Quantitative Trading Strategies Definition

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este 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 rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima 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 com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições de mercado mudam. Estratégias Quantitativas - São para Você As estratégias de investimento quantitativo evoluíram em ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos , Mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles são normalmente executados por equipes altamente educadas e usar modelos proprietários para aumentar sua capacidade de bater o mercado. Há mesmo off-the-shelf programas que são plug-and-play para aqueles que procuram simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testado, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se esgotam, estratégias quanti está sujeita aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A história Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de carteiras com base na teoria da carteira moderna. O uso de finanças e cálculos quantitativos levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a Black-Scholes fórmula de precificação opção, que não só ajuda os investidores preço opções e desenvolver estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso retorna. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos lá fora como quants que desenvolvê-los, e todos afirmam ser o melhor. Um dos pontos de venda mais vantajosos é que o modelo, e, em última instância, o computador, faz a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa pode experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias de Quant são agora aceitas na comunidade de investimento e geridas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles normalmente vão pelo nome alfa geradores. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como em O Mágico de Oz, alguém está por trás da cortina de condução do processo. Como com qualquer modelo, seu somente tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back offices. Mas como os modelos de quant tornou-se mais comum, o back office está se movendo para a frente do escritório. Benefícios de estratégias Quant Enquanto a taxa de sucesso global é discutível, a razão de algumas estratégias quant trabalho é que eles são baseados em disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem ser baseados em tão poucas como algumas relações como P / E. Dívida para capital próprio e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem sucedidas podem pegar em tendências em seus estágios iniciais como os computadores constantemente executar cenários para localizar ineficiências antes que outros fazem. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de grau como 1-5 ou A-F dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Quant modelos também abrem variações de estratégias como longo, curto e longo / curto. Fundos quantos bem sucedidos mantêm um olho afiado no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant funcionam normalmente em uma base de custo mais baixo porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de estratégias Quant Há razões por que tantos investidores não abraçar totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, apenas como muitos parecem ser malsucedido. Infelizmente para a reputação dos quants, quando falham, falham grande. Long-Term Capital Management foi um dos mais famosos fundos de hedge, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas premiados com o Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante os anos 90, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorar as ineficiências, mas usando o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluem a possibilidade de que o governo russo poderia inadimplência em parte de sua própria dívida. Esse evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada pelo caos causado pela alavancagem. A LTCM estava tão envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiou LTCM para evitar quaisquer danos adicionais. Esta é uma das razões pelas quais os fundos podem fracassar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe forte quant será constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro cada vez. Quant fundos também podem se tornar oprimido quando a economia e os mercados estão experimentando maior do que a volatilidade média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Quant fundos também podem representar um perigo quando eles são comercializados como à prova de urso ou são baseados em estratégias de curto. Prevendo recessões. Usando derivados e alavancagem de combinação pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem a notícia. Bottom Line As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas negras de back office para ferramentas de investimento mainstream. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes nos negócios e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos têm incluído todas as entradas direita e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quant são rigorosamente testados até que funcionam, a sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Enquanto o estilo de estilo de investimento tem seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Ser coerente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia para tratar as estratégias quant como um estilo de investimento e combiná-lo com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada. Negociação Quantico Estratégias Trades com base em eventos corporativos antecipados, tais como fusão antecipada ou atividade take-over ou declaração de falência. Também chamado de arbitragem de risco. Negociação de Valor Relativo vs. Negociação Direcional A maioria das estratégias de negociação / investimento de Fundo de Hedge Quantitativo se enquadram em uma de duas categorias: aquelas que usam estratégias de Valor Relativo e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico. As estratégias de Valor Relativo tentam capitalizar relações de previsão de preços (geralmente relações de reversão de média) entre múltiplos ativos (por exemplo, a relação entre os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA a curto prazo versus os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de longa data ou a relação no Volatilidade em dois contratos de opção diferentes). As estratégias direcionais, por sua vez, normalmente baseiam-se em tendências ou em outros caminhos baseados em padrões sugerindo um impulso ascendente ou descendente para um título ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostando que os rendimentos dos títulos do Tesouro dos EUA a longo prazo aumentarão ou que a volatilidade implícita será declínio). Estratégias de Valor Relativo Exemplos comuns de estratégias de Valor Relativo incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados: Títulos públicos de dois países diferentes Títulos públicos de dois comprimentos diferentes até o vencimento O diferencial na volatilidade implícita entre dois derivativos Os preços de ações versus os preços de títulos para um emissor de títulos corporativos Os spreads de spreads de títulos de dívida corporativa contra os spreads de Credit Default Swap (CDS) A lista de estratégias de Valor Relativo potencial está muito acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para serem percebidas: Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão média dos valores de cestas similares de ativos com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou Stat Arb, negociação, é conhecida como negociação de mercado de ações neutras. Nesta estratégia, são escolhidas duas cestas de acções (uma cesta longa e uma cesta curta), com o objectivo de que os pesos relativos das duas cestas deixem o fundo com uma exposição líquida nula a vários factores de risco (indústria, geografia, sector, etc.). .) Stat Arb também poderia envolver a negociação de um índice contra um ETF semelhante, ou um índice versus estoque de uma única empresa. Arbitragem Conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e simultaneamente venda de ações ordinárias da mesma empresa, com a idéia de que, se o estoque de uma determinada empresa diminuir, o lucro da posição curta compensará mais do que qualquer perda na obrigação convertível Dado o valor das obrigações convertíveis como um instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de preço para cima da ação ordinária, o fundo pode lucrar com a conversão de suas obrigações convertíveis em ações, vendendo esse estoque pelo valor de mercado por um valor que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de renda fixa: negociação de títulos de renda fixa em mercados de obrigações desenvolvidos para explorar anomalias de taxa de juros relativas percebidas. Posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxas de juros e futuros de taxas de juros. Um exemplo popular deste tipo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, no qual se vende (compra) futuros do Tesouro, e compra (vende) uma quantidade correspondente do vínculo entregável potencial. Aqui, está a considerar a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato de futuros ajustado (factor de conversão dos preços futuros) e a negociação dos pares de activos em conformidade. Estratégias direcionais As estratégias de negociação direcional, por sua vez, normalmente baseiam-se em tendências ou em outros caminhos baseados em padrões sugerindo um impulso ascendente ou descendente para um preço de segurança. Negociação direcional muitas vezes incorporar alguns aspectos da Análise Técnica ou gráficos. Trata-se de prever a direção dos preços através do estudo de dados de mercado de preços e volumes anteriores. A direção negociada pode ser a de um ativo em si (impulso nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros Para títulos públicos). O comércio técnico também pode compreender o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a única base para uma estratégia de investimento Quantitative Hedge Funds Quant Hedge Funds emprega muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preços e volumes. Em outras palavras, os fundos de hedge quantitativos que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a análise técnica geral. Isto não é para sugerir que os comerciantes dia não pode ser capaz de lucrar com a análise técnica, ao contrário, muitas estratégias de negociação baseada em momentum pode ser rentável. Assim, para efeitos deste módulo de formação, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas estratégias baseadas na Análise Técnica. Outras Estratégias Quantitativas Outras abordagens de negociação quantitativa que não são categorizadas facilmente como Estratégias de Valor Relativo ou Estratégias Direcionais incluem: Negociação de Alta Frequência. Onde os comerciantes tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre plataformas múltiplas com muitas negociações ao longo do dia. As estratégias da Managed Volatility usam futuros e contratos a termo para se concentrarem na geração de retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo dinamicamente o número de contratos. As volatilidades subjacentes dos mercados de ações, títulos e outros mercados mudam. As estratégias de volatilidade gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. LarrQue é um Fundo de Hedge Quantitativo Top Quantitative Hedge Fundsrarr