Ein Interview mit dem erfolgreichen Händler Naoufel

Als erstes möchte ich Ihnen für Ihre Entscheidung danken, Ihre Handelserfahrungen mit unserer Handelsgemeinschaft zu teilen. Bevor wir mit der Diskussion über Algo-Trading fortfahren, könnten Sie sich bitte kurz vorstellen?

Hallo, mein Name ist Naoufel Taief.

Ich bin in Quebec, Kanada, ansässig.

Ich habe einen Abschluss als Wirtschaftsprüferin und bin Finanzberaterin.

Ich beschäftige mich seit 2013 mit dem Handel und bin seit 2017 hauptberuflich im Handel tätig.

Die Live-Handelsperformance eines meiner wichtigsten persönlichen Konten wird von einem 3^rd und hier zur Verfügung gestellt:

https://kinfo.com/portfolio/12154/performance.

Was meine Hobbys angeht, so spiele ich gerne Fußball und mache Kampfsport. Ich trainiere seit 2013 Kampfsportarten und konzentriere mich auf Wing Chun und Jiu Jitsu.

Wie haben Sie mit dem Algo-Trading begonnen?

Ich habe mich schon immer für die Finanzmärkte interessiert.

Wie jeder andere hatte auch ich meinen Anteil an Misserfolgen.

Ich habe Konten in die Luft gejagt, weil ich blindlings Gurus gefolgt bin.

Ich handelte auf der Grundlage von Nachrichten, technischer Analyse und Auftragsflüssen.

Ich habe Kurse und Algo-Strategien von Algo-Gurus gekauft.

Wahrscheinlich habe ich alles gemacht, was Sie wollen.

Auf der Suche nach einem Mentor, von dem ich lernen konnte, stieß ich auf eine Website, die Betrüger entlarvte und um Kontoauszüge oder Rentabilitätsnachweise bat, wie z. B. Prüfungen von Drittanbietern.

Die meisten der Online-Algo-Gurus, denen ich gefolgt war, waren nicht bereit, ihre Live-Handelsergebnisse über einen längeren Zeitraum zu teilen. Einige haben vielleicht behauptet, der Gewinner eines bestimmten Handelswettbewerbs zu sein oder sogar mehrfach Handelswettbewerbe gewonnen zu haben, aber die Realität ist, dass man, um bei Wettbewerben zu gewinnen, mit großem Risiko handeln muss. Entweder Sie gehen aufs Ganze oder Sie gehen nach Hause.

In manchen Jahren ist man erfolgreich und sprengt das Handelskonto für diesen Wettbewerb, in anderen Jahren ist man erfolgreich und hat Glück, und dann kann man die Tatsache, dass man einen Wettbewerb gewonnen hat, in seinem Online-Marketing nutzen, um Händler für sein Bildungs- oder Signalgeschäft zu gewinnen.

Das Lustige daran ist, dass Sie später einen Online-Podcast mit denselben Gurus hören, die die Handelswettbewerbe gewonnen haben, und sie selbst zugeben, dass sie ihre eigenen echten Konten niemals so handeln würden, wie sie es bei den Wettbewerben tun.

Ich habe daher festgestellt, dass der Schlüssel darin liegt, die reale/lebendige Handelsleistung zu sehen, aber über einen langen Zeitraum und nicht nur während eines dreimonatigen Handelswettbewerbs.

Ich stellte fest, dass die überwiegende Mehrheit der Händler, die bereit waren, ihre Live-Handelsergebnisse zu zeigen, und die auch über mehrere Jahre hinweg gute Ergebnisse erzielten, fast immer Algo-Händler waren.

Das hat mich dazu bewogen, all die falschen Gurus hinter mir zu lassen und mich auf den algorithmischen Handel zu konzentrieren.

Wie lange dauerte es, bis der Erfolg eintrat, und was war der Knackpunkt?

Es dauerte etwa 3 Jahre, bis ich mit meinem Algo-Trading eine konstante Performance erzielte.

Damals musste man programmieren lernen, um in der Welt des algorithmischen Handels Fuß fassen zu können.

Ich wollte in den Algo-Handel einsteigen, aber ich wollte keine Zeit damit verbringen, die gesamte Programmierung zu lernen.

Dies weckte mein Interesse an einigen automatisierten Systembuildern, die inzwischen verfügbar waren, da diese Tools die historischen Kursdaten nach potenziell profitablen Strategien durchsuchen konnten, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich waren.

Es ist zwar großartig, dass System Builder in der Lage sind, alle historischen Daten zu analysieren, aber das große Problem besteht darin, die Strategien herauszufiltern, die robust sind und hoffentlich nicht zur Kurve passen.

Ich würde regelmäßig einige System-Builder finden mehrere Strategien, und vielleicht sogar haben, dass die Strategie ein paar Robustheitstests, dass es in der Lage war, zu überprüfen, aber wenn ich begann Papier / Live-Handel, dass die gleichen Algo dann fand ich die Leistung massiv verschlechtern würde.

Dies ist der Hauptteil, dessen Entwicklung einige Jahre gedauert hat. Ich wollte auf jeden Fall die System Builder nutzen, um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen und keine Zeit mit dem Erlernen des Programmierens verbringen zu müssen, aber ich musste auch meine eigene Methode zur Überprüfung der Robustheit entwickeln, so dass die Mehrheit der Strategien, die alle meine Robustheitsprüfungen bestehen, beim Papier-/Live-Handel immer noch eine angemessene Leistung erbringen.

Was gefällt Ihnen am meisten am Algo-Trading?

Es ist großartig, moderne Technologien (Software, Hardware, künstliche Intelligenz) nutzen zu können, um einen fortgeschrittenen Arbeitsablauf mit Data Mining und mehrstufigen Robustheitsprüfungen zu automatisieren. Dies manuell zu tun, würde einen enormen manuellen Aufwand bedeuten.

Es ist auch großartig, dass man keine Zeit aufwenden muss, um Programmierer zu werden. Ein System Builder wie StrategyQuant kann den Code für die Strategien schreiben, so dass Sie Ihre Zeit damit verbringen können, nach guten Gelegenheiten zu suchen, anstatt zu lernen, wie man Code schreibt.

Ein wichtiger Vorteil des Algo-Trading besteht darin, dass man sich vor sich selbst schützen kann.

Wenn Sie traditionell nach eigenem Ermessen handeln und Ihre Emotionen ins Spiel kommen, ist das ein guter Weg, um Ihre Handelsleistung zu ruinieren. Händler neigen dazu, zum denkbar schlechtesten Zeitpunkt den falschen Handel zu tätigen, wenn ihre Emotionen ins Spiel kommen.

Selbst wenn Sie in der Lage wären, Ihre Emotionen im Zaum zu halten, bedeutet die Tatsache, dass Sie mit Diskretion handeln, dass Sie sich nicht wirklich auf vergangene Handelsergebnisse verlassen können, um zu versuchen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, da Ihre Handelsstrategie nicht konsistent sein wird.

Im Gegensatz dazu ist der algorithmische Handel 100% mechanisch und beinhaltet keinerlei Ermessensspielraum. Dadurch wird auch sichergestellt, dass wir uns nicht von unseren Emotionen auf einen falschen Weg führen lassen. Die Kombination dieser Faktoren verleiht uns Beständigkeit beim Handel.

Und nicht zuletzt haben Sie die Möglichkeit, Ihre Geschäfte unbegrenzt zu diversifizieren. Sie können mit jedem Ticker/Symbol, jedem Sektor, jedem Markt und in jedem Zeitrahmen Ihrer Wahl handeln. Die Möglichkeit, ein großes Portfolio von Algos zu haben, bei dem die Renditen der einzelnen Algos nicht mit denen der anderen Algos korrelieren, kommt dem heiligen Gral so nahe wie nur möglich.

Wenn ein Algo einen Drawdown erleidet, dann erleiden die anderen Algos hoffentlich nicht zur gleichen Zeit einen Drawdown. In der Tat werden Sie regelmäßig feststellen, dass einige der anderen Algos tatsächlich einen Gewinn während der Zeit, die der erste Algo in einem Drawdown ist zu sehen.

Auf Portfolioebene führen diese beiden Faktoren zusammen zu hervorragenden risikobereinigten Renditen.

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

Ich betrachte meinen Handel als ein Geschäft. Meine Algos sind meine Mitarbeiter. Ich vergewissere mich, dass diese Mitarbeiter für den Job geeignet sind. Ich versuche, das Konzept "Langsam einstellen, schnell entlassen" anzuwenden. Ich nehme mir viel Zeit, um meine Strategien zu entwickeln, aber ich zögere auch nicht, sie zu entfernen, wenn sie nicht die erwartete Leistung erbringen.

Die groben Richtlinien sind:

• Wir werden Instrumente mit stark schwankenden Kursen identifizieren.
• Wir werden versuchen, so viele historische Kursdaten wie möglich zu sammeln, und zwar über mehrere Zeitrahmen hinweg
• Wir wählen bestimmte Indikatoren aus, um unsere Algorithmen mit möglichst wenigen Regeln zu erstellen.
• Wir werden unsere Algos auf der Grundlage der "Persönlichkeit" der Instrumente entwickeln (AAPL wird nicht wie COSCO gehandelt)
• Wir möchten die Instrumente studieren. Wir wollen wissen, welcher Zeitraum als "Bulle" oder "Bär" betrachtet werden kann.
• Wir streben an, dass in jedem unserer In-Sample- und Out-of-Sample-Datensätze Bullen-/Bären-/Neutralmarktbedingungen herrschen.
• Es gibt einige spezifische Metriken, die in allen Perioden eingehalten werden müssen, damit der Algorithmus für eine weitere Robustheitsprüfung ausgewählt werden kann, die wir in dem von uns erstellten Kurs ausführlich erläutern
• Anschließend durchlaufen wir im Rahmen unseres automatisierten Workflows in SQX mehrere Robustheitsprüfungen
• Sobald wir am Ende des mehrstufigen Workflows in SQX eine Reihe potenziell brauchbarer Algos haben, führen wir einige manuelle/visuelle Prüfungen durch
• Die Algorithmen, die die visuellen Prüfungen bestehen, werden dann in ein portfoliobasiertes Tool integriert, das die Korrelationen zwischen den einzelnen Algorithmen sowie das Gesamtengagement des Portfolios untersuchen kann.
• Die endgültigen Algo-Auswahlen werden dann in die Inkubation gegeben, d.h. in den Papierhandel.
• Nach einer gewissen Zeit der Inkubation wollen wir überprüfen, ob der Algorithmus innerhalb der Grenzen dessen funktioniert, was für diesen Algorithmus als normal angesehen wird.
• Algos, die die Inkubationsphase überstehen, werden dann live gehandelt, entweder mit minimaler Größe (um Dinge wie echte Slippage usw. zu überprüfen) oder mit voller/normaler Größe
• Live-Algos werden dann überwacht, um sicherzustellen, dass sie weiterhin innerhalb der normalen Grenzen der Gewinn- und Verlustrechnung handeln. Algos, die mehr abwerfen als wir erwarten, werden aus dem Live-Handel entfernt und entweder in die Inkubationsphase zurückversetzt oder ganz aus dem Verkehr gezogen.

Sie können die vollständigen Details meiner gesamten Handelsmethodik in einem Kurs erhalten, den ich zusammen mit Ron Bertino unter dem Titel "Mining for Gold" erstellt habe und den Sie auf der folgenden Seite finden können:

https://university.tradingdominion.com/p/mining-for-gold

Was ist Ihr bevorzugter Robustheitstest?

Die beiden Tests, die ich am meisten mag, sind die Stichprobenauswahl und Monte Carlo.

Auswahl der Stichprobe: Die Auswahl der richtigen In-Sample- und Out-of-Sample-Perioden ist entscheidend. Wenn Sie einen Long-Only-Algorithmus entwickeln, sollten Sie keine Strategien entwickeln, bei denen die In-Sample- und Out-of-Sample-Perioden nur in einer Hausseperiode liegen. Wie das Sprichwort sagt: "In einem Bullenmarkt ist jeder ein Genie". Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Strategie an die Kurve angepasst wird, ist sehr hoch, wenn man die Stichprobe nicht richtig auswählt.

Monte Carlo: Die Handelsreihenfolge neu mischen, um zu wissen, was Ihr schlechtestes Ergebnis ist und wie viel "Glück" Sie haben, ist entscheidend. Sie wollen keine Strategie wählen, bei der Sie in Bezug auf die Handelsreihenfolge das meiste Glück haben.

Was ist für Sie der Beweis, dass Ihre Strategie in Zukunft funktionieren wird?

Nichts ist jemals 100% sicher, aber ich denke, dass man am ehesten einen "Beweis" erbringen kann, wenn man die Ergebnisse des Live-Handels mit echtem Geld über mehrere Jahre hinweg zeigt.

Eines meiner wichtigsten Broker-Konten wird von einer dritten Partei namens Kinfo geprüft. Sie können meine Leistung in den letzten Jahren auf dieser Seite sehen:

https://kinfo.com/portfolio/12154/performance

Dies zeigt die Performance von über 2400 früheren Live-Trades, bei denen 50+ Algos zu jeder Zeit laufen.

Was ist Ihre Philosophie bei der Erstellung eines optimalen Portfolios?

Ich möchte mein Engagement in jedem Algo kontrollieren und sicherstellen, dass sie alle unkorreliert sind.

Die richtige Größe des Algorithmus ist sehr wichtig. Das Letzte, was Sie wollen, ist ein übermäßiges Leverage auf dem falschen Basiswert.

Der Einsatz von Hebeleffekten ist ebenfalls eine gute Möglichkeit, die Rendite noch weiter zu steigern, was die richtige Größenordnung noch wichtiger macht.

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

Wir alle haben Drawdowns. Das ist ein ganz normaler Teil des Handels.

In unserem Kurs "Schürfen nach Gold" (https://university.tradingdominion.com/p/mining-for-gold) zeigen wir einen einfachen und effektiven Weg, um mit Handelssystemen umzugehen, die nicht mehr wie erwartet funktionieren. Dies kann sowohl auf Algo-Ebene als auch auf Portfolio-Ebene geschehen.

Zu wissen, wann man eine Strategie beenden muss, ist ebenso wichtig wie die Entwicklung einer Strategie. Wir wollen unser geistiges und finanzielles Kapital intakt halten, um richtig handeln zu können.

Gibt es eine Wissensquelle, die Sie anderen Händlern empfehlen möchten?

Letzten Endes war es für mich entscheidend, von jemandem zu lernen, der selbst Hand anlegt. Die Bücher von Nassim Taleb veranschaulichen dieses Konzept im Detail.

In unserer "Mining for Gold"-Gemeinschaft arbeiten Market Maker, Fondsmanager und Trader mit echtem Geld zusammen und tauschen Ideen/Arbeitsabläufe innerhalb der Gruppe aus. Ein solches Umfeld wird Sie immer zu einem besseren Händler machen. Niemand ist in allem gut, daher ist es großartig, mit einer großen Gruppe erfahrener und hart arbeitender Händler zusammenzuarbeiten, die das beitragen können, was sie individuell am besten können, und die gesamte Gruppe kann von dieser Zusammenarbeit profitieren.

Haben Sie irgendwelche Tipps, was man beim Algo-Trading vermeiden oder beachten sollte?

Studieren Sie die Basiswerte, auf denen Sie Algos aufbauen wollen. Sie müssen es wie ein Sportspiel sehen. Alle Weltmeister studieren ihren Gegner. In unserem Fall müssen wir den Markt studieren, auf dem wir handeln.

Das größte potenzielle Problem, auf das man beim Data Mining achten muss, ist die Robustheit und der Umgang mit Algorithmen, die eine Kurvenanpassung aufweisen könnten. Wir haben einen mehrstufigen Prozess, den wir durchlaufen, um die Wahrscheinlichkeit der Robustheit zu erhöhen, angefangen von mehreren automatisierten Schritten bis hin zu einigen manuellen Schritten.

Halten Sie sich von Algo-Handelsgurus fern, die keine Live-Handelsleistung über mehrere Jahre hinweg vorweisen können. Das Gewinnen von Handelswettbewerben ist kein guter Weg, um die Kenntnisse/Erfahrungen des Algo-Gurus zu beurteilen, da diese Leute normalerweise ein großes Risiko eingehen; entweder schneiden sie sehr gut ab oder sie lassen ihr gesamtes Konto hochgehen. Sie wollen die Live-Handelsleistung eines echten Kontos mit echten Dollars über mehrere Jahre hinweg sehen.

Anhang - Naoufels Leistungsbericht von Interactive Brokers:  Naoufel Taief VAMI 2021 Jahr end-