أفضل استراتيجيات التداول الكمي

الاستراتيجيات الكمية - هل هي بالنسبة لك؟
وقد تطورت استراتيجيات الاستثمار الكمي إلى أدوات معقدة جدا مع ظهور أجهزة الكمبيوتر الحديثة، ولكن جذور الاستراتيجيات تعود إلى أكثر من 70 عاما. وعادة ما تدار من قبل فرق ذات مستوى عال من التعليم واستخدام نماذج الملكية لزيادة قدرتها على التغلب على السوق. هناك حتى البرامج الجاهزة التي هي التوصيل والتشغيل لأولئك الذين يسعون البساطة. نماذج كوانت تعمل دائما بشكل جيد عند اختبارها مرة أخرى، ولكن التطبيقات الفعلية ونسبة النجاح قابلة للنقاش. وفي حين يبدو أنها تعمل بشكل جيد في أسواق الثور، عندما ترتفع الأسواق، تتعرض الاستراتيجيات الكمية لنفس المخاطر التي تتعرض لها أي استراتيجية أخرى.
[أصبحت استراتيجيات الاستثمار الكمي شعبية للغاية بين التجار اليوم، لكنها ليست الاستراتيجيات الوحيدة التي يستخدمها التجار لتحقيق الربح باستمرار. إنفستوبيديا's بيكوم a داي ترادر ​​كورس يحدد استراتيجية مؤكدة تتضمن ستة أنواع من الصفقات جنبا إلى جنب مع استراتيجيات لإدارة المخاطر. مع أكثر من خمس ساعات من الفيديو حسب الطلب، والتمارين، والمحتوى التفاعلي، سوف تكسب المهارات اللازمة لتجارة أي أمن في أي سوق.]
كان أحد الآباء المؤسسين لدراسة نظرية الكمية المطبقة على التمويل روبرت ميرتون. يمكنك أن تتخيل فقط مدى صعوبة وتستغرق وقتا طويلا العملية قبل استخدام أجهزة الكمبيوتر. كما تطورت نظريات أخرى في التمويل من بعض الدراسات الكمية الأولى، بما في ذلك أساس تنويع المحفظة استنادا إلى نظرية المحفظة الحديثة. أدى استخدام كل من التمويل الكمي وحساب التفاضل والتكامل إلى العديد من الأدوات الشائعة الأخرى بما في ذلك واحدة من الأكثر شهرة، صيغة التسعير خيار بلاك سكولز، مما يساعد ليس فقط المستثمرين على خيارات الأسعار وتطوير الاستراتيجيات، ولكن يساعد على إبقاء الأسواق في الاختيار مع السيولة.
عندما يطبق مباشرة على إدارة المحافظ، فإن الهدف هو مثل أي استراتيجية استثمار أخرى: لإضافة قيمة، ألفا أو عائدات الزائدة. كوانتس، كما يطلق على المطورين، يؤلف نماذج رياضية معقدة للكشف عن الفرص الاستثمارية. هناك العديد من النماذج هناك كوانتس الذين تطويرها، وجميع يدعي أن يكون أفضل. واحدة من النقاط الأكثر مبيعا استراتيجية الاستثمار الكمي هو أن النموذج، وفي نهاية المطاف الكمبيوتر، يجعل قرار الشراء / البيع الفعلي، وليس إنسانا. وهذا يميل إلى إزالة أي استجابة عاطفية قد يواجهها الشخص عند شراء أو بيع الاستثمارات.
وتقبل الاستراتيجيات الكمية الآن في مجتمع الاستثمار وتديرها الصناديق المشتركة وصناديق التحوط والمستثمرون المؤسسيون. وعادة ما تذهب عن طريق اسم المولدات ألفا، أو جينز ألفا.
تماما مثل في "معالج أوز"، شخص ما وراء الستار يقود العملية. كما هو الحال مع أي نموذج، انها فقط جيدة مثل الإنسان الذي يطور البرنامج. وفي حين أنه لا يوجد شرط محدد بأن تصبح كميا، فإن معظم الشركات التي تدير نماذج كمية تجمع بين مهارات محللي الاستثمار والإحصائيين والمبرمجين الذين يرمزون العملية إلى الحواسيب. نظرا لطبيعة معقدة من النماذج الرياضية والإحصائية، فمن الشائع أن نرى أوراق اعتماد مثل الدراسات العليا والدكتوراه في العلوم المالية والاقتصاد والرياضيات والهندسة.
تاريخيا، عمل هؤلاء أعضاء الفريق في المكاتب الخلفية، ولكن مع ازدياد انتشار النماذج الكمية، انتقل المكتب الخلفي إلى المكتب الأمامي.
فوائد استراتيجيات كوانت.
في حين أن معدل النجاح الكلي هو قابل للنقاش، والسبب في بعض استراتيجيات كمي العمل هو أنها تقوم على الانضباط. إذا كان النموذج على حق، فإن الانضباط يحافظ على استراتيجية العمل مع أجهزة الكمبيوتر البرق السرعة لاستغلال أوجه القصور في الأسواق على أساس البيانات الكمية. ويمكن أن تستند النماذج نفسها إلى عدد قليل من النسب مثل نسبة السعر إلى الربحية والدين إلى حقوق الملكية ونمو الأرباح أو استخدام آلاف المدخلات التي تعمل معا في نفس الوقت.
ويمكن للاستراتيجيات الناجحة أن تلتقط الاتجاهات في مراحلها المبكرة حيث أن الحواسيب تدير باستمرار سيناريوهات لتحديد أوجه عدم الكفاءة قبل أن يفعل الآخرون. النماذج قادرة على تحليل مجموعة كبيرة جدا من الاستثمارات في وقت واحد، حيث المحلل التقليدي قد ينظر في عدد قليل فقط في وقت واحد. عملية الفرز يمكن أن تقيم الكون حسب مستويات الصف مثل 1-5 أو A-F اعتمادا على النموذج. وهذا يجعل عملية التداول الفعلية واضحة جدا عن طريق الاستثمار في الاستثمارات ذات التصنيف العالي وبيع تلك منخفضة التصنيف.
نماذج كوانت أيضا فتح اختلافات من استراتيجيات مثل طويلة، قصيرة وطويلة / قصيرة. إن الأموال الكمية الناجحة تحرص على مراقبة المخاطر نظرا لطبيعة نماذجها. معظم الاستراتيجيات تبدأ مع الكون أو المعيار واستخدام القطاع والصناعة الأوزان في نماذجها. وهذا يسمح للأموال بالسيطرة على التنويع إلى حد ما دون المساس بالنموذج نفسه. وعادة ما تدير الأموال الكمية على أساس التكلفة الأقل لأنها لا تحتاج إلى عدد كبير من المحللين التقليديين ومديري المحافظ لإدارة هذه التكاليف.
عيوب استراتيجيات كوانت.
وهناك أسباب تجعل الكثير من المستثمرين لا يتقبلون تماما فكرة السماح للصندوق الأسود بإدارة استثماراتهم. لجميع الأموال الكمية الناجحة هناك، تماما كما يبدو أن العديد من غير ناجحة. لسوء الحظ لسمعة كوانتس، عندما تفشل، فإنها تفشل وقتا كبيرا.
وكانت إدارة رأس المال على المدى الطويل واحدة من صناديق التحوط الكمي الأكثر شهرة، حيث كان يديرها بعض القادة الأكاديميين الأكثر احتراما واقتصاديين حائزين على جائزة نوبل التذكارية مايرون سكولز وروبرت سي ميرتون. وخلال التسعينات، حقق فريقهم عائدات أعلى من المتوسط ​​وجذب رؤوس الأموال من جميع أنواع المستثمرين. وكانوا مشهورين ليس فقط استغلال أوجه القصور، ولكن باستخدام سهولة الوصول إلى رأس المال لخلق الرهانات الاستدانة الهائلة على اتجاهات السوق.
وقد أدت الطبيعة المنضبطة لاستراتيجيتها إلى خلق الضعف الذي أدى إلى انهيارها. تم تصفية وإدارة رأس المال طويلة الأجل وحلها في أوائل عام 2000. لم تشمل نماذجها احتمال أن الحكومة الروسية قد تتخلف عن سداد بعض ديونها الخاصة. هذا الحدث واحد أثار الأحداث وسلسلة من ردود الفعل التي تضخمت من قبل الرافعة المالية خلق الفوضى. وكان لسم متورطا بشكل كبير مع عمليات الاستثمار الأخرى التي أثرت انهيارها في الأسواق العالمية، مما أثار أحداث مثيرة. على المدى الطويل، تدخل مجلس الاحتياطي الاتحادي في مساعدة، وغيرها من البنوك وصناديق الاستثمار بدعم لتسم لمنع أي مزيد من الضرر. هذا هو أحد الأسباب التي يمكن أن تفشل الأموال الكمية، لأنها تستند إلى الأحداث التاريخية التي قد لا تشمل الأحداث في المستقبل.
في حين أن فريق كمي قوي سوف يضيف باستمرار جوانب جديدة للنماذج للتنبؤ الأحداث في المستقبل، فإنه من المستحيل التنبؤ بالمستقبل في كل مرة. ويمكن أيضا أن تصبح الأموال الكبرية طغت عندما يواجه الاقتصاد والأسواق تقلبات أكبر من المتوسط. إشارات الشراء والبيع يمكن أن تأتي بسرعة بحيث ارتفاع معدل دوران يمكن أن تخلق عمولات عالية والأحداث الخاضعة للضريبة. ويمكن أن تشكل الأموال الكمية أيضا خطرا عندما يتم تسويقها كدليل على إثباتها أو تستند إلى استراتيجيات قصيرة. إن التنبؤ بالهبوط، باستخدام المشتقات والجمع بين الرافعة المالية يمكن أن يكون خطرا. يمكن أن يؤدي بدوره الخاطئ إلى حدوث انفجارات، والتي غالبا ما تجعل الأخبار.
وقد تطورت استراتيجيات الاستثمار الكمي من الصناديق السوداء للمكاتب الخلفية لتعميم أدوات الاستثمار. وهي مصممة للاستفادة من أفضل العقول في الأعمال التجارية وأسرع أجهزة الكمبيوتر على حد سواء استغلال أوجه القصور واستخدام النفوذ لجعل الرهانات السوق. ويمكن أن تكون ناجحة جدا إذا كانت النماذج قد شملت جميع المدخلات الصحيحة وهي ذكيا بما فيه الكفاية للتنبؤ أحداث السوق غير طبيعية. على الجانب الآخر، في حين يتم إعادة اختبار الأموال الكمي بدقة حتى يعملون، ضعفهم هو أنها تعتمد على البيانات التاريخية لنجاحها. في حين أن الاستثمار على غرار الكميات لها مكانها في السوق، فمن المهم أن تكون على بينة من أوجه القصور والمخاطر. ولكي تكون متسقة مع استراتيجيات التنويع، من الجيد التعامل مع الاستراتيجيات الكمية كأسلوب استثمار ودمجها مع الاستراتيجيات التقليدية لتحقيق التنويع السليم.

أفضل استراتيجيات التداول الكمي
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
ما هي أفضل المصادر للبحوث الكمية في رأس المال؟
ما هي أفضل مصادر البحوث المالية الكمية في الأسهم؟
سأقوم بإدراج زوجين وإشارة علامة النجمة إذا كان البحث متاح حسب الطلب (أي غير العملاء) أو عبر الإنترنت:
باك-ميريل لينش - سافيتا سوبرامانيان.
دويتشه بنك - يين لوه *
كريدي سويس - بانكاج باتل.
باركلي - ماثيو روثمان.
هسك - إلي كليبفيش *
غولدمان ساكس - استراتيجيات كمية.
نومورا - جوزيف مزريتش.
ولعل هناك أيضا المزيد من المصادر غير التقليدية للبحوث الكمية إلى جانب بيع جانب الجدار الشارع:
ماكواري كوانت - فينكات إليزوارابو بيرنشتاين البحوث - فاديم زلوتنيكوف نومورا - جو مزريتش جي بي مورغان استراتيجيات الاستثمار سلسلة سوسيتيه جنرال - آلان بوكوبزا.
إن "كوانتيتي أوف ذي كوانت ريزارتش" الكمي (المرآة) لديها قائمة شاملة (وإن لم تكن حصرا موجهة نحو الإنصاف).

QuantStart.
الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.
تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.
نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.
من قبل مايكل هالز مور في 7 سبتمبر 2017.
سؤال واحد الذي سألت كثيرا هو أي نظام التشغيل لاستخدامها للبحوث التداول الكمي والتنفيذ.
الجواب القصير، كما في تاريخ كتابة هذه المقالة، هو إذا كنت ترغب في إجراء أي بحث تجاري كمي / جاد رياضي (التعلم الآلي / التعلم العميق) يجب عليك الاستفادة من أوبونتو 16.04 لتس لينوكس، مع إصدار سطح المكتب على آلة البحث المحلية وإصدار الخادم على فس التداول المباشر أو ما يعادلها. وهذه هي الطريقة الأكثر مباشرة لتجنب المشاكل مع المكتبات النزيف الحافة المطلوبة لتنفيذ هذا الشكل من البحوث.
ومع ذلك، أوبونتو / لينكس من المرجح أن تكون غير مألوفة لكثير منكم منذ ويندوز لا يزال الخيار بحكم الواقع من نظام التشغيل سواء في المنزل أو في بيئة المكاتب الحديثة.
وبالنظر إلى أن هدفك المحتمل هو إنفاق أكبر قدر ممكن من الوقت في البحث وتطوير استراتيجيات التداول الكمي، بدلا من القراءة من خلال أكوام من كتب البرمجة، هل يستحق كل حين أن تتعلم نظام التشغيل الجديد والعلامة التجارية واجهة سطر الأوامر (كلي)؟
ومن الواضح أن هذا يعتمد على الظروف الخاصة بك، والطريقة المفضلة للأبحاث التجارية، وترميز لغة الاختيار وتعقيد النماذج الخاصة بك. أود أن أشير إلى أنه بالنسبة لغالبية البحوث العلمية / الكمية الموجهة أكثر من بيثون المنحى أن التعلم أوبونتو / لينكس و كلي سوف تدفع أرباحا هائلة على حياتك الكمية.
دعونا الآن نلقي نظرة على أنظمة التشغيل الرئيسية الثلاثة التي من المرجح أن تستخدم في البحوث التداول الكمي.
مايكروسوفت ويندوز.
ما هو ويندوز مايكروسوفت؟
أنا ذاهب لتفترض لأغراض هذه المادة أن جميع تقريبا، إن لم يكن جميع القراء مألوفة تماما مع ويندوز لذلك أنا لا أشعر أنني بحاجة إلى شرح ما هو عليه هنا، على عكس اثنين من أنظمة التشغيل الأخرى تعتبر أدناه!
لماذا هو مفيد للتجارة كوانت؟
ويندوز بشكل عام متاحة بسهولة (معظم أجهزة الكمبيوتر الجديدة تأتي معها كنظام التشغيل الافتراضي) والكثير من تجارة التجزئة كوي يستند إلى برنامج يستند فقط ل ويندوز. هذا وحده يجعل من المنافس قوية للغاية لكثير من التداول الكمي.
في حين كان في الماضي ويندوز سمعة لتحطمها بشكل متقطع (مثل شاشة زرقاء من الموت الشهيرة) هذه الأيام، مع الإصدارات الأحدث من ويندوز بعد أن بنيت على نواة ويندوز نت القديمة، وغالبا ما تكون موثوقة للغاية.
علاوة على ذلك، من السهل نقل نظام التداول الكمي المستند إلى واجهة المستخدم الرسومية من ويندوز ديسكتوب إلى ويندوز سيرفر، من خلال خدمة تستند إلى السحابة مثل ميكروسوفت أزور أو أمازون ويب سيرفيسز.
يتم دعم جميع قواعد البيانات العلائقية الرئيسية على ويندوز، بما في ذلك ميسكل، بوستغريزل فضلا عن المنافس قاعدة بيانات قوية الخاصة مايكروسوفت، سكل سيرفر. هناك واجهات واجهة المستخدم الرسومية بديهية لقواعد البيانات هذه المقدمة من قبل جميع البائعين.
ما هي المزالق؟
العيب الرئيسي ويندوز، على الأقل للاستخدام "السلطة" يكمن في حقيقة أنه يعتمد تقريبا تقريبا على واجهة المستخدم الرسومية. هذا هو الوضع المثالي تقريبا لجميع استخدام سطح المكتب ولكن لتداول كمية على مستوى متقدم يمكن أن يكون غير مؤات واضح. تعتمد نماذج الكم العالي التردد بشكل كبير على الأتمتة وجدولة المهام، حيث تكون أدوات كلي وأدوات مثل كرون أونيكس فعالة للغاية. وهذا يجعل ويندوز أقل جاذبية أقل مع تردد ومستوى الأتمتة المطلوبة للاستراتيجية يزيد.
كما أنه لا يزال لديه بعض الصعوبة في "اللعب بشكل جيد" مع بايثون. في حين أن توزيع أناكوندا يحل هذه المشكلة إلى حد كبير، لا تزال هناك مكتبات حيث أنه من الضروري تجميع رمز C / C ++ من الصفر الذي غالبا ما يفترض وجود مترجم C ++، مثل دول مجلس التعاون الخليجي. وهذا يعني عادة تثبيت أداة مثل سيغوين. ومع ذلك، بمجرد وصولك إلى هذه المرحلة أشعر أنه يستحق فقط "البدء من جديد" وتثبيت أوبونتو، بدلا من محاولة تكرار لينكس داخل ويندوز.
نقطة بسيطة هذه الأيام هي أن ويندوز هو أيضا بدلا من الجوع الموارد وحتى إذا كان مطلوبا سرعة التنفيذ المطلق، يمكن أن يكون ويندوز أبطأ قليلا من نظام لينكس يعادل (وخاصة عندما يتعلق الأمر طبعات الخادم).
أبل ماك أوس X.
ما هو نظام التشغيل ماك أوس X؟
نظام التشغيل ماك أوس X هو نظام التشغيل الموجود على خط أبل من أجهزة ماك. هو في الواقع نسخة معدلة بشكل كبير من توزيع يونكس المعروفة باسم بسد. وهذا يعني أنه في الواقع لديه "أفضل من كلا العالمين" نهج كل من واجهة المستخدم الرسومية و كلي.
وهو يوفر بديهية للغاية واجهة المستخدم الرسومية القائم على لفتة ولكن أيضا شعبية للغاية مع مطوري البرمجيات كما أن لديها قدرات مثل لينكس بنيت في.
لقد استخدمت شخصيا ماك بوك اير لعدد من السنوات لتطوير بايثون على الرغم من أنني قد جاذبية منذ أكثر نحو أوبونتو سطح المكتب لغالبية بلدي بيثون 3 التنمية التجارية الكمي.
لماذا هو مفيد للتجارة كوانت؟
ميزته تكمن في المقام الأول في حقيقة أن لديها واجهة المستخدم الرسومية مريحة وقوية كلي، على غرار أوبونتو. وبالتالي فمن السهل لإعداد بيثون بيئة البحث الكمية، وذلك باستخدام إما نهج بيئة افتراضية مباشرة أو مع مجموعة أدوات بريكومبيلد مثل أناكوندا.
كلي يجلب كل قوة البرمجة والأتمتة التي توجد في أنظمة لينكس، ولكن نظام التشغيل يسمح سهولة التوافق مع النظم الإيكولوجية المعروفة مثل مايكروسوفت أوفيس. بالنسبة إلى مستخدمين معينين يمكن أن يكون هذا شرطا "متعاملا".
أنظمة ماك لديها أيضا سمعة لكونها موثوقة للغاية ومستقرة. لتوفير الحكاية الشخصية، ذهبت مرة واحدة 251 يوما دون إعادة تشغيل صحيح من بلدي ماك بوك اير. وهو يجلس حاليا في 91 يوما من وقت التشغيل وأنا أكتب هذا المقال!
ما هي المزالق؟
ولعل العيب الرئيسي لنظام التشغيل ماك أوس X هو أنه نظرا لنموذج الأعمال التي تواجه المستهلك أبل لا يوجد بيئة خادم يعادل أن نموذج التداول الكمي يمكن نشرها بسهولة ل. بدلا من ذلك سيحتاج النموذج إلى أن يتم نقلها إلى توزيع ملقم لينكس (مثل خادم أوبونتو).
هذه مشكلة غير تافهة حيث أن الاختلافات في الحزم ونهج النشر يمكن أن تؤدي إلى أخطاء إنتاجية كارثية يمكن أن تأخذ استراتيجية / محفظة حاليا. لقد رأيت شخصيا هذا يحدث في بيئة الإنتاج تتحرك بسرعة.
وبالتالي الحل المشترك هو استخدام الأجهزة الظاهرية (أو أداة مثل دوكر) لتطوير على الإعداد متطابقة تقريبا، محليا. ومع ذلك هذا يحفز ثم السؤال لماذا يستخدم ماك في المقام الأول، بدلا من آلة المحلية التي تستخدم لينكس!
في الواقع، بالنسبة إلى مبلغ مطلق من الدولار، فإن جهاز كمبيوتر محمول / سطح المكتب ماك عادة ما يكون أقل قوة من آلة مكافئة من قبل جهة تصنيع أخرى، على سبيل المثال. لينوفو. وبالتالي كنت تدفع أكثر لشركة أبل "العلامة التجارية" من الطاقة الحسابية الخام.
ومن المرجح أيضا أن حالة استخدام محددة من العمل القائم على دل على وحدات معالجة الرسومات، ماك يمكن أن تكون مزعجة لمحاولة تكوين. غالبا ما يكون أبسط من ذلك بكثير لبناء آلة سطح المكتب من الصفر ووضع أوبونتو على ذلك لهذا الغرض.
أوبونتو / لينكس.
ما هو أوبونتو / لينكس؟
مايكروسوفت ويندوز لديها فلسفة التكامل الرأسي لجميع المكونات، وسهولة الاستخدام السريع، واجهة رسومية واستخراج التعقيد بعيدا للمستخدم. بالنسبة إلى جميع حالات الاستخدام اليومية تقريبا، فإن هذا هو النهج المثالي، وهو السبب الذي جعل ويندوز و ميكروسوفت يشهدان نجاحا تاريخيا كبيرا.
نظام لينكس البيئي منظم بشكل مختلف. وتستند فلسفتها حول تفاعل هرمي للعديد من المكونات المختلفة، مفتوحة ومفتوحة بحرية التعليمات البرمجية، خليط من واجهات سطر الأوامر الرسومية، فضلا عن القدرة على السماح للمستخدم لأداء عمليات قوية ومعقدة مع البرامج النصية.
وبالإضافة إلى ذلك هناك توزيعات متعددة من لينكس أن كل مزيج ومباراة المكونات بشكل مختلف. يمكن أن يكون هذا مربكا للغاية للقادمين الجدد الذين يستخدمون إلى حد كبير لنهج "مقاس واحد يناسب الجميع" إما مع ويندوز أو ماك أوس X.
لحسن الحظ، "السوق" قد تعززت نوعا ما حول توزيع شعبية المعروفة باسم أوبونتو. وقد بنيت أوبونتو أصلا على رأس توزيع لينكس قوي آخر يعرف باسم دبيان، لكنه اتخذ منذ ذلك الحين اتجاها مختلفا.
وبالإضافة إلى ذلك، على مدى عدد من السنوات، أصبح أوبونتو أسهل لتثبيت ومحاولة الخروج. وقد تطورت لتوفير حل "خارج منطقة الجزاء" تقريبا للمهام معالجة النصوص الأساسية وجداول البيانات والمهام العامة "مكتب". وهذا يجعل من الأسهل للانتقال من ويندوز أو ماك للاستخدام العادي سطح المكتب.
لماذا هو مفيد للتجارة كوانت؟
الميزة الأساسية ل أوبونتو / لينكس تكمن في قدرتها كلي. وجود قوية جدا كلي ومحتوى البرمجة يسمح الأتمتة متطورة من العمليات بما في ذلك إدارة البيانات، باكتست تطوير المحرك، وسيط التفاعل والقدرة البحثية العامة.
بل هو أيضا "لعبة فقط في المدينة" إذا كنت ترغب في العمل على حافة النزيف من النمذجة المالية الكمية مع المكتبات مل / دل المتقدمة. بالنسبة للدل على وجه الخصوص، يتم تنفيذ ما يقرب من كامل النظام البيئي للبحوث في بايثون باستخدام تنسورفلو و بيتورش، وكلاهما لديها متطلبات التثبيت غير تافهة. في الواقع، سرد، هذه المكتبات من الصعب جدا الحصول على العمل مع وحدات معالجة الرسومات على ويندوز وهكذا أوبونتو هو الخيار الواقعي الوحيد.
استخدام لينكس يجعل من السهل للغاية لتوفير تراكب تطوير البرمجيات المتطورة لعملية نشر نموذج التداول الكمي. كل قوة التحكم في الإصدار والتكامل المستمر متاحة بسهولة داخل بيئة لينكس / كلي.
ليس من قبيل المصادفة أن غالبية صناديق التحوط الكمي الأعلى تستخدم بشكل حصري تقريبا لينكس والبيئات المطورة خصيصا لكل من البحث والتطوير.
بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في الحصول على البحوث التجارية بكميات كبيرة أو مل / دل مقرها وأوصى بشدة استخدام أوبونتو لينكس كنظام التشغيل الخاص بك.
ما هي المزالق؟
المشكلة الأكبر في استخدام أوبونتو / لينكس هي أن معظم الطاقة تأتي من خلال الاستخدام الواسع لكل من واجهة سطر الأوامر والكتابة. هذه هي المهارات التي يمكن تعلمها بسرعة نسبيا، ولكن إتقان حقيقي يمكن أن يستغرق سنوات. لينكس لديها الكثير من "تينكر تحت غطاء محرك السيارة" الفلسفة وهذا يمكن أن تكون مثيرة للاهتمام للغاية، أو مملة للغاية، وهذا يتوقف على أهدافك.
بالإضافة إلى هذا لينكس ليست متسامحة جدا عندما يتعلق الأمر أخطاء. وتعتمد طبيعة البحوث التجارية الكمية مل / دل على بعض المكتبات حافة النزيف، مثل تنسورفلو / بيتورش التي تتفاعل مع وحدات معالجة الرسومات. وبالتالي تثبيت السائقين والمكتبات وغيرها من الأدوات يمكن أن يؤدي إلى مشاكل.
هذه المشاكل صعبة لتشخيص الوافد الجديد حيث يمكن أن تكون رسائل الخطأ غير قابلة للتجزئة نسبيا. هذا يمكن أن يكون محبطا للغاية لأولئك الذين يستخدمون ويندوز وماك "العمل فقط".
لينوكس لديه نهج أكثر وضوحا بكثير لأذونات المستخدم / المشرف وهذا غالبا ما يجذب الوافدين الجدد المستخدمة للامتيازات الإدارية يجري استخلاصها إلى حد كبير بعيدا على ويندوز / ماك أوس X. مصدر آخر من الارتباك يكمن في إدارة التبعية حيث حزم معينة (وخاصة المكتبات بيثون) يمكن الاعتماد على حزم النظام الضرورية التي يتم تركيبها وتكوينها بشكل صحيح. يمكن أن تنشأ رسائل خطأ غامضة تتطلب درجة من الخبرة لتشخيص.
ومع ذلك، يمكن أيضا أن ينظر إلى هذا على أنه "السعر" للعمل على حافة النزيف من أجل جعل نماذج متطورة. على الرغم من هذه القضايا هناك مجتمع الترحيب للغاية على استعداد لمساعدة المستخدمين الجدد، وقد شوهدت معظم الأخطاء (وتشخيص) من قبل.
باختصار.
ويندوز وماك أوس X كبيرة بالنسبة لمعظم "الفانيليا" القائمة على واجهة المستخدم الرسومية البحوث التداول الكمي. ومع ذلك، فهي غير مناسبة إلى حد كبير للبحوث دل / مل على حافة النزيف.
أوبونتو / لينوكس هو النهج الواقعي الوحيد للعمل الكثيف دل / مل الكمية، وقوية للغاية مرة واحدة وقد تم الحصول على الخبرة من كلي. ومع ذلك، فإنه لا يغفر مع الأخطاء فيما يتعلق أذونات أو مشاكل التبعية. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تبدو فلسفة العنصر المختلط مربكة لتلك التي تستخدم لنظم تشغيل واحدة تناسب الجميع.
مجرد بدء مع التداول الكمي؟
3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:
1. دروس التداول الكمي.
سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!
2. جميع أحدث المحتوى.
كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.
ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.

QuantStart.
الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.
تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.
نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.
بقلم مايكل هالز مور في 26 مارس، 2018.
في هذه المقالة سوف أعرض لكم لبعض المفاهيم الأساسية التي تصاحب نظام التداول الكمي من النهاية إلى النهاية. نأمل أن تخدم هذه المشاركة جمهورين. الأول هو الأفراد الذين يحاولون الحصول على وظيفة في صندوق كمتداول كمي. والثاني سيكون الأفراد الذين يرغبون في محاولة وإنشاء الخاصة بهم "التجزئة" خوارزمية التجارية التجارية.
التداول الكمي هو مجال متطور للغاية من التمويل الكمي. يمكن أن يستغرق قدرا كبيرا من الوقت للحصول على المعرفة اللازمة لاجتياز مقابلة أو بناء استراتيجيات التداول الخاصة بك. ليس ذلك فحسب، بل يتطلب خبرة واسعة في البرمجة، على الأقل بلغة مثل ماتلاب، R أو بيثون. ولكن مع زيادة تواتر الاستراتيجية، تصبح الجوانب التكنولوجية أكثر أهمية. وبالتالي يكون على دراية C / C ++ ستكون ذات أهمية قصوى.
ويتكون نظام التداول الكمي من أربعة مكونات رئيسية هي:
تحديد الإستراتيجية - إيجاد إستراتيجية واستغلال الحافة واتخاذ قرار بشأن تواتر الإستراتيجية الإستراتيجية باكتستينغ - الحصول على البيانات وتحليل أداء الإستراتيجية وإزالة التحيزات نظام التنفيذ - الربط بالوساطة وأتمتة التداول وتقليل تكاليف المعاملات إدارة المخاطر - تخصيص رأس المال الأمثل " حجم الرهان "/ كيلي المعيار وعلم النفس التداول.
سنبدأ بإلقاء نظرة على كيفية تحديد استراتيجية التداول.
تحديد الاستراتيجية.
تبدأ جميع عمليات التداول الكمي مع فترة أولية من البحث. وتشمل عملية البحث هذه إيجاد استراتيجية، ومعرفة ما إذا كانت الاستراتيجية تتلاءم مع مجموعة من الاستراتيجيات الأخرى التي قد تكون قيد التشغيل، والحصول على أي بيانات لازمة لاختبار الاستراتيجية ومحاولة تحسين الاستراتيجية لتحقيق عوائد أعلى و / أو انخفاض المخاطر. سوف تحتاج إلى مراعاة متطلبات رأس المال الخاص بك إذا كان تشغيل استراتيجية ك "التجزئة" التاجر وكيف أن أي تكاليف المعاملة سوف تؤثر على الاستراتيجية.
وعلى النقيض من الاعتقاد السائد، فإنه من السهل جدا العثور على استراتيجيات مربحة من خلال مصادر عامة مختلفة. وينشر الأكاديميون بانتظام نتائج التداول النظري (وإن كان معظمها إجمالي تكاليف المعاملات). وستناقش مدونات التمويل الكمي الاستراتيجيات بالتفصيل. وستعرض المجلات التجارية بعض الاستراتيجيات التي تستخدمها الأموال.
قد تتساءل لماذا يحرص الأفراد والشركات على مناقشة استراتيجياتهم المربحة، خاصة عندما يعرفون أن الآخرين "مزاحمة التجارة" قد توقف الاستراتيجية عن العمل على المدى الطويل. والسبب يكمن في حقيقة أنها لن تناقش في كثير من الأحيان المعلمات الدقيقة وطرق ضبط أنها نفذت. هذه التحسينات هي المفتاح لتحويل استراتيجية متوسطة نسبيا إلى واحدة مربحة للغاية. في الواقع، واحدة من أفضل الطرق لخلق استراتيجيات فريدة من نوعها الخاصة بك هو العثور على أساليب مماثلة ومن ثم تنفيذ إجراءات التحسين الخاصة بك.
في ما يلي قائمة صغيرة بالأماكن للبدء في البحث عن أفكار إستراتيجية:
العديد من الاستراتيجيات التي سوف ننظر في ستندرج في فئات يعني انعكاس ومتابعة الاتجاه / الزخم. إن إستراتيجية المتوسط ​​العائد هي التي تحاول استغلال حقيقة أن المتوسط ​​الطويل الأجل على "سلسلة السعر" (مثل الانتشار بين اثنين من الأصول المترابطة) موجود، وأن الانحرافات على المدى القصير من هذا المتوسط ​​ستعود في نهاية المطاف. وتسعى استراتيجية الزخم لاستغلال كل من علم النفس المستثمر وهيكلة الصناديق الكبيرة من خلال "جذب الركوب" على اتجاه السوق، الذي يمكن أن يجمع الزخم في اتجاه واحد، واتبع الاتجاه حتى يتراجع.
جانب آخر مهم جدا من التداول الكمي هو تواتر استراتيجية التداول. يشير تداول التردد المنخفض (لفت) عموما إلى أي إستراتيجية تحمل أصولا أطول من يوم التداول. وبالمقابل، يشير التداول عالي التردد (هفت) عموما إلى إستراتيجية تحافظ على الأصول خلال اليوم. يشير التداول عالي التردد (أوفت) إلى الاستراتيجيات التي تحتفظ بالأصول على أساس الثواني والملي ثانية. كممارس التجزئة هفت و أوفت من الممكن بالتأكيد، ولكن فقط مع معرفة مفصلة من التداول "كومة التكنولوجيا" وديناميات كتاب النظام. ولن نناقش هذه الجوانب إلى حد كبير في هذه المادة التمهيدية.
وبمجرد تحديد استراتيجية، أو مجموعة من الاستراتيجيات، فإنه يحتاج الآن إلى اختبار للربحية على البيانات التاريخية. هذا هو مجال باكتستينغ.
استراتيجية باكتستينغ.
والهدف من المراجعة المسبقة هو تقديم الدليل على أن الاستراتيجية المحددة من خلال العملية المذكورة أعلاه تكون مربحة عند تطبيقها على كل من البيانات التاريخية وخارج العينة. وهذا يضع توقعات الكيفية التي ستؤدي بها الاستراتيجية في "العالم الحقيقي". ومع ذلك، باكتستينغ ليس ضمانا للنجاح، لأسباب مختلفة. وربما يكون أكثر مجالات التجارة الكمية دهاء لأنه ينطوي على العديد من التحيزات، التي يجب النظر فيها بعناية وإزالتها قدر الإمكان. وسوف نناقش الأنواع الشائعة من التحيز بما في ذلك التحيز إلى الأمام، والتحيز البقاء والتحيز الأمثل (المعروف أيضا باسم "التطفل على البيانات" التحيز). وتشمل المجالات الأخرى ذات الأهمية في إطار المراجعة الخلفية توافر ونظافة البيانات التاريخية، وإدراج تكاليف واقعية للمعاملات واتخاذ قرار بشأن منصة قوية للتدقيق المسبق. سنناقش تكاليف المعاملات بشكل أكبر في قسم أنظمة التنفيذ أدناه.
وبمجرد تحديد الاستراتيجية، من الضروري الحصول على البيانات التاريخية التي يمكن من خلالها إجراء الاختبار وربما تحسينها. هناك عدد كبير من بائعي البيانات في جميع فئات الأصول. وتتراوح تكاليفها عموما مع نوعية البيانات وعمقها وحسن توقيتها. نقطة البداية التقليدية لبدء التجار الكم (على الأقل على مستوى التجزئة) هو استخدام مجموعة البيانات المجانية من ياهو المالية. لن أركز على مقدمي الخدمات كثيرا، بل أود التركيز على القضايا العامة عند التعامل مع مجموعات البيانات التاريخية.
وتشمل الشواغل الرئيسية مع البيانات التاريخية الدقة / النظافة، والتحيز البقاء والتعديل للإجراءات الشركات مثل أرباح الأسهم وانقسامات الأسهم:
وتتصل الدقة بالجودة الشاملة للبيانات - سواء كانت تحتوي على أي أخطاء. يمكن أحيانا أن يكون من السهل التعرف على الأخطاء، مثل مع مرشح ارتفاع، والتي سوف اختيار غير صحيحة "المسامير" في البيانات سلسلة زمنية وتصحيح بالنسبة لهم. في أوقات أخرى يمكن أن يكون من الصعب جدا على الفور. غالبا ما يكون من الضروري أن يكون لديك اثنين أو أكثر من مقدمي ثم تحقق من كل البيانات الخاصة بهم ضد بعضها البعض. وغالبا ما يكون التحيز على قيد الحياة "سمة" من مجموعات البيانات المجانية أو الرخيصة. مجموعة البيانات مع التحيز البقاء على قيد الحياة يعني أنه لا يحتوي على الأصول التي لم تعد تتداول. وفي حالة الأسهم، يعني ذلك الأرصدة الملغاة / المفلسة. ويعني هذا التحيز أن أي استراتيجية لتداول الأسهم يتم اختبارها على مجموعة بيانات من هذا القبيل ستؤدي على الأرجح أداء أفضل مما هي عليه في "العالم الحقيقي" حيث تم بالفعل اختيار "الفائزين" التاريخيين. وتشمل الإجراءات التي تتخذها الشركة الأنشطة "اللوجستية" التي تقوم بها الشركة والتي عادة ما تتسبب في تغيير وظيفي في سعر الخام، والتي لا ينبغي أن تدرج في حساب عوائد السعر. تعد التعديالت على توزيعات األرباح وتقسيم األسهم هي الجناة العاديين. ومن الضروري إجراء عملية تعرف بالتعديل الخلفي في كل من هذه الإجراءات. يجب أن نكون حذرين جدا لا الخلط بين الأسهم انقسام مع تعديل العوائد الحقيقية. وقد تم القبض على العديد من التجار من قبل عمل الشركة!
من أجل تنفيذ إجراء باكتست فمن الضروري استخدام منصة البرمجيات. لديك الاختيار بين البرمجيات باكتست مخصصة، مثل تراديستاتيون، منصة رقمية مثل إكسيل أو ماتلاب أو تنفيذ مخصص الكامل في لغة البرمجة مثل بيثون أو C ++. أنا لن أسكن كثيرا على تراديستاتيون (أو ما شابه ذلك)، إكسل أو ماتلاب، كما أعتقد في إنشاء كومة التكنولوجيا في المنزل الكامل (للأسباب المبينة أدناه). وتتمثل إحدى فوائد القيام بذلك في أنه يمكن دمج نظام البرمجيات الخلفية ونظام التنفيذ بإحكام، حتى مع وجود استراتيجيات إحصائية متقدمة للغاية. بالنسبة لاستراتيجيات هفت على وجه الخصوص، من الضروري استخدام تنفيذ مخصص.
عند إعادة اختبار نظام ما، يجب أن يكون قادرا على قياس مدى أدائه. مقاييس "معايير الصناعة" للاستراتيجيات الكمية هي الحد الأقصى للسحب ونسبة شارب. ويمثل السحب الأقصى أكبر انخفاض من ذروة إلى انخفاض في منحنى حقوق الملكية خلال فترة زمنية معينة (عادة سنوية). وغالبا ما يقتبس ذلك كنسبة مئوية. سوف تميل استراتيجيات لفت إلى سحب أكبر من استراتيجيات هفت، وذلك بسبب عدد من العوامل الإحصائية. وسوف تظهر باكستست التاريخية الحد الأقصى الماضي السحب، وهو دليل جيد لأداء تراجع في المستقبل من الاستراتيجية. أما القياس الثاني فهو نسبة شارب، التي يتم تعريفها من الناحية النظرية بأنها متوسط ​​العوائد الزائدة مقسوما على الانحراف المعياري لتلك العائدات الزائدة. هنا، تشير العائدات الزائدة إلى عودة الإستراتيجية فوق معيار مرجعي محدد مسبقا، مثل S & P500 أو قانون الخزينة لمدة 3 أشهر. لاحظ أن العائد السنوي ليس مقياسا يستخدم عادة، لأنه لا يأخذ في الاعتبار تقلب الاستراتيجية (على عكس نسبة شارب).
مرة واحدة وقد تم اختبارها باكتستد استراتيجية ويعتبر خالية من التحيزات (في بقدر ما هو ممكن!)، مع شارب جيدة والتخفيضات الحد الأدنى، فقد حان الوقت لبناء نظام التنفيذ.
أنظمة التنفيذ.
نظام التنفيذ هو الوسيلة التي يتم من خلالها إرسال قائمة الصفقات التي تم إنشاؤها بواسطة الاستراتيجية من قبل الوسيط. على الرغم من أن توليد التجارة يمكن أن يكون شبه أو حتى مؤتمتة بالكامل، يمكن للآلية التنفيذ تكون يدوية، شبه اليدوي (أي "نقرة واحدة") أو مؤتمتة بالكامل. بالنسبة لاستراتيجيات لفت، فإن التقنيات اليدوية وشبه اليدوية شائعة. بالنسبة لاستراتيجيات هفت فمن الضروري إنشاء آلية التنفيذ الآلي بالكامل، والتي غالبا ما تكون مقترنة بإحكام مع مولد التجارة (نظرا للترابط بين الاستراتيجية والتكنولوجيا).
الاعتبارات الرئيسية عند إنشاء نظام التنفيذ هي واجهة للوساطة، والتقليل من تكاليف المعاملات (بما في ذلك العمولة، والانزلاق، وانتشار) والاختلاف في أداء النظام الحي من أداء باكتستد.
هناك العديد من الطرق للتواصل مع الوساطة. وهي تتراوح بين استدعاء الوسيط الخاص بك على الهاتف مباشرة من خلال إلى واجهة برمجة التطبيقات عالية الأداء الآلي بالكامل (أبي). من الناحية المثالية كنت ترغب في أتمتة تنفيذ الصفقات الخاصة بك إلى أقصى حد ممكن. هذا يحرر لك حتى التركيز على مزيد من البحث، وكذلك تسمح لك لتشغيل استراتيجيات متعددة أو حتى استراتيجيات تردد أعلى (في الواقع، هفت هو مستحيل في الأساس دون التنفيذ الآلي). برنامج باكتستينغ المشتركة المذكورة أعلاه، مثل ماتلاب، إكسل والتداول هي جيدة لخفض التردد، واستراتيجيات أبسط. ومع ذلك سيكون من الضروري بناء نظام تنفيذ داخلي مكتوب بلغة عالية الأداء مثل C ++ من أجل القيام بأي هفت حقيقي. كقصة، في الصندوق اعتدت أن أعمل في، كان لدينا 10 دقيقة "حلقة التداول" حيث أننا سوف تحميل بيانات السوق الجديدة كل 10 دقيقة ثم تنفيذ الصفقات استنادا إلى تلك المعلومات في نفس الإطار الزمني. كان هذا باستخدام برنامج نصي بيثون محسن. لأي شيء يقترب من البيانات الدقيقة أو الثانية تردد، أعتقد C / C ++ سيكون أكثر مثالية.
في صندوق أكبر هو في كثير من الأحيان ليس مجال التاجر الكمي لتحسين التنفيذ. ومع ذلك في المتاجر الصغيرة أو شركات هفت، فإن التجار هم منفذي التنفيذ وبالتالي فإن مجموعة مهارات أوسع كثيرا ما تكون مرغوبة. ضع ذلك في الاعتبار إذا كنت ترغب في أن يعمل من قبل صندوق. مهارات البرمجة الخاصة بك ستكون مهمة، إن لم يكن أكثر من ذلك، من الإحصاءات والمواهب الاقتصاد القياسي الخاص بك!
وثمة مسألة رئيسية أخرى تقع تحت راية التنفيذ وهي مسألة تقليل تكاليف المعاملات. هناك عموما ثلاثة مكونات لتكاليف المعاملات: العمولات (أو الضرائب)، وهي الرسوم التي تتقاضاها الوساطة، البورصة و سيك (أو هيئة تنظيمية حكومية مماثلة). الانزلاق، وهو الفرق بين ما كنت تقصد طلبك لملء في مقابل ما شغل في الواقع في؛ ، وهو الفرق بين سعر العطاء / الطلب للسهم المتداول. علما بأن الفارق ليس ثابتا ويتوقف على السيولة الحالية (أي توافر أوامر الشراء / البيع) في السوق.
تكاليف المعاملات يمكن أن تجعل الفرق بين استراتيجية مربحة للغاية مع نسبة شارب جيدة واستراتيجية غير مربحة للغاية مع نسبة شارب رهيبة. يمكن أن يكون تحديا للتنبؤ بشكل صحيح تكاليف المعاملات من باكتست. اعتمادا على وتيرة الاستراتيجية، سوف تحتاج إلى الوصول إلى بيانات التبادل التاريخية، والتي سوف تشمل بيانات القراد لأسعار العطاء / الطلب. وتكرس فرق كاملة من كوانتس لتحسين التنفيذ في صناديق أكبر، لهذه الأسباب. النظر في السيناريو حيث يحتاج الصندوق إلى تفريغ كمية كبيرة من الصفقات (التي أسباب لذلك كثيرة ومتنوعة!). من خلال "الإغراق" الكثير من الأسهم في السوق، وأنها سوف تخفف بسرعة السعر وربما لا تحصل على التنفيذ الأمثل. ومن هنا تأتي الخوارزميات التي تصدر أوامر "بالتنقيط" على السوق، على الرغم من أن الصندوق يتعرض لخطر الانزلاق. وعلاوة على ذلك، استراتيجيات أخرى "فريسة" على هذه الضروريات ويمكن استغلال أوجه القصور. هذا هو مجال التحكيم هيكل صندوق.
وتتعلق القضية الرئيسية النهائية لنظم التنفيذ باختلاف أداء الاستراتيجية من الأداء المتدرج. هذا يمكن أن يحدث لعدد من الأسباب. لقد ناقشنا بالفعل التحيز المستقبلي والتحيز الأمثل في العمق، عند النظر في الاختبارات الخلفية. ومع ذلك، فإن بعض الاستراتيجيات لا تجعل من السهل اختبار هذه التحيزات قبل النشر. يحدث هذا في هفت في الغالب. قد يكون هناك أخطاء في نظام التنفيذ وكذلك استراتيجية التداول نفسها التي لا تظهر على باكتست ولكن تظهر في التداول المباشر. قد يكون السوق قد خضع لتغيير النظام بعد نشر إستراتيجيتك. ويمكن أن تؤدي البيئات التنظيمية الجديدة، وتغير معنويات المستثمرين وظواهر الاقتصاد الكلي، إلى اختلافات في كيفية تصرف السوق وبالتالي تحقيق الربحية في استراتيجيتك.
إدارة المخاطر.
القطعة النهائية إلى لغز التداول الكمي هي عملية إدارة المخاطر. "المخاطر" تشمل جميع التحيزات السابقة التي ناقشناها. وهو يتضمن مخاطر التكنولوجيا، مثل الخوادم المشتركة في تبادل في فجأة تطوير عطل القرص الثابت. وتشمل مخاطر الوساطة، مثل السمسار تصبح مفلسة (وليس مجنونا كما يبدو، نظرا للذعر الأخير مع مف غلوبال!). وباختصار فإنه يغطي كل شيء تقريبا يمكن أن يتداخل مع تنفيذ التداول، والتي هناك العديد من المصادر. وتخصص كتب كاملة لإدارة المخاطر للاستراتيجيات الكمية لذلك أنا wont't محاولة لتوضيح على جميع المصادر المحتملة للمخاطر هنا.
وتشمل إدارة المخاطر أيضا ما يعرف بتخصيص رأس المال الأمثل، وهو فرع من نظرية المحفظة. 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 many 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 papers 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 pitfalls and particular issues? Outsourcing this to a vendor, while potentially saving time in the short term, could be extremely expensive in the long-term.
مجرد بدء مع التداول الكمي؟
3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:
1. دروس التداول الكمي.
سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!
2. جميع أحدث المحتوى.
كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.
ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.

Quant Strategies Implemented by the Quantopian Community.
Last week I gave a quant finance meet-up talk at the Hacker Dojo in Mountain View, CA. The format was inspired by some analysis I did on the types of algorithms shared and cloned in the Quantopian community – initially I wanted to ask: What are the most popular strategies coded up on Quantopian? To answer this question I ranked all public forum posts three ways, first on number of replies, second on number of views, and third on number of times cloned. I averaged these scores and re-ranked the list to come up with the top 25 ‘Most popular posts of all time’. (NB: I did not do any correction for the date of the original post, so the amount of time the thread has been alive has not been normalized.)
Starting from this list, I worked backwards and used examples from the Quantopian community to introduce 5 basic quant strategy types: Mean Reversion, Momentum, Value, Sentiment and Seasonality. While this list is not technically ‘mutually exclusive and collectively exhaustive’, it covers a large fraction of intraday to lower frequency quant strategies and provides a good overview of the way equity focused quants think about predicting market prices. I went back to my Top 25 list and categorized each algo into one of these five buckets and then created this pie chart based on the aggregated number of views for each strategy type.
There are a number of interesting conclusions to be drawn from this initial overview of community activity. Perhaps the most obvious and predictable of these is that price based strategies are currently in the lead by a large margin – due, I expect, to the easy access to minute-level equity pricing and the accessibility of the logic for momentum and mean-reversion. Indeed there were no value-based strategies that made their way into the Top 25 – which in my view represents a key opportunity space right now.
More subtle and, from my admittedly biased point of view, more compelling is the diversity and quality of content and collaboration in the public sphere. Having joined the Quantopian team from a large corporate setting working with a small group of institutional clients, seeing that the Top 25 algos have been cloned over 13,000 times, an average of over 500 clones per strategy is… well it’s pretty damn cool.
Below you can find the slide deck from my presentation:
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
التعليقات مغلقة.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الاستشارات الاستثمارية أو غيرها من الخدمات من قبل Quantopian. وبالإضافة إلى ذلك، فإن محتوى الموقع لا يقدم أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو أي استثمار محدد.
لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر - بما في ذلك خسارة أصل الدين. يجب عليك التشاور مع أحد المتخصصين في الاستثمار قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.