Forex Estrategias Cuantitativas

El comercio cuantitativo El comercio cuantitativo consiste en estrategias comerciales basadas en análisis cuantitativo. Que se basan en cálculos matemáticos y crujidos numéricos para identificar oportunidades comerciales. Como el comercio cuantitativo es generalmente utilizado por las instituciones financieras y los fondos de cobertura. Las transacciones suelen ser grandes en tamaño y puede implicar la compra y venta de cientos de miles de acciones y otros valores. Sin embargo, el comercio cuantitativo es cada vez más comúnmente utilizado por los inversores individuales. DESCANSO Cuantitativo El precio y el volumen son dos de los insumos de datos más comunes utilizados en el análisis cuantitativo como los principales insumos de los modelos matemáticos. Las técnicas de comercio cuantitativas incluyen el comercio de alta frecuencia. Trading algorítmico y arbitraje estadístico. Estas técnicas son rápidas y típicamente tienen horizontes de inversión a corto plazo. Muchos comerciantes cuantitativos están más familiarizados con las herramientas cuantitativas, como los promedios móviles y los osciladores. Comprensión del comercio cuantitativo Los comerciantes cuantitativos aprovechan la tecnología moderna, las matemáticas y la disponibilidad de bases de datos completas para tomar decisiones comerciales racionales. Los comerciantes cuantitativos toman una técnica comercial y crean un modelo de la misma utilizando matemáticas, y luego desarrollan un programa informático que aplica el modelo a los datos históricos del mercado. A continuación, el modelo se prueba de nuevo y se optimiza. Si se logran resultados favorables, el sistema se implementa en mercados en tiempo real con capital real. La forma en que la función de los modelos de comercio cuantitativos puede describirse mejor utilizando una analogía. Considere un informe meteorológico en el que el meteorólogo pronostica una probabilidad de 90 de lluvia mientras el sol está brillando. El meteorólogo obtiene esta conclusión contraintuitiva recolectando y analizando los datos climáticos de los sensores en toda la zona. Un análisis cuantitativo computarizado revela patrones específicos en los datos. Cuando estos patrones se comparan con los mismos patrones revelados en los datos climáticos históricos (backtesting), y 90 de cada 100 veces el resultado es lluvia, entonces el meteorólogo puede sacar la conclusión con confianza, de ahí el pronóstico 90. Los comerciantes cuantitativos aplican este mismo proceso al mercado financiero para tomar decisiones comerciales. Ventajas y desventajas de la negociación cuantitativa El objetivo de la negociación es calcular la probabilidad óptima de ejecutar un comercio rentable. Un comerciante típico puede efectivamente monitorear, analizar y tomar decisiones comerciales sobre un número limitado de valores antes de que la cantidad de datos entrantes sobrecoge el proceso de toma de decisiones. El uso de técnicas comerciales cuantitativas ilumina este límite utilizando computadoras para automatizar las decisiones de monitoreo, análisis y negociación. Superar la emoción es uno de los problemas más generalizados con el comercio. Sea el miedo o la avaricia, cuando el comercio, la emoción sirve sólo para ahogar el pensamiento racional, que por lo general conduce a las pérdidas. Las computadoras y las matemáticas no poseen emociones, por lo que el comercio cuantitativo elimina este problema. El comercio cuantitativo tiene sus problemas. Los mercados financieros son algunas de las entidades más dinámicas que existen. Por lo tanto, los modelos comerciales cuantitativos deben ser tan dinámicos para tener éxito consistente. Muchos comerciantes cuantitativos desarrollan modelos que son temporalmente rentables para la condición de mercado para la cual fueron desarrollados, pero fallan en última instancia cuando cambian las condiciones del mercado. Estrategias Cuantitativas - Son para Usted Las estrategias de inversión cuantitativas han evolucionado en herramientas muy complejas con el advenimiento de las computadoras modernas , Pero las raíces de las estrategias se remontan a más de 70 años. Por lo general son dirigidos por equipos altamente educados y utilizan modelos patentados para aumentar su capacidad de superar el mercado. Incluso hay programas disponibles que son plug-and-play para aquellos que buscan simplicidad. Los modelos Quant siempre funcionan bien cuando se prueban de nuevo, pero sus aplicaciones actuales y la tasa de éxito son discutibles. Aunque parecen funcionar bien en los mercados alcistas. Cuando los mercados se estropean, las estrategias cuantitativas están sujetas a los mismos riesgos que cualquier otra estrategia. La historia Uno de los padres fundadores del estudio de la teoría cuantitativa aplicada a las finanzas fue Robert Merton. Sólo se puede imaginar lo difícil y lento que fue el proceso antes del uso de las computadoras. Otras teorías en finanzas también evolucionaron a partir de algunos de los primeros estudios cuantitativos, incluyendo la base de la diversificación de la cartera basada en la teoría de la cartera moderna. El uso de la financiación cuantitativa y el cálculo llevó a muchas otras herramientas comunes, incluyendo uno de los más famosos, la opción Black-Scholes fórmula de fijación de precios, que no sólo ayuda a los inversores opciones de precios y desarrollar estrategias, sino que ayuda a mantener los mercados en jaque con liquidez. Cuando se aplica directamente a la gestión de cartera. El objetivo es como cualquier otra estrategia de inversión. Para agregar valor, alfa o exceso de devoluciones. Quants, como se llaman los desarrolladores, componen modelos matemáticos complejos para detectar oportunidades de inversión. Hay tantos modelos por ahí como quants que los desarrollan, y todos dicen ser los mejores. Uno de los puntos más vendidos de una estrategia de inversión cuantitativa es que el modelo, y en última instancia la computadora, hace que la decisión real de compra / venta no sea un ser humano. Esto tiende a eliminar cualquier respuesta emocional que una persona puede experimentar al comprar o vender inversiones. Las estrategias de Quant son ahora aceptadas en la comunidad de inversión y administradas por fondos mutuos, hedge funds e inversores institucionales. Por lo general, van por el nombre de generadores alfa. O alfa gens. Detrás de la cortina Al igual que en El mago de Oz, alguien está detrás de la cortina que conduce el proceso. Como con cualquier modelo, su solamente tan bueno como el ser humano que desarrolla el programa. Aunque no existe un requisito específico para convertirse en un cuantí, la mayoría de las empresas que ejecutan modelos cuantitativos combinan las habilidades de los analistas de inversiones, los estadísticos y los programadores que codifican el proceso en las computadoras. Debido a la compleja naturaleza de los modelos matemáticos y estadísticos, es común ver credenciales como títulos de posgrado y doctorados en finanzas, economía, matemáticas e ingeniería. Históricamente, estos miembros del equipo trabajaban en las oficinas secundarias. Pero a medida que los modelos cuantitativos se hicieron más comunes, la oficina se está moviendo a la oficina. Beneficios de las estrategias cuantitativas Mientras que la tasa de éxito global es discutible, la razón por la cual algunas estrategias cuantitativas funcionan es que se basan en la disciplina. Si el modelo es correcto, la disciplina mantiene la estrategia trabajando con computadoras de velocidad de rayo para explotar ineficiencias en los mercados basadas en datos cuantitativos. Los propios modelos pueden basarse en tan pocas relaciones como P / E. La deuda a la equidad y el crecimiento de los beneficios, o utilizar miles de insumos trabajando juntos al mismo tiempo. Las estrategias exitosas pueden captar las tendencias en sus primeras etapas, ya que los ordenadores constantemente ejecutan escenarios para localizar ineficiencias antes de que otros lo hagan. Los modelos son capaces de analizar un grupo muy grande de inversiones simultáneamente, donde el analista tradicional puede estar viendo sólo unos pocos a la vez. El proceso de selección puede calificar el universo por niveles de grado como 1-5 o A-F dependiendo del modelo. Esto hace que el proceso de comercio real muy sencillo mediante la inversión en las inversiones altamente calificados y la venta de los de baja calificación. Los modelos de Quant también abren variaciones de estrategias como largas, cortas y largas / cortas. Los fondos exitosos cuantitativos mantienen un buen ojo en el control de riesgos debido a la naturaleza de sus modelos. La mayoría de las estrategias comienzan con un universo o un punto de referencia y utilizan ponderaciones sectoriales e industriales en sus modelos. Esto permite a los fondos controlar la diversificación hasta cierto punto sin comprometer el modelo en sí. Los fondos Quant generalmente se ejecutan en una base de costos más bajos porque no necesitan tantos analistas tradicionales y administradores de cartera para ejecutarlos. Desventajas de las estrategias cuantitativas Hay razones por las que muchos inversores no aceptan plenamente el concepto de dejar que una caja negra ejecute sus inversiones. Para todos los fondos exitosos por ahí, al igual que muchos parecen ser infructuosos. Desafortunadamente para la reputación de los quants, cuando fallan, fallan grande. Long-Term Capital Management fue uno de los fondos de cobertura cuantitativa más famosos, ya que fue dirigido por algunos de los líderes académicos más respetados y dos economistas ganadores del Premio Nobel, Myron S. Scholes y Robert C. Merton. Durante la década de 1990, su equipo generó rendimientos por encima de la media y atrajo capital de todo tipo de inversionistas. Eran famosos no sólo por explotar las ineficiencias, sino también por el fácil acceso al capital para crear enormes apuestas apalancadas en las direcciones del mercado. La naturaleza disciplinada de su estrategia realmente creó la debilidad que llevó a su colapso. La Administración de Capital a Largo Plazo fue liquidada y disuelta a principios de 2000. Sus modelos no incluían la posibilidad de que el gobierno ruso pudiera incumplir una parte de su propia deuda. Este evento desencadenó eventos y una reacción en cadena aumentada por el estrago causado por el apalancamiento. LTCM estaba tan involucrado en otras operaciones de inversión que su colapso afectó a los mercados mundiales, desencadenando eventos dramáticos. A la larga, la Reserva Federal intervino para ayudar, y otros bancos y fondos de inversión apoyaron a LTCM para evitar cualquier daño adicional. Esta es una de las razones por las cuales los fondos pueden fallar, ya que se basan en hechos históricos que pueden no incluir eventos futuros. Mientras que un equipo fuerte de los factores estará constantemente agregando nuevos aspectos a los modelos para predecir eventos futuros, es imposible predecir el futuro cada vez. Los fondos Quant también pueden quedar abrumados cuando la economía y los mercados están experimentando una volatilidad superior a la media. Las señales de compra y venta pueden llegar tan rápido que la alta facturación puede crear comisiones altas y eventos imponibles. Los fondos Quant también pueden representar un peligro cuando se comercializan como a prueba de oso o se basan en estrategias cortas. Predicción de recesiones. El uso de derivados y la combinación de apalancamiento puede ser peligroso. Un giro equivocado puede llevar a implosiones, que a menudo hacen la noticia. La línea de fondo Las estrategias de inversión cuantitativas han evolucionado desde las cajas negras de la oficina principal hasta las herramientas de inversión convencionales. Están diseñados para utilizar las mejores mentes en el negocio y las computadoras más rápidas tanto para explotar las ineficiencias y el uso de apalancamiento para hacer apuestas en el mercado. Pueden ser muy exitosos si los modelos han incluido todas las entradas correctas y son lo suficientemente ágiles para predecir eventos anormales del mercado. Por otro lado, mientras los fondos cuantitativos son rigurosamente probados hasta que funcionan, su debilidad es que se basan en datos históricos para su éxito. Mientras que la inversión de estilo cuantitativo tiene su lugar en el mercado, es importante ser consciente de sus deficiencias y riesgos. Ser coherente con las estrategias de diversificación. Es una buena idea para tratar las estrategias cuánticas como un estilo de inversión y combinarlo con las estrategias tradicionales para lograr una diversificación adecuada. Estrategia de comercio de FX utilizando macro Noticias Eventos Introducción Este artículo describe la implementación de una estrategia de comercio de FX cuantitativa automatizada basada en datos de noticias macro proporcionados Por RavenPack. RavenPack obtiene noticias de una variedad de fuentes de las cuales produce una serie de análisis (incluyendo sentimiento, relevancia y novedad) en tiempo real, y que están disponibles históricamente. Hemos emprendido la investigación e implementado la estrategia en la plataforma de investigación Deltix QuantOffice, un estudio de desarrollo C construido específicamente con bibliotecas incrustadas de matemáticas, estadísticas y datos. La tesis fue: ¿la llegada de noticias macroeconómicas de las economías más grandes del mundo trae volatilidad adicional al mercado? El conjunto de datos históricos utilizados se describe a continuación: Noticias Datos desde el 1 de marzo de 2012 hasta el 1 de agosto de 2012: Más de 1,1 millones de mensajes Subconjunto de macro - noticias económicas para EE. UU. (287.000 registros), Alemania (7.800), UE (3.700) y Japón (14.400). Datos de mercado del 1 de marzo de 2012 al 1 de agosto de 2012: Tres pares de divisas: EURUSD, USDJPY, EURJPY (ofertas / cotizaciones) Aproximadamente 100 millones de mensajes de datos de mercado. Los datos de las noticias fueron filtrados por los siguientes tipos de noticias: cuenta corriente, cuenta corriente, superávit, balance de la cuenta corriente, saldo comercial, déficit de la balanza comercial, Como medida de la volatilidad, se calculó la desviación estándar anualizada de los retornos de los registros en ventanas de 5 minutos de barras de 10 seg (es decir, 30 barras). También se calculó la varianza ratioi: VR HILO (N) / (ATR (N) SQRT (N)) N 30 HILO (N) es el rango de precio alto / bajo y ATR (N) Se calcularon durante 5 minutos antes de la hora de liberación de las noticias y durante 5 minutos después. Por ejemplo, para los anuncios de Estados Unidos programados para las 8:30 am, los intervalos de tiempo fueron 8:25 am a 8:30 am y 8:30 am a 8:35 am. Estrategia de Negociación Es claro por los resultados anteriores que hay un cambio significativo en la volatilidad a corto plazo de las tasas de cambio después del anuncio de los datos económicos. El siguiente paso en nuestra investigación fue diseñar y probar una estrategia comercial que utiliza esta observación. La estrategia define los niveles de compra / venta de rupturas en el intervalo de cinco minutos que precede al evento programado. Al recibir el evento de noticias, la estrategia crea una posición larga si el precio excede el nivel de compra, y crea una posición corta si el mercado se mueve por debajo del nivel de venta. La estrategia luego cierra las posiciones cinco minutos después de recibir el evento de noticias. En back-testing, la simulación de ejecución de órdenes fue hecha usando el modo relativamente mejor conservador de Best Offer Offer: comprar en el mejor precio de ask price. El tamaño del lote para todos los oficios fue de 100.000. Resultados i Estadísticas de Razón de Variación introducidas por Lo y MacKinlay (1988): VR cercano a 1 indica que el mercado está en un régimen de caminata aleatoria VR gt 1 indica que el mercado está en un régimen de tendencia (con autocorrelación positiva de los retornos de los precios) Ese mercado se encuentra en un régimen de reversión media (con una autocorrelación negativa de los retornos de los precios).