Estratégias De Negociação Quantitativa Forex

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 usada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading O preço eo volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como as principais entradas aos 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 eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma 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 estes padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados históricos do clima (backtesting) e 90 das 100 vezes o resultado é a 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 comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. 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. Visão geral simples da análise quantitativa Todos os potenciais altos, baixos e sentimentos associados ao investimento podem ofuscar o Objetivo final - ganhar dinheiro. Em um esforço para se concentrar no último e eliminar o primeiro, a abordagem quantitativa para investir procura prestar atenção aos números em vez dos intangíveis. Digite os Quants Harry Markowitz geralmente é creditado com o início do movimento de investimento quantitativo quando ele publicou uma Seleção de Carteira no Journal of Finance em março de 1952. Markowitz usou matemática para quantificar a diversificação e é citado como um dos primeiros a adotar o conceito de que os modelos matemáticos Poderia ser aplicado ao investimento. Robert Merton, pioneiro na teoria financeira moderna, ganhou um Prêmio Nobel por sua pesquisa de trabalho em métodos matemáticos para avaliar derivados. O trabalho de Markowitz e Merton estabeleceu as bases para a abordagem quantitativa (quant) para investir. Ao contrário dos analistas tradicionais de investimento qualitativo, os quants não visitam empresas, atendem as equipes de gerenciamento ou pesquisam os produtos que as empresas vendem em um esforço para identificar uma vantagem competitiva. Muitas vezes, eles não sabem ou se preocupam com os aspectos qualitativos das empresas em que investem, confiando exclusivamente em matemática para tomar decisões de investimento. Os gestores dos fundos Hedge abraçaram a metodologia e os avanços em tecnologia de computação que avançaram ainda mais, pois algoritmos complexos poderiam ser calculados em um piscar de olhos. O campo floresceu durante o boom e o busto das dotcom. Como quants evitou em grande parte o frenesi do busto de tecnologia e crash do mercado. Enquanto tropeçavam na Grande Recessão. As estratégias quantitativas permanecem em uso hoje e ganharam atenção notável por seu papel na negociação de alta freqüência (HFT) que depende da matemática para tomar decisões comerciais. O investimento quantitativo também é amplamente praticado como uma disciplina autônoma e em conjunto com a análise qualitativa tradicional, tanto para o aprimoramento do retorno como para a mitigação de riscos. Dados, dados em todos os lugares O surgimento da era do computador possibilitou a criação de enormes volumes de dados em períodos de tempo extraordinariamente curtos. Isso levou a estratégias de negociação quantitativas cada vez mais complexas, à medida que os comerciantes procuram identificar padrões consistentes, modelam esses padrões e os usam para prever os movimentos de preços em valores mobiliários. Os quads implementam suas estratégias usando dados publicamente disponíveis. A identificação de padrões permite que eles criem disparadores automáticos para comprar ou vender títulos. Por exemplo, uma estratégia de negociação baseada em padrões de volume de negociação pode ter identificado uma correlação entre o volume de negócios e os preços. Então, se o volume de negócios em um estoque específico aumentar quando o preço das ações atingir 25 por ação e cair quando o preço atinge 30, um quant pode configurar uma compra automática às 25,50 e vender automaticamente às 29,50. Estratégias semelhantes podem ser baseadas nos ganhos, nas previsões de ganhos, nas surpresas de lucros e em outros fatores. Em cada caso, os comerciantes quantos puros não se importam com as perspectivas de vendas da empresa, equipe de gerenciamento, qualidade do produto ou qualquer outro aspecto de seus negócios. Eles estão colocando suas ordens para comprar e vender com base exclusivamente nos números representados nos padrões que identificaram. Além dos ganhos A análise quantitativa pode ser usada para identificar padrões que podem se prestar a negócios de segurança lucrativos, mas esse não é seu único valor. Ao ganhar dinheiro é um objetivo que todos os investidores podem entender, a análise quantitativa também pode ser usada para reduzir o risco. A busca dos chamados rendimentos ajustados ao risco envolve a comparação de medidas de risco, como alfa. beta. R-quadrado. Desvio padrão e a relação de Sharpe para identificar o investimento que proporcionará o maior nível de retorno para o nível de risco dado. A idéia é que os investidores não devem arriscar mais riscos do que o necessário para alcançar seu nível de retorno direcionado. Portanto, se os dados revelarem que dois investimentos provavelmente gerarão retornos semelhantes, mas esse será significativamente mais volátil em termos de variações de preços para cima e para baixo, os quants (e o senso comum) recomendariam o investimento menos arriscado. Novamente, os quants não se preocupam com quem gerencia o investimento, como é o seu balanço, o produto ajuda a ganhar dinheiro ou a qualquer outro fator qualitativo. Eles se concentram inteiramente nos números e escolhem o investimento que (matematicamente falando) oferece o menor nível de risco. As carteiras de paridade de risco são um exemplo de estratégias com base em quantos em ação. O conceito básico envolve a tomada de decisões de alocação de ativos com base na volatilidade do mercado. Quando a volatilidade diminui, o nível de risco assumido na carteira aumenta. Quando a volatilidade aumenta, o nível de risco na carteira diminui. Para tornar o exemplo um pouco mais realista, considere um portfólio que divide seus ativos entre o caixa e um fundo do índice SampP 500. Usando o Índice de Volatilidade de Opções de Opções do Conselho de Chicago (VIX) como proxy para a volatilidade do mercado de ações, quando a volatilidade aumenta, nossa carteira hipotética deslocaria seus ativos para dinheiro. Quando a volatilidade diminui, nossa carteira transferirá ativos para o fundo do índice SampP 500. Os modelos podem ser significativamente mais complexos do que o que aqui referimos, talvez incluindo ações, títulos, commodities, moedas e outros investimentos, mas o conceito permanece o mesmo. Quant trading é um processo de tomada de decisão desapaixonado. Os padrões e números são tudo o que importa. É uma disciplina buysell eficaz, como pode ser executada consistentemente, sem impedimentos pela emoção que muitas vezes é associada a decisões financeiras. É também uma estratégia econômica. Como os computadores fazem o trabalho, as empresas que dependem de estratégias quantitativas não precisam contratar equipes grandes e dispendiosas de analistas e gerentes de portfólio. Tampouco eles precisam percorrer o país ou o mundo inspecionando as empresas e se reunindo com a gerência para avaliar potenciais investimentos. Eles simplesmente usam computadores para analisar os dados e executar os negócios. Mentiras, mentiras e estatísticas é uma citação usada frequentemente para descrever a miríade de maneiras em que os dados podem ser manipulados. Enquanto os analistas quantitativos procuram identificar padrões, o processo não é, de modo algum, atempado. A análise envolve o abate por uma grande quantidade de dados. Escolher os dados certos não é, de modo algum, uma garantia, assim como padrões que parecem sugerir certos resultados podem funcionar perfeitamente até não. Mesmo quando um padrão parece funcionar, a validação dos padrões pode ser um desafio. Como todo investidor sabe, não há apostas seguras. Pontos de inflexão. Como a desaceleração do mercado de ações de 20082009, pode ser difícil nessas estratégias, pois os padrões podem mudar de repente. Também é importante lembrar que os dados nem sempre contam toda a história. Os seres humanos podem ver um escândalo ou mudança de gerenciamento à medida que ele está se desenvolvendo, enquanto uma abordagem puramente matemática não pode necessariamente fazê-lo. Além disso, uma estratégia torna-se menos eficaz à medida que um número crescente de investidores tentam empregá-la. Os padrões que funcionam tornar-se-ão menos efetivos à medida que mais e mais investidores tentam lucrar com isso. The Bottom Line Muitas estratégias de investimento usam uma combinação de estratégias tanto quantitativas quanto qualitativas. Eles usam estratégias quantitativas para identificar investimentos potenciais e, em seguida, usam análise qualitativa para levar seus esforços de pesquisa para o próximo nível na identificação do investimento final. Eles também podem usar uma visão qualitativa para selecionar investimentos e dados quantitativos para gerenciamento de risco. Embora as estratégias de investimento quantitativas e qualitativas tenham seus proponentes e seus críticos, as estratégias não precisam ser mutuamente exclusivas.