Ein Interview mit dem erfolgreichen Händler Grant

Es steckt immer eine große Geschichte dahinter, wenn jemand an den Märkten Erfolg hat. Ich freue mich über die Gelegenheit, mit Ihnen ein Interview mit Trader Grant zu teilen, der Teil des TipToeHippo-Teams ist. In diesem Interview erfahren Sie, wie sie angefangen haben, welche Ergebnisse sie erzielt haben, wie sie Strategien entwickelt haben und vieles mehr. Beginnen wir also mit der ersten Frage.

Wie haben Sie mit dem Algo-Trading begonnen?

Die Entstehung von TipToeHippo ähnelt der berühmten Geschichte von Turtle Trading.

Die ursprünglichen Turtle Traders waren zwar keine Händler, aber hochintelligente Menschen. Einer war ein DnD-Spielleiter, ein anderer ein Kampfpilot, ein Buchhalter, ein Harvard-Absolvent und so weiter.

Diese Leute wurden aufgrund einer Wette betreut - dass man Nicht-Händlern das Handeln beibringen und erfolgreich sein könnte. Es stellte sich heraus, dass ihnen der Handel beigebracht werden konnte und sie in den nächsten 4 Jahren $150 Millionen an Gewinnen an den Märkten erzielten.

Ich bin Software-Ingenieur mit dem Schwerpunkt Mustererkennung und Dylan studiert Informatik, aber bis wir Norm kennenlernten, hatten wir Schwierigkeiten, erfolgreich zu sein.

Norm betreibt den Algo-Handel seit über 10 Jahren und fand ihn zufällig bei der Beantwortung von Fragen zum Algo-Handel in einem Online-Forum.

Dylan und ich hatten die technischen Fähigkeiten, und als wir unser Wissen mit dem von Norm kombinierten, wurden wir schnell besser.

Norm war beeindruckt von unseren Bemühungen und unserer Bereitschaft, seine Ratschläge umzusetzen, und wir schlossen eine Gruppenfreundschaft und begannen, gemeinsam an Algos zu arbeiten.

Norm hat uns viele wichtige Konzepte nahe gebracht, die wir ohne seinen Einblick wahrscheinlich nicht erkannt hätten. Die Chancen stehen gut, dass wir vor dem Erfolg aufgegeben hätten.

Dank harter Arbeit und Recherche sind wir nun erfolgreich und haben vor kurzem unser viertes TipToeHippo-Mitglied aufgenommen. Max hat uns online gefunden und uns Fragen zum Algo-Trading gestellt. Wir waren beeindruckt von seinen Fähigkeiten (er ist ein auf Automatisierung spezialisierter Software-Ingenieur) und seiner Begeisterung für die Herausforderung des Algo-Tradings.

So begann also mein Algo-Handel - jetzt haben wir eine nachweislich profitable Erfolgsbilanz und eine spannende Zukunft. Auf dem Weg dorthin gab es zwar einige Zweifel, aber ich habe die intellektuelle Herausforderung des Handels wirklich genossen.

Haben Sie mit SQx Erfolg gehabt?

Ja. Wir haben gerade 6 Monate profitablen Live-Handel hinter uns. In den 6 Monaten des Handels haben wir über 35% mit einem Drawdown unter 6% zurückgegeben. Wir sind sehr stolz auf dieses Ergebnis.

Der größte Hinweis darauf, dass wir ein langfristig erfolgreiches Portfolio gefunden haben, ist, dass die Live-Ergebnisse unsere Testergebnisse widerspiegeln.

Da unsere Live-Ergebnisse mit unseren Backtest-Ergebnissen übereinstimmen, sind wir zuversichtlich, dass diese Systeme auch in Zukunft erfolgreich sein werden.

Wir haben hart daran gearbeitet, unseren Arbeitsablauf zu entwickeln und Indikatoren und andere Parameter von SQx anzupassen, um diesen Erfolg zu erreichen - aber wir haben festgestellt, dass SQx ein großartiges Werkzeug ist, um die Entwicklung von Algorithmen zu unterstützen. Das liegt vor allem an den vielen Robustheitstests, die es durchführen kann.

Wie lange hat es gedauert, bis ich mit SQx im Algo-Trading erfolgreich war?

Nachdem Dylan und ich Norm kennen gelernt hatten, dauerte es etwa 2 Jahre, bis ich erfolgreich war. Wir haben unsere Ideen immer weiter verfeinert, sie verbessert, Ratschläge von angesehenen Händlern gelesen und Norm Fragen gestellt.

Ich habe ein Jahr lang zwischen zwei Jobs pausiert, um mich voll und ganz dem Algo-Handel zu widmen. In diesem Jahr habe ich viel gelernt - es war nicht die Zeit, in der ich erfolgreich wurde, aber es war die Zeit, in der ich am meisten lernte und den Grundstein für meinen Erfolg legte.

Von dem Zeitpunkt an, als ich anfing, mich mit dem Algo-Trading als Hobby zu beschäftigen, bis zu dem Zeitpunkt, an dem TipToeHippo sich als erfolgreich erwiesen hat, sind also etwa 3 Jahre vergangen. Seit 2 Jahren nutze ich SQx und passe es an.

Was gefällt Ihnen am meisten am Algo-Trading?

Am meisten gefällt mir, dass es beim Algo-Trading darum geht, den Zahlen zu vertrauen.

Beim Algo-Handel gibt es keine Mutmaßungen, sondern nur Beweise. Man kann etwas ausprobieren, und wenn es funktioniert, werden die Zahlen es einem sagen.

Da ich aus der Softwareentwicklung komme, kann ich gut damit umgehen, wenn Maschinen Daten analysieren und interpretieren. Dies auf die Märkte anzuwenden, macht für mich einfach Sinn.

Mit SQx können wir moderne Threadripper-CPUs nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten. Denn

Max und meine Fähigkeiten liegen in der Mustererkennung von Daten in unseren "echten" Jobs, und wir wenden sie auf unser "Hobby", den Handel, an. Die Anpassungsmöglichkeiten, die SQx bietet, geben uns die Möglichkeit, neue Ideen zu entwickeln und sie in die Plattform zu implementieren. Da TipToeHippo im Moment unser Hobby ist (bis wir von einem großen institutionellen Fonds entdeckt werden... CALL US!), hilft uns die Möglichkeit, eine Plattform wie SQx zu haben, die so leistungsfähig, aber auch so einfach zu bedienen ist, wirklich dabei, zeitsparend zu sein.

Mir gefällt auch, dass ich mich nicht um das tatsächliche Eingehen und Verwalten von Positionen kümmern muss. Wir arbeiten wirklich hart daran, robuste Handelssysteme zu entwickeln, denen ich mein eigenes Geld vollständig anvertraue. Einen Roboter auf der Grundlage von Statistiken handeln zu lassen, finde ich viel weniger stressig, als die Trades selbst zu machen. Ich vertraue der statistischen Analyse, die TipToeHippo durchgeführt hat, ich vertraue unserem Systementwicklungsprozess und ich vertraue meiner Programmierung.

All diese Dinge führen zu einem zen-ähnlichen Vertrauen in unsere Algo-Trading-Systeme.

Was ist Ihre Philosophie bei der Erstellung eines optimalen Portfolios?

Robustheit und geringe Korrelation.

Die Robustheit wird von mir in diesem Interview oft erwähnt, aber sie ist das Wichtigste, was man beim Data Mining zur Erstellung von Systemen beachten muss. Wenn die Systeme zu gut angepasst sind, wird das Portfolio, egal was man tut, scheitern.

Gewünscht sind durchweg profitable, robuste Systeme mit geringer Korrelation zu anderen Systemen. Wenn Systeme mit geringer Korrelation ausgewählt werden, dann werden sie natürlich verschiedene Teile oder verschiedene Arten von Märkten zum Handeln finden.

Anstatt zu versuchen, ein einziges System für den ständigen Handel auf mehreren Märkten zu entwickeln, ist ein Portfolio verschiedene Systemhandel verschiedene Teile des Marktes in mehreren verschiedene Möglichkeiten.

Wir haben festgestellt, dass ein System umso robuster ist, je einfacher es ist. Die Kombination von Systemen mit geringer Korrelation deckt die verschiedenen Arten von Märkten ab und bleibt dabei robust. Ein komplexeres System, das versucht, mehr Arten von Märkten zu handeln, wird wahrscheinlich eine Kurvenanpassung erfahren.

Die Schlussfolgerung lautet: Viele einfache, nicht korrelierte Systeme sind wünschenswerter als ein einziges komplexes System.

Können Sie uns mehr über den Arbeitsablauf erzählen, den Sie bei der Erstellung und Auswahl der besten Strategien anwenden?

Sicher! Ich glaube daran, der Algo-Gemeinschaft etwas zurückzugeben, insbesondere neuen Leuten, die versuchen, ihren Weg zu finden. Das war ich vor ein paar Jahren, und ich hatte unter anderem Hilfe von Norm - also hoffe ich, dass die Leute jetzt einige nützliche Goldstücke aus meinen Ratschlägen mitnehmen können.

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung unseres Arbeitsablaufs. Natürlich wollen wir nicht die spezifischen Details verraten, aber dies ist die Zusammenfassung unseres Prozesses vom Anfang bis zum Live-Handel. Der Beweis ist in den profitablen Ergebnissen TipToeHippo erreicht hat.

1. Aufbau eines Pools von Strategien
   1. Filterung nach gewünschten Leistungsparametern (Korrelation)
   2. Benutzerdefinierte Fitnessfunktion
   3. Benutzerdefinierte Indikatoren
2. Robustheitstests durchführen
   1. Optimierung der Abläufe
   2. Zusätzliche Märkte
   3. Spread-Stresstests
   4. Monte Carlo
      1. Parameter
      2. Preis

• Schlupf

1. Walk-Forward-Optimierung
2. Permutation der Systemparameter

Die Robustheitstests sind der wichtigste Teil unseres Prozesses. Wir haben ein vollständiges Whitepaper verfasst, in dem wir erklären, warum Robustheitstests so wichtig sind. Es ist zu finden unter www.tiptoehippo.com/research.

3. Speichern Sie die überlebenden Kandidaten und wiederholen Sie die Schritte 1 und 2, um eine Datenbank mit Kandidaten aufzubauen.
4. Nehmen Sie die Bewerberdatenbank und nur eine auswählen für den Ablauf der Sperrfrist. (Auch hier wird die entscheidende Bedeutung in dem Whitepaper erläutert).
5. Beurteilen Sie die Leistung während der Sperrfrist so, als ob das System in Betrieb gewesen wäre. (d.h. hätte der 6-monatige Drawdown von 25% tatsächlich das Vertrauen in das System erhalten?)

Wird das System abgelehnt, beginnt der gesamte Prozess von vorne, wobei alle bisherigen Arbeiten gelöscht werden.

6. Bilden Sie Portfolios unter Verwendung benutzerdefinierter Korrelationsberechnungen, um den Drawdown zu minimieren. Wir sind besonders daran interessiert, Systeme zu finden, die nicht gemeinsam verlieren.
7. Führen Sie eine Demo durch, um zu bestätigen, dass die Termingeschäfte den Backtest-Geschäften entsprechen. Wir nehmen 6 Wochen Demohandel, führen im gleichen Zeitraum einen Backtest durch und bestätigen, dass die Trades genau übereinstimmen. Dies bestätigt die Gültigkeit unserer Tests.
8. Live laufen. Gewinne machen.

Jedes Portfolio leidet unter Drawdowns. Wie gehen Sie vor, um sie zu überwinden und das Vertrauen in Ihre Systeme zu erhalten?

Die einzige Möglichkeit, den Drawdown zu überwinden, ist die Portfoliotheorie. Wenn wir zum Beispiel den Drawdown aller unserer Systeme einzeln addieren, beträgt er insgesamt 25%. Wenn sie jedoch zusammen betrieben werden, beträgt der maximale Drawdown 15%. Die Verringerung des Drawdowns um 40% ist darauf zurückzuführen, dass die Systeme nicht gleichzeitig verlieren.

Bei der Kombination von Systemen achten wir nicht nur auf die allgemeine Korrelation, sondern auch auf die Verlustkorrelation. Zusammen zu gewinnen ist in Ordnung - Systeme, die zusammen in einem Portfolio verlieren, wollen wir vermeiden.

Um das Vertrauen in unsere Systeme zu erhalten, nutzen wir zwei Dinge: Robustheit und historische Präzedenzfälle. Wenn wir wissen, dass ein System robust ist, wissen wir, dass seine historische Leistung eine wahrheitsgetreuere Darstellung seiner wahrscheinlichen zukünftigen Leistung ist. Es gibt zwar keine Garantie, aber die Robustheit macht es viel wahrscheinlicher, dass die vergangene Leistung die zukünftige Leistung widerspiegelt.

Dann kann eine Erwartung an das Portfolio und die einzelnen Systeme darin aufgestellt werden.

Zwei verschiedene Statistiken sind nützlich: der Prozentsatz des Drawdowns und die Stagnationsperiode zur Messung des Drawdowns. Beide sind wichtig.

Der prozentuale Drawdown misst die Größe des Verlusts zwischen Höchst- und Tiefstständen (einschließlich Floating), während die Stagnation die Zeit misst, in der man sich von dem Drawdown erholt.

Stagnation ist wichtig, denn wenn Sie mit dem Geld anderer Leute (oder sogar mit Ihrem eigenen!) handeln, macht ein Drawdown keinen Spaß. Je weniger Zeit im Drawdown verbracht wird, desto besser.

Wenn diese beiden Messungen an einem robusten System vorgenommen werden, sind die Tiefe und die Länge der Absenkung mit Sicherheit bekannt.

Die Leistung der Systeme und des Portfolios kann dann beobachtet werden. Wenn die Leistung außerhalb des historischen Höchstwerts liegt, ist das Vertrauen in dieses System verloren gegangen und seine Ergebnisse müssen genau untersucht werden, um zu sehen, ob es eine Erklärung gibt oder ob das System zurückgezogen oder ersetzt werden muss.

Gibt es irgendwelche Wissensquellen, die Sie anderen Händlern empfehlen würden?

Wir haben viel von Dr. Ernie Chan gelernt (Norm hat ein Interview mit ihm geführt, das Sie hier finden: www.tiptoehippo.com/research ). Für alle, die sich für den Algo-Handel interessieren, sind Ernies Bücher eine hervorragende Einführung in das Thema. Sie sind in hervorragender Prosa geschrieben, die Dr. Chan neuen Algo-Händlern leicht verständlich macht.

TipToeHippo sind auch Schüler von Dr. Tim Masters. Er hat kürzlich seine Karriere in den Bereichen maschinelles Lernen, Statistik, Algo-Trading und einer Vielzahl anderer interessanter Aufgaben beendet. Wir scherzen, dass er "keinen Bock mehr hat" und sein Wissen, das er im Laufe seines Lebens erworben hat, bereitwillig weitergibt. Wenn er etwas sagt, spitzen wir unsere Ohren und hören zu.

In der Algo-Branche gibt es nur selten so intelligente Menschen mit so viel Erfahrung, die ein so umfangreiches und tiefgehendes Wissen zur Verfügung stellen.

Es wird andere geben, aber das Wichtigste bei der Suche nach Wissen ist, die Authentizität zu überprüfen. Vergewissern Sie sich, dass die Person ihr Thema kennt.

Haben Sie Tipps, worauf man beim Algo-Trading achten oder was man vermeiden sollte?

Der wichtigste Punkt, der für jemanden, der neu im algorithmischen Handel ist, nicht sofort auf der Hand liegt, ist: Achten Sie darauf, dass Sie sich nicht zu sehr anpassen.

Wenn Sie Systeme in Betracht ziehen, wählen Sie die robustesten Systeme aus - nicht einfach die Systeme, die in historischen Tests am besten abgeschnitten haben. Es ist einfach, historische Tests mit Ergebnissen zu erstellen, die sich zu einem Mond zusammensetzen, aber es ist unwahrscheinlich, dass diese Systeme funktionieren, wenn sie auf einem echten Live-Konto eingesetzt werden.

Dies zu erkennen, ist der Schlüssel zum Erfolg. Es ist nicht leicht zu akzeptieren, dass die am besten aussehenden Kurven nicht unbedingt die besten Ergebnisse bringen. Die größten Banken mit den intelligentesten Informatikern tappen in diese Falle. In anderen Bereichen des computergestützten Lernens/Data Mining ist die Überanpassung nicht das Haupthindernis für den Erfolg, wie es im Finanzhandel der Fall ist (sie ist sogar oft der Grund dafür). für Erfolg).

Wir haben ein Whitepaper verfasst, das eine Einführung in die verschiedenen Robustheitstests gibt und erklärt, warum sie wichtig sind. Es ist auf unserer Website hier erhältlich: www.tiptoehippo.com/research

Lösen Sie das Problem der Überanpassung mit geeigneten Robustheitstests und Sie sind auf dem besten Weg zum Erfolg.

Möchten Sie anderen Algo-Entwicklern Empfehlungen geben, worauf sie sich konzentrieren sollten usw.?

Meine Empfehlung ist, die Herausforderung zu genießen. Algo-Handel ist schwer - großartig aussehende historische Ergebnisse zu erstellen ist einfach. Herauszufinden, ob diese historischen Ergebnisse auch in Zukunft funktionieren werden, ist eine großartige mentale Übung.

Ich betreibe den Algo-Handel in Teilzeit, man könnte sagen, ich bin ein Nachtunternehmer, der über TipToeHippo Handelssignale anbietet. Angefangen hat das Ganze jedoch als Hobby oder intellektuelle Neugierde; ich nutze meine Programmierkenntnisse, um mit den Finanzmärkten zu handeln.

Dieses Spiel ist sehr schwierig, aber es lohnt sich sehr. Es erfordert eine andere Art des Nachdenkens über Probleme als viele andere Dinge, mit denen ich in Berührung gekommen bin. Es ist sehr nützlich, andere zu finden, die ebenfalls über diese Probleme nachdenken, denn so können Ideen ausgetauscht und kultiviert werden.

Wenn Sie erfahrene Algo-Händler finden, die bereit sind, ihr Wissen zu teilen - hören Sie auf sie. Ohne den Zusammenschluss im Team mit Norm's Erfahrung hätte ich meine Fähigkeiten im Algo-Handel vielleicht nie zum Erfolg gebracht. Besuchen Sie also Foren und Discord-Räume und stellen Sie Fragen an Algo-Händler mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz. Wenn sie antworten, dann achten Sie darauf, was sie Ihnen sagen.

Tun Sie es aus intellektueller Neugier und Sie werden vielleicht Erfolg haben.