Quantitative Trading. Was ist Quantitative Trading. Quantitative Handel besteht aus Trading-Strategien auf der Grundlage der quantitativen Analyse, die auf mathematische Berechnungen und Anzahl knirscht, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren Als quantitative Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedgefonds verwendet werden die Transaktionen sind in der Regel groß und Kann den Kauf und Verkauf von Hunderten von Tausenden von Aktien und anderen Wertpapieren beteiligen Allerdings wird quantitativen Handel wird immer häufiger von einzelnen Investoren verwendet. BREAKING DOWN Quantitative Trading. Preice und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben in der quantitativen Analyse als die verwendet Haupteingaben zu mathematischen Modellen. Quantitative Handelstechniken umfassen hochfrequenten Handel algorithmischen Handel und statistische Arbitrage Diese Techniken sind schnell-Feuer und haben in der Regel kurzfristige Investitionshorizonte Viele quantitative Händler sind vertrauter mit quantitativen Werkzeugen, wie z. B. gleitende Mittelwerte und Oszillatoren. Und Erfreuliche quantitative Trading. Quantitative Trader nutzen die Vorteile der modernen Technologie, Mathematik und die Verfügbarkeit von umfangreichen Datenbanken für die Herstellung von rationalen Handelsentscheidungen. Quantitative Trader nehmen eine Trading-Technik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computer-Programm, das die anwendet Modell zu historischen Marktdaten Das Modell wird dann zurückversetzt und optimiert Wenn positive Ergebnisse erzielt werden, wird das System dann in Echtzeit-Märkten mit echtem Kapital implementiert. Die Art und Weise, wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten mit einer Analogie beschreiben Die der Meteorologe prognostiziert eine 90 Chance des Regens während die Sonne scheint Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung durch das Sammeln und Analysieren von Klimadaten von Sensoren im gesamten Bereich Eine computergesteuerte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden Im historischen Klima aufgedeckt Daten-Backtesting und 90 von 100-mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Vertrauen zu ziehen, daher die 90 Prognose Quantitative Händler gelten für den Finanzmarkt, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vorteile und Nachteile der quantitativen Trading. The Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit der Durchführung eines gewinnbringenden Handels zu berechnen Ein typischer Trader kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren vor der Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken Beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern, um die Überwachung, Analyse und Handel Entscheidungen zu automatisieren. Overcoming Emotion ist eines der am meisten durchdringenden Probleme mit dem Handel Sei es Angst oder Gier, wenn Handel, Emotionen dient nur zu vernichten rationales Denken, die in der Regel führt zu Verlusten Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Pro eliminiert Blem. Quantitative Handel hat seine Probleme Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Entitäten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die vorübergehend für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, rentabel sind , Aber sie scheitern letztlich, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Thoughtful Kommentare von einem Leser John S aus Großbritannien auf seine Erfahrungen mit Handelstechnologie und Modelle. Ich habe meine eigenen persönlichen automatischen Handelssysteme mit Excel VBA entwickelt und basiert auf Regeln, die ich im Laufe der Jahre als aktiver Privathändler Investor entwickelt habe, der sowohl technische als auch fundamentale Datenanalyse verwendet. Eines der wichtigsten Vorzüge bei der Annahme eines automatischen Handelssystemansatzes Hat mir geholfen, die Versuchung für manuelle Eingriffe zu vermeiden und dadurch die Profitabilität zu verbessern, indem ich die Konsistenz aufrechterhalte. Ich habe die Herausforderung gefunden, ein erfolgreiches System zu entwickeln, das aus einer persönlichen Perspektive sehr belohnt wird, da ich erkenne, dass es viele gibt, die versucht und gescheitert haben Es ist mein anhaltender Wunsch, das System regelmäßig zu modifizieren und zu verbessern, das ich gefunden habe, kann kontraproduktiv werden, da es eine echte Gefahr gibt, dass die Systementwicklung ein Selbstzweck wird. Ich kann einfach nicht aufhören zu basteln, sobald ich komme Eine neue Idee oder feature. One Vorteil der Verwendung von Excel VBA, die ich gefunden habe ist, dass es inhärent flexibel ist, wie es facilita Tes die Verarbeitung von Daten, die vor allem bei der Verwendung von Fundamentaldaten als Teil des Systems wichtig sein können. In dieser Hinsicht erkenne ich, dass jeder Trader versucht, eine Kante zu bauen, die das System rentabler macht. Ich habe bemerkt, dass viele Händler nur scheinen Konzentrieren sich auf den Preis, indem sie versuchen, einen Rand zu suchen, indem sie spezielle Indikatoren oder Kombination von Indikatoren usw. anschauen. Die Kombination von Preisdatenanalyse mit einem Faktor-Modell-Ansatz ist eine Herausforderung, die ideal für Excel VBA geeignet ist, da es leicht verwendet werden kann, um sowohl grundlegende als auch makroökonomische Daten zu verarbeiten In eine Form, die mit der Preisdatenanalyse integriert werden kann. Ich erkenne aus Ihrem Buch, dass Matlab leistungsfähiger ist als Excel VBA und kann genauso flexibel sein, um fundamentale und makroökonomische Daten zu integrieren, aber ich wollte nur Ihre Aufmerksamkeit auf Vorteile lenken, die ich gefunden habe Mit Excel VBA, die für diejenigen, die mich mögen, sind bequemer in der Verwendung von Excel VBA und sind nur ungern zu ändern Andere Funktionen, die ausgenutzt werden können t Hut habe ich hilfreich gefunden, wenn Back-Tests automatisch produzieren Preis-Charts, die Ein-und Exit-Punkte, die visuelle Beruhigung, die das System funktioniert wie beabsichtigt sowie die Generierung von automatischen Word-Berichte Aufzeichnung Key-Ausgang für zukünftige Referenz. Ich sorry, wenn ich klingen Zu viel wie eine Anzeige für Microsoft. Ich rechne die wichtigsten Gründe für eine Popularität von Excel VBA in einer Quant-und Quant-Trading-Welt sind.1 Eine Menge Leute bereits mit ihm - also jeder denke, dass s der Weg zu gehen.2 Einfachheit von VBA nicht sicher, ob es mit seiner Flexibilität korreliert - das macht es möglich, effektiv von jedermann zu nutzen - ob es sich um einen Händler, Quant oder einen Schreibtischentwickler handelt.3 VBA und Excel können problemlos erweitert werden, um eine Leistung zu verbessern, integrierte eine Software von Drittanbietern Oder einfach nur zu modularisieren Wiederverwendung Zwecke durch Verschieben der tatsächlichen Modell-Logik in C, COM oder. Als für die spätere einfache Möglichkeit, quant Analytics in Excel und VBA geschrieben integriert - man kann einen Blick auf meine Lösung. I Definitiv denke, der bandwagon Faktor ist im Spiel, wir sind oft wie Schafe, und ich sehe keinen Grund, warum Anlagestrategie oder Systeme wäre anders. ein ein bisschen Glück wird nicht in den Forex stören. Doch ein Problem, das ich begegnet habe, ist mein anhaltender Wunsch, das System regelmäßig zu modifizieren und zu verbessern, das ich gefunden habe, kann kontraproduktiv werden, da es eine echte Gefahr gibt, dass die Systementwicklung zu einem Selbstzweck wird. In der Bestimmungsstelle rechne ich, dass der beste Weg, um zu handeln Mit diesem ist zu akzeptieren oder zu verweigern, die Art von Win Loss Ratio Ihre Trading-Methode produziert Was ich meine, ist, dass, wenn Sie Zähler Trend handeln, und psychologisch fühlen Sie sich nur mit einem hohen Niveau der Sieger Trades, Sie werden eine harte Zeit Bewältigung haben Mit einem System, das so viele Gewinne oder Verluste erzeugt. Unter diesen Umständen werden Sie und das System besser dran sein, indem Sie strengere Kriterien aufstellen und einige Setups - aber nicht zu viele - opfern, um ein höheres Niveau an Gewinnen zu erzielen , In den Prozess, können Sie auch Ihre Avg Win Avg Loss Ratio reduzieren. Aber ich bin damit einverstanden, dass es schwierige Frage, die verbrennen Veranstaltung die meisten erfahrenen Händler. Aber ein Problem, das ich begegnet habe, ist mein anhaltender Wunsch, das System regelmäßig zu modifizieren und zu verbessern, das ich gefunden habe, kann kontraproduktiv werden, da es eine echte Gefahr gibt, dass die Systementwicklung ein Selbstzweck wird. Ich war sehr überrascht von deinem Post In der Welt Von quantitativen Analysten Derivaten Modelle Design und Umsetzung etc für Top-Tier-Investment-Banken, habe ich 6 Jahre damit verbracht, dass Excel VBA vermutlich die am wenigsten flexibel und nachhaltige Programmiersprache ist, die wir mit Systemen, die mit diesen Sprachen geschrieben werden, sind im Ruhestand Ich verstehe das jetzt, dass du dich immer noch glücklich damit bist, aber denkst du vielleicht, dass du die Alternativen studieren möchtest. Bei einem relativ bescheidenen Einstiegspreis kannst du Leistung und Nachhaltigkeit bekommen, die dich überraschen würde. VBA Fragen, die in den Sinn kommen, sind schlechte Leistung, schlechte Erinnerung Management dies kann die Leistung noch schlimmer machen, können Sie nicht verwenden Versionskontrollsystem, das Ihnen erlaubt, Änderungen zu verfolgen, was-was-warum-wenn und Würde die Zusammenarbeit erleichtern sehen zB und es sollte einige Microsoft-Versionskontroll-Tools Basierend auf meiner Erfahrung, beginnend von einigen Volumen VBA-Code wird unüberschaubar, einer der Gründe dafür, dass Sie nicht verwenden können Version Kontrolle schlechte Flexibilität im Vergleich zu den Alternativen werde ich sein Abwesenheit von Klassen-Klassenstruktur-Methoden, die auf den Inhalt der Struktur zugreifen und diese ändern können, ist eine fehlerhafte Abwesenheit von Abstraktionsmechanismen. Variant ist sehr fehleranfällig Sie können sie benötigen, wenn Sie denselben Algorithmus für eine Aktie verwenden möchten und für eine Renditekurve gleiche Aktion, Verschiedene Objekte. Alternative einfach zu bedienende Programmiersprachen wäre Matlab und Python Beide Sprachen sind SVN-freundlich sehen die dritte Aufzählung, Excel-freundlich, aber haben schlechte Leistung. Matlab ist ziemlich teuer 1K - 10K, je nachdem, welche Pakete Sie brauchen und auf Ihr Standort, viel schöner und benutzerfreundlicher, Support-Team ist fertig Matlab Performance-Tipp vektorisieren Ihren Code mit Vektoren und Matrizen rathe R als auf Element-für-Element-Basis, zB Vektor, wo Element wäre ein Preis von Lager X auf Datum Beobachtung Datum i Tage oder Matrix, wo Element ij wäre eine Rendite der Währung Y auf Datum i für die Reife j Ein weiterer Weg zur Geschwindigkeit Up Matlab ist ein Paket zu kaufen, das Matlab Code Code in C-Code konvertieren kann, die in einer DLL kompiliert werden können, die Sie in Excel verwenden können. DLL würde viel schneller arbeiten kann hundertmal schneller sein, hängt von Ihrer Aufgabe ab. Python ist eine Freeware , Ganz streng, es dauert ein bisschen Zeit, um hineinzukommen, aber es würde sich lohnen Es ist flexibler, mehr eine richtige Programmiersprache. Andere Sprachen, die man vielleicht betrachten möchte, sind C und eigenständige VB Microsoft, alle preiswert, ich würde sie zwischen C sehen, siehe unten und Excel VBA C wäre die mächtigste, VB wäre die einfachste für Sie zu verwenden - es ist fast identisch mit VBA Again gibt es einen Kompromiss zwischen Leistungsflexibilität und Geradlinigkeit Ähnlichkeit mit Excel VBA. Hand-geschrieben C cod E ist das Beste aus der Performance-Sicht, das ist eine ziemlich vielseitige Sprache, aber es dauert viel mehr Zeit, um es zu lernen. Hope Sie würden es interessant finden. Hi Dr. Ernie Chan. Ich habe Ihr Buch über Quantitative Handel gelesen Wird gesagt, dass MATLAB ist ein gutes Werkzeug, um komplexe Strategien zu entwickeln Aber es gibt keine gut zugelassene API für das Es gibt eine vor kurzem gefunden MATLAB2IB Aber ist es gut genug und gut getestet. Es wird in Ihrem Buch gesagt, dass Excel VBA ist langsam im Vergleich zu CI Ich interessiere mich für die Entwicklung eines automatisierten Handelssystems Soll ich diese neue MATLAB2IB verwenden und weiterhin Strategien in Matlab entwickeln Ich bin gut in Matlab und ich habe es ausgiebig während meines Ph D und anderer Arbeit verwendet, die ich nicht viel benutzt habe und ich fand es mehr Schwierig im Vergleich zu MATLAB Angesichts einer Wahl, werde ich immer Codierung in MATLAB. But ist es notwendig, Strategien in C zu entwickeln, wenn ich ein automatisches Handelssystem entwickeln wollen. Hi Vinay, ich habe Matlab2ibapi für mehrere Monate verwendet und haben Fand es ganz nützlich Ul und zuverlässig für die Automatisierung meiner Strategien In der Tat werde ich einen Artikel veröffentlichen, wie man es benutzt Ernie. Financial Mathematics and Modeling II FINC 621 ist ein Absolvent Level Class, die derzeit an der Loyola University in Chicago während der Wintersaison FINC 621 angeboten wird Erforscht Themen in quantitativer Finanzierung, Mathematik und Programmierung Die Klasse ist praktisch in der Natur und besteht aus einer Vorlesung und einer Laborkomponente. Die Labore nutzen die R-Programmiersprache und die Schüler sind verpflichtet, ihre individuellen Zuordnungen am Ende jeder Klasse einzureichen Ziel der FINC 621 ist es, den Schülern praktische Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die sie verwenden können, um einfache Handelsstrategien zu erstellen, zu modellieren und zu analysieren. Einige nützliche R-Links. Über den Instructor. Harry G ist ein hochrangiger quantitativen Trader für ein HFT-Handelsunternehmen in Chicago, das er hält Ein Master-Abschluss in Elektrotechnik und ein Master-Abschluss in Finanz-Mathematik von der University of Chicago In seiner Freizeit, Harry lehrt ein Graduate Level Kurs in Quantitative Finance an der Loyola University in Chicago Er ist auch der Autor von Quantitative Trading mit R.
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