Насколько необходима математика в мире финансов

pre-view

Думаю, что Вы уже слышали выражение, что трейдер – это цифра, статистика. Это ведь основа для выводов и оптимизации. А котировки – это ведь тоже цифры. Вот прямо с первых строк чуть ли не убиваю весь интерес к статье, уже заранее отвечая на этот вопрос.

Но тем не менее есть разные мнения, и стоит более подробнее с этим вопросом разобраться. Да, конечно, можно поверить просто на слово, но всё же стоит и себе аргументированно отвечать на этот вопрос…

Вполне встречаются две крайности на этом финансовом поприще. Первые – это физики-математики с очень хорошим математико-статистическим образованием, с разумением и с полным убеждением, что всё цифрам подвластно.

История LTCM, где были собраны нобелевские лауреаты, а фонд после успешного старта оказался на мели, либо замалчивается, либо отметается в сторону – мол, ошибка расчётов, и я это учту. Да, конечно, для управляющего фондом глубокое знание математики, теории игр и теории вероятности точно не навредит.

Но здесь важно, чтобы трейдер не забывал и о талебовских чёрных лебедях, случайно прилетающих сквозь рамки скрупулёзных расчётов. Что вредит сильному математическому образованию? Это самоуверенность, а самоуверенность... заканчивается игнорированием рисков.

Обучение трейдингу: математика и торговля

Иной крайний случай – это приходящий гуманитарий с желанием попробовать себя в мире финансов. И, либо ленясь вникать в элементарные расчёты, наш герой становится жертвой игры в попытке угадать направление, сделать ставку, что уже сродни казино – адреналин гарантирован, а выигрыши лишь для того, чтоб подзадорить для новых последующих вливаний.

Или в ином случае – даже при желании вникнуть в цифры мысль об отсутствии знаний математики сильно впоследствии бьёт по его уверенности.

Складывается впечатление, что этот рынок – только для особо посвящённых, умеющих грамотно распределять активы, учитывать дисперсию, среднеквадратичное отклонение, коэффициенты вариации, а также для понимающих суть хеджирования и опционных стратегий.

Но отнюдь не зря историю про LTCM я упомянул, и это не единичный пример. Гауссово распределение работает в среднестатистическом режиме, а модель оценки теоретической цены опционов Блэка-Шоулза также оказывается попросту рассчитанной для рациональных рынков. Стоит заметить, что Шоулз и Мертон были партнёрами пресловутой Long Term Capital Management.

Да и по статистике более семидесяти процентов фондов показывает результаты хуже эталонного индекса S&P 500. Так что судите сами…

Так по итогу – нужны ли цифры? Ведь я внёс достаточно противоречивую информацию. Вроде и да, но, может, и нет?

Для кого-то всё же, к сожалению, но без цифр никуда. Без цифр трейдинг или инвестиции будут лишь азартной игрой, а результат обречён с высокой долей вероятности заранее на провал. Но не стоит и отчаиваться, если Вы – из гуманитарной области.

Базовые принципы вполне постижимы, важно уметь оценивать себя и свои торговые подходы в цифрах.

Сейчас, разумеется, не идёт речь о построении сложных математических или портфельных стратегий, которые требуют более углубленных знаний и понимания математических нюансов, – но и это тоже при желании постижимо.

Для трейдера важно уметь оценить себя, и здесь цифры вполне доступны для каждого…

Что мы должны уметь по факту – посчитать риск на сделку, объём позиции от риска, проанализировать наиболее эффективную и оптимальную точку своих подходов: статистический процент положительных сделок, потенциал, степень просадки.

Затем ежемесячно работать с собранными цифрами статистики, оптимизировать. Рынок меняется, и трейдер должен тщательно отслеживать свои математико-статистические показатели. Трейдер – это цифра, и оценить его можно только математически.

Личный кабинет