Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга

Интуиция подсказывает пытливому уму, в каком направлении продолжать поиски.

Один из моих друзей-«черепах» до сих пор частично парализован после перенесенного в детстве, в начале 1950-х годов, полиомиелита. Эта болезнь в те времена уносила множество детских жизней, те же, кто выжил, страдают параличом.

Ученые всего мира много лет искали лекарство от полиомиелита. Исследователи открыли вирус, вызывающий эту болезнь, еще в 1908 году, но и 40 лет спустя с ним так и не научились бороться. 12 апреля 1955 года произошло важное событие: Джонас Салк объявил результаты первых клинических испытаний, которые давали надежду на избавление от болезни. Его вакцина против полиомиелита оказалась мощной и эффективной.

Другие ученые традиционно разрабатывали вакцины, в которых использовались живые вирусы. Они не верили, что мертвый вирус может дать какой-то эффект. В ходе испытаний этих вакцин пациенты заражались болезнью, от которой их прививали. Несколько проверок закончились смертью или параличом детей, так что вакцина на основе живых вирусов оказалась не намного безопаснее, чем сам вирус.

Почему же Джонас Салк решил пойти против течения и использовать в вакцине инактивированный (убитый) вирус, ведь никто до него так не делал? Все началось с его интуиции, со смутного ощущения какого-то противоречия.

За 20 лет до создания своей успешной вакцины Салк, будучи студентом медицинского колледжа, посетил две лекции, которые очень на него повлияли. Он не забыл их и полвека спустя. Темой первой лекции была иммунизация против дифтерии, или столбнячной бактерии, с помощью той же бактерии, но химически переработанной или мертвой. На второй лекции рассказывалось о том, что человек должен перенести вирусную инфекцию, чтобы выработать иммунитет против соответствующего вирусного заболевания. Лектор отметил, что наука не в силах стимулировать иммунитет посредством инактивированных вирусов.

Салк нутром чувствовал, что здесь что-то не вполне логично. Если возможно стимулировать иммунитет человека с помощью инактивированных бактериальных токсинов, значит, можно, думал он, использовать и убитый вирус, чтобы вырабатывать у людей невосприимчивость к инфекции. Так что 20 лет спустя после тех двух лекций, когда самые выдающиеся медицинские умы использовали только живые вирусы, Салк поверил в то, что еще раньше ему подсказывала интуиция, и продолжил работать над вакциной против полиомиелита на основе инактивированного вируса.

Интуиция не подвела Салка. Вакцина работала. Вакцины на основе живых вирусов массово использовались вплоть до 1962 года – еще целых семь лет после того, как была успешно опробована вакцина Салка. Десятки, возможно, сотни тысяч людей были спасены от полиомиелита благодаря его интуиции.

Интуиция оберегает нас от потери времени на разработку неправильного подхода и удерживает внимание нашего разума на том, что важно.

Если вы научитесь прислушиваться к своей интуиции, как это сделал Салк, вы тоже сумеете достичь успеха. Но следует проявлять осторожность.

Опасность интуиции

Если в руках эксперта природное чутье и интуиция могут стать эффективными инструментами, то для менее опытного трейдера они нередко представляют опасность. Одна из причин этого заключается в том, что люди часто подходят к торговле с определенными предубеждениями и сложившимися установками, которые далеко не всегда оправдывают ожидания и нередко приводят к обратным результатам. Взять, к примеру, склонность придавать слишком большое значение новостям. Человек делает определенные предположения о том, в какую сторону пойдет цена того или иного актива, исходя исключительно из собственной интуитивной реакции на новость. Проблема интуитивного суждения такого рода заключается в том, что в его основе лежит заведомо неверное допущение. Ведь на самом деле новости – вовсе не причина движения рынка. Они не формируют рынок, а убежденность в подобном – это упрощенческий взгляд на очень сложное явление.

Трейдер, который исходит из некорректной предпосылки о том, что можно предсказать движения рынка посредством анализа новостей, столкнется с проблемами. Некорректная предпосылка в сочетании с интуицией приведет к плохим последствиям. Ведь результат успешен настолько, насколько хорош фундамент, на который он опирается.

Неопытные трейдеры обычно применяют определенные методы какого-то гуру. Они часто следуют советам этого гуру, не утруждая себя поисками разумного объяснения того, как работают подобные методы. Они пытаются узнать, что делать на рынке, а не почему и на основании какой методики. Проблема такого подхода заключается в том, что он статичен, то есть не адаптируется к изменяющимся рынкам и не оставляет места для интуиции.

Самый лучший подход – использовать по назначению оба полушария головного мозга.

Левое полушарие позволяет создавать модели и понимать, как устроен мир биржевой торговли, правое же призвано генерировать идеи и распознавать благоприятные возможности.

Чтобы интуиция, за которую отвечает правое полушарие, срабатывала эффективно, в ее распоряжении должен быть полный комплект всевозможных сценариев из левого полушария, позволяющий правильно понять контекст ситуации или явления. Если контекст некорректен, интуитивное прозрение также окажется в лучшем случае безрезультатным.

Это объясняет, почему лучшие трейдеры, торгуя на бирже, используют оба полушария. Правое полушарие головного мозга они обеспечивают моделями, которые понимает и классифицирует левое полушарие посредством тщательного мотивированного анализа. Интуитивный процесс базируется на анализе, который, в свою очередь, гарантирует непредвзятость и объективность, предоставляя трейдеру достаточное количество умозрительных моделей и позволяя ему выносить здравые суждения. Кроме того, аналитическое мышление выполняет функцию оценки и ранжирования, что критически важно для «тренировки» интуиции.

Думайте головой и чувствуйте нутром

Чтобы лучше понять, как тренировать интуицию, рассмотрим процесс развития нейронных сетей, которые обеспечивают связи между нейронами головного мозга. Принцип их работы лег в основу интеллектуальных компьютерных систем. Нейронные сети превосходно позволяют классифицировать и распознавать паттерны, но прежде человек должен развить эти навыки.

Чтобы распознавать паттерны, необходимо подготовить нейронные сети. Этот процесс включает в себя представление нейронной сети образцов тех паттернов, которые нужно научиться распознавать. В процессе обучения в нейронной сети прокладываются связи, которые отражают знания, необходимые для понимания представленного паттерна.

Что такое знание в данном случае? Если вы задумаетесь о процессе, посредством которого ваш мозг определяет, что вы видите (стул или табурет), то сможете составить некое представление о том, как мозг использует знания. Знания о стульях и табуретах – это информация, которую вы используете для того, чтобы понять, что перед вами: стул, табурет или ни то, ни другое. В частности, вы обладаете знанием, что общего у этих двух предметов мебели: и на том и на другом можно сидеть. Вы знаете и их различия: для стула характерны определенная высота, соответствующая размеру типичного стола, а также наличие спинки, в то время как табурет не имеет спинки и, как правило, либо ниже стула и вы можете на него встать, чтобы дотянуться до высоко расположенных предметов, либо выше и используется для того, чтобы сидеть у барной стойки.

Знания в нейронной сети – это идеальные модели, классифицированные в соответствии с системой конкретной предметной области (таксономия), а также отношения между этими моделями. Картинка, которая возникает у вас в голове, когда вы слышите слово «стул», и есть пример идеальной модели. То, благодаря чему вы отличаете стул от табурета, является примером знания вашего мозга об отношениях между идеальными моделями.

Нейронная сеть «обучается», получая новые примеры и сведения о ценности в иерархии внутри определенных категорий. Например, вы можете представить нейронной сети изображение десяти стульев и сказать ей, что это стулья, показать изображение десяти табуретов и сказать ей, что это табуреты, изображение десяти столов и сказать, что это столы. Данный процесс дает нейронной сети возможность выстроить внутренние модели того, что показывают ваши образцы. После тренировки сеть получает внутренние модели, которые представляют свое знание различий между стульями, табуретами и столами.

Таксономия – это система категоризации. Если вы разрабатываете нейронную сеть, которая распознает текст, среди категорий должны быть буквы сами по себе, а также наборы прописных и строчных букв. Один пример следует категоризировать как букву «А», а также отдельно как прописную букву. Другой пример следует категоризировать как букву «с» и строчную букву. Совершенная нейронная сеть обладает достаточными познаниями по каждой категории и способна определять, соответствует ли новый пример определенной категории. Знания, которые необходимы для определения принадлежности того или иного символа данной категории, называются моделью.

Так же, как вы обычно не представляете какой-то особенный стул, встречая слово «стул», модели, которые выстраивает нейронная сеть, не изображаются в виде особых букв, которые попадаются вам в написанном тексте. Вместо этого они представляют собой идеализированную форму каждой буквы. Модель английской буквы S – это идеализированная криволинейная ее форма; она подобна тому, как вы представляете букву S в своем воображении. Чтобы нейронная сеть распознавала букву S, написанную разными шрифтами, имеющаяся модель должна быть достаточно комплексной, чтобы нейросеть могла распознать S среди других букв. Модель не может быть слишком специфической, иначе она не различит

Представьте, что произойдет с рассматриваемой нами нейронной сетью, если мы покажем ей цифру 5. Сможет ли она найти различие между буквой S и цифрой 5? Это зависит от совершенства модели. Если модель включает в себя концепцию того, что у цифры 5 есть острые углы в верхней части и плавный изгиб в нижней, а у буквы S плавные изгибы имеются и в верхней, и в нижней частях, в модели содержится достаточно знаний для того, чтобы правильно идентифицировать их.

Чтобы научить нейронную сеть должным образом распознавать букву S и цифру 5, требуются примеры, содержащие характеристики, которые проводят различие между двумя символами. Если нейронная сеть обучалась только на примерах с буквами без цифр, она не сможет отличить S от 5. Для эффективного обучения выбор примеров должен быть достаточно широким.

Выбор примеров, предоставляемых нейронной сети, и классификация образцов по степени соответствия модели – работа левого полушария головного мозга. Оно также анализирует сложность любой конкретной проблемы и оценивает потенциальные модели. Например, левое полушарие анализирует сходство между S и 5 и понимает, что необходим по крайней мере еще один дополнительный уровень характеристик, чтобы различать эти похожие знаки. За распознавание паттернов нейронными сетями отвечает правое полушарие. После формирования моделей на основе образцов и тренировки нейронной сети распознавание паттернов и распределение по категориям происходит автоматически. И в компьютере, и в головном мозге человека этот процесс происходит почти мгновенно.

Левое полушарие головного мозга очень хорошо извлекает абстрактные модели из паттернов и образцов, устанавливает и выбирает категории. Правое полушарие прекрасно определяет, соответствует ли данный образец модели, определяющей категорию, и отлично их распознает.

Левое полушарие анализирует, а правое замечает.

Интегрированное обучение

В головном мозге человека эти функции взаимосвязаны: каждая половина выполняет собственные задачи, а затем передает результаты своей деятельности другому полушарию. Рассмотрим, как начинающий трейдер знакомится с определенными паттернами.

На рис. 2.1 представлена идеальная модель паттерна «двойная вершина». Этот график демонстрирует значительный подъем цены, затем откат, а потом снова подъем до того же уровня, что и в прошлый раз. Именно такой график представляет трейдер, думая о паттерне под названием «двойная вершина».

Рис. 2.1. Паттерн «двойная вершина»

А теперь посмотрите на рис. 2.2. Все четыре приведенных здесь примера соответствуют модели паттерна «двойная вершина», но каждый имеет существенные особенности. На примерах А и В за первым пиком следует второй, еще более высокий. На примерах С и D вслед за первой высшей точкой идет более низкая.

Рис. 2.2. Примеры паттерна «двойная вершина»

Трейдерам, которые знакомы лишь с единственным описанием идеализированной модели «двойной вершины», нелегко определить, какой из примеров действительно соответствует данной модели. Это все потому, что они не понимают, почему так важна «двойная вершина», и не осознают, как сказывается такое движение цен на настроениях участников рынка. Поэтому таким трейдерам сложно решить, являются ли конкретные примеры, неточно соответствующие известной им модели, «двойной вершиной».

Как для тренировки нейронной сети требуются выборочные данные и их ассоциативная категоризация, так и для совершенствования человеческой интуиции нужны примеры и их ассоциативная классификация. Чтобы интуитивный анализ был правомерным, требуются надежные примеры и их четкая классификация. Например, если вы не имеете ясного представления, что означает «двойная вершина», то не сумеете интуитивно определить ее наличие в будущем. Ваша интуиция хороша настолько, насколько она обучена. Чтобы учиться, людям необходимо использовать оба полушария. Вы должны классифицировать и анализировать левым полушарием, чтобы понимать паттерны, которые используете для обучения правого. Только при наличии правильной аналитической и интеллектуальной структуры в левом полушарии, ваше правое полушарие сможет делать то, что ему больше всего удается: распознавать паттерны и ситуации.

Когда опытные трейдеры используют весь потенциал своего мозга, они в циклическом порядке перемежают анализ и ранжирование, проводимые левым полушарием, с правополушарной интуицией. Оптимальное обучение включает в себя непрерывное взаимодействие двух полушарий. Например, трейдеры, совершая новые сделки и получая больше опыта, постоянно замечают новые паттерны в результативности торговой деятельности и ценообразовании с помощью правого полушария, и эти паттерны заставляют их задаваться определенными вопросами. Затем они используют левое полушарие, чтобы выработать способы поиска ответов на эти вопросы, включая, вероятно, тесты, анализы, линейные рассуждения – все то, чем сильно левое полушарие головного мозга. Как бы то ни было, во время этого процесса правое полушарие имеет массу возможностей наблюдать; и результаты его наблюдений всплывают на поверхность сознания как ощущение, что тот или иной представленный паттерн особенно важен, после чего левое полушарие пытается дать рационалистическое объяснение возникшему ощущению. Если это не удается, люди, у которых доминирует левое полушарие, часто сбрасывают со счетов данное ощущение, полагая его беспричинным. Однако же те, у кого доминантным является правое полушарие, обращают на ощущения больше внимания и нередко даже руководствуются им в своих действиях, отказываясь от поисков рациональных, линейных, логических причин.