ควอนท์ Trading กลยุทธ์ บล็อก

Quant Strategies - พวกเขาสำหรับ You. Quantitative กลยุทธ์การลงทุนได้พัฒนาเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนมากกับการถือกำเนิดของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ แต่รากกลยุทธ์ไปกว่า 70 ปีพวกเขามักจะดำเนินการโดยทีมการศึกษาสูงและใช้รูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการ ชนะตลาดมีแม้กระทั่งโปรแกรมปิดชั้นที่ plug-and-play สำหรับผู้ที่ต้องการความเรียบง่ายรุ่น Quant จะทำงานได้ดีเมื่อกลับมาทดสอบ แต่การใช้งานจริงและอัตราความสำเร็จของพวกเขาเป็นที่ถกเถียงกันในขณะที่พวกเขาดูเหมือนจะทำงานได้ดีในตลาดวัว เมื่อตลาดไปยุ่งเหยิงกลยุทธ์เชิงปริมาณจะขึ้นอยู่กับความเสี่ยงเช่นเดียวกับกลยุทธ์อื่น ๆ ประวัติหนึ่งในบรรพบุรุษผู้ก่อตั้งของการศึกษาทฤษฎีเชิงปริมาณที่ใช้ในด้านการเงินคือโรเบิร์ตเมอร์ตันคุณสามารถจินตนาการว่ากระบวนการที่ยากและใช้เวลานานคือ ก่อนการใช้คอมพิวเตอร์ทฤษฎีอื่น ๆ ในด้านการเงินยังมีวิวัฒนาการมาจากการศึกษาเชิงปริมาณครั้งแรกซึ่งรวมถึงพื้นฐานของฐานความหลากหลายของผลงาน d เกี่ยวกับทฤษฎีพอร์ตการลงทุนที่ทันสมัยการใช้ทั้งทางการเงินเชิงปริมาณและแคลคูลัสนำไปสู่เครื่องมือทั่วไปอื่น ๆ อีกมากมายรวมถึงสูตรการกำหนดราคาแบบ Black-Scholes ที่มีชื่อเสียงมากที่สุดซึ่งไม่เพียงช่วยให้นักลงทุนสามารถเลือกราคาและพัฒนากลยุทธ์ได้ แต่ยังช่วยรักษาตลาดไว้ ในการตรวจสอบกับสภาพคล่องเมื่อใช้โดยตรงกับการจัดการพอร์ตการลงทุนเป้าหมายก็เหมือนกลยุทธ์การลงทุนอื่น ๆ เพื่อเพิ่มมูลค่าอัลฟาหรือผลตอบแทนส่วนเกิน Quants เป็นนักพัฒนาที่เรียกว่าประกอบแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อตรวจสอบโอกาสในการลงทุนมีหลายรุ่นออกมี เป็น quants ที่พัฒนาพวกเขาและอ้างว่าเป็นสิ่งที่ดีที่สุดหนึ่งในจุดขายที่ดีที่สุดของกลยุทธ์ s จุดขายที่ดีที่สุดคือรูปแบบและในที่สุดคอมพิวเตอร์ทำให้ตัดสินใจซื้อขายจริงไม่ใช่มนุษย์นี้มีแนวโน้มที่จะลบอารมณ์ใด ๆ การตอบสนองที่บุคคลอาจประสบเมื่อซื้อหรือขายกลยุทธ์การลงทุนที่ได้รับการยอมรับในชุมชนการลงทุนและดำเนินการโดยกองทุนรวมกองทุนป้องกันความเสี่ยง d นักลงทุนสถาบันพวกเขามักจะไปโดยกำเนิด alpha ชื่อหรือ alpha gens ด้านหลังผ้าม่านเช่นเดียวกับใน Wizard of Oz มีคนอยู่เบื้องหลังม่านขับรถกระบวนการเช่นเดียวกับรูปแบบใด ๆ ก็เพียงเท่าที่มนุษย์พัฒนา โปรแกรมในขณะที่ไม่มีความต้องการเฉพาะสำหรับการเป็น quant บริษัท ส่วนใหญ่ที่ใช้โมเดล quant รวมทักษะของนักวิเคราะห์การลงทุน statisticians และโปรแกรมเมอร์ที่โค้ดกระบวนการลงในคอมพิวเตอร์เนื่องจากลักษณะซับซ้อนของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติเป็นเรื่องปกติ เพื่อดูข้อมูลประจำตัวเช่นระดับบัณฑิตศึกษาและปริญญาเอกด้านการเงินเศรษฐศาสตร์คณิตศาสตร์และวิศวกรรมในอดีตสมาชิกในทีมเหล่านี้ทำงานในสำนักงานด้านหลัง แต่ในฐานะโมเดลควอนตัมกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นสำนักงานสำรองถูกย้ายไปยังแผนกต้อนรับส่วนหน้าของ Quant Strategies ในขณะที่ อัตราความสำเร็จโดยรวมเป็นที่ถกเถียงกันเหตุผลบางกลยุทธ์กลยุทธ์การทำงานคือว่าพวกเขาจะขึ้นอยู่กับระเบียบวินัยหากรูปแบบถูกต้องวินัยช่วยให้ e กลยุทธ์การทำงานร่วมกับคอมพิวเตอร์ความเร็วสูงเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพในตลาดโดยอิงจากข้อมูลเชิงปริมาณแบบจำลองเหล่านี้อาจขึ้นอยู่กับอัตราส่วนของอัตราส่วนหนี้สินต่อทุน (PE debt) ต่อส่วนของผู้ถือหุ้นและการเติบโตของรายได้หรือใช้ปัจจัยการผลิตหลายพันรายการที่ทำงานร่วมกัน time กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสามารถรับแนวโน้มในระยะแรกของพวกเขาเป็นคอมพิวเตอร์อย่างต่อเนื่องเรียกใช้สถานการณ์เพื่อหาประสิทธิภาพไร้ความสามารถก่อนที่คนอื่น ๆ ทำแบบจำลองที่มีความสามารถในการวิเคราะห์การลงทุนกลุ่มใหญ่มากพร้อมกันซึ่งนักวิเคราะห์แบบดั้งเดิมอาจจะมองเพียงไม่กี่ ในแต่ละครั้งกระบวนการคัดกรองสามารถให้คะแนนเอกภพได้ตามระดับชั้นเช่น 1-5 หรือ AF ขึ้นอยู่กับรุ่นนี้ทำให้กระบวนการซื้อขายที่เกิดขึ้นจริงได้ง่ายมากโดยการลงทุนในการลงทุนที่ได้รับการจัดอันดับสูงและขายโมเดลที่มีคะแนนต่ำมาก up ของกลยุทธ์เช่นยาวระยะสั้นและระยะสั้นเงินทุนที่ประสบความสำเร็จให้ตากระตือรือร้นในการควบคุมความเสี่ยงเนื่องจากลักษณะของรูปแบบของพวกเขา M กลยุทธ์ ost เริ่มต้นด้วยจักรวาลหรือเกณฑ์มาตรฐานและภาคการใช้งานและการชั่งน้ำหนักในอุตสาหกรรมในรูปแบบของพวกเขาซึ่งจะช่วยให้เงินในการควบคุมการกระจายการลงทุนในระดับหนึ่งโดยไม่กระทบกับรูปแบบของตัวเองกองทุน Quant มักจะทำงานบนพื้นฐานค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าเพราะพวกเขา don t ต้องเป็นจำนวนมาก นักวิเคราะห์แบบดั้งเดิมและผู้จัดการผลงานที่จะเรียกใช้พวกเขาข้อดีของกลยุทธ์ Quant มีเหตุผลที่นักลงทุนจำนวนมากไม่เต็มกอดแนวคิดของการปล่อยให้กล่องดำทำงานการลงทุนของพวกเขาสำหรับทุกกองทุนที่ประสบความสำเร็จเงินออกมีเช่นเดียวกับหลายดูเหมือนจะไม่ประสบความสำเร็จ แต่โชคร้ายสำหรับชื่อเสียง quants เมื่อพวกเขาล้มเหลวพวกเขาล้มเหลวครั้งใหญ่การจัดการทุนระยะยาวเป็นหนึ่งในที่มีชื่อเสียงที่สุดกองทุนป้องกันความเสี่ยงในขณะที่มันถูกดำเนินการโดยบางส่วนของผู้นำทางวิชาการที่ยอมรับมากที่สุดและสองโนเบลอนุสรณ์ที่ได้รับรางวัลนักเศรษฐศาสตร์ Myron S Scholes และ Robert C Merton ในช่วงปี 1990 ทีมงานของพวกเขาสร้างผลตอบแทนสูงกว่าค่าเฉลี่ยและดึงดูดทุนจากนักลงทุนทุกประเภท ไม่เพียง แต่ใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพ แต่ใช้การเข้าถึงแหล่งเงินทุนเพื่อสร้างการเดิมพันแบบ leveraged มหาศาลในทิศทางตลาดธรรมชาติที่มีระเบียบวินัยของยุทธศาสตร์ของพวกเขาสร้างจุดอ่อนที่นำไปสู่การล่มสลายของพวกเขาการบริหารจัดการทุนระยะยาวถูกเลิกกิจการและยุบเลิกในช่วงต้นปี 2000 แบบจำลองนี้ไม่รวมถึงความเป็นไปได้ที่รัฐบาลรัสเซียอาจผิดนัดชำระหนี้บางส่วนเหตุการณ์นี้ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและปฏิกิริยาลูกโซ่ที่ขยายขึ้นโดย LTCM ที่สร้างความหายนะมีส่วนเกี่ยวข้องกับการดำเนินการด้านการลงทุนอื่น ๆ ที่ยุบลงส่งผลกระทบต่อตลาดโลก , เรียกเหตุการณ์ที่น่าทึ่งในระยะยาว Federal Reserve ก้าวเข้ามาเพื่อช่วยและธนาคารอื่น ๆ และกองทุนรวมที่ลงทุนได้รับการสนับสนุน LTCM เพื่อป้องกันความเสียหายใด ๆ ต่อไปนี้เป็นหนึ่งในเหตุผลที่ปริมาณเงินสามารถล้มเหลวเช่นที่พวกเขาอยู่บนพื้นฐานของเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่อาจ ไม่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคตในขณะที่ทีมควอนตัมที่แข็งแกร่งจะมีการเพิ่มแง่มุมใหม่ ๆ ต่อโมเดลต่อไปในอนาคต เหตุการณ์มันเป็นไปไม่ได้ที่จะทำนายอนาคตทุกครั้งที่เงิน Quant ยังสามารถกลายเป็นจมเมื่อเศรษฐกิจและตลาดกำลังประสบความผันผวนมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยสัญญาณซื้อและขายสามารถมาได้อย่างรวดเร็วว่าการหมุนเวียนสูงสามารถสร้างค่าคอมมิชชั่นสูงและเหตุการณ์ที่ต้องเสียภาษี เงินทุน Quant อาจเป็นอันตรายเมื่อมีการวางตลาดเป็นหลักฐานหรือมีพื้นฐานอยู่บนกลยุทธ์สั้น ๆ การคาดการณ์การชะลอตัวของการใช้ตราสารอนุพันธ์และการรวมแรงจูงใจอาจเป็นอันตรายการเลี้ยวผิดอาจนำไปสู่การระเบิดซึ่งมักจะทำให้ข่าวเกิดขึ้นได้ Bottom Line การลงทุนเชิงปริมาณ กลยุทธ์ได้พัฒนาจากกล่องดำกลับสำนักงานไปยังเครื่องมือการลงทุนหลักพวกเขาได้รับการออกแบบเพื่อใช้ความคิดที่ดีที่สุดในธุรกิจและคอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดเพื่อใช้ประโยชน์ทั้งประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์ในการวางเดิมพันในตลาดพวกเขาสามารถประสบความสำเร็จมากถ้าแบบจำลองได้รวมทั้งหมด ปัจจัยการผลิตที่ถูกต้องและมีความว่องไวเพียงพอที่จะทำนายเหตุการณ์ในตลาดที่ผิดปกติบนฝั่งพลิกขณะที่ปริมาณเงินเป็นอย่างจริงจัง กลับมาทดสอบจนกว่าจะทำงานจุดอ่อนของพวกเขาคือการพึ่งพาข้อมูลในอดีตสำหรับความสำเร็จของพวกเขาในขณะที่การลงทุนเชิงปริมาณมีสถานที่ในตลาดสิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงความบกพร่องและความเสี่ยงเพื่อให้สอดคล้องกับกลยุทธ์การกระจายความเสี่ยงเป็นสิ่งที่ดี ความคิดที่จะรักษากลวิธีเชิงปริมาณเป็นรูปแบบการลงทุนและรวมกับกลยุทธ์แบบดั้งเดิมเพื่อให้เกิดการกระจายความเสี่ยงที่เหมาะสมจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐฯสามารถยืมได้สร้างเพดานหนี้ภายใต้พระราชบัญญัติตราสารหนี้เสรี 2 แห่งอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงิน ยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดหนึ่ง ๆ สามารถวัดได้โดยความเป็นไปได้การกระทำของสภาคองเกรสของสหรัฐฯในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามการค้า จากการมีส่วนร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนของเอกชนและองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร ภาค US Bureau of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR ซึ่งเป็นสกุลเงินของประเทศอินเดีย Rupee ถูกสร้างขึ้นจาก 1. StrategicQuant - แพลตฟอร์มกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้คอมพิวเตอร์สร้างขึ้นโดยใช้ StrategyQuant เพื่อสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติใหม่สำหรับตลาดใด ๆ หรือระยะเวลาสร้าง 2012 - 2017 สงวนสิทธิ์ทั้งหมดคำเตือนเกี่ยวกับการลงทุนที่มีความเสี่ยงสูงการซื้อขายสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศและสัญญาหรือข้อตกลงในส่วนต่างของอัตราคิดลดมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย เกินกว่าเงินฝากของคุณและดังนั้นคุณจึงไม่ควรคาดเดาด้วยทุนที่คุณไม่สามารถจะสูญเสียข้อมูลที่ให้ไว้เป็นเพียงคำแนะนำทั่วไปที่ไม่คำนึงถึงวัตถุประสงค์สถานการณ์ทางการเงินของคุณหรือความต้องการไม่ต้องตีความว่าเป็นคำแนะนำส่วนบุคคล s คู่มือการค้าเชิงปริมาณในบทความนี้ฉันจะแนะนำคุณกับบางส่วนของแนวคิดพื้นฐานที่มาพร้อมกับ end-to-end quantit ระบบการซื้อขายแบบเอทีเอ็มโพสต์นี้หวังว่าจะให้บริการผู้ชมสองคนแรกจะเป็นบุคคลที่พยายามที่จะได้งานที่กองทุนในฐานะผู้ประกอบการเชิงปริมาณที่สองจะเป็นบุคคลที่ต้องการที่จะลองและตั้งธุรกิจค้าปลีกของตัวเองขั้นตอนการค้าปลีกของพวกเขาการซื้อขายเชิงปริมาณเป็น พื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากของการเงินในเชิงปริมาณอาจต้องใช้เวลาเป็นจำนวนมากเพื่อให้ได้ความรู้ที่จำเป็นในการผ่านการสัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเองไม่เพียง แต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมอย่างมากอย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB, R หรือ Python อย่างไรก็ตามในขณะที่ความถี่การซื้อขายของกลยุทธ์เพิ่มขึ้นด้านเทคโนโลยีจะกลายเป็นสิ่งที่มีความเกี่ยวข้องมากขึ้นดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับ CC จะมีความสำคัญยิ่งขึ้นระบบการซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 4 ประการการระบุทางกลยุทธ์ - การค้นหากลยุทธ์การใช้ประโยชน์ ขอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับความถี่ในการซื้อขายกลยุทธ์ Backtesting - การได้รับข้อมูลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกลยุทธ์และ r emoving biases. Execution System - การเชื่อมโยงไปยังนายหน้าอัตโนมัติการค้าและการลดต้นทุนการทำธุรกรรมการจัดการความเสี่ยง - การจัดสรรทุนที่เหมาะสมขนาดเดิมพันเคลลี่เกณฑ์และจิตวิทยาการซื้อขายเราจะเริ่มต้นโดยการดูที่วิธีการระบุกลยุทธ์การค้ากลยุทธ์ กระบวนการการค้าเชิงปริมาณทั้งหมดเริ่มต้นด้วยช่วงแรกของการวิจัยกระบวนการวิจัยนี้ครอบคลุมถึงการหากลยุทธ์ดูว่ากลยุทธ์นี้เหมาะสมกับกลยุทธ์อื่น ๆ ที่คุณอาจใช้หรือไม่ได้รับข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นในการทดสอบกลยุทธ์และพยายามเพิ่มประสิทธิภาพ กลยุทธ์สำหรับผลตอบแทนที่สูงขึ้นและหรือลดความเสี่ยงคุณจะต้องคำนึงถึงความต้องการด้านเงินทุนของคุณเองหากใช้กลยุทธ์เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกและค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมใด ๆ จะส่งผลกระทบต่อกลยุทธ์โดยตรงกันข้ามกับความเชื่อที่เป็นที่นิยมนั้นเป็นเรื่องที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา แหล่งสาธารณะต่างๆนักวิชาการมักเผยแพร่ผลการค้าเชิงทฤษฎีแม้ว่าจะส่วนใหญ่มาจาก ต้นทุนการทำธุรกรรมบล็อกการเงินเชิงปริมาณจะกล่าวถึงกลยุทธ์ในรายละเอียดการค้าวารสารจะร่างบางส่วนของกลยุทธ์ที่ใช้โดยกองทุนคุณอาจถามว่าทำไมบุคคลและ บริษัท มีความกระตือรือร้นที่จะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขารู้ว่าคนอื่น ๆ crowding การค้าอาจหยุดกลยุทธ์ จากการทำงานในระยะยาวเหตุผลอยู่ในข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาจะไม่ค่อยพูดถึงพารามิเตอร์ที่แน่นอนและวิธีการปรับแต่งที่พวกเขาได้ดำเนินการ Optimisations เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนกลยุทธ์ปานกลางค่อนข้างเป็นหนึ่งในผลกำไรสูง วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างกลยุทธ์ที่ไม่ซ้ำกันของคุณเองคือการหาวิธีการที่คล้ายกันแล้วดำเนินการขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเองนี่คือรายการเล็ก ๆ ของสถานที่เพื่อเริ่มมองหากลยุทธ์ความคิดหลายกลยุทธ์ที่คุณจะดูจะตกอยู่ในประเภท ของการพลิกกลับหมายถึงและโมเมนตัมแนวโน้มต่อไปกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยหมายถึงการพยายามใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว ในชุดราคาเช่นการแพร่กระจายระหว่างสองสินทรัพย์ที่มีความสัมพันธ์ที่มีอยู่และระยะสั้นที่เบี่ยงเบนไปจากค่าเฉลี่ยนี้จะกลับมาในที่สุดกลยุทธ์ความพยายามที่จะใช้ประโยชน์จากจิตวิทยาของนักลงทุนและโครงสร้างเงินทุนขนาดใหญ่โดยการผูกติดกับแนวโน้มตลาดซึ่งสามารถรวบรวมโมเมนตัม ในทิศทางเดียวและปฏิบัติตามแนวโน้มจนกว่าจะกลับรายการอีกแง่มุมที่สำคัญอย่างมากของการซื้อขายเชิงปริมาณคือความถี่ของกลยุทธ์การซื้อขายการซื้อขายคลื่นความถี่ต่ำ LFT โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ใด ๆ ที่ถือครองสินทรัพย์ไว้นานกว่าวันซื้อขายตามลําดับการซื้อขายความถี่สูงโดยทั่วไป HFT หมายถึงกลยุทธ์ที่ถือครองทรัพย์สินภายในวันการซื้อขายความถี่สูงพิเศษ UHFT หมายถึงกลยุทธ์ที่มีสินทรัพย์อยู่ในลำดับวินาทีและมิลลิวินาทีเนื่องจากผู้ประกอบการค้าปลีก HFT และ UHFT เป็นไปได้อย่างแน่นอน แต่มีเฉพาะความรู้ด้านเทคโนโลยีการซื้อขายและใบสั่งซื้อเท่านั้น book dynamics เราไม่ได้พูดถึงประเด็นเหล่านี้ในบทความที่แนะนำในบทความนี้ เมื่อกลยุทธ์หรือชุดของกลยุทธ์ได้รับการระบุว่าขณะนี้จำเป็นต้องได้รับการทดสอบความสามารถในการทำกำไรจากข้อมูลในอดีตนั่นคือโดเมนของการทำ backtesting กลยุทธ์การทำ backtesting เป้าหมายของการทำ backtesting คือการให้หลักฐานว่ากลยุทธ์ระบุผ่านขั้นตอนข้างต้น เป็นประโยชน์เมื่อนำมาใช้กับข้อมูลทั้งในอดีตและนอกกลุ่มตัวอย่างตัวอย่างนี้เป็นการคาดการณ์ว่ากลยุทธ์จะมีผลอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไรก็ตามการทำ backtesting ไม่ใช่การรับประกันความสำเร็จด้วยเหตุผลหลายประการบางทีอาจเป็นเรื่องที่ละเอียดที่สุดในเชิงปริมาณ เราจะหารือเกี่ยวกับประเภททั่วไปของความลำเอียงรวมทั้งมองไปข้างหน้าลำเอียงอคติการมีชีวิตอยู่รอดและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติที่เรียกว่าเป็นข้อมูล snooping อคติพื้นที่อื่น ๆ ที่มีความสำคัญภายใน backtesting รวมถึง ความพร้อมใช้งานและความสะอาดของข้อมูลในอดีตการแยกรายได้จากค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมที่สมจริงและการตัดสินใจเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม backtesting ที่มีประสิทธิภาพเราจะดำเนินการ s ต้นทุนการทำธุรกรรมเพิ่มเติมในส่วนระบบการดำเนินการด้านล่างเมื่อมีการระบุกลยุทธ์มีความจำเป็นต้องได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ผ่านการทดสอบและอาจปรับแต่งมีผู้ขายข้อมูลจำนวนมากในสินทรัพย์ทั้งหมดของพวกเขา จุดเริ่มต้นแบบดั้งเดิมสำหรับผู้ค้าปลีกระดับเริ่มต้นอย่างน้อยในระดับค้าปลีกคือการใช้ชุดข้อมูลฟรีจาก Yahoo Finance ฉันได้รับรางวัล t อาศัยอยู่กับผู้ให้บริการมากเกินไปที่นี่ค่อนข้างฉันจะ ชอบที่จะให้ความสำคัญกับประเด็นทั่วไปในการจัดการกับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ความกังวลหลักเกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ได้แก่ ความถูกต้องความสะอาดการพึ่งพาการรอดชีวิตและการปรับตัวสำหรับการกระทำขององค์กรเช่นการจ่ายเงินปันผลและการแยกสต็อกความถูกต้องเกี่ยวข้องกับคุณภาพโดยรวมของข้อมูลไม่ว่าจะเป็นข้อมูล มีข้อผิดพลาดใด ๆ ข้อผิดพลาดบางครั้งสามารถระบุได้ง่ายเช่นตัวกรองขัดจังหวะซึ่งจะคัดลอกข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในชุดเวลา ข้อมูลและถูกต้องสำหรับพวกเขาในเวลาอื่น ๆ พวกเขาอาจเป็นเรื่องยากมากที่จะจุดมันมักจะจำเป็นต้องมีสองคนหรือมากกว่าผู้ให้บริการและจากนั้นตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดของพวกเขาต่อกันและกันอคติอื่น ๆ มักเป็นคุณลักษณะของชุดข้อมูลฟรีหรือราคาถูกชุดข้อมูลที่มี ความอคติของการรอดชีวิตหมายความว่าไม่มีสินทรัพย์ที่ไม่มีการซื้อขายอีกต่อไปในกรณีของหุ้นหมายความว่าหุ้นที่ถูกล้มละลายที่ถูกเพิกถอนแล้วความลำเอียงนี้หมายความว่ากลยุทธ์การซื้อขายหุ้นใด ๆ ที่ทดสอบด้วยชุดข้อมูลดังกล่าวน่าจะมีผลดีกว่าในโลกจริงในฐานะผู้ชนะในอดีต ได้รับเลือกไว้แล้วการดำเนินการของ บริษัท รวมถึงกิจกรรมด้านโลจิสติกส์ซึ่งดำเนินการโดย บริษัท ซึ่งมักจะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนในราคาวัตถุดิบซึ่งไม่ควรรวมอยู่ในการคำนวณผลตอบแทนของราคาการปรับเงินปันผลและการแยกหุ้นเป็นเรื่องปกติ culprits กระบวนการที่เรียกว่าการปรับหลังเป็นเรื่องจำเป็นที่จะต้องดำเนินการในแต่ละครั้งการกระทำนี้ต้องระวังอย่าให้สับสน sp แสงที่มีการปรับผลตอบแทนที่แท้จริงผู้ค้าหลายรายถูกจับตามองโดยการกระทำขององค์กรเพื่อที่จะดำเนินการตามขั้นตอนการทำข้อสอบหลังมีความจำเป็นต้องใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์คุณมีทางเลือกระหว่างซอฟต์แวร์ backtest เฉพาะเช่น Tradestation ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มตัวเลข เช่น Excel หรือ MATLAB หรือการติดตั้งแบบกำหนดเองทั้งหมดในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ CI ได้รับรางวัล t อาศัยมากเกินไปใน Tradestation หรือคล้ายกัน Excel หรือ MATLAB เนื่องจากฉันเชื่อมั่นในการสร้างกองเทคโนโลยีในบ้านโดยสมบูรณ์ด้วยเหตุผลที่ระบุไว้ด้านล่าง ประโยชน์ของการทำเช่นนั้นคือซอฟต์แวร์และระบบการปฏิบัติงานหลังการตรวจสอบสามารถผนวกรวมได้แม้จะมีกลยุทธ์ทางสถิติขั้นสูงมากสำหรับกลยุทธ์ HFT โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะใช้การดำเนินการที่กำหนดเองเมื่อ backtesting ระบบหนึ่งจะต้องสามารถวัดปริมาณ ดีมีประสิทธิภาพการวัดมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณคือการเบิกใช้สูงสุดและอัตราส่วน Sharpe การเบิกสูงสุดจะเป็นตัวบ่งชี้ลักษณะของ l ชี้ให้เห็นถึงการลดลงของ peak-to-trough ในเส้นโค้งของส่วนของบัญชีในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ โดยปกติแล้วเป็นประจำทุกปีส่วนใหญ่มักอ้างถึงเป็นเปอร์เซ็นต์กลยุทธ์ LFT จะมีแนวโน้มลดลงมากกว่ากลยุทธ์ HFT เนื่องจากปัจจัยทางสถิติหลายประการ แสดงการเบิกใช้สูงสุดในอดีตซึ่งเป็นคำแนะนำที่ดีสำหรับการลดเบรคในอนาคตของกลยุทธ์การวัดที่สองคืออัตราส่วน Sharpe ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยที่กำหนดโดย Heuristically เป็นค่าเฉลี่ยส่วนเกินที่ได้รับหารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนส่วนเกินเหล่านี้ที่นี่ส่วนที่เกิน ผลตอบแทนหมายถึงการกลับมาของกลยุทธ์เหนือเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นความลื่นไถล S ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณตั้งใจให้คำสั่งซื้อของคุณเติมเต็มเมื่อเทียบกับความจริงที่เกิดขึ้นในการแพร่กระจายซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างราคาเสนอ สอบถามราคาของหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายโปรดสังเกตว่า Spread นั้นไม่คงที่และขึ้นอยู่กับสภาพคล่องในปัจจุบันเช่นความพร้อมในการซื้อคำสั่งซื้อในเครื่องหมาย ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมสามารถทำให้เกิดความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากกับอัตราส่วน Sharpe ที่ดีและกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไรมากด้วยอัตราส่วน Sharpe ที่น่ากลัวอาจเป็นความท้าทายในการทำนายต้นทุนการทำธุรกรรมจากการทดสอบอย่างถูกต้องขึ้นอยู่กับความถี่ของยุทธศาสตร์คุณ จะต้องมีการเข้าถึงข้อมูลการแลกเปลี่ยนทางประวัติศาสตร์ซึ่งจะรวมถึงข้อมูลการติเตียนสำหรับราคาเสนอราคาทีม Quants ทั้งมวลจะทุ่มเทให้กับการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในกองทุนขนาดใหญ่ด้วยเหตุผลเหล่านี้พิจารณาสถานการณ์สมมติว่ากองทุนต้องการให้ปริมาณการซื้อขายเป็นจำนวนมาก ซึ่งเหตุผลที่จะทำเช่นนั้นเป็นจำนวนมากและแตกต่างกันโดยการทุ่มตลาดหุ้นจำนวนมากเข้าสู่ตลาดพวกเขาอย่างรวดเร็วจะกดดันราคาและอาจไม่ได้รับการดำเนินการที่ดีที่สุดดังนั้นอัลกอริทึมที่หยดฟีดคำสั่งเข้าสู่ตลาดอยู่แม้ว่าแล้วกองทุนมีความเสี่ยงจาก ความล่าช้านอกจากนั้นกลยุทธ์อื่น ๆ ยังเป็นประโยชน์ต่อความจำเป็นเหล่านี้และสามารถใช้ประโยชน์จากความไม่มีประสิทธิภาพนี้เป็นโครงสร้างของโครงสร้างเงินทุน arbitrage ปัญหาสุดท้ายที่สำคัญสำหรับระบบการดำเนินงานเกี่ยวข้องกับความแตกต่างของประสิทธิภาพของกลยุทธ์จากผลการปฏิบัติงานที่ได้รับการสนับสนุน backtested นี่อาจเกิดขึ้นได้จากเหตุผลหลายประการเราได้กล่าวถึงความลำเอียงและการเพิ่มประสิทธิภาพในเชิงลึกในการพิจารณาย้อนหลังกลับอย่างไรก็ตามกลยุทธ์บางอย่างไม่ได้ทำให้เกิด ง่ายต่อการทดสอบความลำเอียงเหล่านี้ก่อนที่จะมีการใช้งานสิ่งนี้เกิดขึ้นใน HFT ส่วนใหญ่อาจมีข้อบกพร่องในระบบการดำเนินการรวมถึงกลยุทธ์การซื้อขายที่ไม่แสดงขึ้นในการทดสอบหลังการขาย แต่แสดงในการซื้อขายหลักทรัพย์สด การเปลี่ยนแปลงความเชื่อมั่นของนักลงทุนและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคทั้งหมดสามารถนำไปสู่ความแตกต่างในวิธีการที่ตลาดมีพฤติกรรมและความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงชิ้นสุดท้ายของการซื้อขายเชิงปริมาณ ปริศนาเป็นกระบวนการของการบริหารความเสี่ยงความเสี่ยงรวมทั้งหมดอคติก่อนหน้านี้ที่เราได้กล่าวถึงซึ่งรวมถึง technolo ความเสี่ยงของไวรัสเช่นเซิร์ฟเวอร์ร่วมอยู่ที่การแลกเปลี่ยนอย่างฉับพลันการพัฒนาฮาร์ดดิสก์ผิดปกติซึ่งรวมถึงความเสี่ยงในการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เช่นนายหน้าล้มละลายไม่เป็นอย่างบ้าคลั่งเพราะเสียงทำให้กลัวล่าสุดกับ MF Global ในระยะสั้นครอบคลุมเกือบทุกอย่างที่ อาจมีการแทรกแซงการซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งมีหลายแหล่งหนังสือทั้งเล่มมุ่งเน้นการบริหารความเสี่ยงสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณดังนั้นฉันจึงไม่ต้องการอธิบายถึงแหล่งความเสี่ยงที่เป็นไปได้ทั้งหมดในที่นี้การจัดการความเสี่ยงยังครอบคลุมสิ่งที่เรียกว่าการจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสม ซึ่งเป็นสาขาของทฤษฎีพอร์ตการลงทุนนี่คือวิธีการจัดสรรเงินทุนให้กับชุดของกลยุทธ์ที่แตกต่างกันและเพื่อการค้าภายในกลยุทธ์เหล่านั้นเป็นพื้นที่ที่ซับซ้อนและต้องพึ่งพาคณิตศาสตร์บางอย่างที่ไม่ใช่คณิตศาสตร์เล็กน้อยมาตรฐานอุตสาหกรรมซึ่งจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสม และใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องเรียกว่าเกณฑ์ Kelly ตั้งแต่นี้เป็นบทความเบื้องต้นฉันได้รับรางวัล t อาศัยอยู่ในการคำนวณของ ไอออนเกณฑ์เคลลี่ทำให้สมมติฐานบางประการเกี่ยวกับลักษณะทางสถิติของผลตอบแทนซึ่งมักไม่ถือเป็นจริงในตลาดการเงินดังนั้นนักค้ามักจะระมัดระวังในการดำเนินงานองค์ประกอบอื่น ๆ ที่สำคัญของการจัดการความเสี่ยงคือการจัดการกับจิตวิทยาของตัวเอง มีหลายความรู้ความเข้าใจอคติที่สามารถเล็ดลอดเข้าสู่การซื้อขายได้แม้ว่าจะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นกับการค้าอัลกอริธึมหากกลยุทธ์ถูกทิ้งให้อยู่เพียงลำพังอคติทั่วไปคือการสูญเสียความเกลียดชังที่ตำแหน่งที่สูญเสียจะไม่ถูกปิดเนื่องจากความเจ็บปวดของการมี ตระหนักถึงการสูญเสียในทำนองเดียวกันผลกำไรสามารถนำมาเร็วเกินไปเพราะความกลัวของการสูญเสียกำไรที่ได้รับแล้วอาจจะมากเกินไปอีกอคติทั่วไปเป็นที่รู้จักกันเป็นอคติ recency นี้ปรากฏตัวเมื่อผู้ค้าใส่มากเกินไปเน้นเหตุการณ์ล่าสุดและไม่ได้อยู่อีกต่อไป ระยะยาวแล้วแน่นอนมีคู่คลาสสิกของอคติทางอารมณ์ - ความกลัวและความโลภเหล่านี้มักจะนำไปสู่การภายใต้หรือมากกว่าการใช้ประโยชน์ซึ่งอาจทำให้เกิดระเบิด - up คือบัญชีส่วนหัวมุ่งไปที่ศูนย์หรือแย่ลงหรือลดกำไรขณะที่สามารถมองเห็นการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นที่ซับซ้อนมากแม้ว่าน่าสนใจมากพื้นที่ของการเงินเชิงปริมาณฉันมีรอยขีดข่วนแท้จริงของพื้นผิวของหัวข้อในบทความนี้และมันมีอยู่แล้ว รับค่อนข้างยาวหนังสือและเอกสารทั้งหมดได้รับการเขียนเกี่ยวกับปัญหาที่ฉันได้รับเฉพาะประโยคหนึ่งหรือสองต่อเพราะเหตุนี้ก่อนที่จะใช้สำหรับปริมาณงานการซื้อขายกองทุนมีความจำเป็นต้องดำเนินการจำนวนมากของการศึกษาขั้นพื้นฐานอย่างน้อยที่สุด คุณจะต้องมีพื้นฐานที่กว้างขวางในสถิติและเศรษฐมิติที่มีประสบการณ์มากมายในการใช้งานผ่านทางภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น MATLAB, Python หรือ R สำหรับกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในตอนท้ายของความถี่ที่สูงขึ้นชุดทักษะของคุณน่าจะรวมถึงการแก้ไขเคอร์เนลลินุกซ์ , CC, การเขียนโปรแกรมประกอบและการเพิ่มประสิทธิภาพแฝงเครือข่ายถ้าคุณมีความสนใจในการพยายามที่จะสร้างกลยุทธ์การค้าของคุณเองขั้นตอนแรกของฉัน ข้อเสนอแนะของฉันคือการได้รับการเขียนโปรแกรมที่ดีการตั้งค่าของฉันคือการสร้างข้อมูล grabber, backtester กลยุทธ์และระบบการดำเนินการด้วยตัวคุณเองให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้หากเงินทุนของคุณเป็นไปในทิศทางเดียวกันคุณจะไม่นอนหลับสบายในยามค่ำคืน ทดสอบระบบของคุณและตระหนักถึงข้อผิดพลาดและปัญหาเฉพาะของ Outsourcing นี้ให้กับผู้ขายในขณะที่อาจประหยัดเวลาในระยะสั้นอาจมีราคาแพงมากในระยะยาวเพียงแค่เริ่มต้นกับการซื้อขายเชิงปริมาณ