Kod bagaimana panduan perdagangan kuantitatif berfungsi
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perdagangan kuantiti menjadi sangat popular di kalangan peniaga. Namun, ramai orang tidak biasa dengannya; mereka tidak tahu bagaimana cara kerjanya, atau bagaimana untuk memulakan strategi atau analisis dengan perdagangan kuantiti.
Panduan berguna ini akan membantu anda memulakan. Kami memasukkan beberapa perkara penting yang mesti anda ketahui mengenai perdagangan kuantitatif untuk mendapatkan pemahaman yang baik.
Quant trading adalah kaedah perdagangan yang menggunakan analisis kuantitatif untuk belajar kapan membeli atau menjual. Analisis kuantitatif menggunakan formula matematik dengan memeriksa nombor dan mengkaji data.
Bergantung pada hasil analisis kuantitatif anda, anda dapat menentukan bahawa aset tertentu akan memperoleh atau jatuh nilainya dengan harganya.
Selain perdagangan kuantitatif, strategi ini juga disebut sebagai perdagangan algoritma.
Berkali-kali, analisis kuantitatif semudah mempelajari dua nombor penting dalam perdagangan: jumlah dan harga. Dengan keadaan yang lebih kompleks dalam analisis kuantitatif, mungkin memerlukan ratusan atau ribuan faktor yang berbeza untuk menentukan hasil anda.
Banyak pelabur terkemuka di dunia membuat keputusan perdagangan yang berpendidikan menggunakan analisis kuantiti. Dana lindung nilai mungkin mempunyai pasukan pelabur yang mendedikasikan untuk melakukan perdagangan kuantiti untuk analisis menyeluruh dan lengkap setiap perdagangan. Berdasarkan analisis kuantitatif ini, mungkin ada perdagangan bernilai miliar dolar dalam dana lindung nilai.
Rata-rata pelabur mungkin menemui kuantiti perdagangan dalam talian sebelum mula berniaga. Oleh kerana semua maklumat tersedia dalam talian, mudah bagi pelabur baru untuk menggunakan strategi ini pada pelbagai jenis portfolio.
Pada hakikatnya, semua perdagangan memerlukan beberapa jenis analisis kuantitatif. Setiap kali anda menggunakan statistik yang melibatkan matematik untuk membuat ramalan mengenai prestasi pada masa akan datang, ini akan dianggap sebagai analisis kuantitatif.
Bagaimanakah ia berfungsi?
Analisis kuantitatif mendasar melibatkan penyelidikan terhadap dua petunjuk data asas: jumlah dan harga. Kedua-dua faktor ini paling kerap digunakan dalam kajian.
Penganalisis yang pakar dalam perdagangan kuantitatif boleh menggunakan jumlah dan harga untuk mengira dan membuat ramalan mengenai nilai aset.
Dengan teknologi, terdapat juga perdagangan kuantitatif bergambar yang menggabungkan pangkalan data dan matematik yang lengkap. Jenis analisis ini komprehensif dan mengambil data dan hasil yang anda perlukan untuk menentukan perdagangan.
Terdapat empat komponen utama sistem perdagangan kuantitatif:
Mengenal pasti Strategi: Anda ingin memulakan dengan mencari strategi. Anda boleh meneliti pendekatan atau mengembangkan pendekatan anda sendiri. Manfaatkan kelebihan yang anda miliki, dan pilih seberapa kerap sistem akan diperdagangkan.
Strategi Ujian Balik:
Gunakan strategi anda yang baru ditemui dengan menggunakan keadaan dan data pasaran yang bersejarah. Uji untuk melihat seberapa baik strategi anda berjalan pada tahun 2016, atau seberapa menguntungkan strategi anda pada tahun 1949?
Menguruskan Risiko:
Setelah sistem anda disiapkan, manfaatkan peruntukan modal dan amalkan pengurusan risiko sambil terus mengkaji dan memperbaiki sistem perdagangan kuantitatif anda.
Quant trading adalah bidang kajian yang luas. Kaedah itu boleh ditambah ke strategi perdagangan lain. Teknik tambahan yang bergantung pada perdagangan kuantitatif melibatkan algoritma, statistik, dan perdagangan frekuensi tinggi.
Sistem Pelaksanaan:
Anda ingin membuat pautan untuk mengautomasikan strategi perdagangan anda atau ke broker untuk mendapat keuntungan daripada kos transaksi yang lebih rendah.
Peniaga Kuantitatif - Apa Yang Mereka Lakukan?
Pedagang yang menggunakan sistem kuantitatif mengembangkan model matematik dan menerapkannya pada strategi perdagangan. Mereka juga akan menggunakan teknik untuk mengumpulkan data dan hasil.
Pedagang kuantitatif akan mengembangkan program yang menggabungkan teknik dengan data pasaran bersejarah. Kaedah ini diuji berdasarkan data sejarah dan dioptimumkan untuk penambahbaikan. Sekiranya pedagang berpuas hati dengan hasilnya, strategi tersebut digunakan di pasar masa nyata untuk berdagang dengan dana sebenar.
Sering kali, peniaga kuantitatif dapat membuat kod dan menggunakan bahasa pengaturcaraan untuk mengembangkan metodologi perdagangan. Mereka menggunakan bahasa seperti Python untuk perdagangan frekuensi rendah atau C ++ untuk perdagangan frekuensi tinggi.
Contoh Perdagangan Kuantiti
Fokus pedagang kuantiti yang hebat adalah mengembangkan program komputer yang meramalkan masa depan dengan tepat.
Pada hakikatnya, tidak ada program perdagangan berdasarkan analisis kuantitatif yang dapat meramalkan masa depan dengan tepat sepanjang masa. Terdapat program perdagangan kuantitatif yang lebih tepat lebih tepat daripada tidak, dan program ini adalah yang mempunyai kemampuan untuk menjana keuntungan secara konsisten.
Contoh perdagangan kuantiti yang sangat baik adalah jika pelabur ingin mengalahkan pasaran dengan meramalkan harga saham masa depan tertentu. Dia lebih suka menggunakan momentum perdagangan , jadi dia memutuskan untuk mengembangkan program yang memilih saham individu yang akan menaikkan harga semasa kenaikan di pasaran saham. Programnya membeli saham yang dia pilih, dan mereka menjadi untung secara konsisten. Ini adalah contoh proses perdagangan kuantiti.
Secara amnya, pelabur akan menggunakan banyak kaedah untuk memilih saham yang menguntungkan. Sebagai tambahan kepada analisis kuantiti, mereka mungkin menggunakan strategi pelaburan nilai atau analisis saham teknikal dan asas. Dengan menggabungkan teknik ini, pelabur dapat memanfaatkan pulangan mereka.
Quant Trading - Kebaikan dan Keburukan
Harus diingat bahawa perdagangan kuantitatif tidak tepat sepanjang masa, atau setiap pelabur dan pedagang akan menggunakan strategi ini.
Kelebihan
Mengeluarkan Emosi Dari Dagangan: Perdagangan kuantiti melibatkan matematik, nombor, input, dan formula. Tidak ada emosi dengan strategi perdagangan ini; itu semua data.
Adakah dengan Strategi Dagangan Lain: Sebilangan pedagang teratas menggunakan beberapa teknik yang berbeza untuk membuat strategi perdagangan.
Pilih Banyak Aset dengan yakin: Perdagangan kuantitatif dapat membantu anda mempelajari banyak aset secara serentak. Anda hanya boleh memasukkan data ke dalam formula untuk mendapatkan maklumat mengenai stok.
Tidak 100% Tepat Setiap Masa: Tidak ada strategi perdagangan yang 100% tepat setiap masa, tetapi fokus dengan perdagangan kuantiti adalah mendapatkan lebih banyak perdagangan yang betul dan bukan yang salah.
Keburukan
Beban Data: Terdapat banyak data yang tersedia untuk peniaga kuantiti. Pedagang dapat mengkaji perdagangan saham untuk jangka masa yang berlainan untuk mengembangkan strategi perdagangan. Ia dapat membantu mengkaji data untuk jangka masa yang panjang, tetapi juga dapat membebankan beberapa pelabur.
Banyak Penyesuaian: Ketika menjadi pedagang kuantiti yang cerdik, lebih baik menyesuaikan diri dengan keadaan pasar ketika mengembangkan strategi perdagangan. Pasarannya dinamik dan sentiasa berubah. Beberapa trend naik dan turun, dan pelabur pintar akan mengenali perubahan ini dan menyesuaikan diri dengan membuat penyesuaian dalam teknik perdagangan mereka.
Pertandingan Dana Lindung Nilai: Dana lindung nilai mempunyai sejumlah wang untuk memperoleh alat dan strategi analisis terbaik. Mereka boleh menyewa rangkaian penganalisis, pengaturcara, dan ahli statistik untuk mencari model perdagangan kuantiti terbaik dan paling berkesan. Sebagai pelabur yang menggunakan strategi perdagangan kuantitatif, anda akan bersaing dengan mereka.
Mencari dan Mengembangkan Teknik Dagangan Kuantiti
Adalah mustahak untuk mencari dan mengembangkan strategi perdagangan kuantitatif untuk mula memperoleh keuntungan secara konsisten dengan pasaran saham.
Berita baiknya ialah mencari strategi yang baik tidak sukar. Terdapat banyak sumber awam yang ada. Profesional dan akademik menerbitkan hasil perdagangan berdasarkan teori menggunakan pelbagai analisis dan formula rumit. Anda juga boleh mencari strategi untuk berdagang dalam jurnal perdagangan dan penerbitan dari industri kewangan. Sebilangan besar dari mereka berkongsi rahsia utama dari beberapa dana lindung nilai berprestasi terbaik.
Anda mungkin tertanya-tanya mengapa orang lain akan berkongsi strategi yang menguntungkan dalam perdagangan kuantitatif, dan tidakkah mereka ingin menyimpan data ini dengan selamat? Sekiranya semua orang mengetahui strategi ini, tidakkah mereka akan menjadi kurang berkesan?
Jawapannya terletak pada maklumat asas yang dikeluarkan oleh dana lindung nilai. Mereka tidak berkongsi perincian dan proses yang tepat, dan ini bukan rancangan terperinci langkah demi langkah untuk kekayaan yang dibagikan. Anda tidak akan menemui parameter yang tepat atau teknik penalaan yang digunakan untuk strategi perdagangan, kerana ini adalah kunci untuk mendapatkan keuntungan dari pendekatan tersebut.
Berikut adalah beberapa sumber percuma terbaik untuk mencari teknik dan strategi perdagangan kuantiti:
Mencari Alpha - https://seekingalpha.com/
Kewangan Kuantitatif arXiv - https://arxiv.org/archive/q-fin
Rangkaian Penyelidikan Sains Sosial - https://www.ssrn.com/
Pedagang Elit - https://www.elitetrader.com/et/
Strategi Perdagangan dan Ujian Balik Kuantiti
Backtesting adalah bahagian penting dalam membuat strategi perdagangan kuantitatif. Setelah anda mengenal pasti strategi perdagangan anda, anda pasti ingin mengetahui bagaimana kinerjanya dalam keadaan pasaran dunia nyata. Terdapat sejumlah besar data yang tersedia untuk menguji strategi Anda di banyak pasar pilihan anda.
Pedagang baru biasanya menggunakan maklumat perdagangan sejarah percuma yang ditawarkan oleh Yahoo Finance, MarketWatch, atau NASDAQ dalam talian. Pedagang berpengalaman biasanya bergantung pada data berbayar dan pangkalan data kewangan berdasarkan langganan.
Terdapat banyak alasan untuk mempertimbangkan membeli data pasaran untuk strategi kuantitatif anda. Dengan data percuma, anda mendapat banyak maklumat berguna; namun, mungkin terdapat masalah dengan ketepatan dan maklumat yang tidak lengkap.
