Strategi analisis kuantitatif-trading

Strategi analisis kuantitatif-trading

Option-trading-broker-australia
X3-reuni-trading-system-extension-not-installed
Option-prop-trading-firm


Pokemon-trading-card-game-online-gameboy Apakah-trading-biner-options-worth-it Options-trading-advanced-strategies Smoothed-moving-average-metastock-formula Online-trading-card-database Trading-stamp-system

Perdagangan Kuantitatif Apa itu Perdagangan Kuantitatif Perdagangan kuantitatif terdiri dari strategi trading berdasarkan analisis kuantitatif. Yang mengandalkan perhitungan matematis dan perhitungan angka untuk mengidentifikasi peluang perdagangan. Karena perdagangan kuantitatif umumnya digunakan oleh lembaga keuangan dan hedge fund. Transaksi biasanya berukuran besar dan mungkin melibatkan pembelian dan penjualan ratusan ribu saham dan surat berharga lainnya. Namun, perdagangan kuantitatif menjadi lebih umum digunakan oleh investor perorangan. BREAKING DOWN Quantitative Trading Harga dan volume adalah dua input data yang lebih umum yang digunakan dalam analisis kuantitatif sebagai input utama untuk model matematis. Teknik perdagangan kuantitatif meliputi perdagangan frekuensi tinggi. Perdagangan algoritma dan arbitrase statistik. Teknik ini cepat terbakar dan biasanya memiliki cakrawala investasi jangka pendek. Banyak pedagang kuantitatif lebih mengenal alat kuantitatif, seperti moving averages dan oscillators. Memahami Perdagangan Kuantitatif Pedagang kuantitatif memanfaatkan teknologi modern, matematika dan ketersediaan database komprehensif untuk membuat keputusan perdagangan yang rasional. Pedagang kuantitatif mengambil teknik trading dan membuat model dengan menggunakan matematika, dan kemudian mereka mengembangkan program komputer yang menerapkan model tersebut ke data pasar historis. Model ini kemudian diulang dan dioptimalkan. Jika hasil yang menguntungkan tercapai, sistem ini kemudian diimplementasikan di pasar real-time dengan modal riil. Cara kerja model kuantitatif dapat digambarkan dengan menggunakan analogi. Pertimbangkan laporan cuaca di mana ahli meteorologi memperkirakan ada kemungkinan hujan saat matahari bersinar. Ahli meteorologi memperoleh kesimpulan berlawanan dengan mengumpulkan dan menganalisis data iklim dari sensor di seluruh area. Analisis kuantitatif terkomputerisasi menunjukkan pola spesifik dalam data. Bila pola ini dibandingkan dengan pola yang sama yang terungkap dalam data iklim historis (backtesting), dan 90 dari 100 kali hasilnya adalah hujan, maka ahli meteorologi dapat menarik kesimpulan dengan yakin, maka diperkirakan 90. Pedagang kuantitatif menerapkan proses yang sama ke pasar keuangan untuk membuat keputusan perdagangan. Keuntungan dan Kerugian Perdagangan Kuantitatif Tujuan trading adalah menghitung probabilitas optimal untuk mengeksekusi perdagangan yang menguntungkan. Seorang pedagang biasa dapat secara efektif memantau, menganalisa dan membuat keputusan perdagangan pada sejumlah sekuritas sebelum jumlah data masuk menguasai proses pengambilan keputusan. Penggunaan teknik perdagangan kuantitatif menerangi batas ini dengan menggunakan komputer untuk mengotomatisasi keputusan pemantauan, analisis, dan perdagangan. Mengatasi emosi adalah salah satu masalah yang paling meluas dengan perdagangan. Baik itu ketakutan atau keserakahan, saat berdagang, emosi hanya berfungsi untuk menahan pemikiran rasional, yang biasanya menyebabkan kerugian. Komputer dan matematika tidak memiliki emosi, jadi perdagangan kuantitatif menghilangkan masalah ini. Perdagangan kuantitatif memang memiliki masalah. Pasar keuangan adalah beberapa entitas paling dinamis yang ada. Oleh karena itu, model perdagangan kuantitatif harus dinamis agar konsisten sukses. Banyak pedagang kuantitatif mengembangkan model yang sementara menguntungkan untuk kondisi pasar dimana mereka dikembangkan, namun pada akhirnya mereka gagal saat kondisi pasar berubah. Ikhtisar Sederhana Analisis Kuantitatif Semua potensi tinggi, rendah, dan sentimen terkait dengan investasi dapat membayangi Tujuan akhir - menghasilkan uang. Dalam upaya untuk berfokus pada yang terakhir dan menghilangkan yang pertama, pendekatan kuantitatif terhadap investasi berusaha untuk memperhatikan angka-angka dan bukan benda tak berwujud. Masuki Quants Harry Markowitz umumnya dikreditkan dengan memulai gerakan investasi kuantitatif saat dia menerbitkan Seleksi Portofolio di Journal of Finance pada bulan Maret 1952. Markowitz menggunakan matematika untuk mengukur diversifikasi, dan dikutip sebagai pengadopsi awal konsep bahwa model matematika Bisa diaplikasikan pada investasi. Robert Merton, pelopor dalam teori keuangan modern, memenangkan Hadiah Nobel untuk penelitian karyanya mengenai metode matematis untuk menentukan harga derivatif. Karya Markowitz dan Merton meletakkan dasar bagi pendekatan kuantitatif (kuant) terhadap investasi. Tidak seperti analis investasi kualitatif tradisional, perusahaan tidak mengunjungi quants, bertemu dengan tim manajemen atau meneliti produk yang dijual perusahaan dalam upaya untuk mengidentifikasi keunggulan kompetitif. Mereka sering tidak tahu atau peduli dengan aspek kualitatif dari perusahaan tempat mereka berinvestasi, mengandalkan matematika semata-mata untuk membuat keputusan investasi. Manajer hedge fund memeluk metodologi dan kemajuan teknologi komputasi yang semakin maju di lapangan, karena algoritma kompleks dapat dihitung dalam sekejap mata. Lapangan berkembang selama boom dan bust dotcom. Sebagai quants sebagian besar menghindari kegilaan bust teknologi dan crash pasar. Sementara mereka tersandung di Resesi Hebat. Strategi kuantitatif tetap digunakan sampai sekarang dan mendapat perhatian penting untuk peran mereka dalam perdagangan frekuensi tinggi (HFT) yang mengandalkan matematika untuk membuat keputusan perdagangan. Investasi kuantitatif juga dipraktekkan secara luas baik sebagai disiplin yang berdiri sendiri dan bersamaan dengan analisis kualitatif tradisional untuk kedua peningkatan kembali dan mitigasi risiko. Data, Data Di mana-mana Munculnya era komputer memungkinkan data data dalam jumlah besar dalam periode waktu yang sangat singkat. Hal ini menyebabkan strategi perdagangan kuantitatif semakin kompleks, karena para pedagang berusaha untuk mengidentifikasi pola yang konsisten, memodelkan pola tersebut dan menggunakannya untuk memprediksi pergerakan harga sekuritas. Para quants menerapkan strategi mereka menggunakan data yang tersedia untuk umum. Identifikasi pola memungkinkan mereka untuk mengatur pemicu otomatis untuk membeli atau menjual sekuritas. Misalnya, strategi perdagangan berdasarkan pola volume perdagangan mungkin telah mengidentifikasi korelasi antara volume perdagangan dan harga. Jadi jika volume perdagangan pada saham tertentu naik saat harga saham mencapai 25 per saham dan turun saat harga mencapai 30, sebuah quant mungkin menyiapkan pembelian otomatis pada 25,50 dan otomatis dijual pada level 29,50. Strategi serupa dapat didasarkan pada pendapatan, perkiraan pendapatan, kejutan pendapatan dan faktor lainnya. Dalam setiap kasus, trader quant murni tidak peduli dengan prospek penjualan perusahaan, tim manajemen, kualitas produk atau aspek bisnis lainnya. Mereka menempatkan pesanan mereka untuk membeli dan menjual berdasarkan angka-angka yang tertera dalam pola yang telah mereka identifikasi. Di luar Keuntungan Analisis kuantitatif dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola yang mungkin menguntungkan perdagangan keamanan yang menguntungkan, tapi itu bukan satu-satunya nilainya. Sementara menghasilkan uang adalah tujuan yang bisa dipahami setiap investor, analisis kuantitatif juga dapat digunakan untuk mengurangi risiko. Pengejaran apa yang disebut risk-adjusted returns melibatkan perbandingan ukuran risiko seperti alpha. Beta. R-kuadrat. Standar deviasi dan rasio Sharpe untuk mengidentifikasi investasi yang akan memberikan tingkat pengembalian tertinggi untuk tingkat risiko yang diberikan. Idenya adalah bahwa investor seharusnya tidak mengambil risiko lebih dari yang diperlukan untuk mencapai tingkat pengembalian yang ditargetkan. Jadi, jika data menunjukkan bahwa dua investasi kemungkinan akan menghasilkan tingkat pengembalian yang sama, namun yang satu akan secara signifikan lebih mudah berubah dalam hal naik turunnya harga, quants (dan akal sehat) akan merekomendasikan investasi yang kurang berisiko. Sekali lagi, quants tidak peduli dengan siapa yang mengelola investasi, seperti apa neracanya, produk apa yang membantu menghasilkan uang atau faktor kualitatif lainnya. Mereka berfokus sepenuhnya pada jumlah dan memilih investasi yang (secara matematis) menawarkan tingkat risiko terendah. Portofolio risiko-paritas adalah contoh strategi berbasis kuantitatif dalam tindakan. Konsep dasar melibatkan pembuatan keputusan alokasi aset berdasarkan volatilitas pasar. Ketika volatilitas menurun, tingkat pengambilan risiko dalam portofolio naik. Ketika volatilitas meningkat, tingkat risk taking dalam portofolio turun. Untuk membuat contohnya sedikit lebih realistis, pertimbangkan portofolio yang membagi asetnya antara uang tunai dan dana indeks SampP 500. Dengan menggunakan Index Volatilitas Exchange Exchange Board Chicago (VIX) sebagai proxy untuk volatilitas pasar saham, ketika volatilitas meningkat, portofolio hipotetis kami akan mengalihkan asetnya ke kas. Ketika volatilitas menurun, portofolio kami akan mengalihkan aset ke dana indeks SampP 500. Model dapat secara signifikan lebih kompleks daripada yang kita rujuk di sini, mungkin termasuk saham, obligasi, komoditas, mata uang, dan investasi lainnya, namun konsepnya tetap sama. Quant trading adalah proses pengambilan keputusan yang tidak memihak. Pola dan angka itu penting. Ini adalah disiplin buas yang efektif, seperti yang bisa dilakukan secara konsisten, tanpa hambatan oleh emosi yang sering dikaitkan dengan keputusan finansial. Ini juga merupakan strategi hemat biaya. Karena komputer melakukan pekerjaan, perusahaan yang mengandalkan strategi kuant tidak perlu menyewa tim analis dan manajer portofolio yang besar dan mahal. Mereka juga tidak perlu melakukan perjalanan keliling negara atau dunia untuk memeriksa perusahaan dan bertemu dengan manajemen untuk menilai investasi potensial. Mereka hanya menggunakan komputer untuk menganalisa data dan mengeksekusi perdagangan. Kebohongan, sialan dan statistik adalah kutipan yang sering digunakan untuk menggambarkan segudang cara dalam data yang bisa dimanipulasi. Sementara analis kuantitatif berusaha mengidentifikasi pola, prosesnya sama sekali tidak bisa dibilang bodoh. Analisis melibatkan pemusnahan melalui sejumlah besar data. Memilih data yang tepat sama sekali bukan jaminan, sama seperti pola yang tampaknya menunjukkan hasil tertentu dapat berjalan dengan sempurna sampai mereka tidak melakukannya. Bahkan ketika sebuah pola muncul untuk bekerja, memvalidasi pola bisa menjadi tantangan. Karena setiap investor tahu, tidak ada taruhan yang pasti. Titik infleksi Seperti penurunan pasar saham tahun 2008-2009, dapat menjadi sulit pada strategi ini, karena pola dapat berubah secara tiba-tiba. Yang juga penting untuk diingat bahwa data tidak selalu menceritakan keseluruhan cerita. Manusia dapat melihat adanya skandal atau perubahan manajemen karena sedang berkembang, sementara pendekatan matematis murni belum tentu dapat melakukannya. Juga, strategi menjadi kurang efektif seiring semakin banyaknya investor yang mencoba menggunakannya. Pola yang bekerja akan menjadi kurang efektif karena semakin banyak investor mencoba untuk mendapatkan keuntungan darinya. Garis Bawah Banyak strategi investasi menggunakan perpaduan antara strategi kuantitatif dan kualitatif. Mereka menggunakan strategi kuantitatif untuk mengidentifikasi investasi potensial dan kemudian menggunakan analisis kualitatif untuk melakukan penelitian mereka ke tingkat berikutnya dalam mengidentifikasi investasi akhir. Mereka juga dapat menggunakan wawasan kualitatif untuk memilih investasi dan data kuantitatif untuk manajemen risiko. Meskipun strategi investasi kuantitatif dan kualitatif memiliki pendukung dan kritik mereka, strategi tidak perlu saling eksklusif. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa langkah-langkah pengembalian yang diperoleh melebihi yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. Nilai moneter dari semua barang jadi dan jasa yang dihasilkan dalam batas negara dalam periode waktu tertentu. Panduan untuk Perdagangan Kuantitatif Pada artikel ini saya akan memperkenalkan beberapa konsep dasar yang menyertai perdagangan kuantitatif end-to-end. Sistem. Pos ini diharapkan bisa melayani dua khalayak. Yang pertama adalah individu yang berusaha mendapatkan pekerjaan di sebuah dana sebagai pedagang kuantitatif. Yang kedua akan menjadi individu yang ingin mencoba dan mengatur bisnis perdagangan algoritmik ritel mereka sendiri. Perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantum yang sangat canggih. Perlu waktu lama untuk mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk menyampaikan wawancara atau membuat strategi trading Anda sendiri. Tidak hanya itu tapi juga membutuhkan keahlian pemrograman yang ekstensif, setidaknya dalam bahasa seperti MATLAB, R atau Python. Namun seiring dengan meningkatnya frekuensi perdagangan, aspek teknologi menjadi jauh lebih relevan. Dengan demikian menjadi akrab dengan CC akan sangat penting. Sistem perdagangan kuantitatif terdiri dari empat komponen utama: Identifikasi Strategi - Menemukan strategi, memanfaatkan tepi dan menentukan frekuensi perdagangan Strategi Backtesting - Mendapatkan data, menganalisis kinerja strategi dan menghapus bias Sistem Eksekusi - Menghubungkan ke broker, mengotomatisasi perdagangan dan meminimalkan Biaya transaksi Manajemen Risiko - Alokasi modal yang optimal, ukuran taruhan Kriteria kutu dan psikologi trading Mulailah dengan melihat bagaimana mengidentifikasi strategi trading. Identifikasi Strategi Semua proses perdagangan kuantitatif dimulai dengan periode penelitian awal. Proses penelitian ini mencakup pencarian strategi, melihat apakah strategi tersebut sesuai dengan portofolio strategi lain yang mungkin Anda jalani, mendapatkan data yang diperlukan untuk menguji strategi dan mencoba mengoptimalkan strategi untuk keuntungan yang lebih tinggi dan atau risiko yang lebih rendah. Anda perlu mempertimbangkan kebutuhan modal Anda sendiri jika menjalankan strategi sebagai pedagang eceran dan bagaimana biaya transaksi akan mempengaruhi strategi. Berlawanan dengan kepercayaan populer, sebenarnya cukup mudah untuk menemukan strategi yang menguntungkan melalui berbagai sumber publik. Akademisi secara teratur mempublikasikan hasil perdagangan teoritis (walaupun sebagian besar kotor dari biaya transaksi). Blog keuangan kuantitatif akan membahas strategi secara rinci. Jurnal perdagangan akan menjelaskan beberapa strategi yang digunakan oleh dana. Anda mungkin mempertanyakan mengapa individu dan perusahaan sangat ingin mendiskusikan strategi yang menguntungkan mereka, terutama ketika mereka tahu bahwa orang lain berkerumun dalam perdagangan dapat menghentikan strategi tersebut untuk bekerja dalam jangka panjang. Alasannya terletak pada kenyataan bahwa mereka tidak akan sering membahas parameter dan metode penyetelan yang tepat yang telah mereka lakukan. Optimisation ini adalah kunci untuk mengubah strategi yang relatif biasa-biasa saja menjadi sangat menguntungkan. Sebenarnya, salah satu cara terbaik untuk menciptakan strategi unik Anda adalah menemukan metode yang serupa dan kemudian menerapkan prosedur pengoptimalan Anda sendiri. Berikut adalah daftar kecil tempat untuk mulai mencari ide strategi: Banyak strategi yang akan Anda lihat akan masuk dalam kategori pembalikan rata-rata dan tren-berikut ini. Strategi pembalikan rata-rata adalah strategi yang mencoba memanfaatkan fakta bahwa mean jangka panjang pada rangkaian harga (seperti spread antara dua aset berkorelasi) ada dan penyimpangan jangka pendek dari mean ini pada akhirnya akan kembali. Strategi momentum mencoba mengeksploitasi kedua psikologi investor dan struktur dana besar dengan cara menunggangi tren pasar, yang dapat mengumpulkan momentum dalam satu arah, dan mengikuti tren sampai berbalik arah. Aspek lain yang sangat penting dalam perdagangan kuantitatif adalah frekuensi strategi trading. Perdagangan frekuensi rendah (LFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset lebih lama dari hari perdagangan. Sejalan dengan itu, high frequency trading (HFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset intraday. Perdagangan frekuensi ultra tinggi (UHFT) mengacu pada strategi yang menyimpan aset berdasarkan urutan detik dan milidetik. Sebagai praktisi ritel HFT dan UHFT tentu saja mungkin, namun hanya dengan pengetahuan terperinci tentang tumpukan teknologi perdagangan dan dinamika buku pesanan. Kami tidak akan membahas aspek-aspek ini untuk sebagian besar dalam artikel pendahuluan ini. Begitu strategi, atau serangkaian strategi, telah diidentifikasi, sekarang perlu diuji untuk mendapatkan keuntungan berdasarkan data historis. Itulah domain backtesting. Strategi Backtesting Tujuan backtesting adalah untuk memberikan bukti bahwa strategi yang diidentifikasi melalui proses di atas menguntungkan bila diterapkan pada data historis dan data di luar sampel. Ini menentukan harapan bagaimana strategi akan tampil di dunia nyata. Namun, backtesting BUKAN jaminan kesuksesan, karena berbagai alasan. Ini mungkin adalah bidang perdagangan kuantitatif yang paling halus karena mengandung banyak bias, yang harus dipertimbangkan dan dihilangkan dengan hati-hati sebanyak mungkin. Kita akan membahas jenis bias yang umum termasuk bias melihat ke depan. Bias bias bertahan dan bias optimasi (juga dikenal sebagai data-snooping bias). Bidang penting lainnya dalam backtesting mencakup ketersediaan dan kebersihan data historis, mempertimbangkan biaya transaksi yang realistis dan menentukan platform backtesting yang kuat. Nah diskusikan biaya transaksi lebih jauh di bagian Sistem Eksekusi di bawah ini. Begitu strategi telah diidentifikasi, perlu memperoleh data historis untuk melakukan pengujian dan, mungkin, penyempurnaan. Ada sejumlah besar vendor data di semua kelas aset. Biaya mereka umumnya berskala dengan kualitas, kedalaman dan ketepatan waktu data. Titik awal tradisional untuk memulai pedagang quant (setidaknya di tingkat ritel) adalah dengan menggunakan kumpulan data gratis dari Yahoo Finance. Saya tidak banyak memikirkan penyedia layanan di sini, tapi saya ingin berkonsentrasi pada masalah umum saat menangani kumpulan data historis. Masalah utama dengan data historis termasuk keakuratan pemeliharaan bersih, bias bertahan dan penyesuaian untuk tindakan korporasi seperti dividen dan pemecahan saham: Akurasi berkaitan dengan keseluruhan kualitas data - apakah itu mengandung kesalahan. Kesalahan terkadang mudah dikenali, seperti filter spike. Yang akan memilih lonjakan salah dalam data deret waktu dan benar untuk mereka. Di lain waktu mereka bisa sangat sulit dikenali. Hal ini sering diperlukan untuk memiliki dua atau lebih penyedia dan kemudian memeriksa semua data mereka terhadap satu sama lain. Bias bertahan sering merupakan ciri dataset bebas atau murah. Dataset dengan bias survivorship berarti tidak mengandung aset yang tidak lagi diperdagangkan. Dalam kasus ekuitas ini berarti saham delistedbankrupt. Bias ini berarti bahwa strategi perdagangan saham yang diuji pada dataset semacam itu kemungkinan akan berkinerja lebih baik daripada di dunia nyata karena pemenang historis telah dipilih sebelumnya. Tindakan perusahaan meliputi kegiatan logistik yang dilakukan oleh perusahaan yang biasanya menyebabkan perubahan fungsi fungsi dalam harga mentah, yang seharusnya tidak dimasukkan dalam perhitungan imbal hasil harga. Penyesuaian dividen dan stock split merupakan penyebab umum. Proses yang dikenal sebagai penyesuaian kembali perlu dilakukan pada masing-masing tindakan ini. Kita harus sangat berhati-hati untuk tidak membingungkan pemecahan saham dengan penyesuaian kembali yang sebenarnya. Banyak trader telah tertangkap oleh tindakan korporasi Untuk melakukan prosedur backtest, perlu menggunakan platform perangkat lunak. Anda memiliki pilihan antara perangkat lunak backtest yang berdedikasi, seperti Tradestation, platform numerik seperti Excel atau MATLAB atau implementasi kustom penuh dalam bahasa pemrograman seperti Python atau C. Saya tidak banyak memikirkan Tradestasi (atau yang sejenis), Excel atau MATLAB, seperti yang saya yakini untuk menciptakan tumpukan teknologi internal (untuk alasan yang diuraikan di bawah). Salah satu manfaatnya adalah bahwa perangkat lunak dan sistem operasi backtest dapat terintegrasi secara ketat, bahkan dengan strategi statistik yang sangat canggih. Untuk strategi HFT khususnya sangat penting untuk menggunakan implementasi custom. Ketika backtesting sistem seseorang harus dapat mengukur seberapa baik kinerjanya. Metrik standar industri untuk strategi kuantitatif adalah penarikan maksimum dan Sharpe Ratio. Penarikan maksimum mencirikan penurunan peak-to-through terbesar dalam kurva ekuitas akun selama periode waktu tertentu (biasanya tahunan). Ini paling sering dikutip sebagai persentase. Strategi LFT cenderung memiliki penarikan yang lebih besar daripada strategi HFT, karena sejumlah faktor statistik. Backtest historis akan menunjukkan penarikan maksimum terakhir, yang merupakan panduan bagus untuk kinerja penarikan masa depan strategi. Pengukuran kedua adalah Sharpe Ratio, yang secara heuristik didefinisikan sebagai rata-rata kelebihan return dibagi dengan standar deviasi dari excess returns tersebut. Di sini, keuntungan berlebih mengacu pada kembalinya strategi di atas tolok ukur yang telah ditentukan sebelumnya. Seperti SP500 atau Treasury Bill 3 bulan. Perhatikan bahwa pengembalian tahunan bukanlah ukuran yang biasanya digunakan, karena tidak memperhitungkan volatilitas strategi (tidak seperti rasio Sharpe). Begitu strategi telah dilelang dan dianggap bebas dari bias (sebanyak mungkin), dengan Sharpe yang bagus dan penarikan yang diminimalkan, sekarang saatnya untuk membangun sistem eksekusi. Sistem Eksekusi Suatu sistem eksekusi adalah cara dimana daftar perdagangan yang dihasilkan oleh strategi dikirim dan dilaksanakan oleh broker. Terlepas dari kenyataan bahwa generasi perdagangan bisa bersifat semi-atau bahkan sepenuhnya otomatis, mekanisme eksekusi bisa manual, semi-manual (hanya satu klik) atau otomatis sepenuhnya. Untuk strategi LFT, teknik manual dan semi manual sering terjadi. Untuk strategi HFT, perlu dibuat mekanisme eksekusi otomatis sepenuhnya, yang seringkali digabungkan dengan generator perdagangan (karena saling ketergantungan strategi dan teknologi). Pertimbangan utama saat membuat sistem eksekusi adalah antarmuka ke broker. Minimisasi biaya transaksi (termasuk komisi, selip dan spread) dan perbedaan kinerja live system dari backtested performance. Ada banyak cara untuk melakukan interface ke broker. Mereka mulai menelepon broker Anda di telepon sampai ke Pemrograman Pemrograman Aplikasi (API) berkinerja tinggi. Idealnya Anda ingin mengotomatisasi pelaksanaan perdagangan Anda sebanyak mungkin. Ini membebaskan Anda untuk berkonsentrasi pada penelitian lebih lanjut, dan juga memungkinkan Anda menjalankan beberapa strategi atau bahkan strategi dengan frekuensi yang lebih tinggi (sebenarnya, HFT pada dasarnya tidak mungkin dilakukan tanpa eksekusi otomatis). Perangkat lunak backtesting umum yang diuraikan di atas, seperti MATLAB, Excel dan Tradestation bagus untuk frekuensi rendah, strategi yang lebih sederhana. Namun perlu dibangun sebuah sistem eksekusi in-house yang ditulis dalam bahasa kinerja tinggi seperti C untuk melakukan HFT nyata. Sebagai anekdot, dalam dana yang saya gunakan untuk bekerja, kami memiliki loop perdagangan 10 menit dimana kami akan mendownload data pasar baru setiap 10 menit dan kemudian melakukan perdagangan berdasarkan informasi tersebut dalam jangka waktu yang sama. Ini menggunakan skrip Python yang dioptimalkan. Untuk apa pun yang mendekati data frekuensi kedua atau kedua, saya yakin CC akan lebih ideal. Dalam dana yang lebih besar itu sering bukan domain dari quant trader untuk mengoptimalkan eksekusi. Namun di toko-toko kecil atau perusahaan HFT, para pedagang ADALAH pelaksana dan begitu banyak skillset yang lebih luas seringkali diminati. Ingatlah bahwa jika Anda ingin dipekerjakan oleh sebuah dana. Keterampilan pemrograman Anda akan sama pentingnya, jika tidak lebih dari itu, daripada kemampuan statistik dan ekonometri Anda. Isu utama lainnya yang berada di bawah panji eksekusi adalah minimisasi biaya transaksi. Biasanya ada tiga komponen untuk biaya transaksi: Komisi (atau pajak), yang merupakan biaya yang dibebankan oleh selisih broker, bursa dan SEC (atau badan pemerintah yang serupa), yang merupakan perbedaan antara apa yang Anda inginkan agar Dipenuhi versus apa yang sebenarnya terisi spread, yang merupakan perbedaan antara harga bidask dari keamanan yang diperdagangkan. Perhatikan bahwa spread TIDAK konstan dan tergantung pada likuiditas saat ini (yaitu ketersediaan pesanan buysell) di pasar. Biaya transaksi dapat membuat perbedaan antara strategi yang sangat menguntungkan dengan rasio Sharpe yang baik dan strategi yang sangat tidak menguntungkan dengan rasio Sharpe yang mengerikan. Ini bisa menjadi tantangan untuk memprediksi biaya transaksi dari backtest dengan benar. Bergantung pada frekuensi strategi, Anda memerlukan akses ke data pertukaran historis, yang akan mencakup data tick untuk harga bidask. Seluruh tim quants didedikasikan untuk optimalisasi eksekusi dalam dana yang lebih besar, untuk alasan ini. Pertimbangkan skenario di mana dana perlu melepaskan sejumlah besar perdagangan (yang alasannya banyak dan beragam). Dengan membuang begitu banyak saham ke pasar, mereka akan dengan cepat menekan harga dan mungkin tidak mendapatkan eksekusi yang optimal. Oleh karena itu algoritma yang meneteskan pesanan pakan ke pasar ada, walaupun kemudian dana tersebut menjalankan risiko selip. Selanjutnya, strategi lain memangsa kebutuhan ini dan bisa memanfaatkan inefisiensi. Ini adalah domain arbitrase struktur dana. Isu utama terakhir untuk sistem eksekusi menyangkut perbedaan kinerja strategi dari kinerja backtested. Hal ini bisa terjadi karena sejumlah alasan. Weve sudah membahas bias pratinjau dan bias optimasi secara mendalam, saat mempertimbangkan backtests. Namun, beberapa strategi tidak mempermudah pengujian bias ini sebelum penerapan. Hal ini terjadi pada HFT yang paling dominan. Mungkin ada bug dalam sistem eksekusi dan juga strategi trading itu sendiri yang tidak muncul di backtest tapi DO muncul dalam live trading. Pasar mungkin telah mengalami perubahan rezim setelah penerapan strategi Anda. Lingkungan peraturan baru, mengubah sentimen investor dan fenomena makroekonomi semuanya dapat menyebabkan perbedaan dalam bagaimana pasar berperilaku dan dengan demikian profitabilitas strategi Anda. Manajemen Resiko Bagian terakhir dari teka-teki perdagangan kuantitatif adalah proses manajemen risiko. Risiko mencakup semua bias sebelumnya yang telah kita diskusikan. Ini termasuk risiko teknologi, seperti server yang berada di bursa tiba-tiba mengembangkan kerusakan hard disk. Ini termasuk risiko broker, seperti broker menjadi bangkrut (tidak serakah kedengarannya, mengingat ketakutan baru-baru ini dengan MF Global). Singkatnya, ini mencakup hampir semua hal yang mungkin mengganggu pelaksanaan perdagangan, yang banyak sumbernya ada. Seluruh buku dikhususkan untuk manajemen risiko untuk strategi kuantitatif jadi saya tidak berusaha untuk menjelaskan semua kemungkinan sumber risiko di sini. Manajemen risiko juga mencakup apa yang dikenal dengan optimalisasi alokasi modal. Yang merupakan cabang teori portofolio. Ini adalah cara dimana modal dialokasikan ke serangkaian strategi yang berbeda dan perdagangan dalam strategi tersebut. Ini adalah area yang kompleks dan bergantung pada beberapa matematika non-sepele. Standar industri dimana alokasi modal dan leverage strategi yang efektif terkait disebut kriteria Kelly. Karena ini adalah artikel pengantar, saya tidak memikirkan perhitungannya. Kriteria Kelly membuat beberapa asumsi tentang sifat statistik pengembalian, yang tidak sering terjadi di pasar keuangan, sehingga para pedagang sering bersikap konservatif dalam hal pelaksanaannya. Komponen kunci lain dari manajemen risiko adalah menangani profil psikologis sendiri. Ada banyak bias kognitif yang bisa merayap masuk ke trading. Meskipun hal ini memang kurang bermasalah dengan perdagangan algoritmik jika strategi dibiarkan sendiri. Bias umum adalah adanya keengganan rugi dimana posisi kehilangan tidak akan ditutup karena rasa sakit karena harus merealisasikan kerugian. Demikian pula, keuntungan bisa diambil terlalu dini karena rasa takut kehilangan keuntungan yang sudah didapat bisa terlalu besar. Bias umum lainnya dikenal sebagai bias resesi. Ini memanifestasikan dirinya saat para pedagang terlalu menekankan pada kejadian baru-baru ini dan tidak dalam jangka panjang. Lalu tentu saja ada sepasang bias emosional klasik - ketakutan dan keserakahan. Hal ini seringkali dapat menyebabkan under-atau over-leveraging, yang dapat menyebabkan ledakan (yaitu ekuitas akun yang mengarah ke nol atau lebih buruk) atau mengurangi keuntungan. Seperti dapat dilihat, perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantitatif yang sangat kompleks, meski sangat menarik. Saya telah benar-benar menggaruk permukaan topik dalam artikel ini dan sudah mulai agak lama. Buku dan makalah utuh telah ditulis mengenai masalah yang hanya saya berikan satu atau dua kalimat di atas. Oleh karena itu, sebelum melamar pekerjaan perdagangan dana kuantitatif, perlu dilakukan sejumlah studi dasar. Paling tidak Anda memerlukan latar belakang statistik dan ekonometri yang luas, dengan banyak pengalaman dalam implementasi, melalui bahasa pemrograman seperti MATLAB, Python atau R. Untuk strategi yang lebih canggih pada akhir frekuensi yang lebih tinggi, keahlian Anda kemungkinan besar. Untuk memasukkan modifikasi kernel Linux, CC, pemrograman perakitan dan optimasi latency jaringan. Jika Anda tertarik untuk mencoba strategi trading algoritmik Anda sendiri, saran pertama saya adalah belajar dengan baik. Preferensi saya adalah membangun sebanyak mungkin data grabber, strategi backtester dan sistem eksekusi sendiri. Jika modal Anda sendiri ada di telepon, maukah Anda tidur lebih nyenyak di malam hari karena mengetahui bahwa Anda telah sepenuhnya menguji sistem Anda dan menyadari perangkapnya dan masalah tertentu Outsourcing ini ke vendor, sementara berpotensi menghemat waktu dalam jangka pendek, bisa sangat Mahal dalam jangka panjang. Memulai dengan Perdagangan Kuantitatif Buku ini membahas aplikasi praktis dan perkembangan terkini dalam bidang pemodelan keuangan kuantitatif dalam instrumen derivatif, beberapa di antaranya berasal dari penelitian dan praktik penulis sendiri. Ini ditulis dari sudut pandang insinyur keuangan atau praktisi, dan, oleh karena itu, ini lebih menekankan pada aplikasi praktis matematika keuangan di pasar sebenarnya daripada matematika itu sendiri dengan kondisi teknis yang tepat (dan membosankan). Ini mencoba untuk menggabungkan wawasan ekonomi dengan matematika dan pemodelan sehingga dapat membantu pembaca mengembangkan intuisi. Di antara pemodelan dan teknik numerik yang disajikan adalah aplikasi praktis dari teori martingale, seperti model martingale factory dan martingale resampling and interpolation. Selain itu, buku ini membahas strategi pemodelan, penetapan harga, dan strategi penghitungan kredit dari perspektif fungsional kantor depan dan pusat pendapatan (bukan sekadar fungsi manajemen risiko), yang merupakan perkembangan yang relatif baru dan semakin penting. Ini juga membahas berbagai strategi penataan perdagangan dan menyentuh beberapa produk hybrid credible populer, seperti PRDC, TARN, Snowballs, Snowbears, CCDS, dan alat pemadam kredit. Sementara cakupan utama buku ini adalah pasar pendapatan tetap (dengan fokus lebih lanjut pada pasar suku bunga), banyak metodologi yang disajikan juga berlaku untuk pasar keuangan lainnya, seperti pasar kredit, ekuitas, valuta asing, dan pasar komoditas. Isi: Teori dan Aplikasi Pemodelan Derivatif: Pengantar Risiko Kredit Counterparty Nilai Harga Arbitrase di Pasar Nyata Kerangka dan Ekstensi BlackScholesMartingale Pengambilan dan InterpolasiPendahuluan ke Pemodelan Struktur Tingkat Suku Bunga Kerangka Kerja KesehatanJarrowMorton Model Pasar Suku Bunga Pemodelan dan Harga Risiko Kredit Suku Bunga Fundamental Pasar dan Strategi Perdagangan Proprietary : Produk Tingkat Bunga Sederhana Model Curve Yield Model Risiko Dua Faktor Faktor Tingkat Bunga Traguan Holy Grail Two-Factor Arbitrase Model Dekomposisi Produk Inflasi Instrumen Tertentu Pemodelan Tingkat Terpercaya Strategi Perdagangan Proprietary Pembaca: Pembaca tingkat lanjut yang bekerja atau tertarik pada pasar pendapatan tetap. Kata kunci: Penyesuaian Penilaian CVACreditCounterparty CreditBGM ModelHJM ModelRS ModelMartingaleDerivatives ModelingMartingale ResamplingOrthogonal Exponential SplineStat ArbNonexploding Pohon SemakNBTPRDCTARNSnowballSnowbearCCDSCredit ExtinguisherReviews: Keadaan teks seni ini menekankan berbagai topik kontemporer dalam derivatif pendapatan tetap dari perspektif praktisi. Kombinasi teknologi martingale dengan pengetahuan praktis pakar penulis sangat menyumbang pada kesuksesan buku ini. Bagi mereka yang menginginkan pelaporan tepat waktu langsung dari parit, buku ini adalah suatu keharusan. Peter Carr, PhD Direktur Masters in Math Finance Program Courant Institute, NYU Sangatlah jelas bahwa penulis memiliki pengalaman praktis yang signifikan dalam analisis kuantitatif dan pemodelan derivatif yang canggih. Fokus dunia nyata ini menghasilkan teks yang tidak hanya memberikan presentasi yang jelas mengenai produk turunan pemodelan, penentuan harga dan produk derivatif, namun juga menyediakan materi yang lebih maju yang biasanya hanya ditemukan dalam publikasi penelitian. Buku ini memiliki gagasan inovatif, aplikasi canggih, dan berisi banyak informasi berharga yang akan menarik para akademisi, menerapkan modeler derivatif derivatif, dan pedagang. Peter Ritchken Kenneth Walter Haber Profesor Departemen Perbankan dan Keuangan, Weatherhead School of Management, Case Western Reserve University Ditulis oleh dua orang yang mengalami produksi Quants, buku ini berisi banyak metode praktis dan wawasan bermanfaat yang telah dicoba dan diuji. Dalam menangani tugas baru, kebanyakan Quants khawatir dengan praktik terbaik. Seiring dengan makalah yang diterbitkan khusus, dan sebagainya, buku ini adalah suatu keharusan untuk membantu mengkalibrasi penghakiman. Saat ini salah satu dari selusin buku matematika pilihan yang benar-benar harus ada di rak seseorang Alan Brace University of Technology Sydney School of Finance and Economics Fitur Utama: Meliputi berbagai model tingkat suku bunga yang maju, seperti kerangka kerja HJM, model Markovian HJM (multi- Faktor model RS khususnya), dan model BGM, serta model penetapan harga counterparty credit. Ini juga menyentuh beberapa model kredit, seperti model Copula, model faktor, dan model pasar berisiko untuk penyebaran kredit. Menambah berbagai aplikasi pemodelan praktis, seperti pemodelan arbitrase martingale di bawah situasi pasar nyata (seperti menggunakan minat bebas risiko yang benar Rate, revisi put-call parity, derivatif bawaan, dan lindung nilai dengan adanya volatilitas condong dan senyuman, serta diskusi singkat mengenai kalibrasi model sekunder untuk menangani variabel yang tidak dapat dilindung nilai, model untuk harga dan model untuk lindung nilai) Presents practical Algoritma numerik untuk penerapan model, seperti interpolasi martingale dan resampling untuk menegakkan hubungan martingale diskrit secara in situ dalam prosedur numerik, pemodelan kemiringan volatilitas, dan teknik pohon lebat yang tidak ada pohon (NBT) untuk memecahkan model non-Markovian secara efisien, seperti Model pasar BGM multi faktor, di bawah kerangka induksi terbelakang. Memperkenalkan dasar-dasar tingkat suku bunga Pasar, termasuk berbagai model kurva imbal hasil, seperti model Orthogonal Exponential Spline (OES) yang terkenal, serta strategi perdagangan proprietary, stat arb pada khususnya Yi Tang (Morgan Stanley amp Co. Inc. USA) Bin Li (Ping Capital Management , Ltd USA) Yi Tang saat ini dengan Morgan Stanley amp Co. Inc sebagai kepala CVA Strategies Group. Sebelumnya, dia adalah General Manager dan kepala Divisi Analisis Kuantitatif Shinsei Securities yang bertanggung jawab atas pemodelan derivatif di IR, FX, Equity, Credit, Commodity, serta IRFX, IREquity, dan hibrida lainnya. Dia juga bekerja di Goldman, Sachs amp Co. Inc. sebagai kepala CVA Strategies Group di FICC, dan di Bear, Stearns amp Co. Inc. sebagai Managing DirectorPrincipal di FAST Department dan kepala sebuah grup Quant yang bertanggung jawab atas bagian Pemodelan derivatif IR dan bagian dari pemodelan derivatif hibrida IRCredit. Sebelum beralih ke bidang Kuantitatif Keuangan, dia bekerja sebagai Asisten Asisten Ajaran dan peneliti Postdoc di bidang Fisika di UCLA. Yi telah menjadi pembicara yang diundang di beberapa conferencessememe pada Kuantitatif Keuangan. Ia menerima gelar PhD di bidang Fisika dari University of California di Los Angeles (UCLA) pada tahun 1992. Bin Li saat ini adalah Chief Operating Officer Ping Capital Management, sebuah hedge fund makro global di New York. Sebelum ini, Bin adalah Presiden dan CIO Entropy Partners, LLC. Sebelum itu, Bin adalah Chairman dan CEO Tradetrek Inc. dan mendirikan AAStocks International (aastocks), sebuah perusahaan situs keuangan di Hong Kong. Dari tahun 1993 dan 1998, Bin bertugas dalam berbagai peran termasuk Wakil Presiden Grup Analisis Kuantitatif di Merrill Lynch, dan Direktur Eksekutif Strategi Perdagangan Kuantitatif Global di UBS. Bin adalah seorang peneliti dan praktisi internasional yang terkenal di industri keuangan dan telah menjadi pembicara yang diundang di banyak loket konferensi tentang Kuantitatif Keuangan. Bin menerima gelar PhD di bidang Fisika dari New York University pada tahun 1992.
S & p-day-trading-system
Moving-average-analysis