Ilościowe trading. What Quantitative Trading. Quantitative handlu składa się z strategii handlowych opartych na analizie ilościowej, które opierają się na obliczeń matematycznych i liczba crunching w celu określenia możliwości handlowych Ponieważ handel ilościowy jest powszechnie używany przez instytucje finansowe i fundusze hedgingowe, transakcje są zazwyczaj duże wielkości i może obejmować kupno i sprzedaż setek tysięcy akcji i innych papierów wartościowych Jednakże handel ilościowy staje się coraz powszechniej używany przez indywidualnych inwestorów. POBIERZ SPRZEDAŻY Ilościowe. Podatek i wolumen to dwa bardziej powszechne dane wprowadzone w analizie ilościowej, ponieważ Główne dane wejściowe do modeli matematycznych. Techniki handlu przy wykorzystaniu ilościowym obejmują handel algorytmem handlowym o wysokim stopniu częstotliwości i arbitraż statystyczny Te techniki są szybkie i zazwyczaj zawierają krótkoterminowe horyzonty inwestycyjne Wielu przedsiębiorców ilościowych znają narzędzia ilościowe, takie jak ruchome średnie i oscylatory. Und a także w dostępności kompleksowych baz danych do podejmowania racjonalnych decyzji handlowych. Przedsiębiorcy na skalę światową biorą technikę handlową i tworzą jej model z wykorzystaniem matematyki, a następnie opracowują program komputerowy, który ma zastosowanie model do historycznych danych rynkowych Model jest następnie sprawdzany i zoptymalizowany Jeśli osiągnięte zostaną korzystne rezultaty, system jest następnie wdrażany na rynkach czasu rzeczywistego z prawdziwym kapitałem. Najlepiej można opisać modelowanie modeli ilościowych za pomocą analogii. które meteorolog przewiduje 90 szansy deszczu, podczas gdy słońce świeci Meteorolog wymyślił ten sprzeczny ze sobą wniosek, zbierając i analizując dane klimatyczne z czujników na całym obszarze Skanerizowana analiza ilościowa ujawnia konkretne wzorce danych Gdy te wzory są porównywane z tymi samymi wzorami ujawnione w historycznym klimacie danych pomiarowych i 90 na 100 razy wynik jest deszcz, a następnie meteorolog może wyciągnąć wnioski z zaufaniem, a zatem 90 prognoz Dane liczbowe przedsiębiorcy stosują ten sam proces na rynku finansowym do podejmowania decyzji handlowych. Adnotacje i wady ilościowego obrotu. Celem handlu jest wyliczenie optymalnego prawdopodobieństwa realizacji dochodowego handlu Typowy przedsiębiorca może skutecznie monitorować, analizować i podejmować decyzje handlowe na ograniczonej liczbie papierów wartościowych, zanim ilość przychodzących danych przewyższy proces podejmowania decyzji. Wykorzystanie ilościowych technik handlu oświetla ten limit przy użyciu komputerów do automatycznego monitorowania, analizy i podejmowania decyzji handlowych. Nadchodzące emocje są jednym z najbardziej rozpowszechnionych problemów z handlem Czy to strach czy chciwość, gdy handel emocjami służy tylko do strofowania racjonalnego myślenia, co zwykle prowadzi do strat Komputery i matematyka nie posiadają emocji, więc ilościowe handel eliminuje tego pro blem. Rozwój obrotowy ma swoje problemy Rynki finansowe to jedne z najbardziej dynamicznych podmiotów, które istnieją W związku z tym, ilościowe modele handlowe muszą być równie dynamiczne, aby mogły być konsekwentnie udane Wielu przedsiębiorców ilościowych opracowuje modele, które są czasowo rentowne dla warunków rynkowych, na które zostały opracowane , ale ostatecznie nie, kiedy zmieniają się warunki rynkowe. Strategie - są dla Ciebie. Konkretne strategie inwestycyjne przekształciły się w bardzo skomplikowane narzędzia wraz z pojawieniem się nowoczesnych komputerów, ale ich podstawy sięgają 70 lat. Są zazwyczaj prowadzone przez wykształconych zespołów i używania własnych modeli, aby zwiększyć ich zdolność do pokonania rynku Istnieją nawet programy typu off-the-shelf, które są plug-and-play dla tych, którzy szukają prostoty modele Quant zawsze działają dobrze, gdy są testowane, ale ich rzeczywiste aplikacje i wskaźnik sukcesu są dyskusyjne Mimo, że wydają się dobrze działać na rynkach byków, gdy rynki się skończą, strategie kwantowe są poddawane do tych samych zagrożeń, co każda inna strategia. Historia Jednym z ojców założycielskich studiów nad teorią ilościową stosowaną do finansów była Robert Merton Można tylko wyobrazić, jak trudne i czasochłonne było proces przed użyciem komputerów Inne teorie w dziedzinie finansów ewoluowały także z pierwszych badań ilościowych, w tym podstawy dywersyfikacji portfeli opartej na nowoczesnej teorii portfela. Wykorzystanie zarówno ilościowego finansowania, jak i rachunku przyczyniło się do wielu innych popularnych narzędzi, w tym jednej z najbardziej znanych formuły wyceny opcji Black-Scholes, co pomaga nie tylko w inwestycjach w opcje cenowe i rozwija strategie, ale pomaga utrzymać rynki w kontroli płynności. Kiedy stosowana bezpośrednio do zarządzania portfelem, celem jest jak każda inna strategia inwestycyjna w celu zwiększenia wartości, alfa lub nadwyżki zwrotów Quants, jako programiści są nazywani , skomponować złożone modele matematyczne w celu wykrycia możliwości inwestycyjnych Istnieje tak wiele modeli, jak tam quants, którzy je rozwijają, oraz wszyscy twierdzą, że są najlepsi Jedna z najlepszych strategii sprzedaży punktów sprzedaży oznacza, że model, a ostatecznie komputer, czyni rzeczywistą decyzją kupna, a nie człowiekiem. Ma to tendencję do usuwania wszelkich emocjonalnych reakcji, które może doświadczyć osoba kupując lub sprzedając inwestycje. Strategie szczytowe są obecnie akceptowane w społeczności inwestycyjnej i prowadzone przez fundusze inwestycyjne, fundusze hedgingowe i inwestorów instytucjonalnych. Zwykle używają nazwy alfa generatorów lub alfa gens. Behind the Curtain Podobnie jak w Wizard of Oz, ktoś jest za kurtyną prowadzącą proces Jak w przypadku każdego modelu, jest tak dobry jak człowiek, który rozwija program Chociaż nie ma konkretnego wymogu bycia kwantem, większość firm prowadzących modele kwantowe łączy umiejętności analityków inwestycyjnych, statystyków i programistów którzy kodeksują proces na komputerach Ze względu na skomplikowany charakter modeli matematycznych i statystycznych, powszechne jest sprawdzanie poświadczeń, takich jak stopnie naukowe i doktoraty w finansów, ekonomii, matematyki i inżynierii. Historia tych członków zespołu pracowała w biurze, ale jako modele kwantowe stało się bardziej powszechne, biuro back office przeniosło się do front office. Benefits Quant Strategies Podczas gdy ogólna ocena sukcesu jest dyskusyjna, niektóre strategie w zakresie strategii kwantowych polegają na zasadzie dyscypliny. Jeśli model jest słuszny, dyscyplina utrzymuje strategię pracy z komputerami pioruna, aby wykorzystać nieefektywność na rynkach na podstawie danych ilościowych. Same modele mogą być oparte na zaledwie kilku wskaźniki, takie jak dług długu publicznego do wzrostu kapitału własnego i zysków, czy też użycie tysięcy wejść współpracujących w tym samym czasie. Skuteczne strategie mogą podążać za trendami we wczesnych etapach, gdy komputery stale uruchamiają scenariusze, aby określić nieefektywność przed innymi. jednocześnie analizując bardzo dużą grupę inwestycji, w których tradycyjny analityk może oglądać tylko kilka na raz Proces selekcji ss może ocenić wszechświat według poziomów poziomów takich jak 1-5 lub AF w zależności od modelu To sprawia, że rzeczywisty proces handlowy jest bardzo prosty, inwestując w wysoko oceniane inwestycje i sprzedając modele o niskich ratingach. długie, krótkie i długie krótkie Krótkie i krótkie krótkie Krótkie, krótkie i krótkie krótkie Krótkie, krótkie i krótkie krótkie Krótkie, krótkie i krótkie krótkie Krótkie, krótkie i krótkie krótkie Krótkie, krótkie i krótkie krótkie Krótkie i krótkie krótkie Krótkie, w pewnym stopniu bez uszczerbku dla samego modelu Fundusze Quant zazwyczaj prowadzone są w oparciu o niższe koszty, ponieważ nie potrzebują tak wielu tradycyjnych analityków i zarządzających portfelami. Wady strategii Quanta Istnieją powody, dla których tak wielu inwestorów nie w pełni uwzględnia pojęcie pozwalając czarnej skrzynce kierować swoimi inwestycjami Dla wszystkich pomyślnych funduszy kwantowych tam, jak wielu wydaje się być nieudana Niestety na potrzeby Niespodziewana reputacja, kiedy się nie udają, szybko się nie spisują. Zarządzanie długoterminowe to jedno z najbardziej znanych funduszy hedgingowych, ponieważ prowadzone były przez niektórych najbardziej cenionych liderów akademickich i dwóch ekonomistów z dziedziny Nobla, Myron S Scholes i Robert C Merton W latach dziewięćdziesiątych ich zespół generował ponadprzeciętne zyski i przyciągnął kapitał od wszystkich typów inwestorów. Byli znani z nie tylko wykorzystywania nieefektywności, ale także łatwego dostępu do kapitału, aby stworzyć olbrzymie zakłady dźwigniowe na kierunkach rynkowych. ich strategii faktycznie stworzyła słabość, która doprowadziła do ich upadku Długoterminowe zarządzanie kapitałem zostało zlikwidowane i rozwiązane na początku 2000 r. Jego modele nie uwzględniały możliwości, że rząd rosyjski mógłby spłacić część swojego długu To jedno wydarzenie wywołało wydarzenia i reakcja łańcuchowa powiększona przez utraconą spustówkę LTCM była tak bardzo zaangażowana w inne operacje inwestycyjne, że jej upadek wpłynął na rynek światowy s, wyzwalanie dramatycznych zdarzeń W dłuższej perspektywie Federal Reserve wkroczył do pomocy, a inne banki i fundusze inwestycyjne wspierały LTCM w celu uniknięcia dalszych szkód Jest to jeden z powodów, dla których kwantowe fundusze mogą zawieść, ponieważ opierają się na wydarzeniach historycznych, nie może obejmować przyszłych zdarzeń. Podczas gdy silny zespół kwantowy będzie stale dodawać nowe aspekty modeli do przewidywania przyszłych wydarzeń, nie da się przewidzieć przyszłości za każdym razem, gdy fundusze Quant mogą stać się przytłoczone, gdy gospodarka i rynki doświadczają więcej niż Zmienność zmienności sygnału kupna sprzedaży może przybrać tak szybko, że wysokie obroty mogą tworzyć wysokie prowizje i zdarzenia podatkowe Fundusze Quant mogą stanowić zagrożenie, gdy są wprowadzane do obrotu jako oporne lub oparte na krótkich strategiach Prognozowanie spadków przy użyciu instrumentów pochodnych i łączenie dźwignia może być niebezpieczna Jedna zła zmiana może prowadzić do implozji, która często sprawia, że wiadomości. Bottom Line Ilościowe strategie inwestycyjne ewoluowały z powrotem biurowe czarne pudełka do głównego nurtu narzędzi inwestycyjnych Są zaprojektowane, aby wykorzystać najlepsze umysły w biznesie i najszybszych komputerach, aby wykorzystać nieefektywność i wykorzystać dźwignię do zakładów na rynku. Mogą być bardzo udane, jeśli modele zawierają wszystkie prawidłowe dane wejściowe i są zwinięte wystarczająco, aby przewidzieć nieprawidłowe zdarzenia rynkowe Z drugiej strony, a kwantowe fundusze są rygorystycznie sprawdzane do czasu ich pracy, ich słabość polega na tym, że opierają się na historycznych danych na ich sukces Podczas inwestowania w kwantowe inwestycje ma swoje miejsce na rynku, ważne jest, aby pamiętaj o swoich wadach i zagrożeniach Aby być spójnym z strategiami dywersyfikacji dobrym pomysłem jest traktowanie strategii kwantowych jako stylu inwestycyjnego i łączenie ich z tradycyjnymi strategiami mającymi na celu uzyskanie właściwej dywersyfikacji. Maksymalna kwota pieniędzy, jaką Stany Zjednoczone mogą pożyczać utworzony na podstawie drugiej ustawy o obligacjach skarbowych. Stopa procentowa, w jakiej instytucja depozytowa pożycza fundusze utrzymywane w Fede ral Rezerwy na inną instytucję depozytariusza.1 Statystyczny środek rozproszenia zwrotu dla danego indeksu papierów wartościowych lub indeksu Zmienność może być mierzona. Zgodnie z ustawą z dnia 1933 r. ustawa o bankowości w Stanach Zjednoczonych zakazała bankom komercyjnym uczestnictwa w Inwestycje. Pensja niekompetentna odnosi się do dowolnej pracy poza gospodarstwami rolnymi, prywatnymi domami i sektorem non-profit US Bureau of Labor. Skrót walucie lub symbol waluty indyjskiego rupia INR, waluta Indii Rupia składa się z 1.Beginner s Przewodnik po ilościowym handlu. W tym artykule mam zamiar przedstawić Państwu niektóre z podstawowych pojęć, które towarzyszą systemowi ilościowego handlu końcowego. Ten post będzie miał nadzieję, że będą służyć dwóm odbiorcom. Pierwszy będzie osobą starającą się o pracę w fundusz jako przedsiębiorca ilościowy Drugie będą osoby, które chcą spróbować i założyć własne detaliczne algorytmiczne handlu trading. Quantitative handlu jest niezwykle wyrafinowany obszar finansów kwantowych Może to zająć dużo czasu, aby zdobyć niezbędną wiedzę, aby przesłać wywiad lub skonstruować własne strategie handlowe Nie tylko, ale wymaga szerokiej wiedzy programistycznej, przynajmniej w języku takim jak MATLAB, R lub Python Jednak w miarę zwiększania się częstotliwości handlu, aspekty technologiczne stają się znacznie bardziej istotne. Zrozumienie CC będzie miało zasadnicze znaczenie. System handlu hurtowego składa się z czterech głównych elementów. Identyfikacja strategiczna - znalezienie strategii, wykorzystanie krawędzi i decydując się na częstotliwość obrotu. Strategiczne badanie zwrotne - uzyskiwanie danych, analizowanie skuteczności strategii i usuwanie zakłóceń. System realizacji - łączenie z brokerem, automatyzacja handlu i minimalizacja kosztów transakcji. Zarządzanie ryzykiem - optymalna alokacja kapitału, wielkość zakładu Kryterium Kelly i psychologia handlu. zaczniemy od spojrzenia na to, jak zidentyfikować strategię handlową. Strategia Identyfikacja. All quanti Procesy te zaczynają się od początkowego okresu badań Ten proces badawczy obejmuje znalezienie strategii, sprawdzając, czy strategia pasuje do portfela innych strategii, które można uruchomić, uzyskiwanie danych niezbędnych do przetestowania strategii i próby zoptymalizowania strategii dla wyższych zwraca i (lub) niższe ryzyko Musisz brać pod uwagę własne wymogi kapitałowe, jeśli prowadzisz strategię jako handlowca detalicznego i jak koszty transakcji będą miały wpływ na strategię. Niezależnie od popularnych przekonań, jest całkiem proste, aby znaleźć zyskowne strategie za pośrednictwem różnych źródeł publicznych Naukowcy regularnie publikują teoretyczne wyniki handlowe, choć w większości są to koszty brutto transakcji. Ilościowe blogi finansowe omawiają strategie szczegółowo. Czasopismo branżowe pokaże niektóre strategie stosowane przez fundusze. Możesz zadać pytanie, dlaczego poszczególne osoby i firmy chętnie dyskutują o ich korzystnych strategiach, zwłaszcza gdy wiedz, że inni napędzający handel mogą przestać strategia od długotrwałego działania Powodem jest fakt, że często nie będą omawiać dokładnych parametrów i metod strojenia, które przeprowadziły Te optymalizacje są kluczem do przekształcenia stosunkowo miernej strategii w bardzo dochodową. jednym z najlepszych sposobów tworzenia własnych unikalnych strategii jest znalezienie podobnych metod, a następnie przeprowadzenie własnej procedury optymalizacji. Oto niewielka lista miejsc, w których można zacząć szukać pomysłów na strategie. Wiele z podjętych przez Ciebie strategii obejmie kategorie średniego odwrotu i dynamiki trendu Strategia odwracania średniego polega na próbie wykorzystywania faktu, że istnieje długoterminowa średnia na szeregach cenowych, takich jak rozłożenie między dwoma skorelowanymi aktywami a krótkoterminowe odchylenia od tego średnia ostatecznie powróci Strategia dynamiki próbuje wykorzystać zarówno psychologię inwestorów, jak i dużą strukturę funduszy poprzez zahamowanie przebiegu tendencji rynkowej, która może pobudzić dynamikę w jednym bezpośrednim jonowy i postępuj zgodnie z tym trendem, dopóki nie odwróci się. Innym ważnym aspektem obrotu ilościowego jest częstotliwość strategii handlowej. Niskopasmowa konwersja LFT ogólnie odnosi się do każdej strategii, która posiada aktywa dłuższe niż dzień obrotu. Odpowiednio, handel wysokonakładowy HFT ogólnie odnosi się do strategia, która utrzymuje aktywa w ciągu dnia Ultra-high frequency trading UHFT odnosi się do strategii, które utrzymują aktywa na sekundę i milisekundy Ponieważ praktyk handlowy HFT i UHFT są z pewnością możliwe, ale tylko ze szczegółową wiedzą na temat stosu technologii handlowych i dynamiki książki zamówień W tym wstępnym artykule nie udało się omówić tych aspektów w znacznym stopniu. Gdy ustalono, że strategia lub zestaw strategii zostały zidentyfikowane, należy teraz przetestować ich rentowność na danych historycznych. Jest to dziedzina testów zwrotnych. Strategia Backtesting. Cel testów wstecznych jest dostarczenie dowodów na to, że strategia identyfikowana za pomocą powyższego procesu jest opłacalna, gdy jest stosowana do botu h dane historyczne i poza próbkami Określa to, jak strategia będzie realizowana w realnym świecie Jednak testowanie wyników nie jest gwarancją sukcesu, z różnych powodów Jest to chyba najbardziej subtelna dziedzina handlu ilościowego, ponieważ wymaga wielu które powinny być starannie rozważone i wyeliminowane w jak największym stopniu Omówimy typowe typy stronniczości, włącznie z tendencją do przeoczenia i stronniczości, a także zniekształceniami optymalizacyjnymi znanymi jako tendencje do sabotażu danych Inne obszary ważności w badaniu wstępnym obejmują dostępność i czystość historycznych dane, faktoring w realistycznych kosztach transakcji i podejmowanie decyzji na temat solidnej platformy do analizy wyników Poniżej omówimy koszty transakcji w sekcji Systemy wykonawcze. Gdy określono strategię, konieczne jest uzyskanie danych historycznych, za pomocą których przeprowadzić testy, być może, wyrafinowanie Istnieje znaczna liczba dostawców danych we wszystkich klasach aktywów Ich koszty są ogólnie skalowane z jakością, głębokością i terminowością danych Tradycyjnym punktem wyjścia dla początkujących kupców kwantowych, przynajmniej na poziomie detalicznym, jest skorzystanie z bezpłatnego zestawu danych z Yahoo Finance, któremu przeżywałem zbyt wiele usługodawców, a raczej chciałbym skoncentrować się w kwestiach ogólnych przy opracowywaniu zbiorów danych historycznych. Główne obawy dotyczące danych historycznych obejmują dokładność czyszczenia, skłonność do przetrwania i dostosowanie do działań korporacyjnych, takich jak dywidendy i podziały zapasów. Dokładność dotyczy ogólnej jakości danych - czy zawiera błędy Błędy mogą być czasami łatwe do zidentyfikowania, np. Za pomocą filtra szpilki, który wykryje nieprawidłowe kolce w danych serii czasowej i poprawi je. W innym czasie mogą być bardzo trudne do wykrycia. Często trzeba mieć dwóch lub więcej dostawców, a następnie sprawdzać wszystkie ich dane względem siebie. Surwedycyzm jest często cechą wolnych lub tanich zestawów danych Zestaw danych zawierających tendencję do przetrwania, oznacza, że nie zawiera ssety, które nie są już przedmiotem obrotu W przypadku akcji oznacza to, że zlikwidowane bankrutuje zapasy Ta tendencja oznacza, że każda strategia handlu papierami wartościowymi przetestowana na takim zbiorze danych prawdopodobnie będzie lepiej niż w realnym świecie, ponieważ zwycięzcy historyczni zostali wcześniej wybrani. działalność logistyczna prowadzona przez firmę, która zwykle powoduje zmianę funkcji w surowej cenie, która nie powinna być uwzględniona przy obliczaniu zwrotów ceny Korekty dywidend i podziałów akcji są sprawami powszechnymi Proces znany jako korekta wsteczna jest konieczne jest przeprowadzenie na każdym z tych działań Trzeba bardzo uważać, aby nie mylić podziału akcji z prawdziwą korektą zwrotu. Wielu przedsiębiorców zostało złowionych przez działanie korporacyjne. Aby przeprowadzić procedurę testową, konieczne jest do korzystania z platformy oprogramowania Masz do wyboru między dedykowanym oprogramowaniem testowym, takim jak Tradestation, platformą numeryczną, taką jak Excel lub MATLAB lub ful l implementacja niestandardowa w języku programowania takim jak Python czy CI zyskała zbyt wiele na Tradestation lub podobnych, Excel lub MATLAB, ponieważ wierzę w tworzenie pełnego stosu technologii wewnątrz firmy z powodów opisanych poniżej Jedną z zalet tego sposobu jest że oprogramowanie testów zwrotnych i system wykonawczy mogą być ściśle zintegrowane, nawet przy bardzo zaawansowanych strategiach statystycznych W szczególności w przypadku strategii HFT konieczne jest użycie niestandardowej implementacji. Które testy przeprowadzane przez system muszą być w stanie określić ilościowo, jaka jest wydajność Norma branżowa metrycznymi strategiami ilościowymi są maksymalne wypłaty i współczynnik Sharpe Maksymalne wypłaty charakteryzują największy spadek wartości szczytowej na krzywej kapitału na koncie w określonym przedziale czasowym zwykle rocznym Najczęściej cytowany jako procent strategii LFT będzie miał tendencję do posiadania większe rozbieżności niż strategie HFT, ze względu na szereg czynników statystycznych Historyczny wynik testu wyników pokaże ostatnie maksimum wypłaty , co jest dobrym wytycznym dla przyszłych wyników wypłaty strategii Drugi pomiar to Sharpe Ratio, który jest definiowany heurystycznie jako średnia nadwyżki zwrotu podzielona przez odchylenie standardowe tych nadwyżek zwrotu Tutaj, nadwyżki zwrotu odnoszą się do zwrotu strategii powyżej określonego wcześniej wzorca, takiego jak poślizg "S", czyli różnicy pomiędzy tym, co zamierzasz wypełnić w stosunku do tego, co zostało faktycznie wypełnione na zasadzie spreadu, co jest różnicą między ceną ofertową a ceną zabezpieczenia że spread nie jest stały i zależy od aktualnej płynności, tj. dostępności zleceń sprzedaży na rynku. Koszty związane z działalnością handlową mogą przyczynić się do powstania bardzo korzystnej strategii o dobrym współczynniku Sharpe'a i niezwykle nierentownej strategii ze strasznym Współczynnik Sharpe To może być wyzwaniem do prawidłowego przewidywania kosztów transakcji z testów wstecznych W zależności od częstotliwości strategii, Potrzebuję dostępu do historycznych danych walutowych, które będą zawierać dane kreskowe dla cen ofertowych. Całe zespoły quants poświęcone są optymalizacji realizacji w większych funduszach, z tych względów rozważyć scenariusz, w którym fundusz musi wyładować znaczną ilość transakcji które powodują takie zmiany są dużo i zróżnicowane przez wyrzucenie tak wielu akcji na rynek, będą one szybko przygnębiają cenę i nie mogą uzyskać optymalnej realizacji. W związku z tym istnieją algorytmy, które spadają na zlecenia paszowe na rynek, chociaż fundusz ryzykuje poślizg W dalszej kolejności inne strategie żerują na te potrzeby i mogą wykorzystać nieefektywność Jest to dziedzina arbitrażu w strukturze funduszy. Ostatnim ważnym zagadnieniem dla systemów egzekwowania jest rozbieżność wyników strategii z wyników testów wydajnościowych. Może to mieć miejsce z wielu powodów dyskutowali już na bieżąco na uprzedzenia i optymalizacji stronniczości, przy rozważaniu wyników wstecznych Niektóre strategie nie ułatwiają aby przetestować te uprzedzenia przed rozpoczęciem rozmieszczania W większości przypadków HFT może wystąpić błędy w systemie egzekwowania, a także sama strategia handlowa, która nie pojawia się na testach wstecznych, ale DO pojawia się w handlu na żywo Rynek mógł być przedmiotem do zmiany systemu po wdrożeniu strategii Nowe otoczenie regulacyjne, zmiana nastrojów inwestorów i zjawiska makroekonomiczne mogą prowadzić do rozbieżności w sposobie zachowywania się rynku, a tym samym do opłacalności strategii. Zarządzanie ryzykiem. Część końcowa do ilościowej gry handlowej jest proces zarządzania ryzykiem Ryzyko obejmuje wszystkie poprzednie uprzedzenia, które dyskutowaliśmy Obejmuje to ryzyko technologiczne, takie jak serwery współlokowane na giełdzie nagle rozwinięcie usterki dysku twardego Obejmuje to ryzyko pośrednictwa, takie jak bankructwo brokera nie tak szalone jak to brzmi, biorąc pod uwagę ostatni strach z MF Global W skrócie obejmuje prawie wszystko, co mogłoby zakłócać handel realizacja, której jest wiele źródeł Cały podręcznik poświęcony jest zarządzaniu ryzykiem w strategiach ilościowych, więc nie będę próbował wyjaśnić wszystkich możliwych źródeł ryzyka. Zarządzanie ryzykiem obejmuje również tzw. optymalną alokację kapitału, która jest filią portfela teoria Jest to środek, za pomocą którego kapitał jest przydzielany do szeregu różnych strategii i do transakcji w ramach tych strategii Jest to złożony obszar i opiera się na niektórych nietrywialnych matematykach Standard branżowy, w ramach którego optymalna alokacja kapitału i wykorzystanie strategii są zwane kryterium Kelly Ponieważ jest to wstępny artykuł, nie zwracałem uwagi na jego obliczenia Kryterium Kelly zawiera pewne założenia dotyczące statystycznego charakteru zysków, które często nie są prawdziwe na rynkach finansowych, więc handlarze często są konserwatywne, gdy dochodzi do wdrożenia. Innym kluczowym elementem zarządzania ryzykiem jest prowadzenie własnego profilu psychologicznego e wiele uprzedzeń poznawczych, które mogą się rozwijać w handlu Chociaż jest to niewątpliwie mniej problematyczne w handlu algorytmicznym, jeśli strategia pozostanie bez znaczenia Wspólnym nastawieniem jest brak awersji do strat, w których utrata pozycji nie zostanie zamknięta ze względu na konieczność realizacji strata Podobnie zyski mogą być podjęte zbyt wcześnie, bo strach przed utratą już zyska może być zbyt wielka Kolejna wspólna tendencja jest znana jako tendencja recent Ujawnia się, gdy handlowcy kładą zbyt duży nacisk na ostatnie wydarzenia, a nie na dłuższy okres Następnie oczywiście istnieje klasyczna para emocjonalnych uprzedzeń - strach i chciwość Często prowadzi to do nadmiernego lub nadmiernego dźwigni, co może spowodować wysadzenie w powietrze, tj. kapitał własny w pozycji zero lub gorsze lub obniżone zyski. Można zauważyć, handel ilościowy jest niezwykle skomplikowanym, acz bardzo interesującym, obszarem finansów ilościowych, dosłownie podrapałem się na powierzchnię tego tematu i już dość długie książki i p apers zostały napisane o kwestiach, które tylko dałem zdanie lub dwa w kierunku w związku z tym przed ubieganiem się o ilościowe miejsca pracy w handlu funduszem, konieczne jest przeprowadzenie znacznej ilości badań gruntowych Co najmniej trzeba będzie rozległe tło w statystyce i ekonometrii, z wieloma doświadczeniami w implementacji, za pomocą języka programowania takiego jak MATLAB, Python lub R W celu uzyskania bardziej wyrafinowanych strategii na wyższym końcu częstotliwości, twój zestaw umiejętności prawdopodobnie zawiera modyfikację jądra Linuxa, CC, programowanie montażu i Optymalizacja opóźnień w sieci. Jeśli jesteś zainteresowany próbą utworzenia własnych algorytmicznych strategii handlowych, moja pierwsza sugestia by uzyskać dobre informacje na temat programowania Moje preferencje to zbudowanie jak największej ilości danych grabber, backtester strategii i systemu wykonawczego samodzielnie, jak to możliwe If Twoja stolica jest na linii, czy nie spałabyś lepiej w nocy, wiedząc, że w pełni testowałeś swój system i jesteś świadomy jego zaległości upadki i szczególne kwestie Outsourcing tego dostawcy, a potencjalnie oszczędności czasu w krótkim okresie, może być bardzo kosztowny w perspektywie długoterminowej. Wystarczy zacząć z ilościowym handlowym.
Comments
Post a Comment