Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры - Куртис Фейс

Это совершенно типичная ситуация для трейдинга. Если рассматривать конкретный рынок в конкретный период времени, вещи могут выглядеть достаточно уныло. На некоторых рынках хорошего тренда приходится ждать годами. В этом случае чрезмерная сосредоточенность на недавнем прошлом способна вселить в трейдера уверенность в том, что на некоторых рынках невозможно успешно торговать.

Мой друг не был уникален. Большинство трейдеров заражены мыслями о недавнем прошлом. Даже некоторые из Черепах были настолько поглощены ими, что в результате были вынуждены оставить трейдинг, так как не смогли успешно торговать. Как это ни смешно, легко управляемые и крайне прибыльные тренды часто возникают как раз в то время, когда все сдаются. Чуть позже, в главе 13, при обсуждении портфелей и анализа рынка, мы изучим этот феномен более детально.

В предыдущих главах я наглядно показал губительное воздействие когнитивных предубеждений на потенциально успешных трейдеров. Мое последнее предостережение вам: не поддавайтесь предубеждениям и не заигрывайте с ощущением собственной правоты и желанием предсказывать будущее – избегайте всего этого любой ценой!

Таблица 4–1. Торговля какао-бобами на прорывах

Успешные трейдеры думают о будущем в терминах возможностей и вероятностей, а не предсказаний. Когда мои друзья постигли основы успеха пути Черепах, они продолжали задавать мне вопросы о том, в каком направлении, по моему мнению, может двинуться рынок. Все считали, что раз я принадлежу к группе заслуженных трейдеров и заработал миллионы на торговле фьючерсами, то я наверняка знаю что-то определенное относительно будущего. Мой обычный ответ «Не имею никакого представления» всегда их удивлял. Правда была в том, что я действительно этого не знал. Конечно, я мог бы гадать, но я не имел абсолютно никакого доверия к собственным способностям предсказывать поведение рынка. На самом деле я сознательно отказываюсь от попыток предсказать движение рынка.

К сожалению, покуда вы не являетесь актуарием, работающим на страховую компанию, вы думаете в терминах скорее возможного и скорее невозможного, а не в терминах вероятности. Вот почему страховые компании занимаются страхованием неявных рисков. К таким рискам относятся, к примеру, ураганы. Существует некая вероятность того, что если вы живете в тропиках около океана, то ваш дом может быть поврежден ураганом. Чуть меньше вероятность того, что этот ураган будет настолько сильным, что разрушит строение. И еще меньше вероятность того, что сильный ураган не оставит от вашего дома камня на камне.

Будь вы на 100 процентов уверены, что ураган разрушит ваш дом, вы бы даже не стали строить его на этом месте. К счастью, риск такого события меньше 100 процентов, причем настолько, что вы решаетесь остаться и страхуете свой дом.

Любая компания, страхующая от ущерба, нанесенного ураганом, имеет достаточно хорошее представление о наиболее вероятном масштабе ущерба с учетом местонахождения вашего дома. Это знание учитывается при расчете стоимости вашего страхового полиса. Страховые компании делают свои деньги на том, что продают полисы, покрывающие риски, по цене меньшей, чем возможная сумма выплаты по данному полису.

Трейдинг очень похож на страхование неявных рисков. Он тоже полон неопределенности. Вы не знаете, принесет ли сделка деньги. Лучшее, что вы можете сделать, – быть уверенным в том, что в долгосрочной перспективе награда перевесит риски.

Многие из вас изучали теорию вероятностей и статистику в школе или институте. Несомненно, вам доводилось видеть график наподобие изображенного на рисунке 4–1.

Рисунок 4–1. Нормальное (гауссово) распределение женского роста

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Рисунок 4–1 изображает так называемое нормальное распределение. Этот рисунок показывает распределение женщин по росту. На горизонтальной оси отмечен рост в дюймах, на вертикальной – два типа вероятности.

1. График частоты вероятности – заштрихованная область связана с левой вертикальной осью и показывает, насколько часто встречается определенный рост. В нашем примере средний рост составляет 5 футов 4 дюйма. Вероятность того, что рост некоей женщины будет ближе к этой средней величине, выше, чем вероятность того, что ее рост будет существенно отличаться от среднего. Чем выше точка в центре графика, тем выше вероятность совпадения, области слева и справа показывают менее вероятные варианты. Например, высота кривой на уровне 70 дюймов гораздо ниже, чем на уровне 68 дюймов, что говорит о менее вероятном росте женщины 5 футов 10 дюймов по сравнению со средним ростом 5 футов 8 дюймов.

2. Кривая кумулятивной вероятности – тонкая линия начинается у отметки 0 процентов и доходит до отметки 100 процентов (на правой вертикальной оси). Эта кривая показывает совокупную (кумулятивную) вероятность того, что у женщины будет хотя бы такой рост. Например, если вы посмотрите на эту линию, то заметите, что она почти приближается к 100 процентам на уровне 70 дюймов. Реальная величина на уровне 70 дюймов составляет 99,18 процентов, что означает, что лишь менее одного процента женщин имеют рост 5 футов 10 дюймов или выше.

Этот график, как и другие подобные ему, использует сложные математические формулы, но суть его достаточно проста: чем дальше параметр роста от центра, обозначающего среднее значение, тем меньше у вас шансов встретить женщину такого роста.

Почему же расчеты вероятности делаются таким сложным образом? Можно отставить длинные формулы и построить график, похожий на приведенный, используя простой метод. Пойдите в такое место, где можно встретить много женщин, например в студенческое общежитие. Затем выберите случайным образом 100 женщин и измерьте их рост. Разделите величины роста на отрезки по 1 дюйму и посчитайте количество женщин в каждом интервале. Скорее всего, в результате получится приблизительно 16 женщин ростом 64 дюйма, по 15 женщин ростом 63 и 65 дюймов, по 12 – ростом 62 и 66 дюймов, по 8 – ростом 61 и 67 дюймов, по 4 – ростом 60 и 68 дюймов, по две женщины ростом 59 и 69 дюймов и по одной – ростом 58 и 79 дюймов. Если вы построите график из столбцов с указанием количества женщин каждого роста, он будет выглядеть примерно как тот, что мы изобразили на рисунке 4–2.

Рисунок 4–2. Гистограмма распределения женского роста

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.