Systemy handlu ilościowego

Handel ilościowym Co to jest handel ilościowy Handel ilościami składa się z strategii handlowych opartych na analizie ilościowej. które opierają się na obliczeniach matematycznych i liczeniu liczb w celu określenia możliwości handlowych. Ponieważ handel ilościowy jest powszechnie używany przez instytucje finansowe i fundusze hedgingowe. transakcje są zwykle duże i mogą obejmować kupno i sprzedaż setek tysięcy akcji i innych papierów wartościowych. Jednakże handel ilościowy staje się coraz powszechniej używany przez indywidualnych inwestorów. BREAKING DOWN Ilościowa Cena i Wolumen obrotu to dwa bardziej powszechne dane wprowadzane w analizie ilościowej jako główne dane wejściowe do modeli matematycznych. Ilościowe techniki obrotu obejmują handel o wysokiej częstotliwości. handlu algorytmicznego i arbitrażu statystycznego. Techniki te są szybkie i zazwyczaj mają krótkoterminowe horyzonty inwestycyjne. Wielu handlowców ilościowych jest bardziej zaznajomionych z narzędziami ilościowymi, takimi jak średnie ruchome i oscylatory. Zrozumienie ilościowego handlu Ilościowe podmioty gospodarcze korzystają z nowoczesnej technologii, matematyki i dostępności kompleksowych baz danych do podejmowania racjonalnych decyzji handlowych. Ilościowi handlowcy podejmują technikę handlową i tworzą jej model za pomocą matematyki, a następnie opracowują program komputerowy, który stosuje model do historycznych danych rynkowych. Model jest następnie sprawdzany i zoptymalizowany. Jeśli osiągnięte zostaną korzystne wyniki, system jest następnie wdrażany na rynkach czasu rzeczywistego z prawdziwym kapitałem. Sposób, w jaki funkcjonują modele ilościowe, można najlepiej opisać stosując analogię. Zastanów się nad raportem pogodowym, w którym meteorolog przewiduje 90 szans na deszcz, podczas gdy słońce świeci. Meteorolog wyciąga ten sprzeczny ze sobą wniosek, zbierając i analizując dane klimatyczne z czujników na całym obszarze. Skomputeryzowana analiza ilościowa ujawnia konkretne wzorce w danych. Kiedy te wzorce są porównywane z tymi samymi wzorcami ujawnionymi w historycznych danych klimatycznych (backtesting), a 90 na 100 razy wynikiem jest deszcz, to meteorolog może wyciągnąć wnioski z ufnością, stąd prognoza 90. Ilościowe podmioty gospodarcze stosują ten sam proces na rynku finansowym do podejmowania decyzji handlowych. Zalety i wady obrotu ilościowego Celem handlu jest wyliczenie optymalnego prawdopodobieństwa realizacji dochodowego handlu. Typowy przedsiębiorca może efektywnie monitorować, analizować i podejmować decyzje handlowe na ograniczonej liczbie papierów wartościowych, zanim ilość przychodzących danych przewyższy proces podejmowania decyzji. Wykorzystanie ilościowych technik handlu rozświetla ten limit, wykorzystując komputery do automatycznego monitorowania, analizy i podejmowania decyzji handlowych. Pokonywanie emocji jest jednym z najbardziej rozpowszechnionych problemów z handlem. Czy to strach czy chciwość, gdy handel, emocje służą tylko do strofowania racjonalnego myślenia, co zwykle prowadzi do strat. Komputery i matematyka nie posiadają emocji, więc wymiana ilościowa eliminuje ten problem. Handel ilościami ma swoje problemy. Rynki finansowe to jedne z najbardziej dynamicznych podmiotów, które istnieją. Dlatego też modele ilościowego handlu muszą być tak dynamiczne, aby były konsekwentnie skuteczne. Wielu handlowców ilościowych tworzy modele, które są tymczasowo opłacalne dla warunków rynkowych, dla których zostały stworzone, ale ostatecznie zawodzą, gdy zmieniają się warunki rynkowe. Ilościowe systemy transakcyjne Strategia przemian w pokoju handlowym, Think RQ. W Rios Quantitative koncentrujemy się na opracowywaniu, wdrażaniu i monitorowaniu ilościowych i algorytmicznych systemów transakcyjnych. Na elektronicznych rynkach finansowych handel 8220quant8221 i 8220algo 8221 definiuje się jako systematyczne stosowanie strategii handlowych za pomocą programów komputerowych. Nasze modele są opracowywane przez naszych pracowników profesjonalistów rynku, składających się z handlowców, strategów i programistów, wykorzystujących kompleksowe i rygorystyczne badania. Podejście RQ8217s ma na celu wyeliminowanie lub złagodzenie decyzji handlowych opartych na emocjach, niedyskryminacji, namiętności, chciwości i strachu, a także innych czynników, które przyczyniają się do błędu ludzkiego. RQ Einstein to model ilościowy przeznaczony do konkretnych zadań, takich jak wykorzystanie krótkotrwałych okazji handlowych. Podstawą strategii jest zastrzeżony kod RQ z przyszłościowymi algorytmami zaprojektowanymi do prognozowania i wyszukiwania potencjalnie kluczowych poziomów cen na rynkach. Platforma TradeStation została wykorzystana do następujących danych handlowych, w tym podsumowań wydajności. FileDownload style822128243download title8221SampP 500 Futures 8211 Podsumowanie wydajności 8211 2 Lots8221 icon8221style1-pdf 6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801es-33-kleszcze-ps. pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload FileDownload style822128243download title8221SampP 500 Futures 8211 handlowa List 8211 2 Lots8221 icon8221style1-pdf 6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801es-33-kleszcze-Trades. pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload filedownloaddownload title8221SampP 500 Futures 8211 Podsumowanie wydajności 8211 1 Lot8221 icon8221style1-pdf 6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801es-1-25-PS-2-2.pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload filedownloaddownload title8221SampP 500 Futures 8211 Lista transakcji 8211 1 Lot8221 icon8221style1-Pdf-6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801es-t-list-1.pdf8221 pakiet8221822 1 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload FileDownload style822128243download title8221Crude Oil Futures 8211 Wydajność Podsumowanie 2 Lots8221 icon8221style1-PDF-6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801cl-1-25-ps. pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload FileDownload style822128243download title8221Crude Futures Oil 8211 lista Targi 8211 2 Lots8221 icon8221style1-PDF-6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801cl-1-25-handlu list3.pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload FileDownload style822128243download title8221Gold Futures 8211 Podsumowanie wydajności 8211 3 Lots8221 icon8221style1-pdf 6421564.png8221 file8221thetradingroomwp-contentuploads201801gc-PS-3.pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload FileDownload style822128243download title8221Gold Futures 8211 Lista transakcji 8211 3 Lots8221 icon8221style1-Pdf-6421564.png8221 plik8221tradin groomwp-contentuploads201801gc-trade-list-5.pdf8221 package82218221 level82218221 newwindow8221Y8221downloadfiledownload Wcześniejsze wyniki są hipotetyczne. Strategie zostały przetestowane za pomocą Trade Station. Hipotetyczne lub symulowane wyniki wydajności mają pewne wewnętrzne ograniczenia. W przeciwieństwie do rzeczywistych wyników, symulowane wyniki nie reprezentują rzeczywistego obrotu. Ponadto, ponieważ transakcje nie zostały faktycznie zrealizowane, wyniki mogą być niepełne lub zbytnio skompensowane lub wpływ, jeśli taki występuje, na niektóre czynniki rynkowe, takie jak brak płynności. Symulowane programy handlowe w ogóle są również uzależnione od tego, że są one zaprojektowane z korzyścią dla zrozumienia. Nie jest reprezentowana żadna reprezentacja, że ​​jakiekolwiek konto będzie lub może osiągnąć zyski lub straty podobne do przedstawionych. Futures, Opcje, Forex i obrót giełdowy wiążą się z ryzykiem i nie są dla wszystkich inwestorów. Wcześniejsze wyniki nie są wskazówką przyszłych wyników. Żadne z postanowień zawartych w niniejszym dokumencie nie może być interpretowane jako oferta kupna, sprzedaży lub posiadania papierów wartościowych, kontraktów futures i gotówkowych walut obcych. Jest to przeznaczone wyłącznie do celów informacyjnych i edukacyjnych. Handel wiąże się z ryzykiem i należy go realizować wyłącznie przy użyciu kapitału podwyższonego ryzyka. Wyniki nie uwzględniają poślizgu, ale zawierają 5,00 na transakcję na pobraną prowizję. Systemy transakcyjne w systemie Trading Zastanów strategię, Think RQ. W RQ skupiamy się na opracowywaniu, wdrażaniu i monitorowaniu ilościowych i algorytmicznych systemów transakcyjnych. Na elektronicznych rynkach finansowych handel liczbowy i algorytm określa się jako systematyczne stosowanie strategii handlowych za pomocą programów komputerowych. Nasze modele są opracowywane przez naszych pracowników profesjonalistów rynku, składających się z handlowców, strategów i programistów, wykorzystujących kompleksowe i rygorystyczne badania. Podejście RQs polega na wyeliminowaniu lub łagodzeniu decyzji handlowych wywołanych emocjami, nieuprzejmą, pasją, strachem pożądania i strachu, oprócz innych czynników, które przyczyniają się do błędu ludzkiego. Aby ocenić system handlu, należy zrozumieć strategię i zarządzanie ryzykiem. Powinieneś również nauczyć się jak najwięcej o twórcy. W RQ witamy i zachęcamy do zapoznania się z nami na zasadzie jeden-na-jeden. RQ iNewton Automatyzacja transakcji w wielu sytuacjach rynkowych RQ iNewton jest naszym najnowszym i najbardziej zaawansowanym zautomatyzowanym systemem handlu do tej pory. Model ilościowy jest przeznaczony do obrotu na dzień, jak również obrotu huśtawka. Funkcje obejmują między innymi analizy korelacji, trzy filtry ruchu i wiele strategii wyjścia. Wpisy są oparte na uprzejmych przerwach i niekorzystnych spadkach cen akcji. Wiele strategii wyjścia pozwala handlowcom na osiągnięcie krótkoterminowych zysków i utrzymania trendów. Funkcje zarządzania pieniędzmi obejmują przerwy w obrębie kursu akcji w przypadku podwyższenia kapitału własnego i wypłat. Wiele przycisków akcji na wykresie pozwala na łatwy dostęp do szybkiego włączania lub wyłączania automatyzacji handlu, a także filtrów handlowych, w tym korelacji międzybranżowych, ruchu, długów tylko, krótkich i kupowania i sprzedaży. RQ Einstein III Strategie handlowe wysokiej jakości w różnych klasach aktywów RQ Einstein III jest ilościowym, zautomatyzowanym modelem przeznaczonym do konkretnych zadań, takich jak wykorzystanie krótkotrwałych możliwości handlowych. Podstawą strategii jest zastrzeżony kodeks RQ z wybiegającymi w przyszłość algorytmami przeznaczonymi do prognozowania i poszukiwania potencjalnych kluczowych poziomów cen na rynkach. Fokus tworzy szanse oportunistyczne związane z niestabilnością na tych krytycznych poziomach. Jest to model alfa, który jest najbardziej skuteczny, gdy jest stosowany w wielu klasach aktywów. Wskaźniki handlowe Model ilościowy skoncentrowany na instytucjonalnej działalności handlowej Wielofunkcyjna funkcja RQ Techs została zaprojektowana, aby pomóc aktywnym handlowcom uzyskać klarowność, gdy rynki wydają się być w chaosie. DMS, naszego własnego dynamicznego wskaźnika nastrojów na rynku, zapewnia ilościową identyfikację korelacji w zakresie ryzyka i korelacji w czasie rzeczywistym. Wskaźnik prędkości następnej pozwala przedsiębiorcom określić, gdzie dynamika rynku rozwija się, co czyni narzędzie do wyboru rynków gotowych do agresywnej akcji cenowej. Wskaźniki Carry Trade i FX Flows są również korzystne dla spostrzeżeń w zakresie rotacji instytucjonalnej. Kupione znaczniki Over Sold i Retracement Markery RQ OBOS-R wykrywają krótkoterminowe nadmiernie kupione lub sprzedane warunki, a także potencjalne retrospekcje po ostatniej akcji cenowej. Nadkupione znaczniki są wyświetlane w kolorze żółtym nad paskiem cenowym. Nadmiernie sprzedawane markery są wyświetlane na żółto pod paskami cen. Markery wycofywania są wyświetlane na czerwono, nad słupkami na ostatnim rajdzie i wyświetlają się na zielono pod słupkami w celu niedawnego zbycia. Systematyczne podejście Wbudowane w celu wspomagania handlowców dyskrecjonalnych Jako wszechstronny pakiet wskaźników, GnosTICK ma na celu zapewnienie podmiotom gospodarczym dostępu do innowacyjnych metod w celu zysków z rynków, przy jednoczesnym kontrolowaniu ryzyka. Koncepcja, metody i narzędzia są przedstawione w prostym do zrozumienia formacie krok po kroku. Metodologia GnosTICKs dotycząca obrotu na rynkach oparta jest na kursach, a celem jest utrzymanie kursów na korzyść. Dokładna logika ujawnia się wraz z wszystkimi niezbędnymi zasadami potrzebnymi do zrozumienia wiedzy i procedury, która kieruje algorytmem GnosTICK. Automatyczna realizacja transakcji Advanz Auto4X Automatyzacja realizacji transakcji Platforma Advanz Auto4X bierze sygnały strategii TradeStation i automatyzuje ich realizację dla wielu firm rozliczeniowych. Ma ona być potężna, elastyczna i dokładna, aby zaspokoić potrzeby złożonych działów handlu instytucjami. Zaprojektowany tak, aby był prosty i wydajny dla indywidualnego handlowcy. Advanz Auto4X obsługuje dowolną liczbę strategii pracujących na dowolnej liczbie ram czasowych na dowolnym lub wszystkich krzyżach Forex dostępnych do obrotu. Łączność dostępna jest dla: Currenex (CMS, PFG, Marex, London Capital, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGCCantor itp.) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX, FIXI , DBFX, FXInside (Integral), MB Trading, Interactive Brokers, GAIN, Forex i FXCM. Advanz Auto Route Poprawa jakości wykonywania Twoich transakcji W dzisiejszym rynku jakość wykonania może być krawędzią potrzebną do osiągnięcia najlepszych systemów. Advanz Auto4X z inteligentnym routingiem zleceń oferuje zindywidualizowane strategie dostosowane do konkretnych potrzeb, w tym wysokiej częstotliwości, zabezpieczenia, transakcji zdarzeń i handlu oportunistycznego. Możesz skonfigurować wiele strategii w wielu firmach rozliczeniowych. Sygnały handlowe mogą być kierowane do najlepszych cen ofertowych od wielu firm rozliczeniowych w celu uzyskania optymalnych egzekucji. Przewodnik po obrotach ilościowych W tym artykule przedstawię Wam kilka podstawowych pojęć towarzyszących kompleksowemu systemowi handlu ilościowego. Ten post, miejmy nadzieję, będzie służył dwóm audytorom. Pierwszymi będą osoby starające się o pracę w funduszu jako handlowiec ilościowy. Drugi to osoby, które chciałyby spróbować założyć własną firmę handlującą algorytmami handlu detalicznego. Handel ilościowy jest niezwykle wyrafinowanym obszarem finansów kwantowych. Może to zająć dużo czasu, aby zdobyć niezbędną wiedzę do przeprowadzenia wywiadu lub skonstruowania własnych strategii handlowych. Nie tylko, ale wymaga dużej wiedzy programistycznej, przynajmniej w języku takim jak MATLAB, R lub Python. Jednak wraz ze wzrostem częstotliwości handlu strategia technologiczna staje się o wiele bardziej istotna. Tak więc znajomość CC będzie miała ogromne znaczenie. Ilościowy system transakcyjny składa się z czterech głównych komponentów: Identyfikacja strategii - Znalezienie strategii, wykorzystanie przewagi i ustalenie częstotliwości obrotu Strategia Analiza historyczna - Pozyskanie danych, analiza skuteczności strategii i usunięcie błędów System wykonywania zleceń - Połączenie z domem maklerskim, automatyzacja transakcji i minimalizacja koszty transakcji Zarządzanie ryzykiem - optymalna alokacja kapitału, wielkość zakładuWyjątkowe kryterium i psychologia handlowa Zacznij od przyjrzenia się, jak rozpoznać strategię handlową. Identyfikacja strategii Wszystkie ilościowe procesy handlowe rozpoczynają się od początkowego okresu badań. Ten proces badawczy obejmuje znalezienie strategii, sprawdzanie, czy strategia mieści się w portfolio innych strategii, które można uruchomić, pozyskiwanie wszelkich danych niezbędnych do testowania strategii i próbę optymalizacji strategii w celu uzyskania wyższych zysków i niższego ryzyka. Będziesz musiał uwzględnić własne wymogi kapitałowe, jeśli strategia będzie prowadzona jako sprzedawca detaliczny i jak wszelkie koszty transakcji wpłyną na strategię. Wbrew powszechnemu przekonaniu jest całkiem proste znalezienie skutecznych strategii za pośrednictwem różnych źródeł publicznych. Nauczyciele akademiccy regularnie publikują teoretyczne wyniki handlu (aczkolwiek przeważnie obfitujące w koszty transakcji). Ilościowe blogi finansowe omawiają szczegółowo strategie. W dziennikach handlowych zostaną zarysowane niektóre strategie stosowane przez fundusze. Można by zapytać, dlaczego osoby prywatne i firmy chętnie dyskutują o swoich dochodowych strategiach, zwłaszcza gdy wiedzą, że inni tłoczyli się w handlu, może zatrzymać strategię na dłuższą metę. Przyczyna leży w tym, że nie będą często omawiać dokładnie parametrów i metod strojenia, które przeprowadzili. Optymalizacje te są kluczem do przekształcenia stosunkowo kiepskiej strategii w wysoce rentowną. W rzeczywistości jednym z najlepszych sposobów tworzenia własnych unikatowych strategii jest znalezienie podobnych metod, a następnie przeprowadzenie własnej procedury optymalizacji. Oto mała lista miejsc, w których można zacząć szukać pomysłów na strategię: Wiele strategii, które przyjrzysz się, znajdzie się w kategoriach średniej-rewersji i trend-followmomentum. Strategia powrotu do średniej to taka, która próbuje wykorzystać fakt, że istnieje długoterminowa średnia dla serii cen (takich jak różnica między dwoma skorelowanymi aktywami) i że krótkoterminowe odchylenia od tej średniej ostatecznie się odwrócą. Strategia rozpędu próbuje wykorzystać zarówno psychologię inwestorów, jak i strukturę dużych funduszy, łącząc trend rynkowy, który może nabrać rozpędu w jednym kierunku i podążać za trendem, aż się odwróci. Kolejnym niezwykle istotnym aspektem handlu ilościowego jest częstotliwość strategii handlowej. Handel niskimi częstotliwościami (LFT) odnosi się ogólnie do każdej strategii, która utrzymuje aktywa dłużej niż jeden dzień handlowy. Odpowiednio, transakcje o wysokiej częstotliwości (HFT) ogólnie odnoszą się do strategii, która utrzymuje śróddzienne aktywa. Handel ultra-wysokimi częstotliwościami (UHFT) odnosi się do strategii, które przechowują aktywa w kolejności sekund i milisekund. Jako praktyk sprzedaży detalicznej HFT i UHFT są z pewnością możliwe, ale tylko ze szczegółową znajomością stosu technologii handlowej i dynamiki portfela zamówień. W tym wstępnym artykule nie będziemy omawiać tych aspektów w jakikolwiek sposób. Po zidentyfikowaniu strategii lub zestawu strategii należy ją przetestować pod kątem opłacalności na danych historycznych. To jest dziedzina analizy historycznej. Strategia Backtesting Celem weryfikacji historycznej jest dostarczenie dowodów na to, że strategia zidentyfikowana za pomocą powyższego procesu przynosi zyski, gdy jest stosowana do danych historycznych i pozapróbkowych. To określa, w jaki sposób strategia będzie działać w rzeczywistym świecie. Jednak analiza historyczna NIE jest gwarancją sukcesu z różnych powodów. Jest to prawdopodobnie najbardziej subtelny obszar handlu ilościowego, ponieważ pociąga za sobą liczne uprzedzenia, które należy starannie rozważyć i wyeliminować w jak największym stopniu. Omówimy powszechne rodzaje błędów, w tym uprzedzenia wyprzedzające. rozbieżność w zachowaniu i tendencja optymalizacyjna (określana również jako "sabotaż danych"). Inne obszary ważne w ramach analizy historycznej obejmują dostępność i czystość danych historycznych, uwzględniające realistyczne koszty transakcyjne i decydujące o solidnej platformie analizy historycznej. Dobrze omówmy koszty transakcji w dalszej części poniższej sekcji Systemy wykonawcze. Po zidentyfikowaniu strategii konieczne jest uzyskanie danych historycznych, za pomocą których można przeprowadzić testowanie i, być może, udoskonalić. Istnieje znaczna liczba dostawców danych we wszystkich klasach aktywów. Ich koszty na ogół skalują się z jakością, głębokością i aktualnością danych. Tradycyjnym punktem wyjścia dla początkujących handlowców ilościowych (przynajmniej na poziomie detalicznym) jest wykorzystanie bezpłatnego zestawu danych z Yahoo Finance. Nie będę tutaj zbyt często zastanawiał się nad dostawcami, a raczej chciałbym skupić się na ogólnych kwestiach związanych z zestawami danych historycznych. Główne problemy związane z danymi historycznymi obejmują dokładność, odchylenie w zachowaniu i dostosowanie do działań korporacyjnych, takich jak dywidendy i podziały akcji: Dokładność odnosi się do ogólnej jakości danych - bez względu na to, czy zawiera błędy. Błędy mogą być czasami łatwe do zidentyfikowania, na przykład z filtrem impulsów. który wykryje nieprawidłowe skoki w danych szeregów czasowych i skoryguje je. Innym razem mogą być bardzo trudne do wykrycia. Często konieczne jest posiadanie dwóch lub więcej dostawców, a następnie sprawdzanie wszystkich swoich danych względem siebie. Obciążenie związane z nieszczęściem jest często cechą darmowych lub tanich zestawów danych. Zbiór danych z nastawieniem na przetrwanie oznacza, że ​​nie zawiera on aktywów, które nie są już przedmiotem handlu. W przypadku akcji oznacza to delistingbankrupt akcji. To nastawienie oznacza, że ​​każda strategia handlu akcjami przetestowana na takim zestawie danych prawdopodobnie będzie działać lepiej niż w realnym świecie, ponieważ historyczni zwycięzcy zostali już wcześniej wybrani. Działania korporacyjne obejmują działania logistyczne prowadzone przez firmę, które zwykle powodują zmianę funkcji ceny surowej, która nie powinna być uwzględniana przy obliczaniu zwrotu z ceny. Korekty dotyczące dywidend i podziału akcji są częstymi sprawcami. W każdym z tych działań należy przeprowadzić proces zwany dostosowaniem wstecznym. Trzeba być bardzo ostrożnym, aby nie pomylić podziału akcji z prawdziwym dostosowaniem zwrotów. Wielu przedsiębiorców zostało przyłapanych na skutek działań korporacyjnych. W celu przeprowadzenia procedury analizy historycznej konieczne jest skorzystanie z platformy oprogramowania. Masz do wyboru dedykowane oprogramowanie do testów historycznych, takie jak Tradestation, platforma numeryczna, na przykład Excel lub MATLAB, lub pełna implementacja niestandardowa w języku programowania, takim jak Python lub C. Nie będę zbytnio zajmować się Tradestation (lub podobnym), Excelem lub MATLAB, ponieważ wierzę w tworzenie pełnego wewnętrznego stosu technologii (z powodów opisanych poniżej). Jedną z korzyści jest to, że oprogramowanie do testowania historycznego i system wykonawczy mogą być ściśle zintegrowane, nawet z bardzo zaawansowanymi strategiami statystycznymi. W przypadku strategii HFT szczególnie ważne jest zastosowanie niestandardowej implementacji. Podczas weryfikacji historycznej systemu należy ocenić jego wydajność. Standardowymi wskaźnikami branżowymi dla strategii ilościowych są maksymalne wypłaty i współczynnik Sharpe'a. Maksymalny poziom wypłaty charakteryzuje się największym spadkiem wartości rynkowej konta w danym okresie (zwykle rocznym). Jest to najczęściej podawane w procentach. Strategie LFT będą miały zwykle większe wypłaty niż strategie HFT, ze względu na szereg czynników statystycznych. Historyczna analiza historyczna pokaże maksymalną wypłatę z przeszłości, która jest dobrym wskaźnikiem dla przyszłej skuteczności strategii. Drugim pomiarem jest Sharpe Ratio, który jest heurystycznie definiowany jako średnia nadwyżki zwrotów podzielona przez odchylenie standardowe tych nadwyżek zwrotów. W tym przypadku nadwyżka zwrotów odnosi się do zwrotu strategii powyżej ustalonego wcześniej poziomu odniesienia. takie jak SP500 lub trzymiesięczna ustawa skarbowa. Zwróć uwagę, że annualizowany zwrot nie jest miarą zwykle wykorzystywaną, ponieważ nie uwzględnia zmienności strategii (w przeciwieństwie do Sharpe Ratio). Po odrzuceniu strategii i uznaniu jej za wolną od uprzedzeń (na tyle, na ile jest to możliwe), przy dobrym Sharpie i zminimalizowanych wypłatach, nadszedł czas na zbudowanie systemu wykonawczego. Systemy realizacji System realizacji to sposób, w jaki lista transakcji generowanych przez strategię jest wysyłana i wykonywana przez brokera. Pomimo tego, że generowanie handlu może być częściowo lub nawet w pełni zautomatyzowane, mechanizm wykonawczy może być ręczny, pół-manualny (to jest za pomocą jednego kliknięcia) lub w pełni zautomatyzowany. W przypadku strategii LFT często stosuje się techniki ręczne i pół-manualne. W przypadku strategii HFT konieczne jest stworzenie w pełni zautomatyzowanego mechanizmu realizacji, który często będzie ściśle powiązany z generatorem handlu (ze względu na współzależność strategii i technologii). Kluczowe kwestie związane z tworzeniem systemu wykonawczego są interfejsem do pośrednictwa. minimalizacja kosztów transakcyjnych (w tym prowizji, poślizgu i spreadu) oraz rozbieżności w wydajności systemu na żywo z testowanej wydajności. Istnieje wiele sposobów na połączenie z brokerem. Obejmują one od wywoływania brokera przez telefon aż po w pełni zautomatyzowany interfejs API (Application Programming Interface). Idealnie chcesz zautomatyzować wykonywanie swoich transakcji w jak największym stopniu. Pozwala to skoncentrować się na dalszych badaniach, a także pozwala na uruchamianie wielu strategii, a nawet strategii o wyższej częstotliwości (w rzeczywistości HFT jest zasadniczo niemożliwe bez automatycznego wykonywania). Powszechnie stosowane oprogramowanie do analizy historycznej, takie jak MATLAB, Excel i Tradestation, jest dobre dla prostszych strategii o niższej częstotliwości. Konieczne będzie jednak zbudowanie wewnętrznego systemu wykonawczego napisanego w języku o wysokiej wydajności, takim jak C, w celu wykonania prawdziwego HFT. Jako anegdota, w funduszu, w którym kiedyś byłem zatrudniony, mieliśmy 10-minutową pętlę transakcyjną, w której pobieraliśmy nowe dane rynkowe co 10 minut, a następnie przeprowadzaliśmy transakcje na podstawie tych informacji w tym samym przedziale czasowym. Użyto zoptymalizowanego skryptu w języku Python. Jeśli chodzi o wszystko, co zbliża się do minutowej lub drugiej częstotliwości, uważam, że CC byłoby bardziej idealne. W większym funduszu często nie jest domeną handlowca kwantowego, aby zoptymalizować wykonanie. Jednak w mniejszych sklepach lub firmach HFT przedsiębiorcy SĄ wykonawcami, więc często pożądany jest znacznie szerszy zestaw umiejętności. Miej to na uwadze, jeśli chcesz być zatrudniony przez fundusz. Twoje umiejętności programistyczne będą równie ważne, jeśli nie ważniejsze, niż twoje statystyki i talenty ekonometrii Kolejną ważną kwestią, która wchodzi pod sztandar realizacji, jest minimalizacja kosztów transakcji. Zasadniczo są trzy składniki kosztów transakcji: prowizje (lub podatek), które są opłatami pobieranymi przez dom maklerski, giełdę i SEC (lub podobny rządowy organ regulacyjny) poślizgiem, który jest różnicą między tym, co zamierzałeś, aby twoje zamówienie było wypełnione w stosunku do tego, co zostało faktycznie wypełnione spreadem, co stanowi różnicę między ceną bidaskowanego papieru wartościowego. Należy zauważyć, że spread nie jest stały i zależy od bieżącej płynności (tj. Dostępności zleceń kupna) na rynku. Koszty transakcji mogą stanowić różnicę między niezwykle dochodową strategią a dobrym wskaźnikiem Sharpe'a i niezwykle nieopłacalną strategią o strasznym współczynniku Sharpe'a. Wyzwaniem może być prawidłowe przewidywanie kosztów transakcyjnych z analizy historycznej. W zależności od częstotliwości strategii, będziesz potrzebować dostępu do historycznych danych giełdowych, które będą zawierały dane o tikach dla cen z puli. Całe zespoły quantów są poświęcone optymalizacji wykonania w większych funduszach, z tych powodów. Rozważ scenariusz, w którym fundusz musi wyładować znaczną ilość transakcji (z których wiele jest powodów do podjęcia). Poprzez zrzucenie na rynek tak wielu udziałów, oni szybko obniżą cenę i mogą nie uzyskać optymalnej realizacji. W związku z tym istnieją algorytmy, które nakładają zamówienia paszowe na rynek, chociaż wówczas fundusz ponosi ryzyko poślizgu. Co więcej, inne strategie żerują na tych potrzebach i mogą wykorzystać nieefektywność. Jest to domena arbitrażu struktury funduszu. Ostatnim poważnym problemem dotyczącym systemów wykonawczych jest rozbieżność w zakresie skuteczności strategii na podstawie sprawdzianu wstecznego. Może się tak zdarzyć z wielu powodów. Już podczas rozważań historycznych omawialiśmy już uprzednio uprzedzenia i uprzedzenia optymalizacyjne. Jednak niektóre strategie nie ułatwiają testowania tych błędów przed wdrożeniem. Dzieje się to głównie w HFT. Mogą występować błędy w systemie wykonawczym, a także sama strategia handlowa, która nie pojawia się podczas testu historycznego, ale pojawia się w handlu na żywo. Rynek mógł podlegać zmianom w systemie po wdrożeniu strategii. Nowe otoczenie regulacyjne, zmieniające się nastroje inwestorów i zjawiska makroekonomiczne mogą prowadzić do rozbieżności w zachowaniu rynku, a tym samym rentowności Twojej strategii. Zarządzanie ryzykiem Ostatnim elementem układanki ilościowego handlu jest proces zarządzania ryzykiem. Ryzyko obejmuje wszystkie uprzednie uprzedzenia, które omówiliśmy. Obejmuje to ryzyko związane z technologią, takie jak serwery znajdujące się w pobliżu giełdy, nagle powodujące awarię dysku twardego. Obejmuje ryzyko maklerskie, takie jak broker, który staje się bankrutem (nie tak szalony jak się wydaje, biorąc pod uwagę niedawne przestoje w MF Global). W skrócie obejmuje ona prawie wszystko, co może zakłócić realizację transakcji, z których istnieje wiele źródeł. Całe książki poświęcone są zarządzaniu ryzykiem dla strategii ilościowych, więc nie próbuję wyjaśnić tutaj wszystkich możliwych źródeł ryzyka. Zarządzanie ryzykiem obejmuje również tzw. Optymalną alokację kapitału. który jest gałęzią teorii portfela. Jest to środek, za pomocą którego kapitał jest alokowany do zestawu różnych strategii i do transakcji w ramach tych strategii. Jest to złożony obszar i opiera się na pewnej niebanalnej matematyce. Standard branżowy, za pomocą którego optymalna alokacja kapitału i dźwignia strategii są powiązane, nazywa się kryterium Kelly. Ponieważ jest to artykuł wprowadzający, nie będę się rozwodził nad jego obliczeniami. Kryterium Kelly'ego przyjmuje pewne założenia dotyczące statystycznego charakteru zwrotów, które nierzadko są prawdziwe na rynkach finansowych, a więc inwestorzy często zachowują konserwatyzm, jeśli chodzi o wdrożenie. Kolejnym kluczowym elementem zarządzania ryzykiem jest radzenie sobie z własnym profilem psychologicznym. Istnieje wiele uprzedzeń poznawczych, które mogą wkradnąć się do handlu. Chociaż jest to wprawdzie mniej problematyczne w przypadku handlu algorytmicznego, jeśli strategia zostanie pozostawiona bez zmian Wspólnym uprzedzeniem jest niechęć do strat, gdy pozycja przegrana nie zostanie zamknięta z powodu bólu spowodowanego koniecznością poniesienia straty. Podobnie, zyski mogą być brane zbyt wcześnie, ponieważ strach przed utratą już osiągniętego zysku może być zbyt duży. Inną popularną tendencją jest polaryzacja odwrotna. Przejawia się to, gdy inwestorzy kładą zbyt duży nacisk na ostatnie wydarzenia, a nie na dłuższą metę. Oczywiście mamy klasyczną parę emocjonalnych uprzedzeń - strach i chciwość. Mogą one często prowadzić do niedostatecznego lub nadmiernego efektu dźwigni, co może spowodować rozdęcie (to znaczy spadek wartości kapitału własnego do zera lub gorszy) lub zmniejszenie zysków. Jak widać, handel ilościowy jest niezwykle złożonym, aczkolwiek bardzo interesującym obszarem finansowania ilościowego. Dosłownie porysowałem powierzchnię tematu w tym artykule i już trwa to dość długo. Zostały napisane całe książki i artykuły na temat zagadnień, którym oddałem tylko jedno zdanie. Z tego powodu, przed złożeniem wniosku o ilościowe zlecenia inwestycyjne, konieczne jest przeprowadzenie znacznej ilości badań podwalinowych. Przynajmniej będziesz potrzebować bogatego zaplecza w zakresie statystyki i ekonometrii, z dużym doświadczeniem w implementacji, poprzez język programowania, taki jak MATLAB, Python lub R. W przypadku bardziej zaawansowanych strategii na wyższym końcu, twój zestaw umiejętności jest prawdopodobnie włączenie modyfikacji jądra systemu Linux, CC, programowanie zespołów i optymalizację opóźnień sieci. Jeśli jesteś zainteresowany próbą stworzenia własnych algorytmicznych strategii handlowych, moją pierwszą propozycją byłoby uzyskanie dobrego programowania. Moją preferencją jest jak najlepsze zbudowanie jak największej ilości grabber danych, backtestu strategii i systemu wykonawczego. Jeśli twój kapitał jest na linii, czy nie lepiej byś spał w nocy, wiedząc, że w pełni przetestowałeś swój system i jesteś świadomy jego pułapek i szczególnych problemów Przekazywanie go sprzedawcy, a potencjalnie oszczędzanie czasu w krótkim czasie, może być bardzo trudne. drogie w długim okresie. Właśnie zaczyna się handel ilościowy