📌2008. gada krīze bija patiesa pagrieziena punkts, jo pēc tam finanšu tirgi sāka plaši paļauties uz algoritmiem (Algorithmic & Quant Trading) un lielo datu analīzi, īpaši lielajās iestādēs kā BlackRock un citās ieguldījumu fondu un banku struktūrās.
📌Šodien atšķirība nav tikai informācijā, bet gan ātrumā, apstrādes spējā un infrastruktūrā.
📌 Individuālais tirgotājs var piekļūt daudzām ekonomiskām datiem (CPI, GDP, uzņēmumu peļņas...)
📌 Bet pie institūcijām lietas ir citādākas
• Šie dati tiek analizēti dažu sekunžu daļās
• To sasaista ar pasūtījumu plūsmu
• Un tas tiek īstenots pirms tirgus parādās jums vispār
Tāpēc lielas kustības tiek veiktas institucionāli, nevis individuāli
📌 Ātrums ir izšķirošs faktors, un dažu sekunžu daļas nozīmē milzīgas peļņas šiem lielajiem uzņēmumiem, un šie uzņēmumi iegulda miljardus super ātrajos serveros un zemas latentuma savienojumos (Low Latency)
Tāpat tai ir tuvākie punkti pie lielajām biržām, piemēram, Čikāgas Preču birža
📌 Kur var spēlēt individuālais tirgotājs?
Tāpēc mazas kustības, protams, īstermiņa svārstības un atkārtojami modeļi… jo šeit tiek izmantoti institucionālie algoritmi, kuri ir
• Balstīts uz statistiku un matemātiku
• Vai imitē atkārtojamu cilvēcisku uzvedību
• Vai izmanto psiholoģiskas kļūdas tirgū
📌 Ko es gribēju tev teikt, ir tas, ka tu nekompētē ar cilvēku, bet tu konkurē ar sistēmu!
📌 Lielākā daļa algoritmu ir balstīti uz ekonomiku, plūsmām un statistiku ar inteliģentu risku vadību, un tāpēc mēs redzam, ka ilgtermiņa ieguldījumi ir psiholoģiski vieglāki un vairāk saskaņoti ar tirgus dabu.
📌 Jim Simons stāsts mums sniedz mācību un labāko piemēru, jo šis cilvēks nebija “klasiskais tirgotājs”, bet matemātiķis, kurš izveidoja sistēmas, kas balstās uz:
• Statistika
• Modelēšana
• Automātiskā disciplīna
Un šeit mēs zinām, ka panākumi nenāk no prognozēm, bet gan no sistēmas