Что такое количественная торговля?
Количественная торговля - это использование математических вычислений и статистических моделей для поиска возможностей на финансовых рынках. Вычислительные инструменты, используемые в количественной торговле, или, сокращенно, квант-трейдинге, обрабатывают большие объемы данных для выявления возможностей гораздо быстрее, чем вы могли бы сделать это вручную.
Для того чтобы использовать количественную торговлю, вы должны построить количественную торговую систему, разработав компьютерные модели, которые могут идентифицировать возможности в соответствии с вашей торговой стратегией. Построение такой модели или даже просто ее запуск требует большого объема институциональных знаний в области финансов, математики и программирования.
Бэктестинг - метод опробования количественной модели на исторических рыночных данных - также является важной частью разработки количественных стратегий. Используя бэктестинг, трейдеры могут увидеть, как часто та или иная модель данных приводила к определенному результату в прошлом, а затем построить свою стратегию соответствующим образом.
Этот метод количественного анализа используется для прогнозирования в различных классах активов и отраслях. Тенденции стиля, прогнозы погоды и товарные запасы предприятия - все это можно спрогнозировать с помощью количественного анализа. Конечно, для разных отраслей используются разные методы и исходные данные.
Количественный трейдинг может также использовать высокочастотную торговлю (ВЧТ). Эта техника использует мощные вычислительные программы для открытия и закрытия позиций быстрее, чем это возможно для человека. Высокочастотная торговля делает возможными несколько количественных торговых стратегий, которые сосредоточены на вымогательстве минутных изменений в цене ценной бумаги.
Чем количественная торговля отличается от алгоритмической торговли?
Количественная торговля отличается от алгоритмической торговли методом исполнения сделок и уровнем технических знаний, необходимых для различных моделей. Хотя оба стиля торговли используют автоматизированные вычисления для определения возможностей на рынке, между этими двумя методами есть важные различия.
Количественные системы используют больше наборов данных и продвинутые математические вычисления по сравнению с алгоритмическими системами, которые обычно полагаются на традиционные методы технического анализа и используют только данные, публикуемые биржами.
Кроме того, алгоритмические системы всегда совершают сделки автоматически, в то время как системы количественной торговли могут совершать сделки автоматически, но также могут быть предназначены для того, чтобы трейдеры открывали и закрывали позиции вручную.
Почему люди используют количественную торговлю?
Люди используют количественный трейдинг, потому что это очень прибыльная сфера деятельности, как только вы приобретете необходимые знания и ресурсы. Это также чрезвычайно сложная работа, и многие кванторы выходят из строя уже через несколько лет.
Поскольку количественный трейдинг осуществляется с помощью компьютеров, он также считается более объективным и основанным на данных методом, чем технический анализ, который проводится трейдерами вручную с помощью визуализации данных.
По сравнению с алгоритмической торговлей, которая фокусируется на более традиционном техническом анализе для создания торговых моделей, количественная торговля может быть разработана на основе множества различных наборов данных и источников данных.
Количественная торговля также обеспечивает более быстрый и точный способ тестирования различных торговых моделей. Большие вычислительные мощности и молниеносная скорость, с которой работает количественный трейдинг, привлекают трейдеров, желающих экспериментировать и находить новые возможности.
Трейдеры также могут использовать количественный анализ для бэктестинга своих стратегий на исторических данных, чтобы усовершенствовать свой собственный торговый стиль или посмотреть, как их идеи будут работать в различных рыночных условиях. Трейдеры, использующие количественный анализ таким образом, не могут быть чистыми квантами. Вместо этого они используют вычислительную стратегию как один из многих элементов в своем торговом инструментарии.
Что такое квант?
Кванты - это трейдеры, которые строят всю свою стратегию на основе количественного анализа. Именно эти трейдеры часто разрабатывают и бэктестируют количественные торговые системы. Кванты, как правило, обладают высоким уровнем знаний в области математики, статистики и компьютерного программирования, что позволяет им создавать количественные торговые системы.
Хотя вы можете использовать количественный анализ в качестве розничного трейдера, большинство квантов работают в крупных финансовых организациях, которые могут предоставить необходимые вычислительные мощности и ресурсы.
Профессиональные кванты делятся на трейдеров и исследователей:
- Кванты, работающие в качестве трейдеров, создают и поддерживают используемые вычислительные модели и алгоритмы. Они могут изменять параметры, чтобы добиться желаемого результата, но если модель перестает работать так, как ожидалось, за дело может взяться количественный исследователь.
- Количественные исследователи прочесывают данные, используемые для построения модели или торговой системы, и находят точные сигналы, которые запускают систему для совершения сделок. В этой роли количественные исследователи обслуживают и ремонтируют модели.
Как стать количественным трейдером?
Чтобы работать количественным трейдером, или квантом, вы должны обладать знаниями в области финансов, высшей математики и компьютерного программирования.
Карьера количественного трейдера требует умения работать со статистикой и обрабатывать цифры. Вам также необходимы навыки торговли, чтобы придумывать уникальные стратегии, которые могут быть реализованы в создаваемых вами моделях. Для создания программ вам также необходимо свободно владеть как минимум одним языком программирования и иметь доступ к большим вычислительным мощностям.
Многие карьерные кванты имеют высшее образование в области финансовой инженерии или количественного финансового моделирования. Большинство из них начинают работать в качестве аналитика по исследованию данных, прежде чем стать полноценным трейдером.
Пять стратегий количественной торговли
Существует несколько типов стратегий количественной торговли. Конкретная стратегия может быть использована квантом в зависимости от рыночных данных, на которых он хочет сосредоточиться, таких как ценовые тенденции, объем торгов или настроения трейдеров.
Средняя реверсия
Средний возврат - это популярная количественная стратегия, основанная на идее, что движение цен имеет долгосрочные тенденции, поэтому отклонения от тренда, скорее всего, самокорректируются в будущем. Количественные системы, построенные на средней реверсии, обнаруживают отклонения рынков от долгосрочных трендов и открывают сделку в противоположном направлении.
Если цена отклоняется вниз от восходящего тренда, система рассчитает вероятность прибыльной позиции на покупку. Откроет ли система длинную позицию, зависит от того, определит ли она, что в ближайшее время наступит коррекция или нет. Это простой пример средней реверсии, но стратегия может применяться и к нескольким рынкам с долгосрочной корреляцией.
Следование за трендом
Подобно стратегиям импульса, стратегии следования за трендом находят определенные закономерности в движении цены. Обычная стратегия следования за трендом заключается в том, чтобы покупать, когда цена растет, и продавать, когда цена падает. Количественная система может отслеживать ценовое действие на конкретном активе, который движется в корреляции с более крупным рынком.
Количественные трейдеры, создающие системы, ориентированные на следование за трендом, имеют множество различных вариантов определения тренда. Система может быть построена для распознавания настроений трейдеров влиятельных фирм, чтобы предсказывать движения институциональных инвесторов. Вы также можете сосредоточиться на импульсных тенденциях, отслеживая волатильность и объем торгов для определения силы нового тренда.
Статистический арбитраж
Модели статистического арбитража фокусируются на определенной группе активов, между которыми ожидается корреляция, например, американские компании по производству напитков. Акции компаний Coca-Cola и Pepsi торгуются на одной бирже и подвержены влиянию схожих рыночных условий. Модель статистического арбитража определит среднюю справедливую цену для этих двух акций. Затем, используя ВЧТ, модель открывает короткие или длинные позиции по обеим компаниям в зависимости от того, находится ли текущая рыночная цена выше или ниже определенной средней справедливой цены.
Арбитраж можно рассматривать как сочетание рассчитанного компьютером фундаментального анализа для определения средней справедливой цены с быстрым исполнением ВЧТ для извлечения прибыли из быстро меняющихся отклонений сразу по нескольким акциям. Арбитражная торговля продвигает стратегии возврата к среднему значению немного дальше, применяя их к коррелирующим компаниям или целым рынкам. Поскольку арбитражная торговля требует больших вычислительных мощностей в течение микроколичеств времени, ею занимаются в основном высокочастотные трейдеры и хедж-фонды, обладающие необходимыми технологиями.
Алгоритмическое распознавание образов
Алгоритмическое распознавание образов относится к квантовым моделям, которые определяют, когда институциональная фирма, занимающаяся рыночной торговлей, собирается совершить крупную сделку. Все институциональные торговые фирмы размещают крупные заказы с помощью алгоритмов. Они используют модели, которые распределяют их ордера по нескольким биржам, брокерам, темным пулам и т.д., причем все они размещаются в несколько этапов, чтобы замаскировать свои ордера.
Если вы создадите достаточно сильную количественную торговую систему, которая сможет интерпретировать эти "замаскированные" ордера, вы сможете предвидеть сделку. Так, если ваша модель улавливает входящий ордер на покупку большого количества акций, вы можете купить эти акции до начала крупной сделки и продать их обратно с прибылью, как только крупный ордер приведет к росту цены акций. Алгоритмическое распознавание образов - еще одна квантовая стратегия, требующая уникально высокой вычислительной мощности и систем ВЧТ.
Анализ настроений
Анализ настроений использует данные, собранные вне рынка, такие как сообщения в социальных сетях и исследовательские отчеты, для определения общего настроения рынка вокруг конкретных активов. Затем на основе этих данных можно торговать краткосрочными ценовыми движениями.
Модели анализа настроений варьируются от одного кванта к другому, поскольку классификации позитивных и негативных настроений могут различаться. Однако в большинстве моделей каждый фрагмент данных привязывается к определенному активу и дате и ранжируется по фиксированной шкале. Разные классы активов требуют разных моделей для анализа настроений, поскольку трейдеры могут использовать разные формулировки для каждого из них. Например, для акций система количественного анализа должна использовать машинное обучение для определения "медвежьих" и "бычьих" фраз и ранжирования их по степени важности.
Как построить количественную торговую систему
Построение количественной торговой системы требует выполнения нескольких итерационных шагов, начиная с формулировки стратегии и заканчивая реализацией системы.
Большинство квантовых трейдеров работают в хедж-фондах и других финансовых институтах, которые могут предоставить высокую вычислительную мощность, необходимую для построения таких систем. Однако можно построить количественную торговую систему и в качестве розничного трейдера.
Многие брокерские компании предоставляют интерфейсы прикладного программирования (API), которые позволяют трейдерам подключать собственные алгоритмы и модели к своей торговой платформе. Часто данные для этих моделей также предоставляются брокерской компанией.
Если вы заинтересованы в создании собственной количественной торговой системы, вот четыре основных шага для начала работы.
1. Определите свою стратегию
Первым шагом является определение вашей торговой стратегии. Это может быть одна из перечисленных выше стратегий: импульсная, следование за трендом, арбитраж и т.д. Часто ваша стратегия рождается из догадки или гипотезы после сбора и анализа данных из источников рынка, на котором вы хотите торговать. Затем вы можете использовать такие методы, как регрессионный или корреляционный анализ, чтобы проанализировать данные и определить их значимость.
После того как вы разработали стратегию и перешли к следующему шагу, важно определить все параметры. К ним относятся уровни стоп-лосс и тейк-профит, размеры позиций, точки входа и выхода и многое другое.
2. Проведите обратное тестирование вашей стратегии
После того как вы проанализировали рыночные данные и сформировали тщательную стратегию, вы можете смоделировать сделки с использованием этих правил, чтобы увидеть, как они действовали в прошлых рыночных условиях. Бэктестинг полезен тем, что вы можете мгновенно узнать результаты своей торговой стратегии на нескольких рынках и в разных ситуациях. Конечно, бэктестирование модели и получение результатов с высокой степенью корреляции не всегда означает, что ваша модель будет работать на реальных рынках. Могут возникать ложные корреляции, а беспрецедентные события постоянно происходят в разных классах активов.
Для успешного бэктестирования необходимо использовать надежную платформу, учитывать все торговые расходы, использовать точные и подробные исторические данные и убедиться, что ваша собственная предвзятость не влияет на результаты. Если результаты бэктестинга плохие, вам следует изменить стратегию и попробовать еще раз или отказаться от нее и начать заново с новой стратегией. Если результаты положительные, вам нужно продолжать тщательно тестировать свою стратегию. Возможно, есть способы оптимизировать вашу стратегию и сделать ее еще более сильной. Как только это будет сделано, ваша стратегия будет подтверждена.
3. Реализация стратегии
Для того чтобы реализовать вашу хорошо протестированную стратегию, вам необходима система, способная автоматически отправлять торговые сигналы, генерируемые стратегией, брокеру. Полностью автоматизированная система используется в высокочастотной торговле, но вы также можете использовать ручные или полуавтоматические методы исполнения. Однако такие стратегии, как арбитражная торговля, требуют полностью автоматизированной системы.
Большинство квантовых трейдеров используют для исполнения сделок системы, построенные инженерами в их организациях. Для создания таких систем необходимы знания языков программирования, таких как C/C++, R, Python или MATLAB. В процессе реализации стратегии обращайте пристальное внимание на непредвиденные торговые издержки и расхождения между реальными показателями и показателями бэктестов.
4. Управление рисками
Управление рисками является важнейшим элементом любой стратегии, включая количественную торговлю. Квантовые трейдеры должны учитывать каждый элемент построенной ими торговой системы, иначе вся стратегия может рухнуть. Например, распределение капитала и размер каждой сделки по отношению к общему объему ваших активов также должны тщательно оцениваться системой квантовой торговли.
Человеческая предвзятость, которую могут вносить квантовые трейдеры при управлении своими системами, является еще одним огромным риском для количественной торговли. Любая предвзятость, проникающая в модель, способна вывести ее из строя. Если вы провели тщательное бэктестирование, вы должны быть в состоянии позволить своей квантовой системе работать с минимальными изменениями, чтобы предотвратить дополнительные риски.
Часто-задаваемые вопросы по количественной торговле
Каковы плюсы и минусы количественной торговли?
Количественный трейдинг может показаться секретным ключом к успешной торговле, но очень сложные системы требуют продвинутого уровня знаний и широкого набора навыков для создания и управления. Кроме того, всегда существует риск, что непредвиденные события могут негативно повлиять на системы, созданные количественными трейдерами, и разрушить все торговые стратегии.
Плюсы
- Быстрый анализ больших объемов данных по нескольким рынкам одновременно
- Устранение эмоций и предвзятости, которые могут негативно повлиять на ваши сделки.
- Автоматизированное исполнение и ВЧТ позволяют вам совершать больше сделок, чем если бы вы вводили ордера вручную.
Минусы
- Модели и системы хороши лишь настолько, насколько хорош квант, их создающий
- Даже если вы разработали сложную модель, рыночные условия могут измениться и негативно повлиять на все предположения, на которых была построена стратегия.
- Требует большого капитала и знаний, недоступных большинству трейдеров.
Что такое высокочастотный трейдинг?
Высокочастотная торговля (ВЧТ, HFT - High frequency trading) - это метод, в котором используются автоматизированные компьютерные системы для открытия и закрытия позиций в течение чрезвычайно малых промежутков времени. HFT происходит настолько быстро, что только компьютер может определить и исполнить сделки с требуемой скоростью. Он часто используется вместе с количественной торговлей, поскольку количественные модели предоставляют компьютеру HFT подробные рекомендации, которыми он может руководствоваться во время работы.
Не все системы высокочастотной торговли используют количественные стратегии, и не вся квантовая торговля использует HFT. Иногда квантовые трейдеры сами совершают сделки.
Что такое токен Quant?
Quant также может относиться к токену Quant (QNT) на базе Ethereum, используемому для работы Overledger компании Quant Network. Overledger - это корпоративное программное обеспечение, разработанное для того, чтобы любой проект на основе блокчейна мог работать со всеми другими блокчейнами, публичными и частными.