Quant Trading Strategy

Perdagangan Kuantitatif Apa itu Perdagangan Kuantitatif Perdagangan kuantitatif terdiri dari strategi trading berdasarkan analisis kuantitatif. Yang mengandalkan perhitungan matematis dan perhitungan angka untuk mengidentifikasi peluang perdagangan. Karena perdagangan kuantitatif umumnya digunakan oleh lembaga keuangan dan hedge fund. Transaksi biasanya berukuran besar dan mungkin melibatkan pembelian dan penjualan ratusan ribu saham dan surat berharga lainnya. Namun, perdagangan kuantitatif menjadi lebih umum digunakan oleh investor perorangan. BREAKING DOWN Quantitative Trading Harga dan volume adalah dua input data yang lebih umum yang digunakan dalam analisis kuantitatif sebagai input utama untuk model matematis. Teknik perdagangan kuantitatif meliputi perdagangan frekuensi tinggi. Perdagangan algoritma dan arbitrase statistik. Teknik ini cepat terbakar dan biasanya memiliki cakrawala investasi jangka pendek. Banyak pedagang kuantitatif lebih mengenal alat kuantitatif, seperti moving averages dan oscillators. Memahami Perdagangan Kuantitatif Pedagang kuantitatif memanfaatkan teknologi modern, matematika dan ketersediaan database komprehensif untuk membuat keputusan perdagangan yang rasional. Pedagang kuantitatif mengambil teknik trading dan membuat model dengan menggunakan matematika, dan kemudian mereka mengembangkan program komputer yang menerapkan model tersebut ke data pasar historis. Model ini kemudian diulang dan dioptimalkan. Jika hasil yang menguntungkan tercapai, sistem ini kemudian diimplementasikan di pasar real-time dengan modal riil. Cara kerja model kuantitatif dapat digambarkan dengan menggunakan analogi. Pertimbangkan laporan cuaca di mana ahli meteorologi memperkirakan ada kemungkinan hujan saat matahari bersinar. Ahli meteorologi memperoleh kesimpulan berlawanan dengan mengumpulkan dan menganalisis data iklim dari sensor di seluruh area. Analisis kuantitatif terkomputerisasi menunjukkan pola spesifik dalam data. Bila pola ini dibandingkan dengan pola yang sama yang terungkap dalam data iklim historis (backtesting), dan 90 dari 100 kali hasilnya adalah hujan, maka ahli meteorologi dapat menarik kesimpulan dengan yakin, maka diperkirakan 90. Pedagang kuantitatif menerapkan proses yang sama ke pasar keuangan untuk membuat keputusan perdagangan. Keuntungan dan Kerugian Perdagangan Kuantitatif Tujuan trading adalah menghitung probabilitas optimal untuk mengeksekusi perdagangan yang menguntungkan. Seorang pedagang biasa dapat secara efektif memantau, menganalisa dan membuat keputusan perdagangan pada sejumlah sekuritas sebelum jumlah data masuk menguasai proses pengambilan keputusan. Penggunaan teknik perdagangan kuantitatif menerangi batas ini dengan menggunakan komputer untuk mengotomatisasi keputusan pemantauan, analisis, dan perdagangan. Mengatasi emosi adalah salah satu masalah yang paling meluas dengan perdagangan. Baik itu ketakutan atau keserakahan, saat berdagang, emosi hanya berfungsi untuk menahan pemikiran rasional, yang biasanya menyebabkan kerugian. Komputer dan matematika tidak memiliki emosi, jadi perdagangan kuantitatif menghilangkan masalah ini. Perdagangan kuantitatif memang memiliki masalah. Pasar keuangan adalah beberapa entitas paling dinamis yang ada. Oleh karena itu, model perdagangan kuantitatif harus dinamis agar konsisten sukses. Banyak pedagang kuantitatif mengembangkan model yang sementara menguntungkan untuk kondisi pasar dimana mereka dikembangkan, namun pada akhirnya mereka gagal saat kondisi pasar berubah. Strategi Tepat - Apakah Mereka Untuk Anda Strategi investasi kuantitatif telah berkembang menjadi alat yang sangat kompleks dengan munculnya komputer modern. , Namun akar strategi kembali berusia di atas 70 tahun. Mereka biasanya dijalankan oleh tim berpendidikan tinggi dan menggunakan model berpemilik untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam mengalahkan pasar. Bahkan ada program off-the-shelf yang plug and play untuk mereka yang mencari kesederhanaan. Model Quant selalu bekerja dengan baik saat diuji kembali, namun sebenarnya aplikasi dan tingkat keberhasilannya dapat diperdebatkan. Sementara mereka tampaknya bekerja dengan baik di pasar banteng. Ketika pasar menjadi kacau, strategi kuant dikenakan risiko yang sama seperti strategi lainnya. Sejarah Salah satu pendiri studi teori kuantitatif yang diterapkan pada keuangan adalah Robert Merton. Anda hanya bisa membayangkan betapa sulit dan memakan waktu proses itu sebelum penggunaan komputer. Teori lain di bidang keuangan juga berevolusi dari beberapa studi kuantitatif pertama, termasuk dasar diversifikasi portofolio berdasarkan teori portofolio modern. Penggunaan kedua kuantitatif keuangan dan kalkulus menyebabkan banyak alat umum lainnya termasuk salah satu yang paling terkenal, rumus opsi opsi Black-Scholes, yang tidak hanya membantu pilihan harga investor dan mengembangkan strategi, namun membantu menjaga pasar tetap terjaga dengan likuiditas. Bila diterapkan langsung ke manajemen portofolio. Tujuannya seperti strategi investasi lainnya. Untuk menambahkan nilai, hasil alfa atau kelebihan. Banyak, sebagai pengembang disebut, menyusun model matematika kompleks untuk mendeteksi peluang investasi. Ada banyak model di luar sana sebagai quants yang mengembangkannya, dan semuanya mengklaim sebagai yang terbaik. Salah satu strategi investasi kuantitatif adalah bahwa model, dan akhirnya komputer, membuat keputusan pembelian yang sebenarnya, bukan manusia. Hal ini cenderung menghilangkan respons emosional yang mungkin dialami seseorang saat membeli atau menjual investasi. Strategi kuantitatif sekarang diterima di komunitas investasi dan dijalankan oleh reksa dana, hedge fund dan investor institusi. Mereka biasanya menggunakan nama alpha generator. Atau alfa gens. Di Balik Tirai Sama seperti di The Wizard of Oz, ada seseorang yang berada di balik tirai yang mendorong prosesnya. Seperti model lainnya, sama baiknya dengan manusia yang mengembangkan program ini. Meskipun tidak ada persyaratan khusus untuk menjadi quant, kebanyakan perusahaan yang menjalankan model quant menggabungkan keterampilan analis investasi, statistik dan pemrogram yang mengkode prosesnya ke dalam komputer. Karena sifat kompleks dari model matematika dan statistik, yang umum untuk melihat kepercayaan seperti gelar sarjana dan doktor di bidang keuangan, ekonomi, matematika dan teknik. Secara historis, anggota tim ini bekerja di kantor belakang. Tapi karena model quant menjadi lebih umum, kantor belakang pindah ke front office. Manfaat Strategi Kuantitas Sementara tingkat keberhasilan keseluruhan masih diperdebatkan, alasan beberapa strategi kuantitatif adalah bahwa mereka didasarkan pada disiplin. Jika modelnya benar, disiplin membuat strategi bekerja dengan komputer kecepatan kilat untuk mengeksploitasi inefisiensi di pasar berdasarkan data kuantitatif. Model-model itu sendiri hanya bisa didasarkan pada beberapa rasio seperti PE. Hutang terhadap ekuitas dan pertumbuhan pendapatan, atau menggunakan ribuan input yang bekerja sama pada saat bersamaan. Strategi yang berhasil dapat menangkap tren pada tahap awal karena komputer terus-menerus menjalankan skenario untuk menemukan inefisiensi sebelum orang lain melakukannya. Model-model tersebut mampu menganalisis kelompok investasi yang sangat besar secara bersamaan, di mana analis tradisional mungkin hanya melihat beberapa pada satu waktu saja. Proses penyaringan dapat menilai alam semesta dengan tingkat kelas seperti 1-5 atau A-F tergantung pada modelnya. Hal ini membuat proses perdagangan aktual sangat mudah dilakukan dengan berinvestasi pada investasi dengan nilai tinggi dan menjual produk dengan rating rendah. Model Quant juga membuka variasi strategi seperti long, short dan longshort. Dana kuantitatif yang berhasil tetap memegang kendali risiko karena sifat modelnya. Sebagian besar strategi dimulai dengan alam semesta atau patokan dan penggunaan pembobotan sektor dan industri dalam model mereka. Hal ini memungkinkan dana untuk mengendalikan diversifikasi sampai batas tertentu tanpa mengorbankan model itu sendiri. Quant funds biasanya berjalan dengan biaya rendah karena mereka tidak memerlukan banyak analis tradisional dan manajer portofolio untuk menjalankannya. Kekurangan dari Quant Strategies Ada beberapa alasan mengapa begitu banyak investor tidak sepenuhnya merangkul konsep membiarkan kotak hitam menjalankan investasi mereka. Untuk semua dana quant yang berhasil di luar sana, sepertinya banyak yang tidak berhasil. Sayangnya untuk reputasi quants, ketika mereka gagal, mereka gagal besar waktu. Manajemen Modal Jangka Panjang adalah salah satu dana lindung nilai yang paling terkenal, seperti yang dilakukan oleh beberapa pemimpin akademis yang paling dihormati dan dua ekonom pemenang Hadiah Nobel Prize Myron S. Scholes dan Robert C. Merton. Selama tahun 1990an, tim mereka menghasilkan laba di atas rata-rata dan menarik modal dari semua jenis investor. Mereka terkenal karena tidak hanya mengeksploitasi inefisiensi, namun menggunakan akses mudah ke modal untuk menciptakan taruhan leverage yang sangat besar pada arah pasar. Sifat disiplin strategi mereka sebenarnya menciptakan kelemahan yang menyebabkan keruntuhan mereka. Manajemen Modal Jangka Panjang dilikuidasi dan dibubarkan pada awal tahun 2000. Modelnya tidak mencakup kemungkinan bahwa pemerintah Rusia dapat gagal membayar sebagian hutangnya sendiri. Peristiwa yang satu ini memicu kejadian dan reaksi berantai yang diperbesar oleh malapetaka buatan. LTCM sangat terlibat dengan operasi investasi lainnya sehingga keruntuhannya mempengaruhi pasar dunia, memicu kejadian dramatis. Dalam jangka panjang, Federal Reserve masuk untuk membantu, dan bank lain dan dana investasi mendukung LTCM untuk mencegah kerusakan lebih lanjut. Inilah salah satu alasan mengapa dana quant dapat gagal, karena didasarkan pada peristiwa sejarah yang mungkin tidak termasuk kejadian masa depan. Sementara tim quant yang kuat akan terus menambahkan aspek baru pada model untuk memprediksi kejadian di masa depan, tidak mungkin memprediksi masa depan setiap saat. Quant funds juga bisa menjadi kewalahan ketika ekonomi dan pasar mengalami volatilitas yang lebih besar dari rata-rata. Sinyal beli dan jual bisa datang begitu cepat sehingga omset tinggi bisa menciptakan komisi dan kejadian kena pajak yang tinggi. Quant funds juga dapat menimbulkan bahaya saat dipasarkan sebagai bukti tahan atau didasarkan pada strategi singkat. Memprediksi penurunan. Menggunakan derivatif dan menggabungkan leverage bisa berbahaya. Salah satu belokan bisa menyebabkan ledakan, yang sering membuat berita. Garis Bawah Strategi investasi kuantitatif telah berevolusi dari kotak hitam kantor belakang hingga alat investasi utama. Mereka dirancang untuk memanfaatkan pemikiran terbaik dalam bisnis dan komputer tercepat untuk memanfaatkan inefisiensi dan memanfaatkan penggunaan untuk membuat taruhan pasar. Mereka bisa sangat sukses jika modelnya memasukkan semua masukan yang tepat dan cukup gesit untuk memprediksi kejadian pasar abnormal. Di sisi lain, sementara dana kuantitatif diuji kembali sampai mereka bekerja, kelemahan mereka adalah mereka mengandalkan data historis untuk kesuksesan mereka. Sementara investasi quant-style memiliki tempatnya di pasar, penting untuk menyadari kekurangan dan risikonya. Agar konsisten dengan strategi diversifikasi. Ide bagusnya untuk menerapkan strategi kuantitatif sebagai gaya investasi dan menggabungkannya dengan strategi tradisional untuk mencapai diversifikasi yang tepat. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. Ini. Rasio yang dikembangkan oleh Jack Treynor bahwa langkah-langkah pengembalian yang diperoleh melebihi yang bisa diperoleh tanpa risiko. Pembelian kembali saham beredar (repurchase) oleh perusahaan untuk mengurangi jumlah saham yang beredar di pasaran. Perusahaan. Pengembalian pajak adalah pengembalian pajak yang dibayarkan kepada seseorang atau rumah tangga bila kewajiban pajak sebenarnya kurang dari jumlah tersebut. Nilai moneter dari semua barang jadi dan jasa yang dihasilkan dalam batas negara dalam jangka waktu tertentu. StrategyQuant - Strategi Strategi Perdagangan Generasi Komputer Gunakan StrategiQuant untuk membangun sistem perdagangan otomatis baru untuk pasar atau kerangka waktu Menghasilkan ratusan strategi per jam Jalankan Robustness Tes untuk menghindari pemasangan kurva Build-in Walk-Forwad Optimizer dan WF Matrix Export sebagai Expert Advisor untuk MetaTrader4 atau strategi untuk NinjaTrader atau Tradestation dan banyak lagi. Silakan masuk ke newsletter kami juga. Ini akan memakan waktu kurang dari satu menit dan ini akan memungkinkan kami untuk memberi tahu Anda tentang produk dan pembaruan baru. Saya suka EA Wizard dan saya menggunakannya dengan sangat baik, saya menyukai EA Wizard dan saya banyak menggunakannya. Saya tidak tahu apa-apa tentang pemrograman di MT4 dan sering berharap bisa menulis EA. Sekarang program Anda telah memungkinkan. Satu hal yang pasti yang paling saya senangi adalah dukungan yang sangat baik yang Anda tawarkan. Anda benar-benar telah membantu saya untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana menggunakannya. Saya hanya bisa bilang, saya terkesan Setelah bekerja sekarang selama 4 minggu dengan versi yang dimiliki saya, saya hanya bisa bilang, saya terkesan. GB membantu saya untuk menemukan kombinasi kerja yang baik sangat cepat. Paling tidak saya suka kode sumber yang dihasilkan dari GB sangat banyak, karena sangat jelas dan mudah dimengerti, omong-omong, bagus juga didokumentasikan. Hak Cipta salinan StrategyQuant 2012 - 2017, All rights reserved. Peringatan Investasi Berisiko Tinggi: Perdagangan valuta asing dan kontrak untuk perbedaan margin membawa tingkat risiko tinggi, dan mungkin tidak sesuai untuk semua investor. Kemungkinan ada bahwa Anda dapat mempertahankan kerugian melebihi dana yang Anda setorkan dan oleh karena itu, Anda seharusnya tidak berspekulasi dengan modal yang tidak dapat Anda rugi. Informasi yang diberikan hanyalah saran umum yang tidak memperhitungkan tujuan, situasi keuangan atau kebutuhan Anda. Ini tidak boleh dianggap sebagai saran pribadi. Panduan untuk Perdagangan Kuantitatif Pada artikel ini saya akan memperkenalkan beberapa konsep dasar yang menyertai sistem perdagangan kuantitatif end-to-end. Pos ini diharapkan bisa melayani dua khalayak. Yang pertama adalah individu yang berusaha mendapatkan pekerjaan di sebuah dana sebagai pedagang kuantitatif. Yang kedua akan menjadi individu yang ingin mencoba dan mengatur bisnis perdagangan algoritmik ritel mereka sendiri. Perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantum yang sangat canggih. Perlu waktu lama untuk mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk menyampaikan wawancara atau membuat strategi trading Anda sendiri. Tidak hanya itu tapi juga membutuhkan keahlian pemrograman yang ekstensif, setidaknya dalam bahasa seperti MATLAB, R atau Python. Namun seiring dengan meningkatnya frekuensi perdagangan, aspek teknologi menjadi jauh lebih relevan. Dengan demikian menjadi akrab dengan CC akan sangat penting. Sistem perdagangan kuantitatif terdiri dari empat komponen utama: Identifikasi Strategi - Menemukan strategi, memanfaatkan tepi dan menentukan frekuensi perdagangan Strategi Backtesting - Mendapatkan data, menganalisis kinerja strategi dan menghapus bias Sistem Eksekusi - Menghubungkan ke broker, mengotomatisasi perdagangan dan meminimalkan Biaya transaksi Manajemen Risiko - Alokasi modal yang optimal, ukuran taruhan Kriteria kutu dan psikologi trading Mulailah dengan melihat bagaimana mengidentifikasi strategi trading. Identifikasi Strategi Semua proses perdagangan kuantitatif dimulai dengan periode penelitian awal. Proses penelitian ini mencakup pencarian strategi, melihat apakah strategi tersebut sesuai dengan portofolio strategi lain yang mungkin Anda jalani, mendapatkan data yang diperlukan untuk menguji strategi dan mencoba mengoptimalkan strategi untuk keuntungan yang lebih tinggi dan atau risiko yang lebih rendah. Anda perlu mempertimbangkan kebutuhan modal Anda sendiri jika menjalankan strategi sebagai pedagang eceran dan bagaimana biaya transaksi akan mempengaruhi strategi. Berlawanan dengan kepercayaan populer, sebenarnya cukup mudah untuk menemukan strategi yang menguntungkan melalui berbagai sumber publik. Akademisi secara teratur mempublikasikan hasil perdagangan teoritis (walaupun sebagian besar kotor dari biaya transaksi). Blog keuangan kuantitatif akan membahas strategi secara rinci. Jurnal perdagangan akan menjelaskan beberapa strategi yang digunakan oleh dana. Anda mungkin mempertanyakan mengapa individu dan perusahaan sangat ingin mendiskusikan strategi yang menguntungkan mereka, terutama ketika mereka tahu bahwa orang lain berkerumun dalam perdagangan dapat menghentikan strategi tersebut untuk bekerja dalam jangka panjang. Alasannya terletak pada kenyataan bahwa mereka tidak akan sering membahas parameter dan metode penyetelan yang tepat yang telah mereka lakukan. Optimisation ini adalah kunci untuk mengubah strategi yang relatif biasa-biasa saja menjadi sangat menguntungkan. Sebenarnya, salah satu cara terbaik untuk menciptakan strategi unik Anda adalah menemukan metode yang serupa dan kemudian menerapkan prosedur pengoptimalan Anda sendiri. Berikut adalah daftar kecil tempat untuk mulai mencari ide strategi: Banyak strategi yang akan Anda lihat akan masuk dalam kategori pembalikan rata-rata dan tren-berikut ini. Strategi pembalikan rata-rata adalah strategi yang mencoba memanfaatkan fakta bahwa mean jangka panjang pada rangkaian harga (seperti spread antara dua aset berkorelasi) ada dan penyimpangan jangka pendek dari mean ini pada akhirnya akan kembali. Strategi momentum mencoba mengeksploitasi kedua psikologi investor dan struktur dana besar dengan cara menunggangi tren pasar, yang dapat mengumpulkan momentum dalam satu arah, dan mengikuti tren sampai berbalik arah. Aspek lain yang sangat penting dalam perdagangan kuantitatif adalah frekuensi strategi trading. Perdagangan frekuensi rendah (LFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset lebih lama dari hari perdagangan. Sejalan dengan itu, high frequency trading (HFT) umumnya mengacu pada strategi yang memegang aset intraday. Perdagangan frekuensi ultra tinggi (UHFT) mengacu pada strategi yang menyimpan aset berdasarkan urutan detik dan milidetik. Sebagai praktisi ritel HFT dan UHFT tentu saja mungkin, namun hanya dengan pengetahuan terperinci tentang tumpukan teknologi perdagangan dan dinamika buku pesanan. Kami tidak akan membahas aspek-aspek ini untuk sebagian besar dalam artikel pendahuluan ini. Begitu strategi, atau serangkaian strategi, telah diidentifikasi, sekarang perlu diuji untuk mendapatkan keuntungan berdasarkan data historis. Itulah domain backtesting. Strategi Backtesting Tujuan backtesting adalah untuk memberikan bukti bahwa strategi yang diidentifikasi melalui proses di atas menguntungkan bila diterapkan pada data historis dan data di luar sampel. Ini menentukan harapan bagaimana strategi akan tampil di dunia nyata. Namun, backtesting BUKAN jaminan kesuksesan, karena berbagai alasan. Ini mungkin adalah bidang perdagangan kuantitatif yang paling halus karena mengandung banyak bias, yang harus dipertimbangkan dan dihilangkan dengan hati-hati sebanyak mungkin. Kita akan membahas jenis bias yang umum termasuk bias melihat ke depan. Bias bias bertahan dan bias optimasi (juga dikenal sebagai data-snooping bias). Bidang penting lainnya dalam backtesting mencakup ketersediaan dan kebersihan data historis, mempertimbangkan biaya transaksi yang realistis dan menentukan platform backtesting yang kuat. Nah diskusikan biaya transaksi lebih jauh di bagian Sistem Eksekusi di bawah ini. Begitu strategi telah diidentifikasi, perlu memperoleh data historis untuk melakukan pengujian dan, mungkin, penyempurnaan. Ada sejumlah besar vendor data di semua kelas aset. Biaya mereka umumnya berskala dengan kualitas, kedalaman dan ketepatan waktu data. Titik awal tradisional untuk memulai pedagang quant (setidaknya di tingkat ritel) adalah dengan menggunakan kumpulan data gratis dari Yahoo Finance. Saya tidak banyak memikirkan penyedia layanan di sini, tapi saya ingin berkonsentrasi pada masalah umum saat menangani kumpulan data historis. Masalah utama dengan data historis termasuk keakuratan pemeliharaan bersih, bias bertahan dan penyesuaian untuk tindakan korporasi seperti dividen dan pemecahan saham: Akurasi berkaitan dengan keseluruhan kualitas data - apakah itu mengandung kesalahan. Kesalahan terkadang mudah dikenali, seperti filter spike. Yang akan memilih lonjakan salah dalam data deret waktu dan benar untuk mereka. Di lain waktu mereka bisa sangat sulit dikenali. Hal ini sering diperlukan untuk memiliki dua atau lebih penyedia dan kemudian memeriksa semua data mereka terhadap satu sama lain. Bias bertahan sering merupakan ciri dataset bebas atau murah. Dataset dengan bias survivorship berarti tidak mengandung aset yang tidak lagi diperdagangkan. Dalam kasus ekuitas ini berarti saham delistedbankrupt. Bias ini berarti bahwa strategi perdagangan saham yang diuji pada dataset semacam itu kemungkinan akan berkinerja lebih baik daripada di dunia nyata karena pemenang historis telah dipilih sebelumnya. Tindakan perusahaan meliputi kegiatan logistik yang dilakukan oleh perusahaan yang biasanya menyebabkan perubahan fungsi fungsi dalam harga mentah, yang seharusnya tidak dimasukkan dalam perhitungan imbal hasil harga. Penyesuaian dividen dan stock split merupakan penyebab umum. Proses yang dikenal sebagai penyesuaian kembali perlu dilakukan pada masing-masing tindakan ini. Kita harus sangat berhati-hati untuk tidak membingungkan pemecahan saham dengan penyesuaian kembali yang sebenarnya. Banyak trader telah tertangkap oleh tindakan korporasi Untuk melakukan prosedur backtest, perlu menggunakan platform perangkat lunak. Anda memiliki pilihan antara perangkat lunak backtest yang berdedikasi, seperti Tradestation, platform numerik seperti Excel atau MATLAB atau implementasi kustom penuh dalam bahasa pemrograman seperti Python atau C. Saya tidak banyak memikirkan Tradestasi (atau yang sejenis), Excel atau MATLAB, seperti yang saya yakini untuk menciptakan tumpukan teknologi internal (untuk alasan yang diuraikan di bawah). Salah satu manfaatnya adalah bahwa perangkat lunak dan sistem operasi backtest dapat terintegrasi secara ketat, bahkan dengan strategi statistik yang sangat canggih. Untuk strategi HFT khususnya sangat penting untuk menggunakan implementasi custom. Ketika backtesting sistem seseorang harus dapat mengukur seberapa baik kinerjanya. Metrik standar industri untuk strategi kuantitatif adalah penarikan maksimum dan Sharpe Ratio. Penarikan maksimum mencirikan penurunan peak-to-through terbesar dalam kurva ekuitas akun selama periode waktu tertentu (biasanya tahunan). Ini paling sering dikutip sebagai persentase. Strategi LFT cenderung memiliki penarikan yang lebih besar daripada strategi HFT, karena sejumlah faktor statistik. Backtest historis akan menunjukkan penarikan maksimum terakhir, yang merupakan panduan bagus untuk kinerja penarikan masa depan strategi. Pengukuran kedua adalah Sharpe Ratio, yang secara heuristik didefinisikan sebagai rata-rata kelebihan return dibagi dengan standar deviasi dari excess returns tersebut. Di sini, keuntungan berlebih mengacu pada kembalinya strategi di atas tolok ukur yang telah ditentukan sebelumnya. Seperti SP500 atau Treasury Bill 3 bulan. Perhatikan bahwa pengembalian tahunan bukanlah ukuran yang biasanya digunakan, karena tidak memperhitungkan volatilitas strategi (tidak seperti rasio Sharpe). Begitu strategi telah dilelang dan dianggap bebas dari bias (sebanyak mungkin), dengan Sharpe yang bagus dan penarikan yang diminimalkan, sekarang saatnya untuk membangun sistem eksekusi. Sistem Eksekusi Suatu sistem eksekusi adalah cara dimana daftar perdagangan yang dihasilkan oleh strategi dikirim dan dilaksanakan oleh broker. Terlepas dari kenyataan bahwa generasi perdagangan bisa bersifat semi-atau bahkan sepenuhnya otomatis, mekanisme eksekusi bisa manual, semi-manual (hanya satu klik) atau otomatis sepenuhnya. Untuk strategi LFT, teknik manual dan semi manual sering terjadi. Untuk strategi HFT, perlu dibuat mekanisme eksekusi otomatis sepenuhnya, yang seringkali digabungkan dengan generator perdagangan (karena saling ketergantungan strategi dan teknologi). Pertimbangan utama saat membuat sistem eksekusi adalah antarmuka ke broker. Minimisasi biaya transaksi (termasuk komisi, selip dan spread) dan perbedaan kinerja live system dari backtested performance. Ada banyak cara untuk melakukan interface ke broker. Mereka mulai menelepon broker Anda di telepon sampai ke Pemrograman Pemrograman Aplikasi (API) berkinerja tinggi. Idealnya Anda ingin mengotomatisasi pelaksanaan perdagangan Anda sebanyak mungkin. Ini membebaskan Anda untuk berkonsentrasi pada penelitian lebih lanjut, dan juga memungkinkan Anda menjalankan beberapa strategi atau bahkan strategi dengan frekuensi yang lebih tinggi (sebenarnya, HFT pada dasarnya tidak mungkin dilakukan tanpa eksekusi otomatis). Perangkat lunak backtesting umum yang diuraikan di atas, seperti MATLAB, Excel dan Tradestation bagus untuk frekuensi rendah, strategi yang lebih sederhana. Namun perlu dibangun sebuah sistem eksekusi in-house yang ditulis dalam bahasa kinerja tinggi seperti C untuk melakukan HFT nyata. Sebagai anekdot, dalam dana yang saya gunakan untuk bekerja, kami memiliki loop perdagangan 10 menit dimana kami akan mendownload data pasar baru setiap 10 menit dan kemudian melakukan perdagangan berdasarkan informasi tersebut dalam jangka waktu yang sama. Ini menggunakan skrip Python yang dioptimalkan. Untuk apa pun yang mendekati data frekuensi kedua atau kedua, saya yakin CC akan lebih ideal. Dalam dana yang lebih besar itu sering bukan domain dari quant trader untuk mengoptimalkan eksekusi. Namun di toko-toko kecil atau perusahaan HFT, para pedagang ADALAH pelaksana dan begitu banyak skillset yang lebih luas seringkali diminati. Ingatlah bahwa jika Anda ingin dipekerjakan oleh sebuah dana. Keterampilan pemrograman Anda akan sama pentingnya, jika tidak lebih dari itu, daripada kemampuan statistik dan ekonometri Anda. Isu utama lainnya yang berada di bawah panji eksekusi adalah minimisasi biaya transaksi. Biasanya ada tiga komponen untuk biaya transaksi: Komisi (atau pajak), yang merupakan biaya yang dibebankan oleh selisih broker, bursa dan SEC (atau badan pemerintah yang serupa), yang merupakan perbedaan antara apa yang Anda inginkan agar Dipenuhi versus apa yang sebenarnya terisi spread, yang merupakan perbedaan antara harga bidask dari keamanan yang diperdagangkan. Perhatikan bahwa spread TIDAK konstan dan tergantung pada likuiditas saat ini (yaitu ketersediaan pesanan buysell) di pasar. Biaya transaksi dapat membuat perbedaan antara strategi yang sangat menguntungkan dengan rasio Sharpe yang baik dan strategi yang sangat tidak menguntungkan dengan rasio Sharpe yang mengerikan. Ini bisa menjadi tantangan untuk memprediksi biaya transaksi dari backtest dengan benar. Bergantung pada frekuensi strategi, Anda memerlukan akses ke data pertukaran historis, yang akan mencakup data tick untuk harga bidask. Seluruh tim quants didedikasikan untuk optimalisasi eksekusi dalam dana yang lebih besar, untuk alasan ini. Pertimbangkan skenario di mana dana perlu melepaskan sejumlah besar perdagangan (yang alasannya banyak dan beragam). Dengan membuang begitu banyak saham ke pasar, mereka akan dengan cepat menekan harga dan mungkin tidak mendapatkan eksekusi yang optimal. Oleh karena itu algoritma yang meneteskan pesanan pakan ke pasar ada, walaupun kemudian dana tersebut menjalankan risiko selip. Selanjutnya, strategi lain memangsa kebutuhan ini dan bisa memanfaatkan inefisiensi. Ini adalah domain arbitrase struktur dana. Isu utama terakhir untuk sistem eksekusi menyangkut perbedaan kinerja strategi dari kinerja backtested. Hal ini bisa terjadi karena sejumlah alasan. Weve sudah membahas bias pratinjau dan bias optimasi secara mendalam, saat mempertimbangkan backtests. Namun, beberapa strategi tidak mempermudah pengujian bias ini sebelum penerapan. Hal ini terjadi pada HFT yang paling dominan. Mungkin ada bug dalam sistem eksekusi dan juga strategi trading itu sendiri yang tidak muncul di backtest tapi DO muncul dalam live trading. Pasar mungkin telah mengalami perubahan rezim setelah penerapan strategi Anda. Lingkungan peraturan baru, mengubah sentimen investor dan fenomena makroekonomi semuanya dapat menyebabkan perbedaan dalam bagaimana pasar berperilaku dan dengan demikian profitabilitas strategi Anda. Manajemen Resiko Bagian terakhir dari teka-teki perdagangan kuantitatif adalah proses manajemen risiko. Risiko mencakup semua bias sebelumnya yang telah kita diskusikan. Ini termasuk risiko teknologi, seperti server yang berada di bursa tiba-tiba mengembangkan kerusakan hard disk. Ini termasuk risiko broker, seperti broker menjadi bangkrut (tidak serakah kedengarannya, mengingat ketakutan baru-baru ini dengan MF Global). Singkatnya, ini mencakup hampir semua hal yang mungkin mengganggu pelaksanaan perdagangan, yang banyak sumbernya ada. Seluruh buku dikhususkan untuk manajemen risiko untuk strategi kuantitatif jadi saya tidak berusaha untuk menjelaskan semua kemungkinan sumber risiko di sini. Manajemen risiko juga mencakup apa yang dikenal dengan optimalisasi alokasi modal. Yang merupakan cabang teori portofolio. Ini adalah cara dimana modal dialokasikan ke serangkaian strategi yang berbeda dan perdagangan dalam strategi tersebut. Ini adalah area yang kompleks dan bergantung pada beberapa matematika non-sepele. Standar industri dimana alokasi modal dan leverage strategi yang efektif terkait disebut kriteria Kelly. Karena ini adalah artikel pengantar, saya tidak memikirkan perhitungannya. Kriteria Kelly membuat beberapa asumsi tentang sifat statistik pengembalian, yang tidak sering terjadi di pasar keuangan, sehingga para pedagang sering bersikap konservatif dalam hal pelaksanaannya. Komponen kunci lain dari manajemen risiko adalah menangani profil psikologis sendiri. Ada banyak bias kognitif yang bisa merayap masuk ke trading. Meskipun hal ini memang kurang bermasalah dengan perdagangan algoritmik jika strategi dibiarkan sendiri. Bias umum adalah adanya keengganan rugi dimana posisi kehilangan tidak akan ditutup karena rasa sakit karena harus merealisasikan kerugian. Demikian pula, keuntungan bisa diambil terlalu dini karena rasa takut kehilangan keuntungan yang sudah didapat bisa terlalu besar. Bias umum lainnya dikenal sebagai bias resesi. Ini memanifestasikan dirinya saat para pedagang terlalu menekankan pada kejadian baru-baru ini dan tidak dalam jangka panjang. Lalu tentu saja ada sepasang bias emosional klasik - ketakutan dan keserakahan. Hal ini seringkali dapat menyebabkan under-atau over-leveraging, yang dapat menyebabkan ledakan (yaitu ekuitas akun yang mengarah ke nol atau lebih buruk) atau mengurangi keuntungan. Seperti dapat dilihat, perdagangan kuantitatif adalah bidang keuangan kuantitatif yang sangat kompleks, meski sangat menarik. Saya telah benar-benar menggaruk permukaan topik dalam artikel ini dan sudah mulai agak lama. Buku dan makalah utuh telah ditulis mengenai masalah yang hanya saya berikan satu atau dua kalimat di atas. Oleh karena itu, sebelum melamar pekerjaan perdagangan dana kuantitatif, perlu dilakukan sejumlah studi dasar. Paling tidak Anda memerlukan latar belakang statistik dan ekonometri yang luas, dengan banyak pengalaman dalam implementasi, melalui bahasa pemrograman seperti MATLAB, Python atau R. Untuk strategi yang lebih canggih pada akhir frekuensi yang lebih tinggi, keahlian Anda kemungkinan besar. Untuk memasukkan modifikasi kernel Linux, CC, pemrograman perakitan dan optimasi latency jaringan. Jika Anda tertarik untuk mencoba strategi trading algoritmik Anda sendiri, saran pertama saya adalah belajar dengan baik. Preferensi saya adalah membangun sebanyak mungkin data grabber, strategi backtester dan sistem eksekusi sendiri. Jika modal Anda sendiri ada di telepon, maukah Anda tidur lebih nyenyak di malam hari karena mengetahui bahwa Anda telah sepenuhnya menguji sistem Anda dan menyadari perangkapnya dan masalah tertentu Outsourcing ini ke vendor, sementara berpotensi menghemat waktu dalam jangka pendek, bisa sangat Mahal dalam jangka panjang. Mulai dengan Trading Kuantitatif