Kapag kasama ang AI sa pananaliksik, madaling lumampas sa oras na dapat huminto. Pagkatapos subukan ang isang ideya, maiisip mo ang ibang kondisyon. Kapag nasuri na iyon, gusto mo namang subukan sa ibang merkado. Kapag nagtanong sa AI, kadalasan ay may paraan. Puwedeng baguhin ang code at patakbuhin ulit.
Halos isang taon na akong nagsasaliksik ng sistematikong trading sa ganitong paraan.
Naging masaya naman. Gusto ko ang pagkakataong masubukan talaga ang isang ideyang dati ay nasa isip ko lang. Kung sa bawat tanong ay kailangan ko munang alamin kung kaya ko itong ipatupad, malamang marami akong pinalampas. Dahil sa AI, mas marami akong puwedeng subukan.
Pero may kapalit din ang pagdami ng puwedeng gawin. Ako ang kailangang magpasya kung ano ang hindi ko susubukan.
Halimbawa, kapag hindi ko gusto ang resulta ng backtest, hindi mahirap makahanap ng babaguhin. Puwedeng galawin ang kondisyon sa pagpasok, siyasatin ang isang panahong napakahina ng performance, o ilapat ang estratehiya sa ibang merkado. Nakakatulong ang AI sa bawat pagsubok. Madalas ay may kasama ring kapani-paniwalang paliwanag.
Dito nagsisimulang lumabo ang pananaliksik. Ang pagwawasto ng maling palagay at ang paulit-ulit na pagbabago ng mga kondisyon hanggang magustuhan ang resulta ay maaaring magkamukha habang ginagawa. Pareho kasing nangangailangan ng pag-edit ng code at pagpapatakbo nito muli.
Kaya dumami ang kailangan kong isulat. Bago ang eksperimento: ano ang gusto kong alamin, at anong resulta ang magpapabitaw sa akin sa ideya? Pagkatapos: aling kondisyon ang binago ko matapos makita ang resulta? Nakakaabala, pero kung walang tala, baka maalala ko pati ang dahilan ng mga pagbabago bilang mas matibay kaysa sa talagang nangyari.
May katulad na problema sa code. Kapag natapos ang takbo at may lumabas na mga numero, madaling makampante. Pero hindi garantiya ang mga numero na tama ang pagkalkula. Maaaring hindi tugma ang oras ng pagbuo ng signal at ng pagpapadala ng order. Maaaring mawala ang isang planong trade dahil sa pag-round ng dami ng order. Mahirap makita ang mga detalyeng ito sa equity curve lang.
Kailangan ding maging tiyak ang mga ipinapagawa ko sa AI. Bukod sa pagpapatupad ng estratehiya, kailangan kong suriin kung bakit may partikular na order sa petsang iyon, anong data ang binasa at paano kinalkula ang dami. Kahit pangkalahatang resulta ang pinag-uusapan, bumabalik din kami sa isang trade o isang linya ng kalkulasyon.
Sa isang tagamasid, baka mukhang walang gaanong nangyayari sa ganitong trabaho. Puwedeng buong araw kang gumawa at ang konklusyon ay kailangan pang suriin ulit ang resulta. Pero kapag nilaktawan ko iyon, hindi ko na alam kung ano ang pinagtitiwalaan ko sa susunod na eksperimento.
Malaki rin ang naitulong ng AI rito. Kasama nito, nababasa kong muli ang dati nang code, naihahambing ang magkakaibang takbo at nahahanap ang mga nakaligtaang palagay. Pero hindi nito maaako ang responsibilidad na tiyaking hindi ko itinutulak ang mga tanong tungo sa sagot na gusto ko. Akin pa rin ang bahaging iyon.
Ito rin ang dahilan kung bakit gusto kong magsimula ng blog. Habang nagsasaliksik, laging may kasunod na gawain kaya bihirang maipaliwanag nang maayos ang dinaanan. Sa pagsulat, baka mas luminaw kung alin ang naiintindihan ko at alin ang dinaanan ko lang nang hindi lubos na naipaliwanag.
Balak kong talakayin ang isang eksperimento o isang tanong sa bawat pagkakataon: bakit ko unang naisip na sulit subukan, ano ang naging iba sa aktuwal na paggawa at ano ang binago ko pagkatapos.
Sa dami ng naipong tala nitong nakaraang taon, mukhang hindi muna ako mauubusan ng maisusulat. Medyo nahuli lang ako sa pag-aayos ng mga ito.