Come funziona il trading quantitativo Guida
Cos’è il trading quantitativo?
Il trading quantistico è diventato popolare negli ultimi anni. Oggi, tuttavia, molte persone non sanno cosa sia il trading quantistico, come funzioni o come implementare strategie di analisi del trading quantistico.
Vogliamo aiutare. In questa guida, spiegheremo alcune delle cose più importanti che devi sapere sul trading quantitativo in modo che tutti possano capire.
Il trading quantitativo è una strategia di trading che prevede l’utilizzo di analisi quantitative per determinare quando acquistare o vendere. L’analisi quantitativa implica l’elaborazione di numeri e l’esecuzione di dati attraverso formule matematiche.
In base al risultato della tua analisi quantitativa, potresti determinare che un asset specifico aumenterà o diminuirà di prezzo.
Alcune persone lo chiamano trading quantitativo, mentre altri lo chiamano trading algoritmico.
In molti casi, l’analisi quantitativa è semplice come analizzare due dei numeri di trading più basilari: prezzo e volume. In casi più complicati, l’analisi quantitativa potrebbe richiedere l’analisi di centinaia, anche migliaia, di fattori diversi.
Oggi, alcuni dei maggiori investitori del mondo utilizzano l’analisi quantitativa per prendere decisioni di trading informate. Un hedge fund potrebbe avere una divisione di quant trading, ad esempio, dedicata all’analisi di ogni operazione. L’hedge fund potrebbe fare scambi di miliardi di dollari sulla base di questa analisi quantitativa.
Ad un livello più elementare, un investitore medio potrebbe leggere analisi di trading quantistico su Internet prima di effettuare uno scambio. Grazie alla proliferazione di guide di quant trading su Internet, è facile per gli investitori ordinari implementare strategie di quant trading su portafogli di tutte le dimensioni.
Ad un livello ancora più elementare, tutte le operazioni implicano un certo tipo di analisi quantitativa. Ogni volta che utilizzi la matematica, le statistiche o i numeri per fare una previsione sul rendimento futuro, ti impegni in un’analisi quantitativa.
Come funziona il trading quantitativo?
L’analizzatore quantitativo più elementare implica il controllo di due input di dati di base: prezzo e volume. Questi sono i due input di dati più comuni utilizzati nell’analisi quantitativa.
Un analista di trading quantitativo potrebbe inserire prezzo e volume in una formula matematica, ad esempio, per fare una previsione su dove andrà l’asset successivo.
Immagina il trading quantitativo come una combinazione di matematica, tecnologia moderna e database completi. Il trading quantitativo getta tutte queste cose in un frullatore, quindi estrae informazioni utili dai numeri risultanti.
I sistemi di trading quantitativo sono costituiti da quattro componenti chiave:
Identificazione della strategia: Il primo passo è identificare una strategia. Trova una strategia o creane una tua. Sfrutta un vantaggio, quindi decidi la frequenza con cui il sistema effettuerà scambi.
Test retrospettivo della strategia: Successivamente, prova quella strategia sulle condizioni storiche del mercato. Quanto bene si comporterebbe quella strategia nel corso del 2018? Come sarebbe andata bene nel 1948?
Sistema di esecuzione: Il passaggio successivo consiste nel collegarsi a un brokeraggio, automatizzare il trading e ridurre al minimo i costi di transazione.
Gestione del rischio: Una volta che il sistema inizia a funzionare, l’obiettivo è ottimizzare l’allocazione del capitale e gestire il rischio, ottimizzando e migliorando costantemente il sistema di quant trading.
Il trading quantitativo è un campo ampio. Può essere combinato con molte altre strategie di trading. Le tecniche comuni di negoziazione quantitativa possono includere, ad esempio, il trading ad alta frequenza o il trading algoritmico e l’arbitraggio statistico. Tutte queste tecniche si basano sull’analisi quantitativa per prendere decisioni informate.
Cosa fa un trader quantitativo?
Un trader quantitativo prenderà una tecnica di trading e ne creerà un modello usando la matematica. Il trader quant eseguirà quella tecnica utilizzando formule matematiche.
Quindi, il trader quant creerà un programma per computer che applica il modello ai dati storici di mercato. Il modello viene sottoposto a backtesting (utilizzando dati storici) quindi ottimizzato. Se il trader quantistico è soddisfatto del risultato, il sistema viene implementato nei mercati in tempo reale utilizzando capitale reale.
In molti casi, il trader quantitativo utilizza linguaggi di programmazione come C ++ o Python per eseguire queste strategie di trading. C ++ è particolarmente popolare per il trading ad alta frequenza, sebbene Python e R potrebbero essere usati per il trading a bassa frequenza.
Il Quant Trading è come la meteorologia: un’analogia
I nostri amici presso Investopedia consiglia di pensare al trading quantistico come alla meteorologia.
È compito di un meteorologo analizzare i modelli meteorologici, gli input correnti e i dati storici per una regione specifica e quindi fare previsioni basate su tali informazioni.
Proprio come un meteorologo, un trader quantistico controlla vari input, analizza ciò che questi input hanno storicamente significato per i mercati, quindi fa previsioni basate su tale analisi.
Un meteorologo potrebbe pubblicare un bollettino meteorologico in cui si afferma che c’è una probabilità del 90% di pioggia, anche se al momento fuori c’è il sole. Il meteorologo è arrivato a questa conclusione controintuitiva dopo aver analizzato i dati climatici dai sensori in tutta l’area.
Sebbene al momento non stia piovendo, i dati storici mostrano che piove il 90% delle volte quando dati simili vengono rilevati dai sensori. Ad esempio, i sensori potrebbero aver dedotto un calo di pressione del 15%. Il 90% delle volte in cui viene rilevato un calo di pressione del 15%, pioverà nelle prossime 24 ore.
Un trader quantistico potrebbe rilasciare un’analisi simile. Il prezzo di Bitcoin potrebbe raggiungere $ 20.000, ad esempio. Il mercato è in piena fase rialzista e tutti sono ottimisti sul fatto che i prezzi continueranno ad aumentare. Il trader quantistico potrebbe controllare i numeri sottostanti, tuttavia, per prevedere che la fine della corsa al rialzo sta arrivando.
Esempi di trading quantitativo
Un buon trader quantitativo creerà un programma che predice il futuro.
Nessun programma di trading quantitativo può prevedere il futuro il 100% delle volte. Tuttavia, un programma di quant trading che ha ragione più spesso di quanto non sia sbagliato potrebbe essere in grado di creare profitti consistenti.
Supponiamo che un investitore voglia prevedere il prezzo futuro di un’azione. Quell’investitore crede nello slancio degli investimenti. Scrive un semplice programma che identifica le azioni vincenti durante un’oscillazione di slancio verso l’alto nei mercati. Durante la successiva ripresa del mercato, il programma di questo investitore acquista quelle azioni per guadagnare costantemente un profitto. Questo è un semplice esempio del potere del trading quantitativo.
In genere, un trader utilizzerà un assortimento di tecniche per identificare le azioni vincenti. Per completare la sua analisi quantitativa, ad esempio, il trader potrebbe anche utilizzare analisi tecnica, analisi fondamentale e tecniche di investimento di valore. Considerando attentamente tutte queste strategie, il trader ha le migliori possibilità di scegliere azioni vincenti e massimizzare i rendimenti.
Pro e contro del trading quantitativo
Se il trading quantitativo fosse corretto il 100% delle volte, tutti gli hedge fund nel mondo utilizzerebbero solo analisi quantitative. Il trading quantistico, come qualsiasi strategia di trading, non è perfetto.
Professionisti
Rimuovi emozione dal trading: Il trading quantitativo si basa su numeri, input, matematica e formule. Una formula di analisi quantistica non ha posto per input emotivi. Sono solo dati.
Funziona alla grande in combinazione con altre strategie di trading: I migliori trader utilizzano una combinazione di strategie per informare le loro decisioni di trading. L’analisi quantitativa funziona particolarmente bene per questo scopo. Si integra bene con altre strategie di trading.
Prendi decisioni informate su più risorse: Il trading quantistico può analizzare rapidamente più asset. Basta collegare gli input alla formula per ottenere istantaneamente un’analisi quantistica.
Non deve essere giusto il 100% delle volte: Nessuna strategia di trading al mondo sarà corretta al 100% il 100% delle volte. Ma non è questo l’obiettivo con il quant trading; l’obiettivo è fare scambi più corretti rispetto a scambi errati.
Contro
Troppi dati: I trader quantitativi hanno accesso a un’enorme quantità di dati. Ad esempio, puoi esaminare i dati di mercato per migliaia di giorni di attività di compravendita di azioni, quindi sviluppare strategie di trading basate su tali informazioni. A volte, l’utilizzo di molti dati è una buona cosa. In altri casi, troppi dati sono schiaccianti per i trader.
Un buon trading quantitativo richiede un adattamento costante: I mercati finanziari sono incredibilmente dinamici. Una strategia di quant trading deve essere altrettanto dinamica per stare al passo. Un hedge fund potrebbe creare un’efficace formula di trading quantitativo, solo per avere quella formula diventare obsoleta entro pochi mesi. Un trader quantistico potrebbe ottenere una serie vincente quando la sua formula fornisce costantemente profitti, solo per continuare una serie negativa quando la sua formula improvvisamente non funziona per le condizioni di mercato.
Sei in competizione con gli hedge fund: Gli hedge fund hanno i soldi per creare una vera e propria divisione di quant trading. Assumono dozzine di programmatori, analisti e statistici per sviluppare il miglior modello di trading quantitativo possibile. Se vuoi diventare un trader quantitativo, competerai con queste persone.
Come trovare o creare strategie di trading quantitative
Sopra, abbiamo detto che l’identificazione della strategia è il primo passo per implementare una strategia di trading quantitativa.
Trovare (o creare) la giusta strategia di quant trading oggi è il primo passo per ottenere costantemente profitti dai mercati.
Fortunatamente, trovare una buona strategia di trading quantistico non è difficile. Puoi facilmente trovare strategie di trading quantistico redditizie attraverso fonti pubbliche. Gli accademici pubblicano regolarmente risultati di trading teorici, ad esempio, sulla base di varie formule e analisi. Le pubblicazioni del settore finanziario e le riviste specializzate metteranno in luce le strategie di trading utilizzate dai principali hedge fund di oggi.
Potresti chiedere: perché qualcuno dovrebbe condividere una redditizia strategia di trading quantitativo? Perché un hedge fund non dovrebbe tenere per sé questa strategia? Se tutti utilizzano una strategia di trading specifica, non impedirà alla strategia di funzionare a lungo termine quando altri affollano il mercato?
Questa è una buona domanda, ma c’è anche una buona risposta. Gli hedge fund condivideranno i dettagli di base delle loro strategie, ma non discuteranno i parametri esatti e i metodi di ottimizzazione che utilizzano per eseguire la strategia di trading. Queste ottimizzazioni sono fondamentali per trasformare una strategia media in una redditizia.
Ecco alcune delle migliori risorse gratuite per identificare le strategie di trading oggi:
Rete di ricerca in scienze sociali – www.ssrn.com
arXiv Quantitative Finance – arxiv.org/archive/q-fin
Alla ricerca di Alpha – www.seekingalpha.com
Elite Trader – www.elitetrader.com
Questi siti web presentano decine di migliaia di strategie di trading. Vedrai strategie suddivise in diverse categorie, tra cui strategie di “inversione alla media” e “trend following” o “momentum”.
Vedrai anche strategie di trading separate in base alla loro frequenza. Alcune strategie sono progettate per il trading a bassa frequenza (LFT), ad esempio, il che in genere significa che si detengono asset per almeno un giorno. Altre strategie sono costruite per il trading ad alta frequenza (HFT), il che significa che acquisti e vendi asset durante la giornata di negoziazione.
Puoi anche trovare strategie di “trading ad altissima frequenza” (UHFT), che implicano il mantenimento di asset per pochi secondi o millisecondi.
Come eseguire il backtest di una strategia di trading quantitativa
Il backtesting è una parte cruciale dello sviluppo di una strategia di trading quantistico. Dopo aver identificato la tua strategia, vuoi vedere come si comporta quella strategia in condizioni di mercato reali. Fortunatamente, hai una grande quantità di dati a portata di mano, rendendo facile testare la tua strategia nei mercati storici delle criptovalute, nei mercati azionari e in altri mercati.
Molti trader quantitativi principianti utilizzeranno i dati di trading storici gratuiti offerti da Yahoo Finance, ad esempio. Tuttavia, i trader più professionali o avanzati potrebbero voler pagare per dati migliori.
Dati gratuiti e dati a pagamento: perché dovresti considerare di pagare per i dati di mercato
Il vantaggio dei dati gratuiti è ovvio: hai a disposizione gratuitamente una grande quantità di dati storici di mercato a portata di mano. Tuttavia, ci sono svantaggi significativi per i dati gratuiti, tra cui:
Problemi di precisione: I dati gratuiti potrebbero contenere errori. Il fornitore di dati non ha alcun incentivo a correggere questi errori perché non vengono pagati. I trader professionisti trarranno i dati da due o più fonti, quindi controlleranno i dati l’uno contro l’altro (ad esempio, utilizzando un filtro spike) per eliminare le incongruenze.
Bias di sopravvivenza: Molte delle società quotate in borsa nel 1967 non operano più oggi. Alcuni sono stati acquisiti. Altri sono falliti. Sfortunatamente, alcuni set di dati includono solo aziende sopravvissute ai decenni. Questo introduce pregiudizi di sopravvivenza nella tua strategia. Stai solo analizzando le aziende che sono sopravvissute. Il backtest della tua strategia di trading andrà inevitabilmente meglio di quanto avrebbe funzionato in condizioni di mercato reali.
Operazioni societarie, frazionamenti azionari, ecc .: I set di dati gratuiti possono anche ignorare alcune azioni aziendali e il modo in cui queste azioni influenzano le azioni. Ad esempio, potrebbero non includere aggiustamenti per frazionamenti azionari e dividendi. Fornitori di dati più professionali implementeranno aggiustamenti nei propri dati, ma i fornitori di dati gratuiti non lo faranno.
Come impostare un sistema di esecuzione per la tua strategia di trading quantitativo
I sistemi di esecuzione del trading quantistico variano. Alcuni sistemi di esecuzione sono completamente automatizzati: il sistema effettua operazioni senza alcun intervento manuale. Altri sistemi di esecuzione sono manuali, con operatori che eseguono ogni operazione.
In generale, le strategie di trading HFT e (soprattutto) UHFT sono completamente automatizzate, mentre le strategie LFT sono manuali o semi-manuali.
Alcune delle cose importanti da considerare quando si stabilisce un sistema di esecuzione includono:
Interfaccia al brokeraggio: Alcune persone chiamano il loro broker per telefono per eseguire uno scambio. Altri configurano un’API (Application Programming Interface) ad alte prestazioni completamente automatizzata. In generale, desideri che le tue interazioni con il brokeraggio siano automatizzate in modo da poterti concentrare sull’ottimizzazione della strategia di trading.
Minimizzazione dei costi di transazione: Quando si effettuano centinaia di operazioni in un breve periodo di tempo, è fondamentale ridurre al minimo i costi di transazione. Quali commissioni addebita l’intermediazione? Stai pagando una tariffa fissa per operazione o una commissione percentuale? Lo scambio addebita commissioni separate dall’intermediazione? E lo slittamento? Qual è la differenza tra il modo in cui intendevi che venisse evaso il tuo ordine e quello in cui è stato effettivamente evaso? E la diffusione? Qual è la differenza tra il prezzo di offerta e quello di domanda del titolo negoziato? Per un investitore domestico medio che effettua poche operazioni al mese, queste cose non contano davvero. Per i commercianti quantistici, in particolare per le operazioni HFT, anche le piccole commissioni possono sommarsi rapidamente.
Divergenza della performance della strategia rispetto alla performance backtestata: Alcune strategie di quant trading funzionano perfettamente in condizioni di mercato reali. Replicano il loro successo backtestato e ottengono ottimi risultati. Molti sistemi di trading, tuttavia, possono divergere rapidamente, con prestazioni backtestate che si separano rapidamente dalle prestazioni del mondo reale. Possono comparire dei bug. Le condizioni di mercato possono cambiare. Gli stessi input che hanno portato a determinati output in passato potrebbero non portare più a tali output.
Latenza: La latenza è la quantità di tempo che perdi quando invii un ordine. Quanto tempo impiega il tuo ordine per raggiungere la borsa o il broker? La latenza può avere un impatto significativo sulla redditività, specialmente per le strategie HFT o UHFT.
Domande frequenti sul trading quantitativo
Q: Non tutte le strategie di trading implicano un qualche tipo di analisi quantitativa?
UN: Per definizione, l’analisi quantitativa implica l’utilizzo di input, come il prezzo e il volume degli scambi, per fare previsioni. Molte strategie di trading, anche le strategie più elementari, implicano l’osservazione dei numeri per fare previsioni sul futuro. In questo senso, molte strategie di trading possono essere considerate strategie di trading quantitative in un certo senso.
Q: Qual è la differenza tra il trading quantitativo e il trading algoritmico?
UN: Il trading algoritmico e il trading quantistico potrebbero sembrare due nomi per la stessa cosa. Sono strettamente intrecciati ma leggermente diversi. Il trading algoritmico è una parte specifica del trading quantistico. Uno sviluppatore di algoritmi creerà un algoritmo che il trader quantistico può utilizzare per generare profitti. Senza un algoritmo, lo sviluppatore del trading quantistico potrebbe creare un sistema di trading quantistico, ma non funzionerà con nessuno per programmarlo. Detto questo, alcune persone (inclusa Wikipedia) utilizzano i termini negoziazione quantitativa e negoziazione algoritmica in modo intercambiabile.
Q: Quale grado dovrei ottenere se voglio diventare un trader quantistico o uno sviluppatore quantistico?
UN: I trader quantitativi provengono da ambienti diversi. Non esiste un grado specifico utilizzato dalla maggior parte dei trader quantitativi. Tuttavia, alcuni gradi sono più popolari di altri. Le lauree in informatica e matematica, ad esempio, sono particolarmente apprezzate. Molte persone con un background nello sviluppo di software cercano di entrare nello spazio del trading quantitativo.
Q: In che modo i dati storici di trading possono essere “buoni” o “cattivi”. Non sono tutti i dati di trading uguali?
UN: Alcuni dati storici di mercato possono essere buoni o cattivi. Alcuni dati sono imprecisi. Alcuni dati hanno pregiudizi di sopravvivenza (includono solo le aziende che sono sopravvissute ai dati attuali). Le fonti di dati gratuite potrebbero essere utili per gli sviluppatori di trading quantitativo principianti, ma gli sviluppatori più seri vorranno pagare per i dati.
Q: Quale linguaggio di programmazione viene utilizzato per il trading quantitativo?
UN: L’impostazione di sistemi di trading algoritmico richiede forti capacità di programmazione. In generale, C ++ è il linguaggio preferito perché è il più veloce, il che è importante quando ogni microsecondo conta. Alcuni sviluppatori utilizzano R e Python per eseguire il backtest e valutare le strategie di trading, sebbene codifichino in C ++ per un’esecuzione rapida e il trading ad alta frequenza. Per il trading a media e bassa frequenza, qualsiasi lingua dovrebbe andare bene.
Q: Dove posso trovare un algoritmo di trading che mi dia rendimenti elevati e privi di rischi?
UN: Il trading quantistico è avanzato, ma non ci sono garanzie di rendimento. Se qualcuno sta cercando di venderti un algoritmo di trading con rendimenti elevati e privi di rischi, probabilmente sei stato truffato.
Palm Beach Quant + Quantitative Trading Parola finale
Il trading quantitativo è il processo di utilizzo delle statistiche e della matematica per prevedere cosa accadrà in base a ciò che è accaduto in passato.
Oggi, tutti, dai trader di criptovaluta ai gestori di hedge fund, utilizzano l’analisi quantitativa per prendere decisioni informate. Alcuni utilizzano esclusivamente l’analisi quantistica per prevedere le loro mosse successive, mentre altri utilizzano l’analisi quantitativa come parte di un toolkit più ampio.
Se sei bravo ad analizzare i dati, allora potresti voler entrare nel trading quantitativo. Se non sei bravo ad analizzare i dati, puoi trovare molte risorse di trading quantitativo disponibili online dove puoi leggere rapporti di analisi quantitativa per tutti i tipi di mercati.
Come sempre, buon trading!