Forex quantitative trading strategies

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem 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 Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e Desvantagens da Negociação Quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a 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 esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual foram desenvolvidos, mas falham em última instância quando as condições de mercado mudam. Estratégias Quantitativas - São para Você As estratégias de investimento quantitativas evoluíram em ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos , Mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles são normalmente executados por equipes altamente educadas e usar modelos proprietários para aumentar sua capacidade de bater o mercado. Há mesmo off-the-shelf programas que são plug-and-play para aqueles que procuram simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testado, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se esgotam, estratégias quanti está sujeita aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A história Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base de diversificação de carteiras com base na moderna teoria da carteira. O uso de finanças e cálculos quantitativos levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a Black-Scholes fórmula de precificação opção, que não só ajuda os investidores preço opções e desenvolver estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso retorna. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos lá fora como quants que desenvolvê-los, e todos afirmam ser o melhor. Um dos pontos de venda mais vantajosos é que o modelo, e, em última instância, o computador, faz a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa pode experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias de Quant são agora aceitas na comunidade de investimento e geridas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles normalmente vão pelo nome alfa geradores. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como em O Mágico de Oz, alguém está por trás da cortina de condução do processo. Como com qualquer modelo, seu somente tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back offices. Mas como os modelos de quant tornou-se mais comum, o back office está se movendo para a frente do escritório. Benefícios de estratégias Quant Enquanto a taxa de sucesso global é discutível, a razão de algumas estratégias quant trabalho é que eles são baseados em disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem ser baseados em tão poucas como algumas relações como P / E. Dívida para capital próprio e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem sucedidas podem pegar em tendências em seus estágios iniciais como os computadores constantemente executar cenários para localizar ineficiências antes que outros fazem. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de grau como 1-5 ou A-F dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Quant modelos também abrem variações de estratégias como longo, curto e longo / curto. Fundos quantos bem sucedidos mantêm um olho afiado no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant funcionam normalmente em uma base de custo mais baixo porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de estratégias Quant Há razões por que tantos investidores não abraçar totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, apenas como muitos parecem ser malsucedido. Infelizmente para a reputação dos quants, quando falham, falham grande. Long-Term Capital Management foi um dos mais famosos fundos de hedge, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas premiados com o Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante os anos 90, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorar as ineficiências, mas usando o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluem a possibilidade de que o governo russo poderia inadimplência em parte de sua própria dívida. Esse evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada pelo caos causado pela alavancagem. A LTCM estava tão envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiou LTCM para evitar quaisquer danos adicionais. Esta é uma das razões pelas quais os fundos podem fracassar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe forte quant será constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro cada vez. Quant fundos também podem se tornar oprimido quando a economia e os mercados estão experimentando maior do que a volatilidade média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Quant fundos também podem representar um perigo quando eles são comercializados como à prova de urso ou são baseados em estratégias de curto. Prevendo recessões. Usando derivativos e alavancagem de combinação pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem a notícia. Bottom Line As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas negras de back office para ferramentas de investimento mainstream. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes nos negócios e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos têm incluído todas as entradas direita e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quant são rigorosamente testados até que funcionam, a sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o estilo de estilo de investimento tem seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Ser coerente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia para tratar as estratégias quant como um estilo de investimento e combiná-lo com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada. SISTEMAS DE TRADING Rethink Strategy, Think RQ. Na RQ, concentramo-nos no desenvolvimento, implementação e monitoramento de sistemas de negociação quantitativos e algorítmicos. Nos mercados financeiros eletrônicos, o quant e algo trading é definido como a aplicação sistemática de estratégias de negociação através do uso de programas de computador. Nossos modelos são desenvolvidos por nossa equipe de profissionais de mercado composta de comerciantes, estrategistas e programadores utilizando investigação abrangente e rigorosa. A abordagem RQs é eliminar ou mitigar as decisões comerciais impulsionadas pela emoção, indisciplina, paixão, ganância e / ou medo, além de outros fatores que contribuem para o erro humano. Para avaliar um sistema de negociação, deve-se entender a estratégia ea gestão de riscos que está sendo implementada. Você também deve aprender o máximo que puder sobre o desenvolvedor. No RQ nós damos boas-vindas e incentivamo-lo a conhecer-nos em uma base um-em-um. Estratégias de Negociação de Alto Desempenho em Várias Classes de Activos O RQ Einstein é um modelo quantitativo concebido para atribuições específicas, tais como explorar oportunidades de negociação de curta duração. No centro da estratégia está um código proprietário RQ com algoritmos voltados para o futuro, projetados para prever e pesquisar níveis de preços potencialmente importantes nos mercados. O foco é ser oportunista às atividades associadas à volatilidade nesses níveis críticos. É um modelo alfa, portanto, mais eficaz quando aplicado em várias classes de ativos. INDICADORES DE NEGOCIAÇÃO Um modelo quantitativo focado na ciência da negociação A função múltipla RQ-Techs é projetada para ajudar comerciantes ativos a ganhar clareza quando os mercados parecem estar no caos. O DMS, nosso indicador de sentimento de mercado dinâmico proprietário, fornece uma identificação quantitativa das correlações de risco e de risco em tempo real. O indicador de velocidade do Nextreme ajuda os comerciantes a identificar onde o ímpeto está se desenvolvendo nos mercados e os algoritmos prospectivos do Navigator são fundamentais para a ação preditiva dos preços. Uma Abordagem Sistemática Construída para Ajudar Comerciantes Discrecionais Como um pacote abrangente de indicadores, o GnosTICK é projetado para fornecer aos comerciantes acesso a métodos inovadores para tirar lucros dos mercados enquanto controla o risco. O conceito, métodos e ferramentas são delineados em um formato fácil de entender passo a passo. A metodologia de GnosTICKs para negociar os mercados é baseada nas probabilidades eo objetivo é manter as probabilidades em seu favor. A lógica exata é revelada com todas as regras necessárias necessárias para a compreensão do conhecimento e procedimento que impulsiona o algoritmo GnosTICK. Um método dinâmico da previsão para mercados múltiplos O canal de RQ é um indicador projetado para tarefas múltiplas, tais como prever níveis chaves nos mercados poised para oportunidades negociando. O indicador foi desenvolvido para estilos diferentes de participants do mercado including o posição, o balanço e os comerciantes do dia. A abordagem principal é estar atento e ciente dos níveis vitais de preços com o potencial de ação volátil de preços associada às atividades de comerciantes ativos e participantes do mercado. EXECUÇÃO DE COMÉRCIO AUTOMÁTICA Automatize a sua execução comercial A plataforma Advanz Auto4X toma seus sinais de estratégia TradeStation e automatiza sua execução para várias empresas de compensação. Ele é projetado para ser poderoso, flexível e preciso para atender às necessidades dos complexos departamentos comerciais institucionais. Ele também é projetado para ser simples e eficiente para um comerciante individual. 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Os sinais de negociação podem ser encaminhados para melhores preços de oferta / oferta de várias empresas de compensação para obter execuções ótimas. FUTUROS, OPÇÕES E NEGOCIAÇÃO DE FORNECIMENTOS DE MATERIAIS ENVOLVEM RISCOS SUBSTANCIOSOS E NÃO SÃO ADEQUADOS PARA TODOS OS INVESTIDORES. CLIQUE AQUI PARA UM DIFUSÃO DE RISCO COMPLETOQuantocracy é um dos principais sites de agregador de links quant. Eu leio diariamente e eu sugiro fortemente que você verifique se você quiser ficar no topo da notícia na blogosfera quant: Bem-vindo ao seu recurso FREE Algorithmic Trading, onde você vai aprender a desenvolver estratégias rentáveis ​​de negociação algorítmica e ganhar uma carreira em Quantitativo. Últimos artigos Por Michael Halls-Moore em 28 de setembro de 2017 Este é um post curto para que os leitores do QuantStart saibam que eu estarei falando em alguns eventos em Nova York e Cingapura nos próximos meses: Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 27 de setembro de 2017 No artigo anterior da série Hidden Markov Modelos foram introduzidos. Eles foram discutidos no contexto da classe mais ampla de Modelos de Markov. Eles foram motivados pela necessidade de comerciantes quantitativos terem a capacidade de detectar regimes de mercado, a fim de ajustar como suas estratégias quant são gerenciadas. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 21 de setembro de 2017 Anteriormente em QuantStart consideramos os fundamentos matemáticos de State Space Models e Kalman Filters. Bem como a aplicação da biblioteca pykalman a um par de ETFs para ajustar dinamicamente uma relação de hedge como base para uma estratégia de negociação de reversão média. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 6 de setembro de 2017 O mundo das finanças quantitativas continua a evoluir a um ritmo rápido. Mesmo nos últimos quatro anos da existência deste site, o mercado de postos de trabalho quantitativos mudou significativamente. Neste artigo descrevemos essas mudanças. O conselho em o que é provável ser na demanda nos próximos anos será aplicável ambos àqueles ainda na instrução assim como aqueles que pensam adiante a uma mudança da carreira. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 5 de setembro de 2017 Um desafio consistente para os comerciantes quantitativos é a modificação freqüente de comportamento dos mercados financeiros, muitas vezes de forma abrupta, devido à mudança dos períodos de política governamental, ambiente regulatório e outros efeitos macroeconômicos. Tais períodos são conhecidos coloquialmente como regimes de mercado e detectar tais mudanças é um processo comum, embora difícil, realizado por participantes de mercado quantitativos. Leia mais. IFexx 240 Brokers MT4 Suportado. Seu dinheiro, sua escolha. Escolha o corretor em que confia e mantenha o controle de todas as transações. 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