Психология трейдинга. Инструменты и методы принятия решений - Бретт Стинбарджер

Какова природа этого подразумеваемого знания? Факты свидетельствуют, что участники исследований неявного обучения приобретают знание статистических закономерностей в данных. Ребер отмечал, что если события Е1 и E2 происходят с вероятностью 0,80 и 0,20 соответственно, то предположения участников в отношении вероятности происхождения событий со временем приблизятся к 0,80 и 0,20. Это не значит, что участники когда-либо поймут истинные правила грамматики или производства сахара. Скорее они выстраивают неявные представления о вероятности событий, предопределяемых этими правилами.

Путь к неявному обучению обеспечивают большое количество опытов (как правило, до тысячи и более), быстрая и точная обратная связь, высокая степень внимания и концентрации со стороны участников. Если, например, участников во время опытов по неявному обучению будут отвлекать другими задачами, то качество и количество знаний значительно понизятся.

Клеереманс предположил, что люди во время этих исследований обрабатывают информацию во многом так же, как обрабатывает данные нейронная сеть. Они устанавливают связи между событиями, основываясь на статистических закономерностях. Когда эти связи становятся достаточно сильны, они достигают порога понимания и становятся явными. Следовательно, знания людей существуют в континууме от полностью неявного до полностью явного со множеством промежуточных градаций. Это создает условия для потенциальных конфликтов между знаниями людей – их вербальным явным пониманием – и их чувствами. Именно это Ребер установил в своих исследованиях. Когда участникам сообщают правила, лежащие в основе опытов, или когда их просят найти правила, и правила эти относительно просты, то явное мышление, похоже, улучшает результаты в экспериментах по неявному обучению. Но когда правила настолько сложны, что участники не могут разобраться в них сами, то попытки найти явные правила фактически ухудшают результаты. Получается, что неявное кодирование информации в этих исследованиях относительно независимо от привычных явных процессов обучения.

Обобщая эти исследования в книге «Неявное обучение и подразумеваемое знание», Ребер приходит к выводу, что участники могут научиться использовать в полностью нерефлексивной манере сложные структурные отношения в представленных данных. Думаю, что трейдеры приобретают мастерство на рынках примерно таким же образом. Они погружаются в сложные шумящие раздражители (данные рынка) и постепенно накапливают информацию о закономерностях среди этих раздражителей. Достигнув очень глубокого погружения – задолго до того, как они смогут выразить словами свои знания о рынках, – трейдеры приобретают ощущение того, когда рынки могут вырасти, а когда упасть. И только потом, когда модели осваиваются до автоматизма, их удается выразить словами и сформулировать в виде явных правил и систем торговли.

Если это действительно так, то ключом к развитию торгового мастерства может быть степень погружения при подходе к рынкам. В течение многих лет день за днем наблюдая за рынками и тщательно изучая размещенные сделки, трейдеры могут усваивать правила рынков так же, как дети усваивают правила устной речи. Насколько трейдеры относятся к трейдингу как к своей второй работе и/или недостаточно погружаются в модели рынков в реальном времени, настолько же страдает эффективность их обучения.

Отсутствие погружения может также помочь объяснить, почему так много людей пробуют заниматься трейдингом и почему столь немногим фактически удается зарабатывать этим себе на жизнь. Все очень просто – новички не могут дотерпеть до конца обучения. Если неявное изучение поведенческих моделей рынка требует тысяч опытов (как это было с участниками исследований Ребера и Клеереманса), то нужно быть очень преданным делу учеником – и, вероятно, с кучей денег в карманах, – чтобы пережить неизбежные огорчения периода обучения. Кроме того, трейдеры не всегда торгуют с частотой достаточной, чтобы приобрести опыт, необходимый для усвоения моделей рынка. Если трейдер размещает только два ордера в день, ему потребуется более двух лет торговли, чтобы достигнуть количества опытов, проведенных в исследовании неявного обучения. Однако и этого может быть недостаточно, чтобы приобрести все нужные неявные знания.

Опыты в типичном исследовании неявного обучения расположены очень близко, чтобы воспрепятствовать вмешательству явных мыслей и эмоций. У трейдера, который торгует только два раза в день, будет огромное количество возможностей для такого вмешательства. Было бы удивительно, если бы так сильно отдаленные друг от друга опыты смогли собрать знания, необходимые для экспертного понимания рынка. Большинство трейдеров могут быть не в состоянии постичь закономерности рынка не из-за своих эмоциональных трудностей или пораженческих тенденций, а просто из-за недостаточного присутствия на рынках.

Неявное значение исследования неявного обучения

Эту цепь рассуждений можно довести до ее логического конца. Если неявное обучение объясняет, откуда берется торговое мастерство, то лучшие примеры неявного знания можно, видимо, найти у трейдеров, которые погружены в торговлю, т. е. часто проводят обучающие «опыты». Это, конечно же, биржевые трейдеры, скальперы и другие, очень часто торгующие профессионалы. Наблюдая за рынками день за днем, минута за минутой и проводя десятки, если не сотни сделок каждый день, биржевой трейдер является естественным объектом для изучения в области неявного обучения.

Интересно, что среди трейдеров, опрошенных Линдой Рашке и мною, несколько имели опыт работы в операционном зале биржи или занимались сверхвысокочастотной торговлей. Нам было видно, что эти трейдеры применяли методы, отличавшиеся от используемых другими. При принятии решений они менее полагались на сложные исследования и намного чаще ссылались на «инстинкт», когда открывали и закрывали сделки. Успешные трейдеры в этой группе действовали, руководствуясь правилами, но правила эти были относительно простой эвристикой, помогавшей ограничивать убытки и управлять общей деятельностью. Например, один из трейдеров автоматически выходил из позиции, как только она перемещалась против него всего на несколько тиков. Эта стратегия заставляла его весьма часто открывать и закрывать позиции, увеличивая число полученных им «обучающих опытов».

Такое правило помогало уменьшать убытки этого трейдера, когда он ошибался в отношении рынка, но, по его мнению, выходил он на рынок, руководствуясь совершенно другими правилами. Он развил в себе чувство моментума рынка, интуитивно воспринимал поведение сильных и слабых игроков и соотношение спроса и предложения. Его знания были неявными – в том смысле, что, хотя он знал достаточно, чтобы иметь успех на бирже, но не мог устно объяснить свои знания, чтобы его слушатели могли копировать его подход.

Переходя от таких скальперов к торгующим часто, но не так лихорадочно трейдерам – таким, как Линда, – мы выясним, что значительная часть знания рынка (и принятия рыночных решений) является явной. Линда действительно выражает словами многие из своих правил торговли и каждый день иллюстрирует их примерами для членов ее торгового чата. Это совсем не означает, однако, что все ее знания отражены в ее правилах. Она не открывает сделку каждый раз, когда появляется вербализированная модель; скорее неявно чувствует, когда эти модели могут принести прибыль, а когда нет. Ее торговля сильно регулируется правилами, но она не механическая. Неявное знание играет важную роль, помогая ей применять свои торговые правила. Тот, кто просто прочитает правила Линды и механически применит их, вряд ли получит ее торговые результаты. Без сомнения, причина этого в том, что Линда провела много лет день за днем погруженной в рынки и частые сделки.

Перейдем дальше по временнóй шкале к трейдерам на колебаниях и среднесрочным трейдерам, которые торгуют только один-два раза в неделю, а то и в месяц. Совершенно очевидно, что опыт обучения у них появляется слишком нечасто и со слишком большим интервалом, чтобы происходило неявное обучение. Если трейдер не найдет каких-то других путей получения опыта неявного обучения – прилежно и интенсивно изучая графики, исторические данные рынка и т. д., – то неявных знаний следует ожидать немного. Поэтому можно предположить, что успешные долгосрочные трейдеры гораздо больше используют явные правила и системы для обоснования своих входов и выходов.

Хорошие примеры такой основанной на правилах долгосрочной торговли содержатся в Stock Trader’s Almanac Йела Хёрша и в Online Investing Джона Маркмана. Йел сосредоточивается на сезонных закономерностях общего рынка, таких как тенденция рынков к более сильному позитиву в конце и начале года по сравнению с серединой. Джон идентифицирует типовые портфели, основываясь на таких критериях фильтрования, как моментум и рост. Другие портфели Маркмана построены на сезонных колебаниях среди отдельных акций и секторов. Используя извлекаемые из таких исследований правила как помощь при принятии решений, долгосрочные трейдеры, не развившие в себе неявного понимания рынков, могут все же получить некоторое преимущество. В конце концов, если догадки трейдера не содержат (неявной) информации, имеет большой смысл устранить эти догадки из процессов принятия решений.