Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale
ד'ר ארני צ'אן, פיזיקאי לשעבר שהפך למנהל קרן גידור כמותית, מתמקד בשתי משפחות אסטרטגיות שהוכיחו את עצמן שוב ושוב: היפוך לממוצע ומעקב אחר מגמה. הספר מציג את הקוד, הנוסחאות והלוגיקה הסטטיסטית הנדרשים לבנייתן, ומדגיש את החשיבות של בדיקות לאחור שלא מרמות את עצמכם.
קנייה באמזון ←נקודות מפתח מהספר
-
01
אסטרטגיות היפוך לממוצע וקו-אינטגרציה (Mean Reversion)
צ'אן מפרק בצורה מתמטית קרה את פילוסופיית ההיפוך לממוצע, המבוססת על ההנחה שמחירים נוטים לחזור לממוצע ההיסטורי שלהם לאחר סטיות זמניות. הוא מציג כללים קשיחים לבדיקת קו-אינטגרציה בין נכסים ומלמד כיצד לבנות מסחר בצמדים (Pairs Trading) רציונלי. האסטרטגיה הזו מייצרת חוקי הגנה מובנים, שכן היא אינה נשענת על כיוון השוק הכללי אלא על עיוותי תמחור סטטיסטיים ניתנים למדידה.
-
02
מומנטום ומעקב מגמה מבוסס נתונים
הספר מנתח את הזרמים הכלכליים שמניעים מגמות ארוכות טווח בשווקים הפיננסיים. צ'אן מספק את הארכיטקטורה הטכנולוגית לבניית מודלים העוקבים אחר מומנטום, ומסביר כיצד לזהות פריצות מחיר אמיתיות ולסנן רעשי רקע שיוצרים אותות שווא (False Signals). הצלחת המודלים הללו דורשת משמעת עצמית אגרסיבית וחיתוך הפסדים קשיח ומהיר כאשר המגמה מתהפכת.
-
03
חוקי הגנה מפני התאמת-יתר (Overfitting) וניהול סיכונים
השיעור האנליטי החשוב ביותר בספר מזהיר מפני מלכודת הדאטה: יצירת אלגוריתם שנראה מושלם בבדיקות לאחור אך קורס בזמן אמת בשל התאמת-יתר (Overfitting). צ'אן מתווה אסטרטגיית ניהול סיכונים נוקשה הכוללת שימוש בנוסחאות מינוף קשיחות (כמו קריטריון קלי) והגדרת מדדי סיכון כדי להבטיח את חסינות ההון האישי.