Quantitative Opzione Trading Strategie

Quantitative Trading Strategies compravendite basate su eventi aziendali previsti, come la fusione anticipata o l'attività di assunzione in carico o di deposito di fallimento. Chiamato anche l'arbitraggio rischio. Relative Value Trading vs direzionale Trading La maggior parte quantitativa Hedge Fund tradinginvestment si avvicina a rientrare in una delle due categorie: quelli che utilizzano strategie di valore relativo, e quelli la cui strategie sarebbero caratterizzati come direzionale. Entrambe le strategie fortemente utilizzano modelli di computer e software statistico. strategie di valore relativo cercano di capitalizzare i rapporti dei prezzi prevedibili (spesso significare-ritornando relazioni) tra più attivi (ad esempio, il rapporto tra breve scadenza US Treasury Bill rendimenti vs. rendimenti US Treasury Bond a lunga scadenza, o il rapporto nel implicita La volatilità in due diversi contratti di opzione). strategie direzionali, nel frattempo, in genere si basano su trend-following o altri percorsi di pattern-based suggestivi di alto o slancio verso il basso per un titolo o serie di titoli (per esempio, le scommesse che i rendimenti US Treasury Bond a lunga scadenza aumenteranno o che la volatilità implicita volontà declino). Relative strategie di valore Esempi comuni di strategie di valore relativo comprendono scommesse relativi (cioè l'acquisto di un bene e vendita di un altro) delle attività i cui prezzi sono strettamente legate: titoli di Stato dei due paesi diversi governo titoli di due differenti lunghezze a titoli obbligazionari mutuo Corporate vs. scadenza il differenziale di volatilità implicita tra due derivati ​​prezzi azionari contro i prezzi delle obbligazioni per un rendimento del titolo Corporate Bond emittente societarie vs Credit default Swap (CDS) diffonde la lista di potenziali strategie di valore relativo è molto lunga sopra sono solo alcuni esempi. Ci sono tre molto importanti e più comunemente utilizzati strategie valore relativo di essere a conoscenza, però: Statistical Arbitrage: negoziazione una tendenza media-ritornare dei valori di cesti simili di beni sulla base di rapporti commerciali storici. Una forma comune di arbitraggio statistico, o Stat Arb, il commercio, è conosciuto come Equity Market Neutral di trading. In questa strategia, due panieri di titoli azionari sono scelti (una lunga canestro e una breve basket), con l'obiettivo che i pesi relativi dei due canestri lasciano il fondo con l'esposizione netta zero a diversi fattori di rischio (industria, la geografia, settore, ecc .) Stat Arb potrebbe coinvolgere anche il commercio di un indice contro un ETF simile abbinato, o di un indice contro un singolo companys magazzino. Convertible Arbitrage: acquisto di questioni obbligazioni convertibili da una società e la vendita contemporaneamente azioni ordinarie stessi Companys, con l'idea è che se il magazzino di un dato declino società, il profitto dalla posizione corta sarà più che compensare eventuali perdite sul prestito obbligazionario convertibile posizione, dato il valore delle obbligazioni convertibili come strumento a reddito fisso. Allo stesso modo, in qualsiasi movimento verso l'alto prezzo delle azioni ordinarie, il fondo può trarre profitto dalla conversione delle proprie obbligazioni convertibili in azioni, vendendo quello stock al valore di mercato di un importo che supera le perdite sulla sua posizione corta. Fixed Income Arbitrage: titoli a reddito fisso di trading nei mercati obbligazionari sviluppati per sfruttare percepiti relativi anomalie dei tassi di interesse. posizioni nel reddito fisso di arbitraggio possono utilizzare titoli di stato, interest rate swap e futures su tassi di interesse. Un esempio popolare di questo stile di trading a reddito fisso di arbitraggio è il commercio fondamento, in cui si vende (acquisti) future del Tesoro, e acquista (vende) una corrispondente quantità di potenziale legame risultato finale. Qui, si sta prendendo una vista sulla differenza tra il prezzo a pronti di un legame e il prezzo del contratto future regolato (fattore di conversione dei prezzi dei futures) e negoziazione le coppie di beni di conseguenza. Direzionali strategie di trading strategie direzionali, nel frattempo, in genere si basano su trend-following o altri percorsi di pattern-based suggestivi di slancio verso l'alto o verso il basso per un prezzo di sicurezza. di trading direzionale spesso incorporare alcuni aspetti di analisi tecnica o grafici. Ciò comporta prevedere la direzione dei prezzi attraverso lo studio del prezzo passato e dati di mercato volume. La direzione viene scambiato può essere quello di un bene in sé (lo slancio dei corsi azionari, per esempio, o le euroU. S. Tasso di cambio del dollaro) o un fattore che influenza direttamente il prezzo dell'attività stessa (ad esempio, la volatilità implicita delle opzioni o interessi i tassi dei titoli di Stato). commercio tecnica può comprendere anche l'utilizzo di medie mobili, fasce intorno la deviazione standard storica dei prezzi, i livelli di supporto e resistenza, e tassi di variazione. In genere, gli indicatori tecnici non costituirebbero l'unica base per un hedge fund strategia di investimento quantitativa Fondi Hedge Quant impiegano molti fattori aggiuntivi al di là dei prezzi storici e informazioni sul volume. In altre parole, gli hedge fund quantitativi che utilizzano strategie di trading direzionali hanno generalmente strategie quantitative globali che sono molto più sofisticati di analisi tecnica generale. Questo non vuol dire che i commercianti di giorno non possono essere in grado di trarre profitto dalla Analysison tecnico al contrario, molte strategie di trading momentum-based può essere redditizia. Così ai fini di questo modulo di formazione, i riferimenti a Quant Hedge strategie di trading Fondo non includono solo le strategie di Analisi Tecnica-based. Altri Quantitative Strategies Altri approcci di trading quantitativo che non sono facilmente classificati come strategie di valore relativo o strategie direzionali includono: High-Frequency Trading. dove i commercianti cercano di approfittare delle differenze di prezzo tra più piattaforme con molti mestieri durante il giorno Managed strategie Volatilità utilizzano futures e contratti a termine di concentrarsi sulla generazione di basso, ma rendimenti stabili, LIBOR-plus assoluto, aumentando o diminuendo il numero di contratti in modo dinamico come le volatilità sottostanti del azionari, obbligazionari e altri mercati spostano. Le strategie di volatilità Managed hanno guadagnato in popolarità negli ultimi anni a causa della recente instabilità di entrambi i mercati azionari e obbligazionari. larrWhat è quantitativa Hedge Fund Principali Quantitative Strategies Hedge FundsrarrQuant - sono per voi quantitativi strategie di investimento si sono evoluti in strumenti molto complessi con l'avvento dei moderni computer, ma le strategie radici risalgono oltre 70 anni. Essi sono in genere gestiti da team altamente istruiti e utilizzano modelli proprietari per aumentare la loro capacità di battere il mercato. Ci sono programmi, anche off-the-shelf che sono plug-and-play per chi cerca semplicità. modelli Quant funzionano sempre bene quando torna testato, ma le loro applicazioni reali e tasso di successo sono discutibili. Mentre sembrano funzionare bene in mercati toro. quando i mercati vanno in tilt, le strategie quant sono sottoposti agli stessi rischi come qualsiasi altra strategia. La storia Uno dei padri fondatori dello studio della teoria quantitativa applicata alla Finanza era Robert Merton. Si può solo immaginare quanto sia difficile e richiede molto tempo il processo è stato prima l'uso del computer. Altre teorie della finanza si sono evoluti anche da alcuni dei primi studi quantitativi, compresa la base di diversificazione del portafoglio sulla base di moderna teoria di portafoglio. L'uso di entrambi finanza quantitativa e calcolo ha portato a molti altri strumenti comuni, tra cui uno dei più famosi, la formula di valutazione delle opzioni di Black-Scholes, che aiuta non solo le opzioni investitori di prezzo e sviluppare strategie, ma aiuta a mantenere i mercati sotto controllo con la liquidità. Quando viene applicato direttamente alla gestione del portafoglio. l'obiettivo è come qualsiasi altra strategia di investimento. per aggiungere valore, alfa o rendimenti in eccesso. Quants, come gli sviluppatori sono chiamati, compongono complessi modelli matematici per individuare opportunità di investimento. Ci sono molti modelli là fuori come quants che li sviluppano, e tutti sostengono di essere il migliore. Uno di un quant strategys investimento best-seller punti è che il modello, e, infine, il computer, prende la decisione buysell reale, non un essere umano. Questo tende a rimuovere ogni risposta emotiva che una persona può sperimentare per comprare o vendere investimenti. strategie Quant sono ora accettati nella comunità degli investitori e gestiti da fondi comuni, hedge fund e investitori istituzionali. Essi in genere vanno dai generatori nome alfa. o gens alfa. Dietro la cortina proprio come nel Mago di Oz, qualcuno è dietro la tenda guidare il processo. Come con qualsiasi modello, il suo solo buono come l'essere umano che si sviluppa il programma. Mentre non vi è alcun requisito specifico per diventare un Quant, la maggior parte delle imprese che eseguono modelli quant uniscono le competenze di analisti finanziari, statistici e programmatori che il codice del processo nei computer. A causa della natura complessa dei modelli matematici e statistici, la sua comune vedere le credenziali come lauree e dottorati in finanza, economia, matematica e ingegneria. Storicamente, questi i membri del team hanno lavorato negli uffici di back. ma come modelli quant è diventato più comune, il back office si sta muovendo per il front office. Benefici delle strategie Quant Mentre il tasso globale di successo è discutibile, la ragione per alcune strategie di quant lavoro è che si basano sulla disciplina. Se il modello è di destra, la disciplina mantiene la strategia di lavorare con i computer fulmini velocità per sfruttare le inefficienze dei mercati sulla base di dati quantitativi. I modelli stessi possono essere basate su un minimo di alcuni rapporti come PE. debiti in capitale e la crescita degli utili, o utilizzare migliaia di ingressi che lavorano insieme allo stesso tempo. Strategie di successo possono prendere sulle tendenze nelle fasi iniziali, come i computer eseguono costantemente scenari per individuare inefficienze prima degli altri. I modelli sono in grado di analizzare un gruppo molto ampio di investimenti contemporaneamente, in cui l'analista tradizionale può guardare solo pochi alla volta. Il processo di screening può valutare l'universo da livelli di qualità come 1-5 o A-F a seconda del modello. Questo rende il processo di negoziazione reale molto semplice, investendo negli investimenti ad alto rating e la vendita di quelli a basso rating. modelli Quant aprono anche le variazioni delle strategie come lungo, corto e longshort. fondi quant successo tenere un occhio attento sul controllo del rischio a causa della natura dei loro modelli. La maggior parte delle strategie di iniziare con un universo o di riferimento e utilizzare settore e le ponderazioni di settore nei loro modelli. Questo permette ai fondi di controllare la diversificazione in una certa misura, senza compromettere il modello stesso. fondi quant genere eseguite su una base di costo più basso perché non hanno bisogno come molti analisti e gestori di portafoglio tradizionali per farli funzionare. Svantaggi di strategie Quant Non ci sono ragioni per cui così tanti investitori non cogliere appieno il concetto di lasciare una scatola nera eseguire i loro investimenti. Per tutti i fondi quant successo là fuori, proprio come molti sembrano non avere successo. Purtroppo per la reputazione quants, quando falliscono, falliscono grande tempo. Long-Term Capital Management è stato uno dei più famosi hedge fund quant, come è stato gestito da alcuni dei leader accademici più rispettati e due economisti Nobel Memorial Prize-winning Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Negli anni 1990, la loro squadra ha generato rendimenti superiori alla media e ha attirato capitali da tutti i tipi di investitori. Erano famosi non solo per sfruttare le inefficienze, ma utilizzando un facile accesso al capitale per creare enormi scommesse leva su indicazioni del mercato. La natura disciplinata della loro strategia in realtà creato la debolezza che ha portato alla loro collasso. Long-Term Capital Management è stata liquidata e sciolta nei primi mesi del 2000. I suoi modelli non includono la possibilità che il governo russo risulti inadempiente su alcuni del proprio debito. Questo evento ha innescato eventi e una reazione a catena ingrandita dal caos leva-creato. LTCM è stato così pesantemente coinvolto con altre operazioni di investimento che il suo crollo ha interessato i mercati mondiali, innescando eventi drammatici. Nel lungo periodo, la Federal Reserve è intervenuta per aiutare, e altre banche e fondi di investimento sostenuto LTCM per evitare ulteriori danni. Questo è uno dei motivi per fondi quant può fallire, in quanto si basano su eventi storici che non possono comprendere gli eventi futuri. Mentre una squadra forte quant sarà l'aggiunta di sempre nuovi aspetti ai modelli per predire eventi futuri, la sua impossibile prevedere il futuro ogni volta. fondi quant possono anche essere sopraffatti quando l'economia ed i mercati stanno vivendo volatilità superiore alla media. I segnali di acquisto e vendita possono venire così rapidamente che il turnover può creare alte commissioni e gli eventi imponibili. fondi quant possono anche rappresentare un pericolo quando sono commercializzati come orso a prova o si basano su strategie a breve. Prevedere flessioni. utilizzando strumenti derivati ​​e combinare leva può essere pericoloso. Una curva sbagliata può portare a implosioni, che spesso fanno notizia. Le strategie di investimento quantitative Bottom Line si sono evoluti da back office scatole nere a strumenti di investimento tradizionali. Essi sono progettati per utilizzare le migliori menti del settore e dei computer più veloci sia per sfruttare le inefficienze e utilizzare la leva per fare le scommesse del mercato. Possono essere molto efficace se i modelli hanno incluso tutti gli input giusti e sono abbastanza agile per predire eventi di mercato anomali. Il rovescio della medaglia, mentre i fondi quant sono rigorosamente testati indietro fino a che non lavorano, il loro punto debole è che si basano su dati storici per il loro successo. Mentre Quant-style che investe ha il suo posto nel mercato, è importante essere consapevoli dei suoi difetti e rischi. Per essere coerenti con le strategie di diversificazione. è una buona idea per il trattamento di strategie quant come uno stile di investimento e combinarlo con le strategie tradizionali per realizzare un'adeguata diversificazione. L'articolo 50 è una clausola di negoziazione e di regolamento nel trattato UE che delinea i passi da compiere per qualsiasi paese che. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano the. Quantitative Trading Qual è quantitativa di trading Quantitative Trading consiste di strategie di trading basate sull'analisi quantitativa. che si basano su calcoli matematici e macinare numeri per identificare le opportunità di trading. Come di trading quantitativo è generalmente utilizzato da istituzioni finanziarie e fondi hedge. le transazioni sono di solito di grandi dimensioni e può prevedere l'acquisto e la vendita di centinaia di migliaia di azioni e altri titoli. Tuttavia, il commercio quantitativa sta diventando sempre più comunemente utilizzato dai singoli investitori. SMONTAGGIO Quantitative Trading del prezzo e di volume sono due degli ingressi di dati più comuni utilizzati in analisi quantitativa come il principale input per modelli matematici. tecniche di trading quantitative includono trading ad alta frequenza. trading algoritmico e l'arbitraggio statistico. Queste tecniche sono fuoco rapido e in genere hanno orizzonti di investimento a breve termine. Molti commercianti quantitativi sono più familiarità con strumenti quantitativi, come ad esempio le medie e oscillatori in movimento. Comprendere i commercianti Quantitative Trading Quantitative sfruttano la tecnologia moderna, la matematica e la disponibilità di basi di dati completi per prendere decisioni di trading razionali. commercianti quantitativi prendono una tecnica di trading e creare un modello di esso utilizzando la matematica, e poi sviluppare un programma per computer che applica il modello ai dati storici di mercato. Il modello è quindi backtested e ottimizzato. Se i risultati favorevoli sono raggiunti, il sistema viene implementato in mercati in tempo reale con il capitale reale. La funzione di modelli di trading modo quantitativo può essere meglio descritto con un'analogia. Considerate le previsioni del tempo in cui il meteorologo prevede un 90 possibilità di pioggia mentre il sole splende. Il meteorologo deriva questa conclusione controintuitiva raccogliendo e analizzando i dati climatici dai sensori in tutta l'area. Un'analisi quantitativa computerizzata rivela modelli specifici nei dati. Quando questi modelli vengono confrontati con gli stessi schemi rivelati nel centro storico di clima dei dati (backtesting), e 90 di 100 volte il risultato è la pioggia, poi il meteorologo può trarre la conclusione con fiducia, da cui il 90 previsione. commercianti quantitativi applicare questo stesso processo al mercato finanziario per prendere decisioni di trading. Vantaggi e svantaggi di Trading quantitativa L'obiettivo di trading è quello di calcolare la probabilità ottimale di esecuzione di un commercio redditizio. Un tipico trader può effettivamente monitorare, analizzare e prendere decisioni di trading su un numero limitato di titoli prima della quantità di dati in entrata travolge il processo decisionale. L'uso di tecniche di trading quantitative illumina questo limite utilizzando i computer per automatizzare le decisioni di monitoraggio, analisi e trading. Superare emozione è uno dei problemi più diffusi con negoziazione. Che si tratti di paura o l'avidità, quando le negoziazioni, emozione serve solo a soffocare il pensiero razionale, che di solito porta a perdite. I computer e la matematica non possiedono emozioni, in modo di trading quantitativo elimina questo problema. commercio quantitativa ha i suoi problemi. I mercati finanziari sono alcuni dei soggetti più dinamici che esistono. Pertanto, modelli di trading quantitativi devono essere il più dinamico per essere sempre successo. Molti commercianti quantitativi sviluppano modelli che sono momentaneamente redditizi per la condizione di mercato per cui sono stati sviluppati, ma in ultima analisi, non quando le condizioni di mercato change. Category Archivi: Strategia di Trading mi sono imbattuto in questa serie di video durante il fine settimana, un commerciante opzione discute come egli commercia spread creditizi (guarda principalmente per mean reversion). La maggior parte di voi sarà familiarità con bande di Bollinger come una strategia comune mean reversion, in sostanza, si prende la media mobile e lo spostamento deviazione standard dello stock. È quindi trama sulla al grafico della media mobile e una banda superiore e inferiore (media mobile - deviazioni nstandard). Si presume che il prezzo tornerà alla media mobile quindi ogni movimento di prezzo delle bande è un buon punto di ingresso. Un problema comune con questa strategia è che la media mobile è un indicatore di ritardo ed è spesso molto lenta per monitorare i movimenti di prezzo se si utilizza un lungo periodo di ricerca. Video 1 presenta una tecnica chiamata 8220linear curves8221 regressione circa 10 minuti in. Curve di regressione lineare mirano a risolvere il problema della media mobile è lento per monitorare il prezzo. Regressione lineare Curva vs media mobile semplice Vedere come strettamente la curva di regressione lineare blu segue il prezzo di chiusura, it8217s significativamente più rapido per identificare giri nel mercato in cui la media mobile semplice ha una notevole tracking error. Il MSE potrebbe essere presa per quantificare la tenuta. Come calcolare la curva di regressione lineare: In questo esempio si dispone di 100 prezzi di chiusura per la vostra determinato stock. Bar 1 è il prezzo più antico, bar 100 è il prezzo più recente. Useremo una regressione 20 giorni. 1. I prezzi tengono 1-20 e tracciare la linea di best fit attraverso di loro 2. Alla fine della vostra retta di regressione (in modo da bar 20), disegnare un piccolo cerchio 3. prezzi tengono 2-21 e tracciare la linea di best fit attraverso di loro 4. alla fine della tua retta di regressione (così bAR 21) disegnare un piccolo cerchio 5. Ripetere fino a 100 bar 6. Unitevi tutti i piccoli cerchi, questa è la tua regressione curve8217 8216linear quindi, in poche parole è sufficiente partecipare alla estremità di una regressione lineare di rotolamento. Questo post sembra di esaminare se la ben nota frase 8220the più alto è il rischio maggiore è la reward8221 vale per il FTSE 100 costituenti. Numerosi modelli hanno cercato di catturare le metriche di remunerazione del rischio, il più noto è il Pricing Model Capital Allocation (CAPM). CAPM cerca di quantificare il rendimento di un investimento di un investitore deve ricevere per poter essere adeguatamente compensati per il rischio assunto they8217ve. Il codice di seguito calcola la deviazione standard dei rendimenti a rotazione, risk8217 8216the, per il FTSE 100 costituenti. E poi gruppi di scorte in quartili di questa metrica di rischio, i gruppi sono aggiornate quotidianamente. Quartile 1 è le scorte volatilità più bassi, quartile 2 il più alto. Un altrettanto ponderate (AMT) Indice viene creato per ogni quartile. Secondo la teoria di cui sopra Q4 (alta vol) dovrebbe produrre il massimo rendimento cumulativo. Quando si utilizza un 1 mese di ricerca per il calcolo STDEV vi è un indice chiaro vincente, l'indice di volume più basso (nero). È interessante notare che il miglior indice 2 è il più alto indice di volume (blu). Il grafico di cui sopra è calcolato utilizzando rendimenti aritmetiche. Quando si utilizza un lookback più di 250 giorni, un anno di trading, l'indice di volume più alto è il migliore interprete e l'indice di volume più basso il peggiore performer. Per brevi lookback (30 giorni) a basso indice vol è stato il miglior interprete per lungo lookback (250 giorni) ad alto indice vol è stato il miglior performer Una possibile spiegazione (non testato) è che per un breve lookback la metrica del rischio volatilità è più sensibile ai movimenti del magazzino e, quindi, su una notizia annuncio degli utili il titolo ha una maggiore probabilità di passare da it8217s indice corrente in un indice vol superiore. Forse isn8217t irragionevole supporre che l'alto indice di volume contiene solo i titoli che hanno avuto un recente volatilità temporanea annuncio e sono in un periodo di consolidamento o di mean reversion. O, per dirla in altro modo per brevi finestre di ricerca l'indice doesn8217t alto volume contiene gli stock che sono permanentemente altamente vol, mentre per lunghe finestre di ricerca eventuali deviazioni vol temporanei vengono appianate. Qui di seguito sono gli stessi grafici come sopra, ma per i ritorni geometrici.