Quantitative Trading. What é quantitativa Trading. Quantitative negociação consiste em estratégias de negociação com base em análise quantitativa que dependem de cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades de negociação Como o comércio quantitativo é geralmente utilizado por instituições financeiras e fundos de hedge as transações são geralmente de grande porte e Pode envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING DOWN Quantitative Trading. Price e volume são dois dos dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como o Principais entradas para modelos matemáticos. Técnicas de negociação quantitativas incluem negociação de alta freqüência negociação algorítmica e arbitragem estatística Estas técnicas são de fogo rápido e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Und Os comerciantes quantitativos Trading. Quantitative tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões de negociação racional. Comerciantes quantitativos tomar uma técnica de negociação e criar um modelo de que usando a matemática e, em seguida, desenvolver um programa de computador que se aplica a Modelo para dados de mercado históricos O modelo é então backtested e otimizado Se resultados favoráveis são alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A maneira de função de modelos de negociação quantitativa pode ser melhor descrita usando uma analogia Considere um relatório de tempo em Que o meteorologista prevê uma possibilidade de 90 de chuva enquanto o sol está brilhando O meteorologista deriva esta conclusão contra-intuitiva pela coleta e análise de dados climáticos de sensores em toda a área Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões Revelado no clima histórico Backtesting de dados, e 90 de cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão 90 Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para fazer trading decisions. Advantages e desvantagens de Quantitative Trading. The Objetivo de negociação é calcular a probabilidade ótima de executar um comércio rentável Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados de entrada sobrecarrega o processo de tomada de decisão O uso de técnicas de negociação quantitativa Ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Overting emoção é um dos problemas mais difundidos com a negociação Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina este Blem. Quantitative negociação tem seus problemas Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem Portanto, os modelos de negociação quantitativa deve ser tão dinâmico para ser consistentemente bem sucedido Muitos comerciantes quantitativos desenvolver modelos que são temporariamente rentáveis para a condição de mercado para que foram desenvolvidos , Mas eles falham em última instância quando as condições de mercado mudam. Guia do iniciante para a negociação quantitativa. Neste artigo vou apresentar-lhe alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de comércio quantitativo de ponta a ponta Esta postagem espera servir duas audiências O primeiro será indivíduos que tentam obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo O segundo será indivíduos que desejam tentar e configurar o seu próprio negócio de negociação de negociação de varejo. Negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quantitativas Pode levar um Quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir sua própria estratégia de negociação No entanto, como a freqüência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com CC será de Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais. Identificação da trilha - encontrando uma estratégia, explorando uma borda e decidindo na freqüência negociando. Backtear de Backteing - obtenção de dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo os biases. Execution System - ligando a uma corretora, Automatizando a negociação e minimizando os custos de transação. Gerenciamento de Risco - alocação de capital otimizada, a aposta tamanho Kelly critério e trading psychology. We vai começar por dar uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação. Estratégia de identificação. Todos os processos de negociação quantitativa começam com um período inicial De investigação Este processo de investigação abrange encontrar uma estratégia, ver se a estratégia se encaixa Em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo todos os dados necessários para testar a estratégia e tentar otimizar a estratégia de maior retorno e ou menor risco Você precisará fator em seus próprios requisitos de capital se a execução da estratégia como um comerciante varejo E como quaisquer custos de transação afetarão a estratégia. Contrary à opinião popular é realmente completamente direto encontrar estratégias rentáveis através de várias fontes públicas Academics publica regularmente resultados negociando teóricos embora na maior parte bruta de custos de transação Blogs quantitativos das finanças discutirão estratégias detalhadamente Esboçar algumas das estratégias empregadas por fundos. Você pode questionar por que os indivíduos e as empresas estão dispostos a discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando eles sabem que outras aglomerando o comércio pode parar a estratégia de trabalhar no longo prazo A razão reside no fato de que Geralmente não discutem os parâmetros exatos e os métodos de Estas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente rentável. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização. Uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia. Muitas das estratégias que você vai olhar para cair nas categorias de reversão de média e impulso de tendência seguinte Uma estratégia de reverter média é aquela que tenta explorar o fato de que um longo - uma média de prazo em uma série de preços como o spread entre dois ativos correlacionados existe e que desvios a curto prazo dessa média eventualmente reverterão Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia dos investidores quanto a estrutura de fundo grande, encurralando uma tendência de mercado que Pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ele reverte. Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação Baixa freqüência Negociação LFT geralmente se refere a qualquer estratégia que detém ativos mais do que um dia de negociação Correspondentemente, alta freqüência de negociação HFT geralmente se refere a uma estratégia que detém ativos intraday Ultra-alta freqüência negociação UHFT refere-se a estratégias que detêm activos na ordem de segundos e milissegundos Como um praticante de varejo HFT e UHFT certamente são possíveis, mas somente com um conhecimento detalhado da dinâmica de negociação de pilhas e dinâmicas de livros de encomendas. Não discutiremos esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório. Uma estratégia ou conjunto de estratégias tem Foi identificado agora precisa ser testado para rentabilidade em dados históricos que é o domínio de backtesting. Strategy Backtesting. The objetivo de backtesting é fornecer provas de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicada a ambos históricos e fora de - sample dados Isso define a expectativa de como a estratégia irá desempenhar no mundo real No entanto, backtesting não é uma garantia De sucesso, por várias razões É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica vieses numerosos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível Vamos discutir os tipos comuns de viés, incluindo viés de tendência viés viés de sobrevivência e otimização Bias também conhecido como viés de dados-snooping Outras áreas de importância dentro de backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, factoring em custos de transação realistas e decidir sobre uma plataforma de backtesting robusta Vamos discutir mais os custos de transação na seção Execution Systems abaixo. Tem sido identificado, é necessário obter os dados históricos através dos quais para realizar testes e, talvez, refinamento Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos Os seus custos geralmente escala com a qualidade, profundidade e oportunidade dos dados O Ponto de partida tradicional para começar comerciantes quant ao menos no nível de varejo é usar th E dados livres de Yahoo Finance Eu não estarei sobre fornecedores demasiado aqui, rather eu gostaria de concentrar-se sobre as edições gerais ao tratar de conjuntos de dados históricos. As preocupações principais com dados históricos incluem a exatidão cleanliness, o viés da sobrevivência eo ajuste para o corporativo Tais como dividendos e divisões de ações. A precisão refere-se à qualidade geral dos dados - se ele contém quaisquer erros Erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico que vai pegar picos incorretos em dados de séries temporais e corrigir Em outras vezes eles podem ser muito difíceis de detectar É muitas vezes necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. Suividade de sobrevivência é muitas vezes uma característica de dados gratuitos ou baratos Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que Ele não contém ativos que não são mais comerciais No caso de ações isso significa ações de falência delisted Esta tendência significa que qualquer estratégia de negociação de ações testado em Tal conjunto de dados provavelmente irá funcionar melhor do que no mundo real, já que os vencedores históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades logísticas realizadas pela empresa que geralmente causam uma mudança de função no preço bruto, que não deve ser incluída O cálculo de retornos do preço Ajustes para dividendos e divisões de ações são os culpados comuns Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações Deve-se ter muito cuidado para não confundir um grupamento de ações com um verdadeiro retorno Ajuste Muitos comerciante foi pego por uma ação corporativa. Para realizar um procedimento de backtest é necessário usar uma plataforma de software Você tem a escolha entre software de backtest dedicado, como Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou MATLAB Ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação, como Python ou CI não vai morar muito em Tradestation ou similar, Excel ou MATLAB, como eu acredito Na criação de uma pilha de tecnologia interna cheia para razões esboçadas abaixo Um dos benefícios de fazer isto é que o software de backtest eo sistema de execução podem ser firmemente integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas para estratégias de HFT em particular é essencial usar um Implementação personalizada. Quando backtesting um sistema um deve ser capaz de quantificar o quão bem ele está executando As métricas padrão da indústria para estratégias quantitativas são o máximo drawdown eo Sharpe Ratio O drawdown máximo caracteriza a maior queda pico-a-minucioso na curva de equidade da conta Durante um determinado período de tempo geralmente anual Este é mais frequentemente citado como uma percentagem LFT estratégias tendem a ter maiores reduções do que HFT estratégias, devido a uma série de fatores estatísticos Um histórico backtest mostrará o passado máximo drawdown, que é um bom guia para O futuro desempenho da estratégia de retirada A segunda medição é a Sharpe Ratio, que é definido heuristicamente um S a média dos retornos excedentes dividida pelo desvio padrão desses retornos excedentes Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um ponto de referência pré-determinado, como o deslizamento S, que é a diferença entre o que pretendia a sua encomenda Ser preenchido em relação ao que foi realmente preenchido no spread, que é a diferença entre o preço de venda de oferta do título negociado Observe que o spread não é constante e é dependente da liquidez atual ou seja, a disponibilidade de comprar ordens de venda no mercado. Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente rentável com uma boa relação de Sharpe e uma estratégia extremamente improdutiva com uma proporção Sharpe terrível Pode ser um desafio para prever corretamente os custos de transação a partir de um backtest Dependendo da freqüência da estratégia, Acesso a dados de troca históricos, que incluirão dados de carrapatos para preços de solicitação de oferta. Equipes completas de quants são dedicadas à otimização de executivos Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios cujas razões para isso são muitas e variadas Ao despejar tantas ações no mercado, elas vão rapidamente diminuir o preço e Pode não obter uma execução ótima Por conseguinte, existem algoritmos que drip feed ordens para o mercado existem, embora então o fundo corre o risco de derrapagem Além disso, outras estratégias presa sobre essas necessidades e pode explorar as ineficiências Este é o domínio da arbitragem estrutura de fundo. A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito a divergência de desempenho da estratégia de desempenho backtested Isso pode acontecer por uma série de razões Nós já discutimos o viés prospectivo e viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests No entanto, algumas estratégias não tornam fácil de testar Para esses vieses antes da implantação Isso ocorre em HFT mais predominantemente Pode haver bugs no sistema de execução, bem como o comércio str O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime subseqüente à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudando o sentimento do investidor e os fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências Como o mercado se comporta e, portanto, a rentabilidade de sua estratégia. Gestão de Riscos. A peça final para o enigma negociação quantitativa é o processo de gestão de risco Risco inclui todos os preconceitos anteriores que discutimos Inclui o risco de tecnologia, tais como servidores co-localizado Na troca que desenvolve repentinamente um mau funcionamento do disco rígido Inclui o risco da corretora, tal como o corretor que faz a falência não tão louco como soa, dado o scare recente com o MF global Em resumo cobre quase tudo que poderia interferir com a execução negociando, Que há muitas fontes Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas assim que eu não vou tentar elucidar Sobre todas as possíveis fontes de risco aqui. A gestão de riscos também engloba o que é conhecido como otimização da alocação de capital, que é um ramo da teoria da carteira. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de diferentes estratégias e para os negócios dentro dessas estratégias. Uma área complexa e se baseia em algumas matemáticas não triviais O padrão da indústria pela qual alocação de capital ótimo e alavancagem das estratégias estão relacionados é chamado o critério de Kelly Uma vez que este é um artigo introdutório, eu não vou parar em seu cálculo O critério de Kelly faz alguns Pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiros nos mercados financeiros, por isso os comerciantes são muitas vezes conservadora quando se trata da implementação. Uma outra componente-chave da gestão de risco é lidar com o próprio perfil psicológico Há muitos viés cognitivos Que pode rastejar para a negociação Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia é deixado sozinho Um preconceito comum é o da aversão à perda em que uma posição perdedora não será fechada para fora devido à dor de ter que realizar uma perda Similarmente, os lucros podem ser feitos exame demasiado cedo porque o medo de perder um lucro já ganhado pode ser demasiado grande Outro comum Bias é conhecido como viés de recência Isso se manifesta quando os comerciantes colocar muita ênfase em eventos recentes e não a longo prazo Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância Estas muitas vezes podem levar a sub ou sobre alavancagem , O que pode causar blow-up, ou seja, o título da conta de equidade para zero ou pior ou lucros reduzidos. Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de finanças quantitativas literalmente arranhado a superfície do tópico em Este artigo e já está ficando bastante longa livros inteiros e papéis foram escritos sobre as questões que eu só deu uma ou duas frases para Por esse motivo, antes de aplicar para cotação de fundos quantitativa jo Bs, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de uma ampla experiência em estatística e econometria, com muita experiência na implementação, através de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Sofisticadas estratégias no final de alta freqüência, seu conjunto de habilidades é provável que incluem a modificação do kernel do Linux, CC, programação de montagem e otimização de latência de rede. Se você está interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, a minha primeira sugestão seria obter bom Na programação Minha preferência é construir tanto do grabber de dados, o backtester da estratégia eo sistema da execução por yourself como possível Se seu próprio capital estiver na linha, wouldn t você dorme melhor na noite que sabe que você testou inteiramente seu sistema e está ciente De suas armadilhas e questões específicas Terceirizar isso a um fornecedor, potencialmente economizando tempo no curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo . Começando com Trading quantitativo. Não parece possível, mas é com nossas estratégias de negociação algorítmica. Não parece possível Um sistema de negociação algorítmica com tanta identificação de tendência, análise de ciclo, comprar vender volumes de volume lateral, várias estratégias de negociação, Entrada dinâmica, preços de alvo e de parada e tecnologia ultra-rápida do sinal Mas é Na verdade, a plataforma algorítmica do sistema negociando de AlgoTrades é a única de seu tipo. Não mais procurarar pelos estoques quentes, os setores, as mercadorias, os índices, ou as opiniões do mercado da leitura Algotrades faz toda a pesquisa, sincronização e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica. AlgoTrades estratégias comprovadas podem ser seguidas manualmente por receber e-mail e SMS texto alertas, ou pode ser 100 hands-free negociação, cabe a você Você pode ativar Off negociação automatizada a qualquer momento para que você esteja sempre no controle de seu destino. Sistemas de negociação automatizada para Savvy Investors. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM ALGUMAS LIMITAÇÕES SEM RELAÇÃO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL TAMBÉM, DESDE QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODEM TER SOB OU COMPENSADO PELO IMPACTO, SE FOR ALGUM, DE CERTOS FACTORES DE MERCADO, COMO, POR FAVOR, A FALTA DE PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADA DE LIQUIDEZ EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT, NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO A CONTA SERÁ OU É POSSÍVEL PARA CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implícita que o uso do sistema de negociação algorítmica irá gerar renda ou garantir um lucro Há um risco substancial de perda associada com futuros de negociação e troca de valores negociados. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Esses resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que têm certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Também, porque esses negócios não foram realmente executados, esses resultados podem ter sub-ou Sobre-compensados pelo impacto, se for o caso, de certos factores de mercado, tais como a falta de liquidez Os programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao facto de serem concebidos com o benefício do retrospecto Nenhuma representação está a ser feita que qualquer conta Será ou será susceptível de obter lucros ou perdas semelhantes aos que estão sendo mostrados. 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