สรุปคลิปของ neurotrader: หนังสือ algorithmic trading ที่เขาอยากอ่านให้เร็วกว่านี้

ที่มาของบทความ: บทความนี้สรุปคลิป "Books for Algorithmic Trading I Wish I Had Read Sooner" ของช่อง neurotrader เผยแพร่เมื่อ 2 พฤษภาคม 2023 ความยาวราว 11 นาทีครึ่ง เรียบเรียงจากคำบรรยายภาษาอังกฤษของคลิป คำบรรยายถอดด้วยเครื่อง ชื่อเฉพาะบางคำอาจคลาดเคลื่อน เนื้อหาต่อจากนี้เป็นประสบการณ์และความเห็นของผู้พูด รวมถึงผลของกลยุทธ์ที่เขาเล่า ซึ่ง Libro ยังไม่ได้ตรวจสอบ

ผู้พูดอ่านหนังสือสามเล่มของ John Ehlers ตามลำดับปีที่พิมพ์ แต่ถ้าย้อนเวลาได้ เขาจะอ่านจากเล่มใหม่สุดย้อนกลับไป เพราะตลอดสามเล่มผู้เขียนเปลี่ยนความเห็นไปเรื่อย ๆ ว่าแนวปฏิบัติแบบไหนควรใช้ และระบบเทรดระบบแรกที่ทำเงินได้จริงของเขาก็มาจากเนื้อหาในเล่มที่สาม

คลิปนี้จึงไม่ได้บอกแค่ว่าควรอ่านอะไร แต่บอกด้วยว่าอะไรควรอ่านก่อน ผู้พูดแบ่งหนังสือเป็นเจ็ดหมวด คือมือใหม่ risk management indicator กลยุทธ์ พัฒนาระบบ เล่มที่ไม่ใช่หนังสือเทรด และหัวข้อเฉพาะทาง

สิ่งที่ผู้พูดเล่า

มือใหม่

ผู้พูดอยากให้ Systematic Trading เป็นเล่มแรกที่เขาอ่าน ตอนเริ่มเขาสับสนว่าจะรวมหลายกลยุทธ์บนหลายตลาดอย่างไร เล่มนี้ให้คำตอบที่เป็นรูปธรรม และระบบที่เขาใช้งานจริงทุกวันนี้ก็ยังอยู่ในกรอบแบบโมดูลของเล่มนี้โดยคร่าว ๆ เล่มของ Kaufman เป็นสารานุกรมไว้เปิดเมื่อหมดไอเดีย ไม่ได้อ่านรวดเดียว

Advances in Financial Machine Learning เน้นเรื่อง overfitting ซึ่งเขาเห็นว่าเป็นข้อกังวลสำคัญที่สุดของการพัฒนาระบบเทรด เขายอมรับว่าบางช่วงยากเกินหมวดมือใหม่

I've noticed the books I found most difficult to read often end up being the most important.

โค้ด Python ที่มากับสมการช่วยให้เขาหัดอ่านสัญลักษณ์คณิตศาสตร์ได้

Risk management

หัวข้อนี้มักถูกมองว่าน่าเบื่อที่สุด แต่ผู้พูดบอกว่า The Leverage Space Trading Model อ่านสนุกเกินคาด ผู้เขียนตั้งใจให้อ่านแบบเรื่องเล่าตั้งแต่ต้นจนจบ ไล่จากความเสี่ยงในเกมโยนเหรียญไปถึงความเสี่ยงของหลายกลยุทธ์พร้อมกัน ใครที่เทรดอยู่ก็อยู่ที่ใดที่หนึ่งใน leverage space ไม่ว่าจะชอบหรือไม่ เล่มเก่ากว่าของ Vince ปี 1992 เป็นตำราอ้างอิง เขาแนะนำให้อ่านเล่ม leverage space ก่อน แล้วใช้เล่มเก่าสำหรับเรื่องที่เล่มใหม่ไม่ครอบคลุม

indicator

นอกจากสามเล่มของ Ehlers ที่มีโค้ดเป็น EasyLanguage ซึ่งเขาแปลงไปภาษาอื่นได้ไม่ยาก ผู้พูดยกให้ Timothy Masters เป็นผู้เขียนคนโปรด โค้ดทุกเล่มเป็น C++ แต่แค่เนื้อความก็คุ้มที่จะอ่าน ในเล่ม Statistically Sound Indicators ส่วนที่มีค่าที่สุดสำหรับเขาคือเรื่อง stationarity, normalization และ information content ของ indicator ที่จะใช้เป็นข้อมูลเข้า model

กลยุทธ์และการพัฒนาระบบ

เล่มของ Penfold อ่านง่าย เล่มของ Clenow มีกลยุทธ์ relative momentum เดียว เขาไม่ได้ใช้ตามเล่มตรง ๆ แต่ใช้แนวคิดนี้ใน crypto ส่วน Cybernetic Trading Strategies พิมพ์ปี 1997 แต่เสนอแนวคิดที่ตอนนี้เรียกว่า meta-labeling ก่อนแหล่งอื่นที่เขารู้จัก

Testing and Tuning Market Trading Systems รวมวิธี walk-forward ไว้ครบที่สุดเท่าที่เขารู้จัก และอธิบายว่าทำไมการวิเคราะห์ผลตอบแทนจากเทรดที่ปิดแล้วจึงไม่ดี ซึ่งเป็นความผิดพลาดที่เขาทำอยู่นาน อีกเล่มของ Masters ว่าด้วย Monte Carlo permutation test เขาบอกว่าจำเป็นสำหรับระบบที่สร้างจาก data mining

เล่มที่ไม่ใช่หนังสือเทรดและหัวข้อเฉพาะทาง

Numerical Recipes เป็นคลัง algorithm ขนาดใหญ่ เล่มของ Masters ว่าด้วยการรวม model อ่อนหลายตัวทำให้เขาเห็นว่า classification กับ regression ไม่ต่างกันอย่างที่คิด ส่วน Data-Driven Science and Engineering เขายังอ่านไม่จบ แต่ส่วน dynamic mode decomposition กับบทความของ Kutz ช่วยให้เขาสร้างกลยุทธ์ที่ดูมีอนาคต แม้ยังไม่ได้ใช้จริง หมวดสุดท้ายเป็นเรื่อง chart pattern, regime change และ sentiment

ผู้พูดปิดว่าการอ่านแทนประสบการณ์ไม่ได้ คนที่จะเก่งต้องนั่งหน้าจอลองแล้วล้มเหลวซ้ำ ๆ เป็นพันชั่วโมง

หนังสือที่กล่าวถึงในคลิป

มือใหม่

1. Systematic Trading — Robert Carver เล่มที่อยากให้เป็นเล่มแรก

2. Trading Systems and Methods — Perry J. Kaufman สารานุกรมไว้เปิดหาไอเดีย

3. Advances in Financial Machine Learning — Marcos López de Prado

Risk management

1. The Leverage Space Trading Model — Ralph Vince อ่านเล่มนี้ก่อน

2. The Mathematics of Money Management — Ralph Vince ตำราอ้างอิง

indicator

1. Rocket Science for Traders, Cybernetic Analysis for Stocks and Futures และ Cycle Analytics for Traders — John F. Ehlers (คลิปไม่ได้เอ่ยชื่อเล่มชัด) ผู้พูดเรียกรวมว่าสามเล่มของ Ehlers

2. Statistically Sound Indicators for Financial Market Prediction — Timothy Masters

กลยุทธ์

1. The Universal Tactics of Successful Trend Trading — Brent Penfold

2. Stocks on the Move — Andreas F. Clenow

3. Cybernetic Trading Strategies — Murray A. Ruggiero Jr.

พัฒนาระบบเทรด

1. Testing and Tuning Market Trading Systems — Timothy Masters

2. Permutation and Randomization Tests for Trading System Development — Timothy Masters เล่มที่เขาทำกาแฟหกใส่หลายครั้ง

ไม่ใช่หนังสือเทรด

1. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing — William H. Press และคณะ

2. Assessing and Improving Prediction and Classification — Timothy Masters

3. Data-Driven Science and Engineering — Steven L. Brunton และ J. Nathan Kutz

หัวข้อเฉพาะทาง

1. Technical Analysis for Algorithmic Pattern Recognition — ผู้พูดบอกแค่ว่าเขียนโดยผู้เขียนสองคน

2. Detecting Regime Change in Computational Finance — Jun Chen และ Edward P.K. Tsang

3. Trading on Sentiment — Richard L. Peterson เขายังไม่ได้ปรับระบบ sentiment ของตัวเองหลังกระแส ChatGPT

Libro สังเกตว่า

• คำแนะนำเรื่องลำดับการอ่านใช้ได้ทันที อ่าน Systematic Trading ก่อน อ่านเล่ม leverage space ก่อนเล่มปี 1992 และอ่านเล่มของ Ehlers จากเล่มใหม่ย้อนกลับไป

• ผลของกลยุทธ์ที่ผู้พูดเล่า เช่นระบบแรกที่ทำเงินได้ หรือกลยุทธ์ที่ดูมีอนาคตแต่ยังไม่ได้ใช้จริง เป็นประสบการณ์ส่วนตัว คลิปไม่ได้แสดงตัวเลขผลลัพธ์

• ผู้พูดไม่ได้เอ่ยชื่อสามเล่มของ Ehlers และไม่ได้ระบุว่าเล่มไหนคือเล่มที่สาม ชื่อในรายการมาจากรายชื่อต้นทาง ส่วน Technical Analysis for Algorithmic Pattern Recognition ผู้พูดไม่ได้เอ่ยชื่อผู้เขียน ควรเทียบปกในคลิปกับหน้าหนังสือ

• อ่านต่อได้ที่บทความแนะนำ Systematic Trading บทความแนะนำ The Leverage Space Trading Model และบทความแนะนำ Testing and Tuning Market Trading Systems

ดูคลิปต้นทาง

Books for Algorithmic Trading I Wish I Had Read Sooner — ช่อง neurotrader ภาพหัวบทความเป็นเฟรมจากคลิปนี้ ตัดจากภาพหน้าจอ YouTube