Lista de estratégias de negociação quantitativas

S T R E E T DE W A L L S.

Tipos de Estratégias Quantitativas de Negociação de Fundos de Hedge.

Quant Hedge Funds vem em todas as formas e tamanhos - de pequenas empresas com empregados que numeram na adolescência, para fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maiores não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; Em vez disso, a equipe do Hedge Fund é provavelmente uma função do número de estratégias que emprega. Quant Hedge Funds pode se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund esteja envolvido em uma estratégia de longo prazo de seleção de ações individualmente, sem cobertura. Muitos CTAs ou "Consultores de Negociação de Cidade" também seriam considerados Quant Hedge Funds, tendo em vista o seu papel na compra ou venda de contratos de futuros, opções em futuros ou contratos de câmbio off-exchange de varejo (ou aconselhando outros a trocar essas commodities).

A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre diferentes tipos de estratégias de investimento em Hedge Funds; é importante notar que as versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento Hedge Fund podem ser construídas:

Relative Value Trading vs. Directional Trading.

As abordagens de negociação / investimento Quantitative Hedge Fund se enquadram em uma das duas categorias: as que utilizam as estratégias de Valor Relativo e aquelas cujas estratégias serão caracterizadas como Direcional. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.

As estratégias de Relative Value tentam capitalizar relacionamentos de preços previsíveis (muitas vezes - relacionamentos de retorno) entre múltiplos ativos (por exemplo, a relação entre os rendimentos de curto prazo do Tesouro dos EUA vs. os rendimentos de longo prazo do Tesouro dos EUA ou a relação no implícito volatilidade em dois contratos de opção diferentes). As estratégias direcionais, entretanto, normalmente são baseadas em caminhos baseados em tendências ou outros padrões, sugestivos de impulso ascendente ou descendente para uma garantia ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostando que os rendimentos de longo prazo dos títulos do Tesouro dos EUA aumentarão ou que a volatilidade implícita declínio).

Relative Value Strategies.

Os exemplos comuns de estratégias de Relativo de Valor incluem a colocação de apostas relativas (ou seja, comprar um bem e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente vinculados:

Títulos governamentais de dois países diferentes Títulos do governo de dois prazos diferentes até o vencimento Títulos de obrigações de capital corporativo versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos. Preços de ações versus preços de títulos para um emissor de títulos corporativos. Diferenças de rendimento de obrigações de capital vs. Swap de inadimplência de crédito (CDS ) se espalha.

A lista de estratégias de valor relativo potencial é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comummente utilizadas para se conscientizar, no entanto:

Arbitragem estatística: negociação de uma tendência de reversão média dos valores de cestas semelhantes de ativos com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Arat Stat", "trading", é conhecida como Equity Market Neutral trading. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma "cesta longa" e uma "cesta curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas deixem o fundo sem exposição líquida a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também poderia envolver a negociação de um índice contra um ETF similarmente combinado ou um índice versus estoque de uma única empresa. Arbitragem convertível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e simultaneamente venda das ações ordinárias da mesma empresa, com a idéia de que, se o estoque de uma determinada empresa declinar, o lucro da posição curta compensará mais do que qualquer perda na posição de títulos convertíveis, dado o valor do vínculo convertível como instrumento de renda fixa. De igual modo, em qualquer movimento ascendente das ações ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão de suas obrigações convertíveis em ações, vendendo essas ações no mercado valor por um valor que exceda todas as perdas em sua posição curta. Arbitragem de Renda Fixa: negociação de títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias de taxa de juros relativos percebidas. Posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o "comércio de base", no qual um vende (compra) futuros do Tesouro e compra ( vende uma quantidade correspondente do potencial entregável. В Aqui, está a considerar a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato futuro ajustado (fator de conversão do preço de futuros) e a negociação dos pares de ativos em conformidade.

Estratégias direcionais.

As estratégias de negociação direcional, entretanto, geralmente se baseiam em caminhos de tendências ou outros motivos baseados em padrões sugerentes de impulso ascendente ou descendente para um preço de segurança. O comércio direcional geralmente incorporará algum aspecto da Análise Técnica ou "cartografia". Isso envolve a previsão da direção de preços através do estudo dos preços do mercado passado e do volume de dados do mercado. A "negociação" que está sendo negociada pode ser a de um bem em si (dinamismo nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio do euro / dólar norte-americano) ou um fator que afeta diretamente a o próprio preço dos ativos (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).

A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico de preços, níveis de suporte e resistência e taxas de mudança. Normalmente, os indicadores técnicos não constituiriam a única base para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge estratégia; Quant Hedge Funds emprega muitos fatores adicionais além das informações históricas de preço e volume. Por outras palavras, os Fundos de hedge quantitativos que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas globais que são muito mais sofisticadas do que a Análise técnica geral.

Isso não é para sugerir que os comerciantes do dia não possam lucrar com a Análise Técnica - pelo contrário, muitas estratégias de negociação baseadas em impulso podem ser lucrativas. Assim, para os fins deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação Quant Hedge Fund não incluirão apenas estratégias baseadas em análise técnica.

Outras estratégias quantitativas.

Outras abordagens comerciais quantitativas que não são facilmente categorizadas como estratégias de Relative Value ou estratégias direcionais incluem:

Negociação de alta freqüência, onde os comerciantes tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitas negociações ao longo do dia. As estratégias de volatilidade administrada usam futuros e contratos a prazo para se concentrar na geração de retornos absolutos baixos, estáveis ​​e LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo a número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das ações, títulos e outros mercados mudam. Estratégias de volatilidade gerenciadas ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e títulos. & larr; O que é um Fundo de cobertura quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

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Visão geral.

Novos fundos Hedge estão sendo estabelecidos diariamente (e muitas vezes, ao que parece, são fechados de forma igualmente rápida). No entanto, existem vários Fundos de Hedge Quantos proeminentes que tiveram um histórico significativo e, embora a longevidade não seja garantia de permanência futura Poder, essas empresas são consideradas líderes no espaço Quant Hedge Fund:

D. E. Shaw Quantitative Management Associates Duas Sigma Renaissance Technologies AlphaSimplex Grupo Capula AQR Capital PanAgora Acadian Asset Management.

Esta lista não é de forma alguma exaustiva. Por exemplo, muitos fundos de hedge multi-estratégia, embora normalmente não são conhecidos como Quant Hedge Funds, possuem estratégias quantitativas significativas que eles executam como parte de sua plataforma. Considere a Highbridge Capital Management, uma plataforma de investimento diversificada de US $ 29 bilhões, que inclui fundos de hedge, investimento tradicional produtos de gerenciamento e investimentos de crédito e de capital com períodos de participação de longo prazo. "Entre outras estratégias, a Highbridge oferece fundos de Arbitragem de Obrigações Convergentes e Arbitragem Estatística, que normalmente são considerados estratégias mais quantitativas do que algumas das outras ofertas de produtos, que incluem crédito e investimentos macro globais.

Além disso, tenha em mente que empresas que não sejam Hedge Funds executam estratégias de negociação quantitativas. Muitos grandes bancos fazem, através de divisões comerciais comerciais. No entanto, com a implementação da Regra Volcker, os bancos são limitados nos tipos de atividades de investimento em que eles podem se envolver. Como resultado, muitas estratégias de negociação de quantos estão se movendo e provavelmente continuarão a passar de mesas de negociação interna nos bancos para bancos ™ armas de gestão de ativos.

(NOTA: Todas as informações são retiradas dos sites da empresa, salvo indicação em contrário).

Baseado: New York City.

Empregados / Tamanho: 1.100 / aproximadamente US $ 26 bilhões em capital de investimento (a partir de 1º de março de 2012)

Descrição: "A empresa tem uma presença significativa em muitos dos mercados de capital do mundo, investindo em uma ampla gama de empresas e instrumentos financeiros tanto nas principais nações industrializadas quanto em vários mercados emergentes. Suas atividades vão desde a implantação de estratégias de investimento baseadas em modelos matemáticos ou conhecimentos humanos até a aquisição de empresas existentes e o financiamento ou desenvolvimento de novas.

Estratégias: "As estratégias quantitativas da empresa são, em sua maioria, baseadas em:

o uso de técnicas matemáticas para identificar oportunidades de lucro decorrentes de anomalias sutis que afetam os preços de vários títulos; a aplicação de modelos proprietários projetados para medir e controlar várias formas de risco; o uso de técnicas quantitativas para minimizar os custos de transação associados à compra e venda de valores mobiliários; e a utilização da tecnologia de otimização proprietária para construir carteiras de investimento de evolução dinâmica, com base nessas oportunidades de lucro, fatores de risco e custos de transação.

No decorrer da identificação de oportunidades de lucro, o grupo D. E. Shaw analisa uma enorme quantidade de dados associados a dezenas de milhares de instrumentos financeiros, juntamente com vários fatores não associados a nenhum desses instrumentos. Os dados são obtidos de vários países em todo o mundo e abrange uma ampla gama de classes de ativos. Quando este processo analítico produz um novo modelo, a empresa acredita ser de valor preditivo, torna-se elegível para implantação dentro de uma ou mais estratégias de negociação, em alguns casos, juntamente com uma dúzia ou mais outros modelos que envolvem alguns dos mesmos instrumentos financeiros, mas que surgem de diferentes anomalias de mercado.

A tecnologia de otimização de propriedade da empresa foi projetada com o objetivo de maximizar o retorno esperado, ao mesmo tempo que controla o risco agregado associado a um portfólio que, em alguns casos, pode incluir posições simultâneas em vários milhares de títulos. Ao invés de considerar cada transação isoladamente, o software de otimização de portfólio da empresa é projetado para explicar inter-relações complexas entre um grande conjunto de instrumentos financeiros que podem variar em várias classes de ativos diferentes. Em muitos casos, os algoritmos de otimização da empresa são capazes de aumentar os retornos ajustados ao risco, não só através da diversificação convencional, mas também estabelecendo exposições compensatórias a vários fatores de risco no nível da carteira.

As carteiras são muitas vezes re-optimizadas de forma mais ou menos contínua, com um fluxo constante de transações executadas para tirar proveito de novas oportunidades de lucro potencialmente emergentes e / ou gerenciar várias formas de risco variável dinamicamente. As decisões de negociação sensíveis ao tempo são muitas vezes feitas de forma muito rápida usando dados em tempo real obtidos de várias fontes em todo o mercado financeiro do mundo. A empresa opera quase 24 horas, e tipicamente executa dezenas de milhares de transações por dia.

Associados de Gestão Quantitativa.

Empregados / Tamanho: 36 profissionais de investimento (mais funcionários administrativos adicionais) / aproximadamente US $ 83 bilhões em ativos sob gestão (AUM) a partir de 1º de março de 2012.

Descrição: "Observamos o potencial de investimento em pequenas e variadas ofertas de valores mobiliários. As estratégias ativas podem desempenhar um papel fundamental no cumprimento dos objetivos de investimento. Os preços dos ativos ocasionalmente se desviam dos valores implícitos pelos fundamentos subjacentes, e a gestão ativa pode melhorar os retornos, posicionando um portfólio para lucrar com um eventual retorno aos fundamentos. Esses desvios em relação aos valores justos criam oportunidades que nossos processos são projetados para identificar e explorar. Como esses são padrões que persistem ao longo do tempo, em vez de tendências fugazes, estamos confiantes de que nossos processos podem continuar a superar a longo prazo.

Nossa abordagem ascendente combina os princípios da teoria de avaliação e das finanças comportamentais com a habilidade e o julgamento de nossos profissionais de investimento. Os membros da equipe - com uma média de 20 anos de experiência em investimentos e trazendo perspectivas diversas, incluindo professores universitários, engenheiros, físicos e economistas - trabalharam suavemente juntos através de uma ampla gama de condições de mercado.

Nosso processo de otimização de propriedade gera carteiras diversificadas em uma grande quantidade de ações. E ao restringir riscos como tamanho, setor / indústria e desvio do benchmark, enquanto focalizamos vigilantemente os custos de liquidez e transações, acreditamos que podemos alvejar a geração alfa de forma mais eficaz.

A abordagem de investimento QMA & # 8217; sensibilidade e som, mas não estática. Através de pesquisas em andamento, continuamos a encontrar formas de aprimorar a natureza adaptativa de nossos processos de investimento. "

Patrimônio Quantitativo Quantitativo Patrimônio Líquido Indexação Patrimônio Estruturado de Alocação de Ativos.

Baseado: Nova York (escritórios satelitais de Hong Kong, Houston e Londres)

Empregados / Tamanho: Â Cerca de 300 (estimados) / mais bilhões de dólares (maio de 2012)

Descrição: "Nós aplicamos com sucesso nossas estratégias de negociação de investimentos disciplinadas e orientadas por processos desde 2001. Essas estratégias, expressadas em vários mercados e classes de ativos, são baseadas em modelos estatísticos desenvolvidos usando análise matemática rigorosa e a visão do setor de Two Sigma & # 8217; equipe grande e experiente. Desenvolver essas estratégias requer vastos recursos computacionais para identificar, quantificar e atuar com sucesso em oportunidades de mercado, enquanto monitoram de perto a exposição ao risco.

A tecnologia é parte integrante das estratégias de negociação, funções corporativas e vida em geral no Two Sigma. Para nós, a tecnologia é um centro de lucro, não apenas um item de custo, e continua a ser uma força motriz por trás da estrutura da nossa empresa. Todos os dias, trabalhamos em pequenas equipes para desenvolver e aprimorar ferramentas analíticas e de medição para os mercados financeiros, e incentivamos a colaboração - uma estrutura que parece rara no campo financeiro. Na verdade, muitos observaram que nos parecemos e nos sentimos muito como uma empresa de software.

Tecnologias do Renascimento.

Baseado: Long Island, Nova York, Londres.

Empregados / Tamanho: В 275 / $ 15 bilhões.

Descrição:  “Renaissance Technologies LLC é uma empresa de gerenciamento de investimento dedicada a produzir retornos superiores para seus clientes e funcionários aderindo a métodos matemáticos e estatísticos.

Grupo AlphaSimplex.

Baseado: Cambridge, MA.

Descrição: В • AlphaSimplex é especializado em estratégias de investimento de retorno absoluto que são implementadas principalmente com contratos futuros e futuros. Usando técnicas quantitativas de ponta, nossa abordagem única para investir fornece a adaptabilidade e a tomada de decisões contextuais geralmente associadas a gerentes fundamentais, mas dentro de uma estrutura puramente quantitativa, controlada por riscos. Cada uma das estratégias de investimento da empresa baseia-se em uma abordagem multi-modelo para gerenciamento de portfólio que busca gerar alfa com maior consistência e que facilite a adição regular de modelos recém-desenvolvidos.

Estratégias: "Macro Global Química é uma estratégia de macro global quantitativa multi-modelo que depende de um conjunto diversificado de fatores em vários mercados diferentes. Os modelos de componentes que compõem o produto foram desenvolvidos ao longo de vários anos e um conjunto diversificado de ambientes de mercado. Para qualquer ambiente de mercado determinado, existem pelo menos um ou dois modelos de componentes projetados para gerar alfa para esse ambiente específico. O gerente usa técnicas estatísticas avançadas para dinamicamente o peso dos modelos de componentes para efetivamente explorar as condições atuais do mercado.

Global Tactical Asset Allocation é uma sobreposição extremamente eficiente em termos de capital ou o & # 8220; portable alpha & # 8221; estratégia cujo objetivo é adicionar um incremental de 1 ou 2 pontos percentuais de retorno a um portfólio existente sem aumentar a volatilidade do portfólio existente em mais de 1 ou 2 pontos percentuais por ano. A estratégia também pode ser gerenciada em níveis de risco mais altos para gerar maiores retornos.

LASER e ALTERNATIVAS GLOBAIS usam futuros e antecipações para replicar as exposições a um conjunto diversificado de premissas de risco líquidas mais comuns que conduzem os retornos dos fundos de hedge. Esta estratégia oferece benefícios de diversificação similares como um fundo de hedge funds e é adequada para grandes investidores institucionais que, de outra forma, não podem encontrar capacidade adequada entre os gestores de fundos de hedge, como um buffer de liquidez com uma carteira menos líquida e para investidores menores que de outra forma, não teria acesso aos benefícios de diversificação dos fundos de hedge devido aos requisitos mínimos de investimento.

Baseado: Londres (Greenwich, CT e Tóquio)

Empregados / Tamanho: В Menos de 50 / $ 9B (2011)

Descrição: "Gestão de Investimentos de Capacidade A LLP é uma empresa de seguros de renda fixa global. A empresa gerencia estratégias de negociação de renda fixa em produtos de renda absoluta e de renda fixa, juntamente com um produto de hedge de risco. Capula Investment Management LLP concentra-se no desenvolvimento de estratégias inovadoras de investimento que apresentam baixa correlação com os mercados tradicionais de ações e renda fixa.

O que diferencia a Capula é o foco macro, a forte disciplina comercial e a orientação de curto prazo ao invés de um estilo de investimento de médio prazo. A compreensão da empresa sobre riscos de liquidez e riscos de cauda ajudou a prosperar em todas as etapas do ciclo de investimento, incluindo períodos de ruptura extrema do mercado. O Fundo Capula GRV está focado em taxas de juros e negociação macro. O fundo envolve estratégias de valor relativo e de convergência que procuram explorar anomalias de preços nos títulos de dívida pública, swap de taxa de juros e mercados principais de derivativos negociados em bolsa e emprega uma sobreposição de macro defensiva. Os temas de investimento são principalmente impulsionados pela geração alfa e destinam-se a permanecer neutros para movimentos direcionais nos principais mercados de capitais. O Capula Tail Risk Fund investe em uma série de instrumentos principalmente nos mercados do G7. Destina rendimentos superiores em tempos de liquidez e crises sistêmicas, minimizando a desvantagem durante as condições normais de mercado. Ambos os fundos são ativamente gerenciados no estilo de negociação proprietário.

AQR Capital.

Baseado: Greenwich, CT.

Empregados / Tamanho: В 190 / $ 44B (fim de 2011)

Descrição: AQR Capital Management é uma empresa de gestão de investimentos que emprega um processo disciplinado multi-ativos de pesquisa global. Os produtos de investimento da AQR são fornecidos através de um conjunto limitado de veículos de investimento coletivo e contas separadas que utilizam todo ou um subconjunto das estratégias de investimento da AQR & # 8217; s. Esses produtos de investimento abrangem os hedge funds agressivos de alta volatilidade neutra do mercado, a produtos tradicionais de baixa volatilidade orientados para benchmark. As decisões de investimento são feitas usando uma série de modelos globais de alocação de ativos, arbitragem e seleção de segurança e implementadas usando sistemas de negociação e gerenciamento de riscos. AQR acredita que um processo sistemático e disciplinado é essencial para alcançar o sucesso a longo prazo no investimento e na gestão de riscos. Além disso, os modelos devem basear-se em princípios econômicos sólidos, não apenas construídos para se adequarem ao passado, e devem conter o mesmo senso comum do que o poder de fogo estatístico.

Empregados / Tamanho: 50-200 / $ 22.3B (fim de 2011)

Descrição: В • PanAgora é uma instituição financeira de gerenciamento de investimentos com base em quantia que utiliza ambas as estratégias de seleção de estoque, bem como estratégias multi-alfa de macro-estratégia. Buscamos fornecer soluções de investimento usando técnicas quantitativas sofisticadas que incorporem informações fundamentais e grandes quantidades de informações de mercado. Embora as estratégias de investimento da PanAgora sejam de natureza altamente sistemática, os processos implantados nessas estratégias são criados e supervisionados por talentosos profissionais com experiência de investimento significativa e diversificada. A pesquisa inovadora desempenha um papel central na nossa filosofia e processo de investimento e é um componente essencial da capacidade da nossa empresa de oferecer soluções de investimento atraentes. As equipes de investimento são organizadas em um grupo de estratégias de ações e um grupo de Estratégias de ativos múltiplos. A maioria dos membros da equipe de investimento está envolvida em pesquisas originais usando intuição fundamental, inteligência de mercado, finanças modernas e métodos científicos.

As estratégias de investimento da PanAgora baseiam-se nestes princípios orientadores:

Os mercados de capitais não são perfeitamente eficientes e, portanto, apresentam atraentes oportunidades de investimento para investidores disciplinados. Pesquisas inovadoras que combinam criatividade com a teoria financeira moderna e técnicas estatísticas (arte e ciência) são a base de um processo de investimento bem-sucedido. Uma abordagem sistemática do investimento que combina pensamento intuitivo e fundamental com técnicas quantitativas provavelmente gerará retornos persistentes e atraentes ajustados ao risco. A atenção ao risco e a implementação eficiente podem preservar e, muitas vezes, melhorar os resultados de desempenho. Objetivos claramente definidos, transparência e acesso a profissionais talentosos de investimento ajudam a alcançar a satisfação do cliente.

Acadian Asset Management.

Baseado: Boston (Singapura e Londres)

Descrição: "Acidente tem um processo de investimento rigoroso e estruturado. Nós quantificamos a maioria dos aspectos do nosso processo de investimento, incluindo o excesso de retorno, acreditamos que cada segurança em nosso universo de investimentos irá gerar em um determinado horizonte e o risco que esperamos que um determinado portfólio experimente em relação ao seu benchmark. O objetivo desta nota é explicar por que acreditamos que uma abordagem quantitativa faz sentido e quais as vantagens e desvantagens que essa abordagem tem em relação a abordagens mais tradicionais. Acreditamos que as técnicas quantitativas são ferramentas. São formas de aplicar abordagens tradicionais para tomar decisões de investimento de forma disciplinada e sistemática. Assim, nossa abordagem de investimento não está em desacordo com uma abordagem tradicional. Usamos as mesmas ferramentas que muitos gerentes de portfólio tradicionais usam, mas tentamos aplicá-los de forma muito sistemática e disciplinada, evitando emoções e derrapagens na implementação.

A Acadian é especializada em estratégias ativas de equidade global e internacional, empregando modelos analíticos sofisticados para a seleção ativa de ações, bem como avaliação de grupo de pares (país, região e indústria). Também oferecemos estratégias de renda fixa nos mercados emergentes. Nosso banco de dados proprietário cobre mais de 40.000 títulos em mais de 60 mercados em todo o mundo. Os amplos recursos de pesquisa da acadiana são utilizados para desenvolver estratégias de gerenciamento de investimento personalizadas para nossos clientes.

Negociação quantitativa.

O que é 'Negociação Quantitativa'

Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente utilizada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais.

BREAKING 'Quantitative Trading'

As técnicas quantitativas de negociação incluem comércio de alta freqüência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Compreender a negociação quantitativa.

Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.

Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.

A maneira como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados climáticos históricos (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.

Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.

O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

A superação da emoção é um dos problemas mais comuns na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema.

Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis ​​para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam.

QuantStart.

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Por Michael Halls-Moore em 26 de março de 2013.

Neste artigo, vou apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativa de ponta a ponta. Esta postagem esperará servir dois públicos. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo será indivíduos que desejam tentar configurar seu próprio negócio de negociação algorítmica "de varejo".

Negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de financiamento quantitativo. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas exige uma ampla experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência comercial da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, ser familiar com C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Estratégia Identificação - Encontrar uma estratégia, explorar uma vantagem e decidir sobre a freqüência comercial Estratégia Backtesting - Obter dados, analisar o desempenho da estratégia e remover os viés Sistema de Execução - Vinculação a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando os custos de transação Gerenciamento de Riscos - Alocação de capital ideal " tamanho da aposta "/ critério Kelly e psicologia comercial.

Começaremos por dar uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.

Identificação de Estratégia.

Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa abrange a busca de uma estratégia, considerando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo todos os dados necessários para testar a estratégia e tentar otimizar a estratégia para maiores retornos e / ou menor risco. Você precisará avaliar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante "varejista" e como qualquer custo de transação afetará a estratégia.

Contrariamente à crença popular, é realmente bastante direto encontrar estratégias lucrativas através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam periodicamente resultados teóricos de negociação (embora na maioria dos custos brutos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão estratégias em detalhes. As revistas comerciais descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que indivíduos e empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando sabem que outros "aglomerando o comércio" podem impedir a estratégia de trabalhar no longo prazo. A razão está no fato de que eles geralmente não discutem os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente rentável. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.

Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia:

Muitas das estratégias que você olhará cairão nas categorias de reversão média e tendência / impulso. Uma estratégia de reversão média é aquela que tenta explorar o fato de que existe um termo de longo prazo em uma "série de preços" (como a disseminação entre dois ativos correlacionados) e que os desvios de curto prazo desse significado eventualmente reverterão. Uma estratégia de impulso tenta explorar a psicologia dos investidores e a grande estrutura de fundos ao "engatar" uma tendência de mercado, que pode aumentar o impulso em uma direção e seguir a tendência até reverter.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação. A negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais tempo do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que possuem ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um profissional de varejo HFT e UHFT são certamente possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" de negociação e da dinâmica do livro de pedidos. Não discutiremos esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Teste de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicado a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia será realizada no "mundo real". No entanto, o backtesting NÃO é uma garantia de sucesso, por vários motivos. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica numerosos preconceitos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados o máximo possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo viés avançado, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de dados). Outras áreas de importância no backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, contribuindo com custos de transação realistas e decidindo uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação ainda mais na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia foi identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Os seus custos geralmente variam com a qualidade, a profundidade e a pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes quantos iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuitos da Yahoo Finance. Eu não vou me aprofundar em prestadores muito aqui, e eu gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem precisão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e divisões de ações:

A precisão pertence à qualidade geral dos dados - quer contenha quaisquer erros. Os erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como, por exemplo, com um filtro de espiga, que irá escolher "picos" incorretos em dados da série temporal e corrigi-los. Em outras ocasiões, eles podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência geralmente é uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais negociados. No caso de ações, isso significa ações de saída / falência. Este viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente funcionará melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa que geralmente causam uma mudança de função gradual no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e divisões de estoque são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir um estoque de divisão com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a opção entre o software de back-test dedicado, como o Tradestation, uma plataforma numérica como Excel ou MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação, como Python ou C ++. Não vou demorar muito na Tradestation (ou similar), no Excel ou no MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios de o fazer é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias HFT em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Quando testar um sistema, é preciso quantificar o desempenho. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são a redução máxima e a Ratia Sharpe. A retirada máxima caracteriza a maior queda de pico a calha na curva de equidade da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso geralmente é citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tendem a ter maiores disparidades do que as estratégias de HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará a retirada máxima do passado, que é um bom guia para o futuro desempenho de redução da estratégia. A segunda medida é a Ratia de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos em excesso divididos pelo desvio padrão desses retornos em excesso. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Observe que o retorno anualizado não é uma medida usualmente utilizada, pois não leva em consideração a volatilidade da estratégia (ao contrário do Ratio Sharpe).

Uma vez que uma estratégia foi testada de novo e é considerado livre de preconceitos (na medida em que é possível!), Com um bom Sharpe e reduções minimizadas, é hora de criar um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi - ou mesmo totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias LFT, as técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será estreitamente acoplado ao gerador comercial (devido à interdependência da estratégia e da tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo a comissão, o deslizamento e a propagação) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo com o desempenho testado.

Existem muitas maneiras de se conectar a uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone diretamente para uma interface de programação de aplicativos (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você automatize a execução de seus negócios o máximo possível. Isso liberta você para se concentrar em pesquisas futuras, além de permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, o HFT é essencialmente impossível sem execução automática). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para estratégias mais baixas e mais simples. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que costumava trabalhar, tivemos um "loop de negociação" de 10 minutos, onde iremos baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executar trades com base nessas informações no mesmo período. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de minuto ou de segunda frequência, acredito que o C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em lojas menores ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes desejável. Tenha em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos de econometria!

Outra questão importante que se enquadra na bandeira de execução é a redução de custos de transações. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, a troca e a SEC (ou órgão regulador governamental similar); deslizamento, qual é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido em relação ao que estava preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de oferta / oferta da garantia negociada. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (isto é, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente rentável com uma boa relação Sharpe e uma estratégia extremamente rentável com uma relação Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará de acesso a dados de troca histórica, que incluirão dados de marca para preços de lances / pedidos. Equipes completas de quants dedicam-se a otimizar a execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais os motivos para isso são muitos e variados!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas comprimirão rapidamente o preço e não poderão obter uma execução ótima. Daí, os algoritmos que os pedidos de "gotejamento de alimentação" no mercado existem, embora o fundo corra o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "presas" sobre essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por vários motivos. Nós já discutimos o viés avançado e o viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam a verificação desses preconceitos antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver erros no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparecem em um backtest, mas DO show up live trading. O mercado pode estar sujeito a uma mudança de regime posterior à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento dos investidores e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências quanto ao comportamento do mercado e, assim, a rentabilidade da sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final para o enigma de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de riscos. "Risco" inclui todos os vies anteriores que discutimos. Inclui o risco de tecnologia, como servidores co-localizados na troca de repente, desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui o risco de corretagem, como o corretor se quebrando (não tão louco quanto parece, dado o susto recente com o MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação da negociação, das quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de riscos para estratégias quantitativas, então não tento elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

O gerenciamento de riscos também abrange o que é conhecido como alocação ótima de capital, que é um ramo da teoria do portfólio. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de estratégias diferentes e para os negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me deter no seu cálculo. O critério de Kelly faz alguns pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que geralmente não são válidos nos mercados financeiros, então os comerciantes são geralmente conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente chave do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos viés cognitivos que podem se aproximar da negociação. Embora isso seja certamente menos problemático com o comércio algorítmico se a estratégia for deixada sozinha! Um viés comum é o da aversão à perda em que uma posição perdedora não será encerrada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já obtido pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes colocam muita ênfase nos eventos recentes e não no longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância. Estes podem, muitas vezes, levar a alavancagem insuficiente ou excessiva, o que pode causar explosão (ou seja, o patrimônio da conta em zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.

Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e papéis inteiros foram escritos sobre questões que eu apenas dediquei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a empregos quantitativos em bolsa de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de uma ampla experiência em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, através de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de freqüência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência da rede.

Se você está interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria melhorar a programação. A minha preferência é criar o máximo de captura de dados, backtester de estratégia e sistema de execução por si mesmo possível. Se o seu próprio capital estiver na linha, você não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economizando tempo no curto prazo, poderia ser extremamente caro a longo prazo.

Apenas iniciando o comércio quantitativo?

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25 lugares para encontrar estratégias de negociação quantitativas.

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A negociação quantitativa envolve o uso de cálculos matemáticos, análise de dados e crunching de números para buscar oportunidades comerciais lucrativas nos mercados financeiros.

Preço, volume e dados fundamentais podem ser usados ​​para formular estratégias de negociação quantitativas de acordo com o que você espera alcançar. No resto deste artigo, identificarei 25 lugares online, onde você poderá encontrar algumas estratégias e idéias de negociação rentáveis:

A SSRN, a Rede de Pesquisa em Ciências Sociais, contém uma grande quantidade de informações acadêmicas de alta qualidade e há inúmeras revistas e documentos interessantes relacionados a finanças e negociação.

Se você acessar o site principal e começar a procurar palavras-chave, como # 8216; trading & # 8217 ;, & # 8216; stocks & # 8217 ;, & # 8216; forex & # 8217; etc., você encontrará alguns papéis excelentes e muitas idéias interessantes. Pode ser uma boa idéia classificar seus resultados para que você esteja olhando as adições mais recentes, já que alguns dos documentos mais antigos não são tão relevantes ou efetivos.

Quantpedia é chamada de enciclopédia on-line de estratégias comerciais de quant e este é um dos meus lugares favoritos para encontrar idéias sólidas do sistema. Existe uma grande combinação de sistemas aqui, alguns complexos e alguns simples, e em vários intervalos de tempo e mercados diferentes.

Enquanto a SSRN contém muitos documentos de pesquisa diferentes sobre vários tópicos, a Quantpedia se destaca organizando apenas as melhores estratégias em um só lugar. Ele divide várias idéias de estratégia acadêmica e as apresenta em um formato fácil de entender, o que é crucial.

Eu tive muito sucesso com algumas das estratégias lá e consegui transferi-las para Amibroker para testá-las. Não é particularmente barato, mas vale a pena o dinheiro na minha opinião.

Quantocracy é um agregado com curadoria de links comerciais de quant desde a web e é um excelente recurso para se manter atento. Sempre há muitos artigos inspiradores e perspicazes que podem ser encontrados no site, desde idéias de negociação simples até argumentos muito mais complexos.

Elite Trader é chamada de rede social número um para os comerciantes, mas essencialmente é um fórum que contém muitas discussões interessantes e tópicos relacionados à negociação. Há uma quantidade razoável de discussão sobre negociação quantitativa, com seções sobre negociação automatizada, NinjaTrader, Collective2 etc.

O sucesso do Trader do sistema foi durante um bom tempo e contém inúmeras idéias e estratégias do sistema comercial de vários contribuintes e profissionais comerciais. O site está sempre aberto a novos envios, o que significa que sempre há conteúdo novo e interessante que vem de uma ampla gama de fontes. O objetivo da STS é educar e capacitar o comerciante de varejo com todos os conhecimentos e ferramentas para ter sucesso no mundo das negociações quantitativas e # 8217 ;.

Quantopian oferece uma plataforma que oferece aos usuários a oportunidade de trabalhar em algoritmos de negociação ao vivo. Ele reúne os melhores talentos do mundo de algoritmo e finanças e dá-lhes a chance de se tornarem quants. As ferramentas oferecidas por Quantopian facilitam a resolução de problemas de infra-estrutura e qualidade de dados, permitindo que os usuários se concentrem no desenvolvimento de suas idéias de investimento.

O fórum Trade2Win tem um grande acompanhamento de comerciantes do Reino Unido e contém muitas discussões comerciais em todos os tipos de áreas. Se você navegar para a seção sobre sistemas de negociação, você provavelmente encontrará alguns tópicos interessantes sobre as estratégias comerciais de quant.

Como o Trade2Win Forum, o Aussie Stock Forum também tem uma seção relacionada a estratégias e sistemas de negociação e também há uma grande quantidade de informações úteis para os usuários da Amibroker.

Blue Owl Press é a página inicial para todos os livros do Dr. Howard Bandy. O Dr. Bandy é um programador Amibroker experiente e tem uma série de livros contendo todo tipo de estratégias comerciais.

Price Action Lab é um software para analisar a ação de preços construída pelo comerciante experiente Michael Harris. Harris & # 8217; PAL blog é uma mina de ouro para idéias de negociação quantitativa e pesquisa e é uma leitura obrigatória para quem pensa que o comércio de quant é fácil. Como Harris mostra uma e outra vez, há muito mais para negociação quantitativa do que a maioria das pessoas percebe.

Better System Trader é um blog relativamente novo que apresenta entrevistas de podcast quinzenais com alguns dos melhores comerciantes de sistema da indústria e muitos dos autores desta página foram exibidos no site nos últimos meses. Fundada por Andrew Swanscott, isso é uma obrigação para qualquer pessoa interessada em idéias comerciais de quant.

Ernie Chan é um comerciante quantitativo bem respeitado e autor de uma série de livros de negociação de vendas mais vendidos, incluindo "Comércio Quantitativo": como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica e # 8216 ;.

Ernie esteve na indústria desde o final dos anos 90 e seu blog contém muitas informações interessantes sobre o mundo das negociações quantitativas.

Trading Markets foi fundado por Larry Connors (criador do indicador Connors RSI), Kevin Haggerty e alguns outros profissionais comerciais. O site do Trading Markets tem uma enorme quantidade de conteúdo relacionado à negociação de ações, bem como outros ativos e sempre vale a pena arrasto para novas idéias comerciais. O site também contém uma série de sistemas de negociação pagos e cursos úteis para aprender Amibroker.

Cesar Alvarez é um engenheiro de software, comerciante de quant e programador de Amibroker que passou nove anos trabalhando para Trading Markets e Connors Research (acima). Seu blog é atualizado regularmente com novas idéias e pesquisas do sistema comercial e sempre vale a pena observar.

O ASX Market Watch é um excelente recurso para idéias do sistema de negociação e os tutoriais da Amibroker dirigidos por Dave McLachlan. O site está focado principalmente no mercado de ações australiano (ASX), mas também contém muitos vídeos úteis e material gratuito.

Pesquisa quantitativa e negociação de Jonathan Kinlay é um ótimo recurso para os mais recentes modelos, teorias e estratégias de investimento usando pesquisa e negociação quantitativas. O site contém inúmeras estratégias de negociação desenvolvidas a partir de algoritmos baseados em notícias criadas pela Quantitative Trading no Systematic Strategies, LLC. A pesquisa de investimentos do Dr. Kinlay criou as estratégias de arbitragem de volatilidade atualmente utilizadas pelo fundo de hedge Caissa Capital.

Alpha Architect visa capacitar os investidores através da educação. As quatro principais ideias do Alpha Architect reforçam a sua missão de reduzir a diferença de retorno comportamental entre os investidores. Ele fornece uma série de estratégias sobre a equidade ativa, alocação de ativos e alternativas. O site é um excelente recurso para investidores independentes, sensíveis a impostos e de longo prazo que visam obter um bom valor para o seu dinheiro.

Turing Finance foi desenvolvido a partir de StuartReid. co. za, um blog pessoal que mostra as ideias pessoais do autor sobre a aplicação da informática moderna nos mercados financeiros. A Turing Finance concentra-se em conteúdo e não no autor e visa solicitar contribuições de pesquisadores que compartilhem a paixão de Stuart Reid. Promove o conceito de que a ciência da computação e a aprendizagem de máquinas podem transformar todo o cenário do mercado financeiro.

Dual Momentum Investing fornece uma visão do método de investimento dinâmico utilizado por Gary Antonacci. O método visa aumentar os níveis de lucro, reduzindo o risco. Oferece aos investidores uma maneira de obter retornos de longo prazo em seus investimentos, reduzindo as perdas de mercado e baseando-se nos 35 anos de experiência de Gary Antonacci. Dual Momentum visa utilizar variações significativas na força relativa e tendências no mercado.

Quants Portal é um projeto de hedge funds de código aberto que oferece estratégias quantitativas baseadas no impulso de investimento. Com um crescente interesse pela Quantocracy, o site oferece inúmeros recursos que discutem investimento de impulso, teste de back-end e outras estratégias de financiamento quantitativo. A equipe por trás do Quants Portal é composta por estudantes de estatística e matemática de gestão financeira, gerenciamento de investimentos e estatística matemática pesquisando e revisando métodos de investimento de impulso.

Primeiro ouvi falar de Quantifiable Edges de Rob Hanna através de um podcast Better System Trader e é um excelente site para pesquisas quantificáveis ​​e ver os resultados de idéias comerciais interessantes. Rob utiliza conceitos de análise técnica para quantificar bordas rentáveis ​​no mercado. Essas idéias comerciais geralmente incorporam indicadores, amplitude, volume, sentimento, volatilidade, sazonalidade e ação de preços. Seu trabalho nas bordas durante a noite também é muito interessante.

KJ Trading Systems offers methods in enhancing trading performance among investors. It offers the techniques used by Kevin Davey in his 25 years of experience in trading. Aside from the free trading articles, KJ Trading Systems also offers numerous videos, free webinars and the futures trading strategy used by Kevin Davey in his own investments.

QuantStart is an algorithmic trading resource providing potential investors an excellent way to start a career in quantitative finance and algorithmic trading. It also offers numerous intuitive articles and videos. QuantStart also explains how Python tools can be used in creating profitable trading strategies.

The Chartist comes from experienced trader and trend follower Nick Radge who has authored a number of popular books and articles. Nick Radge is based in Australia and is another competent Amibroker programmer. The site offers a number of subscription investment models that allow traders to copy Nick’s trades as well as providing a number of informative articles and videos.

Automated Trading System from Jez Liberty is primarily focused towards the strategy of trend following and the blog contains a number of interesting articles that are useful for any trend following system trader. The site also contains monthly returns from a number of trend following wizards which always makes interesting reading.

So there’s 25 places online to start looking for quantitative trading strategies and ideas. I’m sure I’ve missed a few off the list so please let me know in the comments what your favourites are…

Thank-you for reading! Você pode gostar:

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Recursos educacionais recomendados:

Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.

Pesquisa.

JB Marwood.

Tradutor independente, analista e escritor.

JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+

Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.

S T R E E T DE W A L L S.

Visão geral.

New Hedge Funds are being established on a daily basis (and often, it seems, are shuttered equally quickly).В However, there are several prominent Quant Hedge Funds that have had a significant track record, and while longevity is no guarantee of future staying power, these firms are considered leaders in the Quant Hedge Fund space:

D. E. Shaw Quantitative Management Associates Two Sigma Renaissance Technologies AlphaSimplex Group Capula AQR Capital PanAgora Acadian Asset Management.

This list is by no means exhaustive. For example, many multi-strategy hedge funds, while not typically known as Quant Hedge Funds, have significant quantitative strategies that they run as part of their platform.  Consider Highbridge Capital Management, a $29B “diversified investment platform comprising hedge funds, traditional investment management products, and credit and equity investments with longer-term holding periods. ” Among other strategies, Highbridge offers Convertible Bond Arbitrage and Statistical Arbitrage funds, which are typically thought of as more quantitative strategies than some of their other product offerings, which include credit and global macro investments.

Additionally, keep in mind that firms other than Hedge Funds run quantitative trading strategies. Many large banks do, via proprietary trading divisions. However, with the implementation of the Volcker Rule, banks are limited in the types of investment activities they can engage in. As a result, many quant trading strategies have been moving and likely will continue to move from internal trading desks at the banks to banks’ asset management arms.

(NOTE: All information is taken from company websites unless otherwise indicated.)

Based: New York City.

Employees/Size: В 1,100/approximately $26 billion in investment capital (as of March 1, 2012)

Description:  “The firm has a significant presence in many of the world’s capital markets, investing in a wide range of companies and financial instruments within both the major industrialized nations and a number of emerging markets. Its activities range from the deployment of investment strategies based on either mathematical models or human expertise to the acquisition of existing companies and the financing or development of new ones. ”.

Strategies: “The firm’s quantitative strategies are for the most part based on:

the use of mathematical techniques to identify profit opportunities arising from subtle anomalies affecting the prices of various securities; the application of proprietary models designed to measure and control various forms of risk; the use of quantitative techniques to minimize the transaction costs associated with the purchase and sale of securities; and the utilization of proprietary optimization technology to construct dynamically evolving investment portfolios based on these profit opportunities, risk factors, and transaction costs.

In the course of identifying profit opportunities, the D. E. Shaw group analyzes an enormous amount of data associated with tens of thousands of financial instruments, along with various factors not associated with any one such instrument. Data is obtained from many countries throughout the world, and covers a wide range of asset classes. When this analytical process yields a new model the firm believes to be of predictive value, it becomes eligible for deployment within one or more trading strategies, in some cases along with a dozen or more other models involving some of the same financial instruments, but arising from different market anomalies.

The firm’s proprietary optimization technology was designed with the objective of maximizing expected return while controlling the aggregate risk associated with a portfolio that may in some cases include simultaneous positions in several thousand securities. Rather than consider each transaction in isolation, the firm’s portfolio optimization software is designed to account for complex interrelationships among a large set of financial instruments that may range over a number of different asset classes. In many cases, the firm’s optimization algorithms are able to enhance risk-adjusted returns not only through conventional diversification, but by establishing offsetting exposures to various risk factors at the portfolio level.

Portfolios are often reoptimized on a more-or-less continuous basis, with a steady stream of trades executed to take advantage of newly emerging potential profit opportunities and/or to manage various forms of dynamically varying risk. Time-sensitive trading decisions are often made very rapidly using real-time data obtained from various sources throughout the world’s financial markets. The firm trades on nearly a 24-hour basis, and typically executes tens of thousands of transactions per day. ”.

Quantitative Management Associates.

Employees/Size: В 36 investment professionals (plus additional office staff)/approximately $83 billion in assets under management (AUM) as of March 1, 2012.

Description:  “We see investment potential in small but widespread mispricings of securities. Active strategies can play a key role in meeting investment objectives. Asset prices occasionally deviate from values implied by underlying fundamentals, and active management can improve returns by positioning a portfolio to profit from an eventual return to fundamentals. These deviations from fair values create opportunities that our processes are designed to identify and exploit. Because these are patterns that persist over time, rather than fleeting trends, we are confident that our processes can continue to outperform over the long term.

Our bottom-up approach combines the principles of valuation theory and behavioral finance with the skill and judgment of our investment professionals. Team members— averaging 20 years of investment experience and bringing diverse perspectives, including university professors, engineers, physicists and economists – have worked smoothly together through a wide range of market conditions.

Our proprietary optimization process generates diversified portfolios across a large number of stocks. And by constraining risks such as size, sector/industry, and deviation from benchmark, while vigilantly focusing on liquidity and transactions costs, we believe we can target alpha generation more effectively.

QMA’s investment approach is sensible and sound-but not static. Through ongoing research, we continue to find ways to enhance the adaptive nature of our investment processes. ”.

Quantitative Core Equity Value Equity Equity Indexing Asset Allocation Structured Equity.

Based: New York (Hong Kong, Houston and London satellite offices)

Employees/Size:  About 300 (estimated)/“several billion dollars” (May 2012)

Description:  “We have been successfully applying our disciplined, process-driven investment trading strategies since 2001. These strategies, which are expressed across various markets and asset classes, are based on statistical models developed using rigorous mathematical analysis and the industry insight of Two Sigma’s large and experienced team. Developing these strategies requires vast computational resources to successfully identify, quantify and act on market opportunities while closely monitoring risk exposure.

Technology is an integral part of the trading strategies, corporate functions and life in general at Two Sigma. To us, technology is a profit center, not merely a cost item, and it continues to be a driving force behind our company structure. Each day, we work in small teams to develop and improve analytical and measurement tools for the financial markets, and we encourage collaboration— a structure that seems rare in the financial field. In fact, many have observed that we look and feel a lot like a software firm. ”.

Renaissance Technologies.

Based: Long Island, New York, London.

Employees/Size: В 275/$15 billion.

Description:  “Renaissance Technologies LLC is an investment management company dedicated to producing superior returns for its clients and employees by adhering to mathematical and statistical methods. ”.

AlphaSimplex Group.

Based: Cambridge, MA.

Description:  “AlphaSimplex specializes in absolute-return investment strategies that are implemented primarily with futures and forward contracts.  Using leading-edge quantitative techniques, our unique approach to investing provides the adaptability and contextual decision-making usually associated with fundamental managers, but within a purely quantitative, risk controlled framework. Each of the firm’s investment strategies is based on a multi-model approach to portfolio management that seeks to generate alpha with greater consistency and that facilitates the regular addition of newly developed models. ”.

Strategies: “Quantitative Global Macro is a multi-model quantitative global macro strategy that relies on a diversified set of factors across many different markets. The component models that make up the product have been developed over a number of years and a diverse set of market environments. For any given market environment, there are at least one or two component models designed to generate alpha for that specific environment. The manager uses advanced statistical techniques to dynamically weight the component models to most effectively exploit current market conditions.

Global Tactical Asset Allocation is an extremely capital-efficient overlay or “portable alpha” strategy whose target is to add an incremental 1 or 2 percentage points of return to an existing portfolio without increasing the existing portfolio’s volatility by more than 1 or 2 percentage points annually. The strategy can also be managed at higher risk levels to generate higher returns.

LASER and GLOBAL ALTERNATIVES use futures and forwards to replicate exposures to a diversified set of the most common liquid risk premia driving hedge-fund returns. This strategy provides similar diversification benefits as a fund of hedge funds, and is well-suited for large institutional investors who cannot otherwise find adequate capacity among hedge-fund managers, as a liquidity buffer with an otherwise less liquid portfolio, and for smaller investors who would not otherwise have access to the diversification benefits of hedge funds because of minimum-investment requirements. ”.

Based: London (Greenwich, CT and Tokyo)

Employees/Size: В Under 50/$9B (2011)

Description:  “Capula Investment Management LLP is a global fixed income specialist firm. The firm manages fixed income trading strategies in absolute return and enhanced fixed income products, along with a tail risk hedge product.  Capula Investment Management LLP focuses on developing innovative investment strategies that exhibit low correlation to traditional equity and fixed income markets.

What differentiates Capula is its macro focus, strong trading discipline and short-term orientation rather than a medium-term investment style. The firm’s understanding of liquidity risks and tail risks has helped it thrive through all stages of the investment cycle, including periods of extreme market disruption. The Capula GRV Fund is focused on interest rates and macro trading. The fund engages in relative value and convergence strategies that seek to exploit pricing anomalies in the government bond, interest rate swap and major exchange traded derivatives markets and employs a defensive macro overlay. Investment themes are primarily driven by alpha generation and are intended to stay neutral to directional moves in major capital markets. The Capula Tail Risk Fund invests in a range of instruments primarily in G7 markets. It targets superior returns in times of liquidity and systemic crises while minimizing downside during normal market conditions. Both funds are actively managed in the proprietary trading style. ”.

AQR Capital.

Based: Greenwich, CT.

Employees/Size: В 190/$44B (end 2011)

Description:  “AQR Capital Management is an investment management firm employing a disciplined multi-asset, global research process. AQR’s investment products are provided through a limited set of collective investment vehicles and separate accounts that utilize all or a subset of AQR’s investment strategies. These investment products span from aggressive high volatility market-neutral hedge funds, to low volatility benchmark-driven traditional products. Investment decisions are made using a series of global asset allocation, arbitrage, and security selection models, and implemented using proprietary trading and risk-management systems. AQR believes that a systematic and disciplined process is essential to achieve long-term success in investment and risk management. In addition, models must be based on solid economic principles, not simply built to fit the past, and must contain as much common sense as they do statistical firepower. ”.

Employees/Size: 50-200/$22.3B (end 2011)

Description:  “PanAgora is a quantitative-based investment management – financial institution that utilizes both “bottom-up” stock selection strategies, as well as, multi-alpha “top-down” macro strategies.  We seek to provide investment solutions using sophisticated quantitative techniques that incorporate fundamental insights and vast amounts of market information. While PanAgora’s investment strategies are highly systematic in nature, the processes deployed within these strategies are built and overseen by talented professionals with significant and diverse investment experience. Innovative research plays a central role in our investment philosophy and process, and is an essential component of our firm’s ability to deliver attractive investment solutions. Investment teams are organized into an Equity Strategies group and a Multi Asset Strategies group. Most investment team members are engaged in original research using fundamental intuition, market intelligence, modern finance and scientific methods. ”.

PanAgora’s investment strategies are based upon these guiding principles:

Capital markets are not perfectly efficient and therefore present attractive investment opportunities for disciplined investors. Innovative research that blends creativity with modern financial theory and statistical techniques (art and science) is the foundation of a successful investment process. A systematic approach to investing that combines intuitive, fundamental thinking with quantitative techniques is likely to generate persistent, and attractive risk-adjusted returns. Attention to risk and efficient implementation may preserve and often enhance performance results. Clearly defined objectives, transparency, and access to talented investment professionals helps to achieve client satisfaction. ”.

Acadian Asset Management.

Based: Boston (Singapore and London)

Description:  “Acadian has a rigorous and structured investment process. We quantify most aspects of our investment process, including the excess return we believe each security in our investment universe will generate over a particular horizon, and the risk we expect a particular portfolio to experience relative to its benchmark. The objective of this note is to explain why we believe a quantitative approach makes sense, and what advantages and disadvantages such an approach has relative to more traditional approaches. We believe that quantitative techniques are tools. They are ways of applying traditional approaches to making investment decisions in a disciplined and systematic way. Thus our approach to investing is not at odds with a traditional approach. We use the same tools many traditional portfolio managers use, but attempt to apply them in a very systematic and disciplined way, avoiding emotion and slippages in implementation.

Acadian specializes in active global and international equity strategies, employing sophisticated analytical models for active stock selection as well as peer group (country, region and industry) valuation. We also offer fixed income strategies in the emerging markets. Our proprietary database covers over 40,000 securities in more than 60 markets worldwide. Acadian’s extensive research capabilities are used to develop customized investment management strategies for our clients.