Forex Quantitativo Trading Estratégias

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas. Que contam com cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente utilizada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de tamanho grande 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 DOWN Quantitative Trading O preço e o volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como principais insumos para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o 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. Compreendendo o comércio quantitativo 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 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 chances 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 nos 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 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 de negociação 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 quantitativa ilumina esse limite usando computadores para automatizar o monitoramento, análise e decisões comerciais. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos 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 do mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam. Estratégias de participação - são para você As estratégias quantitativas de investimento evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos , Mas as raízes das estratégias remontam aos 70 anos. Geralmente são executados por equipes altamente educadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Há até programas disponíveis que são plug-and-play para quem procura simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testados, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se afastam, as estratégias de quant estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A História Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada ao financiamento foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação do portfólio com base na moderna teoria da carteira. O uso de financiamento e cálculo quantitativo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de preços de opções Black-Scholes, que não só ajuda as opções de preços dos investidores e desenvolve estratégias, mas também ajuda a manter os mercados em risco com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso de retorno. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compor modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem quantos modelos lá fora, como quants que os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Uma das estratégias de investimento de quantos pontos mais vendidos é que o modelo e, finalmente, o computador, fazem a decisão real de compra, não um humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias Quant são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles geralmente passam pelo nome de geradores alfa. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como no The Wizard of Oz, alguém está atrás da cortina que conduz o processo. Tal como acontece com qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimentos, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como diplomas de pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalharam nos back offices. Mas, à medida que os modelos quant tornam-se mais comuns, o back office está se movendo para o front office. Benefícios de Quant Strategies Embora a taxa de sucesso global seja discutível, o motivo de algumas estratégias de quant é funcionar é que elas são baseadas em disciplina. Se o modelo for certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores com velocidade relâmpada para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem basear-se em apenas algumas proporções, como PE. Dívida para patrimônio e crescimento de lucros, ou use milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem-sucedidas podem retomar as tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente correm cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar simultaneamente um grande grupo de investimentos, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns por vez. O processo de triagem pode avaliar o universo por níveis de classificação como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito direto, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como longas, curtas e longshort. Os fundos cuidadosos bem sucedidos mantêm um olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant normalmente funcionam com base em custos mais baixos porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de Quant Strategies Existem razões pelas quais tantos investidores não aceitam completamente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos de quantos bem sucedidos lá fora, apenas muitos parecem ser infrutíferos. Infelizmente para a reputação de quants, quando eles falham, eles falham grande momento. O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um dos mais famosos fundos hedge de quant, já que foi dirigido por alguns dos líderes acadêmicos mais respeitados e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Na década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorarem ineficiências, mas usando fácil acesso ao capital para criar grandes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. A Administração de Capital de Longo Prazo foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Os modelos não incluíam a possibilidade de o governo russo estar inadimplente em algumas das suas próprias dívidas. Este evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada por estragos criados por alavancagem. LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, a Reserva Federal entrou para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Esta é uma das razões pelas quais os fundos quantitativos podem falhar, pois eles são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe de quantos fortes estará constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro sempre. Os fundos Quant também podem ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados experimentam uma volatilidade maior do que a média. Os sinais de compra e venda podem chegar tão rapidamente que o alto volume de negócios pode gerar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos quantitos também podem representar um perigo quando são comercializados como resistentes ao incômodo ou baseados em estratégias curtas. Previsão de recessões. O uso de derivados e a alavancagem combinada podem ser perigosos. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem as novidades. The Bottom Line As estratégias quantitativas de investimento evoluíram de caixas pretas do back office para as principais ferramentas de investimento. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes no negócio e os computadores mais rápidos, tanto para explorar ineficiências quanto usar a alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos incluíram todas as entradas certas e são ágeis o suficiente para prever eventos de mercado anormais. Por outro lado, enquanto os fundos quantitativos são rigorosamente testados até que eles funcionam, sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento em estilo quantitativo tenha seu lugar no mercado, é importante estar atento às suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia tratar estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar uma diversificação adequada. Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada sobre o. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, quot.