надежд, которые не сумела оправдать как из-за слабости технической базы, так и по причине неразвитости самой теории. Первый нейрокомпьютер – т.н. персептрон Розенблатта – умел сносно распознавать буквы и простые картинки, но пасовал перед задачей идентификации движущихся целей и другими проблемами реального мира. О серьезном применении нейронных сетей в промышленности ,а тем более финансах, тогда не было и речи. А после критических работ Минского нейронные сети и вовсе были отправлены «на скамейку запасных», уступив место на переднем крае науки экспертным системам, нечеткой логике и другим модным теориям.

Однако в начале 80-х, с появлением микропроцессоров и сверхбольших интегральных схем, появилась техническая возможность сделать «вторую попытку». Серия работ Хопфилда, Кохонена и ряда других ученых создала теоретический фундамент для появления нового поколения нейронных сетей, принципиально более мощных, чем классический персептрон. Многослойные сети Хопфилда, настраиваемые с помощью специальных алгоритмов обучения, стали демонстрировать способность распознавания ранее предъявленных образцов в сложных наборах зашумленных, неполных и противоречивых входных данных.

За сравнительно короткое время были построены нейрокомпьютеры для распознавания речи и изображений, для задач классификации в биологии и диагностики в медицине и многих, многих других применений. А поскольку задачи распознавания и классификации во многом близки задачам ситуационного моделирования, довольно скоро появились нейросистемы, адаптированные для прогнозирования и краткосрочных предсказаний. И когда точность прогнозирования, устойчиво достигаемая нейросетевыми пакетами на реальных задачах, превысила 95% – в очередь за нейросистемами встали и финансисты.

Если у вас в ушах уже зазвучал шаманский бубен, а в глазах запрыгали отблески грядущих «черных вторников» – расслабьтесь. Нейронные сети в том виде, как их сегодня применяют банкиры, бизнесмены и военные, это не «черные ящики», раздающие туманные предсказания, а вполне конкретные (и даже серийно выпускаемые) программные пакеты и специализированные многопроцессорные системы. Их использование проще всего пояснить на ряде примеров.

Финансовая корпорация Citicorp применяет крупный специализированный нейрокомпьютер для анализа и краткосрочного предсказания колебаний курсов валют. В соответствии со статистикой, собранной за год использования нейрокомпьютера, совокупная точность предсказаний превзошла результаты самых опытных брокеров корпорации. Важно заметить, что нейрокомпьютеры в основном используются не столько для предсказания биржевых крахов (хотя и для них тоже) сколько для выполнения огромных объемов рутинной – но весьма ответственной – работы по ежедневной, ежечасной, а зачастую и ежеминутной коррекции валютных котировок на ведущих мировых биржах.

Chemical Bank ведет активные финансовые операции на валютных биржах 23 стран. Ежедневно в аналитический отдел банка со всего мира стекается информация о тысячах сделок, совершенных брокерами банка. Проанализировать (и даже просмотреть) ее всю практически невозможно. Поэтому в банке развернута крупная программная система фирмы Neural Data, которая осуществляет предварительную обработку информации, «отфильтровывая» подозрительные сделки. С ними-то и работают эксперты аналитического отдела, определяя, что двигало брокером в каждом случае – излишний азарт, недостаток опыта или элементарная недобросовестность.

Финансовая компания LBS Capital Management, установив в своем аналитическом отделе небольшой нейрокомпьютер, добилась существенного повышения точности предсказания биржевых индексов S&P 500 по сравнению с используемыми ранее пакетами статистического анализа.

Консультативная фирма George Pugh специализируется на оценке финансового состояния различных фирм по заказам банков и кредитных компаний. После установки и настройки нейропакета стоимостью $1500, фирма добилась практически 100% совпадения своих предварительных оценок с результатами последующих детальных аудиторских проверок.

Фирма Richard Borst, торгующая недвижимостью, применяет предельно дешевый («университетский») нейропакет для уточнения оценки выставляемых на продажу домов и квартир. Как свидетельствуют старожилы фирмы, внедрение нейропакета (стоимостью всего $300!) увеличило оборот фирмы в Нью-Йорке и Пенсильвании на 6%.

Мой приятель Джим – журналист-аналитик, работающий в «информационной империи» McGraw-Hill. Весь его офис стоит менее $2000, помещается в кармане и состоит из портативного palmtop-компьютера, факс-модема и нейропакета Brain Maker. Ежедневно Джим подключается к необъятным базам данных McGraw-Hill и при помощи специальной утилиты DataMaker «просеивает» через свой нейропакет мегабайты финансовой, экономической и прочей информации. После нескольких минут яростного перемалывания тысяч и тысяч разнородных цифровых параметров, нейропакет выдает (кстати, в виде изящных таблиц Excel) прогноз ряда макроэкономических индикаторов – на завтра, на неделю и на месяц вперед. Попытка проделать такой объем аналитической работы вручную (даже с использованием вспомогательных программ корреляционного анализа), наверное, привела бы беднягу на больничную койку в первый же день.

В новом американском боевике «The Clear And Present Danger», повествующем о микровойне спецназа США против колумбийской наркомафии, можно насчитать около пяти явных примеров применения нейронных сетей администрацией Президента (разумеется, их президента) – в распознавании голоса и речи, в ситуационном моделировании и управлении «интеллектуальной» бомбой.

Можно привести многие тысячи подобных примеров. В мире сейчас известно более 100 фирм, специализирующихся на нейронных сетях и их коммерческих применениях. Только в США таких фирм более 70. Мировой рынок нейросетевых продуктов стабильно растет не менее чем на 40% в год и в 1994 году составил около 600 млн. долларов. При этом основной объем средств, вкладываемых в индустрию нейронных сетей, приходится не на дорогостоящие уникальные образцы, а на широкий спектр серийных изделий. Так например, фирма California Scientific Software продала уже в общей сложности 20 тысяч нейропакетов и нейрокомпьютеров по цене от $300 до $50000.

Таким образом, можно констатировать, что в последнее десятилетие западный мир пережил настоящую революцию в использовании нейросетевых продуктов. Увы, можно также заключить, что эта революция совершенно не коснулась нашей страны. Так, по данным автора, в банках и финансовых компаниях России применяются сегодня 42 крупных банковских программных системы и лишь 3 из них включают в себя средства анализа и прогнозирования финансовых тенденций. (Впрочем, положение уже начало меняться – как минимум два московских банка активно осваивают мощные нейропакеты). А как вы думаете, сколько банков Запада такими средствами обладают ? Правильно, все. Каждый западный банк, каждая финансовая компания и большинство крупных промышленных фирм имеют в своем распоряжении программно-аппаратные комплексы для финансового анализа – прогнозирования рыночной конъюнктуры, оценки кредитных и инвестиционных рисков, предсказания курсов акций и валют и многого другого. Некоторые из этих комплексов базируются на использовании традиционных методов корреляционного анализа, некоторые – на аппарате экспертных систем, многие – на нейросетевых решениях. Давайте теперь постараемся ответить на вопрос, как устроены нейронные сети и почему они так привлекают финансистов ?

Почему их стрелы летят дальше, чем наши копья ?

Что такое нейронная сеть, нейроплата и нейрокомпьютер ? Прежде всего, пусть вас не вводит в заблуждение употребление слова «нейро». Нейронная сеть похожа на мозг человека (и даже муравья) не более чем стакан коктейля на Северный Ледовитый океан. Вы же не воспринимаете буквально такие математические термины как «метод четырех русских» или «алгоритм отжига». Вот и словосочетание «теория нейронных сетей» – не более чем обобщенное название вполне конкретной и формальной области математики.

С математической точки зрения нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру, состоящую из однотипных (и сравнительно простых) процессорных элементов – нейронов. Нейроны, связанные между собой сложной топологией межсоединений, группируются в слои (как правило, два-три), среди которых выделяются входной и выходной слои. В нейронных сетях, применяемых для прогнозирования, нейроны входного слоя воспринимают информацию о параметрах ситуации, а выходной слой сигнализирует о возможной реакции на эту ситуацию. Перед постановкой на «боевое дежурство» нейронная сеть проходит специальный этап настройки – обучения. Как правило, сети предъявляется большое количество (сотни и тысячи) заранее подготовленных примеров, для каждого из которых известна требуемая реакция сети. Если сеть реагирует на очередной пример неадекватно, т.е. состояние выходного слоя отличается от заданного, внутренняя структура сети подвергается некоторой модификации для минимизации ошибки (в большинстве случаев корректируются веса соединений).

После определенного периода обучения сеть достигает состояния, соответствующего минимальной суммарной ошибке. Для некоторых задач суммарная ошибка составляет 2-3%, для других может доходить до 10-15%, ряд задач вообще не поддается решению на нейронных сетях. К счастью, прикладные аспекты теории нейронных сетей сегодня настолько изучены, что практически для каждой пользовательской задачи можно найти описание наиболее подходящей для ее решения структуры нейронной сети, а также ожидаемое качество результатов. Написаны десятки книг, ежемесячно проходят специализированные конференции и семинары. Достаточно сказать, что труды лишь одного семинара «Искусственный интеллект на Уолл-стрит» составляют шесть увесистых томов !

С коммерческой точки зрения нейронные сети воплощаются в виде программных пакетов (иногда даже поставляемых вместе с исходными текстами, как, например, пакет OWL), в виде плат-акселераторов для персональных ЭВМ, в виде нейро-БИС а также в виде специализированных нейрокомпьютеров. Для большинства приложений, кроме самых крутых или очень специфических, на первых порах бывает достаточно простого программного пакета.

Рассмотрим использование нейронной сети для финансовых приложений на простом примере. Представим, что вы – брокер на фондовой бирже и хотите использовать нейропакет для прогнозирования изменений в своем «портфеле игрока». Пусть вас интересуют завтрашние котировки акций двадцати фирм, входящих в ваш «портфель». Интуитивно ясно, что эти котировки зависят (более или менее, прямо или косвенно) от собственных предшествующих значений, от котировок всех остальных ценных бумаг, представленных на бирже, от курсов основных валют и индексов инфляции, от ряда макроэкономических параметров, а также от некоторых дополнительных факторов – вчерашней рекламы, грядущих выборов в Думу и пр. Отлично, пусть все эти факторы образуют вектор входных значений для настройки сети. Теперь соберем данные о биржевой ситуации за достаточно длительный период. Для некоторых видов прогнозов достаточно данных за 1-2 недели, для других же необходима выборка за несколько кварталов. В США такие базы финансовых данных сами являются коммерческим продуктом (кстати, не очень дешевым) и аккуратно ведутся в течение многих лет. Есть биржевые параметры, которые регистрируются с 1901 года !

Однако мы отвлеклись. Итак, собраны данные по всем параметрам, которые нам кажутся существенными, за достаточно длительный период. Теперь подготовим данные по искомым выходным параметрам (курсам двадцати акций нашего портфеля) за тот же период – они будут использоваться для обучения. Соберем все данные в одном текстовом файле в виде весьма простой таблички и запустим наш нейропакет в режиме обучения. Если примеров мало, их можно пропускать по несколько раз. Через пятнадцать минут ваш пакет обучен. Для самоуспокоения протестируйте его на паре-тройке примеров – и назавтра вы сможете предъявлять ему реальные данные по биржевой ситуации, а в ответ получать прогноз относительно завтрашнего состояния ваших акций. Все ? Нет, не все. Добавьте маленькую программку, позволяющую вашему пакету автоматически обновлять данные, получая их непосредственно из сводок, распространяемых по электронной почте. Теперь в ваших руках действительно мощное оружие, способное, не отнимая времени и сил, вооружать вас знанием биржевых тенденций и даже подсказывать стратегию биржевой игры.

Давайте теперь вкратце перечислим основные преимущества нейронных сетей :

1. Наиболее ценное свойство нейронных сетей – способность обучаться на множестве примеров в тех случаях когда неизвестны закономерности развития ситуации и какие бы то ни было зависимости между входными и выходными данными. В таких случаях (а к ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют как традиционные математические методы, так и экспертные системы.

2. Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую входную информацию.

3. Для использования методов корреляционного анализа вам понадобится профессионал-математик. Эксплуатация обученной нейронной сети по силам и старшекласснику.

4. Нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключаться к базам данных, электронной почте и т.д. и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных.

5. Внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично (насколько хватит кошелька) наращивать мощность вашей нейросистемы. Вы можете начать с простого и дешевого пакета, потом перейти на профессиональную версию, потом добавить одну-две-три платы-ускорителя, потом перейти на специализированный нейрокомпьютер – с гарантией полной преемственности всего ранее созданного программного обеспечения.

Пакет Brain Maker: первый среди равных

Итак, на мировом рынке представлены десятки нейросетевых изделий, разнящихся по назначению, возможностям и цене. Какой из них предпочесть ? Разумеется, это зависит от поставленной задачи и серьезности ваших намерений. Наиболее крупные банки и финансовые корпорации, такие как Manhattan Bank или American Express, могут себе позволить нейросетевые системы на базе суперкомпьютеров SNAP фирмы HNC и CNAPS фирмы Adaptive Solutions по цене от $50000. Те, кто ориентируется на использование нейропакетов на традиционных компьютерах, часто выбирают программы фирм Neuron Data и Nestor, либо ExploreNet фирмы HNC. Однако это также весьма дорогие и мощные системы, создаваемые «под ключ» по заказу серьезных клиентов.

А что делать тем, кто только начинает знакомиться с нейронными сетями и пока не ощущает потребности в установке супердорогих систем ? О, для них создан целый спектр недорогих нейропакетов, издаются специальные журналы и проводятся многочисленные конференции. Давайте для примера познакомимся с одним представителем класса «нейропакетов для большинства», семейством Brain Maker фирмы CSS (California Scientific Software), причисляемым многими аналитиками к числу лидеров.

Brain Maker v.3.1 – новая версия популярного нейросетевого пакета BrainMaker фирмы CSS, получившего в 1990 году приз журнала PC Magazine «Лучший программный продукт года».

Первоначально разработанный фирмой Loral Space Systems по заказу NASA и Johnson Space Center, пакет BrainMaker был вскоре адаптирован для коммерческих приложений и сегодня используется несколькими тысячами финансовых и промышленных компаний, а также оборонными ведомствами США для задач прогнозирования, оптимизации и моделирования ситуаций.

Назначение пакета BrainMaker – решение задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. К таким задачам относятся биржевые и финансовые предсказания, моделирование кризисных ситуаций, распознавание образов и многие другие.

BrainMaker решает поставленную задачу, используя математический аппарат теории нейронных сетей (более конкретно – сеть Хопфилда с алгоритмом обучания back propagation). В оперативной памяти строится модель многослойной нейронной сети, которая обладает свойством обучаться на множестве примеров, оптимизируя свою внутреннюю структуру. При правильном выборе структуры сети и обучении на достаточно большом количестве примеров можно добиться достоверности результатов в 97% и даже выше.

BrainMaker 3.1 может работать на IBM PC AT 286 и выше с объемом оперативной памяти от 640 Кбайт. Существуют версии BrainMaker для MS DOS и MS Windows, а также для Apple Macintosh. Базовая (и наиболее массовая – 16 тысяч проданных копий) версия пакета BrainMaker стоит $950. Кроме нее в семейство BrainMaker входят также :

Версия пакета для университетов, BrainMaker Student стоимостью всего $295. Она особенно популярна у небольших фирм и программистов-»надомников», специализирующихся на создании приложений для не очень сложных задач. Вероятно, она получит распространение и у нас, поскольку американские ограничения на продажу ее только студентам в современных российских условиях воспринимаются как абстракция.

Toolkit Option – набор из трех дополнительных программ, увеличивающих возможности BrainMaker :

 Binary – переводит обучающую информацию в двоичный формат

для ускорения обучения ;

Hypersonic Training – использует высокоскоростной алгоритм обучения ;

Plotting – отображает факты, статистику и другие данные

 в графическом виде

BrainMaker Professional ($1495) – профессиональная версия пакета BrainMaker с расширенными функциональными возможностями. Включает в себя все опции Toolkit. Число нейронов в слое увеличено до 8192 (для Windows-версии – до 37767).

Genetic Training Option (для BrainMaker Pro) – программа автоматической оптимизации нейронной сети для решения заданного класса задач, использующая генетические алгоритмы для «селекции» наилучших решений.

DataMaker Editor – специализированный редактор для автоматизации подготовки данных при настройке и использовании нейронной сети.

Training Financial Data – специализированные наборы данных для настройки нейронной сети на различные виды аналитических, коммерческих и финансовых операций. Включают реальные значения макроэкономических показателей NYSE, NADDAW, ASE, OEX, DOW и других, индексы инфляции, статистические данные биржевых сводок по различным видам продукции, а также информацию по фьючерсным контрактам и многое другое.

BrainMaker Accelerator – специализированная нейроплата-акселератор на базе сигнальных процессоров TMS320C25 фирмы Texas Instruments. Вставленная в Ваш персональный компьютер AT 386, 486 или Pentium, она в несколько раз ускоряет работу пакета BrainMaker. Так, плата BrainMaker Accelerator ускорит компьютер PC 486DX-50 в три раза.

BrainMaker Accelerator Pro – профессиональная многопроцессорная нейронная плата. Она содержит пять сигнальных процессоров TMS320C30 и от 5 до 32 Мбайт оперативной памяти. Вставленная в Ваш PC 486DX-50, она ускорит его более чем в сорок (!) раз.

Для иллюстрации возможностей плат-акселераторов можно привести несколько цифр, характеризующих быстродействие пакета BrainMaker на различных компьютерных платформах. Основной характеристикой, используемой для определения производительности нейросетевых изделий является количество элементарных операций (обработки одного соединения между нейронами) в секунду. Быстродействие пакета Brain Maker характеризуется следующими цифрами :

80286 / 12 Mhz – 125 000 соединений / сек

80386 / 33 Mhz – 495 000 соединений / сек

80486 / 33 Mhz – 700 000 соединений / сек

80486 / 50 Mhz – 1 000 000 соединений / сек

 Accelerator Board – 3 000 000 соединений / сек

Accelerator Pro – 41 300 000 соединений / сек

«Клиент готов»

Определенно, российский рынок созрел для использования нейронных сетей. Косвенным подтверждением этого может служить реакция на редкие статьи по данной тематике, время от времени появляющиеся в прессе. Вышедшая три года назад в «Журнале доктора Добба» обстоятельная статья «От нейрона к нейрокомпьютеру» (N 1, 1992) не нашла практически никакого отклика – так, пара вялых звонков. Реакция на достаточно короткую статью в январском номере журнала «Монитор» («Нейронные сети на пути к российскому рынку», 1995) была диаметрально противоположной. Десятки звонков, дюжина заманчивых предложений, множество вопросов о возможностях различных систем и условиях поставок. Так что не сегодня-завтра можно ожидать первых презентаций инициативных фирм, желающих ухватить «синюю птицу» сверхприбылей, которые сулит новый рынок.

А есть ли нейросети в России уже сегодня ? Да, есть. Узок их круг, страшно далеки они от народа. Однако только за последний месяц в России было продано (практически без всякой рекламы !) почти два десятка нейропакетов, по цене от обычной персоналки до приличной иномарки. Столько же было распространено на условиях, близких к share-ware (т.е. почти даром). И есть явные признаки того, что в ближайшее время спрос на нейросистемы возрастет. Уже сегодня нейропакеты в Москве используют :
крупная компания, специализирующаяся на оптовых поставках зерна – для прогнозирования урожаев и потребности в зерновых культурах ;
два средних размеров банка – для проведения биржевых операций и анализа кредитных рисков ;
три крупных правительственных учреждения – для ситуационного моделирования и экономического прогнозирования ;
небольшая финансовая компания – для игры на фондовой бирже ;
химический институт – для анализа результатов химических реакций;
пара полузакрытых НИИ – для обработки сигналов и изображений;
несколько небольших компьютерных фирм – для создания собственных пакетов для биржевых и финансовых приложений.

Кстати, на новорожденном российском рынке нейросистем уже наметились первые рыночные тенденции. Наиболее активно нейропакеты для финансовых приложений приобретают и осваивают не банки, большие, осторожные и неповоротливые, а маленькие шустрые фирмы, которые спешат построить флотилию самодельных аналитических систем и первыми выйти в плавание по неспокойным волнам нашего финансового рынка. В их действиях просматривается простой экономический расчет. Предложите нейросистему любому банку и вам ответят, что инструментальный пакет за $1500 им не нужен, а вот настроенную систему, способную решать их насущные задачи и увеличивать прибыль от биржевых операций они, пожалуй, возьмут и за 20 тысяч (кстати, примерно столько стоят лицензии на хорошие западные пакеты). А настроенную систему можно сделать из упомянутого инструментального пакета за пару месяцев, имея двух программистов и ящик черного кофе. Подсчитали прибыль ? Кстати, именно так зарабатывает деньги большинство фирм, специализирующихся на нейронных сетях. Около 55% объема рынка нейросистем составляют не программные пакеты и не аппаратные средства, а заказные системы, сдаваемые «под ключ».

Не менее привлекательным представляется создание собственных небольших тиражируемых пакетов для различных клиентов – торговцев недвижимостью, страховых компаний, медиков и др. Вложив 300 долларов и немного фантазии, любой программист-одиночка может стать автором и владельцем оригинального нейросетевого пакета, способного, например, автоматически ставить диагноз по рентгенограмме или идентифицировать собеседника по голосу. Американцы любят рассказывать легенды об умельцах, «сделавших себя» на разработке подобных приложений.

Что ж, попутного ветра !

Где лучше, легче и быстрее можно заработать деньги? На валютном, фондовом или на товарных рынках? Это один из наиболее распространенных вопросов среди начинающих трейдеров.

Существует много вариантов ответа. Все они зависят от личных предпочтений и внутренних мотивов отвечающего.

Когда инвесторы горят как спички…

Никогда не следует забывать, что личное благополучие сотрудников финансовых учреждений напрямую зависит от количества привлеченных средств и совершенных инвесторами трансакций. Для работников финансовых компаний – это вопрос жизни и смерти. Финансовая заинтересованность позволяет сомневаться в достоверности информации, предоставляемой потенциальным инвесторам сотрудниками отдельных компаний.

Некоторые из этих субъективных оценок даже стали мифами. Вот только несколько примеров:

• на FOREX инвесторы горят как спички, а на фондовых рынках ситуации существенно лучше;

• имеется прямой доступ для трейдеров-индивидуалов (retail) на американском рынке;

• имеются чудо-системы, которые позволяют быстро и безопасно стать миллионером.

Давайте рассмотрим эти три «общепринятых» мнения и сами оценим их истинность. Мне не удалось найти ни одной более-менее достоверной статистики об участниках валютных, фондовых или товарных рынков по следующим параметрам:

1. Количество исследуемых новых инвесторов, процент оставшихся через год-два, три. Стабильность их работы.

2. Взаимосвязь исходного депозита со временем нахождения инвестора на рынке и состоянием его счета в момент прекращения операций.

3. Влияние опыта (продолжительности работы на финансовых рынках) или метода исполнения трансакций на эффективность спекулятивных операций.

Вообще нет никакой, даже неправдоподобной, статистики. Нет никаких цифр. Только ссылки – типа «имеющееся мнение», «полагают», «предполагают», «по оценочным данным» и т.д.

Причины такого положения в индустрии финансовых спекуляций понятны и объяснимы – коммерческая тайна. Тем не менее, готов утверждать, что нет никакого серьезного различия между продолжительностью жизни инвестора на любом финансовом рынке (FOREX, акции, фьючерсы и т.д.) и возможностью заработать или проиграть свои деньги. Нет и не может быть! Естественно, при условии, что вы имеете дело с честной компанией, а не с «кухонным» дилингом, устанавливающим свои правила. Отсутствие принципиальных различий объясняется просто. На финансовых рынках вы торгуете рисками и вероятностями, а не акциями, фьючерсами или валютами. Различие между рынками только в правилах игры: законодательной базе, методах исполнения трансакций, маржевых залогах, ликвидности финансового продукта.

Чем определяется успех или неуспех?

Успех или неуспех определяется пониманием рисков и правил, умением их использовать. Риск банкротства компании всегда выше, чем государства. Гораздо больше разнообразных внешних воздействий, которые могут повлиять на стоимость акции. Соответственно, риски при финансовых спекуляциях с акциями компаний выше, чем с валютой. Правовые вопросы, напротив, лучше проработаны на фондовом рынке. Высокая волатильность валют, например, связана не с самой валютой, а с условиями торговли (плечо 1:100).

Успех или неуспех при финансовых спекуляциях определяется вероятностной оценкой риска отдельных финансовых инструментов, условиями торговли, исполнением трасакций и других операций и, конечно, правильным риск-менеджментом в течение отчетного периода. Математика, психология и правильная оценка рисков определяют эффективность работы трейдера, а не финансовый рынок, на котором он оперирует.

Основные причины, по которым «знатоки» с фондового рынка не рекомендуют открывать счета на FOREX, следующие: ненадежность хранения денег на счете брокера, различие котировок брокера и информационной системы, большой спрэд (5-10 пунктов), плечо (1:100) и слишком маленькое количество финансовых инструментов. Эти утверждения достаточно спорные. Ненадежность хранения денег на счете брокера – вопрос более чем спорный. Брокеры, работающие на американском фондовом или фьючерсном рынках, страхуют счета своих клиентов. На валютном рынке – аналогичная ситуация. Все серьезные компании, российские или западные, страхуют счета клиентов на своем сегрегированном счете от банкротства по любым внешним причинам. Разница только в том, кто страхует, какая страховая компания? Именно у нее придется получать деньги.

От риска потери денег в результате финансовых операций нe страхует никто. От банкротства не застрахованы ни клиринговые дома, ни брокеры, работающие на различных финансовых рынках. Так же, как и от проблем с выплатами страховой компании – особенно если она где-то очень далеко. Выбор брокера – всегда риск, который необходимо учитывать при принятии решения. Например, брокерские фирмы, занимающиеся proprietary-трейдингом*, разоряются гораздо чаще, чем другие. Различие в котировках различных информационных систем на валютном рынке проявляется достаточно часто (причина в организационной структуре рынка FOREX) и не превышает нескольких пунктов. Здесь для вас нет опасности.

На всех финансовых рынках (валютном, фондовом, фьючерсном) для увеличения своей прибыли брокеры используют задержку в исполнении заказа. Именно ее следует опасаться.

Далее – спрэд. Важен не сам спрэд, а его отношение к базе. Давайте посчитаем спрэд по швейцарскому франку в 5 пунктов при базовой величине 1.6873 в процентном отношении. Менее 0.003 процента! Для акции стоимостью в $30 со спрэдом в 1 цент эта величина в 10 раз больше. Во время сильных движений величина относительного спрэда увеличивается на всех финансовых рынках. И трудно оценить, где больше. Посчитайте – и убедитесь сами. Маржевые требования. Плечо 1:100. Чем выше плечо, тем больше риск. Это аксиома. Но только в том случае, если вы не соблюдаете правила риск-менеджмента. Нарушение маржевых правил карается одинаково на всех финансовых рынках – ликвидацией позиций. А что касается количества финансовых инструментов на валютном рынке, так оно не так уж и мало, если учитывать экзотические валюты и кросс-курсы. Отличаются только брокеры: одни представляют эти услуги, другие нет. Операции на всех финансовых рынках позволяют зарабатывать деньги. Риски и потенциальные доходы на них сопоставимы. Если, конечно, не рассматривать маловероятное. Чудеса, например. Типа: FOREX с исходным депозитом в $1000 или американский фондовый рынок – онлайн с $2000 или дэйтрейдинг с прямым доступом в $5000-10000. Или другие, объединенные одной мыслью, – сделать из копейки миллион. И мы, таким образом, плавно подошли к следующему вопросу.

Чудо-системы

Имеются чудо-системы, которые позволят быстро и безопасно стать миллионером. Плод труда гения или трудового коллектива, которым – из благородных побуждений, за скромную мзду или даже бесплатно – с вами готовы поделиться. Вы в это верите? Я – нет. Почти по Станиславскому – не верю и ничего с собой сделать не могу. Работать на финансовых рынках без системы нельзя. Поэтому все системы имеют право на жизнь, даже самые невероятные. Нет только чудо-систем, универсальных машинок делания денег.

Любая система в определенных условиях и в течение определенного времени может принести вам деньги, если в ее основе лежат математика, психология и дисциплина. Не важно, на чем она основана. На старых, проверенных временем, простых индикаторах, таких, как скользящая средняя, RSI, или на каких-то новых индикаторах, показывающих необычно высокое число правильных точек входа или выхода. Система может быть основана даже на сводках бюро прогнозов погоды или на количестве встреченных утром блондинок или брюнеток.

Никаких действий! Просто ждите…

Давайте создадим систему, которая позволит вам заработать деньги. Нам потребуется статистика. Любая – положительная или отрицательная – была бы достоверной. Не менее 300 наблюдений в течение 3-5 месяцев, в зависимости от финансового рынка. Увеличение числа наблюдений и продолжительности испытания только приветствуется.

Определим первый показатель, К1: соотношение положительных и отрицательных сделок при использовании системы, например, 0.4. Эта цифра показывает, что в четырех случаях из десяти ваш прогноз сбывается. Не очень хороший результат, но он ваш, и поэтому придется работать с ним. Годится любая цифра, лишь бы она была достоверной. Будет ли это 0.8 или 0.1 – сейчас не имеет значения.

Ограничение убытка необходимо, иначе потери могут быть необратимыми. Выбор стоп-лосса зависит от способа вашей торговли (дэй-, свинг- или позиционный трейдинг) и от волатильности финансового инструмента в данном диапазоне времени. Стоп-лосс не должен быть слишком маленьким, и его лучше выражать в денежных единицах. Например, $500. Прибавим к этой величине средние издержки на торговлю (в пересчете на одну трансакцию): комиссионные, аренда, оборудование и т.д. Теперь у нас есть второй важный показатель – коэффициент потерь К2. Предположим, в денежном выражении он составит $550.

Если вы стремитесь, чтобы ваши операции на финансовых рынках были, по крайней мере, безубыточны, то прибыль, на которую надо рассчитывать при входе в рынок, не может быть ниже (550 х 0.6) : 0.4 = $825.

Система торговли построена. Проверьте ее на демо-версии и, если она работает, переходите на реальный счет. Открывайте позиции и ждите. Ждите, пока исполнится стоп-лосс или профит. Или – или. Никаких действий! Просто ждите исполнения ордера. На вашей стороне вероятность и математическое ожидание.

Необходимо помнить, что условия на финансовых рынках постоянно меняются, и любая система может давать сбой. Не страшно. Необходимо соблюдать следующее правило. Три неудачи подряд, и вы выходите из рынка на срок не менее 2-3 недель для отдыха и анализа происшедшего. Повторная серия неудач потребует создания новой системы. Экспериментируйте! На финансовых рынках нелегко добиться стабильных результатов, но некоторым это удается. При создании индивидуальных торговых систем очень полезны демо-версии и учебные торговые счета.

Отношение к чужим торговым системам должно быть чрезвычайно осторожное. В одной компании, оперирующей на американском фондовом рынке, я видел систему, основанную на колебаниях волатильности движения двух акций. Принцип системы был прост. Выбираются две акции, имеющие взаимное влияние друг на друга, причем графическое изменение цен в определенном диапазоне времени совпадает (симметрично). С помощью коэффициента стоимости пакетов каждой акции выравниваются. Одна покупается, другая продается.

Применяется достаточно большое количество пар, в которых одна и та же акция в одном случае покупается, а в другом – продается. Несложно догадаться, что, используя подобные системы, много не выиграешь и не проиграешь. Если, понятно, не произойдет что-то экстраординарное – ведь вы оперируете спрэдом волатильности.

Система предназначена для генерации трансакций. Чем больше трансакций совершает брокерская компания, тем ниже себестоимость трансакции и, соответственно, выше прибыль за счет предоставления конкурентоспособной комиссии для ритейл-трейдеров. Рынок – он и есть рынок Для чего нужны такие системы? И как к ним должен относиться инвестор?

Торговая система – всего лишь инструмент, который может приносить пользу и причинять вред. В нашем случае все зависит от происхождения денег. Если они принадлежат брокерской компании, занимающейся proprietary-трейдингом, то фирма рискует собственными деньгами, чтобы частично снизить комиссионные ритейл-трейдерам. Польза от такой деятельности несомненна. Можно только приветствовать сам факт создания таких систем.

Но ведь все может быть иначе. Одновременное открытие и закрытие позиций по одним и тем же акциям может решаться in-house в брокерской фирме. Деньги могут принадлежать инвестору и передаваться в управление компании с надеждой, что с ними будут работать профессиональные трейдеры с соответствующей лицензией и расширенными возможностями торговли. Естественно, без гарантий. Гарантий на финансовых рынках не бывает!

Представьте себе выражение лица инвестора, доверившего деньги такой компании, когда он, получив многометровые распечатки совершенных трансакций, не увидит ожидаемой прибыли и узнает, что его средствами управляли трейдеры без лицензии. Правда, больших убытков и прибыли не будет.

Многометровые документальные подтверждения «тяжелой работы» трейдера налицо, как и заверения от компании, что она сделала все возможное. Все красиво и пристойно, все правила соблюдены. Инвестору не на что жаловаться. Рынок – он и есть рынок.

Компания довольна: попользовалась чужими деньгами. Этот инвестор уйдет – не проблема, будут новые. Новые Буратино в поиске Страны чудес никогда не переведутся. Как и желающие воспользоваться их простотой.

Рассматривая любые методы торговли, всегда необходимо помнить о главном – о противоречии интересов. Интерес инвестора – прибыль. Интерес брокерской фирмы – комиссия. Каждая сторона пытается получить лучшие условия, и всегда находится компромиссное решение. Таковы правила жизни, и так работает индустрия всех финансовых рынков. Не забывайте об этом.

«Прямой доступ для ритейл-трейдеров на американском рынке – это миф. Я хочу, чтобы у вас не было неприятных сюрпризов, и чтобы вы могли принимать правильные решения», – эти слова принадлежат Дону Брайту (Don Bright), профессиональному трейдеру, совладельцу Bright Trading (www.stocktrading.com) [1]. С мнением авторитета трудно не согласиться. Он знает, о чем говорит. Ритейл-инвесторы не имеют контроля над выполнением своих ордеров. Зато имеется множество ограничений и запретов. Сам факт различия в условиях и возможностях торговли между профессиональными (лицензированными) трейдерами и ритейл-трейдерами свидетельствует в пользу данной точки зрения.

«Общепринятых» мнений гораздо больше. Нет смысла их перечислять. Важнее понять, что на финансовых рынках можно и нужно зарабатывать деньги. Необходимо только принимать взвешенные, продуманные решения. «Зри в корень!». Эта классическая фраза поможет вам выбрать правильное решение на рынке.