Alles, was Sie über den Handel mit quantitativen Strategien wissen müssen

EinsteigerNov 21, 2022
Quantitative Handelsstrategie bezieht sich auf den automatischen Handel mit Programmen. Quantitative Handelsstrategie hat viele Arten und Vorteile. Gute quantitative Handelsstrategien können stabile Gewinne erzielen.
 Alles, was Sie über den Handel mit quantitativen Strategien wissen müssen

Was ist eine quantitative Handelsstrategie?

Quantitative Handelsstrategie bezieht sich auf das Finden von hochwahrscheinlichen und effektiven Handelsstrategien auf dem Markt, indem viele mathematische und statistische Werkzeuge durch Computerdatenanalyse, Modellerstellung, Backtest-Verifizierung, Transaktionsausführung, Optimierung und andere Prozesse verwendet werden. Ein rationaler, objektiver und automatisierter Handelsprozess kann erreicht werden, ohne sich auf menschliche subjektive Urteile zu verlassen, daher wird die quantitative Handelsstrategie oft als automatisierter Handel bezeichnet.

Geschichte der quantitativen Handelsstrategie

Mit der Erfindung integrierter Schaltkreise und der Entwicklung der Informatik begannen die Menschen, die Möglichkeit zu erforschen, die leistungsstarke Datenverarbeitung und Rechenleistung von Computern auf den Finanzhandelsmarkt anzuwenden. Harry Max Markowitz, der Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften, ist auch als Vater der quantitativen Handelsstrategie bekannt. In seiner repräsentativen Arbeit „Portfolio Selection“ diskutierte er die Effizienz der Vermögensallokation auf numerische Weise und unterstützte zwei Fondsmanager bei der Durchführung der ersten Computer-Arbitrage-Transaktion auf dem Finanzmarkt.

Von 1970 bis 1980 begann sich eine quantitative Handelsstrategie zu entwickeln. Die New Yorker Börse hat das Designated Order Turnaround (DOT)-System eingeführt, das die Verzögerung von Anlegeraufträgen erheblich verkürzt und die betriebliche Effizienz verbessert. Seit 1990 sind Algorithmussysteme immer beliebter geworden, und viele Hedgefonds haben auch in die Arme der quantitativen Handelsstrategie investiert. Die Dotcom-Blase im Jahr 2000 bewies die Effektivität und Stärke des quantitativen Strategiehandels. Als der Markt noch in die letzte Party getaucht war, half die quantitative Handelsstrategie Investmentinstituten, ihre Positionen in risikoreichen Dotcom-Aktien zu reduzieren und den anschließenden Markteinbruch erfolgreich zu vermeiden.

Laut Statistik stammten im Jahr 2010 mehr als 60 % des Handelsvolumens des US-Aktienmarktes von Hochfrequenzhandelsinvestoren und Market Makern, die quantitative Strategien verwendeten. Nach jahrzehntelanger Entwicklung machen automatisierte Handelsroboter mittlerweile die Hälfte des Finanzmarktes aus.

Vorteile der quantitativen Handelsstrategie

Die automatisch ausgeführte quantitative Handelsstrategie hat die folgenden Vorteile gegenüber den gewöhnlichen Trades, bei denen Benutzer selbst Transaktionen durchführen:

Arten von quantitativen Handelsstrategien

Es gibt viele Arten von quantitativen Handelsstrategien. Im Folgenden sind einige gängige quantitative Strategien im Bereich der digitalen Währung aufgeführt:

  1. Netzhandel:

    Die quantitative Strategie bezieht sich auf die Aufteilung der Vermögenswerte in gleiche Teile gemäß der festgelegten Grid-Menge und Pending-Orders zu unterschiedlichen Grid-Preisen innerhalb der festgelegten Preisspanne. Wenn die Marktschwankung unterschiedliche Netzpreise überschreitet, kauft und verkauft das Programm automatisch in Chargen, um Gewinne aus Netzdifferenzen zu erzielen.

  2. Intelligente Neuausrichtung:

    Die quantitative Strategie ähnelt dem Indexfonds, der verschiedene Anlageobjekte gemäß dem gewählten Verhältnis kombiniert, Vermögenswerte mit hohen Positionen verkauft und Vermögenswerte mit niedrigen Positionen kauft, wenn sich der Marktpreis ändert, und die Positionen dynamisch anpasst, um jeweils das anfängliche Verhältnis wiederherzustellen Anlageobjekt, um langfristig stabile Renditen zu erzielen.

  3. Future-Spot-Arbitrage:

    Aufgrund des Kapitalzinssatzes auf dem Markt für unbefristete Verträge kann bei einer Differenz zwischen dem Futures-Preis und dem Spot-Preis die Futures- und Spot-Hedging durchgeführt werden, um die aktuelle Preisdifferenz zu verdienen, die im Laufe der Zeit abnimmt. Wenn beispielsweise der Kapitalsatz positiv ist, kann der Kauf eines bestimmten Kassakurses und die Ausgabe einer Futures-Short-Order mit gleichem Wert die durch den Anstieg und Rückgang verursachten Gewinne und Verluste ausgleichen und die Kapitalzinsrenditen des Marktes für unbefristete Verträge erzielen.

  4. Commodity Trading Advisor (CTA)-Strategie:

    Die quantitative Strategie bezieht sich auf die Verwendung eines einzelnen oder mehrerer technischer Indikatoren zur Marktüberwachung. Wenn die gesammelten Transaktionsdaten die festgelegten Bedingungen der Indikatoren erfüllen, wird das Transaktionssignal ausgelöst und das Programm führt automatisch Transaktionen durch.

  5. Hoch verkaufen, niedrig kaufen für Arbitrage

    Die meisten Währungen können auf verschiedenen Plattformen gehandelt werden. Aufgrund der unterschiedlichen Preismethoden, des Handelsvolumens und der Markttiefe hat manchmal dieselbe Währung auf verschiedenen Plattformen unterschiedliche Notierungen. Sell high buy low für Arbitrage bezieht sich auf ein Verhalten, bei dem auf einer niedrigeren Preisplattform gekauft und auf einer höheren Preisplattform verkauft wird, um eine Preisdifferenz zu erzielen. Die Möglichkeit, hoch kaufen, niedrig für Arbitrage zu verkaufen, ist flüchtig, und mehrere Handelsplattformen müssen in Echtzeit überwacht werden, sodass dies normalerweise durch das Kalkül des Hochfrequenzhandels abgeschlossen wird.

Wie man eine quantitative Handelsstrategie entwickelt

Die Formulierung einer quantitativen Handelsstrategie umfasst normalerweise die folgenden Schritte:

  1. Strategiedesign

    Jede quantitative Strategie muss klare Gewinnmittel und -dimensionen haben, wie Gewinnspanne, Volatilität, Zeitwert, Arbitrage usw. Die strategische Idee kann eine große Menge an Marktdaten für bestimmte Parameter für statistische Analysen und Modellbildung sammeln.

  2. Vorbildliche Einrichtung

    Nachdem wir genügend Daten gesammelt haben, können wir mit der Datenexploration beginnen. In dieser Phase werden mathematische Statistikwerkzeuge verwendet, um Ausreißer-Screening, Clustering, Varianzanalyse (ANOVA), Regressionsanalyse oder maschinelle Lernalgorithmen usw. durchzuführen, um die in Big Data verborgenen Regeln und Formeln herauszufinden, die dies können als Handelsstrategien verwendet werden.

  3. Backtesting von Daten

    Daten-Backtesting ist ein notwendiger Prozess, bevor eine quantitative Strategie offiziell eingeführt und betrieben wird. Es kann verschiedene Datenleistungen der quantitativen Strategie auswerten, einschließlich der Gewinnrate, des Gewinn-/Verlustverhältnisses, der Leistungskurve, des maximalen Fallbacks, des ungültigen Faktors und so weiter. Ein gutes Daten-Backtesting kann den Designern quantitativer Strategien helfen, potenzielle Probleme so schnell wie möglich zu finden, um das nachfolgende Modell zu optimieren und zu iterieren.

  4. Festes Schnäppchen

    Wenn die quantitative Handelsstrategie nicht die praktische Erfahrung des Handelsmarktes durchläuft, wird sie schließlich zu einem strittigen Punkt. Einige Plattformen bieten Papierhandel an, sodass Benutzer MIMIK-Fonds verwenden können, um Gewinne und Verluste gemäß den tatsächlichen Marktbedingungen zu erfassen und zu bestätigen, ob die konstruierte quantitative Strategie den erwarteten stabilen Gewinnen entspricht.

Risiko- und Strategiemanagement

Obwohl der Handel mit quantitativen Strategien seinen Benutzern viele Annehmlichkeiten und Vorteile gebracht hat, muss dennoch auf die Möglichkeit geachtet werden, dass andere Risikofaktoren dazu führen können, dass quantitative Handelsstrategien scheitern. Die Stabilität von Dienstleistern ist ein sehr wichtiges Bindeglied. Im Falle eines Geräteausfalls oder einer Netzwerkunterbrechung führt dies nicht nur dazu, dass das quantitative Strategieprogramm nicht normal funktioniert, sondern führt sogar zu Risiken und Sachschäden, da Positionen nicht geschlossen werden können. Die Quelle der Kursdaten ist die gleiche wie beim Netzwerk-Hackerangriff. Die falschen Kursdaten führen zu einer Fehleinschätzung des Programms, und die Lücken und Algorithmusfehler des Programmcodes werden von anderen Marktteilnehmern angegriffen und verursachen Verluste.

Aufgrund der zunehmenden Anzahl quantitativer Strategien und der Komplexität des Modells kann es zu Korrelationen und unerwarteten Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Strategien und verschiedenen Handelsparametern kommen. Regelmäßige Updatepflege und Backtesting-Inspektion sind notwendig. Bei einigen Transaktionen mit großem Kapitalvolumen oder hohem Risiko wird die quantitative Strategie nur als Referenzbasis für die Betreiber verwendet, um Positionen zu eröffnen und zu schließen, anstatt vollautomatisch zu arbeiten. Für solche quantitativen Hilfstransaktionen müssen ein perfekter Standardbetriebsprozess sowie Schulungen und Schulungen vorhanden sein, um die Nachlässigkeit des manuellen Betriebs zu vermeiden.

Einschränkungen der quantitativen Handelsstrategie

1. Gilt nicht für Märkte oder Notierungen

Bevor wir die quantitative Handelsstrategie anwenden, müssen wir verstehen, dass die quantitative Handelsstrategie kein Allheilmittel für einen Markt oder eine Notierung ist. Wenn der effektive Parameterindex im traditionellen Finanzmarkt auf den Kryptowährungsmarkt geändert wird, kann er scheitern. Darüber hinaus können die historischen Backtesting-Ergebnisse einer quantitativen Handelsstrategie nicht als Garantie für die zukünftige Wertentwicklung herangezogen werden. Wenn beispielsweise eine Handelsstrategie aufgrund ihrer hervorragenden Performance viele Investoren anzieht, werden viele Händler auf dem Markt zum gleichen Zeitpunkt kaufen und verkaufen, wodurch die Strategie, die Gewinne hätte generieren sollen, unrentabel wird.

2. Es ist nicht möglich, eine Datendemonstration des abstrakten Aktiengefühls durchzuführen

Zudem ist Trading nicht nur ein profundes Wissen, sondern auch eine Kunst. Einige professionelle Top-Trader verlassen sich bei der Beurteilung von Einstiegs- und Ausstiegsentscheidungen nicht vollständig auf objektive Indexdaten, sondern verlassen sich manchmal auch auf abstraktes „Aktiengefühl“. Obwohl die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den Bereichen vollständiger Informationsspiele wie Schach, japanisches Schach und Go ein Niveau erreicht hat, das weit über den Menschen hinausgeht, ist es immer noch unmöglich, die sogenannte „Intuition“ und den „sechsten Sinn“ zu demonstrieren “ auf dem chaotischen Markt für den Handel mit unvollständigen Informationen.

3. Es werden ausreichende Fachkenntnisse und Erfahrungen vorausgesetzt

Die Leistung von Händlern hängt von ihrer persönlichen Erfahrung und ihren Fähigkeiten ab, und der Handel mit quantitativen Strategien ist da keine Ausnahme. Eine quantitative Handelsstrategie, die von Entwicklern ohne ausreichende Fachkenntnisse und Erfahrung geschrieben wurde, ist schwierig, eine gute Leistung zu erzielen. Das Design einer quantitativen Strategie umfasst viele verschiedene Bereiche, daher müssen wir über beträchtliche Fachkenntnisse in Mathematik, Statistik, Finanzen, Computern usw. verfügen, um hervorragende quantitative Handelsstrategien zu entwickeln.

Wann ist es angemessen, eine quantitative Handelsstrategie zu verwenden?

Eine quantitative Handelsstrategie muss nicht unbedingt komplexe High-End-Algorithmen verwenden. Solange es in jedem Handelsverhalten eine feste Transaktionslogik gibt, können Entwickler Code schreiben, um den Ausführungsprozess zu automatisieren. Am gebräuchlichsten ist die Grid-Trading-Strategie, die sich sehr gut für automatisierte Verfahren eignet, um manuelle Operationen zu ersetzen, da sie die Kauf- und Verkaufsaufträge mechanisch hin- und herhängt.

Quantitative Strategien eignen sich auch als Hilfsreferenz für die manuelle Handelsbeurteilung. Moderne Finanzmärkte verändern sich schnell, und es ist unangemessen, sich auf die eigenen Bemühungen zu verlassen, um eine große Menge an Informationen zu verarbeiten, um Anlageentscheidungen zu treffen. Durch die gute Nutzung der enormen Fähigkeit zur Informationsaggregation und der statistischen Tools von Computern können Benutzer eine breitere Vision erhalten, um bessere Handelsmöglichkeiten zu finden.

Hochfrequenzhandel

Das Aufkommen des quantitativen Handels hat auch zur Entwicklung des Hochfrequenzhandels beigetragen.

Hochfrequenzhandel bezieht sich auf die Tatsache, dass das automatische Programm viele Handelsoperationen in sehr kurzer Zeit durchführt. Entsprechend den Veränderungen des Marktes kann der Hochfrequenz-Handelsroboter sogar in einer Tausendstelsekunde die Long- und Short-Konvertierung beurteilen und eine Reihe von ausstehenden Aufträgen und Stornierungen ausführen. Das heißt, Hochfrequenzhandel, der die Effizienz der Kapitalverwendung durch eine große Anzahl von sofortigen Transaktionen maximiert, indem die Haltezeit gegen Nullrisiko tendiert.

Der Zweck des Hochfrequenzhandels besteht darin, flüchtige Handelsmöglichkeiten und kleine Gewinne zu finden, die Menschen nicht aus den täglichen Preisschwankungen ziehen können. Aufgrund der rasanten Entwicklung der Informatik ist der Hochfrequenzhandel ein äußerst anspruchsvolles und wettbewerbsintensives Gebiet, und es gibt viele Anforderungen an die Aufrüstung der Ausrüstung und die Optimierung der Algorithmen. Selbst wenn das Arbitrage-Programm denselben Code verwendet, kann es bei unterschiedlicher Abtastrate der Marktinformationen oder unterschiedlicher Geräteleistung zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen, bei denen eine Person gewinnt, während die andere verliert. Allgemein gesagt, je höher die Abtastrate von Marktinformationen und je schneller die Programmausführungsgeschwindigkeit, desto vorteilhafter sind Hochfrequenzalgorithmen auf dem Handelsmarkt.

Der Hochfrequenzhandel hat einen beträchtlichen Teil des Handelsvolumens auf dem globalen Finanzmarkt ausgemacht. Es reduziert den Marktspread und sorgt für viel Liquidität. Allerdings hat der Wettbewerb zwischen verschiedenen Hochfrequenz-Handelsverfahren auch die Schwankungen der Marktpreise erhöht. Hochfrequenzhandelsalgorithmen sind im Allgemeinen komplex und schwierig zu entwickeln. Normalerweise verfügen nur große Finanzinstitute oder Market Maker über solche quantitativen Handelsstrategie-Tools.

Fazit

Mit der Entwicklung des Computerbereichs und der Innovation von Finanzderivaten haben professionelle Anlageverwaltungsteams und Marktmacher begonnen, automatisierte Verfahren für den quantitativen Handel einzuführen. Verglichen mit der allgemeinen Transaktion der traditionellen manuellen Transaktion hat die quantitative Handelsstrategie viele Vorteile, wie z Anzahl der Handelsmärkte, Selbstlernen und so weiter.

Das für die Entwicklung quantitativer Strategien erforderliche domänenübergreifende Wissen und der immer härter werdende Wettbewerb lassen jedoch auch die Schwelle der quantitativen Handelsstrategie immer höher werden, und die Fehler und Mängel an Ausrüstung, Netzwerk, Code und Modell während ihres Betriebs ebenfalls Faktoren, die berücksichtigt werden müssen.

Derzeit hat der quantitative Handel einen Platz auf dem globalen Finanzmarkt eingenommen. Die langfristige Vermögenskurve stetig wachsen zu lassen und zu vermeiden, dass die Performance aufgrund von Marktschwankungen wie eine Achterbahn auf und ab gespült wird, ist das Ziel der meisten führenden quantitativen Strategien und Teams. Neben der Iteration von Algorithmen und der Entwicklung neuer Märkte werden hohe Frequenz, hohe Gewinnrate, geringes Risiko und Arbitrage-Akkumulation zum zukünftigen Entwicklungstrend quantitativer Strategien.

Quantitative Handelsstrategie ist nicht der heilige Gral und es gibt keine Gewinngarantie. Wie beim traditionellen gewöhnlichen Handel besteht ein Verlustrisiko. Erst wenn wir die Vor- und Nachteile kennen, können wir dieses Tool gut beherrschen.

Autor: Piccolo
Übersetzer: Joy
Rezensent(en): Hugo, Echo, Yuler
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