Perdagangan Kuantitatif. Apa itu Perdagangan Kuantitatif. Perdagangan kuantitatif terdiri dari strategi perdagangan berdasarkan analisis kuantitatif yang mengandalkan perhitungan matematis dan perhitungan jumlah 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 Masukan utama untuk model matematika. Teknik perdagangan kuantitatif mencakup perdagangan algoritme perdagangan frekuensi tinggi dan arbitrase statistik Teknik-teknik ini cepat terbakar dan biasanya memiliki cakrawala investasi jangka pendek Banyak pedagang kuantitatif lebih mengenal alat kuantitatif, seperti rata-rata bergerak dan osilator. Und Erstanding Quantitative Trading. Pedagang kuantitatif memanfaatkan teknologi modern, matematika dan ketersediaan database komprehensif untuk membuat keputusan perdagangan yang rasional. Pedagang kuantitatif mengambil teknik trading dan membuat model menggunakan matematika, dan kemudian mereka mengembangkan sebuah program komputer yang menerapkan Model untuk data pasar historis Model ini kemudian ditunggangi 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 Yang diperkirakan oleh ahli meteorologi 90 kemungkinan hujan saat matahari bersinar Ahli meteorologi memperoleh kesimpulan berlawanan dengan mengumpulkan dan menganalisis data iklim dari sensor di seluruh wilayah. Analisis kuantitatif terkomputerisasi mengungkapkan pola spesifik pada data Bila pola ini dibandingkan dengan pola yang sama. Terungkap dalam iklim historis Data backtesting, dan 90 dari 100 kali hasilnya adalah hujan, maka ahli meteorologi dapat menarik kesimpulan dengan yakin, maka perkiraan 90 pedagang kuantitatif menerapkan proses yang sama ke pasar keuangan untuk membuat keputusan perdagangan. Keuntungan dan Kerugian Perdagangan Kuantitatif. Tujuan trading adalah untuk 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. Emosi arus adalah salah satu masalah yang paling meresap dengan perdagangan. Jadilah 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 pro ini Blem. Quantitative trading memang memiliki masalah Pasar keuangan adalah beberapa entitas paling dinamis yang ada. Oleh karena itu, model perdagangan kuantitatif harus dinamis untuk sukses secara konsisten Banyak pedagang kuantitatif mengembangkan model yang menguntungkan sementara untuk kondisi pasar dimana mereka dikembangkan. , Tapi akhirnya mereka gagal saat kondisi pasar berubah. Strategi Tepat - Apakah Mereka Untuk Anda. Strategi investasi kuantitatif telah berkembang menjadi alat yang sangat kompleks dengan munculnya komputer modern, namun akar strateginya bertahan lebih dari 70 tahun. Mereka biasanya dijalankan oleh orang berpendidikan tinggi. Tim dan menggunakan model berpemilik untuk meningkatkan kemampuan mereka untuk mengalahkan pasar Ada program off-the-shelf yang plug-and-play untuk mereka yang mencari kesederhanaan model Quant selalu berjalan dengan baik saat diuji kembali, namun penerapan aktual dan tingkat keberhasilannya adalah Bisa diperdebatkan Sementara mereka tampaknya bekerja dengan baik di pasar bull ketika pasar macet, strategi kuant dikenakan Untuk risiko yang sama seperti strategi lainnya. Sejarah Salah satu pendiri studi teori kuantitatif yang diterapkan pada keuangan adalah Robert Merton Anda hanya bisa membayangkan betapa sulit dan memakan waktu prosesnya sebelum penggunaan komputer Teori lain di bidang keuangan. Juga berevolusi dari beberapa studi kuantitatif pertama, termasuk dasar diversifikasi portofolio berdasarkan teori portofolio modern Penggunaan keuangan kuantitatif dan kalkulus menyebabkan banyak alat umum lainnya termasuk salah satu formula penentuan harga opsi Black-Scholes yang paling terkenal, Yang tidak hanya membantu pilihan harga investor dan mengembangkan strategi, namun membantu menjaga pasar tetap terjaga dengan likuiditas. Bila diterapkan secara langsung pada manajemen portofolio, tujuannya seperti strategi investasi lainnya untuk menambahkan nilai, keuntungan alfa atau kelebihan, karena para pengembangnya disebut , Menyusun model matematis yang kompleks untuk mendeteksi peluang investasi Ada banyak model di luar sana sebagai quants yang mengembangkannya, dan Semua klaim untuk menjadi yang terbaik Salah satu strategi investasi terbaik adalah bahwa model, dan akhirnya komputer, membuat keputusan jual beli aktual, bukan manusia. Hal ini cenderung menghilangkan respons emosional yang mungkin dialami seseorang saat Membeli atau menjual investasi. Strategi yang tepat sekarang diterima di komunitas investasi dan dijalankan oleh reksadana, hedge fund dan investor institusi Mereka biasanya menggunakan nama alpha generators atau alpha gens. Behind the Curtain Sama seperti di The Wizard of Oz, seseorang adalah Di balik tirai yang mendorong proses Seperti model lainnya, sama baiknya dengan manusia yang mengembangkan program Meskipun tidak ada persyaratan khusus untuk menjadi quant, kebanyakan perusahaan yang menjalankan model quant menggabungkan keterampilan analis investasi, statistik dan pemrogram. Yang kode proses ke komputer Karena sifat kompleks dari matematika dan statistik model, itu umum untuk melihat mandat seperti gelar sarjana dan doktor di Keuangan, ekonomi, matematika dan teknik. Secara historis, anggota tim ini bekerja di kantor belakang namun karena model quant menjadi lebih umum, kantor belakang pindah ke kantor depan. Manfaat Strategi Quant Sementara tingkat keberhasilan keseluruhan dapat diperdebatkan, alasannya Beberapa strategi kerja kuant adalah bahwa mereka didasarkan pada disiplin Jika modelnya benar, disiplin membuat strategi bekerja dengan komputer dengan kecepatan petir untuk mengeksploitasi inefisiensi di pasar berdasarkan data kuantitatif Model itu sendiri dapat didasarkan pada sedikit dari sedikit Rasio seperti hutang PE terhadap pertumbuhan ekuitas dan pendapatan, atau menggunakan ribuan masukan yang bekerja sama pada waktu yang sama. Strategi yang berhasil dapat menangkap tren pada tahap awal mereka karena komputer terus menjalankan skenario untuk menemukan inefisiensi sebelum model lainnya mampu. Menganalisis kelompok investasi yang sangat besar secara simultan, di mana analis tradisional mungkin hanya melihat beberapa pada satu waktu Prosedur penyaringan Ss dapat menilai alam semesta dengan tingkat kelas seperti 1-5 atau AF tergantung pada model Ini membuat proses perdagangan sebenarnya sangat mudah dilakukan dengan berinvestasi pada investasi dengan nilai tinggi dan menjual yang berperingkat rendah. Model yang tepat juga membuka variasi strategi seperti Panjang, pendek dan panjang Dana kuantitatif yang sukses tetap memperhatikan kontrol risiko karena sifat dari model mereka Sebagian besar strategi dimulai dengan alam semesta atau patokan dan penggunaan pembobotan sektor dan industri dalam model mereka. Hal ini memungkinkan dana untuk mengendalikan diversifikasi ke Tingkat tertentu tanpa mengorbankan model itu sendiri Quant funds biasanya berjalan dengan biaya lebih rendah karena mereka tidak memerlukan banyak analis tradisional dan manajer portofolio untuk menjalankannya. Kelebihan Strategi Quant Ada beberapa alasan mengapa begitu banyak investor tidak sepenuhnya merangkul konsep Membiarkan sebuah kotak hitam menjalankan investasi mereka Untuk semua dana quant yang berhasil di luar sana, sama seperti banyak yang tampaknya tidak berhasil Sayangnya untuk qua NTS reputasi, ketika mereka gagal, mereka gagal waktu besar. Long-Term Capital Management adalah salah satu dana lindung nilai paling terkenal, seperti yang dijalankan oleh beberapa pemimpin akademis yang paling dihormati dan dua ekonom pemenang Hadiah Nobel Prize Myron S Scholes Dan Robert C Merton Selama tahun 1990an, tim mereka menghasilkan laba di atas rata-rata dan menarik modal dari semua jenis investor. Mereka terkenal tidak hanya mengeksploitasi inefisiensi, namun menggunakan akses modal yang mudah untuk menciptakan taruhan yang sangat besar terhadap arah pasar. Sifat disiplin Dari strategi mereka benar-benar menciptakan kelemahan yang menyebabkan keruntuhan mereka Manajemen Modal Jangka Panjang dilikuidasi dan dibubarkan pada awal tahun 2000 Modelnya tidak mencakup kemungkinan bahwa pemerintah Rusia dapat gagal membayar sebagian hutangnya sendiri Peristiwa yang satu ini memicu kejadian dan Reaksi berantai yang diperbesar oleh leverage-dibuatnya malapetaka LTCM begitu terlibat dalam operasi investasi lainnya sehingga keruntuhannya mempengaruhi pasar dunia. S, memicu peristiwa dramatis Dalam jangka panjang, Federal Reserve melangkah untuk membantu, dan bank lain dan dana investasi mendukung LTCM untuk mencegah kerusakan lebih lanjut Ini adalah salah satu alasan mengapa dana quant dapat gagal, karena didasarkan pada peristiwa sejarah yang Mungkin tidak termasuk kejadian masa depan. Sementara tim quant yang kuat akan terus menambahkan aspek baru pada model untuk memprediksi kejadian di masa depan, tidak mungkin memprediksi masa depan setiap kali dana Quant juga dapat menjadi kewalahan ketika ekonomi dan pasar mengalami lebih besar daripada - volatilitas yang meningkat Sinyal beli dan jual bisa datang dengan sangat cepat sehingga omset tinggi dapat menciptakan komisi dan kejadian kena pajak yang tinggi Quant funds juga dapat menimbulkan bahaya saat dipasarkan sebagai bukti tahan atau didasarkan pada strategi singkat Memprediksi penurunan menggunakan derivatif dan penggabungan Leverage bisa berbahaya Salah satu belokan bisa menyebabkan ledakan, yang sering membuat berita. Bottom Line Strategi investasi kuantitatif telah berevolusi dari belakang. Kotak hitam kantor untuk alat investasi utama Mereka dirancang untuk memanfaatkan pikiran terbaik dalam bisnis dan komputer tercepat untuk memanfaatkan inefisiensi dan menggunakan pengungkitan untuk membuat taruhan pasar Mereka bisa sangat sukses jika modelnya memasukkan semua masukan yang benar dan lincah. Cukup untuk memprediksi kejadian pasar abnormal Di sisi lain, sementara dana kuantiti diuji kembali sampai mereka bekerja, kelemahan mereka adalah mereka mengandalkan data historis untuk kesuksesan mereka. Meskipun investasi bergaya quant memiliki tempatnya di pasar, penting bagi Sadar akan kekurangan dan risikonya Agar konsisten dengan strategi diversifikasi, ada baiknya Anda memperlakukan strategi kuantitatif sebagai gaya investasi dan menggabungkannya dengan strategi tradisional untuk mencapai diversifikasi yang tepat. Strategi Perdagangan yang Aman. Berdasarkan peristiwa perusahaan yang diantisipasi, seperti yang diantisipasi Merger atau aktivitas pengambilalihan atau pengajuan kebangkrutan Juga disebut arbitrase risiko. Nilai Dasar Perdagangan vs. Langsung Pendekatan perdagangan berjangka Trading. Most Quantitative Hedge Fund masuk ke dalam salah satu dari dua kategori yang menggunakan strategi Nilai Relatif, dan strategi yang akan dicirikan sebagai Directional Kedua strategi tersebut sangat memanfaatkan model komputer dan perangkat lunak statistik. Strategi Nilai Akhir mencoba memanfaatkan perkiraan Hubungan harga sering kali berarti - mengembalikan hubungan antara beberapa aset misalnya, hubungan antara imbal hasil Treasury Treasury jangka pendek vs imbal hasil Treasury Treasury AS yang berjangka panjang, atau hubungan dalam volatilitas tersirat dalam dua kontrak pilihan berbeda Strategi directional, sementara itu, biasanya Membangun jalur mengikuti tren atau pola berbasis pola lainnya yang menunjukkan momentum ke atas atau ke bawah untuk sekuritas atau sekuritas misalnya, bertaruh bahwa yield obligasi Treasury AS yang berjangka panjang akan meningkat atau volatilitas tersirat akan menurun. Strategi Nilai Dasar Strategi Nilai Relatif termasuk menempatkan rel Taruhan ative yaitu membeli satu aset dan menjual aset lain yang harganya saling terkait. Efek pemerintah dua negara yang berbeda. Efek pemerintah dua tingkat panjang sampai jatuh tempo. Efek gabungan antara sekuritas hipotek. Perbedaan dalam volatilitas tersirat antara dua derivatif. Harga wajar Vs harga obligasi untuk emiten obligasi korporasi. Konversi yield obligasi gabungan vs credit Default Swap CDS tersebar. Daftar strategi Relatif Nilai Relatif sangat panjang di atas hanya beberapa contoh Ada tiga strategi Relatif Nilai yang sangat penting dan umum digunakan untuk diperhatikan. Dari, bagaimanapun. Perdagangan Arbitrasi Memasarkan tren pengembalian rata-rata dari nilai keranjang aset serupa yang didasarkan pada hubungan perdagangan historis Satu bentuk umum dari Arbitrase Statistik, atau Stat Arb, diperdagangkan, dikenal sebagai Perdagangan Netral Pasar Ekuitas Dalam strategi ini, dua Keranjang saham dipilih satu keranjang panjang dan satu keranjang pendek, dengan tujuan agar bobot relatif keduanya Keranjang melarang dana dengan nol eksposur bersih terhadap berbagai faktor risiko industri, geografi, sektor, dan lain-lain Stat Arb juga dapat melibatkan perdagangan indeks terhadap ETF yang serupa, atau indeks versus satu saham perusahaan. Pembelian Arbitrase yang dapat dikonversi dari konversi Penerbitan obligasi oleh perusahaan dan sekaligus menjual saham biasa perusahaan yang sama, dengan gagasan bahwa jika saham perusahaan turun, keuntungan dari posisi short akan lebih dari mengimbangi kerugian pada posisi obligasi konversi, mengingat konversi Nilai obligasi sebagai instrumen pendapatan tetap Demikian pula, dalam pergerakan harga saham biasa yang di atas, dana tersebut dapat memperoleh keuntungan dari konversi obligasi konversi menjadi saham, menjual saham tersebut pada nilai pasar dengan jumlah yang melebihi kerugian pada sahamnya. Posisi pendek. Fixed Income Arbitrage trading efek pendapatan tetap di pasar obligasi yang dikembangkan untuk mengeksploitasi anomali tingkat suku bunga yang dirasakan Pendapatan Tetap Arbitrase posisi ca N menggunakan obligasi pemerintah, swap suku bunga, dan suku bunga berjangka Salah satu contoh populer dari gaya perdagangan arbitrase pendapatan tetap adalah basis perdagangan, di mana seseorang menjual membeli Treasury Futures, dan membeli menjual sejumlah obligasi potensial yang dapat dikirim di sini. , Seseorang mengambil pandangan mengenai selisih antara harga spot obligasi dan harga kontrak berjangka yang disesuaikan dengan harga kontrak faktor konversi dan memperdagangkan pasangan aset yang sesuai. Strategi Eksternal. Strategi perdagangan directional, sementara itu, biasanya didasarkan pada trend-following Atau pola berbasis pola lainnya yang memberi kesan momentum ke atas atau ke bawah untuk harga keamanan Perdagangan directional sering kali menggabungkan beberapa aspek Analisis Teknis atau pencatatan Ini melibatkan perkiraan arah harga melalui studi harga pasar lalu dan volume pasar Arah yang diperdagangkan dapat Menjadi aset yang memiliki momentum harga ekuitas, misalnya, atau nilai tukar dolar AS o Faktor yang secara langsung mempengaruhi harga aset itu sendiri misalnya, volatilitas tersirat untuk opsi atau tingkat suku bunga untuk obligasi pemerintah. Perdagangan teknis juga dapat terdiri dari penggunaan moving averages, pita di sekitar standar deviasi standar harga, tingkat dukungan dan resistance, dan tingkat suku bunga Perubahan Biasanya, indikator teknis tidak menjadi satu-satunya dasar strategi investasi Kuantitatif Hedge Fund Quant Hedge Funds menggunakan banyak faktor tambahan di atas dan di atas harga historis dan informasi volume Dengan kata lain, Quantitative Hedge Funds yang menggunakan strategi perdagangan Directional umumnya memiliki keseluruhan Strategi kuantitatif yang jauh lebih canggih daripada Analisis Teknis Umum. Ini bukan untuk menyarankan bahwa pedagang hari mungkin tidak dapat memperoleh keuntungan dari Analisis Teknis sebaliknya, banyak strategi perdagangan berbasis momentum dapat menguntungkan. Jadi untuk keperluan modul pelatihan ini , Referensi strategi strategi Quant Hedge Fund akan Tidak hanya mencakup strategi berbasis Analisis Teknis. Strategi Kuantitatif lainnya. Pendekatan perdagangan kuantitatif lainnya yang tidak mudah dikategorikan sebagai strategi Nilai Relatif atau strategi Directional termasuk. Perdagangan Frekuensi Tinggi dimana para pedagang mencoba untuk mengambil keuntungan dari perbedaan harga di antara banyak platform dengan banyak Perdagangan sepanjang hari. Strategi Volatilitas Terpercaya menggunakan kontrak futures dan forward untuk fokus pada menghasilkan keuntungan absolut yang rendah, namun stabil, LIBOR-plus, meningkatkan atau menurunkan jumlah kontrak secara dinamis karena volatilitas underlying saham, obligasi dan pasar lainnya berubah Managed Strategi Volatilitas telah semakin populer dalam beberapa tahun terakhir karena ketidakstabilan pasar saham dan obligasi belakangan ini. Apa itu Hedge Fund Kuantitatif Kuantitatif Hedge Funds. I umumnya mempercayai saran recreommendations buku Anda, namun pencarian google cepat yang satu ini terlihat meragukan Klaim Dari 1000 pengembalian tahunan, dll Apakah Anda yakin tentang ini o Ne. Saya lebih memilih untuk memisahkan keputusan kelas aset dari momentum di tingkat kelas sub-aset Misalnya, industri siklis mungkin rally dengan kuat hanya karena beta tinggi jika rally pasar Mengambil keuntungan istimewa, hitung pengembalian 2-12 bulan pertama Bulan cenderung memiliki beberapa perubahan yang berarti, skala yang oleh volatilitas yang istimewa Sekali seminggu mereka tidak akan berubah sesering sinyal tradisional Anda, ubahlah ini menjadi skor Z yang dapat digunakan di bagian lain dari proses konstruksi tampilan atau Membentuk portofolio 25 besar, terbawah 25, dan menengah 50 dan melacak kinerja Anda bisa melakukan ini di dalam setiap kelas aset atau di semua kelas aset. Anda juga bisa melihat beberapa pandangan di tingkat kelas aset dan juga dengan pendekatan serupa. Triknya adalah metode untuk menggabungkan pandangan bersama-sama dengan Black-Litterman Entropy Pooling Setelah Anda memiliki metode untuk menggabungkan jenis pandangan yang berbeda bersama-sama, Anda dapat dengan mudah memasukkan strategi pengembalian dan momentum rata-rata ke dalam Satu portfolio. At SensoBeat kita asumsikan ada momentum untuk item berita, dan kami mencoba untuk melacak momentum momentum itu. Kami melakukannya hanya untuk saham tapi juga bisa disesuaikan dengan bidang lainnya, selama mereka dapat memiliki buzz. Kami pikir Menggunakannya untuk algo-trading, yang lebih relevan bagi Anda tapi membuatnya sepenuhnya otomatis adalah masalah besar. Sentimen dari item berita adalah positif, tapi jika merindukan ekspektasi, pengaruhnya negatif Kami memutuskan untuk memilih Alat bantu keputusan, bahwa trader melakukan keputusan akhir Akan menarik untuk mendengar apa yang oleh para pakar profesional tentang ide itu. Sebagai contoh, Seperti yang saya sebutkan di buku saya, jarang saya temukan strategi yang berhasil diraih seperti Seringkali, ia memenangkan Bahkan berdiri untuk melakukan backtesting, belum lagi live trading Jadi saya tidak terlalu banyak memberi bobot pada 1000 klaim. Pengambilan penting dari buku ini adalah beberapa teknik yang tidak saya ketahui sebelum saya dapat memodifikasi dan memperbaiki Ernie. John Terima kasih atas ide Anda Sebenarnya, ini mengingatkan saya pada keseluruhan cla Strategi momentum yang saya baca pada dasarnya memegang portofolio jangka panjang berdasarkan beberapa kriteria peringkat sederhana seperti imbal hasil yang tertinggal seperti yang Anda duga. Rupanya ini tidak hanya berhasil dalam saham, namun juga komoditas futures Google oleh Joelle Miffre dan Georgios Rallis disebut Momentum di Commodity Futures Markets. Masalahnya bagi saya tapi tidak harus, katakanlah, dana pensiun adalah periode holding terlalu lama, dan tingkat pengembaliannya relatif rendah. Jangka waktu holding yang panjang harus menyiratkan bahwa portofolio mengalami volatilitas sementara sehingga menekan Rasio Sharpe Yang tidak mengatakan bahwa saran Anda tentu saja memiliki masalah ini Ernie. Guy, Terima kasih telah berbagi produk Anda dengan kami Dalam konteks ini, saya harus menyebutkan bahwa perusahaan Ravenpack memiliki indikator sentimen berita serupa yang saya yakini dapat digunakan untuk algoritmik Perdagangan, dan indikator Ravenpack dapat diintegrasikan ke dalam platform Alphacet Discovery. Juga, jika ada yang tertarik dengan berita yang dikumpulkan Internet tapi belum tentu dari newswire keuangan, perusahaan Recorded Future juga menawarkan data sentimen serupa melalui API yang sesuai untuk perdagangan algoritmik. Ya, Terima kasih telah menunjuk saya ke Ravenpack Mereka melakukan analisis sentimen yang beberapa perusahaan lain lakukan juga Mereka semua mencoba untuk Memutuskan apakah sebuah barang berita positif atau tidak SensoBeat mencoba menjawab pertanyaan yang berbeda berapa banyak barang berita tersebut menyebar secara real time Sejauh yang kita tahu informasi ini tidak tersedia bagi pedagang 2 item serupa dari 2 perusahaan yang berbeda dapat memiliki spread yang sangat berbeda. Dan karena itu dampak yang berbeda pada saham Ketika pedagang membaca sebuah berita dari umpan kesukaannya, dia tidak tahu apakah berita ini sekarang mulai menyebar, apakah sudah lewat internet, dan seterusnya. Cobalah, itu pasti sebuah Fitur yang menarik Baik untuk mengetahui produk ini ada Ernie. Hal dengan momentum adalah dapat terus berjalan dan berjalan atau tidak dapat diandalkan. Aturan terbaik yang saya temukan untuk strategi momentum perdagangan adalah jus. T mengelola pintu keluar Anda dan tidak pernah menetapkan target Pepatah membatasi kerugian Anda dan membiarkan keuntungan Anda berjalan mungkin sangat sederhana tapi sangat benar. Ide lain, yang saya ambil dari TraderFeed sejak dulu, adalah mengidentifikasi satu tren dan 2 masuk pada Sebuah kontra-tren Secara efektif, membeli di minimum lokal di pasar bull, misalnya. Faizul Ramli mengatakan. Ini adalah artikel tepat waktu yang saya baca ulang buku Anda lagi dan Anda menyarankan bahwa jika seseorang memiliki tingkat modal, strategi yang rendah Dengan leverage seperti futures dan forex mungkin yang terbaik untuk memulai dengan Namun, karena tidak memiliki pengalaman dalam perdagangan berjangka atau forex, apa yang akan Anda rekomendasikan untuk menjadi situs buku terbaik untuk memulai dengan. Paul, Ya, dengan strategi momentum I Seperti memiliki stop loss tapi tidak ada target keuntungan Sebaliknya, dengan strategi pembalikan saya ingin mendapatkan target keuntungan tapi tidak ada stop loss. Namun, seperti target laba yang sering dihitung ulang sebenarnya bisa bertindak sebagai stop loss, stop loss yang sering dihitung ulang bisa menjadi Target keuntungan juga. H I Faizul, Dalam hal perdagangan berjangka, Anda dapat memulai dengan buku Joe Duffy seperti yang saya sarankan. Bagi FX, saya mempelajari semua hal yang saya ketahui di pekerjaan dan dari mantan rekan saya di dana lindung nilai saya Mungkin beberapa pembaca di sini dapat menyarankan yang baik Book. Faizul Ramli berkata. Terima kasih Ernie Baru saja memesan buku ini hari ini jadi semoga akan mendapatkannya dalam waktu seminggu atau lebih. Temukan sebuah situs web yang bagus seperti yang benar-benar dimulai dari hal-hal mendasar. Ernie, apakah Anda merasa bahwa kemungkinan pengembalian itu tidak Strategi bagus di forex Saya mencoba data backtesting EUR USD yang cukup bagus untuk mencari pembalikan rata-rata pada rentang waktu yang berbeda, menggunakan campuran osilator, dan tidak menemukan sesuatu yang berguna Mungkin karena pasar mata uang sangat besar sehingga mereka benar-benar tergerak oleh berita aktual, bukan Pola perdagangan stokastik. AmazonRamblers, Ada strategi pengembalian rata-rata yang bekerja di FX, tapi EURUSD bukanlah kandidat yang baik. Seseorang harus mencari negara-negara yang indikator ekonominya lebih kuat dikomunikasikan Ernie. Mark Ambrose mengatakan. Untuk mendapatkan lebih banyak momentum pada Anda Untuk Ex perdagangan, kunjungi i l0.have Anda pernah melihat ke dalam fungsi Gaussian. Baca, Banyak dari kita quants telah menggunakan Gaussians dalam berbagai bentuk, tapi mungkin Anda bisa lebih spesifik untuk penggunaannya dalam konteks momentum Mungkin menunjuk ke referensi online Ernie. Hi Ernie, saya adalah penggemar berat dari buku Anda dan blog ini, tapi saya tidak dapat menemukan cara untuk melacak kinerja dana Anda Di mana saya bisa pergi untuk melihat itu. Ice, Tolong email saya secara pribadi Terima kasih, Ernie. Hey Ernie Anda baru saja membuat saya terkenal DI telah membaca sebagian besar tentang Forex selama beberapa tahun terakhir, serta mempraktikkan teknik momentum yang berbeda dengan akun demo tanpa kesuksesan yang konsisten. Satu-satunya buku yang menurut saya kurang menarik untuk dibaca, hingga Mendapatkan pemahaman yang baik dari semua hal itu adalah perdagangan Hari dan mengayunkan perdagangan Pasar Mata Uang, oleh Kathy Lien, tapi sekali lagi, ini hanyalah sebuah buku dasar yang dipelajari. Tentang teknik momentum untuk menukar pasar fx, saya kira metode mekanis murni Wont work alias sistem perdagangan yang biasanya Anda temukan terbitan Banyak fxforums Anda perlu mengidentifikasi momen atau situasi saat tren cenderung terjadi karena peristiwa eksternal yang perlu diperhitungkan setelah London dibuka setelah NY terbuka setelah rilis berita seperti NFP, atau karena acara teknis seperti harga lilin Master Mulai tanpa melanggar batas maksimum atau minimum yang lalu, lalu menghancurkannya dengan keras Mungkin ada cara lain untuk mengidentifikasi tren, tapi saya tidak menyadarinya, jadi jika ada yang tahu, saya sangat senang mengetahui. Tidak ada ahli, tapi setelah membaca Blog lengkap Ernie, saya menemukan pendekatan perdagangan pasangan jauh lebih solid untuk seleraku, dan jika diterapkan pada Forex, saya kira itu bisa menjadi cara bagus bagi spekulator kecil untuk mencoba tanpa persyaratan modal yang besar karena beberapa broker mengizinkan Anda untuk Perdagangan dengan mini dan mikro banyak mini 10 000 mikro 1000 i eI akan mengirimkan Anda juga Ernie. Apa yang Anda ambil pada katalis seperti rilis pendapatan ketika datang ke berarti sistem stok swing swing trading Apakah Anda melakukan tes statistik Ting dan memutuskan untuk tidak memasukkan saham yang akan melaporkan laba sebelum Anda d berharap untuk keluar 2 Masukkan posisi yang lebih kecil masih berharap untuk pengembalian mean 3 Masukkan tidak peduli apa yang berdasarkan tindakan harga mengabaikan berita apapun. Mark, saya akan menghindari masuk ke posisi Saham yang telah mengumumkan atau diperkirakan akan mengumumkan laba untuk strategi pengembalian rata-rata Ernie. Saya akan menghindari masuk ke posisi saham yang telah diumumkan atau diperkirakan akan mengumumkan laba untuk strategi pengembalian rata-rata. Saya telah menghindari pendapatan namun dugaan saya akan Apakah masih ada harapan positif hanya ada sedikit volatilitas yang membuat saya sulit memperoleh tanggal pendapatan untuk kumpulan data yang cukup besar agar benar-benar mengujinya - apakah Anda dapat mendukung hal ini. Free Trade the odds Statistik lengkap untuk musiman Dan pola statistik untuk Dow, SP, Nasdaq, Dax Cari pola trading terbaik Anda memilih bulan, hari bulan, minggu kedaluwarsa, fase bulan, siklus kepresidenan, politik dll. Alat 1 Bagaimana jika Kembali n hari setelah jika perubahannya adalah 2 Statistik intraday yang menakjubkan dan menguntungkan 3 Perkiraan hari untuk Dax dan Nasdaq Cobalah dan dapatkan keuntungan Komentar dan saran dipersilakan. Mark, Pernahkah Anda mendengar pengumuman PEAD Post Earnings Drift Research menunjukkan bahwa harga Tidak akan berarti-kembali setelah pengumuman penghasilan. Saya mencadangkan situasi seperti itu dengan membuang data dari web. Terima kasih atas tanggapan Anda, Ernie Ketika berbicara dengan PEAD dan membalikkan pengujian reversibel dengan data tergores, berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk strategi Anda? B dan berapa hari sebelum atau sesudah penghasilan masuk tidak dikecualikan. Sebagian besar penelitian PEAD saya membaca tentang pembicaraan tentang drift yang berlangsung selama 3-12 bulan, sementara ayunan pengembalian kuadrat saya tidak bertahan lebih lama dari 4 hari. Pertanyaan serupa untuk Saya diangkat ke blog Anda di vivkrish. Mark, saya tidak dapat mengungkapkan kepada Anda periode penentuan strategi yang tepat, tapi saya dapat memberitahu Anda bahwa skala waktu sangat mirip dengan strategi pengembalian rata-rata Anda. Momentum momentum tidak dapat Mungkin bertahan lebih dari 3 bulan, karena ada pengumuman pendapatan setiap 3 bulan yang akan memicu tren baru. Ya, saya menemukan strategi momentum perdagangan yang menguntungkan untuk portofolio futures, tidak sulit untuk ditemukan Biasanya mereka memiliki rata-rata perdagangan yang menang. Tahan waktu 25-100 hari dan rata-rata kehilangan waktu perdagangan 5-25 hari Karena mereka memotong pecundang dan membiarkan pemenang berjalan. Bahkan, sistem triple moving average rata-rata solid, bahkan dengan komisi dan selip yang sangat besar, saat diuji pada Portofolio diversifikasi 50 pasar berjangka Pastikan untuk menggunakan portofolio terdiversifikasi secara global, untuk mendapatkan lebih banyak dari noncorrelation makan siang gratis Sesuaikan parameter untuk mendapatkan 75 hari waktu tunggu untuk memenangkan perdagangan, keuntungan voila. Sistem momentum sederhana dan menguntungkan lainnya untuk masa depan muncul di Situs web Ed Seykota Dia menyebutnya Support and Resistance tapi sebenarnya sistem Breakout klasik berjalan lama saat harga menembus resistance di atas, dll. Seperti modal yang Anda temukan, mungkin Anda bisa melakukan perdagangan sehari perdagangan dengan harga yang terjangkau. Dengan modal awal yang dibutuhkan hanya untuk bisa melakukan perdagangan sehari di sebagian besar bursa dan banyak dana lindung nilai macho yang bahagia dengan 4 di atas LIBOR 3 bulan akhir-akhir ini. Menyebutkannya sebagai indikator harapan kinerja yang ambisius namun mungkin realistis - catat LIBOR cukup rendah akhir-akhir ini juga, secara realistis menurut Anda ini adalah periode yang buruk dan fundamentalis berbeda dengan waktu Anda mengatur bisnis Anda sendiri. Apakah kita akan berbicara Sekitar minimal 100-150k tersedia murni untuk memulai up. Pumpernickel, Terima kasih banyak untuk referensi Anda Mereka terdengar sangat menarik Ernie. Anon, Adalah mungkin untuk membuat modal trading 100-150K hidup, tapi jelas tidak jika kembalinya levered adalah 5 Ini akan menjadi perhitungan sederhana untuk menemukan pengembalian yang dibutuhkan untuk bertahan hidup begitu Anda menentukan keuntungan yang Anda butuhkan Ernie. Thanks untuk membahas buku Duffy saya telah menemukan beberapa keriput menarik yang ada Manny. Banyak yang sangat terarah. Tren vol rendah terjadi dalam sesi perdagangan berjangka indeks berjangka semalam, misalnya 9 15 sampai 7:00 BST untuk indeks SP 500 futures, biasanya sebagai pembalikan setelah pergerakan yang sangat besar, jadi lanjutkan jika pergerakan tren sebagian besar turun, dan bergeraklah Jika pergerakan tren sebagian besar naik. Tekanan yang saya maksudkan GMT strategi sudah benar walaupun. Hi DP, Terimakasih untuk tip masa depan akan mendukung momen ini Ernie. Dari pengalaman saya, momentum jauh lebih mudah ditemukan daripada strategi pengembalian strategi berjangka komoditas. Anon, Ya, saya setuju dengan Anda Mean-reversion terutama bekerja untuk saham individual, sementara momentum terutama bekerja untuk futures dan mata uang Ernie. Saya dapat menghargai mengapa Anda mungkin tidak cenderung menggunakan strategi adaptif, terutama jika seseorang menggunakan alat rak Seperti kotak alat saraf di Matlab Jaring saraf mereka kebanyakan kereta dalam mode propagasi balik, membakar data selama bertahun-tahun, dan dataset di luar sampel Anda tidak ada artinya karena modelnya statis dan tidak dapat menyesuaikan diri. Sementara mencoba Untuk mengatasi kesenjangan semalam di masa depan dan mata uang, saya memutuskan untuk memberikan jaring syaraf lagi, dan mulai merancang sendiri Menggunakan teknologi kompresi, saya berhasil membangunnya yang membakar melalui jumlah data minimum, misalnya sekitar 2 bulan dengan menggunakan palet per jam. Dengan data 5 tahun, dan kemudian setiap prediksi baru tidak lengkap dan jaring mengintegrasikan bar baru ke arah prediksi berikutnya Pada akhir hari, retrains bersih sendiri secara menyeluruh, dan mencoba memprediksi bilah pembuka untuk selanjutnya. Pagi, dan kemudian kembali ke prediksi bar penutupan intraday. Saya melihat sistem mekanis yang mengatakan kepada seorang pelari untuk berlatih secara intensif selama 4 tahun, lalu drop out of sight dan pergi dalam pesta selama setahun, muncul kembali, segera kembali ke lintasan. and you re expected to win the gold medal Unlikely to happen We need to constantly upgrade our knowledge to reflect upon the future. Anyhow, ever since, it s been smooth sailing for overnight gaps in FX and futures trading. Hi Jay, Thanks much for sharing y our improved neural net training method with us. It is gratifying to hear that someone has actually made adaptive methods work to profit in trading However, there are quite a few people who told me they have used quite simple technical indicators to trade the overnight gap in futures and FX, and in fact I have backtested one such method which produces very nice results too So maybe sophisticated machine learning methods are not strictly necessary to produce consistent results for this particular market opportunity. In today s Financial Times. Please respect s ts cs and copyright policy which allow you to share links copy content for personal use redistribute limited extracts Email to buy additional rights or use this link to reference the article. As the new money came pouring in, Madoff insists he planned to continue using his legitimate investment strategy, which was based around a so-called black box a complex technique that relies on computing algorithms to select trades Before, I had helped develop products for the Chicago Board Options Exchange for index trading I had built a model for that business, he says So I thought I would put together a portfolio of S P 500 stocks, with 85 per cent exposure, then used OEX the S P 100 index positions as a hedge. This type of jargon sounds unintelligible to non-bankers, but is entirely typical and credible on Wall Street, and Madoff delivers it without missing a beat Is he lying It is impossible to tell but as he speaks, he becomes so animated that colour flushes into his cheeks. But the problem with my black box was that to make it work you need to have volatility, volume and momentum And, of course, we didn t get that Soon after Madoff took in this new influx of capital, the markets became becalmed which prevented his black box strategy from producing profits Yet his new clients expected generous returns, and were soon demanding redemptions. Hi Ernie, can you please share some of the techniques to trade the FX overnight gaps. P S i purchased your book and awaiting delivery. Ali, An example of the overnight gap momentum is the London Breakout strategy discussed in the comment by Bernd referenced in my blog post Ernie. Ok so let me put myself in the shoes of a new trader with not so much capital and not a lot of experience, let s say 10 or 20k, just trying to get a nice return on his savings, not making a living off trading. The trader finds a model that is profitable, he she does not have the resources to automate his her system using matlab needs to pay for it making it able to interact with the broker platform. The trader will develop its activity in Forex, for example, because of the better conditions to leverage his her capital a 20 unlevered return in forex -- 40 if the leverage is 1 2, which is a quite conservative leverage. What would be the best choice for this trader to backtest the strategies If this person trades part time and does it in the 4hr timeframe for example, will it be likely to achieve high sh arpe ratios or is that just inversely correlated to the timeframe. I ask about this because, when you have 500k or 1Million or more, it can be profitable to invest 10 or 15k in automating your operations, even more, but if you are a 20k trader, that would just drain your capital. Thanks in advance Ernest. hello M chan, I have been developing trading strategies on close to close data for about a year and i m looking to start trading intraday 1 hour bars Do you know of any book were I could find the basics of the technics involved For exemple what are the slippage assumptions What kind of order execution should I use for backtest trade on next bar opening price, VWAP etc. Thanks in advance. I assume that when you said does it in 4 hr timeframe , you mean this trader research and send in an order with this 4 hours Not that the trader execute many trades within this 4 hours If so, then the trader can use Excel, or a standard FX automation program like Metatrader to automate the strategy In fact , if the trader is good at programming but short of cash, she can use R instead. Hi Anon, Actually, you can just backtest what order types will produce the best backtest results. As for slippage, it is equal half-of the bid-ask spread, assuming that your order size is no bigger than the typical bid ask size. Thanks Ernie, Any recomended reading I m not looking for strategies but for methods. Anon, I learn most of these execution-related issues from actual trading Few books will go down to such details However, you can check out the Trading and Exchanges book on my Recommended List on my blog s right sidebar -- it does a good job of explaining the market microstructure Ernie. Do you think that it is possible to find good mean reverting strategies in futures, that s a good question. Anon, Yes, there are good mean-reverting strategies in equity index futures Ernie. i just started blogging on this platform a couple of days ago and was looking for like minded people to read and follow this looks l ike a great blog. you re more than welcome to comment on my page and i ll be looking forward to reading more stuff from you. You can see how the momentum works in the fx from this program. Do you have any experience looking for co-integrated currency pairs Do you think we can apply the concept of pair trading to co-integrated currency pairs, just like stocks etfs. Adrian, Sure, you can find cointegrating FX pairs as well Ernie. There seems to be many studies on the profitability of Pair trading for stocks etfs but not for FX. Do you have any references to papers that have conducted such studies for FX pair trading. It seems Pair Trading using stocks etf seems more straight-forward than FX, in terms of position sizing. Say we find a cointegrated FX pair using different base currencies, and If we want to risk say just USD10000 on each long short leg, how many lots should we get for each leg. Hope to get your advice on this Tks. Hi Adrian, If then US 10,000 is equivalent to 13,333 units of. You have to convert both sides of the pair to USD first before running them through the usual pair trading strategies. Instead of reading papers on FX pairs trading, I recommend reading up on basic FX trading For e g study materials for FINRA Series 34 exam at. first, thanks for producing a very informative blog i m struggling a bit with how to find cointegrated pairs and triplets in futures but you re last comment re needing first to convert to value in forex may have helped before testing for cointegration or even Paerson s r , should i first multiply the various contracts by their dollar value in order to get them into dollar terms for example, multiply the ES contract by 50, and the ENQ by 20 i would then apply a hedge ratio to these values before testing i ve been getting hung up when trying to compare an equity index to a currency or commodity. Hi Mike, When the multiplier is a constant as is the case for a future or ETF traded on a US exchange , the hedge ratio will take care of it automat ically. If the multiplier varies such as a foreign currency where the quote currency is not USD , then you have to convert the time series using the FX rate back to USD first, because the P L of this pair is denominated in the quote currency. Could you elaborate on why For futures, the overnight gap is obvious Many futures contracts trade almost 24 hours on Globex Is there a consensus definition of the open and close in these markets in order to define gaps. Hi ezbentley, The gap in futures refers to the open and close of the pit trading Ernie. Ernie, Do you think is a good idea to apply momentum strategy during events like, for instance nonfarm payrolls announcement I know that many traders use this technique to trade manually From the other side there are many high frequency traders that do the same and using low latency technology What is the point to compete with them if this guys are always trade faster. Indeed, I haven t found much alpha at this short time scale But that s because we never pretend to be HFT Ernie. The Logical Trader by Mark Fisher has some SIGNALS to play around for Momentum Trading Strategies. Paul Tudor Jones recommends this as one of his favorite trading books and has an excerpt at the beginning of the book. You can also follow a blog on ELITE Trader the ACD Method - this is the longest thread on any strategy on Elite Trader The guys on this blog are manual traders, but automated traders like can take many of these ideas and systematize it. Thanks for the tip, Harry I will check that out Ernie. Beginner s Guide to Quantitative Trading. In this article I m going to introduce you to some of the basic concepts which accompany an end-to-end quantitative trading system This post will hopefully serve two audiences The first will be individuals trying to obtain a job at a fund as a quantitative trader The second will be individuals who wish to try and set up their own retail algorithmic trading business. Quantitative trading is an extremely sophisticated area of quant finance It can take a significant amount of time to gain the necessary knowledge to pass an interview or construct your own trading strategies Not only that but it requires extensive programming expertise, at the very least in a language such as MATLAB, R or Python However as the trading frequency of the strategy increases, the technological aspects become much more relevant Thus being familiar with C C will be of paramount importance. A quantitative trading system consists of four major components. Strategy Identification - Finding a strategy, exploiting an edge and deciding on trading frequency. Strategy Backtesting - Obtaining data, analysing strategy performance and removing biases. Execution System - Linking to a brokerage, automating the trading and minimising transaction costs. Risk Management - Optimal capital allocation, bet size Kelly criterion and trading psychology. We ll begin by taking a look at how to identify a trading strategy. Strategy Identification. All quantitati ve trading processes begin with an initial period of research This research process encompasses finding a strategy, seeing whether the strategy fits into a portfolio of other strategies you may be running, obtaining any data necessary to test the strategy and trying to optimise the strategy for higher returns and or lower risk You will need to factor in your own capital requirements if running the strategy as a retail trader and how any transaction costs will affect the strategy. Contrary to popular belief it is actually quite straightforward to find profitable strategies through various public sources Academics regularly publish theoretical trading results albeit mostly gross of transaction costs Quantitative finance blogs will discuss strategies in detail Trade journals will outline some of the strategies employed by funds. You might question why individuals and firms are keen to discuss their profitable strategies, especially when they know that others crowding the trade may stop the strategy from working in the long term The reason lies in the fact that they will not often discuss the exact parameters and tuning methods that they have carried out These optimisations are the key to turning a relatively mediocre strategy into a highly profitable one In fact, one of the best ways to create your own unique strategies is to find similar methods and then carry out your own optimisation procedure. Here is a small list of places to begin looking for strategy ideas. Many of the strategies you will look at will fall into the categories of mean-reversion and trend-following momentum A mean-reverting strategy is one that attempts to exploit the fact that a long-term mean on a price series such as the spread between two correlated assets exists and that short term deviations from this mean will eventually revert A momentum strategy attempts to exploit both investor psychology and big fund structure by hitching a ride on a market trend, which can gather momentum in one direction, and follow the trend until it reverses. Another hugely important aspect of quantitative trading is the frequency of the trading strategy Low frequency trading LFT generally refers to any strategy which holds assets longer than a trading day Correspondingly, high frequency trading HFT generally refers to a strategy which holds assets intraday Ultra-high frequency trading UHFT refers to strategies that hold assets on the order of seconds and milliseconds As a retail practitioner HFT and UHFT are certainly possible, but only with detailed knowledge of the trading technology stack and order book dynamics We won t discuss these aspects to any great extent in this introductory article. Once a strategy, or set of strategies, has been identified it now needs to be tested for profitability on historical data That is the domain of backtesting. Strategy Backtesting. The goal of backtesting is to provide evidence that the strategy identified via the above process is profitable when applied to both hi storical and out-of-sample data This sets the expectation of how the strategy will perform in the real world However, backtesting is NOT a guarantee of success, for various reasons It is perhaps the most subtle area of quantitative trading since it entails numerous biases, which must be carefully considered and eliminated as much as possible We will discuss the common types of bias including look-ahead bias survivorship bias and optimisation bias also known as data-snooping bias Other areas of importance within backtesting include availability and cleanliness of historical data, factoring in realistic transaction costs and deciding upon a robust backtesting platform We ll discuss transaction costs further in the Execution Systems section below. Once a strategy has been identified, it is necessary to obtain the historical data through which to carry out testing and, perhaps, refinement There are a significant number of data vendors across all asset classes Their costs generally scale wit h the quality, depth and timeliness of the data The traditional starting point for beginning quant traders at least at the retail level is to use the free data set from Yahoo Finance I won t dwell on providers too much here, rather I would like to concentrate on the general issues when dealing with historical data sets. The main concerns with historical data include accuracy cleanliness, survivorship bias and adjustment for corporate actions such as dividends and stock splits. Accuracy pertains to the overall quality of the data - whether it contains any errors Errors can sometimes be easy to identify, such as with a spike filter which will pick out incorrect spikes in time series data and correct for them At other times they can be very difficult to spot It is often necessary to have two or more providers and then check all of their data against each other. Survivorship bias is often a feature of free or cheap datasets A dataset with survivorship bias means that it does not contain asset s which are no longer trading In the case of equities this means delisted bankrupt stocks This bias means that any stock trading strategy tested on such a dataset will likely perform better than in the real world as the historical winners have already been preselected. Corporate actions include logistical activities carried out by the company that usually cause a step-function change in the raw price, that should not be included in the calculation of returns of the price Adjustments for dividends and stock splits are the common culprits A process known as back adjustment is necessary to be carried out at each one of these actions One must be very careful not to confuse a stock split with a true returns adjustment Many a trader has been caught out by a corporate action. In order to carry out a backtest procedure it is necessary to use a software platform You have the choice between dedicated backtest software, such as Tradestation, a numerical platform such as Excel or MATLAB or a full cu stom implementation in a programming language such as Python or C I won t dwell too much on Tradestation or similar , Excel or MATLAB, as I believe in creating a full in-house technology stack for reasons outlined below One of the benefits of doing so is that the backtest software and execution system can be tightly integrated, even with extremely advanced statistical strategies For HFT strategies in particular it is essential to use a custom implementation. When backtesting a system one must be able to quantify how well it is performing The industry standard metrics for quantitative strategies are the maximum drawdown and the Sharpe Ratio The maximum drawdown characterises the largest peak-to-trough drop in the account equity curve over a particular time period usually annual This is most often quoted as a percentage LFT strategies will tend to have larger drawdowns than HFT strategies, due to a number of statistical factors A historical backtest will show the past maximum drawdown, wh ich is a good guide for the future drawdown performance of the strategy The second measurement is the Sharpe Ratio, which is heuristically defined as the average of the excess returns divided by the standard deviation of those excess returns Here, excess returns refers to the return of the strategy above a pre-determined benchmark such as the S slippage, which is the difference between what you intended your order to be filled at versus what it was actually filled at spread, which is the difference between the bid ask price of the security being traded Note that the spread is NOT constant and is dependent upon the current liquidity i e availability of buy sell orders in the market. Transaction costs can make the difference between an extremely profitable strategy with a good Sharpe ratio and an extremely unprofitable strategy with a terrible Sharpe ratio It can be a challenge to correctly predict transaction costs from a backtest Depending upon the frequency of the strategy, you will ne ed access to historical exchange data, which will include tick data for bid ask prices Entire teams of quants are dedicated to optimisation of execution in the larger funds, for these reasons Consider the scenario where a fund needs to offload a substantial quantity of trades of which the reasons to do so are many and varied By dumping so many shares onto the market, they will rapidly depress the price and may not obtain optimal execution Hence algorithms which drip feed orders onto the market exist, although then the fund runs the risk of slippage Further to that, other strategies prey on these necessities and can exploit the inefficiencies This is the domain of fund structure arbitrage. The final major issue for execution systems concerns divergence of strategy performance from backtested performance This can happen for a number of reasons We ve already discussed look-ahead bias and optimisation bias in depth, when considering backtests However, some strategies do not make it easy to test for these biases prior to deployment This occurs in HFT most predominantly There may be bugs in the execution system as well as the trading strategy itself that do not show up on a backtest but DO show up in live trading The market may have been subject to a regime change subsequent to the deployment of your strategy New regulatory environments, changing investor sentiment and macroeconomic phenomena can all lead to divergences in how the market behaves and thus the profitability of your strategy. Risk Management. The final piece to the quantitative trading puzzle is the process of risk management Risk includes all of the previous biases we have discussed It includes technology risk, such as servers co-located at the exchange suddenly developing a hard disk malfunction It includes brokerage risk, such as the broker becoming bankrupt not as crazy as it sounds, given the recent scare with MF Global In short it covers nearly everything that could possibly interfere with the trading imp lementation, of which there are many sources Whole books are devoted to risk management for quantitative strategies so I wont t attempt to elucidate on all possible sources of risk here. Risk management also encompasses what is known as optimal capital allocation which is a branch of portfolio theory This is the means by which capital is allocated to a set of different strategies and to the trades within those strategies It is a complex area and relies on some non-trivial mathematics The industry standard by which optimal capital allocation and leverage of the strategies are related is called the Kelly criterion Since this is an introductory article, I won t dwell on its calculation The Kelly criterion makes some assumptions about the statistical nature of returns, which do not often hold true in financial markets, so traders are often conservative when it comes to the implementation. Another key component of risk management is in dealing with one s own psychological profile There are ma ny cognitive biases that can creep in to trading Although this is admittedly less problematic with algorithmic trading if the strategy is left alone A common bias is that of loss aversion where a losing position will not be closed out due to the pain of having to realise a loss Similarly, profits can be taken too early because the fear of losing an already gained profit can be too great Another common bias is known as recency bias This manifests itself when traders put too much emphasis on recent events and not on the longer term Then of course there are the classic pair of emotional biases - fear and greed These can often lead to under - or over-leveraging, which can cause blow-up i e the account equity heading to zero or worse or reduced profits. As can be seen, quantitative trading is an extremely complex, albeit very interesting, area of quantitative finance I have literally scratched the surface of the topic in this article and it is already getting rather long Whole books and paper s have been written about issues which I have only given a sentence or two towards For that reason, before applying for quantitative fund trading jobs, it is necessary to carry out a significant amount of groundwork study At the very least you will need an extensive background in statistics and econometrics, with a lot of experience in implementation, via a programming language such as MATLAB, Python or R For more sophisticated strategies at the higher frequency end, your skill set is likely to include Linux kernel modification, C C , assembly programming and network latency optimisation. If you are interested in trying to create your own algorithmic trading strategies, my first suggestion would be to get good at programming My preference is to build as much of the data grabber, strategy backtester and execution system by yourself as possible If your own capital is on the line, wouldn t you sleep better at night knowing that you have fully tested your system and are aware of its pitfall s and particular issues Outsourcing this to a vendor, while potentially saving time in the short term, could be extremely expensive in the long-term. Just Getting Started with Quantitative Trading.
No comments:
Post a Comment