Kaip veikia kiekybinė prekyba

kiekybinė prekyba

Kas yra kiekybinė prekyba?

Kiekybinė prekyba pastaraisiais metais tapo populiari. Tačiau šiandien daugelis žmonių nežino, kas yra kvantinė prekyba, kaip ji veikia ar kaip įgyvendinti kiekybinės prekybos analizės strategijas.

Mes norime padėti. Šiame vadove paaiškinsime keletą svarbiausių dalykų, kuriuos turite žinoti apie kiekybinę prekybą, kad visi galėtų suprasti.

Kiekybinė prekyba yra prekybos strategija, apimanti kiekybinę analizę siekiant nustatyti, kada pirkti ar parduoti. Kiekybinė analizė apima skaičių sutraukimą ir duomenų paleidimą naudojant matematines formules.

Remdamiesi savo kiekybinės analizės rezultatais, galite nustatyti, kad konkretus turtas brangs arba kris.

Kai kurie žmonės tai vadina kiekybine prekyba, kiti – algoritmine.

Daugeliu atvejų kiekybinė analizė yra tokia paprasta, kaip analizuoti du pagrindinius prekybos numerius: kainą ir apimtį. Sudėtingesniais atvejais atliekant kiekybinę analizę gali reikėti analizuoti šimtus (net tūkstančius) skirtingų veiksnių.

Šiandien kai kurie didžiausi pasaulio investuotojai naudojasi kiekybine analize priimdami pagrįstus prekybos sprendimus. Rizikos draudimo fondas gali turėti, pavyzdžiui, kvantinės prekybos padalinį, skirtą analizuoti kiekvieną sandorį. Rizikos fondas, remdamasis šia kiekybine analize, gali prekiauti milijardais dolerių.

Paprasčiau lyginant, vidutinis investuotojas prieš pradėdamas prekybą gali perskaityti kiekybinę prekybos analizę internete. Dėl daugybės internetinių prekybos vadovų paprastiems investuotojams lengva įgyvendinti kiekybinės prekybos strategijas visų dydžių portfeliuose.

Dar paprastesniu lygiu visi sandoriai apima tam tikros rūšies kiekybinę analizę. Bet kuriuo metu naudodamiesi matematika, statistika ar skaičiais prognozuodami būsimus rezultatus, jūs atliekate kiekybinę analizę.

Kaip veikia kiekybinė prekyba?

Pats pagrindinis kiekybinis analizatorius apima dviejų pagrindinių duomenų įvedimą: kainos ir apimties patikrinimą. Tai yra du dažniausiai duomenys, naudojami atliekant kiekybinę analizę.

Kiekybinis prekybos analitikas gali susieti kainą ir apimtį į matematinę formulę, pavyzdžiui, norėdamas numatyti, kur turtas eis toliau.

Vaizdinė kiekybinė prekyba tarsi matematikos, šiuolaikinių technologijų ir išsamų duomenų bazių derinys. Kiekybinė prekyba visus šiuos dalykus išmeta į maišytuvą, tada iš gautų skaičių išskiria naudingą informaciją.

Kiekybinės prekybos sistemos susideda iš keturių pagrindinių komponentų:

Strategijos nustatymas: Pirmas žingsnis – nustatyti strategiją. Raskite strategiją arba susikurkite savo. Išnaudokite pranašumus, tada nuspręskite, kaip dažnai sistema prekiaus.

Strategijos patikrinimas: Tada išbandykite šią strategiją istorinėmis rinkos sąlygomis. Kaip gerai ši strategija veiktų per 2018 metus? Kaip gerai jis būtų pasirodęs 1948 m?

Vykdymo sistema: Kitas žingsnis yra susieti su tarpininkavimu, automatizuoti prekybą ir sumažinti operacijų išlaidas.

Rizikos valdymas: Pradėjus vykdyti sistemą, tikslas yra optimizuoti kapitalo paskirstymą ir valdyti riziką, tuo pačiu nuosekliai tobulinant ir tobulinant kiekybinės prekybos sistemą.

Kiekybinė prekyba yra plati sritis. Tai gali būti derinama su daugeliu kitų prekybos strategijų. Įprasti kiekybiniai prekybos metodai gali apimti, pavyzdžiui, aukšto dažnio prekybą, arba algoritminę prekybą ir statistinę arbitražą. Visi šie metodai remiasi kiekybine analize priimant pagrįstus sprendimus.

Ką veikia kiekybinis prekybininkas?

Kiekybinis prekybininkas imsis prekybos technikos ir sukurs jos modelį naudodamas matematiką. Kvantinis prekybininkas atliks šią techniką naudodamas matematines formules.

Tada kvantinis prekybininkas sukurs kompiuterinę programą, kuri pritaikys modelį istoriniams rinkos duomenims. Modelis patikrinamas atgal (naudojant istorinius duomenis), tada optimizuojamas. Jei kvantinis prekybininkas yra patenkintas rezultatu, tai sistema yra įdiegta realiojo laiko rinkose, naudojant tikrą kapitalą.

Daugeliu atvejų kiekybinis prekybininkas šioms strategijoms vykdyti naudoja tokias programavimo kalbas kaip C ++ ar Python. C ++ yra ypač populiari prekybai aukštais dažniais, nors Python ir R gali būti naudojami žemesnio dažnio prekybai.

Kiekybinė prekyba yra tarsi meteorologija: analogija

Mūsų draugai „Investopedijoje“ rekomenduokite galvoti apie kvantinę prekybą, pavyzdžiui, meteorologiją.

Meteorologo darbas yra išanalizuoti konkretaus regiono orų modelius, dabartinius duomenis ir istorinius duomenis, o tada remtis ta informacija.

Kaip ir meteorologas, kvantinis prekybininkas tikrina įvairius įnašus, analizuoja, ką tie įėjimai istoriškai reiškė rinkoms, tada remiasi šia analize..

Meteorologas gali paskelbti orų ataskaitą, kurioje teigiama, kad lietaus tikimybė yra 90%, nors lauke šiuo metu saulėta. Meteorologas priėjo prie šios priešingos išvados išanalizavęs jutiklių klimato duomenis visame rajone.

Nors šiuo metu nelyja, istoriniai duomenys rodo, kad lyja 90% laiko, kai panašūs duomenys aptinkami iš jutiklių. Jutikliai galėjo išskaičiuoti, pavyzdžiui, 15% slėgio kritimą. 90% laiko, kai nustatomas 15% slėgio kritimas, per ateinančias 24 valandas lietus.

Kvantinis prekybininkas gali paskelbti panašią analizę. Pavyzdžiui, „Bitcoin“ kaina gali siekti 20 000 USD. Rinka veikia visu bulių režimu, ir visi optimistiškai tiki, kad kainos ir toliau augs. Tačiau kvantinis prekybininkas gali patikrinti pagrindinius skaičius, norėdamas numatyti, kad artėja buliaus bėgimo pabaiga.

Kiekybinės prekybos pavyzdžiai

Geras kiekybinis prekybininkas sukurs programą, numatančią ateitį.

Nė viena kiekybinė prekybos programa negali numatyti ateities 100% laiko. Tačiau kvantinės prekybos programa, kuri yra teisinga dažniau, nei neteisinga, gali sukurti nuolatinį pelną.

Tarkime, investuotojas nori numatyti būsimą akcijų kainą. Tas investuotojas tiki impulsiniu investavimu. Ji rašo paprastą programą, kuri identifikuoja laimėtas akcijas rinkose vykstant didėjančiam impulsui. Per kitą rinkos pakilimą šio investuotojo programa perka tas akcijas, kad nuolat gautų pelną. Tai yra paprastas kiekybinės prekybos galios pavyzdys.

Paprastai prekybininkas naudos metodų asortimentą, kad nustatytų laimėjusias akcijas. Pavyzdžiui, prekybininkas, norėdamas papildyti savo kiekybinę analizę, taip pat gali naudoti techninę analizę, pagrindinę analizę ir investavimo į vertę metodus. Kruopščiai apgalvodamas visas šias strategijas, prekybininkas turi geriausias galimybes išsirinkti laimėjusias akcijas ir padidinti pelną.

Kiekybinės prekybos privalumai ir trūkumai

Jei kiekybinė prekyba buvo teisinga 100% laiko, tai kiekvienas rizikos draudimo fondas pasaulyje naudotų tik kiekybinę analizę. Kiekybinė prekyba, kaip ir bet kuri prekybos strategija, nėra tobula.

Argumentai “už”

Pašalinti emocijas iš prekybos: Kiekybinė prekyba yra susijusi su skaičiais, įvestimis, matematika ir formulėmis. Kvantinės analizės formulėje nėra vietos emociniams įnašams. Tai tik duomenys.

Puikiai veikia kartu su kitomis prekybos strategijomis: Geriausi prekybininkai naudojasi strategijų deriniu, kad informuotų apie savo prekybos sprendimus. Šiuo tikslu ypač gerai veikia kiekybinė analizė. Tai gerai papildo kitas prekybos strategijas.

Priimkite pagrįstus sprendimus dėl kelių turtų: Kiekybinė prekyba gali greitai išanalizuoti kelis turtus. Tiesiog įjunkite įvestį į formulę, kad iškart gautumėte kiekybinę analizę.

Tai neturi būti teisinga 100% laiko: Jokia prekybos strategija pasaulyje nebus 100% teisinga 100% laiko. Bet tai nėra kvantinės prekybos tikslas; tikslas yra atlikti teisingesnius nei neteisingus sandorius.

Minusai

Per daug duomenų: Kiekybiniai prekybininkai gali naudotis milžinišku duomenų kiekiu. Pavyzdžiui, galite peržiūrėti tūkstančių dienų akcijų prekybos rinkos duomenis, tada parengti prekybos strategijas, pagrįstas ta informacija. Kartais naudinga naudoti daug duomenų. Kitais atvejais per didelis duomenų kiekis prekybininkams yra didžiulis.

Norint tinkamai prekiauti kiekiu, reikia nuolat jį pritaikyti: Finansų rinkos yra nepaprastai dinamiškos. Kiekybinė prekybos strategija turi būti tokia pat dinamiška, kad neatsiliktų. Rizikos draudimo fondas gali sukurti veiksmingą kiekybinę prekybos formulę, kad ši formulė būtų pasenusi per kelis mėnesius. Kvantinis prekybininkas gali eiti pergalių seriją, kai jų formulė nuolat teikia pelną, o tik tada, kai jų formulė staiga neveikia rinkos sąlygomis..

Jūs konkuruojate su rizikos draudimo fondais: Apsidraudimo fondai turi pinigų, kad įsteigtų visavertį kvantinės prekybos padalinį. Jie samdo dešimtis programuotojų, analitikų ir statistikų, kurie sukurtų geriausią įmanomą kiekybinį prekybos modelį. Jei norite tapti kiekybiniu prekybininku, konkuruosite su šiais žmonėmis.

Kaip rasti ar sukurti kiekybines prekybos strategijas

Aukščiau paminėjome, kad strategijos nustatymas yra pirmas žingsnis įgyvendinant kiekybinę prekybos strategiją.

Tinkamos kiekybinės prekybos strategijos radimas (arba sukūrimas) šiandien yra pirmas žingsnis link nuoseklaus pelno iš rinkų uždirbimo.

Laimei, rasti gerą kvantinės prekybos strategiją nėra sunku. Naudodamiesi viešaisiais šaltiniais galite lengvai rasti pelningą kvantinės prekybos strategiją. Akademikai reguliariai skelbia teorinius prekybos rezultatus, pavyzdžiui, remdamiesi įvairiomis formulėmis ir analize. Finansų pramonės leidiniai ir prekybos žurnalai išryškins prekybos strategijas, kurias naudoja šiandieniniai pirmaujantys rizikos draudimo fondai.

Galite paklausti: kodėl kas nors turėtų pasidalyti pelninga kiekybine prekybos strategija? Kodėl rizikos draudimo fondas nesilaikytų šios strategijos? Jei visi naudojasi tam tikra prekybos strategija, tai ar tai netrukdys strategijai veikti ilgai, kai kiti kaupiasi rinkoje?

Tai geras klausimas, bet yra ir geras atsakymas. Rizikos draudimo fondai pasidalins pagrindine savo strategijos informacija, tačiau jie neaptars tikslių parametrų ir derinimo metodų, kuriuos naudoja vykdydami prekybos strategiją. Šie optimizavimai yra labai svarbūs norint vidutinę strategiją paversti pelninga.

Štai keletas geriausių nemokamų išteklių, leidžiančių nustatyti prekybos strategijas šiandien:

Socialinių mokslų tyrimų tinklas – www.ssrn.com

„arXiv“ kiekybiniai finansai – arxiv.org/archive/q-fin

Ieškau Alfa – www.seekingalpha.com

Elito prekybininkas – www.elitetrader.com

Šiose svetainėse yra dešimtys tūkstančių prekybos strategijų. Matysite strategijas, suskirstytas į skirtingas kategorijas, įskaitant strategijas „vidutinis grįžimas“ ir „tendencijų sekimas“ arba „pagreitis“..

Taip pat pamatysite prekybos strategijas, atskirtas pagal jų dažnumą. Kai kurios strategijos yra skirtos, pavyzdžiui, žemo dažnio prekybai (LFT), o tai paprastai reiškia, kad turite turtą bent dieną. Kitos strategijos yra sukurtos aukšto dažnio prekybai (HFT), o tai reiškia, kad jūs perkate ir parduodate turtą visą prekybos dieną.

Taip pat galite rasti „itin aukšto dažnio prekybos“ (UHFT) strategijas, kurios apima turto laikymą vos sekundes ar milisekundes.

Kaip patikrinti kiekybinę prekybos strategiją

„Backtesting“ yra esminė kiekybinės prekybos strategijos kūrimo dalis. Nustatę savo strategiją, norite sužinoti, kaip ta strategija veikia realiomis rinkos sąlygomis. Laimei, po ranka yra daugybė duomenų, todėl lengva išbandyti savo strategiją istorinėse kriptografijos rinkose, akcijų rinkose ir kitose rinkose.

Daugelis pradedančiųjų kiekybinių prekybininkų naudos, pavyzdžiui, nemokamus istorinius prekybos duomenis, kuriuos siūlo „Yahoo Finance“. Tačiau profesionalesni ar pažengę prekybininkai gali norėti mokėti už geresnius duomenis.

Nemokami duomenys, palyginti su mokamais duomenimis: kodėl turėtumėte apsvarstyti galimybę mokėti už rinkos duomenis

Nemokamų duomenų pranašumas yra akivaizdus: nemokamai gausite daugybę istorinių rinkos duomenų. Tačiau yra reikšmingų nemokamų duomenų trūkumų, įskaitant:

Tikslumo problemos: Nemokami duomenys gali turėti klaidų. Duomenų teikėjas neturi paskatos taisyti šių klaidų, nes jos negaunamos. Profesionalūs prekybininkai ims duomenis iš dviejų ar daugiau šaltinių, tada patikrins duomenis (pvz., Naudodami smaigalių filtrą), kad pašalintų neatitikimus..

Išgyvenimo šališkumas: Daugelis 1967 m. Akcijų rinkose kotiruojamų bendrovių šiandien nebeprekiauja. Kai kurie buvo įsigyti. Kiti bankrutavo. Deja, kai kuriuose duomenų rinkiniuose yra tik dešimtmečius išgyvenusios įmonės. Tai į jūsų strategiją įtraukia šališkumo netekimą. Analizuojate tik išlikusias įmones. Jūsų prekybos strategijos patikrinimas neišvengiamai bus geresnis, nei būtų buvęs realiomis rinkos sąlygomis.

Įmonių veiksmai, akcijų skilimai ir kt .: Nemokami duomenų rinkiniai taip pat gali ignoruoti tam tikrus įmonių veiksmus ir tai, kaip šie veiksmai veikia atsargas. Jie negali apimti, pavyzdžiui, akcijų padalijimo ir dividendų koregavimo. Profesionalesni duomenų teikėjai pritaikys savo duomenis, bet nemokami duomenų teikėjai – ne.

Kaip sukonfigūruoti vykdymo sistemą pagal savo prekybos strategiją

Kiekybinės prekybos vykdymo sistemos skiriasi. Kai kurios vykdymo sistemos yra visiškai automatizuotos: sistema vykdo sandorius be rankinio įsikišimo. Kitos vykdymo sistemos yra rankinės, operatoriams vykdant kiekvieną prekybą.

Paprastai HFT ir (ypač) UHFT prekybos strategijos yra visiškai automatizuotos, o LFT strategijos yra rankinės arba pusiau rankinės.

Kai kurie svarbūs dalykai, į kuriuos reikia atsižvelgti kuriant vykdymo sistemą, yra šie:

Sąsaja su tarpininku: Kai kurie žmonės paskambina savo brokeriui telefonu, kad įvykdytų prekybą. Kiti nustato visiškai automatizuotą didelio našumo programų programavimo sąsają (API). Paprastai norite, kad jūsų bendravimas su tarpininkavimu būtų automatizuotas, kad galėtumėte sutelkti dėmesį į prekybos strategijos optimizavimą.

Operacijų išlaidų sumažinimas: Atliekant šimtus sandorių per trumpą laiką, labai svarbu sumažinti operacijų išlaidas. Kokius mokesčius ima tarpininkavimas? Ar mokate fiksuotą mokestį už kiekvieną sandorį, ar procentinį mokestį? Ar keitykla ima atskirus mokesčius nuo tarpininkavimo? O slydimas? Kuo skiriasi užsakymas, kurį ketinote pildyti, ir tai, iš ko jis buvo iš tikrųjų įvykdytas? Ką apie plitimą? Kuo skiriasi parduodamo vertybinio popieriaus pirkimo ir pardavimo kaina? Vidutiniškai investuotojui namuose, atliekančiam keletą sandorių per mėnesį, šie dalykai iš tikrųjų nėra svarbūs. Kvantiniams prekybininkams, ypač HFT sandoriams, greitai gali būti sudaryti net maži mokesčiai.

Strategijos našumas skiriasi nuo patikrinto našumo: Kai kurios kvantinės prekybos strategijos puikiai veikia realiomis rinkos sąlygomis. Jie pakartoja savo išbandytą sėkmę ir pasiekia puikių rezultatų. Tačiau daugelis prekybos sistemų gali greitai skirtis, o patikrintas našumas greitai atsiskiria nuo realaus pasaulio. Klaidos gali pasirodyti. Rinkos sąlygos gali pasikeisti. Tie patys įėjimai, dėl kurių praeityje buvo tam tikri išėjimai, gali nebevesti į tuos išėjimus.

Vėlavimas: Vėlavimas yra laikas, kurį prarandate išsiųsdami užsakymą. Per kiek laiko jūsų užsakymas pasiekia biržą ar brokerį? Vėlavimas gali reikšmingai paveikti pelningumą, ypač HFT ar UHFT strategijose.

DUK apie kiekybinę prekybą

Klausimas: Ar ne visos prekybos strategijos apima tam tikros rūšies kiekybinę analizę?

A: Pagal apibrėžimą, kiekybinė analizė apima sąnaudų, pavyzdžiui, kainos ir prekybos apimties, naudojimą prognozėms atlikti. Daugelyje prekybos strategijų – net ir paprasčiausių strategijų – reikia žiūrėti į skaičius, kad būtų galima numatyti ateitį. Šia prasme daugelis prekybos strategijų tam tikra prasme gali būti laikomos kiekybinėmis prekybos strategijomis.

Klausimas: Koks skirtumas tarp kiekybinės prekybos ir algoritminės prekybos?

A: Algoritminė prekyba ir kvantinė prekyba gali atrodyti kaip du to paties dalyko pavadinimai. Jie glaudžiai susipynę, bet šiek tiek skiriasi. Algoritminė prekyba yra viena specifinė kvantinės prekybos dalis. Algoritmo kūrėjas sukurs algoritmą, kurį kvantinis prekybininkas gali naudoti pelnui generuoti. Neturėdamas algoritmo, kvantinės prekybos kūrėjas galėtų sukurti kvantinės prekybos sistemą, tačiau ji niekam neveiks programuoti. Tai sakant, kai kurie žmonės (įskaitant Vikipediją) terminus „kiekybinė prekyba“ ir „prekybos algoritmais“ vartokite pakaitomis.

Klausimas: Kurį laipsnį turėčiau įgyti, jei noriu tapti kvantiniu prekybininku ar kvantų kūrėju?

A: Kiekybiniai prekybininkai yra iš visų skirtingų sluoksnių. Nėra jokio specialaus laipsnio, kurį naudoja dauguma kiekybinių prekybininkų. Tačiau kai kurie laipsniai yra populiaresni už kitus. Pavyzdžiui, informatikos ir matematikos laipsniai yra ypač populiarūs. Daugelis žmonių, turintys programinės įrangos kūrimo išsilavinimą, siekia patekti į kiekybinę prekybos erdvę.

Klausimas: Kaip istoriniai prekybos duomenys gali būti „geri“ ar „blogi“. Ar ne visi prekybos duomenys yra vienodi?

A: Tam tikri istoriniai rinkos duomenys gali būti geri arba blogi. Kai kurie duomenys yra netikslūs. Kai kurie duomenys turi šališkumą dėl maitintojo netekimo (į juos įtraukiamos tik įmonės, kurios išliko pagal dabartinius duomenis). Nemokami duomenų šaltiniai gali būti naudingi pradedantiesiems kiekybinės prekybos kūrėjams, tačiau rimtesni kūrėjai norės mokėti už duomenis.

Klausimas: Kokia programavimo kalba naudojama kiekybinei prekybai?

A: Norint nustatyti algoritmines prekybos sistemas, reikia stiprių programavimo įgūdžių. Paprastai C ++ yra pageidaujama kalba, nes ji yra greičiausia, o tai svarbu, kai skaičiuojamas kiekvienas mikrosekundis. Kai kurie kūrėjai naudoja „R“ ir „Python“, norėdami išbandyti ir įvertinti prekybos strategijas, nors jie koduoja C ++, kad būtų galima greitai įvykdyti ir prekiauti aukštais dažniais. Vidutinio ir žemo dažnio prekybai bet kuri iš kalbų turėtų būti tinkama.

Klausimas: Kur galėčiau rasti prekybos algoritmą, kuris man duoda didelę, nerizikingą grąžą?

A: Kiekybinė prekyba yra pažengusi, tačiau nėra jokių grąžos garantijų. Jei kas nors bando jums parduoti prekybos algoritmą su didele, nerizikinga grąža, tada tikriausiai esate apgaudinėjamas.

Palm Byčo kiekis + kiekybinis prekybos galutinis žodis

Kiekybinė prekyba yra statistikos ir matematikos panaudojimo procesas, leidžiantis numatyti, kas įvyks, remiantis tuo, kas nutiko praeityje.

Šiandien visi nuo kriptovaliutų prekybininkų iki rizikos draudimo fondų valdytojų naudojasi kiekybine analize priimdami pagrįstus sprendimus. Vieni naudoja tik kvantinę analizę, norėdami numatyti savo tolesnius žingsnius, kiti naudoja kiekybinę analizę kaip platesnio įrankių rinkinio dalį.

Jei gerai analizuojate duomenis, galbūt norėsite užsiimti kiekybine prekyba. Jei nesugebate analizuoti duomenų, galite rasti daugybę internete prieinamų kiekybinių prekybos išteklių, kuriuose galite perskaityti visų tipų rinkų kiekybinės analizės ataskaitas.

Kaip visada, laiminga prekyba!

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
map