Quantitative Trading Was ist Quantitative Trading Quantitative Trading besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage quantitativer Analyse. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stützen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedgefonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel groß und können den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch häufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitatives Handelspreis und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben für mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken schließen Hochfrequenzhandel ein. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Händler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verständnis des quantitativen Handels Quantitative Händler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfügbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Händler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann rückgängig gemacht und optimiert. Wenn günstige Ergebnisse erzielt werden, wird das System dann in Realmärkten mit Realkapital umgesetzt. Die Art und Weise quantitative Handelsmodelle funktionieren am besten mit einer Analogie beschrieben werden. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, während die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt wurden, und 90 von 100 Mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe den Schluss mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Händler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit zu berechnen, einen rentablen Handel durchzuführen. Ein typischer Händler kann effektiv zu überwachen, zu analysieren und zu treffen, um Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten überwältigt die Entscheidungsfindung. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet dieses Limit, indem Computer verwendet werden, um die Überwachung, Analyse und den Handel Entscheidungen zu automatisieren. Überwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Furcht oder Gier, beim Handel, Emotionen dienen nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel führt zu Verlusten. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die vorübergehend für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, profitabel sind, aber letztendlich fehlschlagen, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Quant Strategien - sind sie für Sie Quantitative Anlagestrategien haben sich zu sehr komplexen Werkzeugen mit dem Aufkommen der modernen Computer entwickelt , Aber die Strategien Wurzeln gehen zurück über 70 Jahre. Sie werden typischerweise von hochgebildeten Teams geleitet und verwenden proprietäre Modelle, um ihre Fähigkeit, den Markt zu schlagen, zu erhöhen. Es gibt sogar off-the-shelf-Programme, die Plug-and-Play für diejenigen, die Einfachheit suchen. Quant-Modelle arbeiten immer gut, wenn getestet, aber ihre tatsächlichen Anwendungen und Erfolgsquote sind umstritten. Während sie scheinen, gut in den Stiermärkten zu arbeiten. Wenn Märkte haywire gehen, Quant-Strategien werden den gleichen Risiken ausgesetzt wie jede andere Strategie. Die Geschichte Einer der Gründungsväter der Studie der quantitativen Theorie für die Finanzierung angewendet wurde Robert Merton. Sie können sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwendig der Prozess vor dem Einsatz von Computern war. Weitere Theorien in der Finanzwirtschaft entwickelten sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschließlich der Grundlage der Portfolio-Diversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfolio-Theorie. Die Verwendung von sowohl quantitativen Finanzen als auch Kalkül führte zu vielen anderen gemeinsamen Instrumenten, darunter eine der berühmtesten, die Black-Scholes-Optionspreisformel, die nicht nur Investorenpreisoptionen hilft und Strategien entwickelt, sondern auch die Liquiditätskontrolle ermöglicht. Wenn direkt auf Portfolio-Management angewendet. Das Ziel ist wie jede andere Anlagestrategie. Um einen Mehrwert, Alpha oder überschüssige Erträge hinzuzufügen. Quants, wie die Entwickler genannt werden, komponieren komplexe mathematische Modelle, um Investitionsmöglichkeiten zu erkennen. Es gibt so viele Modelle gibt als Quants, die sie entwickeln, und alle behaupten, die besten zu sein. Eines der besten Investitionsstrategien Bestseller ist, dass das Modell, und letztlich der Computer, die tatsächliche buysell Entscheidung, nicht ein Mensch. Dies neigt dazu, jede emotionale Reaktion, die eine Person beim Kauf oder Verkauf von Investitionen erleben kann, zu entfernen. Quant Strategien sind jetzt in der Investment-Community akzeptiert und von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionellen Investoren. Sie gehen typischerweise unter dem Namen Alpha-Generatoren. Oder Alpha-Gens. Hinter dem Vorhang Genau wie in The Wizard of Oz, ist jemand hinter dem Vorhang, der den Prozess fährt. Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Während es keine spezifische Anforderung für das Werden ein Quant gibt, kombinieren die meisten Firmen, die Quant-Modelle laufen, die Fähigkeiten der Investitionsanalysten, der Statistiker und der Programmierer, die den Prozess in den Computern kodieren. Aufgrund der komplexen Natur der mathematischen und statistischen Modelle, ist es üblich, um die Referenzen wie Graduate Grade und Doktoranden in Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sehen. Historisch gesehen haben diese Teammitglieder in den Backoffices gearbeitet. Aber als quant Modelle wurde mehr alltäglich, zieht das Back-Office an die Front Office. Vorteile von Quant Strategien Während die allgemeine Erfolgsquote diskutierbar ist, ist der Grund, warum einige Quant-Strategien funktionieren, dass sie auf Disziplin basieren. Wenn das Modell richtig ist, hält die Disziplin die Strategie, die mit Blitzgeschwindigkeitscomputern arbeitet, um Ineffizienzen in den Märkten auszunutzen, die auf quantitativen Daten basieren. Die Modelle selbst können so wenig wie ein paar Verhältnisse wie PE basieren. Schulden auf Eigenkapital und Gewinnwachstum, oder verwenden Sie Tausende von Inputs zusammenarbeiten zur gleichen Zeit. Erfolgreiche Strategien können sich auf Trends in ihren frühen Stadien, wie die Computer ständig laufen Szenarien, um Ineffizienzen zu lokalisieren, bevor andere tun. Die Modelle sind in der Lage, eine sehr große Gruppe von Investitionen gleichzeitig zu analysieren, wobei der traditionelle Analytiker nur wenige auf einmal betrachten kann. Der Screening-Prozess kann das Universum durch Grade Ebenen wie 1-5 oder A-F abhängig von dem Modell. Dies macht den eigentlichen Handelsprozess sehr einfach durch Investitionen in die hoch bewerteten Investitionen und den Verkauf der niedrig-rated diejenigen. Quant-Modelle eröffnen auch Variationen von Strategien wie Long, Short und Longshort. Erfolgreiche Quant Fonds halten ein scharfes Auge auf Risikokontrolle wegen der Natur ihrer Modelle. Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder Benchmark und verwenden Sektor-und Industrie-Gewichtungen in ihren Modellen. Dies ermöglicht es den Fonds, die Diversifizierung bis zu einem gewissen Grad zu kontrollieren, ohne das Modell selbst zu beeinträchtigen. Quant-Fonds in der Regel auf einer niedrigeren Kosten-Basis laufen, weil sie nicht brauchen, wie viele traditionelle Analysten und Portfolio-Manager, um sie auszuführen. Nachteile der Quant-Strategien Es gibt Gründe, warum so viele Investoren nicht vollständig das Konzept der Vermietung einer Black Box laufen ihre Investitionen umfassen. Für alle erfolgreichen quant Geld da draußen, scheinen so viele scheinen erfolglos zu sein. Leider für die quants Reputation, wenn sie scheitern, scheitern sie große Zeit. Das Long-Term Capital Management war eines der bekanntesten quantitativen Hedgefonds, wie es von einigen der angesehensten akademischen Führungskräfte und zwei Nobelpreisträgerinnen und Wirtschaftswissenschaftler Myron S. Scholes und Robert C. Merton geleitet wurde. In den 90er Jahren erzielte das Team überdurchschnittliche Renditen und lockte Kapital von allen Investoren an. Sie waren berühmt dafür, nicht nur Ineffizienzen auszunutzen, sondern mit leichtem Zugang zu Kapital, um enorme Leveraged-Wetten auf Marktrichtungen zu schaffen. Die disziplinierte Natur ihrer Strategie schuf tatsächlich die Schwäche, die zu ihrem Zusammenbruch führte. Das langfristige Kapitalmanagement wurde Anfang 2000 liquidiert und aufgelöst. Seine Modelle beinhalteten nicht die Möglichkeit, dass die russische Regierung ihre eigenen Schulden in Verzug bringen könnte. Dieses Ereignis löste Ereignisse und eine Kettenreaktion aus, die durch Hebel-verursachte Verwüstung vergrößert wurde. LTCM war so stark mit anderen Investment-Operationen, die von seinem Zusammenbruch betroffen die Weltmärkte, die Auslösung dramatischen Ereignissen beteiligt. Auf lange Sicht trat die Federal Reserve ein, um zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützten LTCM, um weitere Schäden zu verhindern. Dies ist einer der Gründe, die Quant-Fonds scheitern können, da sie auf historischen Ereignissen basieren, die möglicherweise keine zukünftigen Ereignisse enthalten. Während ein starkes Quant-Team wird ständig neue Aspekte der Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, seine unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant-Fonds können auch überwältigt werden, wenn die Wirtschaft und die Märkte eine überdurchschnittliche Volatilität erleben. Die Kauf - und Verkaufs-Signale können so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse hervorbringen kann. Quant Geldmittel können auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als Bärenbeweis vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Vorhersage Abschwünge. Der Einsatz von Derivaten und die Kombination von Hebelwirkung kann gefährlich sein. Eine falsche Wendung kann zu Implosionen führen, die oft die Neuigkeiten ausmachen. Die Bottom Line Quantitative Anlagestrategien haben sich von Back Office Blackboxen zu Mainstream-Investitionstools entwickelt. Sie sind entworfen, um die besten Köpfe im Geschäft und die schnellsten Computer zu nutzen, um sowohl Ineffizienzen auszunutzen und Hebelwirkung zu nutzen, um Marktwetten zu machen. Sie können sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle alle richtigen Eingaben enthalten und sind flink genug, um abnorme Marktereignisse vorherzusagen. Auf der Kehrseite, während Quant-Fonds rigoros zurück getestet werden, bis sie arbeiten, ist ihre Schwäche, dass sie auf historischen Daten für ihren Erfolg beruhen. Während Quant-Stil investiert hat seinen Platz auf dem Markt, ist es wichtig, sich seiner Mängel und Risiken bewusst sein. Im Einklang mit Diversifizierungsstrategien. Ist es eine gute Idee, quant Strategien als Investing-Stil zu behandeln und kombinieren sie mit traditionellen Strategien, um eine richtige Diversifizierung zu erreichen. Ein Wertpapier mit einem Preis, der von einem oder mehreren zugrunde liegenden Vermögenswerten abhängig oder abgeleitet ist. Die Kartellgesetze gelten für praktisch alle Branchen und für alle Unternehmensebenen, einschließlich der Herstellung und des Transports. Wenn Wertpapiere eines Unternehmens an mehr als einer Börse notiert sind, um den Anteilen der Aktien Liquidität hinzuzufügen und zu ermöglichen. Die Chicken Tax ist ein Tarif auf leichte Lastwagen außerhalb der USA gemacht. Ein Höchstlohn ist eine Obergrenze, wie viel Einkommen ein Arbeiter in einem bestimmten Zeitraum verdienen kann.
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