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Michael Halls-Moore (2013 년 6 월 7 일)
알고리즘 트레이딩은 일반적으로 초보자가 이해할 수있는 복잡한 영역으로 인식됩니다. 상당한 양의 수학적 및 통계적 성숙이 요구되는 특정 측면을 포함하여 광범위한 분야를 망라합니다. 결과적으로 초보자에게는 매우 불쾌 할 수 있습니다. 실제로 전체 개념은 이해하기 쉽고 세부 사항은 반복적이고 지속적인 방식으로 학습 할 수 있습니다.
알고리즘 거래의 장점은 많은 중개 회사가 매우 현실적인 시장 시뮬레이터를 제공하기 때문에 실제 자본에 대한 지식을 테스트 할 필요가 없다는 것입니다. 이러한 시스템과 관련된 특정주의 사항이 있지만, 자본 위험이 전혀없는 깊은 수준의 이해를 도모 할 수있는 환경을 제공합니다.
QuantStart 독자가받는 공통적 인 질문은 "어떻게 양적 거래를 시작합니까?"입니다. 나는 이미 양적 거래에 대한 초보자 안내서를 작성했지만, 한 기사는 주제의 다양성을 포괄 할 수는 없다. 따라서 나는이 기사에서 내가 좋아하는 엔트리 레벨 퀀트 트레이딩 북을 추천하기로 결정했다.
첫 번째 과제는 주제에 대한 견고한 개요를 얻는 것입니다. 나는 기초가 다뤄지고 이해 될 때까지는 무거운 수학적 토론을 피하는 것이 훨씬 쉽다는 것을 발견했다. 이 목적을 위해 내가 찾은 최고의 책은 다음과 같습니다.
1) Ernest Chan의 양적 거래 - 이것은 내가 가장 좋아하는 금융 서적 중 하나입니다. Dr. Chan은 MatLab 또는 Excel을 사용하여 "소매"양적 거래 시스템을 설정하는 프로세스에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다. 그는 주제를 매우 친근하게 만들고 "누구나 할 수있다"는 인상을줍니다. (간략하게하기 위해) 건너 뛴 세부 사항은 많이 있지만, 이 책은 알고리즘 거래의 작동 원리에 대한 훌륭한 소개입니다. 그는 알파 생성 ( "거래 모델"), 위험 관리, 자동화 된 실행 시스템 및 특정 전략 (특히 모멘텀 및 평균 리 버전)에 대해 설명합니다. 이 책은 시작할 곳입니다. 2) Rishi K. Narang의 Black Box 내부 - 이 책에서 Narang 박사는 전문 양적 헤지 펀드가 어떻게 운영되는지 자세히 설명합니다. 그것은 그러한 "블랙 박스"에 투자할지 여부를 고려하고있는 정통한 투자자에게 투구됩니다. 소매 상인과는 무관 한 것처럼 보이지만 실제로이 책에는 "적절한"퀀트 거래 시스템이 어떻게 수행되어야하는지에 대한 풍부한 정보가 실려 있습니다. 예를 들어, 거래 비용과 위험 관리의 중요성을 설명하고 추가 정보를 찾는 위치에 대한 아이디어를 제공합니다. 많은 소매상 인 거래자들은 이것을 받아들이며 '전문가'들이 거래를 어떻게 수행하는지 볼 수 있습니다. 3) 알고리즘 트레이딩 & amp; 배리 존슨 (Barry Johnson)의 DMA - 금융 산업에서 '알고리즘 트레이딩'이라는 문구는 일반적으로 효율적인 거래를 수행하기 위해 은행과 중개인이 사용하는 실행 알고리즘을 나타냅니다. 나는이 용어를 거래의 측면뿐만 아니라 양적 또는 체계적 거래를 다루기 위해 사용하고있다. 이 책은 주로 투자 은행의 양적 소프트웨어 개발자 인 배리 존슨 (Barry Johnson)이 작성한 전자 책에 관한 책입니다. 소매점에서 아무 쓸모가 없다는 뜻입니까? 전혀. 교환이 어떻게 작동하고 "시장 미세 구조"에 대해 더 깊이 이해하면 소매 전략의 수익성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 무거운 책이긴하지만, 그것은 가치가있다.
기본 개념을 파악하고 나면 거래 전략 개발을 시작해야합니다. 이것은 보통 거래 시스템의 알파 모델 구성 요소로 알려져 있습니다. 전략은 요즘을 쉽게 찾을 수 있지만, 진정한 가치는 광범위한 연구 및 백 테스팅을 통해 자신의 거래 매개 변수를 결정하는 데 있습니다. 다음 책에서는 특정 유형의 거래 및 실행 시스템과이를 구현하는 방법에 대해 설명합니다.
4) Ernest Chan의 알고리즘 트레이닝 - Chan 박사의 두 번째 책입니다. 첫 번째 책에서 그는 운동량, 평균 복귀 및 특정 고주파 전략을 배제했다. 이 책에서는 이러한 전략에 대해 깊이있게 설명하고 첫 번째 사례 (예 : 칼만 필터, 정지 / 통합, CADF 등)보다 수학적 복잡성이 크지 만 중요한 구현 세부 정보를 제공합니다. 다시 한 번 전략을 사용하면 MatLab을 광범위하게 사용할 수 있지만 프로그래밍 경험이있는 사람들을 위해 C ++, Python / pandas 또는 R로 코드를 쉽게 수정할 수 있습니다. 또한 첫 번째 책이 몇 년 전으로 작성된 최신 시장 행동에 대한 최신 정보도 제공합니다. 5) Larry Harris의 거래 및 교환 - 이 책은 개인적으로 필자가 느끼는 시장 미세 구조에 중점을두고 있으며, 퀀트 거래의 초기 단계에서도 배우기에 필수적인 영역입니다. 시장 미세 구조는 시장 참여자가 상호 작용하는 방식과 주문서에서 발생하는 역 동성의 "과학"입니다. 그것은 교환이 기능하는 방법 및 무역이 배치 될 때 실제로 일어나는 것과 밀접하게 관련됩니다. 이 책은 거래 전략에 관한 것보다는 적지 만 실행 시스템을 설계 할 때 알아야 할 사항에 대해 자세히 설명합니다. 퀀텀 파이낸스 분야의 많은 전문가들이이 책을 훌륭한 책으로 간주하며, 또한이를 적극 권장합니다.
이 단계에서 소매 상인은 실행 메커니즘 (및 거래 비용과의 깊은 관계) 및 위험 및 포트폴리오 관리와 같은 거래 시스템의 다른 구성 요소를 연구하기에 좋은 곳입니다. 나중의 기사에서이 주제에 대한 책을 소개 할 것입니다.
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퀀트 트레이딩에 관한 나의 eBook을 확인해보십시오. 여기서 저는 파이썬 툴로 수익성 높은 체계적인 트레이딩 전략을 만드는 법을 가르쳐드립니다.
Python 및 R을 사용하여 시계열 분석, 기계 학습 및 베이지안 통계를 사용하는 고급 거래 전략에 관한 새로운 전자 책을 살펴보십시오.
Michael Halls-Moore (2013 년 3 월 26 일)
이 기사에서 나는 종단 간 양적 거래 시스템을 수반하는 몇 가지 기본 개념을 소개 할 것입니다. 이 게시물은 두 명의 독자를 대상으로합니다. 첫 번째는 양적 상인으로서 펀드에서 일자리를 구하려고하는 개인입니다. 두 번째는 자신의 "소매"알고리즘 트레이딩 비즈니스를 시도하려는 개인입니다.
양적 거래는 매우 정교한 퀀텀 파이낸싱 영역입니다. 인터뷰를 통과하거나 자신의 트레이딩 전략을 수립하는 데 필요한 지식을 얻으려면 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 뿐만 아니라 MATLAB, R 또는 Python과 같은 언어에서는 광범위한 프로그래밍 전문 지식을 필요로합니다. 그러나 전략의 거래 빈도가 증가함에 따라 기술적 측면이보다 적절 해집니다. 따라서 C / C ++에 익숙해지는 것이 가장 중요합니다.
양적 거래 시스템은 네 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
전략 식별 - 전략 수립, 모서리 활용 및 거래 빈도 결정 전략 Backtesting - 데이터 획득, 전략 성과 분석 및 편향 제거 Execution System - 중개인과의 연계, 거래 자동화 및 거래 비용 최소화 위험 관리 - 최적의 자본 배분, 베팅 사이즈 "/ 켈리 기준과 트레이딩 심리.
먼저 거래 전략을 식별하는 방법을 살펴 보겠습니다.
전략 식별.
모든 양적 거래 프로세스는 초기 연구 기간부터 시작됩니다. 이 연구 프로세스는 전략을 찾고, 전략이 실행중인 다른 전략의 포트폴리오에 속하는지 여부, 전략을 테스트하는 데 필요한 모든 데이터를 얻는 방법, 더 높은 수익 및 / 또는 위험을 낮추기위한 전략을 최적화하려는 경우를 포함합니다. 전략을 "소매상"상인으로 운영하고 거래 비용이 전략에 어떤 영향을 미치는지 알아 보려면 자본 요구 사항을 고려해야합니다.
일반적인 믿음과는 달리, 다양한 공개 소스를 통해 수익성있는 전략을 찾는 것은 실제로 매우 간단합니다. 학자들은 이론적 인 거래 결과를 정기적으로 발표합니다 (대부분 거래 비용의 총액 임). 양적 금융 블로그는 전략에 대해 자세히 논의 할 것입니다. 무역 저널은 기금이 사용하는 전략의 일부를 개괄 할 것입니다.
왜 개인과 기업이 수익성있는 전략에 대해 토론하고 싶어하는지 질문 할 수 있습니다. 특히 "거래를 복잡하게 만드는"다른 사람들이 전략이 장기적으로 작동하지 않을 수 있다는 것을 알고있을 때 그렇습니다. 그 이유는 그들이 수행 한 정확한 매개 변수와 튜닝 방법을 자주 논의하지 않는다는 사실에 있습니다. 이러한 최적화는 상대적으로 평범하지 않은 전략을 수익성이 높은 전략으로 전환시키는 열쇠입니다. 사실, 고유 한 전략을 수립하는 가장 좋은 방법 중 하나는 유사한 방법을 찾아서 자신의 최적화 절차를 수행하는 것입니다.
다음은 전략 아이디어를 찾기 시작할 수있는 작은 목록입니다.
당신이 볼 전략의 대부분은 평균 - 복귀와 추세 - 추종 / 운동량의 범주에 속할 것입니다. 평균 회귀 전략은 "가격 시리즈"(예 : 두 상관 관계가있는 자산 사이의 스프레드)에 대한 장기 평균이 존재한다는 사실과이 평균에서 단기간의 편차가 결국 회복 될 것이라는 사실을 악용하려는 전략입니다. 모멘텀 전략은 한 방향으로 기세를 모을 수있는 시장 추세에서 "타기를 히치 (hitching)"함으로써 투자자 심리와 대형 펀드 구조를 모두 활용하고, 그 흐름이 뒤바뀔 때까지 추세를 따라 가려고합니다.
양적 거래의 또 다른 중요한 측면은 거래 전략의 빈도입니다. 저주파 거래 (LFT)는 일반적으로 거래일보다 긴 자산을 보유하는 모든 전략을 나타냅니다. 따라서 고주파 거래 (HFT)는 일반적으로 자산을 하루 동안 보유하는 전략을 나타냅니다. 초고주파수 거래 (UHFT)는 초 단위 및 밀리 초 단위로 자산을 보유하는 전략을 나타냅니다. 소매 실무자 인 HFT와 UHFT는 확실하게 가능하지만 거래 기술 스택 및 주문서 역학에 대한 자세한 지식이 있어야만 가능합니다. 이 소개 기사에서는 이러한 측면에 대해서는 크게 언급하지 않겠습니다.
일단 전략 또는 전략 세트가 확인되면 과거 데이터에 대한 수익성을 테스트해야합니다. 그것이 역 테스팅의 영역입니다.
전략 Backtesting.
역 테스팅의 목표는 위의 프로세스를 통해 확인 된 전략이 과거 및 현재 데이터 모두에 적용될 때 수익이된다는 증거를 제공하는 것입니다. 이것은 "현실 세계"에서 전략이 어떻게 수행 될지에 대한 기대치를 설정합니다. 그러나 백 테스트는 여러 가지 이유로 성공을 보장하는 것은 아닙니다. 가능한 한 많이 고려해야하고 제거해야하는 수많은 편향을 수반하기 때문에 아마도 양적 거래에서 가장 미묘한 영역 일 것입니다. look-ahead 편향, 생존 편향 및 최적화 편향 ( "데이터 스누핑"편향이라고도 함)을 포함하여 일반적인 편견 유형에 대해 설명합니다. backtesting에서 중요한 다른 영역으로는 역사적인 데이터의 가용성과 청결성, 현실적인 거래 비용을 고려하고 강력한 백 테스팅 플랫폼을 결정하는 것 등이 있습니다. 아래의 실행 시스템 섹션에서 트랜잭션 비용에 대해 더 자세히 논의 할 것입니다.
일단 전략이 확인되면, 테스트를 수행하고, 아마도 정교화 할 수있는 과거 데이터를 얻는 것이 필요합니다. 모든 자산 클래스에 걸쳐 상당수의 데이터 공급 업체가 있습니다. 그들의 비용은 일반적으로 데이터의 품질, 깊이 및 적시성에 따라 달라집니다. 퀀트 트레이더 시작에 대한 전통적인 출발점은 (적어도 소매 수준에서) 야후 파이낸스의 무료 데이터 세트를 사용하는 것입니다. 나는 공급자들에게 너무 많이 머물지 않을 것이다. 오히려 역사적인 데이터 세트를 다룰 때 일반적인 이슈에 집중하고 싶다.
과거 데이터의 주된 관심사는 정확성 / 청결성, 생존자 편향 및 배당금 및 주식 분할과 같은 기업 활동 조정을 포함합니다.
정확도는 오류가 있는지 여부에 관계없이 데이터의 전반적인 품질과 관련됩니다. 스파이크 필터와 같이 오류를 쉽게 식별 할 수 있습니다. 스파이크 필터는 시계열 데이터에서 잘못된 "스파이크"를 찾아서 수정합니다. 다른 시간에 그들은 발견하기가 매우 어려울 수 있습니다. 두 개 이상의 공급자가 있고 각 공급자의 데이터를 서로 점검해야하는 경우가 종종 있습니다. 생존자 편견은 종종 무료 또는 저렴한 데이터 세트의 "특징"입니다. 생존 편향이있는 데이터 세트는 더 이상 거래하지 않는 자산을 포함하지 않는다는 것을 의미합니다. 주식의 경우에는 상장 주식 / 파산 주식을 의미합니다. 이 편향은 그러한 데이터 세트에서 테스트 된 주식 거래 전략이 과거의 "승자"가 이미 선택되어 있기 때문에 "실제 세계"보다 더 잘 수행 될 것임을 의미합니다. 기업 활동에는 회사가 수행하는 "물류 (logistical)"활동이 포함되며 원가에 계단식 기능 변경이 발생하며 이는 가격 반환 계산에 포함되어서는 안됩니다. 배당금 및 주식 분할에 대한 조정이 일반적인 원인입니다. 이 작업들 각각에서 역 조정이라고 알려진 프로세스가 수행되어야합니다. 주식 분할과 실제 수익 조정을 혼동하지 않도록 매우주의해야합니다. 많은 상인이 기업 활동에 의해 포착되었습니다!
백 테스트 절차를 수행하려면 소프트웨어 플랫폼을 사용해야합니다. Tradestation과 같은 전용 백 테스트 소프트웨어, Excel 또는 MATLAB과 같은 수치 플랫폼 또는 Python 또는 C ++와 같은 프로그래밍 언어의 완전한 사용자 정의 구현 중에서 선택할 수 있습니다. Tradestation (또는 유사), Excel 또는 MATLAB에 너무 많이 머 무르지 않을 것입니다. 아래에서 설명하는 이유 때문에 전체 사내 기술 스택을 만드는 것으로 믿습니다. 그렇게하는 것의 이점 중 하나는 극단적 인 고급 통계 전략을 사용하여 백 테스트 소프트웨어 및 실행 시스템을 긴밀하게 통합 할 수 있다는 것입니다. 특히 HFT 전략의 경우 사용자 지정 구현을 사용하는 것이 필수적입니다.
시스템을 다시 테스트 할 때 성능을 얼마나 잘 측정 할 수 있어야합니다. 정량적 전략에 대한 "산업 표준"측정 기준은 최대 축소 및 Sharpe Ratio입니다. 최대 하락률은 특정 기간 (일반적으로 연간)에 걸친 계정 자기 자본 곡선에서 가장 큰 peak-to-trough 하락을 특징으로합니다. 이것은 가장 자주 백분율로 표시됩니다. LFT 전략은 여러 가지 통계적 요인으로 인해 HFT 전략보다 더 많은 축소를하는 경향이 있습니다. 역사적인 백 테스트는 향후 최대 수익 감소를 보여 주며, 이는 향후 전략의 수익 감소 효과를위한 좋은 가이드입니다. 두 번째 측정 값은 초과 수익의 평균을 초과 수익의 표준 편차로 나눈 값으로 경험적으로 정의되는 Sharpe Ratio입니다. 여기에서 초과 수익률은 S & P500이나 3 개월 재무부 법안과 같은 사전 결정된 벤치 마크 이상으로 전략이 복귀 한 것을 의미합니다. 연간 수익률은 전략의 변동성 (Sharpe Ratio와는 달리)을 고려하지 않았기 때문에 일반적으로 활용되는 척도가 아닙니다.
일단 전략이 다시 테스트되었고 좋은 샤프 (Sharpe)와 드로우 다운 (drawdown)을 최소화하면서 편견이없는 것으로 간주되면 실행 시스템을 구축 할 때입니다.
실행 시스템.
실행 시스템은 전략에 의해 생성 된 거래 목록이 브로커에 의해 보내지고 실행되는 수단입니다. 무역 세대가 반자동 또는 완전 자동화 될 수 있다는 사실에도 불구하고, 실행 메커니즘은 수동, 반 수동 (즉, "원 클릭") 또는 완전히 자동화 될 수있다. LFT 전략의 경우 수동 및 반 수동 기술이 일반적입니다. HFT 전략의 경우 전략 및 기술의 상호 의존성으로 인해 무역 발전기와 긴밀하게 결합되는 완전 자동화 된 실행 메커니즘을 만들어야합니다.
실행 시스템을 생성 할 때 중점 고려 사항은 중개자와의 인터페이스, 트랜잭션 비용 (커미션, 미끄러짐 및 스프레드 포함) 최소화 및 테스트 된 성능에서 라이브 시스템 성능의 차이입니다.
중개 회사와 연결하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다. 브로커를 전화로 바로 호출하여 완전히 자동화 된 고성능 API (Application Programming Interface)까지 다양합니다. 이상적으로는 거래 실행을 가능한 한 자동화하는 것이 좋습니다. 이것은 당신이 더 많은 연구에 집중할 수 있도록 해줄뿐만 아니라, 여러 전략이나 더 높은 빈도의 전략을 실행할 수있게 해줍니다. (실제로 HFT는 자동화 된 실행 없이는 불가능합니다.) MATLAB, Excel 및 Tradestation과 같은 일반적인 백 테스팅 소프트웨어는 주파수가 낮고 단순한 전략에 적합합니다. 그러나 실제 HFT를 수행하려면 C ++와 같은 고성능 언어로 작성된 사내 실행 시스템을 구축해야합니다. 일화로, 이전에 고용 된 펀드에서 10 분마다 새로운 시장 데이터를 다운로드 한 다음 동일한 시간대에 해당 정보를 기반으로 거래를 수행하는 10 분의 "거래 루프"가있었습니다. 이것은 최적화 된 Python 스크립트를 사용하고있었습니다. 분 또는 두 번째 주파수 데이터에 접근하는 것에 대해서는 C / C ++가 더 이상적이라고 생각합니다.
대규모 펀드에서는 실행을 최적화하기 위해 퀀트 트레이더의 영역이 아닌 경우가 많습니다. 그러나 소규모 상점이나 HFT 회사에서는 상인이 유언 집행자이므로보다 폭 넓은 스킬 셋이 바람직한 경우가 많습니다. 기금에 고용되기를 원한다면이를 명심하십시오. 프로그래밍 기술은 통계 및 계량 경제학의 재능만큼이나 중요합니다.
실행의 기치에 해당하는 또 다른 주요 쟁점은 트랜잭션 비용 최소화입니다. 일반적으로 거래 비용에는 세 가지 요소가 있습니다. 수수료 (또는 세금)는 중개 회사, 거래소 및 SEC (또는 유사한 정부 규제 기관)가 부과하는 수수료입니다. 미끄러짐은 주문을 채우려는 의도와 실제 채워진 것의 차이입니다. 스프레드는 거래되는 증권의 입찰가 / 물가 사이의 차이입니다. 스프레드는 일정하지 않으며 시장의 현재 유동성 (즉, 매수 / 매도 주문의 가용성)에 좌우된다는 점에 유의하십시오.
거래 비용은 좋은 Sharpe 비율의 극도로 수익성 높은 전략과 무시 무시한 Sharpe 비율의 극단적 인 수익성이 낮은 전략 간의 차이를 만들 수 있습니다. 백 테스트에서 거래 비용을 올바르게 예측하는 것은 어려울 수 있습니다. 전략의 빈도에 따라 입찰 / 청문 가격에 대한 진드기 데이터가 포함 된 과거 거래 데이터에 액세스해야합니다. 이러한 이유로 콴트의 전체 팀은 대규모 펀드의 실행 최적화에 전념합니다. 펀드가 상당량의 거래를 오프 로딩해야하는 시나리오를 고려해보십시오 (그 이유는 다양합니다!). 너무 많은 주식을 시장에 "쏟아 버리면"그들은 가격을 급격히 떨어 뜨릴 것이고 최적의 실행을 얻지 못할 수도 있습니다. 따라서 시장에 "물방울을 떨어 뜨리는"명령이 존재하지만, 펀드는 미끄러질 위험이 있습니다. 더 나아가, 다른 전략들은 이러한 필수품을 "먹이"하며 비 효율성을 악용 할 수 있습니다. 이것은 펀드 구조 차익 거래의 영역입니다.
실행 시스템의 마지막 주요 문제는 전략 성능이 백 테스팅 된 성능과 다른 점입니다. 이것은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 우리는 이미 백 테스트를 고려할 때 미리보기 바이어스와 최적화 바이어스에 대해 이미 논의했습니다. 그러나 일부 전략에서는 배포 전에이 편향 요소를 쉽게 테스트 할 수 없습니다. 이것은 HFT에서 가장 우세하게 발생합니다. 실행 시스템에는 버그가있을뿐만 아니라 백 트레이스에는 나타나지 않지만 라이브 거래에는 나타나지 않는 거래 전략 자체가있을 수 있습니다. 시장은 전략을 전개 한 후에 체제 변화의 대상이되었을 수 있습니다. 새로운 규제 환경, 변화하는 투자 심리 및 거시 경제 현상은 시장이 어떻게 행동하고 따라서 전략의 수익성이 다른가로 이어질 수 있습니다.
위기 관리.
양적 교역 수수께끼의 마지막 부분은 위험 관리의 과정입니다. '위험'에는 앞에서 언급 한 모든 편견이 포함됩니다. 갑자기 하드 디스크 오작동을 일으키는 교환기에 함께있는 서버와 같은 기술 위험이 포함됩니다. 브로커가 파산하는 것과 같은 브로커 리스크 위험을 포함합니다 (MF Global과 최근의 공포를 감안할 때 미친 것처럼 보이지 않습니다!). 간단히 말해서 그것은 거래 구현을 방해 할 수있는 거의 모든 것을 다루고 있으며, 그 중 많은 소스가 있습니다. 전체 책은 양적 전략을위한 리스크 관리에 전념하기 때문에 모든 가능한 위험 원천을 여기에서 밝히지는 않을 것입니다.
리스크 관리는 포트폴리오 이론의 한 부분 인 최적 자본 배분 (optimal capital allocation)으로도 알려져 있습니다. 이것은 자본이 일련의 상이한 전략과 그 전략 내의 거래에 배분되는 수단이다. 그것은 복잡한 영역이며 일부 사소한 수학에 의존합니다. 최적의 자본 배분과 전략의 영향력이 관련되는 업계 표준을 켈리 기준이라고합니다. 이 글은 소개 글이므로, 나는 계산에 머 무르지 않을 것이다. Kelly 기준은 수익률의 통계적 특성에 대해 몇 가지 가정을합니다. 이는 금융 시장에서 종종 유효하지 않기 때문에 거래자는 구현 측면에서 보수적 인 경우가 많습니다.
위험 관리의 또 다른 주요 구성 요소는 자신의 심리적 프로파일을 다루는 것입니다. 거래로 들어가는 많은인지 적 편견이 있습니다. 전략이 혼자 남겨지면 이것은 알고리즘 거래와 관련하여 문제가 될 수 있습니다. 일반적인 편견은 상실감을 느끼는 고통 때문에 손실 위치가 닫히지 않는 손실 혐오감입니다. 마찬가지로 이미 이익을 잃는 것에 대한 두려움이 너무 클 수 있기 때문에 이익을 너무 일찍받을 수 있습니다. 또 다른 공통 바이어스는 최신 성 (recency) 바이어스로 알려져 있습니다. 이것은 상인이 장기간이 아닌 최근 사건에 지나치게 강조 할 때 나타납니다. 물론 두려움과 탐욕의 정서적 편향이 있습니다. 이는 종종 과소 또는 과잉 레버 리징으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 파산 (즉, 계정 자본이 0이 될 수도 있고 더 낮아질 수도 있음) 또는 이윤이 감소 될 수 있습니다.
이해할 수 있듯이 양적 거래는 매우 복잡하지만 매우 흥미로운 양적 금융 분야입니다. 나는이 기사에서 문자 그대로 표면을 긁어 냈으며 이미 오랜 시간이 걸리고 있습니다! 전체 책과 논문은 제가 한두 문장 밖에 쓰지 않은 쟁점에 관해 쓰여졌습니다. 따라서 양적 펀드 거래를 신청하기 전에 상당한 양의 기초 연구를 수행해야합니다. 최소한 MATLAB, Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어를 통해 구현 경험이 풍부한 통계 및 계량 경제학에 대한 광범위한 배경 지식이 필요합니다. 보다 높은 수준의 주파수에서보다 정교한 전략을 사용하려면 기술 설정이 가능할 것입니다 Linux 커널 수정, C / C ++, 어셈블리 프로그래밍 및 네트워크 대기 시간 최적화를 포함합니다.
자신의 알고리즘 트레이딩 전략을 만드는 데 관심이 있다면 먼저 프로그래밍을 잘하는 것이 좋습니다. 필자가 선호하는 것은 가능한 한 많은 데이터 수집기, 전략 백 테스터 및 실행 시스템을 가능한 한 많이 구축하는 것입니다. 자신의 수도가 라인에 있다면, 당신이 당신의 시스템을 완벽하게 테스트하고 그 함정과 특별한 이슈를 알고 있다는 것을 알면서 밤에는 잘 자지 않겠습니까? 장기간에 걸쳐 시간을 절약 할 수는 있지만 공급 업체에 아웃소싱하는 것은 장기적으로 매우 비쌀 수 있습니다.
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이 카테고리는 다음에 의해 큐레이터입니다 : Robot Wealth의 Kris Longmore.
Kris는 전 엔지니어이자 헤지 펀드 퀀트입니다. 그는 Quantify Partners와 Robot Wealth를 설립했는데, 둘 다 기계 학습 및 알고리즘 거래에 대한 집착의 추구를 용이하게합니다.
(*) Quant Start의 도서는 해당 웹 사이트에서만 제공됩니다. 우리는 Quant Start와 제휴 관계가 아니며이 링크에 대한 보상도 제공하지 않습니다. 우리는 단순히 선한 사람들의 사업을 홍보하는 것을 즐깁니다.
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저작권 및 사본; 2015 & middot; 사이트 디자인 기준 : The Dynamic Duo.
20 양적 거래 시스템.
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용어 & quot; & quot; 또는 양적 거래 시스템 & # 8217; 는 정교한 단기 알고리즘을 만드는 데 시간을 투자하는 투자 은행의 책상에서 똑똑한 수학 졸업생의 이미지를 연상케합니다. 시장에서 수백만 달러를 눈 깜빡 할 정도로 끌어 당기는 알고리즘.
그러나 이러한 퀀트 유형이 많지만 수학적, 객관적 접근 방식을 사용하는 모든 사용자는 퀀트라고 부를 수 있습니다.
그렇다면 양적 거래 시스템은 무엇입니까?
양적 거래 시스템은 거래 결정을 내리기 위해 수학 계산을 사용하는 모든 시스템으로 정의 할 수 있습니다. 금융 분야에서 이것은 많은 이유로 많은 도움이됩니다. 첫째, 양적 거래 시스템을 사용한다는 것은 과거 데이터에 대해 객관적으로 아이디어를 테스트 할 수 있음을 의미합니다. 따라서 아이디어가 실제 미래 데이터에 어떻게 적용되는지 결론을 내릴 수 있습니다. 가장 성공적인 헤지 펀드 중 일부는 양적 방법을 어느 정도 활용합니다. 좋은 예를 들면, 1989 년 이후 Medallion 펀드의 평균 수익률이 35 % 인 Jim Simons를 살펴보십시오.
둘째, 양적 거래 시스템을 통계적으로 검증하고 테스트 할 수 있습니다. 또한 인간 상인이 할 수없는 복잡한 계산을 즉시 수행 할 수 있습니다.
양적 거래 시스템을 사용하는 또 다른 이점은 거래와 관련된 인간의 감정을 일부 제거 할 수 있다는 것입니다.
그러나 거래 시스템이 관련된 모든 감정을 완전히 제거 할 수 없기 때문에 여기에 중요한 포인트가 있습니다.
실제로 어떤 경우에는 감정이 시스템 자체로 전달되어 쓸모 없게됩니다.
이것은 여러 가지 방법으로 발생할 수 있습니다. 시스템의 온 / 오프, 강력하지 않은 시스템 생성, 과거의 데이터에 대한 시스템의 커브 피팅, 시스템 무시 또는 시스템의 신호 추측 등이 포함됩니다.
심리학은 양적 거래자에게있어서조차도 매우 중요합니다.
양적 거래 시스템의 주제에 관한 좋은 책 중 하나는 Ernie Chan의 Quantitative Trading : 자신의 알고리즘 거래 비즈니스를 구축하는 방법입니다. 그것은 Chan의 독창적 인 아이디어가 포함되어있어 특히 좋습니다. 이 중 일부는 구현하기가 어렵고 정교한 기술이 필요하지만 일부는 수입 편익을 이용하는 Chan 시스템과 같이 간단합니다.
이 주제에 관한 또 다른 좋은 책은 Howard Bandy 박사의 Quantitative Trading Systems입니다. 이것은 거래 시스템을 설계하는 방법에 관한 아주 좋은 책이며 많은 예제를 제공하지만 비싸고 Amibroker 사용자를 중심으로하고 있습니다.
그리고 20 권의 시스템을 포함하고있는 제 책이 있습니다. 이 책들은 모두 10 년 동안의 주식 시장 데이터를 테스트하고 여러 가지 성과 지표를 제공합니다. 추세를 따르는 시스템과 평균 회귀 시스템을 혼합하여 주로 주간 시간대를 기반으로합니다.
20 가지 양적 거래 시스템 :
시스템 1 : 이동 평균 크로스 오버.
시스템 2 : 4 주 연속.
시스템 3 : 소음 거래.
체계 4 : 소음 플러스 반바지 거래.
시스템 5 : 트레이딩 그라디언트.
시스템 6 : 달러 평균 비용.
시스템 7 : Donchian 스타일의 브레이크 아웃.
시스템 8 : EMA 확인으로 탈주
시스템 9 : TEMA 추세.
시스템 10 : 불 / 곰 공포.
시스템 11 : 주식 곡선 필터가있는 단순 RSI.
시스템 12 : 범위 표시기 (TRI)
체계 13 : Bollinger 악대를 가진 휘발성 탈옥.
체계 14 : 간격을 무역하십시오.
체계 15 : VIX를 가진 RSI.
시스템 16 : TED 거래.
체계 17 : EMA 여과기를 가진 간단한 MACD.
시스템 18 : 체리는 EMA 크로스 오버로 페니 주식을 따기.
시스템 19 : COT (Commitment of Traders) 보고서 사용.
시스템 20 : 선형 회귀와 평균 참 범위를 가진 값싼 주식을 찾는다.
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2 의견.
2015 년 1 월 13 일
안녕하세요. 아마존에서 책을 구입합니다. 책에 대한 샘플 코드는 어떻게 다운로드합니까?
2015 년 1 월 13 일
또는 아마존의 주문 번호입니다.
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권장 교육 자료 :
기억하십시오 : 금융 거래는 위험하며 돈을 잃을 수 있습니다. 이 사이트의 어떤 것도 개인화 된 투자 조언으로 간주되지 않습니다. 과거 성과가 미래의 성과를 나타내는 것은 아닙니다. 전체 면책 조항을 참조하십시오.
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JB Marwood.
독립적 인 상인, 분석가 및 작가.
JB Marwood는 기계 거래 시스템을 전문으로하는 독립적 인 상인이자 작가입니다. 그는 FTSE 100 및 German Bund를 런던에서 거래소로 거래하면서 경력을 쌓기 시작했으며 이제는 자신의 회사를 통해 일합니다. 그는 또한 Seeking Alpha와 다른 금융 출판물을 위해 글을 쓴다. Google+
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