Kvantitativ Trading Strategi Pdf

Kvantitativ handel Hva er kvantitativ handel Kvantitativ handel består av handelsstrategier basert på kvantitativ analyse. som er avhengige av matematiske beregninger og nummerkrepping for å identifisere handelsmuligheter. Som kvantitativ handel er generelt brukt av finansinstitusjoner og hedgefond. Transaksjonene er vanligvis store i størrelse og kan innebære kjøp og salg av hundre tusen aksjer og andre verdipapirer. Imidlertid blir kvantitativ handel mer vanlig brukt av individuelle investorer. BREAKING DOWN Kvantitativ handel Pris og volum er to av de vanligste datainngangene som brukes i kvantitativ analyse som hovedinngangene til matematiske modeller. Kvantitative handelsmetoder inkluderer høyfrekvent handel. algoritmisk handel og statistisk arbitrage. Disse teknikkene er hurtigbrann og har vanligvis kortsiktige investeringshorisonter. Mange kvantitative handelsfolk er mer kjent med kvantitative verktøy, for eksempel bevegelige gjennomsnitt og oscillatorer. Forstå kvantitativ handel Kvantitative handelsfolk utnytter moderne teknologi, matematikk og tilgjengeligheten av omfattende databaser for å gjøre rasjonelle handelsbeslutninger. Kvantitative handelsfolk tar en handelsteknikk og lager en modell av det ved hjelp av matematikk, og deretter utvikler de et dataprogram som bruker modellen til historiske markedsdata. Modellen blir deretter testet og optimalisert. Dersom gunstige resultater oppnås, implementeres systemet i sanntidsmarkeder med reell kapital. Måten kvantitative handelsmodeller fungerer best kan beskrives ved hjelp av en analogi. Tenk på en værmelding der meteorologen regner med en 90 sjanse for regn mens solen skinner. Meteorologen oppnår denne motstridende konklusjonen ved å samle og analysere klimadata fra sensorer over hele området. En datastyrt kvantitativ analyse avslører spesifikke mønstre i dataene. Når disse mønstrene blir sammenlignet med de samme mønstrene som er avslørt i historiske klima data (backtesting), og 90 av 100 ganger resultatet er regn, kan meteorologen trekke konklusjonen med tillit, derved 90-prognosen. Kvantitative handelsfolk bruker samme prosess til finansmarkedet for å foreta handelsbeslutninger. Fordeler og ulemper med kvantitativ handel Målet med handel er å beregne den optimale sannsynligheten for å utføre en lønnsom handel. En typisk handelsmann kan effektivt overvåke, analysere og foreta handelsbeslutninger på et begrenset antall verdipapirer før mengden av innkommende data overstyrer beslutningsprosessen. Bruken av kvantitative trading teknikker belyser denne grensen ved hjelp av datamaskiner for å automatisere overvåking, analyse og handelsbeslutninger. Overvinne følelser er en av de mest gjennomgripende problemene med handel. Det er frykt eller grådighet, når handel, følelser tjener bare å kvele rasjonell tenkning, som vanligvis fører til tap. Datamaskiner og matematikk har ikke følelser, så kvantitativ handel eliminerer dette problemet. Kvantitativ handel har problemer. Finansmarkedene er noen av de mest dynamiske enhetene som eksisterer. Derfor må kvantitative handelsmodeller være like dynamiske for å være konsekvent vellykket. Mange kvantitative handelsfolk utvikler modeller som er midlertidig lønnsomme for markedstilstanden som de ble utviklet for, men de svikter til slutt når markedsforholdene endres. Vise strategier - er de for deg Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg til svært komplekse verktøy med advent av moderne datamaskiner , men strategiens røtter går tilbake over 70 år. De drives vanligvis av høyt utdannede lag og bruker proprietære modeller for å øke sin evne til å slå markedet. Det er til og med hylleprogrammer som er plug-and-play for de som søker enkelhet. Quant modeller fungerer alltid bra når de testes på nytt, men deres faktiske applikasjoner og suksessrate kan diskuteres. Mens de ser ut til å fungere godt i oksemarkeder. når markeder går til haywire, blir kvantstrategier utsatt for samme risiko som enhver annen strategi. Historien En av grunnleggerne av studiet av kvantitativ teori anvendt på økonomi var Robert Merton. Du kan bare forestille seg hvor vanskelig og tidkrevende prosessen var før bruk av datamaskiner. Andre teorier i økonomi utviklet seg også fra noen av de første kvantitative studiene, inkludert grunnlaget for porteføljediversifisering basert på moderne porteføljeorientering. Bruken av både kvantitativ finansiering og kalkulator førte til mange andre vanlige verktøy, blant annet en av de mest berømte, Black-Scholes opsjonsprisformelen, som ikke bare hjelper investorer til å velge prisalternativer og utvikle strategier, men bidrar til å holde markedene i kontroll med likviditeten. Når det brukes direkte til porteføljestyring. Målet er som enhver annen investeringsstrategi. å legge til verdi, alfa eller meravkastning. Kandidater, som utviklerne kalles, komponerer komplekse matematiske modeller for å oppdage investeringsmuligheter. Det er så mange modeller der ute som quants som utvikler dem, og alle hevder å være de beste. En av investeringsstrategys bestselgende poeng er at modellen, og til slutt datamaskinen, gjør den faktiske buysell-avgjørelsen, ikke et menneske. Dette har en tendens til å fjerne enhver følelsesmessig respons som en person kan oppleve når han kjøper eller selger investeringer. Kvantstrategier er nå akseptert i investeringssamfunnet og drives av verdipapirfond, hedgefond og institusjonelle investorer. De går vanligvis etter navnet alpha generatorer. eller alfa-gens. Bak gardinen På samme måte som i guiden Oz, er noen bak gardinen som kjører prosessen. Som med hvilken som helst modell, er det bare så godt som det menneske som utvikler programmet. Mens det ikke er noe spesifikt krav for å bli en kvant, kombinerer de fleste firmaer som kjører kvantmodeller ferdighetene til investeringsanalytikere, statistikere og programmerere som koden prosessen inn i datamaskinene. På grunn av den komplekse naturen til de matematiske og statistiske modellene, er det vanlig å se legitimasjon som utdannelsesgrader og doktorgrad i økonomi, økonomi, matte og ingeniørfag. Historisk har disse gruppemedlemmene jobbet i bakkene. men som kvantmodeller ble mer vanlig, flytter kontoret til frontkontoret. Fordeler med Quant Strategies Mens den samlede suksessraten er diskutabel, er årsaken til at noen kvantstrategier fungerer, at de er basert på disiplin. Hvis modellen har rett, fortsetter disiplinen strategien å arbeide med lyndrevne datamaskiner for å utnytte ineffektivitet i markedene basert på kvantitative data. Modellene selv kan være basert på så lite som noen forhold som PE. gjeld til egenkapital og lønnsvekst, eller bruk tusenvis av innganger som samarbeider samtidig. Suksessfulle strategier kan hente på trender i sine tidlige stadier, da datamaskiner stadig driver scenarier for å finne ineffektivitet før andre gjør. Modellene er i stand til å analysere en veldig stor gruppe investeringer samtidig, der den tradisjonelle analytikeren kanskje ser på bare noen få om gangen. Skjermeprosessen kan rangere universet etter karakternivåer som 1-5 eller A-F, avhengig av modellen. Dette gjør den faktiske handelsprosessen veldig enkel ved å investere i de høyt vurderte investeringene og selge de lavt vurderte. Quant modeller åpner også variasjoner av strategier som lang, kort og longshort. Suksessfulle kvantfonde holder et godt øye med risikokontroll på grunn av deres modellers natur. De fleste strategier starter med et univers eller referanse og bruker sektor og bransjevekting i sine modeller. Dette gjør at midlene kan styre diversifiseringen til en viss grad uten å kompromittere modellen selv. Quant midler kjører vanligvis på lavere pris fordi de ikke trenger så mange tradisjonelle analytikere og porteføljeforvaltere å drive dem. Ulemper med Quant Strategies Det er grunner til at så mange investorer ikke fullt ut omfavner konseptet om å la en svart boks kjøre sine investeringer. For alle de vellykkede kvantfondene der ute, virker like mange som mislykkes. Dessverre for kjendisens omdømme, når de feiler, feiler de stor tid. Langsiktig kapitalforvaltning var en av de mest berømte quant hedgefondene, da den ble drevet av noen av de mest respekterte akademiske ledere og to Nobels minnesprisvinnende økonomer Myron S. Scholes og Robert C. Merton. I løpet av 1990-tallet genererte deres lag over gjennomsnittet avkastning og tiltrukket kapital fra alle typer investorer. De var berømte for ikke bare å utnytte ineffektivitet, men også å bruke enkel tilgang til kapital for å skape enorme løftede spill på markedsretninger. Den disiplinerte naturen til deres strategi skapte faktisk svakheten som førte til deres sammenbrudd. Langsiktig kapitalforvaltning ble likvidert og oppløst i begynnelsen av 2000. Dens modeller inneholdt ikke muligheten for at den russiske regjeringen kunne standardisere noen av sin egen gjeld. Denne hendelsen utløste hendelser og en kjedereaksjon forstørret av løfteskapt opprør. LTCM var så tungt involvert i andre investeringsoperasjoner at dets sammenbrudd påvirket verdensmarkedet, noe som utløste dramatiske hendelser. I det lange løp gikk føderalbanken inn for å hjelpe, og andre banker og investeringsfond støttet LTCM for å forhindre ytterligere skade. Dette er en av grunnene til at kvantfondene kan mislykkes, da de er basert på historiske hendelser som kanskje ikke inkluderer fremtidige hendelser. Mens et sterkt kvantteam stadig vil legge til nye aspekter til modellene for å forutsi fremtidige hendelser, er det umulig å forutsi fremtiden hver gang. Kvantfonde kan også bli overveldet når økonomien og markedene opplever større volatilitet enn gjennomsnittet. Kjøpesalgssignaler kan komme så fort at den høye omsetningen kan skape høye provisjoner og skattepliktige hendelser. Quant midler kan også utgjøre en fare når de markedsføres som bjørnsikre eller er basert på korte strategier. Forutsier nedgangstider. bruk av derivater og kombinere innflytelse kan være farlig. En feil sving kan føre til implosjoner, noe som ofte gjør nyheten. Bunnlinjen Kvantitative investeringsstrategier har utviklet seg fra back office-svarte bokser til vanlige investeringsverktøy. De er designet for å utnytte de beste sinnene i virksomheten og de raskeste datamaskinene til både å utnytte ineffektivitet og bruke innflytelse til å gjøre markedsbud. De kan være svært vellykkede hvis modellene har tatt med alle de riktige inngangene og er krevende nok til å forutsi unormale markedshendelser. På baksiden, mens kvantfondene er strengt testet tilbake til de jobber, er deres svakhet at de stole på historiske data for deres suksess. Mens investering i kvant-stil har sin plass i markedet, er det viktig å være oppmerksom på manglene og risikoen. Å være konsistent med diversifiseringsstrategier. det er en god ide å behandle kvantstrategier som en investeringsstil og kombinere den med tradisjonelle strategier for å oppnå riktig diversifisering. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet. En beholdning av en eiendel i en portefølje. En porteføljeinvestering er laget med forventning om å tjene en avkastning på den. Dette. Et forhold utviklet av Jack Treynor som måler avkastning opptjent over det som kunne vært opptjent på en risikofri. Tilbakekjøp av utestående aksjer (tilbakekjøp) av et selskap for å redusere antall aksjer på markedet. Selskaper. En skattemessig tilbakebetaling er refusjon på skatter betales til en person eller husstand når den faktiske skatteforpliktelsen er mindre enn beløpet. Den monetære verdien av alle ferdige varer og tjenester som produseres innen et land grenser i en bestemt tidsperiode. Topp 5 Essential Beginner Books for Algorithmic Trading Algoritmic trading er vanligvis oppfattet som et komplekst område for nybegynnere å ta tak i. Det dekker et bredt spekter av disipliner, med visse aspekter som krever en betydelig grad av matematisk og statistisk modenhet. Følgelig kan det være ekstremt off-putting for uinitiert. I virkeligheten er de generelle konseptene grei å forstå, mens detaljene kan læres på en iterativ, pågående måte. Skjønnheten i algoritmisk handel er at det ikke er behov for å teste ut kunnskap om ekte kapital, da mange meglerhus gir svært realistiske markedssimulatorer. Selv om det er visse forbehold knyttet til slike systemer, gir de et miljø for å fremme et dypt nivå av forståelse, med absolutt ingen kapitalrisiko. Et vanlig spørsmål som jeg mottar fra lesere av QuantStart er Hvordan kommer jeg i gang i kvantitativ handel. Jeg har allerede skrevet en nybegynner guide til kvantitativ handel. men en artikkel kan ikke håpe å dekke mangfoldet i emnet. Dermed bestemte jeg meg for å anbefale min favoritt entry-level quant trading bøker i denne artikkelen. Den første oppgaven er å få en solid oversikt over emnet. Jeg har funnet det langt enklere å unngå tunge matematiske diskusjoner til grunnleggende er dekket og forstått. De beste bøkene jeg har funnet for dette formålet er som følger: 1) Kvantitativ handel av Ernest Chan - Dette er en av mine favoritt økonomibøker. Dr. Chan gir en flott oversikt over prosessen med å sette opp et detaljhandelskvantitativt handelssystem, ved hjelp av MatLab eller Excel. Han gjør motivet svært tilnærmet og gir inntrykk av at alle kan gjøre det. Selv om det er mange detaljer som hoppes over (hovedsakelig for korthet), er boken en god introduksjon til hvordan algoritmisk handel fungerer. Han diskuterer alfa-generasjon (handelsmodellen), risikostyring, automatiserte eksekveringssystemer og bestemte strategier (spesielt momentum og gjennomsnittlig reversering). Denne boken er stedet å starte. 2) Inne i den svarte boksen av Rishi K. Narang - I denne boken forklarer Dr. Narang i detalj hvordan et profesjonelt kvantitativt sikringsfond opererer. Det er pitched på en kunnskapsrik investor som vurderer å investere i en slik svart boks. Til tross for den tilsynelatende irrelevansen til en detaljhandler, inneholder boken faktisk et vell av informasjon om hvordan et riktig kvanthandelssystem skal utføres. For eksempel er viktigheten av transaksjonskostnader og risikostyring skissert, med ideer om hvor du skal lete etter ytterligere informasjon. Mange forhandlere kan handle godt med å plukke opp dette og se hvordan fagfolkene utfører sin handel. 3) Algoritmisk Trading amp DMA av Barry Johnson - Frasen algoritmisk handel, i finansbransjen, refererer vanligvis til utførelsesalgoritmer brukt av banker og meglere til å utføre effektive handler. Jeg bruker begrepet for å dekke ikke bare de aspekter av handel, men også kvantitativ eller systematisk handel. Denne boken handler hovedsakelig om den tidligere, skrevet av Barry Johnson, som er en kvantitativ programvareutvikler hos en investeringsbank. Betyr dette at det ikke er til nytte for detaljhandelskvoten. Ikke i det hele tatt. Å ha en dypere forståelse av hvordan utveksling arbeid og markedsmikrostruktur kan hjelpe uendelig lønnsomheten til detaljhandelsstrategier. Til tross for at det er en tung tome, er det verdt å plukke opp. Når de grunnleggende konseptene er tatt i betraktning, er det nødvendig å begynne å utvikle en handelsstrategi. Dette er vanligvis kjent som alfa-modellkomponenten i et handelssystem. Strategier er enkle å finne i disse dager, men den sanne verdien kommer i å bestemme dine egne handelsparametere via omfattende forskning og backtesting. Følgende bøker diskuterer visse typer handels - og kjøringssystemer og hvordan man skal implementere dem: 4) Algoritmisk handel av Ernest Chan - Dette er den andre boka av Dr. Chan. I den første boken slo han til momentum, betyr reversering og visse høyfrekvente strategier. Denne boken diskuterer slike strategier i dybden og gir betydelige implementeringsdetaljer, om enn med mer matematisk kompleksitet enn i det første (for eksempel Kalman Filters, StationarityCointegration, CADF etc). Strategiene, igjen, gjør stor bruk av MatLab, men koden kan enkelt endres til C, Pythonpandas eller R for de som har programmeringserfaring. Det gir også oppdateringer om den nyeste markedsadferd, som den første boken ble skrevet noen år tilbake. 5) Handel og utveksling av Larry Harris - Denne boken konsentrerer seg om markedsmikrostruktur. som jeg personlig føler er et viktig område å lære om, selv i begynnelsen av kvanthandel. Markedsmikrostruktur er vitenskapen om hvordan markedsdeltakere samhandler og dynamikken som forekommer i bestillingsboken. Det er nært knyttet til hvordan utveksling fungerer og hva som faktisk skjer når en handel plasseres. Denne boken er mindre om handelsstrategier som sådan, men mer om ting å være oppmerksom på når du utformer kjøringssystemer. Mange fagfolk i kvantfinansieringsrommet ser dette som en utmerket bok, og jeg anbefaler det også. På dette tidspunktet vil du som en forhandler være et godt sted å begynne å undersøke de andre komponentene i et handelssystem, for eksempel utførelsesmekanismen (og dets dype forhold til transaksjonskostnader), samt risiko og porteføljestyring. Jeg vil dicuss bøker for disse emnene i senere artikler. Bare Komme i gang med Quantitative TradingSmartQuant er et finansielt programvare selskap som utvikler end-to-end algo trading infrastruktur for kvantitative hedgefond og institusjonelle handelsgrupper. OpenQuant og sin neste generasjon, OpenQuant2014. SmartQuants nåværende flaggskipsprodukt, er et utviklingsplattform for algoritmisk og automatisert handelssystem (ATS). OpenQuant har et IDE (Integrated Development Environment) som gir kvanter og forhandlere en industriell styrke strategi forskning, utvikling, feilsøking, backtesting, simulering, optimalisering og automatisering. QuantDesk er en komplett end-to-end løsning for et kvantfond av enhver størrelse. Den inkluderer OpenQuant IDE. QuantRouter (algo-eksekveringsserver med fôrreplikasjon, konsolidering, aggregering og smart orderruting), QuantBase (markedsdata server med sanntidsmatingsopptak og sentralisert historisk datahåndtering), QuantTrader (produksjonsdistribusjonsmotor for automatiserte handelsstrategier utviklet med OpenQuant) og QuantController . et serverprogram som supplerer QuantDesk for å muliggjøre en effektiv styring av SmartQuants distribuerte handelsarkitektur. QuantWeb er en sky versjon av QuantDesk med nettleserens frontend. Registrer deg og få en gratis QuantWeb demo-konto. Hovedforskjellen mellom den kvantitative og skjønnsmessige handelsstilen er den systematiske karakteren til quant-tilnærmingen. Mens skjønnsmessige handlere er som kunstnere, har quants en flink produksjonsprosess, og de trenger derfor en industriell styrkeinfrastruktur uten at de ikke kan opprettholde den nødvendige grad av systematisk disiplin. Dessverre, å være oppstart unngår ikke en fra denne regelen. Men heldigvis behøver man ikke å bygge hele fabrikken fra grunnen opp. Ved hjelp av SmartQuant algo trading infrastruktur tillater de nye ledere å fokusere på deres hovedmål, som er utviklingen av investeringsstrategier, samtidig som de får fordel av et pålitelig rammeverk for å implementere og distribuere dem i markedet. Jo, vi bruker fortsatt mye tid på å eksperimentere, prøve og teste forskjellige strategier. Å ha et godt utviklingsmiljø tillater ikke nødvendigvis deg å hoppe over det trinnet. Den virkelige fordelen med et godt designet rammeverk er å kutte tiden mellom testing og produksjon til et minimum, og i den skalerbare naturen til infrastrukturen, som kan vokse med firmaet fra å administrere en liten frøkapital til virkelig institusjonelle nivåer. Med et slikt system kan nye ledere føle på like vilkår mens de handler i samme marked som mye større konkurrenter, og kan fullt ut realisere de iboende fordelene ved å være smidig og adaptiv. Arthur M. Berd Grunnlegger og administrerende direktør, General Quantitative, LLC Opphavsrett 1997-2016 SmartQuant Ltd infosmartquant