Quantitative Trading Strategies Fx




Quantitative Trading Strategies FxQuantitative Trading Was ist Quantitative Trading Quantitative Trading besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage der quantitativen Analyse. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stutzen, um Handelsmoglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedge-Fonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel gro? und konnen den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch haufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitative Trading Preis und Volumen sind zwei der haufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben fur mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken umfassen Hochfrequenzhandel. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Handler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verstandnis des quantitativen Handels Quantitative Handler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfugbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Handler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann ruckgangig gemacht und optimiert. Werden gunstige Ergebnisse erzielt, wird das System dann in Realmarkten mit Realkapital umgesetzt. Wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lasst sich am besten anhand einer Analogie beschreiben. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, wahrend die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt werden, und 90 von 100 mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Handler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit eines rentablen Handels zu berechnen. Ein typischer Handler kann effektiv uberwachen, analysieren und handeln Entscheidungen uber eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten uberwaltigt den Entscheidungsprozess. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern zur Automatisierung der Uberwachungs-, Analyse - und Handelsentscheidungen. Uberwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Angst oder Habgier, beim Handel, Emotionen dienen nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel fuhrt zu Verlusten. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmarkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher mussen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Trader entwickeln Modelle, die fur die Marktbedingungen, fur die sie entwickelt wurden, vorubergehend profitabel sind, aber letztendlich scheitern, wenn sich die Marktbedingungen andern. Quant Strategies - sind sie fur Sie Quantitative Anlagestrategien haben sich zu sehr komplexen Werkzeugen mit dem Aufkommen moderner Computer entwickelt , Aber die Strategien Wurzeln gehen zuruck uber 70 Jahre. Sie werden typischerweise von hochgebildeten Teams geleitet und verwenden proprietare Modelle, um ihre Fahigkeit, den Markt zu schlagen, zu erhohen. Es gibt sogar off-the-shelf-Programme, die Plug-and-Play fur diejenigen, die Einfachheit suchen. Quant Modelle arbeiten immer gut, wenn zuruck getestet, aber ihre tatsachlichen Anwendungen und Erfolgsquote sind umstritten. Wahrend sie scheinen, gut in den Stiermarkten zu arbeiten. Wenn Markte haywire gehen, Quant-Strategien unterliegen den gleichen Risiken wie jede andere Strategie. Die Geschichte Einer der Grundervater der Studie der quantitativen Theorie fur die Finanzierung angewendet wurde Robert Merton. Sie konnen sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwendig der Prozess vor dem Einsatz von Computern war. Weitere Theorien in der Finanzwirtschaft entwickelten sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschlie?lich der Grundlage der Portfolio-Diversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfolio-Theorie. Die Verwendung von quantitativen Finanzen und Kalkul fuhrte zu vielen anderen gemeinsamen Instrumenten, darunter eine der beruhmtesten, die Black-Scholes-Optionspreiskalkulation, die nicht nur Investorenpreisoptionen hilft und Strategien entwickelt, sondern dazu beitragt, die Markte mit Liquiditat in Einklang zu bringen. Bei Anwendung direkt auf Portfolio-Management. Das Ziel ist wie jede andere Anlagestrategie. Um Mehrwert, Alpha-oder Uberschussrenditen hinzuzufugen. Quants, wie die Entwickler genannt werden, komponieren komplexe mathematische Modelle, um Investitionsmoglichkeiten zu erkennen. Es gibt so viele Modelle gibt als Quants, die sie zu entwickeln, und alle behaupten, die besten zu sein. Eines von einem Quant Investment Strategies Best-Selling-Punkte ist, dass das Modell, und letztlich der Computer, macht die tatsachliche Kauf / Verkauf Entscheidung, nicht ein Mensch. Dies neigt dazu, jede emotionale Reaktion zu entfernen, die eine Person beim Kauf oder Verkauf von Investitionen erleben kann. Quant-Strategien sind jetzt in der Investment-Community akzeptiert und von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionellen Investoren. Sie gehen in der Regel durch den Namen Alpha-Generatoren. Oder Alpha-Gens. Hinter dem Vorhang Genau wie im Zauberer von Oz ist jemand hinter dem Vorhang, der den Prozess antreibt. Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Zwar gibt es keine spezifische Anforderung fur ein Quantum, die meisten Unternehmen mit Quant-Modelle kombinieren die Fahigkeiten der Investment-Analysten, Statistiker und die Programmierer, die den Prozess in den Computern Code. Aufgrund der Komplexitat der mathematischen und statistischen Modelle, ihre gemeinsame, um Anmeldeinformationen wie Absolventen und Doktoranden in Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sehen. Historisch gesehen haben diese Teammitglieder in den Backoffices gearbeitet. Aber als Quant-Modelle mehr alltaglich wurde, zieht das Back-Office zum Front Office. Vorteile von Quant Strategies Wahrend die allgemeine Erfolgsquote diskutabel ist, ist der Grund, warum einige Quant-Strategien funktionieren, dass sie auf Disziplin basieren. Wenn das Modell richtig ist, halt die Disziplin die Strategie, die mit Blitzgeschwindigkeitscomputern arbeitet, um Ineffizienzen in den Markten zu nutzen, die auf quantitativen Daten basieren. Die Modelle selbst konnen so wenig wie ein paar Verhaltnisse wie P / E aufbauen. Schulden zu Eigenkapital und Gewinnwachstum, oder verwenden Sie Tausende von Inputs zusammenarbeiten zur gleichen Zeit. Erfolgreiche Strategien konnen sich auf Trends in ihren fruhen Stadien, wie die Computer standig laufen Szenarien, um Ineffizienzen zu lokalisieren, bevor andere tun. Die Modelle sind in der Lage, eine sehr gro?e Gruppe von Investitionen gleichzeitig zu analysieren, wobei der traditionelle Analytiker kann nur auf wenige zu einem Zeitpunkt zu suchen. Der Screening-Prozess kann das Universum durch Grade Ebenen wie 1-5 oder A-F abhangig von dem Modell. Dies macht den eigentlichen Handelsprozess sehr einfach durch Investitionen in die hoch bewerteten Investitionen und den Verkauf der niedrigen bewertet. Quant-Modelle eroffnen auch Variationen von Strategien wie lang, kurz und lang / kurz. Erfolgreiche Quant Fonds halten ein scharfes Auge auf Risikokontrolle wegen der Natur ihrer Modelle. Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder Benchmark und verwenden Sektor und Industrie Gewichtungen in ihren Modellen. Dies ermoglicht es den Fonds, die Diversifizierung bis zu einem gewissen Grad zu kontrollieren, ohne das Modell selbst zu beeintrachtigen. Quant-Fonds in der Regel auf einer niedrigeren Kosten-Basis laufen, weil sie nicht brauchen, wie viele traditionelle Analysten und Portfolio-Manager, um sie auszufuhren. Nachteile von Quant Strategien Es gibt Grunde, warum so viele Investoren nicht vollstandig das Konzept der Vermietung einer Black Box laufen ihre Investitionen umfassen. Fur alle erfolgreichen quant Geld da drau?en, so viele scheinen erfolglos zu sein. Leider fur die Quants Reputation, wenn sie scheitern, scheitern sie gro?e Zeit. Das langfristige Kapitalmanagement war eines der bekanntesten quantitativen Hedgefonds, wie es von einigen der am meisten respektierten akademischen Fuhrer und zwei Nobel-Gedachtnis-pramierten Wirtschaftswissenschaftlern Myron S. Scholes und Robert C. Merton geleitet wurde. In den 90er Jahren erzielte ihr Team uberdurchschnittliche Renditen und lockte Kapital von allen Arten von Investoren an. Sie waren beruhmt dafur, nicht nur Ineffizienzen auszunutzen, sondern mit leichtem Zugang zu Kapital, um enorme Leveraged-Wetten auf Marktrichtungen zu schaffen. Die disziplinierte Natur ihrer Strategie schuf tatsachlich die Schwache, die zu ihrem Zusammenbruch fuhrte. Das langfristige Kapitalmanagement wurde Anfang 2000 liquidiert und aufgelost. Seine Modelle beinhalteten nicht die Moglichkeit, dass die russische Regierung ihre eigenen Schulden in Verzug setzen konnte. Dieses Ereignis verursachte Ereignisse und eine Kettenreaktion, die durch Hebel-verursachte Verwustung vergro?ert wurde. LTCM war so stark mit anderen Investitionsvorhaben beteiligt, dass sein Zusammenbruch die Weltmarkte beeintrachtigte und dramatische Ereignisse ausloste. Auf lange Sicht trat die Federal Reserve in Hilfe zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstutzt LTCM, um weitere Schaden zu verhindern. Dies ist einer der Grunde, die Quant-Fonds scheitern konnen, da sie auf historischen Ereignissen basieren, die moglicherweise keine zukunftigen Ereignisse enthalten. Wahrend ein starkes Quantum-Team standig neue Aspekte der Modelle hinzufugen wird, um zukunftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmoglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant Geldmittel konnen auch uberwaltigt werden, wenn die Wirtschaft und die Markte eine uberdurchschnittliche Volatilitat erfahren. Die Kauf - und Verkaufs-Signale konnen so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse hervorbringen kann. Quant-Fonds konnen auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als bear-proof vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Vorhersagen Abschwunge. Der Einsatz von Derivaten und die Kombination von Hebelwirkung kann gefahrlich sein. Eine falsche Umdrehung kann zu Implosionen fuhren, die haufig die Nachrichten bilden. Die Bottom Line Quantitative Anlagestrategien haben sich von Backoffice-Blackboxen zu Mainstream-Investitionstools entwickelt. Sie sind entworfen, um die besten Kopfe im Geschaft und die schnellsten Computer zu nutzen, um beide Ineffizienzen auszunutzen und Hebelwirkung verwenden, um Marktwetten zu machen. Sie konnen sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle alle richtigen Eingaben enthalten und sind flink genug, um abnorme Marktereignisse vorherzusagen. Auf der Kehrseite, wahrend Quant-Fonds rigoros zuruck getestet werden, bis sie funktionieren, ist ihre Schwache, dass sie auf historischen Daten fur ihren Erfolg beruhen. Wahrend Quant-Stil-Investitionen hat seinen Platz auf dem Markt, ist es wichtig, sich seiner Mangel und Risiken bewusst sein. Im Einklang mit Diversifizierungsstrategien. Ist es eine gute Idee, quant Strategien als Investing-Stil zu behandeln und kombinieren sie mit traditionellen Strategien, um eine richtige Diversifizierung zu erreichen. Quantitative Trading-Strategien Trades auf erwartete Corporate Events, wie erwartete Fusion oder Ubernahme oder Insolvenz Anmeldung. Auch als Risikoarbitrage bezeichnet. Relative Value Trading gegenuber dem direktionalen Handel Die meisten quantitativen Hedgefonds-Handels - und Investmentansatze fallen in eine von zwei Kategorien: diejenigen, die Relative Value-Strategien verwenden, und diejenigen, deren Strategien als Directional gekennzeichnet sind. Beide Strategien nutzen stark Computermodelle und statistische Software. Relative Value-Strategien versuchen, auf prognostizierbare Preisverhaltnisse (oftmals mittelwirksame Beziehungen) zwischen mehreren Vermogenswerten zu profitieren (zum Beispiel die Beziehung zwischen kurzfristigen US-Schatzanweisungsrenditen und langfristigen US-Staatsanleihenrenditen oder der Beziehung implizit Volatilitat in zwei verschiedenen Optionskontrakten). Directional Strategien, in der Regel typischerweise auf Trend-Following oder andere Muster-basierte Wege suggestiv fur Aufwarts-oder Abwartsmomentum fur ein Wertpapier oder eine Reihe von Wertpapieren (z. B. Wetten, long-dated US-Staatsanleihen Renditen erhohen oder die implizite Volatilitat wird Ablehnen). Relative Value-Strategien Haufige Beispiele fur Relative Value-Strategien beinhalten die Platzierung von relativen Wetten (dh den Kauf eines Vermogenswerts und den Verkauf eines anderen) auf Vermogenswerte, deren Kurse eng miteinander verknupft sind: Staatspapiere von zwei verschiedenen Landern Staatspapiere von zwei verschiedenen Langen bis zur Endfalligkeit Kredite und Pfandbriefe Der Unterschied in der impliziten Volatilitat zwischen zwei Derivaten Aktienkurse vs. Anleihekurse fur einen Unternehmensanleihen-Emittenten Corporate Bond Rendite Spreads vs. Credit Default Swap (CDS) Spreads Die Liste der potenziellen Relative Value Strategien ist sehr lang oben sind nur einige Beispiele. Es gibt drei sehr wichtige und haufig verwendete Relative-Value-Strategien, um sich dessen bewusst zu sein: Statistisches Arbitrage: Handel mit einer durchschnittlichen Trendwende der Werte ahnlicher Korbe von Vermogenswerten, die auf historischen Handelsbeziehungen basieren. Eine gemeinsame Form von Statistical Arbitrage, oder Stat Arb, Handel, ist bekannt als Equity Market Neutral Handel. In dieser Strategie werden zwei Aktienkorbe (ein langer Korb und ein kurzer Korb) ausgewahlt, mit dem Ziel, dass die relativen Gewichte der beiden Korbe das Nettoengagement von verschiedenen Risikofaktoren (Industrie, Geographie, Sektor usw .) Stat Arb konnte auch den Handel eines Indexes gegen eine ahnlich abgestimmte ETF oder einen Index im Vergleich zu einem einzelnen Unternehmensbestand beinhalten. Convertible Arbitrage: Erwerb von Wandelschuldverschreibungen von einem Unternehmen und gleichzeitig Verkauf der gleichen Unternehmen Stammaktien, mit der Idee, dass, sollte die Aktie einer bestimmten Gesellschaft sinken, wird das Ergebnis aus der Short-Position mehr als kompensieren Verlust an der Wandelanleihe Unter Berucksichtigung der Wandelanleihe als festverzinsliches Anlageinstrument. In ahnlicher Weise kann der Fonds bei einer Aufwartskursentwicklung der Stammaktien von der Umwandlung seiner Wandelschuldverschreibungen in die Aktie profitieren und diese Aktie zu Marktwerten um einen Betrag verkaufen, der Verluste aus ihrer Short-Position ubersteigt. Fixed Income Arbitrage: Handel mit festverzinslichen Wertpapieren in entwickelten Anleihemarkten, um wahrgenommene relative Zinsanomalien auszunutzen. Fixed Income Arbitrage Positionen konnen Staatsanleihen, Zinsswaps und Zins-Futures. Ein populares Beispiel fur diesen Handelstypus im Fixed Income Arbitrage ist der Basishandel, in dem man (kauft) Treasury Futures verkauft und eine entsprechende Menge der potenziell lieferbaren Anleihe kauft (verkauft). Hier wird ein Blick auf die Differenz zwischen dem Kassakurs einer Anleihe und dem angepassten Futures-Kontrakt (Futures-Kursumrechnungsfaktor) genommen und der Handel mit den Vermogenswerten entsprechend gehandelt. Directional Strategies Directional Trading-Strategien, in der Regel typischerweise auf Trend-Following oder andere Muster-basierte Wege suggestiv fur Aufwarts-oder Abwartsmomentum fur einen Sicherheitspreis. Directional Trading wird oft einige Aspekte der technischen Analyse oder Charting. Dies beinhaltet die Vorhersage der Richtung der Preise durch das Studium der Vergangenheit Preis-und Volumen Marktdaten. Die gehandelte Richtung kann die eines Vermogenswertes selbst sein (z. B. der Wechselkurs der Aktienkurse oder der Wechselkurs des Euro / US-Dollars) oder ein Faktor, der direkt den Vermogenspreis selbst beeinflusst (zB implizite Volatilitat fur Optionen oder Zinssatze) Fur Staatsanleihen). Der technische Handel kann auch die Verwendung von bewegten Durchschnitten, Bandern um die historische Standardabweichung von Preisen, Unterstutzungs - und Widerstandsniveaus und Anderungsraten umfassen. Typischerweise wurden technische Indikatoren nicht die einzige Grundlage fur eine quantitative Hedge Funds-Anlagestrategie darstellen. Quant Hedge Funds setzen viele zusatzliche Faktoren au?er den historischen Kurs - und Volumeninformationen ein. Mit anderen Worten, Quantitative Hedge Fonds, die Directional Trading-Strategien in der Regel haben insgesamt quantitative Strategien, die viel anspruchsvoller sind als die allgemeine technische Analyse. Dies ist nicht zu vermuten, dass Day-Trader nicht in der Lage, von technischen Analysison das Gegenteil profitieren konnen, konnen viele Impuls-basierte Trading-Strategien profitabel sein. Daher werden fur die Zwecke dieses Trainingsmoduls keine Verweisungen auf Quant Hedge Fund-Handelsstrategien ausschlie?lich auf technische Analysen basierende Strategien enthalten. Andere quantitative Strategien Andere quantitative Handelsansatze, die nicht leicht als Relative Value-Strategien oder Richtungsstrategien kategorisiert werden konnen, sind: High-Frequency Trading. Wo Handler versuchen, Preisunterschiede zwischen mehreren Plattformen mit vielen Trades im Laufe des Tages nutzen Managed Volatility-Strategien verwenden Futures und Forward-Kontrakte auf die Erzeugung niedriger, aber stabil, LIBOR-plus absolute Renditen, die Erhohung oder Verringerung der Zahl der Vertrage dynamisch wie konzentrieren Die zugrunde liegenden Volatilitaten von Aktien, Anleihen und anderen Markten. Managed Volatility Strategies haben in der Popularitat in den letzten Jahren aufgrund der jungsten Instabilitat sowohl Aktien-und Anleihenmarkte gewonnen. LarrWhat ist ein quantitatives Hedgefonds Top Quantitative Hedge Fundsrarr