Ten inwestor giełdowy wyjaśnił, jak udało mu się zakończyć rok 2022 z niesamowitym 440% wzrostem wartości

Gemy Zhou jest w 99% nieznany Ci jako inwestor, całkowicie to rozumiem, nigdy tak naprawdę nie wyróżniał się jako inwestor i nie był zbyt dobry w typowaniu poszczególnych tytułów. Ale gdzie nastąpiła gigantyczna zmiana, która uczyniła go jednym z najlepszych inwestorów 2022 roku, gdzie był w stanie uzyskać 440% aprecjacji w wymagającym środowisku rynkowym?

Gemy Zhou zajął drugie miejsce w dywizji zapasów w 2022 US Investment Contest z niesamowitym 440% wzrostem! Był on wśród 326 uczestników z całego świata, którzy sprawdzili swoje umiejętności handlowe podczas najgorszego dla akcji roku od 2008.

Ale Zhou miał dużą przewagę nad innymi: swoją wiedzę z zakresu data science i kodowania. Zgłosił się do konkursu, aby przetestować program komputerowy do obrotu giełdowego, nad którym pracował kilka lat. Następnie program spędził rok wykonując transakcje w jego imieniu automatycznie, zarabiając mu 440,4% zysku za rok, zgodnie z jego miesięcznymi sprawozdaniami maklerskimi.

• Wielu jednak twierdzi, że to wyjątkowy wyczyn, którego po prostu nie da się powtórzyć.

"Jego wyniki to prawdopodobnie połączenie umiejętności i szczęścia" - mówią eksperci.

Twórca konkursu (Zadeh) na najlepszego inwestora powiedział:

"Na pewno nikt nie powinien myśleć, że na giełdzie można łatwo zarobić 440%. Myślę, że każdy, kto handluje na giełdzie, powinien mieć szczęście, jeśli zarobi pięć lub 10%."

Zadeh dodał, że każdy, kto może osiągnąć znaczne zyski na rynku, powinien być szczególnie dumny z siebie, ponieważ giełda nie jest całkowicie równym polem gry.

Jak w ogóle doszło do powstania programu?

Gemy Zhou zawsze był zainteresowany wszystkim, co miało potencjał do zarabiania pieniędzy. A ponieważ nauka o danych bada zależności między różnymi punktami danych, giełda wydawała się dobrym miejscem do sprawdzenia jego umiejętności. W końcu handlowcy używają różnych wskaźników, aby spróbować przewidzieć kierunek cen, powiedział. Do 2020 roku eksperymentował z danymi i kodował programy, które mogłyby z powodzeniem handlować.

"Pomyślałem, że może nauka o danych jest możliwym sposobem na handel" - powiedział Zhou. "Więc po prostu testowałem i robiłem wiele eksperymentów i back-testów. Mimo że nie handlowałem, zrobiłem wiele badań".

Budynek

Zhou powiedział, że początkowo zbierał dane o akcjach używając Pythona, języka programowania komputerowego ogólnego przeznaczenia, aby uzyskać 20-letnie informacje historyczne ze stron takich jak Yahoo Finance. Rezultatem było około 20 do 30 punktów danych, w tym takie rzeczy jak ruchome średnie dzienne dla różnych długości czasu. Dane te służą do wnioskowania o związku między ich cechami a wynikami. Zhou zauważył, że proces ten nazywany jest szkoleniem modelu i pozwala programowi rozpoznać, które kombinacje mogą określać wyniki, w tym przypadku cenę akcji. Obecnie korzysta z serwisu danych Interactive Brokers, aby zasilać swój program informacjami o akcjach w czasie rzeczywistym, bez opóźnień.

Jednak nawet po stworzeniu programu Zhou mówi, że nadal nie wie, które zmienne mają większą wagę lub wpływ na decyzję maszyny o przeprowadzeniu transakcji. Ponieważ w przeszłości był handlowcem, mógł poczynić przemyślane założenia dotyczące tego, które zmienne mogą być mniej lub bardziej ważne w danych warunkach rynkowych, powiedział.

Kiedy Zhou po raz pierwszy zaczął testować model w 2020 i 2021 roku, był on przełomowy, dopóki nie wprowadził kilku poprawek, powiedział. Głównym z nich było zmniejszenie wagi, jaką krótkoterminowe ruchy cenowe miały na decyzję programu o zawarciu transakcji. Zrobił to poprzez podniesienie progu ilości czasu, w którym cena musi się poruszyć, zanim program zareaguje, aby uniknąć wywołania wczesnego handlu. Ta korekta była szczególnie ważna na bardzo zmiennym rynku w 2021 r. Ale kiedy w zeszłym roku rynek zwolnił, obniżył nieco próg.

Program realizuje pozycje długie i krótkie. Kiedy pierwsze zlecenie jest wprowadzane w celu wejścia w pozycję, drugie zlecenie (zlecenie zamykające) jest również wprowadzane w tym samym czasie po obliczonej cenie. Pozycje mogą być utrzymywane przez godzinę lub do zamknięcia rynku.

Program handluje akcjami od groszowych wycenianych poniżej 1 USD za akcję do akcji o dużej kapitalizacji i realizuje około 20 do 50 transakcji dziennie.

Oto jak działa program

• Gemy Zhou stworzył program, który handluje w oparciu o 20 do 30 zmiennych danych.
• Nakarmił komputer 20 latami danych, aby określić związek między pewnymi punktami danych.
• Jego zadaniem jest utrzymanie najwyższej wydajności poprzez dostosowywanie się do warunków rynkowych i obliczanie optymalnych dla siebie cen - kupno x sprzedaż.

Przykłady transakcji

Na przykład 11 maja program otrzymał zmianę ceny dla Armstrong Flooring Inc, symbol akcji AFI, która od tego czasu została wycofana z rynku. Program ocenił wartość, co wywołało sygnał kupna 7.500 akcji. System natychmiast wprowadził zlecenie kupna po rynkowej cenie ask 0,3004 USD i jednocześnie wprowadził przeciwstawne zamykające zlecenie sprzedaży po cenie 0,3449 USD, która została obliczona na podstawie wielu czynników, takich jak zmienność rynkowa i historyczna zmienność akcji. Około 20 minut później cena rynkowa wzrosła i osiągnęła cenę zlecenia sprzedaży 0,3449 USD, a pozycja została zamknięta.

17 lutego 2022 roku o godzinie 9:31, Knowbe4 Inc (KNBE) doświadczył znaczącej zmiany ceny. System natychmiast wprowadził zlecenie sprzedaży 49 akcji po cenie rynkowej bid 24,57$. Jednocześnie wprowadził zlecenie krótkie z ceną docelową zamknięcia 21,79$, która ponownie została obliczona na podstawie wielu czynników, takich jak zmienność rynkowa i historyczna zmienność akcji. Około 17 minut później, cena rynkowa spadła i uderzyła w cenę zlecenia kupna i pozycja została zamknięta.

Wniosek

Zhou w zasadzie napisał program komputerowy, który automatycznie generuje transakcje. Jest to podobne do tego, co na znacznie większą skalę robią ilościowe fundusze hedgingowe takie jak Renaissance Capital.

Zhou mówi, że kluczowym wnioskiem z jego doświadczenia jest to, że niezależnie od tego, czy używasz programu czy handlujesz ręcznie, musisz sprawdzić swoją teorię. Drugą rzeczą, której się nauczył, jest to, że warunki rynkowe są niezwykle ważne. W miarę jak te warunki się zmieniają, Twoja strategia również powinna się zmieniać, więc musisz stale ulepszać program, aby dane były jak najbardziej dokładne do oceny transakcji.

• Koledzy nie wiem jak Wy, ale ja chcę ten program! Zapraszam do dawania znać w komentarzach, czy korzystalibyście z takiego programu 😄