Forex Kvantitatiivinen Kauppa

Kvantitatiivinen analyysi Forexissa Päivitetty 18.10.2016 Mikä on kvantitatiivinen analyysi Kvantitatiivinen analyysi mahdollistaa kauppiaiden poistamaan tunteen investointiprosessista. Kvantitatiivinen analyysi on lähestymistapa, jossa keskitytään tilastoihin tai todennäköisyyksiin suolen tunteiden suhteen. Kun otetaan huomioon tietokoneiden tekniikka ja kehittyneet matemaattiset mallit, kvantitatiivinen analyysi on ottanut Wall Streetin ja valtaosa uusista kauppiaista ja työntekijöistä Wall Streetsissä tai kvantitatiivisella ajattelutavalla. Kvantitatiivisella analyysillä on paikka myös FX-markkinoilla aivan kuten muillakin markkinoilla. Olet todennäköisesti perehtynyt kvantitatiivisen analyysin eri muodoihin, vaikka et pidä itseäsi kvanttisena, joka on joku, joka lähestyy markkinoita kvantitatiivisesta näkökulmasta. Yksinkertainen taloudellinen suhde, kuten rannepalkkio, osakekohtainen tulos tai jotain vaikeampaa, kuten vaihtoehtojen hinnoittelu ja diskontattu kassavirta ovat kvantitatiivisen analyysin muotoja. Kuten voitte kuvitella, tiedot ovat kriittisiä, mutta analyysi on usein vain yhtä hyvä kuin monissa kvanttitietueissa keskitytään matemaattisten ja tilastollisten mallien täyttämiseen käytettävien tietojen laatuun. Esimerkkejä kvantitatiivisesta tai tilastollisesta analyysistä Sinun ei tarvitse olla matematiikka tai ekonometrinen tohtori hyötyä tilastollisesta analyysistä. Tilastojen avulla tarkastellaan kahden satunnaismuuttujan riippuvuutta tai yhdistämistä tai dataset-asetuksia. Kauppiaat hyötyvät korrelaatioiden yhteisestä tilastollisesta analyysista, joka viittaa laajaan tilastolliseen suhteeseen ja riippuvuuteen. Yhteinen korrelaatio valuuttamarkkinoilla on dollarin heikkous korreloi heikkouteen kehittyville markkinoille. Toinen Intermarketin suhde Yen vahvuus ja osakemarkkinoiden heikkous. Tilastollinen analyysi on hyödyllistä määritettäessä tulevaisuuden todennäköisyydet, mutta sen ei ole tarkoitus olla puhtaasti ennakoiva. Tyypillinen toteamus on, että korrelaatio ei ole kausaalisuus. Epätoivoisuus tarkoittaa eksplisiittistä syy-ja-vaikutusta, kun taas korrelaatio tarkoittaa yksinkertaisesti mahdollisia yhteisiä liikkeitä kahden satunnaismuuttujan välillä. Korrelaatiokertoimien asteikko on -1 - 431, kun taas negatiivinen on täydellinen käänteinen suhde tai korrelaatio, nolla on nolla korrelaatio ja positiivinen on täydellinen positiivinen korrelaatio lähes kuten kaksi muuttujaa tai markkinat ovat käsirautoina toisiinsa. Tilastollisen analyysin toinen edullinen muoto tunnetaan regressioanalyysiksi. Regressioanalyysi on erittäin suotuisa tilastollinen malli ja kvantitatiivinen analyysi, jotta näet muuttujien välisen suhteen. Regressioanalyysi keskittyy riippuvan muuttujan ja yhden tai useamman riippuvaisen muuttujan väliseen suhteeseen. Erityisesti regressioanalyysin avulla voit ymmärtää, kuinka riippuvaisen muuttujan tyypillinen arvo muuttuu, kun jokin riippumattomista muuttujista vaihteli. Useimmilla FX-kartoituspaketeilla on regressiokanava, joka laskee regressioanalyysin sinulle ja on usein helpompi käyttää kuin korrelaatioita. Regressioanalyysi arvioi yleisesti riippuvaisen muuttujan ehdollisen odotuksen tai suunnan riippumattoman muuttujan perusteella. Tämä tarkoittaa riippuvaisen muuttujan keskimääräistä arvoa suhteessa kiinteään riippumattomaan muuttujaan. Tämä näkyy usein kaltevassa rivissä korkeamman tai matalamman hinnan leikkaamisen suuntaan trendin suuntaan tai sivusuunnassa liikuttaessa regressiolinja on usein tasainen. Mitä tarvitaan Vaikka matemaattiset mallit eivät kuulu tämän artikkelin soveltamisalaan, monet toimijat hyödyntävät Excel-tietokantaa Microsoftilta ja käyttävät muuttujien välistä korrelaatiotoimintaa tietyn ajanjakson ajan määrittääkseen, onko positiivinen vai negatiivinen korrelaatio. Monet tutkimuspaikat kuitenkin esittelevät korrelaatioraportteja, ja ne löytyvät myös tutkimuslaboratorioista, kuten Bloomberg tai Reuters. Jos olet kiinnostunut tekemään tällaisia ​​malleja itsestään, on tärkeää huomata, että tulokset ovat dataohjautuvia ja puuttuvat tai epätäydelliset tiedot saattavat johtaa sinut harhaan. Siksi sinun on ensin huolehdittava puuttuvista tiedoista, jotta tiedot olisivat tehokkaita. Excel on todennäköisesti paras panos yksinkertaisen analyysin tekemisessä, mutta monet välittäjät tarjoavat työkaluja, joiden avulla voit tehdä paljon analyysia. Lopuksi, tilastollinen analyysi on tarkoitettu käärimään pääsi näennäisesti satunnaisiksi muuttujiksi malliksi, jota voit kaupata. Riskiä on aina hallittava, mutta nämä mallit voivat kestää kauan, vaikka ilman kausittaisuutta. Vaikka näennäisesti samanlainen, backtesting on sananlaskun susi lampaan vaatteet usein tilastollisen tai kvantitatiivisen analyysin. Se kannattaa ottaa huomioon tilastollisen mallinnuksen taktatestauksen, koska useammin kuin backtesting ei ole tehty idealisoituneiden datasarjoilla, jotka voivat aiheuttaa väärää luottamusta, ylikäyttöä ja mahdollisesti suuria häviöitä, kun nykyinen ympäristö poikkeaa tietojoukosta. Näytä koko artikkeli Jatka käsittelyssä. Määrällinen kaupankäynti Mikä on kvantitatiivinen kaupankäynti Määrällinen kaupankäynti muodostuu kvantitatiivisen analyysin mukaisista kaupankäyntistrategioista. jotka perustuvat matemaattisiin laskutoimituksiin ja lukujen murskaamiseen kaupankäyntimahdollisuuksien tunnistamiseksi. Koska määrällinen kaupankäynti yleensä käytetään rahoituslaitoksissa ja hedge-rahastoissa. liiketoimet ovat yleensä suuria, ja ne voivat liittyä satojen tuhansien osakkeiden ja muiden arvopapereiden ostoon ja myyntiin. Määrällinen kaupankäynti on kuitenkin yhä useammin yksittäisten sijoittajien käytössä. RAJOITTAMINEN Kvantitatiivinen kaupankäyntihinta ja volyymi ovat kaksi yleisempää kvantitatiiviseen analyysiin käytettyä dataa, jotka ovat matemaattisten mallien tärkeimmät panokset. Määrälliset kaupankäyntitekniikat sisältävät korkeataajuisen kaupankäynnin. algoritminen kaupankäynti ja tilastollinen arbitraasi. Nämä tekniikat ovat nopeita tulipaloja ja niillä on tyypillisesti lyhyen aikavälin sijoitushorisontteja. Monet kvantitatiiviset toimijat tuntevat kvantitatiiviset työkalut, kuten liikkuvien keskiarvojen ja oskillaattoreiden. Määrällisen kaupankäynnin ymmärtäminen Määrälliset toimijat hyödyntävät nykyaikaista teknologiaa, matematiikkaa ja kattavien tietokantojen saatavuutta järkiperäisten kaupankäyntipäätösten tekemiseen. Määrälliset toimijat ottavat kauppatekniikan ja luo mallin matematiikan avulla ja kehittävät sitten tietokoneohjelman, joka soveltaa mallia historiallisiin markkinatietoihin. Mallia testataan sitten uudelleen ja optimoidaan. Jos saavutetaan myönteisiä tuloksia, järjestelmä toteutetaan reaaliaikaisilla reaalimaisilla markkinoilla. Tapa, jolla kvantitatiiviset kaupankäyntimallit toimivat, voidaan parhaiten kuvata analogisesti. Tarkastele sääraporttia, jossa meteorologi ennustaa 90 sateen sateen, kun aurinko paistaa. Meteorologi saa aikaan tämän vastaisen päätelmän keräämällä ja analysoimalla ilmastotietoja antureilta koko alueella. Tietokoneistettu kvantitatiivinen analyysi paljastaa tietyn datan erityiskuvioita. Kun näitä kuvioita verrataan samoihin malleihin, jotka ilmenevät historiallisissa ilmastotiedoissa (backtesting) ja 90 sadasta sadasta kerrasta on sade, niin meteorologi voi tehdä johtopäätöksen luotettavasti, joten 90 ennusteesta. Määrälliset toimijat soveltavat samaa prosessia rahoitusmarkkinoille tekemään kaupankäyntipäätöksiä. Määrällisen kaupankäynnin edut ja haitat Kaupankäynnin tavoitteena on laskea optimaalinen todennäköisyys tuottaa kannattava kauppa. Tyypillinen elinkeinonharjoittaja voi tehokkaasti valvoa, analysoida ja tehdä kaupankäynnin päätöksiä rajoitetulla arvopapereilla ennen kuin tulevien tietojen määrä ylittää päätöksentekoprosessin. Määrällisten kaupankäyntitekniikoiden käyttö valaisee tätä rajaa käyttämällä tietokoneita seuranta-, analysointi - ja kaupankäyntipäätösten automatisoimiseksi. Tunteiden poistaminen on yksi kaupankäynnin ongelmista. Olkoon se pelko tai ahneus, kun kaupankäynti, tunteet palvovat vain tukahduttamaan järkevää ajattelua, mikä yleensä johtaa tappioihin. Tietokoneet ja matematiikka eivät tunne, joten kvantitatiivinen kaupankäynti eliminoi tämän ongelman. Määrällisellä kaupankäynnillä on ongelmia. Rahoitusmarkkinat ovat eräitä dynaamisimpia yhteisöjä, jotka ovat olemassa. Siksi kvantitatiivisten kaupankäyntimallien on oltava yhtä dynaamisia, jotta ne menestyvät jatkuvasti. Monet kvantitatiiviset toimijat kehittävät malleja, jotka ovat tilapäisesti kannattavia markkinatilanteesta, jota ne kehitettiin, mutta jotka eivät lopulta menetä markkinatilanteen muuttuessa. Monet strategiat - ne ovat sinulle tarkoitettuja. Määrälliset investointistrategiat ovat kehittyneet erittäin monimutkaisiksi työkaluiksi nykyaikaisten tietokoneiden , mutta strategiat ovat jo yli 70 vuotta. Niitä ylläpitävät tyypillisesti korkeasti koulutetut joukkueet ja käyttävät omia malleja, jotka lisäävät kykyään torjua markkinoita. Mukana on myös "off-the-shelf" ohjelmia, jotka ovat plug-and-play niille, jotka etsivät yksinkertaisuutta. Quant-mallit toimivat aina hyvin testattaessa, mutta niiden todelliset sovellukset ja menestysaste ovat kiistanalaisia. Vaikka he näyttävät toimivan hyvin bull-markkinoilla. kun markkinat menevät haywire, kvantti strategiat altistuvat samoille riskeille kuin mikään muu strategia. Historia Yksi rahoittajien kvantitatiivisen teorian tutkimuksen perustajajäsistä oli Robert Merton. Voit vain kuvitella kuinka vaikeaa ja aikaa vievä prosessi oli ennen tietokoneiden käyttöä. Myös muut rahoituksen teoriat kehittyivät eräistä ensimmäisistä kvantitatiivisista tutkimuksista, mukaan lukien salkun monipuolistamisen perustana nykyaikaisen salkun teorian. Sekä kvantitatiivisen rahoituksen että laskun käyttö johti useisiin muihin tavallisiin työkaluihin, mukaan lukien yksi kuuluisimmista Black-Scholes - optiohinnoittelumalleista, joka ei ainoastaan ​​auttaisi sijoittajien hintavaihtoehtoja ja strategioiden kehittämistä vaan auttaa pitämään markkinat likviditeettinä. Sitä sovelletaan suoraan salkunhoitoon. tavoite on kuin mikä tahansa muu sijoitusstrategia. lisätä arvoa, alfa tai ylimääräisiä tuottoja. Quants, kuten kehittäjiä kutsutaan, muodostavat monimutkaisia ​​matemaattisia malleja sijoittautumismahdollisuuksien havaitsemiseksi. On olemassa yhtä monta mallia kuin ne, jotka kehittävät niitä, ja kaikki väittävät olevansa paras. Yksi suurimmista myyntitavoitteista on, että malli ja lopulta tietokone tekevät varsinaisen buysell-päätöksen, ei ihmisen. Tämä pyrkii poistamaan kaikki emotionaaliset reaktiot, joita henkilö saattaa kokea investointien ostamisen tai myynnin yhteydessä. Rahoitusstrategiat hyväksytään nyt sijoitusyhtiössä ja ne ovat rahastojen, hedge-rahastojen ja institutionaalisten sijoittajien hallussa. Ne tyypillisesti menevät nimellä alfa generaattorit. tai alfa-geenejä. Verhon takana Kuten Oz-velhossa, joku on prosessin vetäjän verran takana. Kuten minkä tahansa mallin, se on yhtä hyvä kuin ihminen, joka kehittää ohjelmaa. Vaikka erityisvaatimusta kvanttimuutoksesta ei olekaan, useimmat kvanttimallit toimivat yritykset yhdistävät investointianalyytikoiden, tilastotieteilijöiden ja prosessin koodaajien taitoja tietokoneisiin. Koska matemaattisten ja tilastollisten mallien monimutkaisuus on luonteeltaan yhteinen nähdäkseen esimerkiksi valtakirjojen, kuten jatko-opintojen ja tohtorintutkintojen, rahoituksen, taloustieteen, matematiikan ja tekniikan. Historiallisesti nämä tiimin jäsenet työskentelivät takapihoilla. mutta koska kvanttimallit yleistyivät, takana toimisto siirtyy edustustoon. Quant-strategioiden edut Vaikka yleinen onnistumisprosentti on kiistanalainen, syy siihen, että jotkut kvantti-strategiat toimivat, perustuvat kurinalaisuuteen. Jos malli on oikea, kurinalaisuus pitää strategian työskennellessä salamannopeasti toimivien tietokoneiden kanssa hyödyntämällä kvantitatiivisten tietojen perusteella markkinoiden tehottomuutta. Mallit voivat itse perustua niin vähän kuin muutamia suhteita kuten PE. velkaa omaan pääomaan ja tulokseen, tai käyttää tuhansia tuotantopanoksia samanaikaisesti. Menestyksekkäät strategiat voivat nostaa esiin kehityssuuntauksia alkuvaiheissaan, sillä tietokoneet tekevät jatkuvasti skenaarioita paikantamiseksi tehottomuuksille ennen kuin muut tekevät. Mallit pystyvät analysoimaan erittäin suurta investointien ryhmää samanaikaisesti, jolloin perinteinen analyytikko voi tarkastella vain muutamaa kerrallaan. Seulontaprosessi voi arvioida maailmankaikkeutta luokan mukaan, kuten 1-5 tai A-F mallista riippuen. Tämä tekee varsinaisesta kaupankäyntiprosessista erittäin suoraviivainen sijoittamalla erittäin arvostettuihin sijoituksiin ja myymällä alhaisen luokituksen. Quant-malleilla avautuvat myös pitkät, lyhyet ja pitkät strategiat. Menestyksekkäitä kvanttirahastoja pitävät silmällä riskienhallintaa malliensa luonteen vuoksi. Useimmat strategiat alkavat maailmankaikkeuden tai vertailuindeksin avulla ja käyttävät sektoreita ja teollisuuden painotuksia omissa malleissaan. Tämä sallii varojen hallita monipuolistamista tietyssä määrin vaarantamatta itse mallia. Quant-rahastot toimivat tyypillisesti pienemmillä kustannuksilla, koska ne eivät tarvitse niin monta perinteistä analyytikkoa kuin salkunhoitaja käyttää niitä. Quant-strategioiden haitat Monet syyt ovat syy siihen, miksi monet sijoittajat eivät täysin hyväksy käsitystä siitä, että mustat laatikot ajaisivat sijoituksensa. Kaikille menestyksekkäille kvanttirahastoille, niin monet näyttävät olevan epäonnistuneita. Valitettavasti kvanttien maineelle, kun he epäonnistuvat, he eivät ole suuressa ajassa. Pitkäaikainen pääomanhallinta oli yksi tunnetuimmista kvanttirahastoista, sillä sitä hallinnoivat eräs arvostetuimmista akateemisista johtajista ja kahdesta Nobelin muistopalkinnon saaneesta taloustieteilijästä Myron S. Scholesista ja Robert C. Mertonista. 1990-luvulla heidän ryhmänsä tuotti keskimääräistä korkeamman tuoton ja houkutteli pääomia kaikentyyppisiltä sijoittajilta. He olivat kuuluisia paitsi tehottomuuden hyödyntämisestä myös pääoman saannin helpottamisesta, jotta he voisivat luoda valtavia vipuvaikutuksia markkinoiden suuntiin. Strategiansa kurinalaisuus luonnollisesti loi heikkouden, joka johti niiden romahtamiseen. Pitkäaikainen pääomanhallinta selvitettiin ja purettiin vuoden 2000 alkupuolella. Sen malleihin ei sisältynyt mahdollisuutta, että Venäjän hallitus olisi voinut lykätä joitain omia velkojaan. Tämä tapahtuma laukaisi tapahtumia ja ketjureaktion suurennettuna vipuvaikutuksen aiheuttamilla hävityksillä. LTCM oli niin voimakkaasti mukana muissa sijoitustoiminnoissa, että sen romahdus vaikutti maailmanmarkkinoihin ja aiheutti dramaattisia tapahtumia. Pitkällä aikavälillä Yhdysvaltain keskuspankki ryhtyi auttamaan, ja muut pankit ja sijoitusrahasto tukivat LTCM: tä estääkseen mahdolliset lisävahingot. Tämä on yksi syy, miksi määrärahat voivat epäonnistua, koska ne perustuvat historiallisiin tapahtumiin, jotka eivät välttämättä sisällä tulevia tapahtumia. Vaikka vahva kvantti joukkue lisää jatkuvasti uusia näkökohtia malleihin tulevien tapahtumien ennakoimiseksi, on mahdotonta ennustaa tulevaisuutta joka kerta. Quantin varat voivat myös hukkua, kun talous ja markkinat ovat keskimääräistä suurempaa volatiliteettia. Osto - ja myyntisignaalit voivat tulla niin nopeasti, että suuri liikevaihto voi luoda korkeita palkkioita ja verotettavia tapahtumia. Quant-rahastot voivat myös aiheuttaa vaaraa, kun niitä pidetään karhunpohjaisina tai jotka perustuvat lyhytstrategioihin. Ennustaa laskusuhdanteita. Johdannaisten käyttäminen ja vipuvaikutuksen yhdistäminen voivat olla vaarallisia. Yksi väärä käänne voi johtaa implosioihin, jotka usein tekevät uutisia. Bottom Line Quantitative investointistrategiat ovat kehittyneet back office-mustista laatikoista valtavirran sijoitusvälineisiin. Ne on suunniteltu hyödyntämään liiketoiminnan parhaita mielialoja ja nopeimpia tietokoneita sekä hyödyntämään tehottomuutta että käyttämään vipuvaikutusta markkinoiden vedonlyöntiin. Ne voivat olla erittäin onnistuneita, jos malleissa on mukana kaikki oikeat tuotantopanokset ja ne ovat riittävän kelvollisia ennustamaan epänormaaleja markkinatapahtumia. Käänteiseltä puolelta, kun taas kvanttirahastoja testataan tarkasti, kunnes he työskentelevät, heidän heikkoutensa on, että he käyttävät historiallisia tietoja menestyksestään. Vaikka kvantityyppisten investointien asema on markkinoilla, sen on tärkeää olla tietoinen puutteistaan ​​ja riskeistään. Sopeutumaan monipuolistamisstrategioihin. sen on hyvä käsitellä kvanttistrategioita investointitunnuksena ja yhdistää se perinteisiin strategioihin asianmukaisen monipuolistumisen aikaansaamiseksi. Verotyyppi, joka peritään yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajajärjestys antaa kauppiaille ja sijoittajille mahdollisuuden täsmentää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varaston myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat. Velkaantumisaste on velkasuhde, jota käytetään yrityksen taloudellisen vipuvaikutuksen mittaamiseen tai yksilön mittaamiseen käytettyyn velkasuhteeseen. Eräs korvaustekijän tyyppi, joka suojaa rahastonhoitajia, tyypillisesti työllistää, missä korvauksen osa on suorituskykyperusteinen. Rahoitusmatematiikka ja mallinnus II (FINC 621) on jatko-opintoluokka, joka on tällä hetkellä tarjolla Loyolan yliopistossa Chicagossa talven vuosineljänneksen aikana. FINC 621 tutkii aiheita kvantitatiivisessa rahoituksessa, matematiikassa ja ohjelmoinnissa. Luokka on luonteeltaan käytännöllinen ja koostuu sekä luennosta että laboratoriokokonaisuudesta. Labs hyödyntävät R-ohjelmointikieltä ja opiskelijoiden on toimitettava yksittäiset tehtävät kunkin luokan lopussa. FINC 621: n päätavoite on tarjota opiskelijoille käytännöllisiä työkaluja, joita he voivat käyttää yksinkertaisten kaupankäyntistrategioiden luomiseen, mallintamiseen ja analysointiin. Jotkut hyödylliset R-linkit Tietoja ohjaajasta Harry G. on Chicagossa toimivan HFT-kauppayhtiön vanhempi määrällinen toimija. Hänellä on sähköinsinöörin master8217-tutkinto ja Chicagon yliopiston matematiikan maisterin tutkinto master8217. Vapaa-ajallaan Harry opettaa Quantitative Finance - ohjelmaa Chicagon Loyolan yliopistossa. Hän on myös kirjailija Quantitative Trading with R.