Quantum Trading Strategien




Quantum Trading StrategienQuantitative 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, Emotion dient nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel zu Verlusten fuhrt. 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. Deshalb 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 treibt. 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 Strategien Wahrend die Gesamt-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 gefuhrt 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 beinhalten. 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. Es ist eine gute Idee, quant Strategien als Investing-Stil zu behandeln und kombinieren sie mit traditionellen Strategien, um eine richtige Diversifizierung zu erreichen.