Opções Negociação Quantitativa

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base em análise quantitativa. Que contam com cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading O preço eo volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como as principais entradas aos modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta freqüência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreendendo o comércio quantitativo Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90 chances de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando estes padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados históricos do clima (backtesting) e 90 das 100 vezes o resultado é a chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão 90. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema. Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis ​​para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam. A tomada de decisão quantitativa sobre a teoria dos jogos na negociação das operações da SIGs se estende por mercados na América do Norte, Europa e Ásia, Onde trocamos essencialmente todos os produtos financeiros listados e classes de ativos. A experiência da SIG na negociação, combinada com pesquisa quantitativa, tecnologia inovadora e pesquisa fundamental, nos posiciona como líderes no mercado global. Derivativos O SIG é reconhecido globalmente como um participante líder no mercado de derivativos, com experiência comprovada em preços de opções, dinâmicas de negociação, estrutura de mercado e gerenciamento de riscos. Nós comprometemos o capital e fornecemos liquidez em quase todos os mercados de opções cotadas em bolsa, incluindo mercados de commodities, energia, patrimônio, bolsa negociada (ETF), índice e futuros. Nossos comerciantes, quentes e desenvolvedores trabalham como equipes para desenvolver estratégias de negociação algorítmicas que nos proporcionam uma vantagem competitiva. Commodities O SIG é um participante ativo nos mercados de opções e futuros em todas as principais commodities, incluindo metais, petróleo e produtos relacionados, gás natural e produtos agrícolas. Energia Nossa equipe de energia participa ativamente de uma ampla gama de produtos, com foco primário em eletricidade, gás natural, clima e opções de energia. Uma sólida compreensão fundamental da previsão do tempo e das características da oferta e da demanda nos proporcionam uma vantagem competitiva no mercado. Equities SIG é um participante ativo em mercados de ações e ETF em todo o mundo. Trocamos ações individuais através do uso de nossas estratégias de negociação algorítmicas proprietárias e fornecemos ampla cobertura de todos os principais ETFs. Obrigações A SIG mantém uma carteira diversificada de produtos de renda fixa ativamente negociados, incluindo obrigações corporativas e conversíveis, swaps de inadimplência de crédito e ETFs de renda fixa. Esses negócios são combinados com outras coberturas de taxas de juros para manter uma carteira de baixo risco que capta ineficiências do mercado. Câmbio Como participante do mercado nos mercados de câmbio, a SIG negocia ativamente opções em pontos, futuros e ETFs. Arquivos de categoria: Estratégia de negociação Eu encontrei essa série de vídeos durante o fim de semana, um negociante de opções discute como ele troca spreads de crédito (principalmente Procura reversão média). A maioria de vocês estará familiarizado com as bandas bollinger como uma estratégia comum de reversão média, essencialmente você toma a média móvel e o desvio padrão móvel do estoque. Em seguida, traça em seu gráfico a média móvel e uma banda superior e inferior (média móvel - desvios normais). Supõe-se que o preço reverte para a média móvel, portanto, qualquer movimento de preço para as bandas é um bom ponto de entrada. Um problema comum com esta estratégia é que a média móvel é um indicador LAGGING e muitas vezes é muito lento para rastrear os movimentos de preços se um longo período de lookback for usado. O Vídeo 1 apresenta uma técnica chamada 8220 curvas de regressão lineares8221 cerca de 10mins. As curvas de regressão linear visam resolver o problema de que a média móvel seja lenta para rastrear o preço. Curva de Regressão Linear versus Média de Movimento Simples Veja quão rigorosamente a curva de regressão linear azul segue o preço de fechamento, it8217s significativamente mais rápido para identificar as voltas no mercado onde, como a média móvel simples, tem um erro de rastreamento considerável. O MSE poderia ser tomado para quantificar o aperto. Como calcular a curva de regressão linear: neste exemplo, você possui 100 preços de fechamento para o estoque dado. Bar 1 é o preço mais antigo, o bar 100 é o preço mais recente. Usaremos uma regressão de 20 dias. 1. Pegue os preços 1-20 e desenhe a linha de melhor ajuste através deles 2. No final da sua melhor linha de ajuste (então barra 20), desenhe um pequeno círculo 3. Tire os preços 2-21 e desenhe a linha de melhor ajuste Através deles 4. No final da sua linha de melhor ajuste (para a barra 21) desenhe um pequeno círculo 5. Repita até a barra 100 6. Junte todos os seus círculos pequenos, esta é a sua curva de regressão linear 82168217 Então, em poucas palavras, você apenas se junta ao Extremidades de uma regressão linear rolante. Esta publicação procura examinar se a bem conhecida frase 8220 quanto maior o risco, maior será a recompensa8221 para os constituintes FTSE 100. Numerosos modelos tentaram capturar métricas de recompensa de risco, o mais conhecido é o Modelo de Preços de Alocação de Capital (CAPM). O CAPM tenta quantificar o retorno de um investimento que um investidor deve receber para ser adequadamente compensado pelo risco que eles tomaram. O código abaixo calcula o desvio padrão de rotação dos retornos, 8216 o risco8217, para os constituintes FTSE 100. Em seguida, agrupa os estoques em quartis por essa métrica de risco, os grupos são atualizados diariamente. Quartil 1 é o menor estoque de volatilidade, o quartil 2 é o mais alto. Um índice igualmente amputado (amt) é criado para cada quartil. De acordo com a teoria acima, Q4 (alto vol) deve produzir os maiores retornos acumulados. Ao usar um lookback de 1 mês para o cálculo stdev, existe um índice vencedor claro, o menor índice vol (preto). Curiosamente, o 2º melhor índice é o índice vol mais alto (azul). O gráfico acima é calculado usando retornos aritméticos. Ao usar um lookback mais longo de 250 dias, um ano comercial, o índice vol mais alto é o melhor desempenho e o menor índice de vol, o pior desempenho. Para um lookback curto (30 dias), o índice de baixa voltagem foi o melhor desempenho Para o lookback longo (250 dias), o índice de alta voltagem foi o melhor desempenho. Uma explicação possível (não testada) é que, para um curto lookback, a métrica de risco de volatilidade é mais sensível às movimentações no estoque E, portanto, em um anúncio de notícias, o estoque tem maior probabilidade de se mudar do índice atual do índice8217 para um índice vol mais elevado. Talvez não seja razoável supor que o índice de alta voltagem contenha apenas os estoques que tiveram uma recente volatilidade temporária de anúncio e estão em um período de consolidação ou reversão média. Ou, por outras palavras, para os lookbacks curtos, o índice de alta vol índice não contém os estoques que são permanentemente altamente vol, enquanto que para longos lookbacks, todos os desvios de volumes temporários são suavizados. Abaixo estão os mesmos gráficos acima, mas para retornos geométricos.