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.StrategyQuant - platform komputerowych generowanych przez komputer. Użyj StrategyQuant do budowy nowych zautomatyzowanych systemów obrotu na każdym rynku lub ramy czasowe. Generate 2017 - 2017, Wszelkie prawa zastrzeżone. Ostrzeżenie o wysokim ryzyku inwestycyjnym Handel walutami obrachunkowymi i / lub umowami o różnice w stopie depozytowej charakteryzuje się wysokim poziomem ryzyka i może nie być odpowiedni dla wszystkich inwestorów Możliwość utrzymania strat przekraczając swoje zdeponowane fundusze i dlatego nie należy spekulować kapitałem, że nie można sobie pozwolić na utratę Informacje dostarczone są tylko ogólnymi poradami, które nie uwzględniają Twoich celów, sytuacji finansowej ani potrzeb Nie należy traktować go jako osobistego doradztwa. s Guide to Quantitative Trading. W tym artykule mam zamiar przedstawić Państwu niektóre podstawowe pojęcia, które towarzyszą end-to-end quantit ative trading system Ten post ma nadzieję służyć dwiema grupami odbiorców Pierwszy będzie osobą starającą się o pracę w funduszu jako przedsiębiorca ilościowy Drugie będą osoby, które chcą spróbować założyć własne handlowe algorytmiczne handel business. Quantitative trading jest bardzo wyrafinowany obszar finansów kwantowych Może zająć znaczną ilość czasu na zdobycie niezbędnej wiedzy, 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 handlowej strategii, aspekty technologiczne stają się znacznie bardziej istotne. Zrozumienie CC będzie miało zasadnicze znaczenie. System handlu ilościami składa się z czterech głównych elementów. Identyfikacja strategiczna - znalezienie strategii, wykorzystanie krawędzi i decydując się na częstotliwość obrotu. Strategiczne testowanie wsteczne - uzyskiwanie danych, analiza wyników strategii i r emisja błędów. Execution System - łączenie z brokerem, zautomatyzowanie handlu i minimalizowanie kosztów transakcji. Risk Management - optymalna alokacja kapitału, wielkość zakładu Kelly kryterium i psychologia handlu. Zacznijmy od spojrzenia na to, jak zidentyfikować strategię handlową. Stategia Identyfikacja. Wszystkie procesy obrotu ilościowego zaczynają się od początkowego okresu badań. Ten proces badawczy obejmuje znalezienie strategii, sprawdzenie, czy strategia pasuje do portfolio innych strategii, na jakie można się uruchomić, uzyskiwanie jakichkolwiek danych niezbędnych do przetestowania strategii i starania się zoptymalizować strategia 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 to dość proste w znalezieniu rentownych strategii poprzez różne źródła publiczne Academics regularnie publikują teoretyczne wyniki handlowe, choć głównie brutto koszty transakcji Ilościowe blogi finansowe omówią strategie szczegółowo Czasopisma branżowe pokaże niektóre strategie stosowane przez fundusze. Możesz zadać pytanie, dlaczego poszczególne osoby i firmy chętnie dyskutują o ich korzystnych strategiach, zwłaszcza gdy wiedzą, że inni napędzają handel mogą zaprzestać tej strategii od długotrwałego pracy 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. najlepszym sposobem na stworzenie 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 będzie należało do kategorii średniego odwrotu i tendencji do podtrzymywania się tendencji Strategia zwrotu średniego jest próbą wykorzystywania faktu, że średnia długoterminowa na szeregach cenowych, takich jak rozłożenie między dwoma skorelowanymi aktywa i że krótkoterminowe odchylenia od tej wartości ostatecznie powrócą Strategia dynamiki próbuje wykorzystać zarówno psychologię inwestorów, jak i dużą strukturę funduszy przez zahamowanie przebiegu tendencji rynkowej, która może zbliżyć się w jednym kierunku i postępuj zgodnie z tą tendencją, dopóki nie odwróci się. Kolejnym ważnym aspektem obrotu ilościowego jest częstotliwość strategii handlowej. Niska częstotliwość handlu LFT ogólnie odnosi się do każdej strategii, która posiada aktywa dłuższe niż dzień obrotu. Odpowiednio, handel na wysokim poziomie HFT ogólnie odnosi się do strategii, która posiada intraday aktywów Ultra-wysokiej częstotliwości handlu UHFT odnosi się do strategii, które przechowują aktywa na sekundę i milisekundy Jako praktykujący handel detaliczny HFT i UHFT są z pewnością możliwe, ale tylko ze szczegółową wiedzą na temat stosu technologii handlowych i porządku dynamika książki W tym wstępnym artykule wygrałem omówić te aspekty Gdy określono strategię lub zestaw strategii, należy teraz przetestować rentowność danych historycznych. Jest to dziedzina testów wstecznych. Strategia Backtesting. Celem testu wstępnego jest dostarczenie dowodów na to, że strategia identyfikowana za pomocą powyższego procesu jest opłacalna, gdy stosuje się je zarówno do danych historycznych, jak i poza próbkami. Określa oczekiwanie, jak strategia ta będzie realizowana w realnym świecie. Jednakże testowanie wsteczne NIE jest gwarancją sukcesu, z różnych powodów Jest to chyba najbardziej subtelny obszar ilościowy ponieważ wymaga wielu starań, które muszą 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 backtestingu obejmują dostępność i czystość danych historycznych, faktoring w realistycznych kosztach transakcji i podejmowanie decyzji na temat solidnej platformy backtestingowej s koszty transakcji dalej w sekcji Systemy wykonawcze poniżej. Kiedy określono strategię, konieczne jest uzyskanie danych historycznych, za pomocą których przeprowadzić testy i, być może, udoskonalenie Istnieje znaczna liczba dostawców danych we wszystkich klasach aktywów koszty generalnie skalowane z jakością, głębokością i terminowością danych Tradycyjnym punktem wyjścia dla początkujących kupców kwantowych co najmniej na poziomie detalicznym jest skorzystanie z bezpłatnego zestawu danych z Yahoo Finance, któremu nie dałem się zwracać zbytnio do dostawców, raczej chciałbym jak skoncentrować się na ogólnych kwestiach, jeśli chodzi o zestawy danych historycznych. Główne obawy dotyczące danych historycznych obejmują dokładność czyszczenia, przesunięcie przetrwania i dostosowanie do działań korporacyjnych, takich jak dywidendy i podziały zapasów. Dokładność dotyczy ogólnej jakości danych - czy to zawiera błędy Błędy mogą być czasami łatwe do zidentyfikowania, np. z filtrem antypoślizgowym, który wykryje nieprawidłowe kolce w serii czasowej dane i poprawne dla nich W innym czasie mogą być bardzo trudne do wykrycia Często konieczne jest, aby mieć dwóch lub więcej dostawców, a następnie sprawdzić wszystkie ich dane względem siebie. Surwedycje stronniczości często jest cechą wolnych lub tanich zestawów danych Zestaw danych z Odchylenie z tytułu przetrwania oznacza, że nie zawiera aktywów, 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, jako historycy zwycięzcy zostały już wybrane. Działania zbiorowe obejmują działania logistyczne prowadzone przez firmę, które zwykle powodują stopniową zmianę ceny surowej, która nie powinna być uwzględniana przy obliczaniu zwrotów ceny. Dopłaty do dywidend i podziałów akcji są wspólne sprawcy W procesie każdego z tych działań konieczne jest przeprowadzenie procesu zwanego korektą wsteczną Trzeba bardzo uważać, aby nie mylić zapasu sp świeci się z prawdziwą korektą zysków Wielu przedsiębiorców zostało złowionych przez działanie korporacyjne. W celu przeprowadzenia procedury testowej należy skorzystać z platformy oprogramowania Masz do wyboru między dedykowanym oprogramowaniem typu backtest, takim jak Tradestation, platformą numeryczną takich jak Excel czy MATLAB lub pełna implementacja niestandardowa w języku programowania takim jak Python czy CI zyskały zbyt dużo na Tradestation lub podobnych, Excel lub MATLAB, ponieważ wierzę w tworzenie pełnego stosu technologii wewnątrz firmy z powodów opisanych poniżej korzyści wynikające z takiego działania polega na tym, że oprogramowanie i system wykonania testów mogą być ściśle zintegrowane, nawet przy bardzo zaawansowanych strategiach statystycznych. W szczególności w strategiach HFT konieczne jest użycie niestandardowej implementacji. Kiedy testowanie systemu wymaga sprawdzenia ilościowego dobrze wykonuje się Standardy przemysłowe dotyczące strategii ilościowych są maksymalnym wypłatem i wskaźnikiem Sharpe Maksymalne wycofanie charakteryzuje l argest spadek wartości szczytowej do najmniejszej na krzywej equity na koncie w określonym przedziale czasowym zwykle rocznym Najczęściej cytowany jako procentowa strategia LFT będzie miała większe rozbieżności niż strategie HFT ze względu na szereg czynników statystycznych Historyczny test wyników pokazują ostatnie maksymalne 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, nadwyżka zwroty odnosi 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, a różnica między ceną zapytaj o cenę papierów wartościowych będących w obrocie Proszę zauważyć, że spread nie jest stały i zależy od aktualnej płynności, tj. dostępności zleceń kupna sprzedaży w znaku towarowym et. Tranność może powodować różnicę między niezwykle dochodową strategią o dobrym współczynniku Sharpe a wyjątkowo nierentowną strategią ze strasznym współczynnikiem Sharpe To może być wyzwaniem dla prawidłowego przewidywania kosztów 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, z tych powodów 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 struktury funduszy arbitrage. Ostatnim ważnym zagadnieniem dla systemów egzekwowania jest rozbieżność wyników strategii z wyników testów zwrotnych. Może się to zdarzyć z kilku powodów. Dyskutowaliśmy już na bieżąco na uprzedzeniach i optymalizacji stronniczości, przy rozważaniu testów wstecznych. Jednak niektóre strategie nie powodują tego łatwa do przetestowania w przypadku tych uprzedzeń przed wdrożeniem 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 podlegające zmianom w systemie po wdrożeniu strategii Nowe otoczenia regulacyjne, zmieniające się nastroje inwestorów i zjawiska makroekonomiczne mogą prowadzić do rozbieżności w sposobie zachowania rynku, a tym samym do opłacalności strategii. Zarządzanie ryzykiem. Koszt końcowy do obrotu ilościowego puzzle to proces zarządzania ryzykiem Ryzyko obejmuje wszystkie poprzednie uprzedzenia, które omówiliśmy Obejmuje technologię ryzyko gy, takie jak serwery współlokowane na giełdzie nagle rozwinięcie usterki dysku twardego Obejmuje to ryzyko pośrednictwa, takie jak bankructwo brokera nie tak szalone, jak to się wydaje, biorąc pod uwagę ostatni strach z MF Global W skrócie obejmuje prawie wszystko, mogłoby zakłócić implementację handlu, której jest wiele źródeł Całe książki zajmują się zarządzaniem ryzykiem w strategiach ilościowych, więc nie będę próbował wyjaśnić wszystkich możliwych źródeł ryzyka. Zarządzanie ryzykiem obejmuje również tzw. optymalną alokację kapitału która jest filarem teorii portfelowych Jest to metoda, za pomocą której kapitał jest przydzielany do różnych strategii i transakcji w ramach tych strategii Jest to skomplikowany obszar i opiera się na nietypowych matematykach Standard branżowy, w ramach którego optymalna alokacja kapitału i powiązania strategii są nazywane kryterium Kelly Ponieważ jest to wstępny artykuł, nie wygrałem na jego rachunku jonowy Kryterium Kelly zawiera pewne założenia dotyczące statystycznego charakteru zysków, które często nie są prawdziwe na rynkach finansowych, więc handlarze są często konserwatywni jeśli chodzi o realizację. Innym kluczowym elementem zarządzania ryzykiem jest zaradzenie własnemu psychologicznemu profil Istnieje wiele kognitywnych uprzedzeń, które mogą się rozwijać w handlu Chociaż jest to mniej problematyczne w handlu algorytmicznym, jeśli strategia pozostanie bez znaczenia Wspólną stronniczością jest brak awersji do strat, w których utrata pozycji nie zostanie zamknięta z powodu bólu posiadania aby zrealizować stratę Podobnie zyski mogą zostać podjęte zbyt wcześnie, bo strach przed utratą już zyska może być zbyt wielka Kolejna wspólna tendencja jest znana jako tendencja recent Ujawnia się to, gdy handlowcy kładą zbyt duży nacisk na ostatnie wydarzenia, a nie na dłuższy termin To oczywiście klasyczna para emocjonalnych uprzedzeń - bojaźń i chciwość Mogą często doprowadzić do nadmiernego lub nadmiernego pobudzenia, czyli na rachunku kapitałowym zmierzającym do zera lub gorsze lub obniżone zyski. Widać, że handel ilościowy jest niezwykle skomplikowanym, acz bardzo interesującym, obszarem finansów ilościowych, dosłownie podrapałem się na powierzchnię tego tematu i już jest dosyć długie Całe księgi i gazety zostały napisane w kwestiach, na które wygłaszałem tylko dwa lub dwa wyroki W związku z tym, przed ubieganiem się o ilościowe zlecenia kupna funduszu, konieczne jest przeprowadzenie znacznej liczby badań wstępnych musisz mieć bogate doświadczenie w dziedzinie statystyk i ekonometrii, z dużym doświadczeniem we wdrażaniu, za pomocą języka programowania, takiego jak MATLAB, Python lub R W celu uzyskania bardziej wyrafinowanych strategii na wyższym końcu częstotliwości, zestaw umiejętności prawdopodobnie zawiera modyfikację jądra Linux , CC, programowania montażu i optymalizacji opóźnienia sieci. Jeśli jesteś zainteresowany próbą stworzenia własnych algorytmicznych strategii handlowych, mój pierwszy sugestia byłoby dobre w programowaniu Moje preferencje to zbudowanie jak największej ilości danych grabber, backtester strategiczny i system egzekwowania, jak tylko możliwe Jeśli twoja własna stolica jest na linii, nie spało lepiej w nocy wiedząc, że masz w pełni przetestował system i zdał sobie sprawę z jego pułapek i szczególnych problemów. Outsourcing tego dostawcy, a potencjalnie oszczędności czasu w krótkim okresie, może być bardzo kosztowny w perspektywie długoterminowej. Wystarczy zacząć z ilościowym handlem.
No comments:
Post a Comment