Quant Strategies - są dla Ciebie. Strategie inwestycyjne na dużą skalę przekształciły się w bardzo skomplikowane narzędzia z pojawieniem się nowoczesnych komputerów, ale ich podstawy sięgają 70 lat. Zazwyczaj są zarządzane przez wysoce wykształconych zespołów i wykorzystują własne modele, zwiększając ich zdolność pokonaj rynek Są nawet programy typu off-the-shelf, które są plug-and-play dla tych, którzy szukają prostoty Modele Quanta zawsze działają dobrze, gdy są sprawdzane, ale ich rzeczywiste aplikacje i szybkość ich sukcesu są dyskusyjne Chociaż wydają się dobrze działać na rynkach byków kiedy rynki się pogrążają, strategie kwantowe są narażone na takie same ryzyko, jak inne strategie. Historia Jednym z ojców założycieli teorii ilościowej stosowanej do finansów była Robert Merton Można tylko wyobrazić, jak trudny i czasochłonny był proces przed użyciem komputerów Inne teorie w dziedzinie finansów również ewoluowały z niektórych pierwszych badań ilościowych, w tym podstawy dywersyfikacji portfela d o 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, która nie tylko pomaga inwestorom w ustalaniu cen i opracowuje strategie, ale pomaga zachować rynki w kontroli płynności. Kiedy jest stosowany bezpośrednio do zarządzania portfelem, celem jest jak każda inna strategia inwestycyjna w celu zwiększenia wartości, alfa lub nadwyżki zwrotów Quants, jako deweloperzy, komponowania złożonych modeli matematycznych w celu wykrycia możliwości inwestycyjnych Istnieje tak wiele modeli tam jak kwanty, którzy je rozwijają, a wszyscy twierdzą, że są najlepsi Jedną z kluczowych strategii inwestycyjnych quant-point jest to, że model, a ostatecznie komputer, czyni rzeczywistą decyzję sprzedaży zakupu, a nie człowieka To ma tendencję do usuwania wszelkich emocjonalnych odpowiedź na to, że dana osoba może doświadczać przy zakupie lub sprzedaży inwestycji. Strategie szczytowe są teraz akceptowane w społeczności inwestycyjnej i prowadzone przez fundusze inwestycyjne, fundusze hedgingowe d Inwestorzy instytucjonalni Zazwyczaj wybierają imię alfa generatory lub alfa gens. Behind the Curtain Podobnie jak w Wizard of Oz ktoś jest za kurtyną prowadzącą proces Jak w każdym modelu, jest to tylko tak dobry, jak człowiek rozwijający program Chociaż nie ma konkretnego wymogu, aby stać się kwantem, większość firm prowadzących modele kwantowe łączy umiejętności analityków inwestycyjnych, statystyków i programistów, którzy kodują proces na komputerach Ze względu na złożony charakter modeli matematycznych i statystycznych, aby zobaczyć poświadczenia, takie jak dyplomy ukończenia studiów i doktoraty z dziedziny finansów, ekonomii, matematyki i inżynierii. Historicznie członkowie zespołu pracowali w biurze, ale jako modele kwantowe stały się bardziej powszechne, biuro back office przeniosło się do front office. Benefits Quant Strategies While ogólna liczba sukcesów jest dyskusyjna, dlatego niektóre strategie w zakresie kwantowej pracy polegają na zasadzie dyscypliny Jeśli model jest słuszny, dyscyplina utrzymuje e strategia pracy z komputerami piorunowymi w celu wykorzystania nieefektywności na rynkach opartych na danych ilościowych Same modele mogą opierać się jedynie na kilku wskaźnikach, takich jak dług długoterminowy w odniesieniu do kapitału własnego i wzrostu zysków lub wykorzystywać tysiące wejść pracujących wspólnie w tym samym time. Successful strategii mogą podnieść się do trendów w ich wczesnych etapach, jak komputery stale prowadzić scenariusze, aby zlokalizować nieefektywności przed innymi zrobić modele są w stanie analizować bardzo dużą grupę inwestycji jednocześnie, gdzie tradycyjny analityk może patrzeć tylko kilka na raz Proces przesiewowy może oceniać wszechświat według poziomów poziomów, takich jak 1-5 lub AF w zależności od modelu To sprawia, że proces obrotu jest bardzo prosty, inwestując w inwestycje o wysokiej wartości nominalnej i sprzedając modele o niskich ratingach. odmiany strategii takie jak długie, krótkie i długie Krótkie Sukcesy kwantowe dbają o kontrolę ryzyka ze względu na charakter swoich modeli M strategie ostu zaczynają się od wszechświata lub benchmarku i wykorzystują wagi sektorowe i branżowe w swoich modelach Dzięki temu fundusze mogą kontrolować dywersyfikację w pewnym stopniu bez narażania się na sam model. Fundusze kwot zazwyczaj prowadzone są na niższych kosztach, ponieważ nie potrzebują tak wielu tradycyjnych analityków i menedżerów portfeli, aby ich uruchomić. Wady Strategii Quant Istnieją powody, dla których tak wielu inwestorów nie w pełni uwzględnia koncepcję pozwolenia na prowadzenie czarnej skrzynki Inwestycje Dla wszystkich udanych funduszy kwantowych tam, jak wielu wydaje się nieudane Niestety, w przypadku reputacji Quants, gdy się nie udają, nie mają dużego czasu. Zarządzanie długiem w ramach wieloletnich funduszy było jednym z najbardziej znanych funduszy hedgingowych, ponieważ prowadzone były przez kilku najbardziej cenionych liderów akademickich oraz dwóch noblistów z ekonomii Nobla Myron S Scholes i Robert C Merton W latach dziewięćdziesiątych ich zespół osiągnął przeciętne zyski i przyciągnął kapitał od wszystkich typów inwestorów. znany nie tylko z wykorzystaniem nieefektywności, ale także z łatwym dostępem do kapitału, aby stworzyć ogromne zakłady dźwigniowe na kierunkach rynkowych. Zdyscyplinowany charakter ich strategii faktycznie spowodował słabość, która doprowadziła do ich upadku. Zlikwidowano i rozwiązano długoterminowe zarządzanie kapitałem na początku 2000 roku Jej modele nie zawierały możliwości, że rząd rosyjski mógłby zapłacić za własne długarstwo To jedno zdarzenie wywołało zdarzenia, a reakcja łańcuchowa powiększona na skutek spustoszenia LTCM spowodowanego dźwignią finansową była tak bardzo zaangażowana w inne operacje inwestycyjne, że jej upadek wpływał na rynki światowe , powodując dramatyczne zdarzenia 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, które mogą nie obejmują przyszłych wydarzeń. Podczas gdy silny zespół kwantowy będzie stale dodawać nowe aspekty do modelu, aby przewidzieć przyszłość zdarzenia nie da się przewidzieć przyszłości za każdym razem, gdy fundusze Quant mogą stać się przytłoczone, gdy gospodarka i rynki doświadczają większej niż przeciętna zmienności sygnały kupna i sprzedaży mogą pojawić się tak szybko, że wysokie obroty mogą tworzyć wysokie prowizje i zdarzenia podatkowe Fundusze Quant mogą stanowić zagrożenie, gdy są wprowadzane do obrotu jako niedźwiedzie lub są oparte na krótkich strategiach Prognozowanie spadków przy użyciu instrumentów pochodnych i łączenie dźwigni może być niebezpieczne Jedna zła zmiana może prowadzić do implozji, która często sprawia, że wiadomości. Bottom Line Inwestycje ilościowe strategie ewoluowały z czarnych pudeł z zapleczem do głównego nurtu narzędzi inwestycyjnych. Ich celem jest wykorzystanie najlepszych umysłów w biznesie i najszybszych komputerach, aby wykorzystać nieefektywność i wykorzystać dźwignię do zakładów na rynku. Mogą być bardzo udane, jeśli modele zawierają wszystkie we właściwy sposób i są wystarczająco zwinne, aby przewidzieć nieprawidłowe zdarzenia rynkowe Z drugiej strony, a fundusze kwantowe są rygorystyczne z powrotem testowane 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 być świadomym jego wad i zagrożeń Aby być spójnym z dywersyfikacją strategii, to jest dobre pomysł, aby traktować strategie kwantowe jako styl inwestycyjny i łączyć je z tradycyjnymi strategiami mającymi na celu uzyskanie właściwej dywersyfikacji. Maksymalna kwota, jaką Stany Zjednoczone mogą pożyczać. Pułap zadłużenia został utworzony na podstawie drugiej ustawy o obligacjach skarbowych. Stopa procentowa, w jakiej instytucja depozytariusza pożycza fundusze utrzymywane w Rezerwie Federalnej do innej instytucji depozytowej.1 Statystyczna metoda rozproszenia rentowności dla danego indeksu bezpieczeństwa lub rynku Zmienność może być mierzona. Kongres Stanów Zjednoczonych został uchwalony w 1933 r. jako Ustawa Bankowa, banki uczestniczące w inwestycji. Płaca płaca Nonafarm odnosi się do każdej pracy poza gospodarstwami domowymi, prywatnych gospodarstw domowych i organizacji non profit sektor Amerykańskie Biuro Pracy. Skrót walucie lub symbol waluty indyjskiego rupia INR, waluta Indii Rupia składa się z: 1.Introdukcji W poprzednim poście, Copulas in Risk Management, szczegółowo omówiono teorię i zastosowania copulas w dziedzinie zarządzania ryzykiem, wskazując potencjalne korzyści tego podejścia i jak można je wykorzystać w celu poprawy szacunków wartości zagrożonych ryzykiem poprzez włączenie ważnych empirycznych cech procesów dotyczących aktywów, takich jak asymetryczne. Strategiczne fundusze w lutym 2017mentary Zmienność serii czasów pozostawała wyciszona w miesiącu lutym, a miesięczny niski indeks CBOE VIX spadł do 10-uchwytów, gdy rajd Trump nadal napędzał rynek. Ryzyko nie zniknęło zupełnie, jednakże okazało się, wzrost dysproporcji przekrojowej w akcjach W konsekwencji. Procesy zasobów gotowych. Wstęp W ciągu ostatnich dwudziestu pięciu lat znaczące postępy dokonano w teorii procesów majątkowych i istnieje obecnie wiele modeli matematycznych, z których wiele jest zdolnych do obliczania, które stanowią rozsądną reprezentację ich charakterystycznych cech Podczas gdy model geometrycznego ruchu Browna pozostaje podstawą teorii rachunku stochastycznego, jej wartość jest wariantowa w przypadku modeli ryzyka Jednym z najbardziej powszechnie stosowanych miar ryzyka jest wartość zagrożona, określona jako oczekiwana strata w portfelu przy określonym poziomie ufności. Innymi słowy, VaR jest percentylem rozkładu strat. Pomimo swojej popularności VaR cierpi na dobrze - znane ograniczenia jego tendencji do lekceważenia ryzyka w lewym ogonie. Opracowania w zarządzaniu ryzykiem. opcje w zarządzaniu ryzykiem. Systematyczna strategia zmienności. Strategia systematycznej zmienności wykorzystuje modele matematyczne do określania względnej wartości produktów ETF na podstawie modelu CBOE S PXX Indeks zmienności VIX i stworzyć pozytywny alfa długi krótki portfel zmienności Strategia ma na celu silne działanie podczas ekstremalnych warunków rynkowych, wykorzystując pozytywną wypukłość podstawowych aktywów ETF Nie polega na tym. Strategie systemowe Strategia na rzecz ilościowej równości. Systemowe strategie rozpoczęły się w 2009 r. jako firma zajmująca się handlem prawami autorskimi prowadząca handel wysokimi częstotliwościami W 2017 r. firma rozszerzyła się na niską częstotliwość systematyczne strategie handlowe z wprowadzeniem naszej strategii VIX ETF, która została zastąpiona w 2018 r. Strategią "Systematyczna Zmienność" Firma rozpoczęła zarządzać zarządzaniem kapitałem zewnętrznym na platformie zarządzanych kont w 2018 r. Strategia Portfolio Construction. Przez wiele dziesięcioleci opisano zasady konstrukcji portfela przez Harry'ego Markovitza w latach 50. XX wieku były szeroko akceptowane jako jeden z filarów nowoczesnej teorii portfela, jak podsumowano, na przykład w tym artykule Wikipedii Mocne i słabe podejście do metod średniej wariancji są obecnie szeroko rozumiane i szeroko akceptowane Ale alternatywy istnieją, one. HFT VIX Scalper prowadzi do kolektywu2. W naszym wysokiej częstotliwości VIX skalę strategia ping jest obecnie najlepszą strategią dla grupy Collective2, której zwrot wynosi ponad 2700 od kwietnia 2018 roku przy współczynniku Sharpe powyżej 10 i współczynniku zysku na poziomie 2 8 Więcej informacji na temat strategii skalowania HFT można znaleźć na następujących stronach poświęconych strategiom. Systematyczne strategie. Systematyczne strategie uruchomiona w 2009 r. jako firma zajmująca się handlem prawami autorskimi zajmująca się handlem wysokimi częstotliwościami W 2017 r. firma poszerzyła się o systematyczne strategie handlowe z niską częstotliwością wraz z uruchomieniem naszej strategii VIX ETF. W obecnej Strategii Systematycznej Zmienności została w 2017 r. zastąpiona oryginalna strategia VIX ETF, która ulepszona wersja oryginalna poprzez wyeliminowanie Poradnika ilościowego obrotu. W tym artykule mam zamiar przedstawić Państwu niektóre z podstawowych pojęć, które towarzyszą systemowi ilościowego handlu detalicznego, który będzie miał nadzieję, że będą służyć dwóm odbiorcom. Pierwszy będą osoby starające się o pracę w funduszu jako przedsiębiorca ilościowy Drugie będą osoby, które chcą spróbować i założyć ich handlu detalicznego handel algorytmiczny. Quantitative handlu jest bardzo wyrafinowany obszar finansów kwantowych Może to potrwać znaczną ilość czasu, aby zdobyć niezbędną wiedzę, aby przejść rozmowę kwalifikacyjną 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 handlowej strategii, aspekty technologiczne stają się znacznie bardziej istotne. Zrozumienie CC będzie miało zasadnicze znaczenie. System handlu ilościami składa się z czterech głównych składniki. Strategia Identyfikacja - znalezienie strategii, wykorzystanie krawędzi i podejmowanie decyzji w handlu frequency. Strategy backtesting - pozyskiwanie danych, analiza skuteczności i usuwanie stronniczości. Execution System - łączenie z brokerem, zautomatyzowanie handlu i minimalizacji kosztów transakcji. Risk Management - Optymalna alokacja kapitału, wielkość zakładu Kryterium Kelly i psychologia handlu. We l Zacznę od zapoznania się z tym, jak zidentyfikować strategię handlu. Identyfikacja strategiczna. Wszystkie procesy obrotu ilościowego zaczynają się od początkowego okresu badań. Ten proces badawczy obejmuje znalezienie strategii, sprawdzając, czy strategia pasuje do portfolio innych strategii, które mogą być prowadzenie, uzyskiwanie wszelkich danych niezbędnych do przetestowania strategii i starania się zoptymalizować strategię na rzecz wyższych zwrotów i / lub niższego ryzyka Musisz wziąć pod uwagę własne wymogi kapitałowe, jeśli realizujesz strategię jako handlowca detalicznego i jak koszty transakcji będą miały wpływ na strategię Niezależnie od popularnych przekonań, jest dość łatwo znaleźć strategie zyskowne za pośrednictwem różnych źródeł publicznych. Akademicy regularnie publikują teoretyczne wyniki handlowe, choć w większości są to koszty brutto transakcji. Ilościowe blogi finansowe omawiają strategie szczegółowo. Czasopisma branżowe pokaże niektóre strategie stosowane przez fundusze. Można zapytać, dlaczego jednostki i firmy chętnie dyskutują ich strategie zyskowne, zwłaszcza, gdy wiedzą, że inni napędzający handel mogą powstrzymać strategię od długotrwałej pracy. Powodem jest fakt, że nie często omawiają dokładnych parametrów i metod strojenia, które przeprowadziły. Te optymalizacje są kluczem do przekształcenia stosunkowo miernej strategii w bardzo dochodowy W rzeczywistości jednym z najlepszych sposobów tworzenia własnych unikalnych strategii jest znalezienie podobnych metod, a następnie przeprowadzenie własnej procedury optymalizacji. Oto niewielka lista miejsc do rozpoczęcia szukając pomysłów na strategie. Wiele z omawianych strategii przyjdzie do kategorii średniego odwrotu i trendu w trendzie. Strategia odwracania średniego polega na tym, że próbuje wykorzystać fakt, że długoterminowa średnia w serii cen takie jak rozłożenie między dwoma skorelowanymi aktywami i że krótkoterminowe odchylenia od tej wartości ostatecznie powrócą Strategia dynamiki próbuje wykorzystać zarówno psychologię inwestorów jak i duża struktura funduszy poprzez zahamowanie przebiegu tendencji rynkowej, która może gromadzić impuls w jednym kierunku i postępować zgodnie z tą tendencją, aż się odwróci. Innym ważnym aspektem handlu ilościowego jest częstotliwość strategii handlowej. Niska częstotliwość handlu LFT ogólnie odnosi się do dowolnych strategia, która posiada aktywa dłuższe niż dzień obrotu Odpowiednio, handel wysokonapięciowy HFT ogólnie odnosi się do strategii, która posiada intraday aktywów Ultra-wysokiej częstotliwości handlu UHFT odnosi się do strategii, które posiadają aktywów na kolejność sekund i milisekundy Jako praktykujący handel detaliczny HFT i UHFT są z pewnością możliwe, ale tylko ze szczegółową wiedzą na temat stosu technologii handlowych i dynamiki książek zamówieniowych W tym wstępnym artykule nie udało się omówić tych aspektów w znacznym stopniu. Gdy ustalono, że strategia lub zestaw strategii zostały określone, musi teraz być przetestowany pod kątem rentowności w danych historycznych Jest to dziedzina testów zwrotnych. Strategia Backtesting. Celem testu wstępnego jest udowodnienie że strategia identyfikowana za pomocą powyższego procesu jest opłacalna, jeśli jest stosowana zarówno w przypadku danych historycznych, jak i poza próbą. Określa oczekiwania, jak strategia ta będzie realizowana w realnym świecie. Jednakże testowanie wsteczne NIE jest gwarancją sukcesu, dla różnych powody Jest to chyba najbardziej subtelny obszar obrotu ilościowego, ponieważ pociąga to za sobą liczne uprzedzenia, które muszą być starannie rozważone i wyeliminowane w jak największym stopniu Omówimy typowe typy stronniczości, w tym spojrzenie na przyszłość stronniczości i tendencje do optymalizacji, znane także jako dane Sesje obserwacyjne Inne obszary ważności w kontroli wstępnej obejmują dostępność i czystość danych historycznych, faktoring w realistycznych kosztach transakcji i podejmowanie decyzji na temat solidnej platformy testów backtesting. Omówimy szczegóły transakcji w sekcji Systemy wykonawcze poniżej. Po ustaleniu strategii jest konieczne, aby uzyskać historyczne dane, za pomocą których przeprowadzić testy, a być może udoskonalenie Th Jest to znaczna liczba dostawców danych we wszystkich klasach aktywów Ich koszty są ogólnie związane z jakością, głębokością i terminowością danych Tradycyjnym punktem wyjścia dla początkujących kupców kwantowych co najmniej na poziomie detalicznym jest użycie bezpłatnego zestawu danych z Yahoo Finance Wydaje mi się, że nie będę tu zbyt wiele usługodawców, chciałbym raczej skoncentrować się na ogólnych zagadnieniach, jeśli chodzi o zestawy danych historycznych. Główne obawy dotyczące danych historycznych obejmują dokładność czyszczenia, przesunięcia przetrwania i dostosowania do działań korporacyjnych, takich jak dywidendy i podział akcji Dokładność zależy od ogólnej jakości danych - czy zawiera błędy Błędy mogą być czasami łatwe do zidentyfikowania, np. Z filtrem szpilki, który wykryje nieprawidłowe kolizje w danych serii czasowej i poprawi je w innych sytuacjach bardzo trudne do wykrycia Często jest konieczne, aby mieć dwóch lub więcej dostawców, a następnie sprawdzić wszystkie ich dane przeciw siebie. Surwulacja stronniczości często fe atrybut wolnych lub tanich zestawów danych Zestaw danych z przesunięciem rozliczeniowym oznacza, że nie zawiera aktywów, które nie są już przedmiotem obrotu W przypadku akcji oznacza to, że zlikwidowano upadłe zapasy Ta tendencja oznacza, że każda strategia handlu akcjami przeprowadzona w takim zbiorze danych prawdopodobnie będzie lepiej niż w świecie rzeczywistym, jako że zwycięzcy historyczni zostali wcześniej wybrani. Działalność operacyjna obejmuje działania logistyczne prowadzone przez firmę, które zwykle powodują stopniową zmianę ceny surowej, która nie powinna być uwzględniona przy obliczaniu zwrotów ceny Korekty dywidend i podziałów akcji są wspólnymi sprawcami Proces znany jako korekta wsteczna jest konieczna do przeprowadzenia każdego z tych działań Trzeba bardzo uważać, aby nie mylić podziału akcji z prawdziwą korektą zysków Wielu przedsiębiorców zostało złapanych przez działanie korporacyjne. W celu przeprowadzenia procedury testowej należy użyć platformy oprogramowania Masz do wyboru między dedykacją ed backtest, takie jak Tradestation, platforma numeryczna, taka jak Excel czy MATLAB lub pełna implementacja niestandardowa w języku programowania takim jak Python czy CI zyskała zbyt dużo na Tradestation lub podobnych, Excel lub MATLAB, ponieważ wierzę w tworzenie pełny w domu stos technologii z powodów opisanych poniżej Jedną z zalet tego jest to, że oprogramowanie testów zwrotnych i systemu wykonawczego można ściśle zintegrować, nawet przy bardzo zaawansowanych strategiach statystycznych. W szczególności w przypadku strategii HFT konieczne jest użycie niestandardowej implementacji. Podczas testowania systemu należy określić ilościowo skuteczność Standardowe wskaźniki branżowe dla strategii ilościowych są maksymalnym wskaźnikiem wypłaty i wskaźnikiem Sharpe Maksymalne wypłaty charakteryzują największy spadek wartości szczytowej na krzywej przychodów na koncie okres czasu zwykle roczny Najczęściej cytowany jako procent strategii LFT będą miały tendencję do większego wycofania niż strategie HFT, ze względu na wiele czynników statystycznych Historyczny wynik testu wskazuje przebieg maksimum z przeszłości, który jest dobrym wytycznym dla przyszłego efektu realizacji strategii Drugi pomiar to Sharpe Ratio, który jest heurystycznie określony jako średnia z nadwyżek zysków podzielona przez odchylenie standardowe tych nadwyżek zwrotu W tym przypadku nadwyżki zwrotu odnoszą się do zwrotu strategii powyżej określonego wcześniej wzorca, takiego jak poślizg S, czyli różnicy pomiędzy tym, co zamierzałeś wypełnić, a tym, co było faktycznie że różnica nie jest stała i zależy od aktualnej płynności tj. dostępności zleceń kupna sprzedaży na rynku. Koszty związane z działalnością handlową mogą mieć znaczenie w handlu bardzo opłacalna strategia o dobrym współczynniku Sharpe'a i niezwykle niesprzyjającą strategię ze strasznym współczynnikiem Sharpe'a Może to być trudne do skorygowania y przewidywać koszty transakcji z testów wstecznych W zależności od częstotliwości strategii potrzebny będzie dostęp do historycznych danych walutowych, w tym danych dotyczących kursów dla cen ofertowych. Całe zespoły quants poświęcone są optymalizacji realizacji w większych funduszach, dla tych przyczyny Rozważyć scenariusz, w którym fundusz musi wyładowywać znaczną ilość transakcji, których powodów jest wiele i zróżnicowanych przez wyrzucenie tylu akcji na rynek, szybko złagodzą cenę i nie mogą uzyskać optymalnej realizacji. W związku z tym algorytmy, które na rynku istnieją fundusze na małą skalę, chociaż fundusz narażony jest na ryzyko poślizgu. Innymi słowy, 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 skuteczności strategii z wyników testów zwrotnych Może się to zdarzyć z kilku powodów Już wcześniej dyskutowaliśmy o uprzedzeniach i opcjach Zważywszy na fakt, że niektóre strategie nie ułatwiają przetestowania tych uprzedzeń przed rozpoczęciem rozmieszczania W większości przypadków HFT może wystąpić błędy w systemie realizacji, a także sama strategia handlowa, która nie pokazuje na rynku testowym, ale DO pojawiają się na żywo Rynek może podlegać zmianie systemu po wdrożeniu strategii Nowe otoczenia regulacyjne, zmieniające się nastroje inwestorów i zjawiska makroekonomiczne mogą prowadzić do rozbieżności w zachowaniu się rynku i tym samym rentowność strategii. Risk Management. Regulacja końcowa do ilościowego puzzle handlowego jest proces zarządzania ryzykiem Ryzyko obejmuje wszystkie poprzednie uprzedzenia, które omówiliśmy Obejmuje to ryzyko technologiczne, takie jak serwery współlokowane na giełdzie nagle rozwijających się awaria dysku twardego Obejmuje ryzyko maklerskie, takie jak bankructwo brokera nie tak szalone, jak się wydaje, biorąc pod uwagę niedawny strach w z MF Global W skrócie obejmuje ona prawie wszystko, co mogłoby zakłócić implementację handlu, której jest wiele źródeł Całe książki poświęcone są zarządzaniu ryzykiem w strategiach ilościowych, więc nie próbuję wyjaśnić wszystkich możliwych źródeł ryzyka tutaj. Risk zarządzanie obejmuje tak zwaną optymalną alokację kapitału, która jest filarem teorii portfelowych. Jest to metoda, w ramach której kapitał jest przydzielany do różnych strategii i transakcji w ramach tych strategii Jest to złożony obszar i opiera się na niektórych nie - matematyka banalna Norma branżowa, w ramach której optymalna alokacja kapitału i wykorzystanie strategii są związane jest nazywana kryterium Kelly Ponieważ jest to wstępny artykuł, nie zwróciłem uwagi na jego obliczenia Kryterium Kelly zawiera pewne założenia dotyczące statystycznego charakteru zysków, które często nie są prawdziwe na rynkach finansowych, więc handlarze są często konserwatywne, jeśli chodzi o realizację kluczowym elementem zarządzania ryzykiem jest to, że ma do czynienia z własnym profilem psychologicznym Istnieje wiele uprzedzeń poznawczych, które mogą się rozwijać w handlu Chociaż jest to niewątpliwie mniej problematyczne w handlu algorytmicznym, jeśli strategia pozostanie bez zmian Wspólną stroną jest brak awersji do strat, utrata pozycji nie zostanie zamknięta ze względu na ból z konieczności uświadomienia sobie straty Podobnie, zyski mogą zostać podjęte zbyt wcześnie, bo strach przed utratą już zyska może być zbyt wielki Kolejny wspólny uprzedzenia jest znany jako uprzedzenia bias To manifestuje się kiedy handlowcy kładą zbyt duży nacisk na ostatnie wydarzenia, a nie na dłuższą metę. Oczywiście istnieją klasyczne pary emocjonalnych uprzedzeń - strach i chciwość Mogą często doprowadzić do nadmiernego lub nadmiernego pobudzenia, co może spowodować wybuch, tj. kapitał obrotowy zmierzający do zera lub gorsze lub obniżone zyski. Można zauważyć, że handel ilościowy jest niezwykle skomplikowanym, acz bardzo interesującym, obszarem finansów ilościowych, które dosłownie podrapałem powierzchnia tematu w tym artykule i już robi się dosyć długie Całe księgi i gazety zostały napisane w kwestiach, które dałem tylko na jedno lub dwa wyroki W związku z tym przed ubieganiem się o ilościowe zlecenia kupna funduszu konieczne jest wykonaj znaczną analizę podbudowy W każdym razie potrzebujesz szerokiego tła w statystyce i ekonometrii, z dużym doświadczeniem we wdrażaniu, za pomocą języka programowania, takiego jak MATLAB, Python lub R W celu uzyskania bardziej wyrafinowanych strategii na wyższej częstotliwości koniec twojego zestawu umiejętności prawdopodobnie zawiera modyfikację jądra Linuxa, CC, programowanie montażu i optymalizację latencji sieci. Jeśli jesteś zainteresowany próbą stworzenia własnych algorytmicznych strategii handlowych, moja pierwsza sugestia będzie dobra w programowaniu Moje preferencje to zbudować jak najwięcej danych grabber, backtester strategii i systemu realizacji przez siebie, jak to możliwe Jeśli własna kapitał jest na linii, nie lepiej spać w nocy wiedząc, że w pełni testowałeś swój system i zdajesz sobie sprawę z jego pułapek i konkretnych kwestii Outsourcing tego dostawcy, a potencjalnie oszczędność czasu w krótkim okresie, może być bardzo kosztowne w długim okresie. Just Getting Started z ilościowym handlem.
No comments:
Post a Comment