Quantitative Trading Strategies Pdf

Une analyse empirique des stratégies de négociation quantitative Une analyse empirique des stratégies de négociation quantitative Conseiller: Andrew W. Lo. Département: Sloan School of Management. Avec la puissance de calcul croissante, la disponibilité croissante de divers flux de données, l'introduction des échanges électroniques, la diminution des coûts de négociation et la concurrence de l'échauffement dans l'industrie de l'investissement financier, les stratégies de négociation quantitative ou les règles commerciales quantitatives Ont évolué rapidement en quelques décennies. Ils remettent en cause l'hypothèse de marché efficace en essayant de prévoir les mouvements futurs des prix des actifs risqués à partir des données historiques du marché de manière algorithmique ou statistique. Ils essaient de trouver des marques ou des tendances à partir des données historiques et de les utiliser pour battre la référence du marché. Dans cette recherche, je présente plusieurs stratégies de négociation quantitative et d'enquêter sur leurs performances empiriquement, c'est-à-dire en exécutant des back-tests en supposant que l'indice des actions SampP 500 est un actif risqué pour le commerce. Les stratégies utilisent les données historiques de l'indice boursier lui-même, le mouvement du volume de négociation, le mouvement de taux sans risque et le mouvement de volatilité implicite afin de générer des signaux de négociation d'achat ou de vente. Ensuite, je tente d'articuler et de décomposer la source pour les réussites de certaines stratégies dans les back-tests en plusieurs facteurs tels que les tendances ou les relations entre les variables d'information sur le marché de manière intuitive. Certaines stratégies ont enregistré des performances plus élevées que l'indice de référence dans les back-tests, mais il reste difficile de distinguer ces stratégies gagnantes à l'avance des perdants au début de notre horizon d'investissement. La discrétion humaine telle que la vision macro sur la tendance future du marché est considérée comme jouant encore un rôle important pour le commerce quantitatif pour réussir dans le long terme. Thèse (M. B.A.) - Institut de technologie du Massachusetts, Sloan School of Management, 2008. Comprend des références bibliographiques (pages 277-280). Mots-clés: Sloan School of Management. Mes stratégies AccountQuant - sont-ils pour vous Les stratégies d'investissement quantitatif ont évolué en outils très complexes avec l'avènement des ordinateurs modernes, mais les racines des stratégies remontent à plus de 70 ans. Ils sont généralement gérés par des équipes hautement qualifiées et utilisent des modèles exclusifs pour augmenter leur capacité à battre le marché. Il ya même des programmes prêts à l'emploi qui sont plug-and-play pour ceux qui recherchent la simplicité. Les modèles Quant fonctionnent toujours bien lorsqu'ils sont testés à nouveau, mais leurs applications réelles et leur taux de réussite sont discutables. Alors qu'ils semblent bien fonctionner sur les marchés haussiers. Quand les marchés ne se déroulent pas, les stratégies quanti sont soumises aux mêmes risques que toute autre stratégie. L'histoire L'un des pères fondateurs de l'étude de la théorie quantitative appliquée à la finance était Robert Merton. Vous pouvez seulement imaginer combien le processus était difficile et fastidieux avant l'utilisation des ordinateurs. D'autres théories de la finance ont également évolué à partir de certaines des premières études quantitatives, y compris la base de la diversification du portefeuille basée sur la théorie du portefeuille moderne. L'utilisation de la finance quantitative et calcul a conduit à de nombreux autres outils communs, y compris l'un des plus célèbres, la formule de Black-Scholes option prix, qui non seulement aide les investisseurs prix options et développer des stratégies, mais aide à garder les marchés en échec avec la liquidité. Lorsqu'il est appliqué directement à la gestion de portefeuille. L'objectif est comme toute autre stratégie d'investissement. Pour ajouter de la valeur, alpha ou des rendements excédentaires. Quants, comme les développeurs sont appelés, composent des modèles mathématiques complexes pour détecter les opportunités d'investissement. Il ya autant de modèles là-bas que les quants qui les développent, et tous prétendent être les meilleurs. L'une des stratégies de placement quantitatives best-sellers points est que le modèle, et finalement l'ordinateur, rend la décision de vente achat réel, pas un humain. Cela tend à éliminer toute réaction émotionnelle qu'une personne peut éprouver lors de l'achat ou la vente d'investissements. Quant, les stratégies sont maintenant acceptées dans la communauté des investisseurs et gérées par des fonds communs de placement, des hedge funds et des investisseurs institutionnels. Ils vont généralement par le nom des générateurs alpha. Ou alpha gens. Derrière le rideau Tout comme dans le magicien d'Oz, quelqu'un est derrière le rideau conduisant le processus. Comme avec n'importe quel modèle, son seulement aussi bon que l'humain qui développe le programme. Bien qu'il n'y ait aucune exigence spécifique pour devenir un quant, la plupart des entreprises qui exécutent des modèles quantitatifs combinent les compétences des analystes d'investissement, des statisticiens et des programmeurs qui codent le processus dans les ordinateurs. En raison de la nature complexe des modèles mathématiques et statistiques, il est commun de voir les diplômes comme les diplômes d'études supérieures et les doctorats en finance, en économie, en mathématiques et en génie. Historiquement, ces membres de l'équipe ont travaillé dans les back offices. Mais comme les modèles quantiques sont devenus plus courants, le back office se déplace vers le front office. Avantages de la stratégie Quant Alors que le taux de réussite global est discutable, la raison pour laquelle certaines stratégies quantitatives de travail est qu'ils sont basés sur la discipline. Si le modèle est juste, la discipline maintient la stratégie de travail avec des ordinateurs à vitesse de foudre pour exploiter les inefficiences sur les marchés basés sur des données quantitatives. Les modèles eux-mêmes peuvent être basés sur aussi peu que quelques rapports comme P E. dette à l'équité et la croissance des bénéfices, ou utiliser des milliers d'entrées travaillant ensemble dans le même temps. Stratégies réussies peuvent ramasser sur les tendances à leurs stades précoces que les ordinateurs constamment exécuter des scénarios pour localiser les inefficiences avant que les autres ne. Les modèles sont capables d'analyser un très grand groupe d'investissements simultanément, où l'analyste traditionnel peut ne regarder que quelques-uns à la fois. Le processus de dépistage peut évaluer l'univers selon les niveaux de grade comme 1-5 ou A-F selon le modèle. Cela rend le processus de négociation réelle très simple en investissant dans les investissements hautement cotés et de vendre les moins notés. Quant modèles aussi ouvrir des variations de stratégies comme long, court et long court. Les fonds quantitatifs réussis gardent un œil attentif sur le contrôle du risque en raison de la nature de leurs modèles. La plupart des stratégies commencent par un univers ou une référence et utilisent des pondérations sectorielles et industrielles dans leurs modèles. Cela permet aux fonds de contrôler la diversification dans une certaine mesure sans compromettre le modèle lui-même. Les fonds Quant fonctionnent généralement à moindre coût car ils ne nécessitent pas autant d'analystes traditionnels et de gestionnaires de portefeuille pour les exécuter. Inconvénients des stratégies Quant Il existe des raisons pour lesquelles tant d'investisseurs n'acceptent pas complètement le concept de laisser une boîte noire exécuter leurs investissements. Pour tous les fonds quantitatifs réussis là-bas, tout comme beaucoup semblent être infructueuses. Malheureusement pour la réputation quants, quand ils échouent, ils échouent grand temps. Long-Term Capital Management a été l'un des plus célèbres hedge funds, car il a été dirigé par certains des leaders académiques les plus respectés et deux économistes Myron S. Scholes et Robert C. Merton, lauréats du prix Nobel. Au cours des années 1990, leur équipe a généré des rendements supérieurs à la moyenne et attiré des capitaux de tous les types d'investisseurs. Ils étaient célèbres pour non seulement exploiter les inefficacités, mais en utilisant un accès facile au capital pour créer d'énormes paris à effet de levier sur les directions du marché. La nature disciplinée de leur stratégie a effectivement créé la faiblesse qui a conduit à leur effondrement. La gestion du capital à long terme a été liquidée et dissoute au début de l'an 2000. Ses modèles n'incluent pas la possibilité que le gouvernement russe ne puisse pas rembourser une partie de sa propre dette. Cet événement a déclenché des événements et une réaction en chaîne amplifiée par les dégâts causés par le levier. LTCM a été si fortement impliqué dans d'autres opérations d'investissement que son effondrement a affecté les marchés mondiaux, déclenchant des événements dramatiques. À long terme, la Réserve fédérale est intervenue pour aider, et d'autres banques et fonds d'investissement ont soutenu LTCM pour éviter tout autre dommage. C'est l'une des raisons pour lesquelles les fonds quantiques peuvent échouer, car ils sont basés sur des événements historiques qui peuvent ne pas inclure les événements futurs. Tandis qu'une équipe forte de quant sera constamment ajoutant de nouveaux aspects aux modèles pour prédire des événements futurs, son impossible de prédire l'avenir à chaque fois. Quant, les fonds peuvent également être dépassés lorsque l'économie et les marchés connaissent une volatilité supérieure à la moyenne. Les signaux d'achat et de vente peuvent venir si rapidement que le chiffre d'affaires élevé peut créer des commissions élevées et des événements imposables. Les fonds Quant peuvent aussi représenter un danger lorsqu'ils sont commercialisés à l'épreuve des ours ou sont basés sur des stratégies courtes. Prévision des ralentissements. L'utilisation de dérivés et la combinaison de levier peut être dangereux. Un mauvais tournant peut conduire à des implosions, qui font souvent les nouvelles. Le fond Les stratégies d'investissement quantitatives ont évolué des boîtes noires du back office aux outils d'investissement courants. Ils sont conçus pour utiliser les meilleurs esprits de l'entreprise et les ordinateurs les plus rapides à la fois à exploiter les inefficiences et à utiliser le levier pour faire des paris sur le marché. Ils peuvent être très réussis si les modèles ont inclus toutes les bonnes entrées et sont assez agiles pour prédire les événements anormaux du marché. D'un autre côté, alors que les fonds quantiques sont rigoureusement testés jusqu'à ce qu'ils fonctionnent, leur faiblesse est qu'ils s'appuient sur des données historiques pour leur succès. Alors que l'investissement de type quantique a sa place sur le marché, il est important d'être conscient de ses lacunes et de ses risques. Être cohérent avec les stratégies de diversification. C'est une bonne idée de traiter les stratégies quanti comme un style d'investissement et de le combiner avec des stratégies traditionnelles pour atteindre une diversification appropriée.