Quantitative Handelsstrategien Forex Handel

Quantitative Trading. Was ist Quantitative Trading. Quantitative Handel besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage der quantitativen Analyse, die auf mathematische Berechnungen und Anzahl knirscht, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren Als quantitative Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedgefonds verwendet werden die Transaktionen sind in der Regel groß und Kann den Kauf und Verkauf von Hunderten von Tausenden von Aktien und anderen Wertpapieren beteiligen Allerdings wird quantitativen Handel wird immer häufiger von einzelnen Investoren verwendet. BREAKING DOWN Quantitative Trading. Preice und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben in der quantitativen Analyse als die verwendet Haupteingaben zu mathematischen Modellen. Quantitative Handelstechniken umfassen hochfrequenten Handel algorithmischen Handel und statistische Arbitrage Diese Techniken sind schnell-Feuer und haben in der Regel kurzfristige Investitionshorizonte Viele quantitative Händler sind vertrauter mit quantitativen Werkzeugen, wie z. B. gleitende Mittelwerte und Oszillatoren. Und Erfreuliche quantitative Trading. Quantitative Trader nutzen die Vorteile der modernen Technologie, Mathematik und die Verfügbarkeit von umfangreichen Datenbanken für die Herstellung von rationalen Handelsentscheidungen. Quantitative Trader nehmen eine Trading-Technik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computer-Programm, das die anwendet Modell zu historischen Marktdaten Das Modell wird dann zurückversetzt und optimiert Wenn positive Ergebnisse erzielt werden, wird das System dann in Echtzeit-Märkten mit echtem Kapital implementiert. Die Art und Weise, wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten mit einer Analogie beschreiben Die der Meteorologe prognostiziert eine 90 Chance des Regens während die Sonne scheint Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung durch das Sammeln und Analysieren von Klimadaten von Sensoren im gesamten Bereich Eine computergesteuerte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden Im historischen Klima aufgedeckt Daten-Backtesting und 90 von 100-mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Vertrauen zu ziehen, daher die 90 Prognose Quantitative Händler gelten für den Finanzmarkt, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vorteile und Nachteile der quantitativen Trading. The Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit der Durchführung eines gewinnbringenden Handels zu berechnen Ein typischer Trader kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren vor der Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken Beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern, um die Überwachung, Analyse und Handel Entscheidungen zu automatisieren. Overcoming Emotion ist eines der am meisten durchdringenden Probleme mit dem Handel Sei es Angst oder Gier, wenn Handel, Emotionen dient nur zu vernichten rationales Denken, die in der Regel führt zu Verlusten Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Pro eliminiert Blem. Quantitative Handel hat seine Probleme Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Entitäten, 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, rentabel sind , Aber sie scheitern letztlich, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Quant Strategies - sind sie für Sie. Quantitative Anlagestrategien haben sich zu sehr komplexen Werkzeugen mit dem Aufkommen der modernen Computer entwickelt, aber die Strategien Wurzeln gehen über 70 Jahre zurück. Sie sind in der Regel von hochgebildeten geführt Teams und verwenden Sie proprietäre Modelle, um ihre Fähigkeit, den Markt zu schlagen Es gibt sogar off-the-shelf-Programme, die Plug-and-Play für diejenigen, die Einfachheit Quant Modelle immer gut funktionieren, wenn zurück getestet, aber ihre tatsächlichen Anwendungen und Erfolgsquote sind Diskutierbar Während sie scheinen, gut in den Bullenmärkten zu arbeiten, wenn Märkte haywire gehen, werden Quant Strategien unterworfen Auf die gleichen Risiken wie jede andere Strategie. Die Geschichte Einer der Gründungsväter der Studie der quantitativen Theorie auf Finanzen angewendet wurde Robert Merton Sie können sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwändig der Prozess war vor dem Einsatz von Computern Andere Theorien in der Finanzierung Entwickelte sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschließlich der Basis der Portfolio-Diversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfolio-Theorie Die Verwendung von quantitativen Finanzen und Kalkül führte zu vielen anderen gemeinsamen Tools, darunter eine der berühmtesten, die Black-Scholes Option Preisformel Formel, Die nicht nur Investoren Preis Optionen und entwickeln Strategien, sondern hilft halten die Märkte in Schach mit Liquidität. Wenn angewendet direkt auf Portfolio-Management das Ziel ist wie jede andere Investitionsstrategie, um Wert, Alpha oder Überschuss Renditen Quants, wie die Entwickler aufgerufen werden , Komplizierte mathematische Modelle zur Ermittlung von Investitionsmöglichkeiten Es gibt so viele Modelle da draußen als Quants, die sie entwickeln, und Alle behaupten, das Beste zu sein Eines einer Quant-Investment-Strategie s Best-Selling-Punkte ist, dass das Modell, und letztlich der Computer, macht die tatsächliche Kauf verkaufen Entscheidung, nicht ein Mensch Dies neigt dazu, jede emotionale Reaktion, die eine Person kann erleben, zu entfernen Kauf und Verkauf von Investitionen. Quant Strategien sind jetzt in der Investment-Community akzeptiert und laufen von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionelle Investoren Sie in der Regel gehen durch den Namen Alpha-Generatoren oder Alpha-Gens. Behind der Vorhang Genau wie in der Zauberer von Oz, jemand ist Hinter dem Vorhang, der den Prozess treibt Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Während es keine spezifische Anforderung gibt, ein Quant zu werden, kombinieren die meisten Firmen, die Quant-Modelle betreiben, die Fähigkeiten von Investmentanalysten, Statistiker und Programmierern Die den Prozess in den Computern kodieren Aufgrund der komplexen Natur der mathematischen und statistischen Modelle ist es üblich, die Anmeldeinformationen wie Graduiertenkollegs und Doktoranden zu sehen Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwissenschaften. Historisch haben diese Teammitglieder in den Back-Büros gearbeitet, aber als Quant-Modelle wurde immer häufiger, das Back-Office bewegt sich an die Front Office. Benefits von Quant Strategies Während die allgemeine Erfolgsquote ist umstritten, der Grund Einige Quant-Strategien arbeiten, dass sie auf Disziplin basieren Wenn das Modell richtig ist, hält die Disziplin die Strategie, mit Blitzschnellcomputern zu arbeiten, um Ineffizienzen in den Märkten auf der Grundlage quantitativer Daten auszunutzen. Die Modelle selbst können auf so wenig wie nur wenige basieren Verhältnisse wie PE-Schulden zum Eigenkapital und Ergebniswachstum oder nutzen Tausende von Inputs zusammenarbeiten zur gleichen Zeit. Successful Strategien können sich auf Trends in ihren frühen Stadien, wie die Computer ständig laufen Szenarien zu lokalisieren Ineffizienzen vor anderen tun Die Modelle sind in der Lage, Analysiert eine sehr große Gruppe von Investitionen gleichzeitig, wo der traditionelle Analytiker kann nur ein paar auf einmal sehen Die Screening-Prozess Ss kann das Universum nach Klassenstufen wie 1-5 oder AF bewerten, je nach Modell Dies macht den eigentlichen Handelsprozess sehr einfach durch die Investition in die hoch bewerteten Investitionen und den Verkauf der Low-rated diejenigen. Menschen Modelle eröffnen auch Variationen von Strategien wie Langes, kurzes und langes kurzes Erfolgreiche Quant-Fonds halten ein hohes Augenmerk auf die Risikokontrolle aufgrund der Art ihrer Modelle Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder Benchmark und nutzen Sektor und Industrie-Gewichtungen in ihren Modellen Dies ermöglicht es den Fonds, die Diversifizierung zu kontrollieren In gewissem Umfang ohne Kompromisse bei dem Modell selbst Quant Fonds in der Regel auf einer niedrigeren Kostenbasis laufen, weil sie don t brauchen, wie viele traditionelle Analysten und Portfoliomanager, um sie zu führen. Disadvantages von Quant Strategies Es gibt Gründe, warum so viele Investoren nicht vollständig umarmen das Konzept der Lassen Sie eine Black Box ihre Investitionen laufen Für alle erfolgreichen Quant-Fonds da draußen, genauso viele scheinen erfolglos zu sein Leider für die qua Nts Reputation, wenn sie scheitern, sie scheitern große time. Long-Term Capital Management war einer der berühmtesten Quant Hedge Fonds, wie es von einigen der angesehensten akademischen Führer und zwei Nobel Memorial Preisträger Ökonomen Myron S Scholes geführt wurde Und Robert C Merton In den 1990er Jahren erzielte ihr Team überdurchschnittliche Renditen und zog Kapital von allen Arten von Investoren an. Sie waren berühmt dafür, dass sie nicht nur Ineffizienzen ausnutzten, sondern auch einen einfachen Zugang zu Kapital, um enorme gehebelte Wetten auf Marktanweisungen zu schaffen. Die disziplinierte Natur Ihrer Strategie tatsächlich die Schwäche geschaffen, die zu ihrem Zusammenbruch geführt hat Langfristige Kapitalverwaltung wurde im Frühjahr 2000 liquidiert und aufgelöst. Seine Modelle beinhalteten nicht die Möglichkeit, dass die russische Regierung auf einige ihrer eigenen Schulden verstoßen konnte. Diese ein Ereignis löste Ereignisse und a Kettenreaktion vergrößert durch Leverage-geschaffen Chaos LTCM war so stark mit anderen Investitionen tätig, dass sein Zusammenbruch betroffenen Weltmarkt S, auslösen dramatische Ereignisse Auf lange Sicht trat die Federal Reserve zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützt LTCM, um weitere Schäden zu verhindern Dies ist einer der Gründe, warum Quant-Fonds scheitern können, da sie auf historischen Ereignissen basieren Kann nicht zukünftige Ereignisse enthalten. Während ein starkes Quant-Team ständig neue Aspekte der Modelle hinzufügt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen, wenn Quant-Fonds auch überwältigt werden können, wenn die Wirtschaft und die Märkte größer sind als - die Volatilität Die Kauf - und Verkaufssignale können so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse schaffen kann. Quant-Fonds können auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als Bären-Beweis vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Vorhersage von Abschwüngen mit Derivaten und Kombinationen Hebelwirkung kann gefährlich sein Eine falsche Wendung kann zu Implosionen führen, die oft die News machen. Die Bottom Line Quantitative Anlagestrategien haben sich von hinten entwickelt Büro-Black-Boxen zu Mainstream-Investment-Tools Sie sind entworfen, um die besten Köpfe in der Wirtschaft und die schnellsten Computer nutzen, um sowohl Ineffizienzen zu nutzen und nutzen Hebel, um Marktwetten zu machen Sie können sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle haben alle richtigen Eingaben und sind flink Genug, um abnormale Marktereignisse vorhersagen Auf der Kehrseite, während die Quell-Fonds rigoros zurück getestet werden, bis sie arbeiten, ist ihre Schwäche, dass sie auf historische Daten für ihren Erfolg angewiesen sind. Während die Quant-Style-Investition ihren Platz auf dem Markt hat, ist es wichtig zu sein Sich bewusst sein, seine Mängel und Risiken Um mit den Diversifizierungsstrategien im Einklang zu stehen, ist es sinnvoll, Quant-Strategien als Investitionsstil zu behandeln und sie mit traditionellen Strategien zu kombinieren, um eine ordnungsgemäße Diversifizierung zu erreichen. Quantitative Trading Strategies. Trades basiert auf erwarteten Firmenveranstaltungen wie erwartet Fusion oder Übernahme Aktivität oder Konkurs Einreichung auch als Risiko Arbitrage. Relative Value Trading vs Direct Der Handel mit Investmentfonds-Ansätzen fällt in eine von zwei Kategorien, die Relative Value-Strategien verwenden, und diejenigen, deren Strategien als Directional charakterisiert werden. Beide Strategien nutzen Computermodelle und statistische Software stark. Strategische Value-Strategien versuchen, auf vorhersehbare Werte zu profitieren Preisverhältnisse bedeuten oft, dass die Beziehungen zwischen mehreren Vermögenswerten zum Beispiel die Beziehung zwischen kurzfristigen US-Treasury-Renditen und langwierigen US-Treasury-Bond-Renditen oder der Beziehung in der impliziten Volatilität in zwei verschiedenen Optionskontrakten führen. Richtungsstrategien, mittlerweile typischerweise Auf Trendfolgen oder anderen musterbasierten Pfaden aufzubauen, die auf eine Aufwärts - oder Abwärtsdynamik für eine Sicherheit oder einen Satz von Wertpapieren hindeuten, wetten, dass die langwierigen US-Schatzanleihen-Renditen zunehmen werden oder dass die implizite Volatilität sinken wird. Relative Value Strategiesmon Beispiele für Relative Value-Strategien beinhalten die Platzierung von rel Ative Wetten, dh Kauf eines Vermögenswertes und Verkauf eines anderen auf Vermögenswerte, deren Preise eng miteinander verknüpft sind. Geschäfts-Wertpapiere von zwei verschiedenen Ländern. Government-Wertpapiere von zwei verschiedenen Längen bis zur Fälligkeit. Corporate vs Hypothekenanleihe Wertpapiere. Die Differenz in implizite Volatilität zwischen zwei Derivaten. Equity Preise Vs Anleihe-Preise für eine Unternehmensanleihe Emittent. Corporate Anleihen Rendite Spreads vs Credit Default Swap CDS Spreads. Die Liste der potenziellen Relative Value Strategien ist sehr lange oben sind nur ein paar Beispiele Es gibt drei sehr wichtige und häufig verwendete Relative Value Strategien zu beachten Von, aber. Statistical Arbitrage Trading eine mittlere Rückkehr Trend der Werte der ähnliche Körbe von Vermögenswerten auf der Grundlage historischer Handelsbeziehungen Eine gemeinsame Form der statistischen Arbitrage, oder Stat Arb, Handel, ist bekannt als Equity Market Neutral Handel In dieser Strategie, zwei Körbe von Aktien werden ein langer Korb und ein kurzer Korb gewählt, mit dem Ziel, dass die relativen Gewichte der beiden Körbe verlassen den Fonds mit null Netto-Exposition gegenüber verschiedenen Risikofaktoren Industrie, Geographie, Sektor, etc. Stat Arb könnte auch den Handel mit einem Index gegen eine ähnlich abgestimmte ETF oder einen Index gegenüber einem einzigen Unternehmen s stock. Convertible Arbitrage Kauf von Cabriolet Anleihen von einem Unternehmen und gleichzeitig den Verkauf der gleichen Gesellschaft s Stammaktien, mit der Idee, dass, wenn die Aktie eines bestimmten Unternehmens sinken, wird der Gewinn aus der Short-Position mehr als kompensiert jeglichen Verlust an der Wandelanleihe Position, da die Cabriolet Anleihe-Wert als festverzinsliches Instrument Ähnlich kann bei jedem Aufwärtstrend der Stammaktien der Fonds von der Umwandlung seiner Wandelschuldverschreibungen in Aktien profitieren und diese Bestände zu Marktwerten um einen Betrag verkaufen, der jegliche Verluste ausschreibt Short-Position. Fixed Income Arbitrage Handel festverzinsliche Wertpapiere in entwickelten Anleihemärkten zu nutzen wahrgenommene relative Zinsanomalien Fixed Income Arbitrage Positionen ca N verwenden Staatsanleihen, Zinsswaps und Zinsfutures Ein populäres Beispiel für diese Art des Handels im Renten-Arbitrage ist der Basis-Handel, in dem man verkauft kauft Treasury-Futures und kauft eine entsprechende Menge der potenziellen lieferbaren Anleihe Hier , Man betrachtet den Unterschied zwischen dem Kassakurs einer Anleihe und dem angepassten zukünftigen s-Vertragspreis-Futures-Preisumrechnungsfaktor und den Handel der Paaren von Vermögenswerten entsprechend. Direktionale Strategien. Direktionale Handelsstrategien, mittlerweile typischerweise auf Trend-Following aufbauen Oder andere musterbasierte Pfade, die auf eine Aufwärts - oder Abwärtsdynamik für einen Sicherheitspreis hindeuten. Der direktionale Handel wird oft einen Aspekt der technischen Analyse oder des Chartings beinhalten. Dies beinhaltet die Vorhersage der Richtung der Preise durch das Studium der vergangenen Preis - und Volumenmarktdaten Die Richtung, die gehandelt wird Sei das eines Vermögenswertes selbst Impulse in Aktienkursen, zum Beispiel oder der Euro US-Dollar Wechselkurs o Ra-Faktor, der den Vermögenspreis selbst zum Beispiel direkt beeinflusst, implizite Volatilität für Optionen oder Zinssätze für Staatsanleihen. Technischer Handel kann auch die Verwendung von gleitenden Durchschnitten, Bands um die historische Standardabweichung von Preisen, Unterstützung und Widerstandsniveaus und Raten umfassen Des Wandels Typischerweise würden technische Indikatoren nicht die alleinige Grundlage für eine Anlagestrategie des quantitativen Hedgefonds darstellen. Quant Hedge Funds beschäftigen viele zusätzliche Faktoren über historische Preis - und Volumeninformationen. Mit anderen Worten: Quantitative Hedge-Fonds, die direktionale Handelsstrategien einsetzen, haben in der Regel insgesamt Quantitativen Strategien, die viel anspruchsvoller sind als die allgemeine technische Analyse. Dies ist nicht zu vermuten, dass Tag Trader möglicherweise nicht in der Lage, von der technischen Analyse im Gegenteil profitieren können, können viele Impuls-basierte Trading-Strategien profitabel sein Also für die Zwecke dieses Trainingsmoduls , Verweise auf Quant Hedge Fund Handelsstrategien werden Nicht auch technische Analysen-basierte Strategien nur. Weitere quantitative Strategien. Weitere quantitative Handelsansätze, die nicht leicht als entweder Relative Value-Strategien oder Richtungsstrategien kategorisiert werden. High-Frequency Trading, wo Händler versuchen, die Vorteile der Preisdiskrepanzen zwischen mehreren Plattformen mit vielen zu nutzen Trades während des ganzen Tages. Managed Volatility Strategien verwenden Futures und Forward-Verträge konzentrieren sich auf die Erzeugung von niedrigen, aber stabilen, LIBOR-plus absolute Renditen, Erhöhung oder Verringerung der Anzahl der Verträge dynamisch als die zugrunde liegenden Volatilitäten der Aktien-, Anleihen-und anderen Märkten verschieben Managed Volatilität Strategien haben in der Popularität in den letzten Jahren aufgrund der jüngsten Instabilität der beiden Aktien-und Anleihenmärkte gewonnen. Was ist ein Quantitative Hedge Fund Top Quantitative Hedge Funds. I in der Regel vertrauen Ihrem Buch Reccommendations, aber eine schnelle Google-Suche auf diesem sieht zweifelhafte Ansprüche Von 1000 jährlichen Renditen, etc. Sind Sie sicher über diese o Ne. Ich ziehe es vor, Asset-Klassen-Entscheidungen von der Dynamik auf der Sub-Asset-Klassen-Ebene zu trennen. Zum Beispiel könnte eine zyklische Industrie stark aufgrund seiner hohen Beta-Rallye, wenn der Markt sammelt. Nehmen Sie die idiosynkratischen Renditen, berechnen Sie die 2-12 Monatsrendite zuerst Monat neigt dazu, irgendeine mittlere Reversion zu haben, skaliere das durch die idiosynkratische Volatilität Einmal im Monatmonat gewannen sie sich so häufig wie deine traditionellen Signale zu ändern, diese in eine Z-Punktzahl umzuwandeln, die in einem anderen Teil des View-Bauvorgangs verwendet werden kann Bilden ein Portfolio der Top 25, Bottom 25 und Middle 50 und verfolgen die Performance Sie können dies in jeder Asset-Klasse oder über alle Asset-Klassen zu tun. Sie könnten auch einige Ansichten auf einer Asset-Klasse Ebene sowie mit einem ähnlichen Ansatz Der Trick ist dann Methoden, um zusammen zu kombinieren Black-Litterman Entropy Pooling Sobald Sie eine Methode haben, um unterschiedliche Arten von Ansichten zusammen zu kombinieren, können Sie leicht integrieren Mittel-Reversion und Impuls-Strategien in Ein Portfolio. Bei SensoBeat gehen wir davon aus, dass es einen Momentum für Nachrichten gibt, und wir versuchen, diesen Impulsbestand zu erleben. Wir machen es nur für Aktien, können aber auch an andere Felder angepasst werden, solange sie ein Buzz haben können Von der Verwendung für Algo-Trading, die für Sie relevanter ist, aber macht es vollautomatisch war ein großes Problem E g das Gefühl einer Nachricht ist positiv, aber wenn es die Erwartungen vermisst, ist der Effekt negativ Wir beschlossen, für zu gehen Ein Entscheidungshilfe-Tool, dass der Trader die endgültige Entscheidung aussieht, wäre interessant zu hören, was professionelle Algo-Händler an die idea. Anon denken. Wie ich in meinem Buch erwähnt habe, finde ich selten eine veröffentlichte Strategie, die gewinnbringend ist Ich stehe sogar auf Backtesting, ganz zu schweigen von Live-Trading Also habe ich gewonnen t zu viel Gewicht auf die 1000 Anspruch Die wichtige Abnahme aus dem Buch ist einige Techniken, die ich nicht wissen, bevor ich kann ändern und verbessern auf Ernie. John Vielen Dank für Ihre Idee Eigentlich erinnert mich das an eine ganze cla Ss von Impulsstrategien, die ich gelesen habe, im Grunde ein kurzfristiges Portfolio zu halten, das auf einigen einfachen Ranking-Kriterien basiert, wie die zurückgebliebenen Renditen, wie Sie vorgeschlagen haben. Anscheinend funktioniert das nicht nur in Aktien, sondern auch bei Rohstoffen Futures zu Google das Papier von Joelle Miffre und Georgios Rallis nannte Momentum in Commodity Futures Markets. Das Problem für mich, aber nicht unbedingt für Pensionsfonds ist, dass die Haltedauer zu lang ist und die Rendite vergleichsweise niedrig ist. Die lange Haltedauer bedeutet zwangsläufig, dass das Portfolio eine Zwischenvolatilität erleidet und damit die Unterdrückung unterdrückt Sharpe Ratio Das ist nicht zu sagen, dass Ihr Vorschlag zwangsläufig dieses Problem hat Ernie. Guy, Vielen Dank für das Teilen Ihres Produktes mit uns In diesem Zusammenhang sollte ich erwähnen, dass das Unternehmen Ravenpack hat eine ähnliche News-Stimmung Indikator, die ich glaube, kann für algorithmische verwendet werden Handel und Ravenpacks Indikatoren können in die Alphacet Discovery s Plattform integriert werden. Auch wenn man sich für Neuigkeiten interessiert Das Internet, aber nicht unbedingt aus finanziellen Newswire, bietet das Unternehmen Recorded Future auch ähnliche Stimmungsdaten über eine API, die für algorithmische Trading geeignet ist. Ernie, Vielen Dank für den Hinweis auf Ravenpack Sie tun Stimmungsanalyse, die ein paar andere Unternehmen so gut Sie alle versuchen zu Entscheiden, ob eine Nachricht positiv ist oder nicht SensoBeat versucht, eine andere Frage zu beantworten, wie viel hat die Nachricht in Echtzeit verbreitet Soweit wir wissen, dass diese Informationen nicht für Händler verfügbar sind 2 ähnliche Artikel aus 2 verschiedenen Unternehmen können sehr unterschiedliche Verbreitung haben Und daher unterschiedliche Auswirkungen auf die Aktie Wenn der Trader eine Nachricht aus seinem Lieblings-Feed liest er nicht wissen, ob diese Nachricht jetzt beginnt zu verbreiten, ist es bereits all-over im Internet, und so on. Guy, Das ist sicherlich ein Interessantes Merkmal Gut zu wissen, dieses Produkt existiert Ernie. Die Sache mit Impuls ist, dass es weiter gehen und gehen kann oder es kann ein dud Die beste Regel, die ich finden, um Impuls-Strategien zu handeln ist jus T verwalten Sie Ihre Ausgänge und setzen Sie nie ein Ziel Das Sprichwort beschränken Sie Ihre Verluste und lassen Sie Ihren Gewinn laufen kann einfach sein, aber es ist so wahr. Eine andere Idee, die ich von TraderFeed vor langer Zeit abgeholt habe, ist 1 identifizieren einen Trend und 2 geben Sie an Eine Gegen-Tendenz Effektiv, den Kauf auf lokalen Minima in einem Bullenmarkt, zum Beispiel. Faizul Ramli sagte. This ist so ein rechtzeitiger Artikel Ich war wieder lesen Sie Ihr Buch wieder und Sie schlug vor, dass, wenn man ein niedriges Niveau an Kapital, Strategien hat Mit Hebelwirkung wie Futures und Forex sind wahrscheinlich die besten zu beginnen mit Allerdings hatte keine Erfahrung im Handel Futures oder Forex, was würden Sie empfehlen, die beste Buch-Website zu beginnen mit. Paul, ja, mit Impuls-Strategien I Habe gerne Stop-Loss, aber kein Profit-Ziel Umgekehrt, mit Umkehr-Strategien, die ich gerne Gewinnziel haben, aber kein Stop-Loss. However, so wie ein häufig rekrutiert Profit Ziel kann tatsächlich als Stop-Loss zu handeln, kann eine häufig rekrutierte Stop-Loss ein Gewinnziel auch. H Ich Faizul, in Bezug auf den Handel Futures, können Sie mit Joe Duffy's Buch beginnen, wie ich empfohlen. Für FX, lernte ich alles, was ich weiß, auf den Job und von meinem Ex-Partner in meinem Hedge-Fonds Vielleicht können einige Leser hier ein gutes vorschlagen Buch. Faizul Ramli sagte. Thanks Ernie Just bestellt das Buch heute so hoffentlich wird es in einer Woche s Zeit oder so. Geben Sie eine Website, die s gut, wie es wirklich beginnt von den Grundlagen. Ernie, fühlen Sie sich, dass mittlere Reversion isn ta Gute Strategie in Forex Ich habe versucht ziemlich hart backtesting EUR USD Daten auf der Suche nach mittleren Reversion in verschiedenen Zeitskalen, mit Mischungen von Oszillatoren, und fand nichts nützliches Vielleicht ist es, weil Devisenmärkte sind so groß sie sind nur wirklich von aktuellen Nachrichten bewegt, nicht Stochastische Handelsmuster. Es gibt Mittelwerdenstrategien, die in FX arbeiten, aber EURUSD ist kein guter Kandidat. Man muss nach Ländern suchen, deren ökonomische Indikatoren stärker kointegriert sind Ernie. Mark Ambrose sagte. Für mehr Impuls auf deinem Für Ex Trading, Besuch i l0.habe hast du jemals in Gaußsche Funktionen geschaut. Gary, Viele von uns Quants haben Gaußer in vielen Formen verwendet, aber vielleicht können Sie genauer sein, wie seine Verwendung im Momentum Kontext Vielleicht zeigen Sie auf eine Online-Referenz Ernie. Hi Ernie, ich bin ein großer Fan von deinem Buch und diesem Blog, aber ich konnte keinen Weg finden, deinen Fonds zu verfolgen. Wo kann ich das sehen, dass bitte. Hi Ice, bitte mailen Sie mir privat Danke, Ernie. Hey Ernie du hast mich gerade berühmt gemacht, weil ich in den letzten paar Jahren meistens über Forex gelesen habe, sowie verschiedene Impuls-Techniken mit einem Demokonto ohne konsequente Erfolge zu üben. Das einzige Buch, das ich mehr oder weniger interessant fand, zu lesen Bekomme ein gutes Verständnis von all dem Zeug war Day Trading und Swing Trading der Devisenmarkt, von Kathy Lien, aber wieder, es ist nur ein Lernen der Grundlagen Buch. About Impuls-Techniken, um den fx Markt Ich denke, rein mechanische Methoden per se Ich arbeite nicht aka Handelssysteme, die Sie normalerweise finden Viele fxforums Sie müssen zuerst identifizieren Momente oder Situationen, wenn ein Trend wird wahrscheinlich passieren, aufgrund von externen Ereignissen, die berücksichtigt werden müssen, nachdem die Londoner nach NY offen nach News-Release wie NFP oder aufgrund von technischen Veranstaltungen wie Master Kerzen Preis Ohne vorhergehende Balken Maximale oder Minimums zu überschreiten, dann brechen sie heftig aus Vielleicht gibt es andere Möglichkeiten, um Trends zu identifizieren, aber bin nicht bewusst von ihnen, also wenn jemand weiß, ich wäre wirklich glücklich zu wissen. Am kein Experte, aber nach dem Lesen Ernie s komplette Blog, finde ich die Paar-Trading-Ansatz viel fester für meinen Geschmack, und wenn auf Forex angewendet, ich denke, es könnte eine schöne Art und Weise für den kleinen Spekulanten zu versuchen, ohne eine große Anforderung an Kapital, weil einige Broker können Sie zu Handel mit Mini-und Micro-Lose Mini 10 000 Mikro 1000 Ich eI wird Sie auch Ernie. What ist Ihr nehmen auf Katalysatoren wie Gewinn-Releases, wenn es darum geht, Reversion Lager Swing-Trading-Systeme Haben Sie alle statistischen tes getan Ting und beschlossen, 1 Geben Sie keine Aktien, die zu berichten müssen, bevor Sie d erwarten, zu beenden 2 Geben Sie kleinere Positionen immer noch Hoffnung für mittlere Reversion 3 Geben Sie egal was auf Preis-Aktion ignoriert jede news. Mark, würde ich vermeiden, in Positionen zu gehen Von Aktien, die angekündigt haben oder erwartet werden, um Verdienste für Mittel-Rückkehr-Strategien Ernie bekannt zu geben. Ich würde vermeiden, in Positionen von Aktien einzugehen, die angekündigt haben oder erwartet werden, um Einkommen für Mittel-Rückkehr-Strategien bekannt zu geben. Ich habe Vermeidung von Einkommen, aber meine Vermutung würde Sei, dass es dort immer noch positive Erwartung gibt es nur viel mehr Volatilität Ich hatte eine harte Zeit bekommen Einkommen Termine für eine groß genug Datensatz, um tatsächlich zu testen, dass - waren Sie in der Lage, backtest this. Free Handel die Chancen Vollständige statistische Zentrum für saisonale Und statistische Muster für Dow, SP, Nasdaq, Dax Suchen Sie Ihre besten Handelsmuster Wahl Monat, Tag des Monats, Ablauf Wochen, Mondphase, Präsidentschaftszyklus, Politik usw. Extr Ein Werkzeug 1 Was ist, wenn Rückkehr n Tage nach, wenn Änderung 2 ist Erstaunliche und profitable Intraday-Statistiken 3-Tage-Vorhersage für Dax und Nasdaq Versuchen Sie es und profitieren Kommentare und Anregungen sind willkommen. Mark, Haben Sie gehört, PEAD Post Earnings Ankündigung Drift Research zeigt, dass Preis Wird nicht bedeuten, nach der Gewinnmitteilung zurückzukehren. Ich habe solche Situationen durch Web-Scrapping-Daten aus. Vielen Dank für Ihre Antworten, Ernie Wenn es um PEAD geht und bedeuten Reversion-Tests mit geschabten Daten, was war die durchschnittliche Haltezeit für Ihre Strategie B und wie viele Tage vor oder nach dem Einkommen würde ausgeschlossen werden. Mehr der PEAD Forschung las ich über Gespräche über eine Drift dauerhafte 3-12 Monate, während meine mittlere Reversion Swing Trades don t letzten länger als 4 Tage. A eine ähnliche Frage zu Mine wurde in Ihrem Blog bei vivkrish. Mark aufgeworfen, ich kann Ihnen die genaue Haltedauer meiner Strategie bekannt geben, aber ich kann Ihnen sagen, dass die Zeitskala ganz ähnlich zu Ihren Mittelwerden ist. Die Dynamik kann nicht Vielleicht dauert es mehr als 3 Monate, da es eine Gewinnmitteilung alle 3 Monate gibt, die einen neuen Trend auslösen wird. Ernie, finde ich, dass profitable Impulshandelsstrategien für Portfolios von Futures, sind nicht unmöglich schwierig zu finden Typischerweise haben sie einen durchschnittlichen Gewinner Handel Halten Sie Zeit von 25-100 Tagen und eine durchschnittliche verlierenden Handel Haltezeit von 5-25 Tage Weil sie Verlierer schneiden und lassen Sie die Sieger laufen. Even das Lehrbuch dreifach gleitenden durchschnittlichen System ist solide profitabel, auch mit pünktlich großen Provisionen und Schlupf, wenn getestet auf Ein diversifiziertes Portfolio von 50 Futures-Märkten Achten Sie darauf, ein weltweit diversifiziertes Portfolio zu nutzen, um mehr von diesem Free-Lunch-Noncorrelation zu bekommen. Passen Sie die Parameter an, um 75 Tage Hold-Zeiten für den Gewinn von Trades zu erhalten, voila Profits. Ein weiteres einfaches und profitables Impuls-System für Futures erscheint auf Ed Seykota s Website Er nennt es Unterstützung und Widerstand, aber es ist tatsächlich ein klassisches Breakout-System gehen lange, wenn der Preis durch oben Widerstand widerspricht, etc. With wha T Art von Kapital haben Sie es möglich Start-Prop-Trading-Tag Handel für ein living. With einige upfront Kapital benötigt nur um in der Lage sein, Tag-Handel in den meisten Börsen und viele Macho Hedge-Fonds glücklich mit 4 über 3-Monats-LIBOR in diesen Tagen Erwähnen sie als Indikator für eine ehrgeizige noch möglicherweise realistisch der Leistungserwartung - beachten Sie, dass LIBOR auch in diesen Tagen ziemlich niedrig ist, realistisch denken Sie, dass es eine schlechte Periode und fundamental anders ist als die Zeit, in der Sie Ihr eigenes Geschäft gründen. Wurden wir reden Etwa ein knappes Minimum von 100-150k verfügbar rein für den Start. Pumpernickel, Vielen Dank für Ihre Referenzen Sie klingen sehr interessant Ernie. Anon, Es ist möglich, eine lebende Trading 100-150K Hauptstadt zu machen, aber offensichtlich nicht, wenn die Hebel-Rückkehr ist 5 Es wäre eine einfache Berechnung, um die Renditen zu finden, die für das Überleben benötigt werden, sobald Sie den Gewinn definieren, den Sie Ernie brauchen. Danke für die Besprechung von Duffys Buch Ich habe einige interessante Falten dort gefunden Manny. Many sehr direktional Niedrige Vol-Trends treten in der über Nacht Handelssitzung von Index-Futures auf, zum Beispiel die 9 15pm bis 7am BST für SP 500 Index-Futures, typischerweise als Umkehrung nach sehr großen Bewegungen, so lange gehen, wenn der Trend bewegt sich weitgehend nach unten und gehen kurz Wenn der Trend verschieben ist weitgehend up. Sorry ich meinte GMT die Strategie ist richtig though. Hi DP, Vielen Dank für die Futures-Tipp wird Backtest dies irgendwann Ernie. from meiner Erfahrung, Impuls sind viel einfacher zu finden als mittlere Reversion-Strategien für Rohstoffe Futures. Anon, ja, ich bin mit dir einverstanden Mittler-Reversion arbeitet hauptsächlich für einzelne Bestände, während Impulse hauptsächlich für Futures und Währungen geeignet sind. Ernie. Ich kann schätzen, warum du nicht dazu neigen kannst, adaptive Strategien zu verwenden, besonders wenn man die Regalwerkzeuge einsetzt Wie die neuronale Werkzeugkiste in Matlab Ihre neuronalen Netze, die meistens im Back-Propagation-Modus trainieren, durch jahrelange Daten verbrennen, und Ihr Out-of-Sample-Dataset ist bedeutungslos, da das Modell statisch ist und sich nicht anpassen kann Um die über Nacht Lücke in Futures und Währungen zu lösen, beschloss ich, neuronale Netze einen weiteren Schuss zu geben, und fuhr fort, meine eigene Verwendung von Kompressionstechnologie zu entwerfen, ich schaffte es, einen zu bauen, der durch die minimale Datenmenge brennt, zB etwa 2 Monate mit stündlichen Stäben Mit 5 Jahren Daten, und dann jede neue Vorhersage ist out-of-Probe und das Netz integriert neue Bars in Richtung der nächsten Vorhersage Am Ende des Tages, das Netz retrainiert sich gründlich und versuchen, die Eröffnungsbar für die nächste vorauszusagen Morgen, und dann geht zurück auf die Vorhersage intraday schließt bars. I sehen mechanische Systeme als Sprichwort zu einem Sprinter, um intensiv für 4 Jahre zu trainieren, dann fallen aus den Augen und gehen auf eine Binge für ein Jahr, wieder auftauchen, sofort wieder auf die Strecke Und du solltest erwarten, die Goldmedaille zu gewinnen Unwahrscheinlich zu passieren Wir müssen unser Wissen ständig aktualisieren, um über die Zukunft nachzudenken. Seither ist es ein reibungsloses Segeln für über Nacht Lücken in FX und Futures trading. Hi Jay, Vielen Dank für Teilen y Unsere verbesserte neuronale Netto-Trainingsmethode mit uns. Es ist erfreulich zu hören, dass jemand tatsächlich adaptive Methoden Arbeit gemacht hat, um im Handel zu profitieren. Allerdings gibt es einige Leute, die mir erzählten, dass sie ganz einfache technische Indikatoren benutzt haben, um die über Nacht Lücke zu handeln Futures und FX, und in der Tat habe ich eine solche Methode, die sehr schöne Ergebnisse zu produzieren, getestet Vielleicht sind anspruchsvolle Maschinen Lernmethoden sind nicht unbedingt notwendig, um konsistente Ergebnisse für diese besondere Marktchance zu produzieren. In heute s Financial Times. Please respektieren s ts cs Und Copyright-Politik, die Ihnen erlauben, Links zu teilen, kopieren Sie Inhalte für den persönlichen Gebrauch verteilen Sie begrenzte Auszüge E-Mail, um zusätzliche Rechte zu kaufen oder diesen Link zu verwenden, um auf den Artikel zu verweisen. Als das neue Geld hereinkam, beharrt Madoff, dass er weiterhin seine legitime Anlagestrategie einsetzen möchte , Die auf einer so genannten Black Box basierte eine komplexe Technik, die auf Computing-Algorithmen, um Trades zu wählen, bevor ich hatte Half bei der Entwicklung von Produkten für die Chicago Board Options Exchange für den Indexhandel Ich hatte ein Modell für dieses Geschäft gebaut, er sagt Also ich dachte, ich würde zusammen ein Portfolio von SP 500 Aktien, mit 85 Prozent Exposition, dann verwendet OEX der SP 100 Index Positionen als Hedge. This Art von Jargon klingt unverständlich für Nicht-Banker, ist aber ganz typisch und glaubwürdig an der Wall Street, und Madoff liefert es ohne fehlt ein Beat Ist er lügen Es ist unmöglich zu sagen, aber wie er spricht, wird er so Animiert, dass die Farbe in seine Wangen spült. But das Problem mit meiner Black Box war, dass es funktionieren, müssen Sie Volatilität, Lautstärke und Dynamik haben Und natürlich haben wir nicht, dass bald, nachdem Madoff nahm in diesem neuen Zustrom von Kapital , Die Märkte wurden beruhigt, die seine Black-Box-Strategie von der Gewinnung von Gewinnen verhinderte Doch seine neuen Kunden erwarteten großzügige Renditen, und waren bald anspruchsvolle Rücknahmen. Hi Ernie, können Sie bitte teilen einige der Techniken, um die FX über Nacht Lücken zu handeln S Ich kaufte Ihr Buch und warte auf Lieferung. Ali, Ein Beispiel für die über Nacht Lücke Momentum ist die London Breakout-Strategie diskutiert in den Kommentar von Bernd referenziert in meinem Blog Post Ernie. Ok so lass mich mich in die Schuhe eines neuen Händlers mit Nicht so viel Kapital und nicht viel Erfahrung, lass es uns sagen, 10 oder 20k, nur versuchen, eine schöne Rückkehr auf seine Ersparnisse zu bekommen, nicht ein Leben aus dem Handel machen. Der Trader findet ein Modell, das rentabel ist, hat er nicht Die Ressourcen, um ihr System mit matlab zu automatisieren, muss dafür bezahlen, dass es in der Lage ist, mit der Broker-Plattform zu interagieren. Der Trader wird seine Tätigkeit in Forex entwickeln, zum Beispiel wegen der besseren Bedingungen, um seine ihr Kapital eine 20 unverdiente Rückkehr zu nutzen In forex - 40 wenn die Hebelwirkung 1 2 ist, was eine ganz konservative Hebelwirkung ist. Was wäre die beste Wahl für diesen Trader, um die Strategien zu backtest Wenn diese Person Teilzeit handelt und tut es im 4hr Zeitrahmen zum Beispiel, wird es Dürfte ein hohes sh erreichen Arpe-Verhältnisse oder ist das nur umgekehrt korreliert mit dem Zeitrahmen. Ich frage darüber, weil, wenn Sie 500k oder 1Million oder mehr haben, kann es rentabel sein, 10 oder 15k in die Automatisierung Ihrer Operationen zu investieren, noch mehr, aber wenn Sie ein 20k sind Trader, das würde einfach Ihr Kapital abtropfen. Vielen Dank im Voraus Ernest. hello M Chan, ich habe Trading-Strategien auf nah an nahen Daten für etwa ein Jahr entwickelt und ich bin auf der Suche nach Trading intraday 1 Stunde Bars kennen Sie wissen, dass jedes Buch waren Ich könnte die Grundlagen der Techniken finden Für das Beispiel, was sind die Schlupfannahmen Welche Art von Auftragsabwicklung sollte ich für Backtest-Handel auf dem nächsten Bar-Eröffnungspreis, VWAP etc. verwenden. Vielen Dank im Voraus. Ich gehe davon aus, dass, wenn Sie sagte, es in 4 Hr Zeitrahmen, du meinst diese Händlerforschung und versende eine Bestellung mit diesen 4 Stunden Nicht, dass der Trader viele Trades innerhalb dieser 4 Stunden ausführen Wenn ja, dann kann der Trader Excel oder ein Standard-FX-Automatisierungsprogramm wie Metatrader verwenden, um die Strategie zu automatisieren Eigentlich , Wenn der Trader ist gut bei der Programmierung aber kurz von Bargeld, kann sie R stattdessen verwenden. Hi Anon, Eigentlich können Sie nur backtest, welche Reihenfolge Arten werden die besten Backtest Ergebnisse. Als für Schlupf, ist es gleich die Hälfte des Angebots - Weist verbreitet, vorausgesetzt, dass Ihre Bestellgröße ist nicht größer als die typische Gebot fragen size. Thanks Ernie, Irgendwelche empfohlene Lesung Ich bin nicht auf der Suche nach Strategien, sondern für Methoden. Anon, ich lerne die meisten dieser Ausführung-bezogenen Fragen aus dem tatsächlichen Handel Wenige Bücher werden auf solche Details gehen Allerdings können Sie sich die Trading und Exchanges Buch auf meiner empfohlenen Liste auf meinem Blog s rechten Sidebar - es macht eine gute Arbeit zu erklären, die Markt-Mikrostruktur Ernie. Do denkst du, dass es möglich ist Finden Sie gute Mittel, um Strategien in Futures zurückzukehren, das ist eine gute Frage. Anon, ja, es gibt gute Mittel-Rückkehr-Strategien in Aktienindex-Futures Ernie. i gerade erst begonnen Blogging auf dieser Plattform vor ein paar Tagen und suchte wie gesinnte Menschen zu Lesen und folge diesen Blick l Ike ein großartiges blog. you re mehr als willkommen, um auf meiner Seite zu kommentieren und ich werde vorwärts schauen, um mehr Sachen von Ihnen zu lesen. Sie können sehen, wie der Impuls in der fx von diesem Programm arbeitet. Sie haben irgendeine Erfahrung, die co sucht - integrierte Währungspaare Glaubst du, wir können das Konzept des Paar-Trades auf co-integrierte Währungspaare anwenden, genau wie Aktien etfs. Adrian, Sicher, Sie können cointegrierende FX-Paare auch Ernie finden. Es scheint viele Studien über die Rentabilität zu sein Der Paar-Handel für Aktien etfs aber nicht für FX. Do haben Sie irgendwelche Verweise auf Papiere, die solche Studien für FX-Paar-Trading durchgeführt haben. Es scheint Pair Trading mit Aktien etf scheint mehr geradlinig als FX, in Bezug auf Position Sizing. Say Finden wir eine cointegrierte FX-Paar mit verschiedenen Basis-Währungen, und wenn wir wollen, zu sagen, nur USD10000 auf jedem langen kurzen Bein, wie viele Lose sollten wir für jedes Bein. Hope, um Ihren Rat auf diesem Tks. Hi Adrian, Wenn dann US 10.000 entspricht 13.333 Einheiten. Sie haben Um beide Seiten des Paares zu USD zuerst zu konvertieren, bevor sie sie durch die üblichen Paarhandelsstrategien laufen. Anstatt, Papiere auf FX-Paarenhandel zu lesen, empfehle ich, oben auf grundlegendem FX-Handel zu lesen Für zB Lernmaterialien für FINRA Reihe 34 Prüfung am Anfang, Vielen Dank für die Herstellung eines sehr informativen Blog im Kämpfen ein bisschen mit, wie man cointegrierte Paare und Drillinge in Futures zu finden, aber Sie wieder letzten Kommentar re Notwendigkeit, um zu konvertieren, um Wert in Forex kann geholfen haben, bevor die Prüfung für die Kointegration oder sogar Paerson sr, sollte ich zuerst Multiplizieren Sie die verschiedenen Verträge mit ihrem Dollarwert, um sie zum Beispiel in Dollar zu bringen, multiplizieren Sie den ES-Vertrag mit 50 und die ENQ um 20 Ich würde dann ein Hedge-Verhältnis auf diese Werte anwenden, bevor ich getestet habe Versuchen, einen Aktienindex zu einer Währung oder Ware zu vergleichen. Hi Mike, Wenn der Multiplikator eine Konstante ist, wie es der Fall für eine Zukunft oder ETF ist, die an einer US-Börse gehandelt wird, wird das Hedge-Verhältnis darauf achten Ically. If der Multiplikator variiert wie eine Fremdwährung, wo die Zitat Währung ist nicht USD, dann müssen Sie die Zeitreihen mit dem FX-Rate zurück zu USD zuerst umwandeln, weil die PL dieses Paares auf die Zitat-Währung lautet Sie erläutern, warum Für Futures, die Über Nacht Lücke ist offensichtlich Viele Futures-Kontrakte Handel fast 24 Stunden auf Globex Gibt es eine Konsens-Definition der offenen und schließen in diesen Märkten, um Lücken zu definieren. Hi ezbentley, Die Lücke in Futures bezieht sich auf die Öffnen und schließen der Grubenhandel Ernie. Ernie, denkst du, ist eine gute Idee, Impulsstrategie bei Veranstaltungen wie z. B. nonfarm Gehaltslisten Ankündigung anzuwenden Ich weiß, dass viele Händler diese Technik verwenden, um manuell handeln Von der anderen Seite gibt es viele hoch Häufigkeitshändler, die das gleiche tun und mit Technologie mit niedriger Latenz arbeiten. Was ist der Punkt, um mit ihnen zu konkurrieren, wenn diese Jungs immer schneller handeln. Inte, ich habe in dieser kurzen Zeitskala viel Alpha gefunden. Aber das ist, weil wir Niemals vorgeben, HFT Ernie zu sein. Der Logical Trader von Mark Fisher hat einige SIGNALE, um für Momentum Trading Strategies zu spielen. Paul Tudor Jones empfiehlt dies als eines seiner Lieblings-Handelsbücher und hat einen Auszug am Anfang des Buches. Sie können auch Folgen Sie einem Blog auf ELITE Trader die ACD-Methode - das ist der längste Thread auf jede Strategie auf Elite Trader Die Jungs auf diesem Blog sind manuelle Händler, aber automatisierte Händler mögen viele dieser Ideen und systematisieren. Thanks für den Tipp, Harry Ich werde das überprüfen Ernie. Beginner s Guide to Quantitative Trading. In diesem Artikel werde ich Ihnen vorstellen, einige der grundlegenden Konzepte, die ein Ende-zu-Ende quantitativen Handelssystem begleiten Diese Post wird hoffentlich zwei Zielgruppen dienen Der erste wird Seien Sie Einzelpersonen, die versuchen, einen Job an einem Fonds als quantitativen Händler zu erhalten. Der zweite wird Einzelpersonen sein, die versuchen möchten, ihre eigenen Einzelhandelsalgorithmischen Handelsgeschäfte einzurichten. Wichtigster Handel ist ein äußerst anspruchsvolles Gebiet Von quant finance Es kann eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen, um das notwendige Wissen zu gewinnen, um ein Interview zu bestehen oder eigene Trading-Strategien zu konstruieren. Nicht nur das, sondern erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse, zumindest in einer Sprache wie MATLAB, R oder Python Doch da die Handelshäufigkeit der Strategie zunimmt, werden die technologischen Aspekte viel wichtiger. Das Vertraut mit CC wird von größter Bedeutung sein. Ein quantitatives Handelssystem besteht aus vier Hauptkomponenten. Strategie Identifizierung - Finden einer Strategie, Ausnutzung einer Kante und Entscheidung on trading frequency. Strategy Backtesting - Obtaining data, analysing strategy performance and removing biases. Execution System - Linking to a brokerage, automating the trading and minimising transaction costs. Risk Management - Optimal capital allocation, bet size Kelly criterion and trading psychology. We ll begin by taking a look at how to identify a trading strategy. Strategy Identification. All quantitati ve trading processes begin with an initial period of research This research process encompasses finding a strategy, seeing whether the strategy fits into a portfolio of other strategies you may be running, obtaining any data necessary to test the strategy and trying to optimise the strategy for higher returns and or lower risk You will need to factor in your own capital requirements if running the strategy as a retail trader and how any transaction costs will affect the strategy. Contrary to popular belief it is actually quite straightforward to find profitable strategies through various public sources Academics regularly publish theoretical trading results albeit mostly gross of transaction costs Quantitative finance blogs will discuss strategies in detail Trade journals will outline some of the strategies employed by funds. You might question why individuals and firms are keen to discuss their profitable strategies, especially when they know that others crowding the trade may stop the strategy from working in the long term The reason lies in the fact that they will not often discuss the exact parameters and tuning methods that they have carried out These optimisations are the key to turning a relatively mediocre strategy into a highly profitable one In fact, one of the best ways to create your own unique strategies is to find similar methods and then carry out your own optimisation procedure. Here is a small list of places to begin looking for strategy ideas. Many of the strategies you will look at will fall into the categories of mean-reversion and trend-following momentum A mean-reverting strategy is one that attempts to exploit the fact that a long-term mean on a price series such as the spread between two correlated assets exists and that short term deviations from this mean will eventually revert A momentum strategy attempts to exploit both investor psychology and big fund structure by hitching a ride on a market trend, which can gather momentum in one direction, and follow the trend until it reverses. Another hugely important aspect of quantitative trading is the frequency of the trading strategy Low frequency trading LFT generally refers to any strategy which holds assets longer than a trading day Correspondingly, high frequency trading HFT generally refers to a strategy which holds assets intraday Ultra-high frequency trading UHFT refers to strategies that hold assets on the order of seconds and milliseconds As a retail practitioner HFT and UHFT are certainly possible, but only with detailed knowledge of the trading technology stack and order book dynamics We won t discuss these aspects to any great extent in this introductory article. Once a strategy, or set of strategies, has been identified it now needs to be tested for profitability on historical data That is the domain of backtesting. Strategy Backtesting. The goal of backtesting is to provide evidence that the strategy identified via the above process is profitable when applied to both hi storical and out-of-sample data This sets the expectation of how the strategy will perform in the real world However, backtesting is NOT a guarantee of success, for various reasons It is perhaps the most subtle area of quantitative trading since it entails numerous biases, which must be carefully considered and eliminated as much as possible We will discuss the common types of bias including look-ahead bias survivorship bias and optimisation bias also known as data-snooping bias Other areas of importance within backtesting include availability and cleanliness of historical data, factoring in realistic transaction costs and deciding upon a robust backtesting platform We ll discuss transaction costs further in the Execution Systems section below. Once a strategy has been identified, it is necessary to obtain the historical data through which to carry out testing and, perhaps, refinement There are a significant number of data vendors across all asset classes Their costs generally scale wit h the quality, depth and timeliness of the data The traditional starting point for beginning quant traders at least at the retail level is to use the free data set from Yahoo Finance I won t dwell on providers too much here, rather I would like to concentrate on the general issues when dealing with historical data sets. The main concerns with historical data include accuracy cleanliness, survivorship bias and adjustment for corporate actions such as dividends and stock splits. Accuracy pertains to the overall quality of the data - whether it contains any errors Errors can sometimes be easy to identify, such as with a spike filter which will pick out incorrect spikes in time series data and correct for them At other times they can be very difficult to spot It is often necessary to have two or more providers and then check all of their data against each other. Survivorship bias is often a feature of free or cheap datasets A dataset with survivorship bias means that it does not contain asset s which are no longer trading In the case of equities this means delisted bankrupt stocks This bias means that any stock trading strategy tested on such a dataset will likely perform better than in the real world as the historical winners have already been preselected. Corporate actions include logistical activities carried out by the company that usually cause a step-function change in the raw price, that should not be included in the calculation of returns of the price Adjustments for dividends and stock splits are the common culprits A process known as back adjustment is necessary to be carried out at each one of these actions One must be very careful not to confuse a stock split with a true returns adjustment Many a trader has been caught out by a corporate action. In order to carry out a backtest procedure it is necessary to use a software platform You have the choice between dedicated backtest software, such as Tradestation, a numerical platform such as Excel or MATLAB or a full cu stom implementation in a programming language such as Python or C I won t dwell too much on Tradestation or similar , Excel or MATLAB, as I believe in creating a full in-house technology stack for reasons outlined below One of the benefits of doing so is that the backtest software and execution system can be tightly integrated, even with extremely advanced statistical strategies For HFT strategies in particular it is essential to use a custom implementation. When backtesting a system one must be able to quantify how well it is performing The industry standard metrics for quantitative strategies are the maximum drawdown and the Sharpe Ratio The maximum drawdown characterises the largest peak-to-trough drop in the account equity curve over a particular time period usually annual This is most often quoted as a percentage LFT strategies will tend to have larger drawdowns than HFT strategies, due to a number of statistical factors A historical backtest will show the past maximum drawdown, wh ich is a good guide for the future drawdown performance of the strategy The second measurement is the Sharpe Ratio, which is heuristically defined as the average of the excess returns divided by the standard deviation of those excess returns Here, excess returns refers to the return of the strategy above a pre-determined benchmark such as the S slippage, which is the difference between what you intended your order to be filled at versus what it was actually filled at spread, which is the difference between the bid ask price of the security being traded Note that the spread is NOT constant and is dependent upon the current liquidity i e availability of buy sell orders in the market. Transaction costs can make the difference between an extremely profitable strategy with a good Sharpe ratio and an extremely unprofitable strategy with a terrible Sharpe ratio It can be a challenge to correctly predict transaction costs from a backtest Depending upon the frequency of the strategy, you will ne ed access to historical exchange data, which will include tick data for bid ask prices Entire teams of quants are dedicated to optimisation of execution in the larger funds, for these reasons Consider the scenario where a fund needs to offload a substantial quantity of trades of which the reasons to do so are many and varied By dumping so many shares onto the market, they will rapidly depress the price and may not obtain optimal execution Hence algorithms which drip feed orders onto the market exist, although then the fund runs the risk of slippage Further to that, other strategies prey on these necessities and can exploit the inefficiencies This is the domain of fund structure arbitrage. The final major issue for execution systems concerns divergence of strategy performance from backtested performance This can happen for a number of reasons We ve already discussed look-ahead bias and optimisation bias in depth, when considering backtests However, some strategies do not make it easy to test for these biases prior to deployment This occurs in HFT most predominantly There may be bugs in the execution system as well as the trading strategy itself that do not show up on a backtest but DO show up in live trading The market may have been subject to a regime change subsequent to the deployment of your strategy New regulatory environments, changing investor sentiment and macroeconomic phenomena can all lead to divergences in how the market behaves and thus the profitability of your strategy. Risk Management. The final piece to the quantitative trading puzzle is the process of risk management Risk includes all of the previous biases we have discussed It includes technology risk, such as servers co-located at the exchange suddenly developing a hard disk malfunction It includes brokerage risk, such as the broker becoming bankrupt not as crazy as it sounds, given the recent scare with MF Global In short it covers nearly everything that could possibly interfere with the trading imp lementation, of which there are many sources Whole books are devoted to risk management for quantitative strategies so I wont t attempt to elucidate on all possible sources of risk here. Risk management also encompasses what is known as optimal capital allocation which is a branch of portfolio theory This is the means by which capital is allocated to a set of different strategies and to the trades within those strategies It is a complex area and relies on some non-trivial mathematics The industry standard by which optimal capital allocation and leverage of the strategies are related is called the Kelly criterion Since this is an introductory article, I won t dwell on its calculation The Kelly criterion makes some assumptions about the statistical nature of returns, which do not often hold true in financial markets, so traders are often conservative when it comes to the implementation. Another key component of risk management is in dealing with one s own psychological profile There are ma ny cognitive biases that can creep in to trading Although this is admittedly less problematic with algorithmic trading if the strategy is left alone A common bias is that of loss aversion where a losing position will not be closed out due to the pain of having to realise a loss Similarly, profits can be taken too early because the fear of losing an already gained profit can be too great Another common bias is known as recency bias This manifests itself when traders put too much emphasis on recent events and not on the longer term Then of course there are the classic pair of emotional biases - fear and greed These can often lead to under - or over-leveraging, which can cause blow-up i e the account equity heading to zero or worse or reduced profits. As can be seen, quantitative trading is an extremely complex, albeit very interesting, area of quantitative finance I have literally scratched the surface of the topic in this article and it is already getting rather long Whole books and paper s have been written about issues which I have only given a sentence or two towards For that reason, before applying for quantitative fund trading jobs, it is necessary to carry out a significant amount of groundwork study At the very least you will need an extensive background in statistics and econometrics, with a lot of experience in implementation, via a programming language such as MATLAB, Python or R For more sophisticated strategies at the higher frequency end, your skill set is likely to include Linux kernel modification, C C , assembly programming and network latency optimisation. If you are interested in trying to create your own algorithmic trading strategies, my first suggestion would be to get good at programming My preference is to build as much of the data grabber, strategy backtester and execution system by yourself as possible If your own capital is on the line, wouldn t you sleep better at night knowing that you have fully tested your system and are aware of its pitfall s and particular issues Outsourcing this to a vendor, while potentially saving time in the short term, could be extremely expensive in the long-term. Just Getting Started with Quantitative Trading.