• Являемся поставщиками ликвидности для уровней выше Уровень 1: HFT и маркет-мейкеры • Имеют прямое подключение к биржам • Видим данные в реальном времени • Получают ребайты за предоставление ликвидности Паразитируют на нашей задержке • Имеют доступ к альтернативным данным (спутники, соцсети, транзакции) • Используют машинное обучение для поиска паттернов • Эксплуатируют поведенческие ошибки Уровень 3: Создатели правил (биржи, регуляторы) • Продают доступ к скорости (колокация) • Создают правила, выгодные большим игрокам • Зарабатывают на всех Вывод: Розничный трейдер в современной системе — не участник, а ресурс. Как лес для лесозаготовителей. . Как Изменилась Моя Торговля После Этого Осознания Отказ от: • Скальпинга и интрадея — соревноваться со HFT в скорости бессмысленно. • Арбитражных стратегий — любые арбитражные окна закрываются быстрее, чем я успеваю нажать кнопку. • Веры в «технический анализ» в его классическом виде — индикаторы запаздывают настолько, что становятся просто историческими артефактами. Переход к: • Среднесрочным и долгосрочным горизонтам (от недели) — где шум HFT не имеет значения. • Фундаментальным и структурным моделям — куда сложнее закодировать интуицию. • Нишевым, неликвидным активам — куда не заходят большие деньги из-за ограниченной емкости. Главное изменение: Я перестал бороться с системой и начал изучать её слабые места. Слабые Места Системы, Которые Остаются Для Нас 1. Временные горизонты, где скорость не важна HFT не держит позиции дольше нескольких секунд. На горизонтах от нескольких дней их преимущество исчезает. 2. Активы со сложной структурой Неликвидные акции, малая капитализация, некоторые валютные пары — там, где алгоритмам не хватает данных для обучения. 3. Качественный анализ Алгоритм может обработать миллион отчетностей, но не может понять суть бизнеса, оценить качество менеджмента, уловить культурные тренды. 4. Чёрные лебеди и смена парадигм Машинное обучение учится на исторических данных. Когда происходит событие, которого не было в истории, алгоритмы теряются. Философский Вывод: Новая Роль Трейдера После «Квантов» я понял, что современный трейдер должен быть не игроком, а: 1. Археолог Копаться в данных, которые слишком сложны или неинтересны для алгоритмов. 2. Антрополог Изучать поведение других участников рынка — не через статистику, а через понимание мотивов. 3. Философ Задавать вопросы, на которые у алгоритмов нет ответов: • «Что будет, если…?», • «Почему это до сих пор работает?», • «Где система даст сбой?». Не пытаться выиграть в гонке, а строить обходные пути — стратегии, которые используют системные ограничения алгоритмов. Практические Шаги После Прочтения «Квантов» Проведите аудит своих стратегий: Какие из них конкурируют с HFT или quant-фондами? Откажитесь от них. Смените таймфрейм: Перейдите на дневные или недельные графики, где скорость исполнения не критична. Ищите ниши: Не торгуйте там, где все. Ищите неочевидные активы. Примите свою медлительность: Ваша сила — в терпении, которого нет у алгоритмов. Что Было Самым Важным В Книге Не истории об успехе. Истории о провалах. • Алгоритмы, которые сжигали миллионы из-за ошибки в коде. • Модели, которые работали десятилетиями и переставали в один день. • Гении математики, которые не могли предсказать поведение собственных творений. Это показало главное: алгоритмы — не боги. Они — сложные инструменты, созданные людьми и несущие все их недостатки. Ирония Последней Страницы Закрыв книгу, я понял парадокс: чем более технологичным становится рынок, тем более ценным становится человеческое несовершенство. Алгоритмы эффективны, но хрупки. Они ломаются при смене правил, при нестандартных событиях, при выходе за рамки тренировочных данных. Человек неэффективен, но устойчив. Он может адаптироваться, импровизировать, действовать в условиях неопределённости. Ваша задача после «Квантов» — не стать алгоритмом, а стать тем, кто использует алгоритмы, не становясь их рабом. Резюме Главы: «Кванты» Паттерсона — это не книга о трейдинге. Это книга о конце трейдинга в его классическом понимании. После неё вы больше не можете верить в «игру на бирже». Вы можете только выбирать: быть данными в чужой системе или стать архитектором своей, понимая, что главное преимущество против алгоритмов — это ваша способность видеть то, что нельзя закодировать Ключевые слова: Source: https://smart-lab.ru/blog/1238693.php