क्वांट सिस्टम बनाते समय मैंने जो सबसे उलटी बात सीखी:
दिशा का सही होना पैसा कमाने जैसा नहीं है।
मैंने ऐसे ट्रेडर्स देखे हैं जिन्होंने 10 में से 6 ट्रेडों का परिणाम सही बताया और फिर भी महीने के अंत में नकारात्मक रहे।
बदकिस्मती की वजह से नहीं। बल्कि एक बुनियादी गणितीय त्रुटि के कारण कि वे किस तरह विश्वास (conviction) बना रहे थे।
यह लेख उसी त्रुटि के बारे में है - और वह संस्थागत ढांचा जो इसे खत्म करता है।
वो समस्या जो कोई नहीं समझाता
हर प्रेडिक्शन मार्केट ट्रेडर ने यह अनुभव किया है:
आप स्थिति का विश्लेषण करते हैं।
सबूत स्पष्ट रूप से एक दिशा की ओर इशारा करते हैं।
आप आत्मविश्वास के साथ एंटर करते हैं।
बाजार आपके विपरीत चलता है।
आप अंत में सही थे - लेकिन बहुत जल्दी, या बहुत बड़ा साइज़ किया, या टाइमिंग गड़बड़ थी।
आप एक्ज़ीक्यूशन को दोष देते हैं। आप बाजार को दोष देते हैं। आप कभी मॉडल को दोष नहीं देते।
लेकिन मॉडल ही समस्या था।
हर सिग्नल का एक Information Coefficient होता है - वह सहसंबंध जो वह भविष्यवाणी करता है और बाजार वास्तव में क्या करता है, के बीच।
संस्थागत डेस्क पर उपयोग किए जाने वाले सबसे अच्छे व्यक्तिगत सिग्नल 0.05 और 0.15 के बीच होते हैं।
अधिकांश समय गलत। कभी-कभार नहीं। संरचनात्मक रूप से।
और फिर भी वे डेस्क लगातार पैसा कमाते हैं।
इसका कारण एक समीकरण है।
मूलभूत नियम
IR = आपकी संयुक्त प्रणाली का Information Ratio - आपका जोखिम-समायोजित लाभ
IC = व्यक्तिगत सिग्नलों का औसत Information Coefficient
N = वास्तव में स्वतंत्र सिग्नलों की संख्या
यदि आपके 50 सिग्नलों में से प्रत्येक का IC 0.05 है:
IC 0.10 वाला एकल सिग्नल अकेला चल रहा है:
आधी व्यक्तिगत ताकत वाली 50-सिग्नल प्रणाली 3 गुना अधिक शक्तिशाली है।
यही कारण है कि हेज फंड सैकड़ों शोधकर्ताओं को सैकड़ों सिग्नल बनाने के लिए नियुक्त करते हैं।
एक आदर्श संकेतक मौजूद नहीं है।
कई अपूर्ण संकेतकों की प्रणाली मौजूद है।
सिग्नल क्या माना जाता है
पाँच श्रेणियाँ:
- मोमेंटम सिग्नल
- मीन रिवर्जन सिग्नल - तुलनीय उपकरणों के सापेक्ष अपेक्षित उचित मूल्य से विचलन
- वोलैटिलिटी सिग्नल - इम्प्लाइड बनाम रियलाइज़्ड वोलैटिलिटी का अंतर
- फैक्टर सिग्नल
- माइक्रोस्ट्रक्चर सिग्नल
जब स्प्रेड फैलता है: कोई उस जानकारी पर ट्रेड कर रहा है जिसे बाजार ने अभी तक मूल्य निर्धारित नहीं किया है।
11-चरणीय संयोजन इंजन
चरण 1 - प्रत्येक सिग्नल i और अवधि s के लिए ऐतिहासिक रिटर्न श्रृंखला R(i,s) एकत्र करें
चरण 2 - सीरियल डीमीनिंग:
चरण 3 - नमूना विचरण:
चरण 4 - सामान्यीकरण:
चरण 5 - सबसे हालिया अवलोकन हटाएँ
चरण 6 - क्रॉस-सेक्शनल डीमीनिंग:
चरण 7 - एक और अवधि हटाएँ
चरण 8 - अपेक्षित फॉरवर्ड रिटर्न:
चरण 9 - E_normalized को Lambda पर रिग्रेस करें। अवशेष e(i) लें। ये प्रत्येक सिग्नल के वास्तविक स्वतंत्र योगदान को दर्शाते हैं।
चरण 10 - वजन निर्धारित करें:
उच्च स्वतंत्र लाभ और कम शोर को अधिक वजन मिलता है। कोई व्यक्तिपरक निर्णय नहीं।
चरण 11 - सामान्यीकरण करें ताकि निरपेक्ष वजन का योग 1 के बराबर हो।
सहसंबंध ही असली दुश्मन क्यों है
IR = IC x sqrt(N) में N सिग्नलों की गिनती नहीं है।
यह साझा विचरण हटाने के बाद प्रभावी स्वतंत्र सिग्नलों की संख्या है।
50 सहसंबद्ध सिग्नल चलाने से आपको 10-15 स्वतंत्र सिग्नलों का विविधीकरण लाभ मिलता है।
एक पोर्टफोलियो मैनेजर जो मानती है कि वह 20 स्वतंत्र सिग्नल चला रही है, वह 6 चला रही हो सकती है।
20 स्वतंत्र विचारों द्वारा उचित ठहराए गए पोजीशन साइज़ 6 के लिए बहुत बड़े होते हैं।
वह लीवरेज बेमेल अधिकांश व्यवस्थित रणनीति विफलताओं के पीछे का तंत्र है।
इसे Polymarket पर लागू करना
polymarket.com/?r=atlas - $28 बिलियन का कारोबार, 9,000+ सक्रिय बाजार।
Polymarket के लिए पाँच संभाव्यता सिग्नल:
- क्रॉस-वेन्यू प्राइसिंग - Polymarket और Betfair के बीच स्प्रेड
- कैलिब्रेशन सिग्नल - 400M ट्रेडों में ऐतिहासिक रिज़ॉल्यूशन दरें
- Bayesian अपडेट:
- माइक्रोस्ट्रक्चर - VPIN के माध्यम से सूचित ऑर्डर फ्लो
- मोमेंटम - रिज़ॉल्यूशन के पास मूल्य आंदोलन की दर और दिशा
स्वचालित करने से पहले - सहसंबद्ध बाजारों के लिए मैन्युअल रूप से अंतर्ज्ञान बनाएँ।
PolyParlay Polymarket पार्ले के लिए पहला Telegram बॉट है। किसी भी बाजार को एक पोजीशन में मिलाएँ:
t.me/poly_parlay_bot?start=ATLAS
पार्ले में आपके द्वारा देखा गया हर सहसंबंध एक संभावित स्वतंत्र सिग्नल बन जाता है जिसका परीक्षण करना उचित है।
पोजीशन साइज़िंग
अनिश्चितता के लिए समायोजित अनुभवजन्य Kelly:
10,000 Monte Carlo पथ सिमुलेशन चलाएँ। मापें कि आपका लाभ अनुमान कितना भिन्न होता है। जितना अधिक भिन्न होता है - अपना Kelly अंश कम करें।
सारांश
किसी बाजार के बारे में सही होना लाभदायक मॉडल होने जैसा नहीं है।
IR = IC x sqrt(N)
11-चरणीय संयोजन इंजन आपको इष्टतम वजन देता है जो प्रत्येक सिग्नल के स्वतंत्र योगदान को दर्शाता है, शोर को दंडित करता है, और साझा विचरण को हटाता है।
जो ट्रेडर उन ट्रेडों पर लगातार हारते हैं जिनमें वे सही थे, वे लगभग हमेशा उस सहसंबंध से हार रहे होते हैं जिसे उन्होंने मापा नहीं।
संयोजन इंजन उस विफलता मोड को संरचनात्मक रूप से हटा देता है।
अब आप इंजन जानते हैं।
