Kvantstrategier - är de för dig. Kvantitativa investeringsstrategier har utvecklats till mycket komplicerade verktyg med tillkomsten av moderna datorer, men strategierna går tillbaka över 70 år. De drivs vanligtvis av högutbildade team och använder proprietära modeller för att öka deras förmåga att slå på marknaden Det finns till och med självhäftande program som är plug-and-play för dem som söker enkelhet. Kvantmodeller fungerar alltid bra när de testas igen, men deras faktiska applikationer och framgångsnivå är diskutabelt medan de verkar fungera bra på tjurmarknaderna När marknaderna går haywire, är kvantstrategier utsatta för samma risker som någon annan strategi. Historien En av grundarna till studien av kvantitativ teori tillämpad på finansiering var Robert Merton. Man kan bara föreställa sig hur svårt och tidskrävande processen var Före användning av datorer Övriga teorier i ekonomi utvecklades också från några av de första kvantitativa studierna, inklusive grunden för diversifiering av portföljen d på modern portföljteori Användningen av både kvantitativ finansiering och kalkyl har lett till många andra vanliga verktyg, inklusive en av de mest kända, Black-Scholes optionsprissättningsformeln, vilket inte bara hjälper investerare till prisoptioner och utvecklar strategier, men hjälper till att hålla marknaderna i kontroll med likviditet. När det tillämpas direkt på portföljförvaltningen är målet som alla andra investeringsstrategier för att mervärde, alfa eller meravkastning. Quants, som utvecklarna heter, komponerar komplexa matematiska modeller för att upptäcka investeringsmöjligheter. Det finns så många modeller där ute Som quants som utvecklar dem och alla hävdar att de är bästa En av en kvant investeringsstrategi s bästsäljande poäng är att modellen och slutligen datorn gör det faktiska köpförsäljningsbeslutet, inte en människa. Det här tenderar att ta bort alla känslomässiga svar som en person kan uppleva när man köper eller säljer investeringar. Vissa strategier accepteras nu i investeringssamhället och drivs av fonder, hedgefonder och D institutionella investerare De brukar gå med namnet alfa-generatorer eller alfa-gens. Begre gardinen Precis som i Wizard of Oz, står någon bakom gardinen som kör processen. Liksom med vilken modell som helst, är den bara lika bra som den människa som utvecklar Program Medan det inte finns något specifikt krav på att bli en kvant, kombinerar de flesta företag som kör kvantmodeller färdigheter hos analytiker, statistiker och programmerare som kodar processen i datorerna. På grund av de matematiska och statistiska modellernas komplexa karaktär är det vanligt Att se referenser som doktorsexamen och doktorsexamen i ekonomi, ekonomi, matematik och teknik. Historiskt har dessa lagmedlemmar arbetat i backkontor men som kvantmodeller blev vanligare flyttar backkontoret till front office. Benefits of Quant Strategies While den övergripande framgångsgraden är diskutabel, anledningen till att vissa kvantstrategier fungerar är att de är baserade på disciplin. Om modellen har rätt håller disciplinen E-strategi som arbetar med blixtsnittsdatorer för att utnyttja ineffektivitet på marknaderna baserad på kvantitativa data. Modellerna själva kan baseras på så lite som några förhållanden som PE-skuld till eget kapital och vinsttillväxt eller använda tusentals insatser som samverkar på samma sätt Time. Successful strategier kan hämta trender i sina tidiga stadier, eftersom datorerna ständigt driver scenarier för att lokalisera ineffektivitet innan andra gör. Modellerna kan analysera en mycket stor grupp av investeringar samtidigt, där den traditionella analytiker kan titta på bara några få i taget Skärmprocessen kan betygsätta universum på betygsnivåer som 1-5 eller AF beroende på modell. Detta gör den faktiska handelsprocessen väldigt enkel genom att investera i de högklassiga investeringarna och sälja de lågt rankade. upp variationer av strategier som långa, korta och långa korta Framgångsrika kvantfonder håller koll på riskkontroll på grund av arten av deras modeller M Ost-strategier börjar med ett universum eller riktmärke och använd sektorer och branschvikter i deras modeller Det gör att fonderna kan styra diversifieringen i viss utsträckning utan att kompromissa med själva modellen. Kvantfonderna går oftast till lägre kostnad eftersom de inte behöver så många Traditionella analytiker och portföljförvaltare att köra dem. Nackdelar med Quant Strategies Det finns anledningar till varför så många investerare inte fullt ut omfattar begreppet att låta en svart låda köra sina investeringar. För alla de framgångsrika kvantfonderna där ute, verkar lika många som misslyckas Tyvärr för quants rykte, när de misslyckas misslyckas de stora tid. Long Term Capital Management var en av de mest kända quant hedge fundsna, eftersom den drivs av några av de mest respekterade akademiska ledarna och två Nobels minnesprisvinnande ekonomer Myron S Scholes och Robert C Merton Under 1990-talet genererade deras lag över genomsnittet avkastning och lockade kapital från alla typer av investerare. De w berömd för att inte bara utnyttja ineffektivitet utan även använda lätt tillgång till kapital för att skapa enorma leveranserade satsningar på marknadsriktningar. Den disciplinerade karaktären av deras strategi skapade faktiskt den svaghet som ledde till deras kollaps. Långfristig kapitalförvaltning löstes och löstes i början av 2000 Dess modeller inkluderade inte möjligheten att den ryska regeringen skulle kunna standardisera sin egen skuld. Den här händelsen utlöste händelser och en kedjereaktion förstorad av hävstångsskapande förödelse LTCM var så starkt inblandad i andra investeringsverksamheter som dess kollaps påverkade världsmarknaderna , Som utlöser dramatiska händelser På lång sikt gick Federal Reserve in för att hjälpa och andra banker och investeringsfonder stödde LTCM för att förhindra ytterligare skador. Detta är en av anledningarna till att kvantfonder kan misslyckas, eftersom de bygger på historiska händelser som kan Inte inkludera framtida händelser. Samtidigt som ett starkt kvantteam kommer att ständigt lägga till nya aspekter på modellerna för att förutsäga framtiden Händelser är det omöjligt att förutsäga framtiden varje gång Quant-medel kan också bli överväldigade när ekonomin och marknaderna upplever större volatilitet. Köp - och säljsignalerna kan komma så snabbt att den höga omsättningen kan skapa höga provisioner och skattepliktiga händelser Kvantfonder kan också utgöra en fara när de marknadsförs som bärsäkra eller bygger på korta strategier Att förutse nedgångar med hjälp av derivat och kombinera hävstång kan vara farligt En fel tur kan leda till implosioner, vilket ofta gör nyheterna. Bottom Line Quantitative investment strategier har utvecklats från backboks svarta lådor till vanliga investeringsverktyg De är utformade för att utnyttja de bästa sinnena i verksamheten och de snabbaste datorerna för att både utnyttja ineffektivitet och utnyttja hävstångseffekt för att göra marknadssatser. De kan vara mycket framgångsrika om modellerna har inkluderat alla Rätt ingångar och är fula nog att förutsäga onormala marknadshändelser På flipsidan, medan kvantfonder strängt är Testad till dess att de fungerar, är deras svaghet att de är beroende av historiska data för deras framgång. Samtidigt som investeringar i quant-style har sin plats på marknaden är det viktigt att vara medveten om sina brister och risker. För att vara förenlig med diversifieringsstrategier är det bra idé att behandla kvantstrategier som en investeringsstil och kombinera den med traditionella strategier för att uppnå en rätt diversifiering. Det maximala beloppet av pengar som Förenta staterna kan låna Skuldloftet skapades enligt Second Liberty Bond Act. Räntesatsen vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som upprätthålls i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridningen av avkastningen för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som den amerikanska kongressen antog 1933 som bankloven, som förbjöd kommersiell Banker från att delta i investment. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och ideella sektor Förenta staternas presidium för arbete. Valutaförkortningen eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1.Inledning I ett tidigare inlägg, Copulas in Risk Management, behandlade jag i detalj teorin och tillämpningarna Av copulas inom riskhantering, påpeka potentiella fördelar med tillvägagångssättet och hur det kan användas för att förbättra uppskattningar av Value-at-Risk genom att införliva viktiga empiriska egenskaper hos tillgångsprocesser, såsom asymmetrisk. Systematiska strategier Fund feb 2017mentary Tidsseriens volatilitet förblev dämpad i februari, med den månatliga låga på CBOE VIX-indexet som faller till ett 10-handtag, eftersom Trump-rallyet fortsatte att driva marknaden högre Risken har inte försvunnit helt, men det har istället blivit manifesterad i en ökning av tvärsnittsdispersionen i aktier Som en följd. Modellering av tillgångsprocesser. Inledning Under de senaste tjugo fem åren har betydande framsteg gjorts i Teori om tillgångsprocesser och det finns nu en rad matematiska modeller, många av dem beräkningsmässigt avdragbara, som ger en rimlig representation av deras definierande egenskaper. Medan den geometriska Brownian Motion-modellen fortfarande är en stapel av stokastisk beräkningsteori, är det. Konditionsvärdet vid riskmodeller . En av de mest använda riskåtgärderna är Value-at-Risk, definierad som den förväntade förlusten på en portfölj på en viss konfidensnivå. Med andra ord är VaR en percentil av en förlustfördelning. Trots sin popularitet lider VaR av brunn Kända begränsningar är dess tendens att underskatta risken i den vänstra svansen av. Copulas i Risk Management. Copulas in Risk Management. The systematiska volatilitetsstrategi. The systematiska volatilitetsstrategi använder matematiska modeller för att kvantifiera det relativa värdet av ETF-produkter baserat på CBOE S P500 Volatility Index VIX och skapa en positiv-alfa lång kort volatilitetsportfölj Strategin är utformad för att fungera robust under Extrema marknadsförhållanden genom att utnyttja den positiva konvexiteten hos de underliggande ETF-tillgångarna. Det är inte beroende av. Den systematiska strategins kvantitativa aktiestrategi. Systematiska strategier startade under 2009 som ett proprietärt handelsföretag som bedriver handel med högfrekventa handelar. Under 2012 expanderade företaget till låg frekvens systematiska handelsstrategier med lanseringen av vår VIX ETF-strategi, som ersattes 2015 av systematiska volatilitetsstrategin. Företaget började hantera externt kapital på sin hanterade kontoplattform 2015. Strategi Portfolio Construction. For många decennier fastställdes principerna för portföljkonstruktion Av Harry Markovitz på 1950-talet har i stor utsträckning accepterats som en av hörnstenarna i den moderna portföljteorin som sammanfattad till exempel i denna Wikipediaartikel Styrkan och svagheten i metervariansmetoden är nu allmänt förstådd och i stort sett accepterad. Men alternativ finns, one. HFT VIX Scalper Leads på Collective2.Our högfrekvent VIX scal Pingstrategi är nu den 1 bästa strategin på Collective2, med avkastning på över 2700 sedan april 2016 med en Sharpe-förhållande över 10 och vinstfaktor på 2 8 För mer bakgrund på HFT-scalpingstrategier se följande post. Systematic Strategies Fund. Systematic Strategies Lanserades 2009 som ett proprietärt handelsföretag som bedriver handel med högfrekvenshandel Under 2012 utvidgades företaget till systematiska handelsstrategier med låg frekvens med lanseringen av vår VIX ETF-strategi. Den ursprungliga VIX ETF-strategin ersattes 2015 av den nuvarande systematiska volatilitetsstrategin, som Förbättrad på den ursprungliga versionen genom att eliminera. Handbagsguide till kvantitativ handel. I den här artikeln kommer jag att presentera dig för några av de grundläggande begreppen som följer med ett end-to-end kvantitativt handelssystem Detta inlägg kommer förhoppningsvis att tjäna två publikum Den första Kommer att vara individer som försöker få ett jobb hos en fond som en kvantitativ näringsidkare Den andra kommer att vara individer som vill försöka sätta upp egenhandel för algoritmisk handel. Kvantitativ handel är ett extremt sofistikerat område med kvantfinansiering. Det kan ta mycket tid att få den nödvändiga kunskapen att skicka en intervju eller bygga egna handelsstrategier. Inte bara det men det kräver omfattande programkompetens, Åtminstone på ett språk som MATLAB, R eller Python Men eftersom handelsfrekvensen i strategin ökar blir de tekniska aspekterna mycket mer relevanta. Att vara bekant med CC kommer därför att vara av största vikt. Ett kvantitativt handelssystem består av fyra huvudämnen Components. Strategy Identification - Hitta en strategi, utnyttja en kant och bestämma om trading frequency. Strategy Backtesting - Hämta data, analysera strategins prestanda och ta bort biases. Execution System - Länkar till en mäklare, automatiserar handel och minimerar transaktionskostnader. Risk Management - Optimal kapitaltilldelning, bet storlek Kelly kriterium och handelspsykologi. Vi l Jag börjar med att titta på hur man identifierar en handelsstrategi. Strategi Identification. All kvantitativa handelsprocesser börjar med en inledande period av forskning. Denna forskningsprocess omfattar att hitta en strategi och se om strategin passar in i en portfölj av andra strategier du kan vara köra, skaffa sig alla uppgifter som behövs för att testa strategin och försöka optimera strategin för högre avkastning och eller lägre risk. Du måste faktor i dina egna kapitalkrav om du kör strategin som detaljhandlare och hur eventuella transaktionskostnader kommer att påverka strategin. I motsats till populär övertygelse är det faktiskt ganska enkelt att hitta lönsamma strategier genom olika offentliga källor. Akademiker publicerar regelbundet teoretiska handelsresultat, om än för det mesta brutto av transaktionskostnader. Kvantitativa finansbloggar kommer att diskutera strategier i detalj Handels tidskrifter kommer att skissera några av de strategier som används av fonder. Du kanske ifrågasätter varför individer och företag är angelägna om att diskutera S deras lönsamma strategier, särskilt när de vet att andra som tränger handeln, kan stoppa strategin från att arbeta på lång sikt. Orsaken ligger i att de inte ofta diskuterar de exakta parametrar och inställningsmetoder som de har genomfört. Dessa optimeringar är Nyckeln till att göra en relativt medelmåttig strategi till en mycket lönsam En faktum är att ett av de bästa sätten att skapa dina egna unika strategier är att hitta liknande metoder och sedan utföra din egen optimeringsprocedur. Här är en liten lista över platser att börja söker strategidéer. Många av de strategier du kommer att titta på kommer att hamna i kategorierna av medelåtervändning och trendmoment. En medelåterkallande strategi är en som försöker utnyttja det faktum att ett långsiktigt medelvärde på en prisserie så som spridningen mellan två korrelerade tillgångar existerar och att kortsiktiga avvikelser från denna genomsnitt kommer att återgå till en momentumstrategi försöker exploatera både investorspsykologi och stor fondstruktur genom att ta en tur på en marknadsutveckling som kan samla moment i en riktning och följa trenden tills den vänder. En annan enormt viktig aspekt av kvantitativ handel är frekvensen av handelsstrategin. Lågfrekvenshandel LFT hänvisar i allmänhet till alla Strategi som innehar tillgångar längre än en handelsdag motsvarande högfrekvent handel HFT hänvisar i allmänhet till en strategi som innehar tillgångar intradag ultrahögfrekvenshandel UHFT avser strategier som håller tillgångar i storleksordningen sekunder och millisekunder som detaljhandlare HFT och UHFT är säkert möjligt, men endast med detaljerad kunskap om handelssteknologistacken och orderbokdynamiken. Vi har inte haft någon större roll i denna introduktionsartikel. När en strategi eller uppsättning strategier har identifierats behöver den nu vara Testad för lönsamhet på historiska data Det är domänen för backtesting. Strategy Backtesting. Målet med backtesting är att prova Ide bevis för att strategin identifierad via ovanstående process är lönsam när den tillämpas på både historisk och out-of-sample-data. Detta ställer förväntan på hur strategin kommer att fungera i den verkliga världen. Backtesting är INTE en garanti för framgång för olika Anledningar Det är kanske det mest subtila området för kvantitativ handel eftersom det medför många förspänningar, vilket måste noggrant övervägas och elimineras så mycket som möjligt. Vi kommer att diskutera de gemensamma typerna av förspänning, inklusive framåtblickande bias överlevnadskompetens och optimerings bias även känd som data - snöpande bias Andra områden av betydelse inom backtesting inkluderar tillgänglighet och renlighet av historiska data, factoring i realistiska transaktionskostnader och beslut om en robust backtesting-plattform. Vi kommer att diskutera transaktionskostnaderna ytterligare i avsnittet Execution Systems nedan. När en strategi har identifierats är nödvändig för att erhålla de historiska uppgifterna genom vilka att utföra testning och kanske förfining Th Ere är ett betydande antal datalagörer över alla tillgångsklasser. De kostar i allmänhet med kvaliteten, djupet och aktualiteten för data. Den traditionella utgångspunkten för att börja kvanthandlare, åtminstone på detaljhandeln, är att använda den fria datasatsen från Yahoo Finance Jag har inte behövt vistas på leverantörer för mycket här, men jag vill hellre koncentrera mig på de allmänna frågorna när det handlar om historiska dataset. De viktigaste problemen med historiska data är noggrannhet, överlevnadsperspektiv och justering för företagsåtgärder som utdelning och lageravdelningar. Accuracy hänför sig till dataens övergripande kvalitet - om det innehåller några fel Fel kan ibland vara lätta att identifiera, t. ex. med ett spikfilter som kommer att välja felaktiga spikes i tidsseriedata och korrigera dem. Vid andra tillfällen kan de vara mycket svårt att upptäcka Det är ofta nödvändigt att ha två eller flera leverantörer och sedan kontrollera alla sina uppgifter mot varandra. Övningsförmåga är ofta en fe Attraktiva kostnadsfria eller billiga dataset En dataset med överlevnadsperspektiv innebär att det inte innehåller tillgångar som inte längre handlas. När det gäller aktier betyder det att avyttrade konkursbestånd innebär att varje aktiehandelstrategi som testats på en sådan dataset sannolikt kommer att fungera bättre Än i den verkliga världen som de historiska vinnarna redan har förhandlats. Kommittéåtgärder innefattar logistikverksamhet som bedrivs av företaget som vanligtvis medför en stegfunktionsförändring i råpriset, vilket inte bör inkluderas i beräkningen av prisavkastningen Justeringar för utdelningar och lageravdelningar är de gemensamma synderna. En process som är känd som backjustering är nödvändig för att genomföras vid var och en av dessa åtgärder. Man måste vara mycket försiktig om att inte förväxla en aktiesplit med en sann avkastningsjustering. Många en näringsidkare har fångats Ut genom en företagsåtgärd. För att kunna genomföra ett backtestförfarande är det nödvändigt att använda en mjukvaruplattform. Du har valet mellan dedicat Ed Backtest-programvara, till exempel Tradestation, en numerisk plattform som Excel eller MATLAB eller en fullständig anpassad implementering i ett programmeringsspråk som Python eller CI vann t för mycket på Tradestation eller liknande, Excel eller MATLAB, som jag tror på att skapa en Full internt teknikstack av skäl som beskrivs nedan En av fördelarna med att göra det är att backtestprogrammet och exekveringssystemet kan integreras tätt, även med extremt avancerade statistiska strategier. För HFT-strategier är det särskilt viktigt att använda en anpassad implementering. Vid backtesting av ett system måste man kunna kvantifiera hur bra det är. Branschstandardmetoden för kvantitativa strategier är den maximala drawdownen och Sharpe Ratio Den maximala drawdownen karakteriserar den största topp-till-droppfallet i kontotkapitalkurvan över en viss Tidsperiod vanligen årlig Detta är oftast citerat som en procentuell LFT-strategier tenderar att ha större drawdowns än HFT-strategier, på grund av ett antal statistiska faktorer En historisk backtest visar den senaste maximala nedräkningen som är en bra guide för strategins framtida drawdown-resultat. Den andra mätningen är Sharpe-förhållandet, vilket är heuristiskt definierat som genomsnittet av meravkastningen uppdelad Av standardavvikelsen för dessa överskjutande avkastningar Här hänvisar meravkastning till strategins avkastning över ett förutbestämt riktmärke som S-släpp, vilket är skillnaden mellan vad du menade att din order skulle fyllas i mot vad det egentligen var Fylld på spridning, vilket är skillnaden mellan budgivningspriset på den säkerhet som handlas. Notera att spridningen inte är konstant och är beroende av den nuvarande likviditeten, dvs. tillgång till köpförsäljningsorder på marknaden. Transaktionskostnader kan skilja skillnaden mellan en Extremt lönsam strategi med ett bra Sharpe-förhållande och en extremt olönsam strategi med ett fruktansvärt Sharpe-förhållande. Det kan vara en utmaning att korrigera Du förutsäger transaktionskostnaderna från en backtest Beroende på strategins frekvens behöver du tillgång till historiska utbytesdata, som inkluderar kryssdata för budsökpriser. Hela teamet av quants är dedikerade till optimering av genomförandet i de större fonderna, för dessa Skäl Tänk på scenariet där en fond måste avlasta en betydande mängd affärer, varför skälen att göra det är många och varierade. Genom att dumpa så många aktier på marknaden kommer de snabbt att trycka på priset och får inte få optimal utförande. Därmed algoritmer som Droppmatningsordningar finns på marknaden, även om fonden löper risken för att slippa bort. Dessutom ökar andra strategier på dessa nödvändigheter och kan utnyttja ineffektiviteten. Detta är domänen för fondstrukturen arbitrage. Det sista huvudproblemet för exekveringssystem gäller divergens Av strategiprestanda från backtested prestation Detta kan hända av flera orsaker Vi har redan diskuterat framåtblickande bias och op tidsperspektiv i djupet när man överväger backtests Men vissa strategier gör det inte lätt att testa för dessa förskjutningar före utplacering Detta sker i HFT mest övervägande Det kan finnas fel i exekveringssystemet såväl som den handelsstrategi som inte visar Upp på en backtest men visar upp sig i live trading Marknaden kan ha varit föremål för en regeringsändring efter utplaceringen av din strategi Nya regleringsmiljöer, förändring av investerarnas känslor och makroekonomiska fenomen kan alla leda till avvikelser i hur marknaden beter sig och därigenom lönsamheten i din strategi. Risk ledning. Den slutliga delen till det kvantitativa handelspusslet är processen för riskhantering. Risken inkluderar alla tidigare förevändningar som vi har diskuterat. Det inkluderar teknikrisk, till exempel servrar som är samlokaliserade vid utbytet, utvecklar plötsligt en Felsökning på hårddisken Det inkluderar mäklarrisk, som att mäklaren blir konkurs, inte så galen som det låter, med tanke på den senaste skrämningen I MF Global I korthet täcker det nästan allt som eventuellt skulle kunna störa handelens genomförande, varav det finns många källor. Hela böckerna ägnas åt riskhantering för kvantitativa strategier, så jag vill inte försöka klargöra alla möjliga riskkällor här. Ledningen omfattar också det som kallas optimal kapitalallokering som är en gren av portföljteori. Det här är det sätt på vilket kapital tilldelas en uppsättning olika strategier och till branschen inom dessa strategier. Det är ett komplext område och bygger på vissa icke - Trivial matematik Den branschstandard med vilken optimal kapitaltilldelning och hävstångseffekt av strategierna är relaterad kallas Kelly-kriteriet Eftersom det här är en introduktionsartikel, vann jag inte dygnet i beräkningen. Kelly-kriteriet ger några antaganden om den statistiska karaktären av avkastningen, vilket Tror inte ofta på de finansiella marknaderna, så handlare är ofta konservativa när det gäller genomförandet Den viktigaste delen av riskhanteringen handlar om att hantera sin egen psykologiska profil Det finns många kognitiva företeelser som kan krypa in till handel Även om detta visserligen är mindre problematiskt med algoritmisk handel om strategin lämnas ensam. En gemensam bias är det för förlustaversion där en förlorad position kommer inte att stängas ut på grund av smärtan att behöva inse en förlust På samma sätt kan vinster tas för tidigt, eftersom rädslan att förlora en redan uppnådd vinst kan vara för stor. En annan vanlig bias är känd som nyhetsförspänning. Detta manifesterar sig när näringsidkare lägger för mycket tonvikt på de senaste händelserna och inte på längre sikt Då är det naturligtvis det klassiska paret av känslomässiga fördomar - rädsla och girighet Dessa kan ofta leda till under - eller överhöjning, vilket kan orsaka uppblåsning, dvs Konto equity-rubrik till noll eller sämre eller reducerad vinst. Som kan ses är kvantitativ handel en extremt komplex, om än mycket intressant, kvantitativ finansiell area jag har bokstavligen repat Ämnets yta i den här artikeln och det börjar redan bli ganska långa Hela böcker och papper har skrivits om problem som jag bara har givit en mening eller två mot. Därför är det nödvändigt att innan du ansöker om kvantitativa fondhandelsjobb är det nödvändigt att Utföra en betydande mängd grundarbetarstudier Du behöver åtminstone en omfattande bakgrund i statistik och ekonometri med stor erfarenhet av implementering via ett programmeringsspråk som MATLAB, Python eller R För mer sofistikerade strategier vid högre frekvens slutet, kommer din färdighetsuppsättning sannolikt att innefatta Linux-kärnändring, CC, monteringsprogrammering och optimering av nätets latentitet. Om du är intresserad av att skapa egna algoritmiska handelsstrategier, skulle mitt första förslag vara att bli bra på programmering. Min preferens är att Bygga så mycket av data grabber, strategi backtester och exekveringssystem av dig själv som möjligt Om din egen kapital är på linjen, skulle inte Du sover bättre på natten och vet att du har testat ditt system fullt ut och är medveten om sina fallgropar och specifika problem. Att outsourca detta till en leverantör, samtidigt som det kan spara tid på kort sikt, kan vara extremt dyrt på lång sikt. Bara Komma igång Med kvantitativ handel.
No comments:
Post a Comment