CC BY
60
ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТУИТИВНОГО АНАЛИЗА В БИРЖЕВЫХ РОБОТАХ
Хромов Сергей Сергеевич
аспирант кафедры биржевого дела и ценных бумаг РЭУ им. Г. В. Плеханова. Адрес: ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова», 117997, Москва, Стремянный пер., д. 36. E-mail: ssk@fin-lab.org
В статье рассмотрены основные методы анализа биржевой ситуации, факторы, влияющие на изменение курсовой стоимости ценных бумаг, а также определены пути развития существующих торговых роботов. Автором сравниваются подходы, используемые человеческим мозгом при оценке и поиске решения поставленной задачи, с алгоритмами, применяемыми в современных биржевых роботах с целью разработки новых инновационных алгоритмов. Обосновывается необходимость применения нестандартных методов анализа, таких как интуиция, и даются предложения по ее внедрению в алгоритмы, используемые в торговых роботах. Обращено внимание на возможность применения нейронных сетей вместе с интуитивным анализом.
Ключевые слова: рынок ценных бумаг, нейронные сети, интуиция, психология рынка, финансовый анализ, нечеткая логика.
POSSIBILITIES OF USING INTUITIVE ANALYSIS IN STOCK EXCHANGE ROBOTS
Khromov, Sergey S.
Post-graduate student of the Department for Exchange and Securities of the PRUE. Address: Plekhanov Russian University of Economics, 36 Stremyanny Lane, Moscow, 117997, Russian Federation. E-mail: ssk@fin-lab.org
The article deals with key methods of analyzing the situation on the exchange and factors which affect securities' price. It also shows the ways of developing the existing vending robots. The author compares the approaches used by human brains during assessment and search for solutions with algorithms used in today's stock exchange robots to develop new and innovative algorithms. The article grounds the necessity of using nonstandard methods of analysis, such as intuition and provides suggestions for applying it in algorithms used in vending robots. Special attention is paid at the possibility of using neural networks in line with the intuitive analysis.
Keywords: securities market, neural networks, intuition, market psychology, financial analysis, fuzzy logic
Торговые роботы на современном этапе развития мировых фондовых рынков активно вытесняют профессиональных трейдеров. Сейчас ни один фондовый рынок не может обойтись без их при-
менения. Для разработки роботов могут применяться различные методы: от простых алгоритмов, основанных на заявках типа take-profit и stop-loss, до сложных интеллектуальных систем прогнозирования, основанных на технологиях нейропрограммирования [1].
Современные роботы для осуществления прогнозов преимущественно используют технический анализ, рассматривая особенности графиков котировок. Такой подход в большинстве случаев пригоден только для краткосрочных прогнозов. Расширение временного диапазона нейронных сетей возможно с помощью фундаментального анализа, который представляет собой оценку стоимости компании на разных этапах ее развития по финансовым показателям с учетом внешних политических и экономических факторов. Прогноз осуществляется на основе проанализированной динамики изменения существенных экономических показателей фирмы при условии, что в будущем будут сохраняться те же показатели эффективности менеджмента, руководства компании и ее персонала, что и в прошлом, независимо от смены технологического оснащения общества, старения людей и связей между ними, политической обстановки и т. п. [3].
По нашему мнению, необходимо расширить функциональность биржевого робота, добавив набор алгоритмов, обрабатывающих образно-символьные индикаторы или фигуры-индикаторы, что, по сути, представляет собой комплекс алгоритмов, которые позволят перенести субъективность суждения человека и его субъективный анализ ситуации на рынке на математический язык. Для этого нужно произвести оцифровку интуитивного анализа ценных бумаг, возможностей руководства компанией, рисков для компании со стороны внешнего мира. Это позволит торговым роботам эффективно делать прогнозы биржевых рисков и доходностей в условиях неожиданных вариантов развития ситуации.
Компьютерные роботы все шире входят в самые разные сферы жизни человека. Разработка новых методов программирования аппаратной части вычислительной техники, основанных на нейронных технологиях, - новый этап в компьютерных технологиях. Происходит постепенный отказ от плоского проектирования систем к объемным. Наиболее важное преимущество нейронных сетей заключается в том, что за основу их функционирования был взят человеческий мозг, чьи возможности по скорости обработки информации недостижимы в ближайшем будущем. Кроме того, их можно адаптировать под решение задач любой сложности, в том числе в попытке оцифровать интуицию человека [3].
На фондовом рынке торговые роботы функционируют уже более десяти лет. Их количество быстро нарастает. Средняя цена торгового робота, в основе которого лежат простые алгоритмы анализа ситуации
на фондовом рынке, составляет около 200-300 долларов. Торговые роботы, способные предсказывать ситуацию на рынке в среднесрочной и даже в долгосрочной перспективе, значительно дороже, и алгоритмы, по которым они функционируют, являются закрытым кодом. Несмотря на многочисленные заявления о том, что биржевая игра - это слишком рискованный и сложный процесс, чтобы использовать торговые роботы, статистика рынка многих стран говорит о все большей популярности решений по передаче им инвестиционных портфелей, особенно в краткосрочной перспективе (межкризисные ситуации). Наиболее эффективные торговые роботы способны даже предсказывать кризисные ситуации с весьма большой точностью.
Вместе с тем для торговых роботов характерны серьезные биржевые ошибки, связанные в первую очередь с тем, что на биржах возникают нештатные ситуации, которые не были учтены при разработке программ. Трейдер в подобных условиях меняет свою стратегию, стремится уменьшить риск, обучается поведению в новых условиях. Основные мотиваторы для трейдера - страх чрезмерно больших потерь и жадность к высоким прибылям. Современные варианты торговых роботов, у которых есть возможность самообучения, не оснащены алгоритмами ассоциативных реакций, они лишены психологических обратных связей, эмоций [2]. Для устранения подобных проблем нужно провести анализ влияния интуиции, страха, жадности, настроения участников рынка на выбор решения.
Мозг человека при поиске решения проблемы сравнивает наиболее подходящие интуитивные решения, используя правое полушарие. Окончательный выбор решения формируется, основываясь на логическом мышлении, выполняемом в левом полушарии мозга. Логические алгоритмы составляют основу работы торговых роботов [2]. Однако в кризисные периоды они отстают по возможностям в сравнении с человеческим мозгом. Основная причина состоит в том, что они не включают алгоритмы интуитивного мышления, свойственные правому полушарию мозга человека.
Интуиция - механизм, который появился как средство выживания в ситуациях недостаточной информации, большого количества неопределенных параметров и данных, а также в условиях ограниченного времени. На рынке периодически возникают нестандартные ситуации, например, кризисы, неожиданные действия участников, инсайдерская информация и т. д. Для решения подобных задач необходима разработка алгоритмов, которые будут способны имитировать работу правового полушария мозга [4]. При этом целесообразно применить имеющиеся на сегодняшний момент наработки в области психологии рынка, а именно теорию об интуиции: ее применения и моделирования в заданных условиях. Это даст возможность сформировать
интуитивную базу для анализа ситуации на бирже. Такой анализ наряду с техническим и фундаментальным позволит значительно улучшить качество прогнозов торговых биржевых роботов.
Человеческое интуитивное решение является неосознанным, спонтанным, без сложных логических размышлений. Оно рождается как чисто образно-смысловое постижение результата на основе сложных ассоциативных операций с неточно определенными сценами [2]. Интуитивный алгоритм поиска решения торгового робота должен опираться на выборку специальных данных из прошлого и поиск решения нечетких соответствий между входными параметрами различных ситуаций, встреченных на рынке в прошлом. После получения промежуточного, интуитивного решения от торгового робота следует дальнейшая обработка результата с точки зрения традиционной логики, которая в рамках торгового робота представляет набор алгоритмов, основанных на традиционных математических методах анализа ситуации на рынке, тем самым подтверждая первичное решение либо опровергая его.
По мнению многих ученых, именно за счет интуиции мозг способен генерировать гениальные, нетипичные решения, что принято называть озарением. Большинство таких решений фильтруется стандартной логикой в процессе выбора решений, остальные можно отнести к нетривиальным, гениальным, неожиданным, парадоксальным. При интуитивном анализе объекта в результате многократного столкновения с типичной ситуацией происходит выделение неких образов-индикаторов, представляющих собой основанные на опыте типичные пути решения проблемы, к которым в первую очередь обращается мозг и ищет схожие ситуации, что является примером нечеткой логики. Последовательность принятия решений проходит цепочку от интуитивного прозрения до формально-логического обоснования [3]. Интуитивное познание способно создавать новые связи между изучаемыми объектами и процессами. Впоследствии эти связи берут на себя значительную часть работы мозга в ходе поиска и принятия решений.
Специфика человеческого мозга состоит в том, что постоянно происходит смена активного полушария от левого к правому, чередуя интуитивное и логическое мышление. В науках граница между логическим и интуитивным представляет собой раздел на гуманитарные и естественные науки. Гуманитарные знания формируются на основе образного мышления. Правое полушарие ответственно за пространственно-образное мышление, сложные ассоциации. Левое полушарие мозга обеспечивает логико-вербальный тип мышления. Такой способ организации выработки решений дает возможность обмениваться информацией, запоминать накопленную информацию, выявляя наиболее эффективное решение из различных типов мышления.
Математически можно частично описать логику с помощью методов нечеткой логики [5]. Основу интуиции составляет подсознательная подготовка мозгом данных образов-индикаторов, ассоциируемых с объектом изучения, в которых может быть заложено схожее решение, которое уже было выработано мозгом ранее и может быть применено с коррекциями к текущей задаче. Каждый образ-индикатор, оцениваемый на подсознательном уровне, подвергается сравнению с некими критериями с целью выявить схожесть текущей ситуации с имеющимися в памяти. Передача информации левой части мозга происходит в тот момент, когда оценка по заданным критериям образа-индикатора на соответствие решаемой задаче превышает пороговое значение.
Психологи отличают интуицию от мышления. Во время работы правого полушария результат мозгом не осознается, так как работает подсознание. Затем полученный результат осознается и проверяется логическим мышлением. Во избежание зацикливания на решении задачи традиционным способом часто положительный результат дает переключение мозга на другую задачу. Увеличение эффективности работы мозга достигается за счет предшествовавшей осознанной работы по вопросу решения выбранной проблемы. В этот период сознания человека формируются образы-индикаторы, ограничивающие задачу. После нахождения определенного набора таких образов необходимо предоставить мозгу время для интуитивного мышления. На этой стадии происходит активная бессознательная обработка мозгом информации, которая была им подготовлена на предыдущей стадии. На этой стадии образы-индикаторы соединяются, перерабатываются, создавая новые образы-индикаторы. Впоследствии сознание обращается к выработанной информации и начинает ее анализировать, тем самым подключая логическое мышление по осмыслению полученного результата. Такая последовательность интуитивных операций соответствует тому, что психологи называют эйдетической интуицией [2]. На первой стадии идет формирование путей решения поставленной задачи. Временный перенос внимания на другие проблемы носит название инкубации. Последняя стадия - логическое осознание решения, предоставленного интуицией. Интуиция, по сути, представляет собой механизмы по работе с данными, которые плохо взаимосвязаны и не подчиняются стандартной логической обработке, так как еще не выработаны предварительные ассоциативные связи.
Описанный выше алгоритм работы мозга по выработке решений на появляющиеся задачи путем использования интуитивного и логического мышления сочетается с методами построения нейронных сетей. Алгоритмы, используемые в стандартных современных торговых роботах, представляют собой традиционный математический аппарат, которым пользуется человек при выработке решений на финальной
стадии решения поставленной задачи [5]. Особое внимание следует уделить проблеме оценочной эвристики и ее влиянию на трейдинг, поскольку она играет важную роль в принятии трейдерских решений. Большой интерес представляют и некоторые другие темы: различия между левым и правым полушариями головного мозга, групповые эффекты и их влияние на трейдинг, а также возможные опасности интуитивного подхода.
Известный трейдер Куртис Фейс неоднократно заявлял, что трейдеры должны тренировать свою интуицию, чтобы наиболее эффективно играть на рынке ценных бумаг. Он выделил несколько фундаментальных идей, касающихся интуиции [5]: 1) важная роль интуиции в анализе на основе статистических данных, а также ее участие в решении задач с плохо взаимосвязанными данными; 2) уравновешивание интуиции и логического мышления; 3) развитие интуиции.
На современном этапе компьютерных технологий просто необходимо применять наиболее передовые методы анализа данных, в первую очередь методы анализа, схожие с работой мозга человека, так как вычислительные машины до сих пор сильно уступают по возможностям обработки данных человеческому мозгу. При торговле ценными бумагами графики, отражающие торги, имеют очень большой разброс данных. В этом случае прогнозировать с высокой вероятностью котировки на ценные бумаги становится проблематично. Это выливается в то, что кривая движения ценных бумаг демонстрирует много ложных сигналов, т. е. шумов в движении.
Сегодня нет программ, которые могли бы быстро и качественно подбирать список самых эффективных ценных бумаг. Большую часть времени профессиональные трейдеры занимаются тем, что ищут наиболее эффективные бумаги, к которым впоследствии можно будет применить классические методы выявления сигналов. Объясняется это тем, что мозг человека значительно легче может выделить наиболее эффективные ценные бумаги, визуально анализируя графики, а математически реализовать это намного сложнее.
Трейдинг по образам-индикаторам движения цен часто называют дискреционным, что является наглядным примером использования интуиции в трейдинге, соответствующим первой фундаментальной идее [3]. Согласно второй фундаментальной идее, использование интуиции позволяет человеку оперировать огромными потоками данных, что очень важно в условиях информационного века. Тем не менее сознательно человек может одновременно обрабатывать в среднем 5 потоков данных. Для их эффективной обработки человек прибегает к оценочной эвристике - методам, требующим меньших затрат времени.
Существует большое количество известных эвристических методов, задокументированных психологами в течение последних 20 лет.
Куртис Фейс написал большое количество трудов, изучающих роль эвристики в трейдинге [5].
Интуиции, свойственные третьей фундаментальной идее, приобретаются постепенно за счет опыта и всестороннего понимания задачи. Люди, которые обладают такими выдающимися данными, способны угадывать благоприятные или негативные ситуации заранее. В качестве примера можно привести методы, которые использовал известный трейдер Джон Темплтон. Во многом он полагался на счастливый случай при торговле на понижение по доткомам в начале 2000-х гг. Впоследствии его стратегия полностью оправдалась, так как данные активы были сильно переоценены. С большой вероятностью можно утверждать, что он использовал в основном интуицию. Подобные нелогичные решения срабатывали не один раз, например, в 1929 и 1987 гг., а также в другие кризисные моменты. Его метод оказался стабильным и очень простым. Он выбирал пять самых успешных отраслевых групп для открытия длинных позиций и пять самых последних в рейтинге для открытия коротких позиций. Анализ графиков и подборка эффективных бумаг в целом проходили интуитивно, исходя из нескольких финансовых параметров и визуального анализа графиков.
После предварительного осмотра он обращал внимание на ценовые графики двух разных периодов: годовой с дневными барами; 30-дневный с часовыми барами. При анализе графиков использовались две простые скользящие средние, импульс, а также положительный индикатор направленного движения ^М1+) и отрицательный индикатор направленного движения ^М1-). Точное время открытия позиций не формулировалось. Сигналом обычно было только указание, что стоимость акции должна превышать обе скользящие средние в обоих периодах. При достижении цены более долгосрочной скользящей средней Джон Темплтон выходил из позиции. Он объяснял это так: «Я столько раз это делал, что мне достаточно просто посмотреть на график, чтобы определить, как долго акции продолжат расти - будь то несколько месяцев или всего лишь несколько дней» [5].
С опытом его интуиция стала еще лучше справляться с анализом торговой ситуации. Основываясь только на простом визуальном анализе графиков без привлечения математических методов, он мог сказать, когда стоит открывать позицию, сколько будет сохраняться тренд и когда стоит выходить из позиции. Благодаря своему методу он за 14 лет смог увеличить свой капитал на 5 100%. В 2008 г. Джон Темплтон перестал играть на бирже (перед тем как разразился очередной экономический кризис), тем самым еще раз подтвердив эффективность своего метода, основанного в основном на интуиции.
Современные компьютерные технологии до сих пор не применяют в своих аналитических алгоритмах методы, используемые при
интуитивном анализе информации мозгом, моделируя, по сути, работу только одного полушария - левого. Сейчас в разрезе сразу нескольких наук, таких как математика, кибернетика, психология и экономика, остро стоит вопрос о качественном скачке в методах анализа информации. Алгоритмы проведения анализа, аналогичного интуитивному в человеческом мозге человека, стали крайне актуальны.
Список литературы
1. Головачев С. С. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования американского фондового рынка в период кризиса [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами. - 2012. - № 11 (47). - URL: http://www.uecs.ru/marketing/item/1644-2012-11-09-08-08-12
2. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. - М. : МИФИ, 1998.
3. Кохен Д. Психология фондового рынка: страх, алчность и паника / пер. с англ. М. Майорова. - М. : Интернет-трейдинг, 2004.
4. Мухортов В. В. Психология инвестирования. - М. : ЗАО «Олимп - Бизнес», 2005.
5. Оберлехнер Т. Психология рынка Forex. - М. : Омега-Л, 2005.
6. Фейс К. Трейдинг, основанный на интуиции. - СПб. : Питер,
2011.
References
1. Golovachev S. S. Ispol'zovanie iskusstvennykh neyronnykh setey dlya prognozirovaniya amerikanskogo fondovogo rynka v period krizisa [Predicting the Falling U. S. Stock Market via Artificial Neural Networks], Upravlenie ekonomicheskimi sistemami, 2012, No. 11 (47). (In Russ.). Available at: http://www.uecs.ru/marketing/item/1644-2012-11-09-08-08-12
2. Ezhov A. A., Shumskiy S. A. Neyrokomp'yuting i ego primenenie v ekonomike i biznese [Neurocomputing and its Applications in Economics and Business], Moscow, MIFI, 1998.
3. Kokhen D. Psikhologiya fondovogo rynka: strakh, alchnost' i panika [Psychology of the Stock Market: Fear, Greed and Panic], translated from English by M. Mayorov, Moscow, Internet-Treyding, 2004.
4. Mukhortov V. V. Psikhologiya investirovaniya [Psychology of Investment], Moscow, ZAO «Olimp - Biznes», 2005.
5. Oberlekhner T. Psikhologiya rynka Forex [Psychology of Forex Market], Moscow, Omega-L, 2005.
6. Feys K. Treyding, osnovannyy na intuitsii [Trading Based on Intuition], Saint Petersburg, Piter, 2011.
