Quantitative Trading Strategies Forex

Trading quantitatif Qu'est-ce que le commerce quantitatif? Le commerce quantitatif consiste en des stratégies de négociation basées sur une analyse quantitative. Qui s'appuient sur des calculs mathématiques et le calcul des nombres pour identifier les opportunités commerciales. Comme le commerce quantitatif est généralement utilisé par les institutions financières et les hedge funds. Les transactions sont généralement de grande taille et peuvent impliquer l'achat et la vente de centaines de milliers d'actions et autres titres. Cependant, le commerce quantitatif est de plus en plus utilisé par les investisseurs individuels. RUPTURE Quantitative Trading Prix et le volume sont deux des entrées de données les plus courantes utilisées dans l'analyse quantitative comme les principaux intrants pour les modèles mathématiques. Les techniques de négociation quantitatives comprennent le négoce à haute fréquence. Négociation algorithmique et arbitrage statistique. Ces techniques sont rapides et ont généralement des horizons d'investissement à court terme. Beaucoup de commerçants quantitatifs sont plus familiers avec des outils quantitatifs, tels que les moyennes mobiles et les oscillateurs. Comprendre l'échange quantitatif Les commerçants quantitatifs tirent parti de la technologie moderne, des mathématiques et de la disponibilité de bases de données complètes pour prendre des décisions commerciales rationnelles. Les commerçants quantitatifs prennent une technique commerciale et en créent un modèle en utilisant les mathématiques, puis ils développent un programme informatique qui applique le modèle aux données historiques du marché. Le modèle est ensuite testé et optimisé. Si des résultats favorables sont obtenus, le système est alors mis en œuvre sur des marchés en temps réel avec un capital réel. La façon dont fonctionnent les modèles commerciaux de négociation peut être mieux décrite en utilisant une analogie. Considérez un rapport météorologique dans lequel le météorologue prévoit une chance de 90 de pluie pendant que le soleil brille. Le météorologue tire cette conclusion contre-intuitive par la collecte et l'analyse des données climatiques des capteurs dans toute la région. Une analyse quantitative informatisée révèle des modèles spécifiques dans les données. Lorsque ces modèles sont comparés aux mêmes tendances révélées par les données climatiques historiques (backtesting) et 90 sur 100 fois le résultat est la pluie, alors le météorologue peut tirer la conclusion avec confiance, d'où les prévisions 90. Les commerçants quantitatifs appliquent ce même processus au marché financier pour prendre des décisions commerciales. Avantages et inconvénients de l'échange quantitatif L'objectif de la négociation est de calculer la probabilité optimale d'exécuter un commerce rentable. Un trader typique peut effectivement surveiller, analyser et prendre des décisions de négociation sur un nombre limité de titres avant que le montant des données entrantes écrase le processus décisionnel. L'utilisation de techniques commerciales quantitatives éclaire cette limite en utilisant des ordinateurs pour automatiser les décisions de surveillance, d'analyse et de négociation. Surmonter l'émotion est l'un des problèmes les plus répandus avec le commerce. Qu'il s'agisse de la peur ou de la cupidité, lorsque le commerce, l'émotion sert seulement à étouffer la pensée rationnelle, qui conduit généralement à des pertes. Les ordinateurs et les mathématiques ne possèdent pas d'émotions, de sorte que le commerce quantitatif élimine ce problème. Le commerce quantitatif a ses problèmes. Les marchés financiers sont parmi les entités les plus dynamiques qui existent. Par conséquent, les modèles commerciaux quantitatifs doivent être aussi dynamiques pour réussir systématiquement. Beaucoup de commerçants quantitatifs développent des modèles qui sont temporairement rentables pour la condition de marché pour laquelle ils ont été développés, mais ils échouent finalement quand les conditions de marché changent. Vue d'ensemble simple de l'analyse quantitative Tous les hauts et les bas potentiels associés à investir peuvent éclipser le Objectif ultime - gagner de l'argent. Dans un effort pour se concentrer sur ce dernier et éliminer le premier, l'approche quantitative à investir cherche à prêter attention au nombre au lieu des intangibles. Entrez les Quants Harry Markowitz est généralement crédité de commencer le mouvement d'investissement quantitatif quand il a publié une sélection de portefeuille dans le Journal of Finance en Mars de 1952. Markowitz utilisé mathématiques pour quantifier la diversification et est cité comme un des premiers à adopter le concept que les modèles mathématiques Pourrait s'appliquer à l'investissement. Robert Merton, pionnier de la théorie financière moderne, a remporté un prix Nobel pour son travail de recherche sur les méthodes mathématiques de tarification des dérivés. Le travail de Markowitz et Merton a jeté les bases de l'approche quantitative (quant) à l'investissement. Contrairement aux analystes de placement qualitatifs traditionnels, les quants ne visitent pas les entreprises, ne rencontrent pas les équipes de direction ou ne recherchent pas les produits que les entreprises vendent dans le but d'identifier un avantage concurrentiel. Ils ne connaissent pas souvent les aspects qualitatifs des entreprises dans lesquelles ils investissent, en se fondant uniquement sur les mathématiques pour prendre des décisions d'investissement. Les gestionnaires de hedge funds ont embrassé la méthodologie et les progrès de la technologie informatique qui ont fait progresser le domaine, car des algorithmes complexes pouvaient être calculés en un clin d'oeil. Le champ a prospéré pendant le boom et le buste de dotcom. Car les quants évitaient en grande partie la frénésie du bogue technologique et de l'effondrement du marché. Tandis qu'ils trébuchaient dans la Grande Récession. Quant, les stratégies quantitatives restent en usage aujourd'hui et ont gagné une attention notable pour leur rôle dans le trading à haute fréquence (HFT) qui s'appuie sur les mathématiques pour prendre des décisions commerciales. L'investissement quantitatif est également largement pratiqué à la fois comme une discipline autonome et en conjonction avec l'analyse qualitative traditionnelle à la fois pour l'amélioration du rendement et l'atténuation des risques. Data, Data Everywhere La montée de l'ère informatique a permis de crypter d'énormes volumes de données en des périodes de temps extrêmement courtes. Cela a conduit à des stratégies de négociation quantitative de plus en plus complexes, car les commerçants cherchent à identifier des modèles cohérents, à modéliser ces modèles et à les utiliser pour prédire les mouvements de prix des titres. Les quants mettent en œuvre leurs stratégies en utilisant des données accessibles au public. L'identification des modèles leur permet de mettre en place des déclencheurs automatiques pour acheter ou vendre des titres. Par exemple, une stratégie de négociation basée sur les modèles de volumes de transactions peut avoir identifié une corrélation entre le volume des transactions et les prix. Donc, si le volume de négociation sur un stock particulier augmente lorsque le prix des actions atteint 25 par action et baisse lorsque le prix atteint 30, un quant pourrait mettre en place un achat automatique à 25,50 et automatique de vendre à 29,50. Des stratégies similaires peuvent être basées sur les bénéfices, les prévisions de bénéfices, les surprises de gains et l'abondance d'autres facteurs. Dans chaque cas, les commerçants purs ne se soucient pas des perspectives de ventes de l'entreprise, l'équipe de gestion, la qualité du produit ou tout autre aspect de son entreprise. Ils placent leurs ordres pour acheter et vendre basés strictement sur les nombres comptabilisés dans les modèles qu'ils ont identifiés. Au-delà des gains Analyse quantitative peut être utilisé pour identifier les modèles qui peuvent se prêter à métiers de la sécurité rentable, mais ce n'est pas sa seule valeur. Alors que faire de l'argent est un objectif que chaque investisseur peut comprendre, l'analyse quantitative peut également être utilisé pour réduire les risques. La poursuite des rendements dits ajustés au risque implique la comparaison de mesures de risque comme l'alpha. bêta. R-squared. L'écart-type et le ratio de Sharpe afin d'identifier l'investissement qui fournira le plus haut niveau de rendement pour le niveau de risque donné. L'idée est que les investisseurs ne devraient pas prendre plus de risque que nécessaire pour atteindre leur niveau de rendement ciblé. Donc, si les données révèlent que deux investissements sont susceptibles de générer des rendements similaires, mais que celui-ci sera beaucoup plus volatil en termes de fluctuations des prix à la hausse et à la baisse, les quants (et le bon sens) recommanderaient l'investissement moins risqué. Encore une fois, les quants ne se soucient pas de qui gère l'investissement, ce que son bilan ressemble, quel produit l'aide à gagner de l'argent ou tout autre facteur qualitatif. Ils se concentrent entièrement sur les chiffres et choisissent l'investissement qui (mathématiquement parlant) offre le plus faible niveau de risque. Les portefeuilles de parité de risque sont un exemple de stratégies quantitatives en action. Le concept de base implique de prendre des décisions d'allocation d'actifs fondées sur la volatilité du marché. Lorsque la volatilité diminue, le niveau de prise de risque dans le portefeuille augmente. Lorsque la volatilité augmente, le niveau de prise de risque dans le portefeuille diminue. Pour rendre l'exemple un peu plus réaliste, envisager un portefeuille qui divise ses actifs entre l'argent et un fonds indice SampP 500. À l'aide de l'indice de volatilité de l'indice des options du conseil de Chicago (VIX) comme indicateur de la volatilité boursière, lorsque la volatilité augmente, notre portefeuille hypothétique transférait ses actifs vers de l'argent. Lorsque la volatilité diminue, notre portefeuille transfère les actifs vers le fonds indiciel SampP 500. Les modèles peuvent être beaucoup plus complexes que ceux que nous mentionnons ici, y compris les actions, les obligations, les matières premières, les devises et d'autres investissements, mais le concept demeure le même. Quant trading est un processus décisionnel impartial. Les motifs et les nombres sont tout ce qui importe. Il s'agit d'une discipline buysell efficace, comme il peut être exécuté de manière cohérente, sans entrave par l'émotion qui est souvent associée à des décisions financières. C'est aussi une stratégie rentable. Puisque les ordinateurs font le travail, les entreprises qui s'appuient sur des stratégies quantitatives n'ont pas besoin d'embaucher des équipes d'analystes et de gestionnaires de portefeuille volumineuses et coûteuses. Ils n'ont pas non plus besoin de se déplacer dans le pays ou dans le monde pour inspecter les entreprises et rencontrer la direction pour évaluer les investissements potentiels. Ils utilisent simplement des ordinateurs pour analyser les données et exécuter les métiers. Mensonges, mensonges et statistiques est une citation souvent utilisée pour décrire la myriade de façons dans les données peuvent être manipulés. Alors que les analystes quantitatifs cherchent à identifier les modèles, le processus n'est nullement infaillible. L'analyse implique l'abattage à travers de vastes quantités de données. Choisir les bonnes données n'est en aucune façon une garantie, tout comme les modèles qui semblent suggérer certains résultats peuvent fonctionner parfaitement jusqu'à ce qu'ils ne. Même quand un modèle semble fonctionner, la validation des modèles peut être un défi. Comme chaque investisseur le sait, il n'y a pas de pari sûr. Points d'inflexion. Tels que le ralentissement boursier de 2008-2009, peut être difficile sur ces stratégies, comme les modèles peuvent changer soudainement. Il est également important de se rappeler que les données ne racontent pas toujours toute l'histoire. Les humains peuvent voir un scandale ou changement de gestion comme il se développe, alors qu'une approche purement mathématique ne peut pas nécessairement le faire. En outre, une stratégie devient moins efficace comme un nombre croissant d'investisseurs tentent de l'employer. Les modèles qui fonctionnent deviendront moins efficaces à mesure que de plus en plus d'investisseurs tenteront de tirer profit de celui-ci. La ligne de fond De nombreuses stratégies d'investissement utilisent un mélange de stratégies quantitatives et qualitatives. Ils utilisent des stratégies quantitatives pour identifier les investissements potentiels et ensuite utiliser l'analyse qualitative pour faire passer leurs efforts de recherche au niveau suivant pour identifier l'investissement final. Ils peuvent également utiliser un aperçu qualitatif pour sélectionner les investissements et les données quantitatives pour la gestion des risques. Tandis que les stratégies d'investissement quantitatives et qualitatives ont leurs partisans et leurs critiques, les stratégies n'ont pas besoin d'être mutuellement exclusives.