قائمة من بين التداول استراتيجيات الكمية

صناديق التحوط الكمية الأعلى يتم إنشاء صناديق التحوط الجديدة على أساس يومي (وغالبا ما يبدو أنها تغلق بسرعة متساوية). ومع ذلك، هناك العديد من صناديق التحوط كوانت البارزة التي كان لها سجل حافل، وعلى الرغم من طول العمر لا يضمن قوة البقاء في المستقبل، وتعتبر هذه الشركات الرائدة في مجال صندوق التحوط كوانت: دي شو الإدارة الكمية شركاء اثنين سيجما النهضة تكنولوجيز ألفاسيمبلكس مجموعة كابولا أكر كابيتال باناجورا أكاديان لإدارة الأصول هذه القائمة ليست شاملة بأي حال من الأحوال. علی سبیل المثال، ھناك العدید من الصنادیق التحوطیة المتعددة الإستراتیجیات، والتي لا تعرف عادة باسم صنادیق التحوط کوانت، لدیھا إستراتیجیات کمیة ھامة تعمل کجزء من برنامجھا. النظر في هيبريدج كابيتال ماناجيمنت، وهي منصة استثمار متنوعة 29B تتألف من صناديق التحوط، ومنتجات إدارة الاستثمار التقليدية، والاستثمارات الائتمانية والأسهم مع فترات الاحتفاظ على المدى الطويل. من بين الاستراتيجيات الأخرى، تقدم هيبريدج صناديق تحويل الأموال وصناديق التحكيم الإحصائية، والتي عادة ما تعتبر استراتيجيات أكثر كمية من بعض عروض المنتجات الأخرى، والتي تشمل الائتمان والاستثمارات الكلية العالمية. بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك أن الشركات الأخرى غير صناديق التحوط تدير استراتيجيات التداول الكمي. العديد من البنوك الكبيرة تفعل، من خلال أقسام التداول الملكية. ومع ذلك، مع تنفيذ قاعدة فولكر. فإن البنوك محدودة في أنواع الأنشطة الاستثمارية التي يمكن أن تشارك فيها، ونتيجة لذلك، فإن العديد من استراتيجيات التداول الكمي تتحرك، ومن المرجح أن تستمر في الانتقال من مكاتب التداول الداخلية في البنوك لأسلحة إدارة الأصول المصرفية. (ملاحظة: جميع المعلومات مأخوذة من مواقع الشركة ما لم يذكر خلاف ذلك.) تأسست عام 1988 بناء على: مدينة نيويورك عدد الموظفين: 1،100 حوالي 26 مليار رأس مال استثماري (اعتبارا من 1 مارس 2012) الوصف: من أسواق رأس المال في العالم 8217s، والاستثمار في مجموعة واسعة من الشركات والأدوات المالية داخل كل من الدول الصناعية الكبرى وعدد من الأسواق الناشئة. وتتراوح أنشطتها من نشر استراتيجيات الاستثمار القائمة على نماذج رياضية أو خبرة بشرية على اكتساب الشركات القائمة وتمويل أو تطوير مشاريع جديدة. الاستراتيجيات: الاستراتيجيات الكمية للشركة 8217s هي في معظمها تعتمد على: استخدام التقنيات الرياضية لتحديد فرص الربح الناشئة عن الشذوذ خفية تؤثر على أسعار الأوراق المالية المختلفة تطبيق نماذج الملكية المصممة لقياس ومراقبة مختلف أشكال المخاطر استخدام التقنيات الكمية للحد من تكاليف المعاملات المرتبطة بشراء وبيع الأوراق المالية واستخدام تكنولوجيا التحسين الملكية لبناء محافظ الاستثمار المتطورة ديناميكيا على أساس هذه الفرص الربح وعوامل الخطر وتكاليف المعاملات. وفي سياق تحديد فرص الربح، تقوم مجموعة D. E. شاو بتحليل كمية هائلة من البيانات المرتبطة بعشرات الآلاف من الأدوات المالية، إلى جانب عوامل مختلفة لا ترتبط بأي من هذه الأدوات. يتم الحصول على البيانات من العديد من البلدان في جميع أنحاء العالم، ويغطي مجموعة واسعة من فئات الأصول. عندما تعطي هذه العملية التحليلية نموذجا جديدا تعتقد الشركة أنها ذات قيمة تنبؤية، تصبح مؤهلة للنشر ضمن إستراتيجية تداول واحدة أو أكثر، وفي بعض الحالات جنبا إلى جنب مع عشرات أو أكثر من النماذج الأخرى التي تنطوي على بعض الأدوات المالية نفسها، ولكنها تنشأ من الشذوذ السوق المختلفة. وقد تم تصميم تقنية تحسين الملكية الملكية 8217s بهدف تحقيق أقصى قدر من العائد المتوقع مع التحكم في المخاطر الإجمالية المرتبطة بمحفظة قد تشمل في بعض الحالات مواقف متزامنة في عدة آلاف من الأوراق المالية. بدلا من النظر في كل معاملة في عزلة، تم تصميم البرنامج الأمثل 8217s محفظة محفظة لحساب العلاقات المتبادلة المعقدة بين مجموعة كبيرة من الأدوات المالية التي قد تتراوح على عدد من فئات الأصول المختلفة. وفي كثير من الحالات، فإن خوارزميات تحسين الشركة 8217s قادرة على تعزيز العوائد المعدلة للمخاطر ليس فقط من خلال التنويع التقليدي، ولكن من خلال إنشاء تعوض التعرض لمختلف عوامل الخطر على مستوى المحفظة. غالبا ما يتم إعادة فتح المحافظ على أساس مستمر أو أقل، مع تدفق مستمر من الصفقات المنفذة للاستفادة من فرص الربح المحتملة الناشئة حديثا وإدارة مختلف أشكال المخاطر المتغيرة ديناميكيا. وغالبا ما يتم اتخاذ القرارات التجارية حساسة للوقت بسرعة كبيرة باستخدام البيانات في الوقت الحقيقي التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة في جميع أنحاء العالم الأسواق المالية 8217s. الشركة تتداول على مدار 24 ساعة تقريبا، وعادة ما تنفذ عشرات الآلاف من المعاملات يوميا. مؤسس: 1975 استنادا إلى: نيوارك، نج الموظفين: 36 من المهنيين الاستثماريين (بالإضافة إلى موظفي المكاتب الإضافية) ما يقرب من 83 مليار في الأصول تحت الإدارة (أوم) اعتبارا من 1 مارس 2012 وصف: نحن نرى إمكانات الاستثمار في سوء الادعاءات الصغيرة ولكن على نطاق واسع من الأوراق المالية. ويمكن أن تلعب الاستراتيجيات النشطة دورا رئيسيا في تحقيق الأهداف الاستثمارية. تنحرف أسعار األصول أحيانا عن القيم التي تنطوي عليها األساسيات األساسية، ويمكن أن تحسن اإلدارة النشطة العائدات من خالل وضع محفظة لالستفادة من العائد النهائي إلى األساسيات. هذه االنحرافات عن القيم العادلة تخلق فرصا تصمم عملياتنا لتحديدها واستغاللها. لأن هذه هي الأنماط التي تستمر مع مرور الوقت، بدلا من الاتجاهات عابرة، ونحن واثقون من أن عملياتنا يمكن أن تستمر في التفوق على المدى الطويل. لدينا نهج من أسفل إلى أعلى يجمع بين مبادئ نظرية التقييم والتمويل السلوكي مع المهارة والحكم من المهنيين الاستثمار لدينا. وقد عمل أعضاء الفريق الذين يمتدون 20 عاما من الخبرة الاستثمارية وجلب وجهات نظر متنوعة، بما في ذلك أساتذة الجامعات والمهندسين والفيزيائيين والاقتصاديين بسلاسة معا من خلال مجموعة واسعة من ظروف السوق. وتؤدي عملية التحسين الخاصة بنا إلى إنشاء محافظ متنوعة عبر عدد كبير من الأسهم. ومن خلال تقييد المخاطر مثل الحجم والصناعات القطاعية والانحراف عن المعيار، مع التركيز باهتمام على تكاليف السيولة والمعاملات، نعتقد أنه يمكننا استهداف الجيل ألفا بشكل أكثر فعالية. نهج الاستثمار QMA8217s هو معقول والصوت، ولكن ليست ثابتة. ومن خالل البحث املستمر، نواصل إيجاد طرق لتعزيز الطبيعة التكيفية لعملياتنا االستثمارية. إستراتيجية: القيمة الكمية الأساسية للأسهم حقوق الملكية مؤشر الأسهم توزيع الأصول حقوق الملكية تأسست: 2001 استنادا إلى نيويورك (هونغ كونغ، هيوستن ولندن المكاتب الفضائية) الموظفينحجم: حوالي 300 (يقدر) عدة مليارات دولار (مايو 2012) وصف: لقد نجحنا وتطبيق استراتيجيات التداول المنضبطة التي تعتمد على العمليات منذ عام 2001. وتستند هذه الاستراتيجيات، التي يتم التعبير عنها في مختلف الأسواق وفئات الأصول، على نماذج إحصائية تم تطويرها باستخدام تحليل رياضي صارم وصناعة البصيرة من اثنين سيغما 8217s فريق كبير وذوي الخبرة. ويتطلب تطوير هذه الاستراتيجيات موارد حاسوبية هائلة من أجل تحديد فرص السوق وتحديدها والتصرف فيها بشكل فعال مع مراقبة التعرض للمخاطر عن كثب. التكنولوجيا هي جزء لا يتجزأ من استراتيجيات التداول، وظائف الشركات والحياة بشكل عام في اثنين سيغما. بالنسبة لنا، التكنولوجيا هي مركز الربح، وليس مجرد بند التكلفة، وأنها لا تزال قوة دافعة وراء هيكل الشركة. كل يوم، ونحن نعمل في فرق صغيرة لتطوير وتحسين أدوات التحليل والقياس للأسواق المالية، ونحن نشجع التعاون هيكل يبدو نادرا في المجال المالي. في الواقع، وقد لاحظ العديد من أننا ننظر ويشعر كثيرا مثل شركة البرمجيات. تأسست الشركة: 1982 مقرها: لونغ آيلاند، نيويورك، لندن إمبلوييزيزي: 27515 بیلیون الوصف: شركة رينيسانس تكنولوجيز هي شركة إدارة استثمار مكرسة لإنتاج عوائد متفوقة لعملائها وموظفيها من خلال الالتزام بالأساليب الرياضية والإحصائية. تأسست: نا على أساس: كامبريدج، ما إمبلوييسززيزي: 28na الوصف: ألفاسيمبلكس متخصصة في استراتيجيات الاستثمار المطلق العائد التي تنفذ في المقام الأول مع العقود الآجلة والعقود الآجلة. وباستخدام التقنيات الكمية الرائدة، فإن نهجنا الفريد في االستثمار يوفر القدرة على التكيف واتخاذ القرارات السياقية التي ترتبط عادة بالمديرين األساسيين، ولكن ضمن إطار كمي محكم يخضع للمخاطر. ويستند كل من استراتيجيات الاستثمار في الشركات إلى نهج متعدد النماذج لإدارة المحافظ التي تسعى إلى توليد ألفا مع مزيد من الاتساق والتي تسهل إضافة العادية للنماذج وضعت حديثا. الاستراتيجيات: الماكرو العالمي الشامل هو نموذج متعدد النماذج الاستراتيجية الكلية العالمية التي تعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل في العديد من الأسواق المختلفة. وقد تم تطوير نماذج المكونات التي تشكل المنتج على مدى عدد من السنوات ومجموعة متنوعة من بيئات السوق. في أي بيئة سوق معينة، هناك على الأقل واحد أو اثنين من نماذج مكونة مصممة لتوليد ألفا لتلك البيئة المحددة. يستخدم المدير تقنيات إحصائية متطورة لزيادة الوزن الديناميكي لنماذج المكونات لتحقيق أقصى استفادة ممكنة من ظروف السوق الحالية. التخصيص التكتيكي العالمي للأصول هو تراكب فعال من حيث رأس المال للغاية أو 8220porta ألفا 8221 الاستراتيجية التي تهدف إلى إضافة زيادة 1 أو 2 نقطة مئوية إضافية للعودة إلى محفظة القائمة دون زيادة تقلبات المحافظ الحالية بأكثر من 1 أو 2 نقطة مئوية سنويا. ويمكن أيضا إدارة هذه الاستراتيجية على مستويات أعلى من المخاطر لتوليد عوائد أعلى. تستخدم ليسر و غلوبال ألترناتيفس العقود الآجلة و إلى الأمام لتكرار التعرض لمجموعة متنوعة من الأكثر شيوعا المخاطر السائلة مخاطر عائدات صندوق التحوط. وتوفر هذه الاستراتيجية فوائد تنويع مماثلة كصندوق لصناديق التحوط، وهي مناسبة تماما للمستثمرين المؤسسيين الكبار الذين لا يستطيعون إيجاد قدرات كافية بين مديري صناديق التحوط، كمخزون سيولة مع محفظة أقل سيولة، وللمستثمرين الأصغر حجما لن يكون بإمكانها الحصول على مزايا تنويع صناديق التحوط بسبب متطلبات الحد الأدنى للاستثمار. مؤسس: 2005 مقرها: لندن (غرينتش، كت و طوكيو) إمبلوييسزيزي: وندر 509B (2011) دسكريبتيون: كابولا لإدارة الاستثمارات هي شركة عالمية متخصصة في مجال الدخل الثابت. وتدير الشركة استراتيجيات تداول الدخل الثابت في العائد المطلق والمنتجات المعززة ذات الدخل الثابت، إلى جانب منتج تحوط مخاطر الذيل. يركز كابولا لإدارة الاستثمار لب على تطوير استراتيجيات الاستثمار المبتكرة التي تظهر ارتباطا منخفضا للأسهم التقليدية وأسواق الدخل الثابت. ما يميز كابولا هو التركيز الكلي، والانضباط التجاري القوي والتوجه على المدى القصير بدلا من أسلوب الاستثمار على المدى المتوسط. وقد ساعد فهم الشركات لمخاطر السيولة ومخاطر الذيل على أن تزدهر من خلال جميع مراحل دورة الاستثمار، بما في ذلك فترات الاضطراب الشديد في السوق. ويركز صندوق كابولا غرف على أسعار الفائدة والتداول الكلي. وينخرط الصندوق في استراتيجيات القيمة والتقارب النسبية التي تسعى إلى استغلال الشذوذ في التسعير في السندات الحكومية ومقايضة أسعار الفائدة وأسواق المشتقات الرئيسية المتداولة في البورصة، كما تستخدم تراكب دفاعية كلية. وتعزى موضوعات الاستثمار بالدرجة الأولى إلى توليد ألفا وتهدف إلى البقاء محايدة للتحركات الاتجاهية في أسواق رأس المال الرئيسية. ويستثمر صندوق مخاطر كابولا ذيل في مجموعة من الأدوات في المقام الأول في أسواق مجموعة السبع. وتستهدف عوائد متفوقة في أوقات السيولة والأزمات النظامية مع تقليل الجانب السلبي خلال ظروف السوق العادية. ويدار كل من الأموال بنشاط في أسلوب التداول الملكية. تاريخ التأسيس: 1998 أساس: غرينويش، كت إمبلوييزيزي: 19044B (إند 2011) دسكريبتيون: شركة آقر كابيتال مانجمنت هي شركة لإدارة الاستثمارات تستخدم عملية بحث عالمية متعددة الأصول. يتم توفير المنتجات الاستثمارية في أقطار من خلال مجموعة محدودة من أدوات الاستثمار الجماعي وحسابات منفصلة تستخدم كل أو مجموعة فرعية من استراتيجيات الاستثمار AQR8217s. وتتراوح هذه المنتجات الاستثمارية من صناديق التحوط العالية المحايدة للسوق المتقلبة، إلى المنتجات التقليدية التي تقودها تقلبات منخفضة. يتم اتخاذ القرارات الاستثمارية باستخدام سلسلة من نماذج توزيع الأصول العالمية، والموازنة، واختيار الأمن، وتنفيذها باستخدام أنظمة التداول وإدارة المخاطر الخاصة. وتعتقد الشركة أن عملية منهجية ومنضبطة ضرورية لتحقيق نجاح طويل األمد في االستثمار وإدارة المخاطر. وبالإضافة إلى ذلك، يجب أن تستند النماذج إلى المبادئ الاقتصادية الصلبة، وليس ببساطة بنيت لتناسب الماضي، ويجب أن تحتوي على قدر من الحس السليم لأنها تفعل القوة النارية الإحصائية. مؤسس: 1989 مقرها: بوسطن، ما إمبلوييسززي: 50-20022.3B (نهاية 2011) دسكريبتيون: باناغورا هي مؤسسة مالية لإدارة الاستثمارات القائمة على الكميات التي تستخدم استراتيجيات اختيار الأسهم من أسفل إلى أعلى، فضلا عن متعدد ألفا من أعلى لأسفل استراتيجيات الماكرو. ونحن نسعى لتوفير حلول استثمارية باستخدام تقنيات كمية متطورة تتضمن رؤى أساسية وكميات هائلة من معلومات السوق. في حين أن استراتيجيات الاستثمار باناغوراس هي منهجية للغاية في الطبيعة، والعمليات التي تم نشرها ضمن هذه الاستراتيجيات هي مبنية والإشراف من قبل المهنيين الموهوبين ذوي الخبرة الاستثمارية كبيرة ومتنوعة. تلعب البحوث المبتكرة دورا محوريا في فلسفتنا وعملياتنا االستثمارية، وهي عنصر أساسي في قدرة شركاتنا على تقديم حلول استثمارية جذابة. وتنظم فرق الاستثمار في مجموعة استراتيجيات للأسهم ومجموعة استراتيجيات متعددة للأصول. ويشارك معظم أعضاء فريق الاستثمار في البحوث الأصلية باستخدام الحدس الأساسي، والاستخبارات السوق، والتمويل الحديث والأساليب العلمية. وتستند استراتيجيات باناجوراس الاستثمارية إلى هذه المبادئ التوجيهية: أسواق رأس المال ليست فعالة تماما، وبالتالي توفر فرص استثمارية جذابة للمستثمرين منضبطة. البحث المبتكر الذي يمزج الإبداع مع النظرية المالية الحديثة والتقنيات الإحصائية (الفن والعلوم) هو أساس عملية استثمارية ناجحة. ومن المرجح أن يؤدي اتباع نهج منهجي للاستثمار يجمع بين التفكير الأساسي البديهي والأساليب الكمية إلى توليد عوائد ثابتة وجذابة معدلة المخاطر. إن الاهتمام بالمخاطر والتنفيذ الفعال قد يحافظ على نتائج الأداء وغالبا ما يعززها. الأهداف المحددة بوضوح، والشفافية، والوصول إلى المهنيين الاستثمار الموهوبين يساعد على تحقيق رضا العملاء. تأسست: 1987 بناء على: بوسطن (سنغافورة ولندن) إمبلوييسزيزي: 200-50048B (33112) دسكريبتيون: أكاديان لديه عملية استثمارية صارمة ومنظمة. نحن نحدد معظم جوانب عملية الاستثمار لدينا، بما في ذلك العائد الزائد الذي نعتقد أن كل أمن في عالم الاستثمار لدينا سوف تولد عبر أفق معين، والمخاطر التي نتوقع أن تواجهها محفظة معينة بالنسبة لمعيارها. والهدف من هذه المذكرة هو شرح لماذا نعتقد أن النهج الكمي منطقي، ومزايا ومساوئ هذا النهج بالنسبة إلى النهج التقليدية. ونحن نعتقد أن التقنيات الكمية هي الأدوات. وهي طرق لتطبيق النهج التقليدية في اتخاذ القرارات الاستثمارية بطريقة منظمة ومنهجية. وبالتالي فإن نهجنا في الاستثمار لا يتعارض مع النهج التقليدي. ونحن نستخدم نفس الأدوات التي يستخدمها العديد من مديري المحافظ التقليدية، ولكنهم يحاولون تطبيقها بطريقة منهجية ومنضبطة جدا، وتجنب المشاعر والانزلاق في التنفيذ. أكاديان متخصصة في استراتيجيات الأسهم العالمية والدولية النشطة، وتوظيف نماذج تحليلية متطورة لاختيار الأسهم النشطة وكذلك مجموعة الأقران (البلد والمنطقة والصناعة) التقييم. كما نقدم استراتيجيات للدخل الثابت في الأسواق الناشئة. تغطي قاعدة البيانات الخاصة بنا أكثر من 40،000 الأوراق المالية في أكثر من 60 سوقا في جميع أنحاء العالم. وتستخدم أكاديان 8217s قدرات بحثية واسعة لتطوير استراتيجيات إدارة الاستثمار المخصصة لعملائنا. التداول الكمي ما هو التداول الكمي يتكون التداول الكمي من استراتيجيات التداول على أساس التحليل الكمي. والتي تعتمد على الحسابات الحسابية وعدد الطحن لتحديد الفرص التجارية. وبما أن التجارة الكمية تستخدم عادة من قبل المؤسسات المالية وصناديق التحوط. فإن المعاملات عادة ما تكون كبيرة الحجم وقد تنطوي على شراء وبيع مئات الآلاف من الأسهم والأوراق المالية الأخرى. ومع ذلك، أصبح التداول الكمي أكثر شيوعا من قبل المستثمرين الأفراد. هبوط سعر التداول الكمي يعد السعر والحجم اثنين من مدخلات البيانات الأكثر شيوعا المستخدمة في التحليل الكمي باعتبارها المدخلات الرئيسية للنماذج الرياضية. وتشمل تقنيات التداول الكمية تداول عالية التردد. التداول الخوارزمي والمراجحة الإحصائية. هذه التقنيات هي سريعة إطلاق النار وعادة ما يكون آفاق الاستثمار على المدى القصير. العديد من التجار الكميون أكثر دراية بالأدوات الكمية، مثل المتوسطات المتحركة ومؤشرات التذبذب. فهم التداول الكمي يستفيد التجار الكميون من التكنولوجيا الحديثة، والرياضيات، وتوافر قواعد بيانات شاملة لاتخاذ القرارات التجارية المعقولة. يأخذ التجار الكميون أسلوب التداول ويخلقون نموذجا له باستخدام الرياضيات، ثم يطورون برنامجا حاسوبيا يطبق النموذج على بيانات السوق التاريخية. النموذج ثم باكتستد والأمثل. وإذا تحققت نتائج مواتية، فإن النظام ينفذ بعد ذلك في الأسواق الآنية برأس مال حقيقي. ويمكن وصف الطريقة التي يمكن بها وصف نماذج نماذج التداول الكمي بشكل أفضل باستخدام القياس. النظر في تقرير الطقس الذي يتنبأ الأرصاد الجوية 90 فرصة المطر بينما الشمس مشرقة. ويستمد علم الأرصاد الجوية هذا الاستنتاج البدائي من خلال جمع وتحليل البيانات المناخية من أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء المنطقة. ويكشف التحليل الكمي المحوسب عن أنماط محددة في البيانات. عندما تتم مقارنة هذه الأنماط مع نفس الأنماط التي كشفت عنها البيانات المناخية التاريخية (باكتستينغ)، و 90 من أصل 100 مرة النتيجة هي المطر، ثم يمكن للأرصاد الجوية استخلاص النتيجة بثقة، وبالتالي 90 التوقعات. ويطبق التجار الكميون نفس العملية على السوق المالية لاتخاذ قرارات التداول. مزايا ومساوئ التداول الكمي الهدف من التداول هو حساب الاحتمال الأمثل لتنفيذ تجارة مربحة. يمكن للمتداول النموذجي مراقبة وتحليل واتخاذ قرارات التداول على عدد محدود من الأوراق المالية بشكل فعال قبل أن تتجاوز كمية البيانات الواردة عملية اتخاذ القرار. إن استخدام تقنيات التداول الكمية يضيء هذا الحد باستخدام أجهزة الكمبيوتر لأتمتة قرارات المراقبة والتحليل والتداول. التغلب على العاطفة هي واحدة من أكثر المشاكل انتشارا مع التداول. سواء كان ذلك الخوف أو الجشع، عند التداول، والعاطفة يخدم فقط لخنق التفكير العقلاني، الأمر الذي يؤدي عادة إلى خسائر. لا تمتلك الحواسيب والرياضيات العواطف، لذا فإن التداول الكمي يزيل هذه المشكلة. التجارة الكمية لديها مشاكلها. والأسواق المالية هي بعض الكيانات الأكثر ديناميكية الموجودة. ولذلك، يجب أن تكون نماذج التداول الكمي ديناميكية لتكون ناجحة باستمرار. يقوم العديد من التجار الكميين بتطوير نماذج تكون مربحة بشكل مؤقت لحالة السوق التي تم تطويرها، ولكنها تفشل في نهاية المطاف عندما تتغير ظروف السوق. بيجينر 39s دليل التداول الكمي في هذه المقالة سوف أعرض لكم بعض المفاهيم الأساسية التي تصاحب نظام التداول الكمي من طرف إلى طرف. نأمل أن تخدم هذه المشاركة جمهورين. الأول هو الأفراد الذين يحاولون الحصول على وظيفة في صندوق كمتداول كمي. والثاني سيكون الأفراد الذين يرغبون في محاولة وإنشاء الخاصة بهم تجارة التجزئة خوارزمية تجارية. التداول الكمي هو مجال متطور للغاية من التمويل الكمي. يمكن أن يستغرق قدرا كبيرا من الوقت للحصول على المعرفة اللازمة لاجتياز مقابلة أو بناء استراتيجيات التداول الخاصة بك. ليس ذلك فحسب، بل يتطلب خبرة واسعة في البرمجة، على الأقل بلغة مثل ماتلاب، R أو بيثون. ولكن مع زيادة تواتر الاستراتيجية، تصبح الجوانب التكنولوجية أكثر أهمية. وبالتالي يكون على دراية سيسي ستكون ذات أهمية قصوى. ويتكون نظام التداول الكمي من أربعة مكونات رئيسية: تحديد الاستراتيجية - إيجاد استراتيجية، واستغلال الحافة واتخاذ قرار بشأن وتيرة التداول استراتيجية باكتستينغ - الحصول على البيانات وتحليل أداء الاستراتيجية وإزالة التحيز نظام التنفيذ - ربط الوساطة، أتمتة التداول والتقليل وتكاليف المعاملات إدارة المخاطر - تخصيص رأس المال الأمثل، والرهان سيكيلي المعيار وعلم النفس التداول نبدأ من خلال إلقاء نظرة على كيفية تحديد استراتيجية التداول. تحديد االستراتيجية تبدأ جميع عمليات التداول الكمي بفترة أولية من البحث. وتشمل هذه العملية البحثية إيجاد استراتيجية، ورؤية ما إذا كانت الاستراتيجية تناسب مجموعة من الاستراتيجيات الأخرى التي قد تكون قيد التشغيل، والحصول على أي بيانات لازمة لاختبار الاستراتيجية ومحاولة تحسين الاستراتيجية لتحقيق عوائد أعلى وأقل المخاطر. سوف تحتاج إلى مراعاة متطلبات رأس المال الخاص بك إذا كان تشغيل استراتيجية كتجارة التجزئة وكيف أن أي تكاليف المعاملات سوف تؤثر على الاستراتيجية. وعلى النقيض من الاعتقاد السائد، فإنه من السهل جدا العثور على استراتيجيات مربحة من خلال مصادر عامة مختلفة. وينشر الأكاديميون بانتظام نتائج التداول النظري (وإن كان معظمها إجمالي تكاليف المعاملات). وستناقش مدونات التمويل الكمي الاستراتيجيات بالتفصيل. وستعرض المجلات التجارية بعض الاستراتيجيات التي تستخدمها الأموال. قد تتساءل لماذا يحرص الأفراد والشركات على مناقشة استراتيجياتهم المربحة، خاصة عندما يعرفون أن الآخرين الذين يزاحمون التجارة قد يوقفون إستراتيجية العمل على المدى الطويل. والسبب يكمن في حقيقة أنها لن تناقش في كثير من الأحيان المعلمات الدقيقة وطرق ضبط أنها نفذت. هذه التحسينات هي المفتاح لتحويل استراتيجية متوسطة نسبيا إلى واحدة مربحة للغاية. في الواقع، واحدة من أفضل الطرق لخلق استراتيجيات فريدة من نوعها الخاصة بك هو العثور على أساليب مماثلة ومن ثم تنفيذ إجراءات التحسين الخاصة بك. وهنا لائحة صغيرة من الأماكن للبدء في البحث عن أفكار استراتيجية: العديد من الاستراتيجيات التي سوف ننظر في الوقوع في فئات يعني انعكاس واتجاه المتابعة. إن إستراتيجية متوسط ​​العائد هي التي تحاول استغلال حقيقة أن متوسط ​​المدى الطويل على سلسلة السعر (مثل الانتشار بين اثنين من الأصول المترابطة) موجود، وأن الانحرافات على المدى القصير من هذا المتوسط ​​ستعود في نهاية المطاف. وتسعى استراتيجية الزخم لاستغلال كل من علم النفس المستثمر وهيكلة الصناديق الكبيرة من خلال محاذاة اتجاه السوق، الذي يمكن أن يجمع الزخم في اتجاه واحد، واتبع الاتجاه حتى يتراجع. جانب آخر مهم جدا من التداول الكمي هو تواتر استراتيجية التداول. يشير تداول التردد المنخفض (لفت) عموما إلى أي إستراتيجية تحمل أصولا أطول من يوم التداول. وبالمقابل، يشير التداول عالي التردد (هفت) عموما إلى إستراتيجية تحافظ على الأصول خلال اليوم. يشير التداول عالي التردد (أوفت) إلى الاستراتيجيات التي تحتفظ بالأصول على أساس الثواني والملي ثانية. كممارس التجزئة هفت و أوفت من الممكن بالتأكيد، ولكن فقط مع معرفة مفصلة من كومة تكنولوجيا التداول والنظام ديناميات الكتاب. ولن نناقش هذه الجوانب إلى حد كبير في هذه المادة التمهيدية. وبمجرد تحديد استراتيجية، أو مجموعة من الاستراتيجيات، فإنه يحتاج الآن إلى اختبار للربحية على البيانات التاريخية. هذا هو مجال باكتستينغ. االستراتيجية باكتستينغ الهدف من االختبار الخلفي هو تقديم الدليل على أن االستراتيجية التي تم تحديدها عبر العملية المذكورة أعاله مربحة عند تطبيقها على البيانات التاريخية وخارجها. وهذا يضع توقعات الكيفية التي ستؤدي بها الاستراتيجية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، باكتستينغ ليس ضمانا للنجاح، لأسباب مختلفة. وربما يكون أكثر مجالات التجارة الكمية دهاء لأنه ينطوي على العديد من التحيزات، التي يجب النظر فيها بعناية وإزالتها قدر الإمكان. وسوف نناقش الأنواع الشائعة من التحيز بما في ذلك التحيز نظرة إلى الأمام. والتحيز على قيد الحياة والتحيز الأمثل (المعروف أيضا باسم التحيز التطفل البيانات). وتشمل المجالات الأخرى ذات الأهمية في إطار المراجعة الخلفية توافر ونظافة البيانات التاريخية، وإدراج تكاليف واقعية للمعاملات واتخاذ قرار بشأن منصة قوية للتدقيق المسبق. كذلك مناقشة تكاليف المعاملات بشكل أكبر في قسم أنظمة التنفيذ أدناه. وبمجرد تحديد الاستراتيجية، من الضروري الحصول على البيانات التاريخية التي يمكن من خلالها إجراء الاختبار وربما تحسينها. هناك عدد كبير من بائعي البيانات في جميع فئات الأصول. وتتراوح تكاليفها عموما مع نوعية البيانات وعمقها وحسن توقيتها. نقطة البداية التقليدية لبدء التجار الكم (على الأقل على مستوى التجزئة) هو استخدام مجموعة البيانات المجانية من ياهو المالية. لن أتناول الكثير من مقدمي الخدمات هنا، بل أود التركيز على القضايا العامة عند التعامل مع مجموعات البيانات التاريخية. وتشمل الشواغل الرئيسية مع البيانات التاريخية الدقة، والتحيز البقاء والتعديل للإجراءات الشركات مثل توزيعات الأرباح وانقسامات الأسهم: دقة تتعلق بالجودة الشاملة للبيانات - ما إذا كان يحتوي على أي أخطاء. يمكن أحيانا أن يكون من السهل تحديد الأخطاء، مثل مرشح ارتفاع. والتي سوف اختيار المسامير غير صحيحة في البيانات سلسلة الوقت وتصحيح بالنسبة لهم. في أوقات أخرى يمكن أن يكون من الصعب جدا على الفور. غالبا ما يكون من الضروري أن يكون اثنين أو أكثر من مقدمي الخدمات ومن ثم التحقق من كل البيانات الخاصة بهم ضد بعضها البعض. وغالبا ما يكون التحيز على قيد الحياة سمة من سمات مجموعات البيانات المجانية أو الرخيصة. مجموعة البيانات مع التحيز البقاء على قيد الحياة يعني أنه لا يحتوي على الأصول التي لم تعد تتداول. وفي حالة الأسهم، يعني ذلك الأرصدة المفلسة المفرطة. ويعني هذا التحيز أن أي استراتيجية لتداول الأسهم يتم اختبارها على مجموعة بيانات من هذا القبيل من المرجح أن تؤدي أداء أفضل مما هو عليه في العالم الحقيقي حيث تم بالفعل اختيار الفائزين السابقين. وتشمل إجراءات الشركات الأنشطة اللوجستية التي تقوم بها الشركة والتي عادة ما تتسبب في تغيير وظيفة خطوة في سعر الخام، التي لا ينبغي أن تدرج في حساب عوائد السعر. تعد التعديالت على توزيعات األرباح وتقسيم األسهم هي الجناة العاديين. ومن الضروري إجراء عملية تعرف بالتعديل الخلفي في كل من هذه الإجراءات. يجب أن نكون حذرين جدا لا الخلط بين الأسهم انقسام مع تعديل العوائد الحقيقية. وقد تم القبض على العديد من التجار من قبل عمل الشركة من أجل تنفيذ إجراء باكتست فمن الضروري استخدام منصة البرمجيات. لديك الاختيار بين برامج باكتست مخصصة، مثل تراديستاتيون، منصة رقمية مثل إكسيل أو ماتلاب أو تنفيذ مخصص كامل في لغة البرمجة مثل بيثون أو C. أنا لن يسكن كثيرا على تراديستاتيون (أو ما شابه ذلك)، إكسل أو ماتلاب، كما أعتقد في إنشاء كومة التكنولوجيا في المنزل الكامل (للأسباب المبينة أدناه). وتتمثل إحدى فوائد القيام بذلك في أنه يمكن دمج نظام البرمجيات الخلفية ونظام التنفيذ بإحكام، حتى مع وجود استراتيجيات إحصائية متقدمة للغاية. بالنسبة لاستراتيجيات هفت على وجه الخصوص، من الضروري استخدام تنفيذ مخصص. عند إعادة اختبار نظام ما، يجب أن يكون قادرا على قياس مدى أدائه. مقاييس الصناعة القياسية للاستراتيجيات الكمية هي الحد الأقصى للسحب ونسبة شارب. ويمثل السحب الأقصى أكبر انخفاض من ذروة إلى انخفاض في منحنى حقوق الملكية خلال فترة زمنية معينة (عادة سنوية). وغالبا ما يقتبس ذلك كنسبة مئوية. سوف تميل استراتيجيات لفت إلى سحب أكبر من استراتيجيات هفت، وذلك بسبب عدد من العوامل الإحصائية. وسوف تظهر باكستست التاريخية الحد الأقصى الماضي السحب، وهو دليل جيد لأداء تراجع في المستقبل من الاستراتيجية. أما القياس الثاني فهو نسبة شارب، التي يتم تعريفها من الناحية النظرية بأنها متوسط ​​العوائد الزائدة مقسوما على الانحراف المعياري لتلك العائدات الزائدة. وهنا تشير العائدات الزائدة إلى عودة الاستراتيجية فوق معيار مرجعي محدد سلفا. مثل SP500 أو قانون الخزانة لمدة 3 أشهر. لاحظ أن العائد السنوي ليس مقياسا يستخدم عادة، لأنه لا يأخذ في الاعتبار تقلب الاستراتيجية (على عكس نسبة شارب). وبمجرد أن يتم إعادة تقييم استراتيجية ما واعتبارها خالية من التحيزات (بقدر ما هو ممكن)، مع شارب جيدة والتخفيضات الحد الأدنى، فقد حان الوقت لبناء نظام التنفيذ. أنظمة التنفيذ نظام التنفيذ هو الوسيلة التي يتم من خلالها إرسال قائمة الصفقات التي تم إنشاؤها بواسطة الإستراتيجية وتنفيذها من قبل الوسيط. على الرغم من أن توليد التجارة يمكن أن يكون شبه أو حتى مؤتمتة بالكامل، يمكن للآلية التنفيذ تكون يدوية، شبه اليدوي (أي بنقرة واحدة) أو الآلي بالكامل. بالنسبة لاستراتيجيات لفت، فإن التقنيات اليدوية وشبه اليدوية شائعة. بالنسبة لاستراتيجيات هفت فمن الضروري إنشاء آلية التنفيذ الآلي بالكامل، والتي غالبا ما تكون مقترنة بإحكام مع مولد التجارة (نظرا للترابط بين الاستراتيجية والتكنولوجيا). الاعتبارات الرئيسية عند إنشاء نظام التنفيذ هي واجهة للوساطة. والتقليل من تكاليف المعاملات (بما في ذلك العمولة، والانزلاق، والفرق)، واختلاف أداء النظام الحي عن الأداء المتدرج. هناك العديد من الطرق للتواصل مع الوساطة. وهي تتراوح بين استدعاء الوسيط الخاص بك على الهاتف مباشرة من خلال إلى واجهة برمجة التطبيقات عالية الأداء الآلي بالكامل (أبي). من الناحية المثالية كنت ترغب في أتمتة تنفيذ الصفقات الخاصة بك إلى أقصى حد ممكن. هذا يحرر لك حتى التركيز على مزيد من البحث، وكذلك تسمح لك لتشغيل استراتيجيات متعددة أو حتى استراتيجيات تردد أعلى (في الواقع، هفت هو مستحيل في الأساس دون التنفيذ الآلي). برنامج باكتستينغ المشتركة المذكورة أعلاه، مثل ماتلاب، إكسل والتداول هي جيدة لخفض التردد، واستراتيجيات أبسط. ومع ذلك سيكون من الضروري بناء نظام تنفيذ داخلي مكتوب بلغة عالية الأداء مثل C من أجل القيام بأي هفت حقيقي. كقصة، في الصندوق كنت تستخدم في، كان لدينا حلقة تداول 10 دقيقة حيث أننا سوف تحميل بيانات السوق الجديدة كل 10 دقيقة ثم تنفيذ الصفقات استنادا إلى تلك المعلومات في نفس الإطار الزمني. كان هذا باستخدام برنامج نصي بيثون محسن. لأي شيء يقترب من البيانات الدقيقة أو الثانية تردد، وأعتقد أن سيسي سيكون أكثر مثالية. في صندوق أكبر هو في كثير من الأحيان ليس مجال التاجر الكمي لتحسين التنفيذ. ومع ذلك في المتاجر الصغيرة أو شركات هفت، فإن التجار هم منفذي التنفيذ، وبالتالي فإن مجموعة مهارات أوسع بكثير غالبا ما تكون مرغوبة. ضع ذلك في الاعتبار إذا كنت ترغب في أن يعمل من قبل صندوق. مهارات البرمجة الخاصة بك ستكون على نفس القدر من الأهمية، إن لم يكن أكثر من ذلك، من الإحصاءات والمواهب الاقتصاد القياسي هناك قضية رئيسية أخرى تقع تحت راية التنفيذ هي تقليل تكلفة المعاملات. هناك عموما ثلاثة مكونات لتكاليف المعاملات: العمولات (أو الضرائب)، والتي هي الرسوم التي تتقاضاها الوساطة، وتبادل و سيك (أو هيئة تنظيمية حكومية مماثلة) انزلاق، وهو الفرق بين ما كنت تقصد طلبك لتكون في مقابل ما تم شغله فعليا عند الانتشار، وهو الفرق بين سعر البدع للأوراق المالية المتداولة. علما بأن الفارق ليس ثابتا ويتوقف على السيولة الحالية (أي توافر أوامر الشراء) في السوق. تكاليف المعاملات يمكن أن تجعل الفرق بين استراتيجية مربحة للغاية مع نسبة شارب جيدة واستراتيجية غير مربحة للغاية مع نسبة شارب رهيبة. يمكن أن يكون تحديا للتنبؤ بشكل صحيح تكاليف المعاملات من باكتست. اعتمادا على وتيرة الاستراتيجية، سوف تحتاج إلى الوصول إلى بيانات التبادل التاريخية، والتي سوف تشمل بيانات القراد لأسعار بيداسك. وتكرس فرق كاملة من كوانتس لتحسين التنفيذ في صناديق أكبر، لهذه الأسباب. النظر في السيناريو الذي يحتاج فيه الصندوق إلى إفراغ كمية كبيرة من الصفقات (التي تكون أسبابها كثيرة ومتنوعة). من خلال إغراق الكثير من الأسهم في السوق، فإنها سوف تخفف بسرعة السعر وربما لا تحصل على التنفيذ الأمثل. ومن هنا تأتي الخوارزميات التي تنقذ أوامر التغذية بالتنقيط على السوق، على الرغم من أن الصندوق يتعرض لخطر الانزلاق. وعلاوة على ذلك، هناك استراتيجيات أخرى تفرض على هذه الضروريات ويمكنها أن تستغل أوجه القصور. هذا هو مجال التحكيم هيكل صندوق. وتتعلق القضية الرئيسية النهائية لنظم التنفيذ باختلاف أداء الاستراتيجية من الأداء المتدرج. هذا يمكن أن يحدث لعدد من الأسباب. لقد ناقشنا بالفعل التحيز المسبق والتحيز الأمثل في العمق، عند النظر في الاختبارات الخلفية. ومع ذلك، فإن بعض الاستراتيجيات لا تجعل من السهل اختبار هذه التحيزات قبل النشر. يحدث هذا في هفت في الغالب. قد يكون هناك أخطاء في نظام التنفيذ وكذلك استراتيجية التداول نفسها التي لا تظهر على باكتست ولكن تظهر في التداول المباشر. قد يكون السوق خاضعا لتغيير النظام بعد نشر إستراتيجيتك. ويمكن أن تؤدي البيئات التنظيمية الجديدة، وتغير معنويات المستثمرين وظواهر الاقتصاد الكلي، إلى اختلافات في كيفية تصرف السوق وبالتالي تحقيق الربحية في استراتيجيتك. إدارة المخاطر الجزء الأخير إلى لغز التداول الكمي هو عملية إدارة المخاطر. وتشمل المخاطر جميع التحيزات السابقة التي ناقشناها. وهو يتضمن مخاطر التكنولوجيا، مثل الخوادم المشتركة في تبادل في فجأة تطوير عطل القرص الثابت. وتشمل مخاطر الوساطة، مثل السمسار تصبح مفلسة (وليس مجنونا كما يبدو، نظرا للذعر الأخير مع مف العالمية). وباختصار فإنه يغطي كل شيء تقريبا يمكن أن يتداخل مع تنفيذ التداول، والتي هناك العديد من المصادر. وتخصص كتب كاملة لإدارة المخاطر للاستراتيجيات الكمية لذلك أنا وونت محاولة لتوضيح على جميع المصادر المحتملة للمخاطر هنا. وتشمل إدارة المخاطر أيضا ما يعرف بتخصيص رأس المال الأمثل. وهو فرع من نظرية المحفظة. هذه هي الوسيلة التي يتم من خلالها تخصيص رأس المال لمجموعة من الاستراتيجيات المختلفة والتداول ضمن هذه الاستراتيجيات. وهي منطقة معقدة وتعتمد على بعض الرياضيات غير تافهة. ويسمى معيار الصناعة الذي يتم من خلاله تخصيص رأس المال الأمثل والاستفادة من الاستراتيجيات المرتبطة بمعيار كيلي. وبما أن هذه مقالة تمهيدية، لن أتطرق إلى حسابها. معيار كيلي يجعل بعض الافتراضات حول الطابع الإحصائي للعائدات، والتي لا غالبا ما تكون صحيحة في الأسواق المالية، لذلك التجار غالبا ما تكون متحفظة عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ. عنصر رئيسي آخر لإدارة المخاطر هو في التعامل مع تلك الشخصية النفسية الخاصة. هناك العديد من التحيزات المعرفية التي يمكن أن تزحف إلى التداول. على الرغم من أن هذا من المسلم به أقل إشكالية مع التداول الخوارزمية إذا تركت الاستراتيجية وحدها وهناك تحيز مشترك هو أن فقدان النفور حيث لن يتم إغلاق موقف خسر بها بسبب الألم من الحاجة إلى تحقيق خسارة. وبالمثل، يمكن أن تؤخذ الأرباح في وقت مبكر جدا لأن الخوف من فقدان الربح المكتسب بالفعل يمكن أن يكون كبيرا جدا. وهناك تحيز شائع آخر يعرف باسم التحيز الحداثي. وهذا يتجلى عندما يضع التجار تركيزا كبيرا على الأحداث الأخيرة وليس على المدى الطويل. ثم بالطبع هناك الزوج الكلاسيكي من التحيزات العاطفية - الخوف والجشع. ويمكن أن يؤدي ذلك في كثير من الأحيان إلى الإفراط في الاستدانة أو الإفراط في الاستدانة، مما يمكن أن يسبب تفجيرا (أي أن رأس المال في الحساب يتجه إلى الصفر أو ما هو أسوأ) أو تخفيض الأرباح. وكما يتضح، فإن التداول الكمي هو مجال معقد للغاية، وإن كان مثيرا للاهتمام جدا، للتمويل الكمي. لقد خدش حرفيا سطح الموضوع في هذه المقالة، وأنه بالفعل الحصول على طويلة بدلا من ذلك كتب وكتب كاملة حول القضايا التي أعطيت فقط جملة أو اثنين نحو. لهذا السبب، قبل التقدم بطلب للحصول على وظائف التداول الصناديق الكمي، فمن الضروري إجراء قدر كبير من الدراسة الأساس. على الأقل سوف تحتاج إلى خلفية واسعة في الإحصاءات والاقتصاد القياسي، مع الكثير من الخبرة في التنفيذ، عن طريق لغة البرمجة مثل ماتلاب، بايثون أو R. لمزيد من الاستراتيجيات المتطورة في نهاية تردد أعلى، ومن المرجح مجموعة المهارات الخاصة بك لتشمل تعديل نواة لينكس، سيسي، برمجة التجميع وتحسين شبكة الكمون. إذا كنت مهتما في محاولة لخلق استراتيجيات التداول الخاصة بك خوارزمية الخاصة، أول اقتراحي سيكون للحصول على جيدة في البرمجة. تفضيلي هو بناء أكبر قدر من البيانات المختطف، استراتيجية باكتستر ونظام التنفيذ من قبل نفسك ممكن. إذا كان رأس المال الخاص بك هو على الخط، لن كنت النوم بشكل أفضل في الليل مع العلم أن كنت قد اختبرت بالكامل النظام الخاص بك، وهم على بينة من المزالق وقضايا خاصة الاستعانة بمصادر خارجية هذا للبائع، في حين يحتمل أن توفر الوقت على المدى القصير، يمكن أن يكون للغاية مكلفة على المدى الطويل. مجرد البدء بالتداول الكميتبدأ األساسيات ثم األساس I039ll في االستراتيجيات: االستثمار الكمي هو نهج لتنفيذ استراتيجيات االستثمار بطريقة آلية) أو شبه آلية (. هذا النهج مناسب جيدا ل (1) استخدام مجموعات بيانات كبيرة أو فريدة من نوعها. (2) صقلها إلى معلومات تفسيرية، و (3) نشرها كتجارة عبر التكنولوجيا. في جوهرها، كل مستثمر كمي يبحث عن حافة، لذلك I039ll شرح كيفية استخدام كل عنصر لالتقاط الحافة. أفضل كوانتس توظيف الأسلوب العلمي أنها تأتي مع فرضية على أساس الملاحظة في العالم الحقيقي، ثم أنها اختباره. معظم الناس يعادل الاستثمار الكمي مع الدكتوراه المتقدمة و رفيع المستوى الرياضيات المتطورة. الرياضيات المتقدمة في كثير من الأحيان ليست هي المحرك الأساسي للحافة العديد من الاستراتيجيات الكمية الأكثر ربحية هي في الواقع واضحة جدا لفهم. والمفتاح في التوصل إلى فرضية الفوز هو فهم المواضيع الأكثر ربحية في التمويل، ثم التوصل إلى عملية للحصول على مصادر والتعبير عن تلك المواضيع. بعض الأمثلة على المواضيع عالية الربح: G أوفرنمنتس خلق العديد من الفرص للتخويف النقي. فهي بدافع من السياسة وليس الربح، وهناك العديد من الوكالات والأنظمة الوطنية التي تخلق قواعد فوضوي ومتناقضة. ويتطلع كوانتس إلى إجراء هندسة عكسية لهياكل القاعدة هذه وتحديد أوجه القصور داخل النظام وعبر النظم حتى يتمكنوا من الاستفادة منها. وتميل الحكومات إلى أن تكون أبطأ من الاستجابة من الجهات الفاعلة التي تحركها دوافع الربح، وبالتالي فإن أوجه القصور التي تخلقها يمكن أن تستمر لفترة طويلة (غالبا إلى أجل غير مسمى). ولهذه الأسباب فهي مصدر مربح للفواكه منخفضة الشنق ل كوانتس: (أ) التحكيم كلاسيك R إغولاتوري. وكثيرا ما تجوب الجهات الفاعلة المالية نظم حكم الهيئات التنظيمية في محاولة لإيجاد أوجه قصور. ومن الأمثلة على ذلك: أن منظمي الكهرباء يتمتعون بسمعة كبيرة لأنهم غير كفءين حتى أن قواعدهم وأنظمتهم المعقدة توفر للتجار الكهرباء فرصا لا حصر لها. كما وضعت بلومبرج ذلك، كوتيفرك (منظم الكهرباء) يبني الأسواق مع الكثير من أجراس وصفارات وأزرار والصمامات أن بعض الأزرار في نهاية المطاف وجود أي وظيفة ولكن لتوزيع المال. إذا كنت تستطيع أن تجد تلك الأزرار، ما تفعله هو مجرد الضغط على لهم حتى إشعارات فيرك ويحصل على جنون عليك. 1 (ب) التحكيم التنظيمي عبر الحدود. مثال: يطلب المنظمون الأمريكيون من الشركات الإبلاغ عن بيانات مالية ربع سنوية. الشركات المدرجة في البورصة التايوانية مطلوبة للإبلاغ عن المبيعات الشهرية. كوانتس يمكن أن تأخذ المبيعات الشهرية للشركات شبه الموصلات المدرجة في تايوان 2 واستخدام نشر تلك الإشارات قبل المستثمرين في انتظار المعلومات الفصلية في الولايات المتحدة ويمكن أيضا استخدام المعلومات لخلق تقديرات أفضل لأداء مؤشر وخيارات التجارة أو صناديق الاستثمار المتداولة على نحو أكثر فعالية . (ج) المراجحة التنظيمية المشتركة بين الوكالات. This is when quants use the fact that rules have a tendency to conflict across different regulators within the same system. Example: The implementation of the new Dodd-Frank legislation (which hedge fund titan John Paulson artfully referred to as quotgobbledygook3 quot) has been a field day for quant investors who are decoding the rules. One aspect of the law states that banks amp thrift institutions that are FDIC-insured must report 039Call Data039, which requires disclosures of earnings, among other things. Many of these banks are now inadvertently reporting earnings via FDIC reports ahead of their quarterly 10-Q reports, providing an opportunity to take advantage of this timing discrepancy. Exchange rules. Much like governments, exchanges come up with specific trading rules that can be gamed: (a) Time Zone Arbitrage. 4 An arbitrage existed (now illegal) whereby some international mutual funds could be gamed due to differences in time zones. Per the rules, all mutual funds had their prices set end of day at 4pm EST, when U. S. exchanges closed. The problem was that for some international mutual funds, their markets had already closed prior to 4pm EST, which meant that investors could see the closing prices before the actual close. They would then simply algorithmically buy funds that they knew would be priced higher than the price being paid. (b) Flash Pricing. Several quantitative approaches often cited in discussions of high frequency trading are actually based on exploiting exchange rules. Quants use quotflash pricing5 quot to get a sneak peek on large order flow and then trade microseconds ahead of other participants to step in the middle. (c) Rebate Arbitrage. This is a tactic that uses an exchange rule that seeks to reward market participants that provide liquidity to the exchange versus those that remove liquidity. Several high frequency approaches seek to take advantage of this 039money button039 by placing trades that neutralize the market impact of their bets while maximizing their free rebates. Market participant rules. In addition to the inefficiencies created by governments and exchanges, market participants have their own rules to trade against, whether it be institutions with their own unique protocols or individuals with behavioral biases. Examples: (a) Algorithmic pattern recognition. One significant area of market innovation of late has been in pattern recognition. Back in the simpler days, if a big institutional order came in to a brokerage house, the broker would likely need to shop the order around to multiple other brokers to fill up the big trade. If broker Mike at Morgan Stanley called broker George at Goldman Sachs, George might be able to intuit that a big order was happening and keep some shares for himself while selling some of the others to Mike to fill his order. Brokers would track volume moves and the information at hand to quotRead the Tape6 quot to try and take advantage of big directional moves in a stock due to these block purchases. Nowadays, all institutional trading is done via electronic algorithm, where orders are routed in staggered patterns to multiple exchanges as well as different brokers, dark pools, and crossing networks in effort to fill them in the most effective, secretive way possible. Instead of reading the tape, modern quantitative funds now work on the other side and try to quotbreak the codequot. In other words, they seek to recognize and isolate custom trade execution patterns in an effort to trade against them. (b) ETF Rule Trading. When a stock is being added to an index, the ETFs representing that index often MUST buy that stock as well. By understanding the rules of index additionssubtractions, hedge funds can trade ahead of the forced buying and capitalize on those rules. (c) Prospectus A rbitrage. Many mutual funds amp hedge funds have their own investing rules. For example, many mutual funds arbitrarily set rules for themselves that they cannot own a stock under 5. Others must only invest in stocks that meet their specific quotgrowthquot or quotvaluequot characteristics. For a savvy quant investor, they can use textual analysis to scan for these types of rules across prospectuses, source the publicly available information on mutual fund holdings (via 13F filings), determine which funds hold assets close to their stated thresholds, and trade against those constraints. (d) Behavioral biases. Many retail investors have well-established psychological biases. For example, retail investors have a tendency to cut winning positions add to losing positions due to a loss-aversion bias. Quants can identify general behavioral biases among certain classes of investors, isolate which stocks express those biases and are favored by the class of investors, then trade against the irrational behavior as a source of return. Other Pure Informational Advantages. Some funds focus on finding unique data sources to extract an edge. A very interesting WSJ article7 shared that: Some funds use satellite imagery to determine whether crops are growing at the expected rate in order to estimate commodity supplies amp prices. Others use satellite imagery to gauge whether parking lots are full or empty at specific retailers as a way to anticipate sales. Others measure the shadows cast from buildings to estimate the rate of new construction in major cities. والقائمة تطول. There are an innumerable number of clever ways to find better, faster information rather than wait for the quarterly amp annual reports to come out. 2. Refining Data. All of the above thus far describes different types of trades and data sets that can be used to extract an edge. Often the uniqueness of the data alone is enough to confer an obvious advantage, but additional edge can be extracted using the best techniques to scrub amp refine the information. This is often where the PhD-level mathematics can provide an edge. Monte Carlo simulation, machine-learning algorithms, refinements to traditional regression analysis or other means can contribute to higher predictive values for a given date set. Deep Math Applications. The inefficiencies amp data sets above are intuitive to understand and do not fundamentally require advanced math applications. That being said, there are strategies that are only explained with advanced math. Emc2 is not a fundamentally intuitive concept, but it has been used to explain a vast array of knowledge that didn039t exist prior to its discovery. The same discoveries can be unearthed in finance (though no one would broadly disseminate them as long as they are effective.) An example of a financial field where advanced math is almost mandatory is o ptions. Options (and derivative securities in general) have more complex mathematical underpinnings than traditional stocks. As opposed to stocks that move primarily in relation to the health of the company and the broader economy, the value of options are are also affected by (i) the passage of time, (ii) the volatility of the underlying security, (iii) the movements of the broader market, (iv) the volatility of the broader market, and other key factors. All of the factors change non-linearly with the movement of the others, so the higher-order moments of each variable can have a meaningful impact on value of the option. Add these complications to the fact that the options market has its own unique opportunities for trading amp rule gamification and you suddenly have a very intense math problem. Sometimes there is no simple underpinning to solving these inefficiencies and it comes down to building the best mathematical mousetrap to assess differences in price vs. value. 3. Deployment methods The last main category of edge can be found through deployment methods. If a fund can find amp refine data on par with other quant funds they can still lose if they are slower to deploy their algorithms and trades. Additionally, there is valuable information released every day that can move the markets (from company specific information to economic indicators), and those who can process that information and trade on it faster can win. The reality here is that there is such a diversity of profitable quant strategies that deployment is one of the hardest edges to maintain. High-frequency trading (HFT) has become a veritable arms-race to zero latency (ie: trading at speeds approaching zero microseconds.) That being said, there can be winners in an arms-race and there have been firms that have benefited from highly profitable advancements: Microwaves. For HFT firms, fiberoptics are a painfully slow way to communicate. The problem is that the speed of light is somewhat hampered down by all that bouncing around inside the optic cable, and it slows the information down. To solve for this, firms now use microwave transmitters8. which can communicate directly from point A to point B via a less convoluted route. The result is a transmission time that is up to 50 faster, which saves precious microseconds. Another way to trade faster with an exchange is to 039co-locate039 or to purchase a server directly on site with an exchange. HFT firms pay top dollar not only to co-locate servers but also for the front-row seats which cut down the physical distance by multiple centimeters (or maybe even meters). Better algorithms. Beyond the hardware considerations, HFT firms are constantly looking for faster ways to process their algorithms and shave off processing time. This is done via a combination of software (and hardware) advancements that eliminate every microsecond possible. I hope that was helpful Looking forward to any comments or feel free to email: nathan (at) clarityspring There is no data to answer this question. Here are quantitative and algorithmic strategies I had heard about or seen in use. Kalman filters hidden markov models topological manifold learning non-linear kernel regression techniques APT type factor models monte carlo options pricing techniques continuous time APT factor models with latent variables spectral techniques for doing bag of words extraction of factors from natural language corpus for generating forcings for stochastic partial differential models of asset dynamics pairs tradingmean regression statistical arbitrage strategies automatic graphical model construction (structural inference over dynamic Bayesian networks) reinforcement learning based pairs trading strategies jair. orgmedia1336l. information theory based investment strategies see en. wikipedia. orgwikiGam. J. L. Kelly, Jr. quotA New Interpretation of Information Rate, quot Bell System Technical Journal . المجلد. 35, July 1956, pp. 917-26 Sparse over complete basis function methods for feature extraction applications 039information geometry039 a field on the border between information theory, probability theory and differential geometry still very new anything that can be used to model or extract features from a time series Most of the returns are not generated by creating fundamentally new algorithms, but by applying existing algorithms in novel ways to new data sets. For instance, the market might be efficient with respect to most algorithms with respect to price. I would say the market is efficient with respect to a given algorithm and property of the market if you are unable to use knowledge about statistical relations extracted with a given algorithm to generate returns which exceed the cost of capital, after transaction costs. So you might be unable to predict price movements with the above strategies, because there are so many firms already doing that. However the market might be inefficient with respect to a given algorithm and say volatility instead of price. How do you make money on thatquot If you are clever you can profit from statistical predictability in nearly any property of the market. For instance, if I take an RSS feed of news reports about stocks and use bag of words techniques for factor extractions and use these factors to predict the price volatility of a stock. Say I knew that there are an abnormally high volume of news reports about a company. This may indicate that the volitility (variance) of the security039s price will be abnormally high for a few days (you would back test to determine a relationship). You know the security price is likely to move, but you do not know what direction it will move in. So you buy a butterfly option. See: en. wikipedia. orgwikiBut. Long 1 call with a strike price of (X a) Short 2 calls with a strike price of X Long 1 call with a strike price of (X a) Using novel combinations of derivatives you can take advantage of your ability to forecast even extremely esoteric statistical properties of the market. More complex and profitable trading strategies use relationships between multiple assets. Novel (and preferably non-public) data is also important. The best returns will be generated by strategies that use data which no one else has. For instance, there was a group of people that took public data from NASA039s Landsat satellite and used it to predict US corn and soy bean production. During the cold war mathematical models were developed that allowed the US to predict Soviet crop yields using satellite data better than the Soviets could predict crop yield from the ground. These models were used to predict soy bean and corn production in the US by this company. Using this public data and algorithms the company was able to predict aggregate US crop production more accurately than the USDA. This data was used to front run price movements from USDA crop yield reports. The company was purchased by a hedge fund that specialized in trading soy bean and corn futures. They can generate high rates of return on their capital, because they have information no one else has. Quantitative methods in investment can be used to 1gt Give a model which enables you to better estimate latent variables from data 2gt Give a model which allows predictions of how the market will respond to changes in underlying variables (such as interest rate or change in oil prices) 3gt Create a model about how prices and volatility responds to eventsnews reports Quantative methods generally fall into 3 categories: 1gt Decision making (ex. order generation) 2gt Modeling (predictive, generative) 3gt Asset Allocation (allocating capital between investment strategies or assets) 4gt improving estimates of latent variables used in other models, by incorporating new sources of data or extracting information from existing sources in an improved manner Kelly Criterion and Mean Variance Portfolio Theory fall into category 3 Neural networks, rule based trading strategies, decision trees, adaptive learning, SVMs for signal generation fall into category 1 CAPMAPT, Black Scholes fall into catego ry 2 An example of category 4, which be using implied volatility, historical volatility and extracted corporate events to estimate volatility of an assets price over a given time horizon. Historical volatility will lag actual volatility, so incorporating multiple sources of data (or higher frequency data) can yield improvements over using historical volatility. Traditionally, a quotquantquot uses methods from statistics, Ito calculus, monte carlo methods and partial differential equations. These methods from applied mathematics are limited and and largely have become commoditized. quotQuantitativequot strategies in the past 10 years have moved away from these methods and now incorporate a wider range of academic disciplines, especially machine learning. 23.8k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction May be my reply is not regarding the discussion. but Haven039t you thought that in case of the opening of the profile and the selection of exchange you should observe to the principles I mean improving the abilities of dealing, as well as the advancing of trading methods A very experienced trader can produce his personal indicators or even trade automates Anyway, all these bases on one basic thing that we all, without exception, have to exploit: on the trading platform You can read the reviews or try the most popular platforms by yourself. I would propose to check them for free and test by this address: 378 Views middot Not for Reproduction