Kurze Zusammenfassung
Dieses Video ist ein Interview mit Samir Varmmer, einem promovierten Teilchenphysiker, der sich in einen erfolgreichen Futures-Trader verwandelt hat. Er teilt seine einzigartigen Einblicke in die Finanzmärkte, die auf seinem wissenschaftlichen Hintergrund und seiner langjährigen Erfahrung basieren. Zu den wichtigsten Punkten gehören:
- Die Bedeutung der Kongruenz zwischen Handelsstrategie und Persönlichkeit.
- Die Notwendigkeit, auf den Markt zu reagieren, anstatt ihn vorherzusagen.
- Die Ineffizienz vieler traditioneller Risikomanagementansätze in Hedgefonds.
- Die Unterscheidung zwischen echten Mustern und zufälligem Rauschen auf dem Markt.
- Die Wichtigkeit eines soliden Prozesses gegenüber dem Versuch, den Markt zu überlisten.
Einführung
Der Podcast beginnt mit einer Einführung von Samir Varmmer, einem ehemaligen Raketenwissenschaftler, der zu einem der besten Trader in den Vereinigten Staaten wurde. Samir betont die Bedeutung des Verständnisses, wie man Geld verliert und wie man auf Verluste reagiert, sowie die Fähigkeit, schlechtes Glück von einem schlechten Prozess zu unterscheiden. Er wird als promovierter Teilchenphysiker vorgestellt, der sich in einen erfolgreichen Futures-Trader verwandelt hat und seit 30 Jahren den Markt schlägt. In dieser Episode enthüllt Samir, wie er bei der Entwicklung von Algorithmen entdeckte, dass Marktmanipulationen nur versteckte Eisbergaufträge sind, und wie eine "Leech on the Whale"-Strategie der beste Weg ist, um an der Seite der Marktbeweger mitzufahren.
Wie ein abgebrochenes Physikprojekt einen 8-stelligen Trader schuf
Samir begann seine Karriere als Elektroingenieur, wechselte aber zur Physik und promovierte in Teilchenphysik. Als ein großes Physikprojekt, an dem er arbeitete, eingestellt wurde, wandte er sich dem Trading zu. Ein Artikel im Economist über die Anwendung von Mathematik auf die Finanzmärkte weckte sein Interesse. Er begann, mit der Chaos-Theorie auf den Finanzmärkten zu experimentieren und stellte fest, dass sie gut funktionierte. So gründete er seine eigene Trading-Firma und handelte mit S&P 500-Futures unter Verwendung fortgeschrittener Mathematik.
Warum Ihre Persönlichkeit Ihren Vorteil zerstören könnte
Samir diskutiert das Paradoxon, wie man mit der Chaos-Theorie konsistente Ergebnisse erzielen kann. Er erklärt, dass jeder versucht, auf dem Markt Geld zu verdienen, daher muss man einen Vorteil haben, der sich von anderen unterscheidet. Dieser Vorteil muss jedoch mit der eigenen Persönlichkeit übereinstimmen. Er unterscheidet zwischen Trend- und Counter-Trend-Strategien und betont, dass der Erfolg einer Strategie davon abhängt, ob sie mit der eigenen Risikobereitschaft und dem eigenen Umgang mit Verlusten vereinbar ist.
Der Moment, als Samir für immer aufhörte, Märkte vorherzusagen
Samir erklärt, dass er es hasst, Entscheidungen zu treffen, weil er immer an die nächste Variable denken kann, die er nicht berücksichtigt hat. Deshalb wurde er ein systematischer Trader. Er erkannte, dass es immer schwieriger werden würde, mit kurzfristigem Trading Alpha zu erzielen, da immer mehr Leute dies versuchten. Er beschloss, ein langfristiger Trader zu werden und nicht nach Alpha zu suchen. Er erklärt, dass die meisten Gewinne des S&P 500 über Nacht erzielt werden, aber es schwierig ist, dies auszunutzen.
Die Muster, die Sie sehen... und die, die Sie anlügen
Samir erklärt, dass er anfangs versuchte, kurzfristige Marktbewegungen vorherzusagen, aber erkannte, dass es besser ist, auf Informationen zu reagieren, anstatt sie vorherzusagen. Er erklärt, dass der Aktienmarkt tendenziell besser abschneidet, wenn er sich über einer langfristigen Linie wie dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt befindet. Er erklärt, dass die Korrelation der US-Aktien zum S&P 500 die Rendite von Long-Short-Strategien beeinflusst. Er betont, dass es ideal wäre, ein negativ korreliertes Asset zu finden, was aber sehr schwierig ist.
Sie können bankrott gehen, wenn Sie einen Gewinn mitnehmen
Samir betont, dass man vor dem Eingehen eines Trades genau wissen muss, unter welchen Bedingungen man ihn wieder verlässt. Er kritisiert die Idee, Teilgewinne mitzunehmen, und betont, dass man einen klaren Plan haben muss. Er erwähnt William O'Neals Can Slim System als Beispiel für ein System mit spezifischen Regeln für Ein- und Ausstiege. Er betont, dass man ein Trading-Tagebuch führen sollte, um zu sehen, was funktioniert und was nicht.
Die Chaos-Theorie ist nicht das, was Sie denken
Samir erklärt, dass er durch die Analyse von Finanzdaten Muster entdeckt hat. Er gibt Beispiele für Muster wie die Overnight-Renditen des SPY und den Congressional Effect. Er erwähnt auch, dass er eine Physikarbeit über die Muster in den Massen von Quarks veröffentlicht hat. Er betont, dass man als Physiker, der in die Finanzwelt einsteigt, bescheiden sein und verstehen muss, dass Muster in der Finanzwelt oft nicht real sind.
Warum Hedgefonds nicht schlauer sind, als Sie denken
Samir erklärt, dass man viel lernen und lesen muss, um zu erkennen, was ein echtes Muster ist und was nicht. Er betont, dass man Wirtschafts- und Finanztheorien skeptisch betrachten muss. Er kritisiert die Verwendung von Risikomodellen, da diese oft versagen, wenn man sie am meisten braucht. Er betont, dass es wichtiger ist, das Risiko zu klassifizieren als es vorherzusagen.
Die Risikomodelle, die in die Luft fliegen, wenn Sie sie am meisten brauchen
Samir erklärt, dass es schwierig ist, den menschlichen Faktor in das Risikomanagement einzubeziehen. Er erwähnt, dass die meisten Hedgefonds ein einfaches System zur Risikomanagement verwenden, das statistisch dumm ist. Er erklärt, dass man verstehen muss, warum ein Drawdown aufgetreten ist. Er kritisiert die Vorstellung, dass Hedgefonds alles herausgefunden haben, und betont, dass sie oft die gleichen Leute einstellen, die von den gleichen Professoren ausgebildet wurden und die gleichen Strategien verfolgen.
Warum "einmalige Ereignisse" alle paar Jahre passieren
Samir erklärt, dass die meisten Hedgefonds im Wesentlichen Mechanismen sind, um große Mengen an institutionellem Kapital zu binden und hohe Gebühren zu erheben, ohne signifikante Renditen zu erzielen. Er stimmt zu, dass es oft besser ist, einfach den S&P 500 zu kaufen und zu halten, als in Hedgefonds zu investieren. Er erklärt, dass er sich in seinen eigenen Fonds nur um das Risiko kümmert. Er versucht, Perioden zu erkennen, in denen ein Drawdown wahrscheinlich ist, und aus dem Markt auszusteigen.
Die Psychologie-Falle, die selbst gute Trader kaputt macht
Samir erklärt, dass er es leid war, dass Dinge in die Luft flogen, und dass ihm immer gesagt wurde, dass es sich um einmalige Ereignisse handelte. Er betont, dass man das Risiko nicht vorhersagen, sondern darauf reagieren sollte. Er erklärt, dass das Risiko eines Drawdowns im Aktienmarkt ziemlich vorhersehbar ist. Er mag es nicht, wenn Psychologie und mechanische Systeme kombiniert werden. Er ist entweder ein diskretionärer Trader oder ein systematischer Trader.
Warum die meisten Trading-Systeme lange vor Ihrer Wahrnehmung scheitern
Samir erklärt, dass man die Regeln selbst schreiben, programmieren und testen muss. Man muss versuchen, sie auf jede erdenkliche Weise zu brechen. Er gibt Beispiele, wie man Trading-Regeln brechen kann, z. B. durch Hinzufügen von Rauschen zu den Eingaben. Er betont, dass man ein System stressen und versuchen muss, es zu zerstören.
Die versteckten Fehler, die institutionelle Trader zerstören
Samir erklärt, dass er durch die viele Arbeit, die er geleistet hat, Vertrauen gewonnen hat. Er betont, dass man immer vorsichtig sein muss, wie viel man riskiert. Er hatte auch schon Verlustperioden, aber er hat sich nicht davon abhalten lassen, den nächsten Trade einzugehen. Er betont, dass es besser ist, das Richtige zu tun und ein schlechtes Ergebnis zu erzielen, als das Falsche zu tun und ein gutes Ergebnis zu erzielen. Er erklärt, dass Trading ein Geschäft sein soll und nicht aufregend.
Markterfahrung vs. Intuition: Was wirklich zählt
Samir erklärt, dass man Kategorien von Trade-Typen haben sollte und die Positionsgröße basierend auf der erwarteten Belohnung und dem erwarteten Risiko festlegen sollte. Er empfiehlt, das Kelly-Kriterium zu verwenden, um die optimale Trade-Größe zu bestimmen. Er versucht, die erwartete Drawdown seines Portfolios konstant zu halten. Er verwendet keine Standardabweichungen, da die Renditen nicht normalverteilt sind.
Warum Techniken funktionieren... aber nur für eine sehr kurze Zeit
Samir erklärt, dass er Angst vor Gruppendenken hat und sich unwohl fühlt, wenn ihm Leute zustimmen. Er ist auch skeptisch. Er glaubt, dass es besser ist, ein kleines Team zu haben. Er betont, dass man nicht mit dem Geld anderer Leute spielen sollte. Er möchte nicht in einer Situation sein, in der er Dinge tun muss, weil ein Risikoausschuss es ihm gesagt hat. Er möchte das tun, was statistisch vertretbar ist, wo das Risiko tolerierbar ist und wo er nichts Verrücktes tut.
Die Wahrheit hinter Stop Hunts, Liquidity Grabs & Iceberg Orders
Samir erklärt, dass optimales Trading ein einsamer Sport sein sollte, bei dem man kein Gruppendenken zulässt. Er glaubt, dass man von Verantwortlichkeit und der Externalisierung von Risiken profitieren kann, aber das passt nicht zu seiner Persönlichkeit. Er betont, dass man in einem institutionellen Umfeld oft gezwungen ist, Dinge zu tun, von denen man weiß, dass sie eine schlechte Idee sind. Er gibt Beispiele für Situationen, in denen scheinbar freie Arbitragen nicht so frei sind, wie sie scheinen.
Wie man den Markt wie ein Physiker sieht, nicht wie ein Retail Trader
Samir erklärt, dass Trading-Regeln in einem bestimmten Zeitrahmen für ein bestimmtes Asset auf eine bestimmte Weise festgelegt werden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Cookie-Cutter-Regeln sind nicht auf einen bestimmten Markt, eine bestimmte Volatilität oder einen bestimmten Markt zugeschnitten. Er gibt Beispiele für Cookie-Cutter-Ansätze, z. B. immer 1 % Risiko zu riskieren oder Angebot und Nachfrage zu kaufen und zu verkaufen. Er betont, dass man testen muss, ob diese Regeln tatsächlich funktionieren.
Die eine Lektion, die jeder Anfänger-Trader verstehen muss
Samir erklärt, dass man KI nutzen kann, um schwere Arbeit zu leisten, aber man muss eine Richtung haben, in die man die KI lenken kann. Man muss wissen, was man die KI fragen soll und wie man beurteilen soll, ob die Antworten der KI sinnvoll sind. Man muss etwas wissen, um überhaupt Fragen stellen und die Antworten beurteilen zu können. Man muss viele Bücher lesen und mit echtem Geld auf dem Markt traden. Man muss verstehen, wie man Geld verliert und wie man auf Verluste reagiert. Man muss verstehen, was an der eigenen Logik falsch gelaufen ist und schlechtes Glück von einem schlechten Prozess unterscheiden können.
