ปริมาณ ซื้อขาย กลยุทธ์ อัตราแลกเปลี่ยน ซื้อขาย

การซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยการซื้อขายตามกลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงปริมาณซึ่งขึ้นอยู่กับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการกระทืบจำนวนเพื่อระบุโอกาสทางการค้าเนื่องจากการซื้อขายโดยทั่วไปโดยสถาบันการเงินและกองทุนเฮดจ์ฟันด์มักใช้ขนาดใหญ่และมีขนาดใหญ่ อาจเกี่ยวข้องกับการซื้อและขายหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ นับร้อยนับพันล้านอย่างไรก็ตามการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นการใช้งานโดยนักลงทุนรายย่อยมากขึ้น BREAKING DOWN การซื้อขายเชิงปริมาณราคาและปริมาณเป็นสองปัจจัยข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงปริมาณเนื่องจาก ปัจจัยการผลิตที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ ได้แก่ การค้าอัลกอริธึมการค้าแบบความถี่สูงและการเก็งกำไรเชิงสถิติเทคนิคเหล่านี้ลุกลามอย่างรวดเร็วและโดยปกติจะมีระยะเวลาการลงทุนในระยะสั้นผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากคุ้นเคยกับเครื่องมือเชิงปริมาณเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ oscillators คาดไม่ถึง การค้าเชิงปริมาณการค้าเชิงปริมาณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทันสมัยทางคณิตศาสตร์และความพร้อมของฐานข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการตัดสินใจทางการค้าที่มีเหตุผลพ่อค้าปริมาณมากใช้เทคนิคการซื้อขายและสร้างแบบจำลองของมันโดยใช้คณิตศาสตร์แล้วจึงพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ แบบจำลองไปยังข้อมูลตลาดที่ผ่านมาแบบจำลองนี้ได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงแล้วหากได้ผลลัพธ์ที่ดีระบบจะถูกนำมาใช้งานในตลาดเรียลไทม์ด้วยเงินจริงวิธีที่สามารถอธิบายลักษณะการซื้อขายเชิงปริมาณได้โดยใช้การเปรียบเทียบพิจารณารายงานสภาพอากาศใน นักอุตุนิยมวิทยาคาดการณ์ว่ามีโอกาสเกิดฝนตกได้ 90 ครั้งในขณะที่ดวงอาทิตย์กำลังสาดส่องขึ้นนักอุตุนิยมวิทยาได้รับข้อสรุป counterintuitive นี้โดยรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสภาพภูมิอากาศจากเซ็นเซอร์ทั่วทั้งบริเวณการวิเคราะห์เชิงปริมาณด้วยคอมพิวเตอร์จะแสดงรูปแบบเฉพาะในข้อมูลเมื่อรูปแบบเหล่านี้ถูกเปรียบเทียบกับรูปแบบเดียวกัน เปิดเผยในสภาพภูมิอากาศในอดีต backtesting ข้อมูลและ 90 จาก 100 ครั้งผลที่ได้คือฝนแล้วนักอุตุนิยมวิทยาสามารถวาดข้อสรุปด้วยความมั่นใจจึงคาดการณ์ 90 เชิงปริมาณผู้ค้าใช้กระบวนการนี้เดียวกันกับตลาดการเงินเพื่อการตัดสินใจซื้อขายข้อดีและข้อเสียของการค้าเชิงปริมาณ วัตถุประสงค์ของการซื้อขายคือการคำนวณความน่าจะเป็นที่ดีที่สุดของการดำเนินการค้าที่ทำกำไรได้ผู้ค้าทั่วไปสามารถตรวจสอบวิเคราะห์และทำการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ในจำนวน จำกัด ก่อนที่ปริมาณข้อมูลขาเข้าจะล้นหลามกระบวนการตัดสินใจการใช้เทคนิคการซื้อขายเชิงปริมาณ เปล่งแสงขีด จำกัด นี้โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการติดตามการวิเคราะห์และการตัดสินใจทางการค้าโดยอัตโนมัติอารมณ์ที่เอื้ออำนวยเป็นปัญหาที่แพร่หลายมากที่สุดกับการค้าขายไม่ว่าจะเป็นความกลัวหรือความโลภเมื่อการซื้อขายอารมณ์ทำาให้สามารถยับยั้งความคิดที่มีเหตุผลซึ่งมักจะนำไปสู่ความสูญเสีย คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ไม่ได้มีอารมณ์ดังนั้นการค้าเชิงปริมาณจะช่วยขจัดปัญหานี้ blem. Quantitative trading มีปัญหาตลาดการเงินเป็นหน่วยงานแบบไดนามิกที่มีอยู่มากที่สุดดังนั้นรูปแบบการซื้อขายเชิงปริมาณต้องเป็นแบบไดนามิกที่จะประสบความสำเร็จอย่างต่อเนื่องผู้ค้าเชิงปริมาณจำนวนมากพัฒนาแบบจำลองที่ทำกำไรได้ชั่วคราวสำหรับสภาวะตลาดที่พวกเขาพัฒนาขึ้น แต่พวกเขาล้มเหลวที่สุดเมื่อภาวะตลาดเปลี่ยนไปกลยุทธ์สำคัญ - เป็นกลยุทธ์สำหรับการลงทุนของคุณหรือไม่กลยุทธ์การลงทุนมีการพัฒนาให้กลายเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนมาก ๆ กับการถือกำเนิดของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ แต่รากฐานของกลยุทธ์กลับมาใช้งานมานานกว่า 70 ปีโดยทั่วไปแล้วจะมีการดำเนินการโดยมีการศึกษาสูง ทีมงานและใช้รูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อเพิ่มความสามารถในการเอาชนะตลาดได้แม้กระทั่งโปรแกรมแบบปิดที่ชั้นวางซึ่งเป็น plug-and-play สำหรับผู้ที่ต้องการความเรียบง่ายรุ่น Quant จะทำงานได้ดีเมื่อทดสอบกลับ แต่การใช้งานจริงและอัตราความสำเร็จของพวกเขา ขณะที่พวกเขาดูเหมือนจะทำงานได้ดีในตลาดวัวเมื่อตลาดไปยุ่งเหยิงกลยุทธ์ปริมาณจะอยู่ภายใต้ กับความเสี่ยงเช่นเดียวกับกลยุทธ์อื่น ๆ ประวัติหนึ่งในบรรพบุรุษผู้ก่อตั้งของการศึกษาทฤษฎีเชิงปริมาณที่ใช้ในด้านการเงินคือ Robert Merton คุณสามารถจินตนาการได้ว่ากระบวนการนี้ยากและใช้เวลานานก่อนการใช้คอมพิวเตอร์ทฤษฎีอื่น ๆ ในด้านการเงิน นอกจากนี้ยังมีวิวัฒนาการมาจากการศึกษาเชิงปริมาณครั้งแรกซึ่งรวมถึงพื้นฐานของการกระจายการลงทุนตามทฤษฎีการลงทุนสมัยใหม่การใช้ทั้งทางการเงินเชิงปริมาณและแคลคูลัสนำไปสู่เครื่องมือทั่วไปอื่น ๆ อีกมากมายรวมถึงสูตรที่มีชื่อเสียงที่สุดอย่างหนึ่งคือ Black and Scholes option, ซึ่งจะช่วยให้นักลงทุนสามารถเลือกราคาและพัฒนากลยุทธ์ได้ แต่จะช่วยให้ตลาดสามารถตรวจสอบสภาพคล่องได้เมื่อใช้โดยตรงกับการจัดการพอร์ตโฟลิโอเป้าหมายก็เหมือนกลยุทธ์การลงทุนอื่น ๆ เพื่อเพิ่มมูลค่าอัลฟาหรือส่วนเกินที่เหลือ Quants เนื่องจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์เรียกว่า , ประกอบแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อตรวจสอบโอกาสในการลงทุนมีหลายรุ่นออกมีเป็น quants ที่พัฒนาพวกเขาและ ทั้งหมดที่อ้างว่าเป็นสิ่งที่ดีที่สุดหนึ่งในจุดขายที่ดีที่สุดของกลยุทธ์การลงทุนแบบค่อยเป็นค่อยไปก็คือรูปแบบและท้ายที่สุดคอมพิวเตอร์ทำให้การตัดสินใจซื้อขายจริงไม่ใช่ของมนุษย์ซึ่งมีแนวโน้มที่จะลบการตอบสนองทางอารมณ์ใด ๆ ที่บุคคลอาจได้รับเมื่อ การซื้อหรือขายเงินลงทุนกลยุทธ์ Quant ได้รับการยอมรับในชุมชนการลงทุนและดำเนินการโดยกองทุนรวมกองทุนป้องกันความเสี่ยงและนักลงทุนสถาบันโดยปกติแล้วจะมีชื่อว่า alpha generators หรือ alpha gens. Behind the Curtain เช่นเดียวกับ Wizard of Oz ใครบางคน หลังผ้าม่านขับรถกระบวนการเช่นเดียวกับรูปแบบใด ๆ ก็เพียงเท่าที่มนุษย์เป็นผู้พัฒนาโปรแกรมในขณะที่ไม่มีความต้องการเฉพาะสำหรับการเป็น quant, บริษัท ส่วนใหญ่ทำงานรุ่น quant รวมทักษะของนักวิเคราะห์การลงทุนสถิติและโปรแกรมเมอร์ ที่รหัสกระบวนการเข้าสู่เครื่องคอมพิวเตอร์เนื่องจากลักษณะซับซ้อนของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติจึงเป็นเรื่องปกติที่จะเห็นข้อมูลประจำตัวเช่นปริญญาโทและปริญญาเอกใน การเงิน, คณิตศาสตร์และวิศวกรรมในทางประวัติศาสตร์เหล่านี้สมาชิกในทีมทำงานในสำนักงานหลัง แต่เป็นแบบจำลองควอนเป็นธรรมดามากขึ้นสำนักงานกลับถูกย้ายไปที่สำนักงานด้านหน้าประโยชน์ของกลยุทธ์ควอนท์ในขณะที่อัตราความสำเร็จโดยรวมเป็นที่ถกเถียงกันเหตุผล กลยุทธ์บางอย่างทำงานอยู่ที่ว่าพวกเขาจะขึ้นอยู่กับระเบียบวินัยหากรูปแบบถูกต้องวินัยช่วยให้กลยุทธ์การทำงานกับคอมพิวเตอร์ความเร็วฟ้าผ่าเพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพในตลาดขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงปริมาณแบบจำลองตัวเองจะขึ้นอยู่เพียงไม่กี่ อัตราส่วนเช่นอัตราส่วนหนี้สินที่ก่อให้เกิดรายได้ (PE) ต่อส่วนของผู้ถือหุ้นและการเติบโตของรายได้หรือการใช้ปัจจัยการผลิตหลายพันรายการที่ทำงานร่วมกันในเวลาเดียวกันกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสามารถรับแนวโน้มในช่วงเริ่มต้นของพวกเขาในขณะที่คอมพิวเตอร์ทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อหาประสิทธิภาพที่ไม่ค่อยดีนัก การวิเคราะห์กลุ่มการลงทุนจำนวนมากพร้อม ๆ กันซึ่งนักวิเคราะห์แบบเดิมอาจกำลังมองหาเพียงไม่กี่ครั้งการคัดกรอง ss สามารถให้คะแนนจักรวาลได้ตามระดับชั้นเช่น 1-5 หรือ AF ขึ้นอยู่กับรุ่นนี้ทำให้กระบวนการซื้อขายที่เกิดขึ้นจริงง่ายมากโดยการลงทุนในการลงทุนที่มีการจัดอันดับสูงและขายโมเดล ones. Quant ที่มีคะแนนต่ำและยังเปิดรูปแบบต่างๆเช่น ระยะยาวสั้นและยาวสั้นเงินที่ประสบความสำเร็จเงินให้ตากระตือรือร้นในการควบคุมความเสี่ยงเนื่องจากลักษณะของรูปแบบของกลยุทธ์ส่วนใหญ่จะเริ่มต้นด้วยจักรวาลหรือเกณฑ์มาตรฐานและภาคใช้และน้ำหนักอุตสาหกรรมในรูปแบบของพวกเขานี้จะช่วยให้เงินในการควบคุมการกระจายความเสี่ยงไปยัง บางส่วนโดยไม่กระทบกับรูปแบบของตัวเองกองทุน Quant มักจะทำงานบนพื้นฐานค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าเพราะพวกเขาไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิเคราะห์แบบดั้งเดิมจำนวนมากและผู้จัดการผลงานที่จะเรียกใช้พวกเขาข้อเสียของกลยุทธ์ Quant มีเหตุผลที่ทำให้นักลงทุนจำนวนมากไม่เต็มกอดแนวคิดของ ปล่อยให้กล่องดำทำงานการลงทุนของพวกเขาสำหรับทุกกองทุนที่ประสบความสำเร็จเงินออกมีเช่นเดียวกับจำนวนมากดูเหมือนจะไม่ประสบความสำเร็จ แต่สำหรับใฐานะ nt ชื่อเสียงเมื่อพวกเขาล้มเหลวพวกเขาล้มเหลวครั้งใหญ่การจัดการทุนระยะยาวเป็นหนึ่งในที่มีชื่อเสียงที่สุดกองทุนป้องกันความเสี่ยงในขณะที่มันถูกดำเนินการโดยบางส่วนของผู้นำทางวิชาการที่ยอมรับมากที่สุดและสองรางวัลโนเบลที่ได้รับรางวัลนักเศรษฐศาสตร์ชนะ Myron S Scholes และโรเบิร์ตซีเมอร์ตันในช่วงปี 1990 ทีมของพวกเขาสร้างผลตอบแทนสูงกว่าค่าเฉลี่ยและดึงดูดทุนจากทุกประเภทของนักลงทุนพวกเขามีชื่อเสียงในการใช้ประโยชน์ไม่เพียง แต่ไม่มีประสิทธิภาพ แต่ใช้ง่ายในการสร้างทุนการเดิมพัน leveraged มหาศาลในทิศทางตลาดธรรมชาติระเบียบวินัย ของกลยุทธ์ของพวกเขาสร้างความอ่อนแอที่แท้จริงที่นำไปสู่การล่มสลายของพวกเขาการจัดการทุนระยะยาวถูกทำลายและละลายในต้นปี 2000 รูปแบบของมันไม่ได้รวมถึงความเป็นไปได้ที่รัฐบาลรัสเซียสามารถผิดนัดชำระหนี้บางส่วนของตัวเองนี้เหตุการณ์หนึ่งที่เรียกเหตุการณ์และ ปฏิกิริยาลูกโซ่ที่ขยายขึ้นโดย LTCM ความหายนะที่สร้างขึ้นมีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากกับการดำเนินการลงทุนอื่น ๆ ที่การล่มสลายของมันได้รับผลกระทบตลาดโลก s เรียกเหตุการณ์ที่น่าทึ่งในระยะยาว Federal Reserve ก้าวเข้ามาช่วยและธนาคารอื่น ๆ และกองทุนรวมเพื่อการลงทุนได้รับการสนับสนุน LTCM เพื่อป้องกันความเสียหายเพิ่มเติมใด ๆ นี่คือหนึ่งในเหตุผลที่เงินจำนวนมากสามารถล้มเหลวเนื่องจากพวกเขาจะขึ้นอยู่กับเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่ อาจไม่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคตขณะที่ทีมควอนตัมที่เข้มแข็งจะเพิ่มลักษณะใหม่ ๆ ให้กับโมเดลต่อไปเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดเดาอนาคตได้ทุกครั้งที่ Quant funds สามารถกลายเป็นที่ครอบงำเมื่อเศรษฐกิจและตลาดกำลังประสบปัญหามากกว่า ความผันผวนของการซื้อขายหลักทรัพย์สัญญาณซื้อขายและซื้อสามารถเข้ามาได้อย่างรวดเร็วว่าการหมุนเวียนสูงสามารถสร้างคอมมิชชั่นและกิจกรรมที่ต้องเสียภาษีได้ Quant funds อาจเป็นอันตรายเมื่อมีการวางตลาดเป็นหลักฐานหรือมีพื้นฐานอยู่บนกลยุทธ์สั้น ๆ การคาดการณ์การชะลอตัวโดยใช้อนุพันธ์และการรวม ใช้ประโยชน์ได้อันตรายหนึ่งผิดสามารถนำไปสู่การระเบิดซึ่งมักจะทำให้ข่าว Bottom Line กลยุทธ์การลงทุนเชิงปริมาณมีวิวัฒนาการมาจากด้านหลัง office black boxes เป็นเครื่องมือหลักในการลงทุนพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ความคิดที่ดีที่สุดในการดำเนินธุรกิจและคอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในการใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์ในการวางเดิมพันในตลาดพวกเขาจะประสบความสำเร็จอย่างมากหากโมเดลเหล่านี้มีข้อมูลเข้าที่ถูกต้องทั้งหมดและมีความว่องไว เพียงพอที่จะคาดการณ์เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในตลาดที่ผิดปกติทางด้านพลิกคว่ำในขณะที่กองทุน Quant ได้รับการทดสอบอย่างเข้มงวดจนกว่าจะมีการทำงานจุดอ่อนของพวกเขาคือการพึ่งพาข้อมูลในอดีตสำหรับความสำเร็จของพวกเขาในขณะที่การลงทุนเชิงปริมาณมีอยู่ในตลาด ตระหนักถึงความบกพร่องและความเสี่ยงของตนเพื่อให้สอดคล้องกับกลยุทธ์การกระจายความเสี่ยงมันเป็นความคิดที่ดีที่จะรักษากลยุทธ์เชิงปริมาณเป็นรูปแบบการลงทุนและรวมกับกลยุทธ์แบบดั้งเดิมเพื่อให้เกิดการกระจายความเสี่ยงที่เหมาะสมกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณการแข่งขันขึ้นอยู่กับกิจกรรมขององค์กรที่คาดการณ์ไว้เช่นที่คาดการณ์ไว้ การควบกิจการหรือการครอบครองหรือยื่นล้มละลายเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า การค้าระหว่างประเทศวิธีการลงทุนในเชิงปริมาณ Hedge Fund เป็นหนึ่งในสองประเภทที่ใช้กลยุทธ์ Value Relative Value และกลยุทธ์ที่มีลักษณะเป็น Directional กลยุทธ์ทั้งสองใช้รูปแบบคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์เชิงสถิติกลยุทธ์ ValueRelative Value พยายามใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์ได้ ความสัมพันธ์กับการกำหนดราคามักจะหมายถึงการคืนความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์หลาย ๆ ตัวอย่างเช่นความสัมพันธ์ระหว่างอัตราผลตอบแทนของ US Treasury Bill ที่สั้นลงกับอัตราผลตอบแทนของพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯที่มีระยะเวลายาวนานหรือความสัมพันธ์ในความผันผวนโดยนัยในสัญญาสิทธิเลือก 2 แบบซึ่งกันและกัน สร้างขึ้นบนแนวโน้มตามหรือรูปแบบอื่น ๆ ตามเส้นทางการแนะนำของโมเมนตัมขึ้นหรือลงสำหรับการรักษาความปลอดภัยหรือชุดของหลักทรัพย์เช่นการพนันว่าอัตราผลตอบแทนของพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐวันที่ยาวนานจะเพิ่มขึ้นหรือความผันผวนโดยนัยที่จะลดลงตัวอย่างเช่น กลยุทธ์ค่าสัมพันธ์รวมถึงการวาง rel เดิมพัน ative คือซื้อสินทรัพย์หนึ่งและขายอีกในสินทรัพย์ที่มีราคาถูกเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดหลักทรัพย์รัฐบาลของสองประเทศที่แตกต่างกันหลักทรัพย์รัฐบาลของสองความยาวที่แตกต่างกันไปครบกําหนดหลักทรัพย์ vs หลักทรัพย์จำนองความแตกต่างในความผันผวนโดยนัยระหว่างสอง derivatives. Equity ราคา เทียบกับราคาพันธบัตรสำหรับผู้ออกพันธบัตรองค์กรอัตราผลตอบแทนพันธบัตรของ บริษัท เทียบกับ Credit Default Swap CDS spreads รายการของกลยุทธ์ Value Relative Value ที่มีความยาวมาก ๆ เป็นเพียงตัวอย่างบางประการเท่านั้นมีสามกลยุทธ์ที่สำคัญและใช้กันอย่างแพร่หลาย ของการถ่วงดุลการค้าขายหมายถึงการถ่วงดุลค่าเฉลี่ยของมูลค่าของตะกร้าที่คล้ายกันของสินทรัพย์ตามความสัมพันธ์ทางการค้าในอดีตหนึ่งรูปแบบทั่วไปของ Arbitrage สถิติหรือ Stat Arb ซื้อขายเรียกว่าตลาดตราสารทุนเป็นกลางการซื้อขายในกลยุทธ์นี้สอง ตะกร้าของหุ้นจะถูกเลือกตะกร้ายาวหนึ่งและตะกร้าสั้นหนึ่งโดยมีเป้าหมายว่าน้ำหนักสัมพัทธ์ของทั้งสอง ตะกร้าออกจากกองทุนโดยไม่มีการเปิดเผยสุทธิกับปัจจัยความเสี่ยงต่างๆอุตสาหกรรมภูมิศาสตร์ภาค ฯลฯ Stat Arb อาจเกี่ยวข้องกับการซื้อขายดัชนีเทียบกับ ETF ที่เหมือนกันหรือดัชนีเทียบกับหุ้นของ บริษัท เดียวการซื้อ Arbitrage ของ Convertible พันธบัตรโดย บริษัท และพร้อมกันขายหุ้นสามัญของ บริษัท เดียวกันกับความคิดที่เป็นที่หุ้นของ บริษัท ควรจะลดลงกำไรจากตำแหน่งสั้นจะมากกว่าชดเชยการสูญเสียใด ๆ ในตำแหน่งพันธบัตรแปลงสภาพได้รับการแปลงสภาพ ในขณะที่การเคลื่อนไหวของราคาหุ้นของหุ้นสามัญที่สูงขึ้นทำให้กองทุนมีผลกำไรจากการแปลงสภาพหุ้นกู้แปลงสภาพเป็นหุ้นขายหุ้นดังกล่าวตามราคาตลาดเป็นจำนวนมากเกินกว่าความสูญเสียใด ๆ ฐานะเงินตราตางประเทศในตลาดตราสารหนี้ที่พัฒนาแลวเพื่อใชประโยชนจากการรับรูสัมพันธกับอัตราดอกเบี้ยสัมพัทธ์ n ใช้พันธบัตรรัฐบาลสัญญาอัตราดอกเบี้ยและฟิวเจอร์สอัตราดอกเบี้ยหนึ่งในตัวอย่างที่นิยมของรูปแบบของการซื้อขายตราสารหนี้รายได้คงที่นี้เป็นพื้นฐานการค้าซึ่งในหนึ่งซื้อซื้อตั๋วเงินคลังล่วงหน้าและซื้อขายจำนวนเงินที่สอดคล้องกันของพันธบัตรส่งมอบที่อาจเกิดขึ้นที่นี่ หนึ่งคือการดูเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างราคาจุดของพันธบัตรและปรับอนาคตอนาคตราคาสัญญาซื้อขายล่วงหน้าปัจจัยการแปลงราคาและการซื้อขายคู่ของสินทรัพย์ตามกลยุทธ์เชิงกลยุทธ์กลยุทธ์การซื้อขายแบบทิศทางในขณะเดียวกันมักจะสร้างแนวโน้มตาม หรือรูปแบบอื่น ๆ ที่ใช้เป็นแนวทางในการขึ้นหรือลงของโมเมนตัมสำหรับราคาหลักทรัพย์การซื้อขายแบบ Directional มักจะรวมแง่มุมของการวิเคราะห์ทางเทคนิคหรือการจัดทำแผนภูมิการทำเช่นนี้เป็นการคาดการณ์ทิศทางของราคาผ่านการศึกษาข้อมูลราคาและปริมาณข้อมูลตลาดที่ผ่านมาทิศทางที่สามารถซื้อขายได้ เป็นโมเมนตัมของสินทรัพย์ตัวเองในราคาหุ้นเช่นหรือยูโรดอลลาร์สหรัฐอัตราแลกเปลี่ยน o ปัจจัยการผลิตที่มีผลกระทบโดยตรงต่อราคาสินทรัพย์เช่นความผันผวนโดยนัยสำหรับตัวเลือกหรืออัตราดอกเบี้ยสำหรับพันธบัตรรัฐบาลการซื้อขายทางเทคนิคอาจรวมถึงการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของราคาการสนับสนุนและระดับความต้านทานและอัตรา การเปลี่ยนแปลงโดยปกติตัวชี้วัดทางเทคนิคจะไม่ถือเป็นพื้นฐานเพียงอย่างเดียวสำหรับกลยุทธ์การลงทุน Quantitative Hedge Fund Quant Hedge Fund มีปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมายนอกเหนือจากข้อมูลราคาและปริมาณข้อมูลในอดีตอีกนัยหนึ่ง Quantitative Hedge Funds ใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบ Directional โดยทั่วไป กลยุทธ์เชิงปริมาณที่มีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าการวิเคราะห์ทางเทคนิคโดยทั่วไปนี่ไม่ใช่การแนะนำว่าผู้ค้ารายวันอาจไม่ได้รับผลกำไรจากการวิเคราะห์ทางเทคนิคในทางตรงกันข้ามกลยุทธ์การซื้อขายแบบโมเมนตัมจำนวนมากสามารถทำกำไรได้ดังนั้นสำหรับวัตถุประสงค์ของโมดูลการฝึกอบรมนี้ อ้างอิงถึง Quant Hedge Fund กลยุทธ์การซื้อขายจะ ไม่รวมกลยุทธ์การวิเคราะห์ทางเทคนิคเท่านั้นกลยุทธ์เชิงปริมาณอื่น ๆ วิธีการทางการค้าเชิงปริมาณอื่น ๆ ที่ไม่ได้จัดประเภทได้ง่ายเช่นกลยุทธ์ Value หรือกลยุทธ์ Directional รวมถึง High-Frequency Trading ที่ผู้ค้าพยายามใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาระหว่างหลายแพลตฟอร์มกับหลาย การซื้อขายตลอดทั้งวันความผันผวนของกลยุทธ์การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและสัญญาซื้อขายล่วงหน้าเพื่อมุ่งเน้นการสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนแบบ LIBOR-plus ต่ำ แต่มีเสถียรภาพการเพิ่มหรือลดจำนวนสัญญาในแบบไดนามิกเนื่องจากความผันผวนของหุ้นพันธบัตรและตลาดอื่น ๆ ที่มีการบริหารจัดการ กลยุทธ์ความผันผวนได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาอันเนื่องมาจากความไม่แน่นอนของหุ้นและตลาดตราสารหนี้ล่าสุดอะไรคือกองทุน Hedge เชิงปริมาณ Quantitative Hedge Funds. I โดยทั่วไปเชื่อว่าหนังสือของคุณ reccommendations แต่การค้นหาอย่างรวดเร็วของ Google บนนี้มีลักษณะการเรียกร้องพิรุธ ของผลตอบแทนรายปี 1000 ฯลฯ คุณแน่ใจเกี่ยวกับเรื่องนี้ o ne. I ชอบที่จะแยกการตัดสินใจของกลุ่มสินทรัพย์ออกจากโมเมนตัมในระดับชั้นสินทรัพย์ย่อยตัวอย่างเช่นอุตสาหกรรมวัฏจักรอาจผันผวนอย่างรวดเร็วเนื่องจากมีเบต้าสูงมากหากการฟื้นตัวของตลาดใช้อัตราผลตอบแทนที่ไม่แน่นอนให้คำนวณผลตอบแทน 2-12 เดือนแรก เดือนมีแนวโน้มที่จะมีการพลิกกลับค่าเฉลี่ยบางส่วนโดยที่ความผันผวนตามนิสัยเมื่อสัปดาห์ที่แล้วพวกเขาไม่ได้เปลี่ยนแปลงบ่อยเท่าที่สัญญาณดั้งเดิมของคุณแปลงเป็นคะแนน Z ที่สามารถใช้ในส่วนอื่น ๆ ของกระบวนการสร้างการดูหรือ สร้างผลงานด้านบน 25 ด้านล่าง 25 และกลาง 50 และติดตามผลการดำเนินงานคุณสามารถทำสิ่งนี้ได้ภายในแต่ละชั้นสินทรัพย์หรือในทุกประเภทสินทรัพย์นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้มุมมองบางอย่างในระดับระดับสินทรัพย์ได้ด้วยวิธีการที่คล้ายคลึงกัน เคล็ดลับคือวิธีการรวมมุมมองเข้าไว้ด้วยกัน Entropy Pooling เมื่อคุณมีเมธอดในการรวมมุมมองที่แตกต่างกันคุณสามารถรวมกลยุทธ์การพลิกกลับและการเคลื่อนที่ของโมเมนตัมได้อย่างง่ายดาย หนึ่งความรู้สึก SensoBeat เราถือว่ามีโมเมนตัมให้กับข่าวสารและเราพยายามที่จะติดตามข่าวคราวความวุ่นวายของหุ้นที่เราทำเพื่อหุ้น แต่สามารถปรับให้เข้ากับสาขาอื่น ๆ ได้ตราบเท่าที่พวกเขาสามารถมีข่าวลือได้ ของการใช้มันสำหรับการซื้อขายอัลกอซึ่งเป็นที่เกี่ยวข้องกับคุณมากขึ้น แต่ทำให้อัตโนมัติเต็มรูปแบบเป็นปัญหาใหญ่ g ความเชื่อมั่นของรายการข่าวเป็นบวก แต่ถ้ามันพลาดความคาดหวังผลเป็นลบเราตัดสินใจที่จะไปสำหรับ เครื่องมือช่วยตัดสินใจว่าพ่อค้าจะตัดสินใจขั้นสุดท้ายน่าจะเป็นสิ่งที่น่าสนใจที่จะได้ยินว่าผู้ค้าแบบมืออาชีพแบบใดก็ตามที่คิดว่าแนวคิดดังกล่าว แต่อย่างใดดังที่ได้กล่าวไว้ในหนังสือของฉันฉันไม่ค่อยพบกลยุทธ์ที่ได้รับการตีพิมพ์ใด ๆ ที่ทำกำไรได้เนื่องจากมักจะได้รับรางวัล ฉันก็ไม่กล้าเอ่ยถึงการค้าขายสดดังนั้นฉันจึงไม่ให้น้ำหนักมากเกินไปในการเรียกร้อง 1000 สิ่งที่สำคัญเอาไปจากหนังสือเป็นเทคนิคบางอย่างที่ฉันไม่ทราบก่อนที่ฉันสามารถปรับเปลี่ยนและปรับปรุง Ernie จอห์น ขอบคุณสำหรับความคิดของคุณจริงนี้เตือนฉันของทั้งประโยค ss ของกลยุทธ์โมเมนตัมที่ฉันอ่านเกี่ยวกับพื้นถือพอร์ตการลงทุนระยะสั้นตามเกณฑ์การจัดอันดับบางอย่างง่ายเช่นผลตอบแทน lagged ตามที่คุณแนะนำเห็นได้ชัดว่างานนี้ไม่เพียง แต่ในหุ้น แต่ในสินค้าโภคภัณฑ์ฟิวเจอร์เกินไป Google กระดาษโดย Joelle Miffre และ Georgios Rallis เรียกโมเมนตัมในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ล่วงหน้าปัญหาสำหรับฉัน แต่ไม่จำเป็นสำหรับการพูดกองทุนบำเหน็จบำนาญเป็นที่ระยะเวลาการถือครองยาวเกินไปและผลตอบแทนที่ค่อนข้างต่ำระยะเวลาการถือครองที่ยาวจำเป็นต้องบ่งบอกว่าผลงานทนทุกข์ทรมานผันผวนระหว่างกาลจึงปราบปราม Sharpe ratio ซึ่งไม่ได้หมายความว่าข้อเสนอแนะของคุณจำเป็นต้องมีปัญหานี้เออร์นี่ขอขอบคุณที่แชร์ผลิตภัณฑ์กับเราในบริบทนี้ฉันควรจะกล่าวถึงว่า บริษัท Ravenpack มีตัวบ่งชี้ความเชื่อมั่นด้านข่าวที่คล้ายกันซึ่งฉันเชื่อว่าสามารถใช้สำหรับอัลกอริธึมได้ การค้าและตัวบ่งชี้ Ravenpack สามารถรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม Alphacet Discovery นอกจากนี้หากสนใจข่าวที่รวบรวมมา อินเทอร์เน็ต แต่ไม่จำเป็นต้องมาจาก newswire ทางการเงิน บริษัท บันทึกอนาคตยังมีข้อมูลความเชื่อมั่นที่คล้ายกันผ่าน API เหมาะสำหรับการซื้อขาย algorithmic ขอบคุณสำหรับการชี้ให้ฉัน Ravenpack พวกเขาจะวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ บริษัท อื่น ๆ ไม่กี่ทำเช่นกันพวกเขาทั้งหมดพยายามที่จะ ตัดสินใจว่ารายการข่าวเป็นบวกหรือไม่ SensoBeat พยายามที่จะตอบคำถามที่แตกต่างกันเท่าใดมีข่าวรายการแพร่กระจายในเวลาจริงเท่าที่เรารู้ว่าข้อมูลนี้ไม่สามารถใช้ได้กับผู้ค้า 2 รายการที่คล้ายกันจาก 2 บริษัท ที่แตกต่างกันสามารถมีการแพร่กระจายที่แตกต่างกันมาก และดังนั้นผลกระทบที่แตกต่างกันในสต็อกเมื่อพ่อค้าอ่านรายการข่าวจากฟีดที่เขาชื่นชอบเขาไม่ทราบว่าข่าวนี้ขณะนี้เริ่มแพร่กระจายเป็นมันแล้วทั้งหมดผ่านทางอินเทอร์เน็ตและอื่น ๆ Guy ที่แน่นอนเป็น คุณลักษณะที่น่าสนใจดีที่จะรู้ว่าผลิตภัณฑ์นี้มี Ernie สิ่งที่มีโมเมนตัมคือว่าสามารถเก็บไว้บนไปและอาจหรือเป็นกฎระเบียบที่ดีที่สุดที่ฉันพบกับการซื้อขายกลยุทธ์โมเมนตัมเป็น jus จัดการการออกของคุณและไม่เคยกำหนดเป้าหมายคำจำกัดความของการสูญเสียของคุณและปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงานได้ง่าย แต่ก็เป็นความจริงอย่างแท้จริงอีกความคิดหนึ่งที่ผมเลือกขึ้นจาก TraderFeed เมื่อนานมาแล้วคือ 1 ระบุแนวโน้มและ 2 ป้อนที่ counter-trend มีประสิทธิภาพในการซื้อที่ตลาดท้องถิ่นอย่างน้อยที่สุดในตลาดวัวเช่น Ramza Ramo กล่าวว่านี่เป็นบทความที่ทันเวลาที่ผมอ่านหนังสือของคุณอีกครั้งและคุณแนะนำว่าถ้าเรามีระดับเงินทุนต่ำกลยุทธ์ กับการใช้ประโยชน์เช่นฟิวเจอร์สและอัตราแลกเปลี่ยนอาจเป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่จะเริ่มต้นด้วยอย่างไรก็ตามไม่มีประสบการณ์ในการซื้อขายฟิวเจอร์สหรืออัตราแลกเปลี่ยนสิ่งที่คุณจะแนะนำให้เป็นเว็บไซต์หนังสือที่ดีที่สุดที่จะเริ่มต้นกับ. พอลใช่ด้วยกลยุทธ์โมเมนตัมฉัน ชอบที่จะมีการหยุดขาดทุน แต่ไม่มีเป้าหมายกำไรตรงกันข้ามกับกลยุทธ์การกลับรายการผมชอบที่จะมีเป้าหมายกำไร แต่ไม่หยุด loss. However เช่นเดียวกับเป้าหมายกำไร recomputed บ่อยจริงสามารถทำหน้าที่เป็นหยุดการหยุดการสูญเสียหยุด recomputed มักจะกลายเป็น เป้าหมายกำไรดี ในแง่ของการซื้อขายฟิวเจอร์สคุณสามารถเริ่มต้นด้วยหนังสือของ Joe Duffy ตามที่ผมแนะนำสำหรับ FX ผมได้เรียนรู้ทุกสิ่งที่ผมรู้จักในงานและจากอดีตหุ้นส่วนของผมในกองทุนเฮดจ์ฟันด์ของฉันบางทีผู้อ่านบางคนอาจเสนอแนะแนวทางที่ดี book. Faizul Ramli กล่าวว่าขอบคุณ Ernie เพิ่งสั่งซื้อหนังสือในวันนี้ดังนั้นหวังว่าจะได้รับมันในเวลาสัปดาห์ s หรือ so. Found เว็บไซต์ที่ดีที่เป็นจริงเริ่มจากพื้นฐาน E. Ennie คุณรู้สึกว่าหมายถึงการพลิกกลับ isn ta กลยุทธ์ที่ดีใน forex ฉันพยายาม backtesting หนักสวยข้อมูล EUR EUR กำลังมองหาการพลิกกลับค่าเฉลี่ยที่ timescales ต่าง ๆ โดยใช้ mixtures ของ oscillators และไม่พบสิ่งที่เป็นประโยชน์บางทีอาจเป็นเพราะตลาดสกุลเงินมีขนาดใหญ่เพื่อให้พวกเขาจะย้ายจริงๆเท่านั้นโดยจริงข่าวไม่ รูปแบบการซื้อขายแบบสุ่ม, AZRamblers, มีกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยที่ทำงานใน FX แต่ EURUSD ไม่ใช่ผู้สมัครที่ดีอันดับหนึ่งต้องมองหาประเทศที่มีตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมากขึ้นอย่างแข็งขัน Ernie. Mark Ambrose กล่าวว่าสำหรับการดึงดูดโมเมนตัมมากขึ้นใน For การค้ากรุณาเยี่ยมชม i l0.have ที่คุณเคยมองเข้าไปในฟังก์ชัน Gaussian. Gary หลาย quants เราได้ใช้ Gaussians ในหลายรูปแบบ แต่บางทีคุณอาจจะเพิ่มเติมเฉพาะการใช้งานในบริบทโมเมนตัมอาจจุดอ้างอิงออนไลน์ Ernie เฮ้เออร์นี่ฉันเป็นแฟนตัวยงของหนังสือและบล็อกนี้ แต่ฉันไม่สามารถหาหนทางในการติดตามผลการดำเนินงานของกองทุนได้ที่ไหนฉันสามารถไปดูไอศกรีมกรุณาได้ที่ไหนฉันจะส่งอีเมลหาฉันได้ด้วยตัวเองขอบคุณ Ernie. Hey เออร์นี่คุณเพิ่งทำให้ฉันมีชื่อเสียง DI ได้รับการอ่านส่วนใหญ่เกี่ยวกับ Forex สำหรับคู่สุดท้ายของปีเช่นเดียวกับการฝึกเทคนิคโมเมนตัมที่แตกต่างกันด้วยบัญชีการสาธิตที่มีความสำเร็จไม่สอดคล้องกันหนังสือเล่มเดียวที่ฉันพบมากหรือน้อยที่น่าสนใจในการอ่านเพื่อ ได้รับความเข้าใจที่ดีของทุกสิ่งที่ถูกซื้อขายวันและการซื้อขายแกว่งตลาดสกุลเงินโดย Kathy Lien แต่อีกครั้งก็เป็นเพียงการเรียนรู้หนังสือพื้นฐานเกี่ยวกับเทคนิคโมเมนตัมเพื่อการค้าตลาด fx ฉันเดาวิธีการทางกลอย่างหมดจดต่อ se เคยชินทำงาน aka ระบบการค้าที่คุณมักจะพบตีพิมพ์ค่ะ fxforums จำนวนมากคุณจำเป็นต้องระบุครั้งที่ 1 หรือสถานการณ์เมื่อแนวโน้มมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นเนื่องจากเหตุการณ์ภายนอกที่ต้องนำมาพิจารณาหลังจากที่กรุงลอนดอนเปิดหลังจาก NY เปิดหลังจากปล่อยข่าวเช่น NFP หรือเนื่องจากเหตุการณ์ทางเทคนิคเช่นราคาต้นแบบเทียน โดยไม่ต้องล่วงล้ำก่อนถึงขีดสูงสุดหรือต่ำสุดแล้วทำลายพวกเขาออกอย่างรุนแรงอาจมีวิธีอื่น ๆ ในการระบุแนวโน้ม แต่ไม่ทราบว่าของพวกเขาดังนั้นถ้าใครรู้ฉัน d จะมีความสุขจริงๆที่จะรู้ว่าไม่มีผู้เชี่ยวชาญ แต่หลังจากการอ่าน บล็อกที่สมบูรณ์ของ Ernie ผมพบวิธีการซื้อขายคู่ค้ามากขึ้นที่เป็นของแข็งสำหรับรสนิยมของฉันและถ้านำไปใช้กับ Forex ผมคิดว่ามันอาจจะเป็นวิธีที่ดีสำหรับผู้เก็งกำไรขนาดเล็กที่จะลองโดยไม่ต้องมีความต้องการขนาดใหญ่ของเงินทุนเพราะโบรกเกอร์บางช่วยให้คุณสามารถ การค้ากับมินิและไมโครจำนวนมากขนาดเล็ก 10 000 ไมโคร 1000 ฉัน eI จะส่งอีเมลคุณด้วย Ernie. What เป็นเวลาของคุณในตัวเร่งปฏิกิริยาเช่นกำไรรายได้เมื่อมันมาถึงหมายถึงการพลิกกลับหุ้น swing ระบบการค้าได้ทำสถิติใด ๆ tes ting และตัดสินใจที่จะ 1 อย่าป้อนหุ้นที่จะรายงานรายได้ก่อนที่คุณจะคาดหวังว่าจะออก 2 ป้อนตำแหน่งที่มีขนาดเล็กยังคงหวังสำหรับการพลิกกลับหมาย 3 ป้อนไม่ว่าสิ่งที่ขึ้นอยู่กับการกระทำของราคาละเว้นข่าวใด ๆ Mark ผมจะหลีกเลี่ยงการเข้ามาในตำแหน่ง ของหุ้นที่ได้ประกาศหรือคาดว่าจะประกาศรายได้สำหรับกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ย Ernie. I จะหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ตำแหน่งของหุ้นที่ได้ประกาศหรือคาดว่าจะประกาศรายได้สำหรับกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยฉันได้รับการหลีกเลี่ยงกำไร แต่คาดเดาของฉัน เป็นว่ามีความคาดหวังในเชิงบวกยังมีเพียงความผันผวนมากขึ้นฉันมีช่วงเวลาที่ยากที่จะได้รับรายได้วันที่สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่พอที่จะตั้งค่าเพื่อทดสอบจริงว่าคุณสามารถ backtest this. Free Trade อัตราต่อรองศูนย์สถิติที่สมบูรณ์แบบสำหรับฤดูกาล และรูปแบบทางสถิติสำหรับ Dow, SP, Nasdaq, Dax ค้นหารูปแบบการซื้อขายที่ดีที่สุดของคุณโดยเลือกเดือนวันเดือนสัปดาห์หมดอายุระยะดวงจันทร์วงจรประธานาธิบดีการเมือง ฯลฯ Extr เครื่องมือ 1 จะทำอย่างไรถ้ากลับมาเมื่อวันจันทร์หากมีการเปลี่ยนแปลง 2 สถิติวัน intraday ที่น่าอัศจรรย์และมีกำไร 3 วันการณ์สำหรับ Dax และ Nasdaq ลองดูสิและกำไรข้อเสนอแนะและคำแนะนำยินดีต้อนรับคุณมีคุณเคยได้ยินประกาศผลการแข่งขัน PEAD Post Drift Research บ่งชี้ว่าราคา จะไม่ได้หมายความว่าจะกลับมาหลังจากการประกาศรายได้ฉันได้ติดตามสถานการณ์ดังกล่าวโดยการทิ้งข้อมูลจากเว็บต่างๆทิ้งไว้ขอบคุณสำหรับการตอบสนองของคุณเออร์นี่เมื่อพูดถึง PEAD และหมายถึงการทดสอบการพลิกกลับด้วยข้อมูลที่คัดลอกมาสิ่งที่ถือเป็นค่าเฉลี่ยของกลยุทธ์ของคุณ b และกี่วันก่อนหรือหลังหักรายได้จะได้รับการยกเว้นส่วนใหญ่ของการวิจัย PEAD ฉันอ่านเกี่ยวกับการพูดคุยเกี่ยวกับดริฟท์ที่ยั่งยืน 3-12 เดือนในขณะที่ฉันหมายถึงการพลิกผันการค้าไม่ได้กินเวลานานกว่า 4 วันคำถามเดียวกันกับ ฉันได้รับการยกขึ้นที่บล็อกของคุณที่โดย vivkrish. Mark ฉันสามารถ t เปิดเผยกับคุณระยะเวลาการถือครองที่แน่นอนของกลยุทธ์ของฉัน แต่ฉันสามารถบอกคุณได้ว่าช่วงเวลาค่อนข้างคล้ายกับกลยุทธ์ของคุณคืนค่าเฉลี่ย อาจเป็นเวลานานกว่า 3 เดือนนับตั้งแต่มีการประกาศรายได้ทุกๆ 3 เดือนซึ่งจะทำให้เกิดเทรนด์ใหม่ ๆ เออร์นี่ฉันพบว่ากลยุทธ์การซื้อขายโมเมนตัมกำไรสำหรับพอร์ตการลงทุนของฟิวเจอร์สเป็นไปได้ยากที่จะหาได้โดยทั่วไปแล้วพวกเขามีการค้าที่ชนะโดยเฉลี่ย ถือเวลา 25-100 วันและค่าเฉลี่ยสูญเสียการถือครองการค้าเวลา 5-25 วันเนื่องจากพวกเขาตัดขาดทุนและให้ผู้ชนะ run. Even สามตำราย้ายเฉลี่ยระบบเป็นกำไรทึบแม้มีค่าคอมมิชชั่นขนาดใหญ่ punishingly และ slippage เมื่อทดสอบบน ผลงานที่หลากหลายของตลาดฟิวเจอร์ 50 แห่งอย่าลืมใช้พอร์ตโฟลิโอที่มีความหลากหลายทั่วโลกเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับอาหารกลางวันฟรีปรับพารามิเตอร์เพื่อให้ได้เวลาในการถือครอง 75 วันสำหรับการชนะการค้ากำไรในอีกนัยหนึ่งระบบโมเมนตัมที่เรียบง่ายและให้ผลกำไรสำหรับอนาคตปรากฏขึ้นบน เว็บไซต์ของ Ed Seykota เขาเรียกมันว่า Support and Resistance แต่จริงๆแล้วมันเป็นระบบ breakout แบบคลาสสิคไปนานแล้วเมื่อราคาทะลวงเหนือความต้านทาน etc. ด้วย wha การจัดเรียงของเงินทุนที่คุณพบว่าเป็นไปได้เริ่มต้นการซื้อขายวันซื้อขายวันเทรดสำหรับชีวิตด้วยทุนล่วงหน้าบางอย่างที่จำเป็นเพียงเพื่อให้สามารถวันการค้าในการแลกเปลี่ยนมากที่สุดและหลายกองทุนป้องกันความเสี่ยงผู้ชายมีความสุขกับ 4 ข้างต้น 3 เดือน LIBOR วันนี้ กล่าวว่ามันเป็นตัวบ่งชี้ของความทะเยอทะยานที่อาจจะเป็นจริงของความคาดหวังประสิทธิภาพ - LIBOR ทราบว่าจะต่ำสวยวันนี้เป็นอย่างดีแนบเนียนคุณคิดว่ามันเป็นช่วงเวลาที่ไม่ดีและพื้นฐานที่แตกต่างกับเวลาที่คุณตั้งธุรกิจของคุณเองเราจะพูด เกี่ยวกับขั้นต่ำเปลือยของ 100-150k ใช้ได้หมดจดสำหรับการเริ่มต้น Upumperkickel ขอบคุณมากสำหรับการอ้างอิงของคุณพวกเขาเสียงที่น่าสนใจมาก Ernie. Anon มันเป็นไปได้ที่จะทำให้การซื้อขายที่อยู่อาศัย 100-150K ทุน แต่เห็นได้ชัดว่าไม่ได้ถ้าผลตอบแทนเป็น levered คือ 5 มันจะคำนวณง่ายๆเพื่อหาผลตอบแทนที่จำเป็นสำหรับการอยู่รอดเมื่อคุณกำหนดกำไรที่คุณต้องการ Ernie ขอบคุณสำหรับการพูดคุยหนังสือ Duffy s ฉันได้พบริ้วรอยที่น่าสนใจบางมี Manny. Many ทิศทางสูง แนวโน้มปริมาณต่ำจะเกิดขึ้นในช่วงการซื้อขายข้ามคืนของดัชนีฟิวเจอร์สเช่น 9-15.00 ถึง 7.00 น. BST สำหรับสัญญาฟิวเจอร์สดัชนี SP 500 โดยปกติจะเป็นการกลับรายการหลังจากการย้ายที่มีขนาดใหญ่มากแล้วให้ไปได้นานหากแนวโน้มมีการปรับตัวลดลงและไประยะสั้น ถ้าแนวโน้มการย้ายเป็นส่วนใหญ่ขึ้นฉันกังวลฉันหมายถึง GMT กลยุทธ์ถูกต้องแม้ว่าฉัน DP ขอขอบคุณสำหรับเคล็ดลับการซื้อขายล่วงหน้าจะ backtest นี้บางครั้ง Ernie จากประสบการณ์ของฉันโมเมนตัมจะง่ายกว่าการค้นหากลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงสินค้าโภคภัณฑ์ฟิวเจอร์ส Anon, ใช่ฉันเห็นด้วยกับคุณ Mean-reversion ส่วนใหญ่ทำงานสำหรับแต่ละหุ้นในขณะที่โมเมนตัมส่วนใหญ่ทำงานสำหรับฟิวเจอร์สและสกุลเงิน Ernie. I สามารถชื่นชมเหตุผลที่คุณอาจจะไม่มีแนวโน้มที่จะใช้กลยุทธ์การปรับตัวโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามีการใช้ออกจากเครื่องมือการเก็บรักษา เช่นกล่องเครื่องมือประสาทใน Matlab ตาข่ายประสาทของพวกเขาส่วนใหญ่ฝึกในโหมดการเผยแพร่หลังการเผาไหม้ผ่านปีของข้อมูลและ dataset ตัวอย่างของคุณออกมีความหมายเป็นแบบคงที่และไม่สามารถปรับตัวเองในขณะที่พยายาม เพื่อแก้ช่องว่างในชั่วข้ามคืนในอนาคตและสกุลเงินฉันตัดสินใจที่จะให้ประสาท nets ยิงอื่นและดำเนินการในการออกแบบของฉันเองโดยใช้เทคโนโลยีการบีบอัดฉันจัดการเพื่อสร้างหนึ่งที่เผาผลาญผ่านจำนวนเงินต่ำสุดของข้อมูลเช่นประมาณ 2 เดือนโดยใช้บาร์รายชั่วโมง กับ 5 ปีของข้อมูลแล้วทุกการคาดการณ์ใหม่เป็นตัวอย่างและสุทธิรวมแถบใหม่ไปสู่การคาดการณ์ครั้งต่อไปในตอนท้ายของวัน net retrains ตัวเองอย่างละเอียดและพยายามที่จะคาดการณ์แถบเปิดสำหรับถัดไป ตอนเช้าและจากนั้นกลับไปทำนายการปิดบาร์ intraday ฉันดูระบบเชิงกลที่บอกว่าจะวิ่งไปฝึกอย่างหนาแน่นเป็นเวลา 4 ปีแล้วเลื่อนออกไปจากสายตาและไปต่อว่าการดื่มสุราสำหรับปีเกิดขึ้นอีกครั้งให้กลับไปทันทีในการติดตาม และคุณคาดว่าจะชนะเหรียญทองไม่น่าจะเกิดขึ้นเราจำเป็นต้องอัปเกรดความรู้ของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อสะท้อนให้เห็นถึงอนาคตอย่างไรก็ตามอย่างใดนับตั้งแต่ได้รับการแล่นเรือใบเรียบสำหรับช่องว่างในชั่วข้ามคืน FX และ futures trading. Hi Jay ขอบคุณมากสำหรับ แบ่งปัน y ปรับปรุงวิธีการฝึกอบรมประสาทเทียมของเรากับ us. It เป็นเรื่องน่ายินดีที่ได้ยินว่ามีคนทำวิธีการปรับตัวจริงทำงานเพื่อกำไรในการซื้อขายอย่างไรก็ตามมีค่อนข้างน้อยคนที่บอกว่าพวกเขาได้ใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ค่อนข้างง่ายในการค้าช่องว่างข้ามคืนมา ฟิวเจอร์สและในความเป็นจริงฉันได้ backtested หนึ่งในวิธีการดังกล่าวซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ดีมากเกินไปดังนั้นวิธีการเรียนรู้เครื่องที่มีความซับซ้อนอาจไม่จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันสำหรับโอกาสทางการตลาดนี้โดยเฉพาะในวันนี้ของ Financial Times กรุณาให้ความเคารพต่อ ts cs และนโยบายลิขสิทธิ์ที่อนุญาตให้คุณแบ่งปันลิงก์คัดลอกเนื้อหาเพื่อใช้ในการใช้งานส่วนบุคคล redistribute สารสกัด จำกัด อีเมลเพื่อซื้อสิทธิ์เพิ่มเติมหรือใช้ลิงก์นี้เพื่ออ้างอิงบทความเมื่อเงินใหม่มาเทลง Madoff ยืนยันว่าเขาวางแผนที่จะใช้กลยุทธ์การลงทุนที่ถูกต้องต่อไป ซึ่งเป็นพื้นฐานของสิ่งที่เรียกว่ากล่องดำเป็นเทคนิคที่ซับซ้อนซึ่งอาศัยกระบวนการคำนวณเพื่อเลือกธุรกิจการค้าก่อนหน้านี้ ช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์สำหรับ Chicago Board Options Exchange สำหรับการซื้อขายดัชนีผมได้สร้างแบบจำลองสำหรับธุรกิจดังกล่าวเขากล่าวดังนั้นผมจึงคิดว่าผมจะรวบรวมผลงานของ SP 500 หุ้นโดยมีการเปิดรับ 85% แล้วใช้ดัชนี OEX SP 100 ตำแหน่งเป็นตัวป้องกันความเสี่ยงประเภทนี้ดูเหมือนจะเข้าใจผิดได้ดีไม่ใช่นายธนาคาร แต่เป็นเรื่องปกติและมีความน่าเชื่อถือใน Wall Street และ Madoff มอบมันโดยไม่พลาดจังหวะเขาโกหกมันเป็นไปไม่ได้ที่จะบอกได้ แต่ในขณะที่เขาพูดเขาก็กลายเป็นเช่นนั้น ภาพเคลื่อนไหวที่ flushes สีลงในแก้มของเขา แต่ปัญหากับกล่องสีดำของฉันคือการทำให้การทำงานที่คุณต้องมีความผันผวนปริมาณและโมเมนตัมและแน่นอนเรา didn t รับที่ทันทีหลังจาก Madoff เอาในการไหลบ่าเข้ามาของเงินทุนใหม่นี้ , ตลาดกลายเป็น becalmed ซึ่งป้องกันไม่ให้กลยุทธ์กล่องดำของเขาจากการผลิตกำไร แต่ลูกค้าใหม่ของเขาคาดหวังผลตอบแทนใจกว้างและเร็ว ๆ นี้ต้องการ redemptions. Hi Ernie คุณสามารถกรุณาแบ่งปันบางเทคนิคการค้า FX ช่องว่างค้างคืน ตัวอย่างของโมเมนตัมช่องว่างข้ามคืนคือกลยุทธ์การฝ่าวงล้อมลอนดอนกล่าวถึงในความคิดเห็นโดย Bernd อ้างอิงในโพสต์บล็อก Ernie. Ok ของฉันดังนั้นให้ฉันใส่ตัวเองในรองเท้าของผู้ประกอบการรายใหม่ที่มี ไม่มากทุนและไม่มากประสบการณ์สมมติว่า 10 หรือ 20k เพียงแค่พยายามที่จะได้รับผลตอบแทนที่ดีในการออมของเขาไม่ได้ทำมาหากิน trading. The พบรูปแบบที่เป็นประโยชน์เขาเขาไม่ได้มี ทรัพยากรที่จะทำให้ระบบของเธอโดยใช้ MATLAB จำเป็นต้องจ่ายเงินสำหรับมันทำให้สามารถโต้ตอบกับแพลตฟอร์มนายหน้าซื้อขาย. ผู้ประกอบการค้าจะพัฒนากิจกรรมในโฟเช่นเนื่องจากเงื่อนไขที่ดีกว่าเพื่อยกระดับทุนของเธอกลับ 20 unlevered ใน forex - 40 ถ้ายกระดับเป็น 1 2 ซึ่งเป็น leverage. What ค่อนข้าง conservative อะไรจะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ trader นี้เพื่อ backtest กลยุทธ์ถ้าคนนี้ค้าเวลาส่วนหนึ่งและไม่ในระยะเวลา 4hr ตัวอย่างเช่นจะ มีแนวโน้มที่จะบรรลุ sh สูง arpe หรือเป็นเพียงความสัมพันธ์ผกผันกับ timeframe. I ถามเกี่ยวกับเรื่องนี้เพราะเมื่อคุณมี 500k หรือ 1Million หรือมากกว่าจะสามารถทำกำไรได้ในการลงทุน 10 หรือ 15k ในระบบอัตโนมัติการดำเนินงานของคุณมากยิ่งขึ้น แต่ถ้าคุณเป็น 20k พ่อค้าที่เพิ่งจะระบาย capital. Thanks ของคุณล่วงหน้า Ernest. hello M chan ฉันได้รับการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายใกล้ปิดข้อมูลประมาณปีและ im ต้องการเริ่มต้นการซื้อขายบาร์ 1 ชั่วโมง intraday คุณรู้หรือไม่หนังสือเล่มใด ฉันจะหาพื้นฐานของเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่างสิ่งที่เป็นสมมติฐานการลื่นไถลชนิดของการดำเนินการสั่งซื้อที่ฉันควรใช้สำหรับการค้า backtest ในราคาเปิดถัดไปแถบ VWAP เป็นต้นขอบคุณใน advance. I สมมติว่าเมื่อคุณกล่าวว่าไม่ได้ใน 4 hr หมายถึงการวิจัยของผู้ประกอบการรายนี้และส่งคำสั่งซื้อด้วยระยะเวลา 4 ชั่วโมงนี้ไม่ว่าผู้ประกอบการค้าจะทำธุรกิจการค้าจำนวนมากภายในระยะเวลา 4 ชั่วโมงนี้ได้หรือไม่ถ้าเป็นเช่นนั้นแล้วผู้ค้าสามารถใช้ Excel หรือโปรแกรมอัตโนมัติแบบ FX อัตโนมัติเช่น Metatrader เพื่อทำให้กลยุทธ์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ในความเป็นจริง ถ้าพ่อค้าดีในการเขียนโปรแกรม แต่สั้นของเงินสดที่เธอสามารถใช้ R แทนฮานอยจริงคุณก็สามารถ backtest สิ่งที่ประเภทคำสั่งจะให้ผลลัพธ์ backtest ที่ดีที่สุดสำหรับความลื่นไถลก็เท่ากับครึ่งหนึ่งของการเสนอราคา สมมติว่าขนาดการสั่งซื้อของคุณไม่ใหญ่กว่าการเสนอราคาโดยทั่วไปขอให้ลองใช้ Ernie, การอ่านหนังสือที่ฉันไม่ได้มองหากลยุทธ์ แต่สำหรับวิธีการต่างๆ แต่ฉันเรียนรู้มากที่สุดเกี่ยวกับประเด็นที่เกี่ยวกับการดำเนินการเหล่านี้จากการซื้อขายจริง หนังสือจะลงไปที่รายละเอียดดังกล่าวอย่างไรก็ตามคุณสามารถตรวจสอบหนังสือเทรดดิ้งและการแลกเปลี่ยนในรายการแนะนำของฉันในแถบด้านขวาของบล็อกของฉัน - มันไม่ได้งานที่ดีของการอธิบายโครงสร้างการตลาด Ernie. Do คุณคิดว่าเป็นไปได้ที่จะ หากลยุทธ์ดีคืนค่าเฉลี่ยในอนาคตว่าเป็นคำถามที่ดีใช่หรือไม่ใช่มีกลยุทธ์การคืนค่าเฉลี่ยที่ดีในดัชนีฟิวเจอร์สดัชนีหุ้นเออร์นี่เป็นเพียงแค่เริ่มบล็อกบนแพลตฟอร์มนี้สองสามวันที่ผ่านมาและกำลังมองหาคนใจกว้างเหมือนกัน อ่านและปฏิบัติตามลักษณะนี้ l ike blog. you ดีมากขึ้นกว่ายินดีต้อนรับความคิดเห็นในหน้าของฉันและฉัน ll จะรอคอยที่จะอ่านสิ่งเพิ่มเติมจาก you. You สามารถดูว่าโมเมนตัมทำงานใน fx จากโปรแกรมนี้คุณมีประสบการณ์ใด ๆ ที่ต้องการหา co. คุณคิดว่าเราสามารถใช้แนวคิดของการซื้อขายคู่กับคู่สกุลเงินร่วมเช่นเดียวกับหุ้น etfs. Adrian แน่นอนคุณสามารถหาคู่ coexglating FX และ Ernie. There ดูเหมือนว่าจะมีการศึกษาจำนวนมากในการทำกำไร ของการซื้อขายหุ้นสำหรับ etfs หุ้น แต่ไม่ได้สำหรับ FX คุณมีการอ้างอิงใด ๆ ไปยังเอกสารที่ได้ดำเนินการศึกษาดังกล่าวสำหรับการซื้อขายคู่ FX ดูเหมือนว่าการซื้อขายหุ้นโดยใช้หุ้น etf ดูเหมือนว่าตรงไปตรงมากว่า FX ในแง่ของตำแหน่ง sizing. Say เราพบคู่ cointegrated FX โดยใช้สกุลเงินพื้นฐานที่แตกต่างกันและถ้าเราต้องการความเสี่ยงที่จะพูดเพียงแค่ USD10000 ในแต่ละขาสั้นยาวเราควรได้รับจำนวนเท่าไหร่สำหรับแต่ละขาหวังว่าจะได้รับคำแนะนำจากคุณ Tks. Hi Adrian ถ้าเช่นนั้น 10,000 เหรียญสหรัฐเท่ากับ 13,333 หน่วยคุณมี เพื่อแปลงทั้งสองด้านของคู่เป็นสกุลเงินเหรียญสหรัฐก่อนที่จะเรียกใช้งานผ่านกลยุทธ์การซื้อขายคู่ค้าทั่วไปแทนการอ่านเอกสารเกี่ยวกับการซื้อขายคู่ของ FX ผมขอแนะนำให้อ่านการซื้อขาย FX ขั้นพื้นฐานตัวอย่างเช่นอุปกรณ์การเรียนสำหรับ FINRA Series 34 exam at. first, ขอบคุณสำหรับการผลิตบล็อกข้อมูลมาก im ดิ้นรน bit กับวิธีการหาคู่ cointegrated และ triplets ในอนาคต แต่คุณต้องแสดงความคิดเห็นครั้งแรกต้องแปลงค่าในอัตราแลกเปลี่ยนอาจช่วยก่อนการทดสอบ cointegration หรือแม้กระทั่ง Paerson sr ฉันควรแรก คูณสัญญาต่างๆโดยค่าเงินของพวกเขาเพื่อที่จะได้รับพวกเขาเป็นเงื่อนไขดอลล่าเช่นคูณสัญญา ES 50 และ ENQ โดย 20 ฉันแล้วจะใช้อัตราส่วนป้องกันความเสี่ยงกับค่าเหล่านี้ก่อนที่จะทดสอบฉันได้รับการแขวนขึ้นเมื่อ พยายามที่จะเปรียบเทียบดัชนีหุ้นกับสกุลเงินหรือ commodity. Hi ไมค์เมื่อตัวคูณเป็นค่าคงที่เช่นกรณีที่เป็นอนาคตหรืออีเอฟเอซื้อขายแลกเปลี่ยนของสหรัฐอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงจะดูแลของมันโดยอัตโนมัติ หากตัวคูณแตกต่างกันไปเช่นสกุลเงินต่างประเทศที่สกุลเงินที่ใช้อ้างอิงไม่ใช่ USD คุณต้องแปลงชุดเวลาโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนกลับเป็น USD เป็นครั้งแรกเนื่องจาก PL ของสกุลเงินนี้มีสกุลเงินในสกุลเงินดังกล่าว สัญญาซื้อขายล่วงหน้าหลายสัญญาซื้อขายเกือบ 24 ชั่วโมงบน Globex มีคำจำกัดความเป็นเอกฉันท์ของการเปิดและปิดในตลาดเหล่านี้เพื่อกำหนดช่องว่าง H ezbentley, ช่องว่างในอนาคตหมายถึง เปิดและปิดการซื้อขายหลุม Ernie. Ernie คุณคิดว่าเป็นความคิดที่ดีที่จะใช้กลยุทธ์โมเมนตัมในช่วงเหตุการณ์เช่นประกาศเงินเดือน nonfarm ประกาศฉันรู้ว่าผู้ค้าจำนวนมากใช้เทคนิคนี้ในการค้าด้วยตนเองจากด้านอื่น ๆ มีสูงมาก ผู้ค้าความถี่ที่ทำเช่นเดียวกันและใช้เทคโนโลยีแฝงต่ำจุดของการแข่งขันกับพวกเขาคืออะไรถ้าผู้ชายเหล่านี้อยู่เสมอการค้าได้เร็วขึ้นแท้จริงฉัน haven t พบ alpha มากในช่วงเวลาสั้นนี้ แต่นั่นเพราะเรา ไม่เคยหลอกว่าเป็น HFT Ernie ผู้ค้าตรรกะโดย Mark Fisher มี SIGNALS บางส่วนเล่นรอบสำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย Momentum. Paul Tudor Jones แนะนำนี้เป็นหนึ่งในหนังสือที่เขาชื่นชอบการค้าและมี excerpt ที่จุดเริ่มต้นของ book. You ยังสามารถ ติดตามบล็อกบน ELITE Trader วิธี ACD - นี่คือหัวข้อที่ยาวที่สุดในกลยุทธ์ใด ๆ บน Elite Trader คนในบล็อกนี้เป็นผู้ค้าด้วยตนเอง แต่ผู้ค้าแบบอัตโนมัติสามารถใช้ความคิดเหล่านี้ได้หลายแบบและจัดระบบให้เป็นประโยชน์สำหรับเคล็ดลับแฮร์รี่ ฉันจะตรวจสอบว่า Ernie. Beginner s Guide to Quantitative Trading ในบทความนี้ฉันจะแนะนำคุณกับบางส่วนของแนวคิดพื้นฐานที่มาพร้อมกับระบบการซื้อขายเชิงปริมาณแบบ end-to-end โพสต์นี้หวังว่าจะให้บริการสองผู้ชมแรกจะ เป็นบุคคลที่พยายามที่จะได้งานที่กองทุนเป็นผู้ประกอบการเชิงปริมาณที่สองจะเป็นบุคคลที่ต้องการที่จะลองและตั้งธุรกิจการค้าปลีกของตัวเองขั้นตอนการค้าปลีกของพวกเขาการซื้อขายเชิงปริมาณเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมาก ของการเงินเชิงปริมาณอาจต้องใช้เวลาเป็นจำนวนมากเพื่อให้ได้ความรู้ที่จำเป็นในการผ่านการสัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเองไม่เพียง แต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมมากมายอย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB R หรือ Python อย่างไรก็ตามในขณะที่ความถี่การค้าของกลยุทธ์เพิ่มขึ้นด้านเทคโนโลยีกลายเป็นสิ่งที่มีความเกี่ยวข้องมากขึ้นดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับ CC จะมีความสำคัญยิ่งขึ้นระบบการซื้อขายเชิงปริมาณประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 4 ประการการระบุกลยุทธ์ - การหากลยุทธ์การใช้ประโยชน์จากขอบและการตัดสินใจ on trading frequency. Strategy Backtesting - Obtaining data, analysing strategy performance and removing biases. Execution System - Linking to a brokerage, automating the trading and minimising transaction costs. Risk Management - Optimal capital allocation, bet size Kelly criterion and trading psychology. We ll begin by taking a look at how to identify a trading strategy. Strategy Identification. All quantitati ve trading processes begin with an initial period of research This research process encompasses finding a strategy, seeing whether the strategy fits into a portfolio of other strategies you may be running, obtaining any data necessary to test the strategy and trying to optimise the strategy for higher returns and or lower risk You will need to factor in your own capital requirements if running the strategy as a retail trader and how any transaction costs will affect the strategy. Contrary to popular belief it is actually quite straightforward to find profitable strategies through various public sources Academics regularly publish theoretical trading results albeit mostly gross of transaction costs Quantitative finance blogs will discuss strategies in detail Trade journals will outline some of the strategies employed by funds. You might question why individuals and firms are keen to discuss their profitable strategies, especially when they know that others crowding the trade may stop the strategy from working in the long term The reason lies in the fact that they will not often discuss the exact parameters and tuning methods that they have carried out These optimisations are the key to turning a relatively mediocre strategy into a highly profitable one In fact, one of the best ways to create your own unique strategies is to find similar methods and then carry out your own optimisation procedure. Here is a small list of places to begin looking for strategy ideas. Many of the strategies you will look at will fall into the categories of mean-reversion and trend-following momentum A mean-reverting strategy is one that attempts to exploit the fact that a long-term mean on a price series such as the spread between two correlated assets exists and that short term deviations from this mean will eventually revert A momentum strategy attempts to exploit both investor psychology and big fund structure by hitching a ride on a market trend, which can gather momentum in one direction, and follow the trend until it reverses. Another hugely important aspect of quantitative trading is the frequency of the trading strategy Low frequency trading LFT generally refers to any strategy which holds assets longer than a trading day Correspondingly, high frequency trading HFT generally refers to a strategy which holds assets intraday Ultra-high frequency trading UHFT refers to strategies that hold assets on the order of seconds and milliseconds As a retail practitioner HFT and UHFT are certainly possible, but only with detailed knowledge of the trading technology stack and order book dynamics We won t discuss these aspects to any great extent in this introductory article. Once a strategy, or set of strategies, has been identified it now needs to be tested for profitability on historical data That is the domain of backtesting. Strategy Backtesting. The goal of backtesting is to provide evidence that the strategy identified via the above process is profitable when applied to both hi storical and out-of-sample data This sets the expectation of how the strategy will perform in the real world However, backtesting is NOT a guarantee of success, for various reasons It is perhaps the most subtle area of quantitative trading since it entails numerous biases, which must be carefully considered and eliminated as much as possible We will discuss the common types of bias including look-ahead bias survivorship bias and optimisation bias also known as data-snooping bias Other areas of importance within backtesting include availability and cleanliness of historical data, factoring in realistic transaction costs and deciding upon a robust backtesting platform We ll discuss transaction costs further in the Execution Systems section below. Once a strategy has been identified, it is necessary to obtain the historical data through which to carry out testing and, perhaps, refinement There are a significant number of data vendors across all asset classes Their costs generally scale wit h the quality, depth and timeliness of the data The traditional starting point for beginning quant traders at least at the retail level is to use the free data set from Yahoo Finance I won t dwell on providers too much here, rather I would like to concentrate on the general issues when dealing with historical data sets. The main concerns with historical data include accuracy cleanliness, survivorship bias and adjustment for corporate actions such as dividends and stock splits. Accuracy pertains to the overall quality of the data - whether it contains any errors Errors can sometimes be easy to identify, such as with a spike filter which will pick out incorrect spikes in time series data and correct for them At other times they can be very difficult to spot It is often necessary to have two or more providers and then check all of their data against each other. Survivorship bias is often a feature of free or cheap datasets A dataset with survivorship bias means that it does not contain asset s which are no longer trading In the case of equities this means delisted bankrupt stocks This bias means that any stock trading strategy tested on such a dataset will likely perform better than in the real world as the historical winners have already been preselected. Corporate actions include logistical activities carried out by the company that usually cause a step-function change in the raw price, that should not be included in the calculation of returns of the price Adjustments for dividends and stock splits are the common culprits A process known as back adjustment is necessary to be carried out at each one of these actions One must be very careful not to confuse a stock split with a true returns adjustment Many a trader has been caught out by a corporate action. In order to carry out a backtest procedure it is necessary to use a software platform You have the choice between dedicated backtest software, such as Tradestation, a numerical platform such as Excel or MATLAB or a full cu stom implementation in a programming language such as Python or C I won t dwell too much on Tradestation or similar , Excel or MATLAB, as I believe in creating a full in-house technology stack for reasons outlined below One of the benefits of doing so is that the backtest software and execution system can be tightly integrated, even with extremely advanced statistical strategies For HFT strategies in particular it is essential to use a custom implementation. When backtesting a system one must be able to quantify how well it is performing The industry standard metrics for quantitative strategies are the maximum drawdown and the Sharpe Ratio The maximum drawdown characterises the largest peak-to-trough drop in the account equity curve over a particular time period usually annual This is most often quoted as a percentage LFT strategies will tend to have larger drawdowns than HFT strategies, due to a number of statistical factors A historical backtest will show the past maximum drawdown, wh ich is a good guide for the future drawdown performance of the strategy The second measurement is the Sharpe Ratio, which is heuristically defined as the average of the excess returns divided by the standard deviation of those excess returns Here, excess returns refers to the return of the strategy above a pre-determined benchmark such as the S slippage, which is the difference between what you intended your order to be filled at versus what it was actually filled at spread, which is the difference between the bid ask price of the security being traded Note that the spread is NOT constant and is dependent upon the current liquidity i e availability of buy sell orders in the market. Transaction costs can make the difference between an extremely profitable strategy with a good Sharpe ratio and an extremely unprofitable strategy with a terrible Sharpe ratio It can be a challenge to correctly predict transaction costs from a backtest Depending upon the frequency of the strategy, you will ne ed access to historical exchange data, which will include tick data for bid ask prices Entire teams of quants are dedicated to optimisation of execution in the larger funds, for these reasons Consider the scenario where a fund needs to offload a substantial quantity of trades of which the reasons to do so are many and varied By dumping so many shares onto the market, they will rapidly depress the price and may not obtain optimal execution Hence algorithms which drip feed orders onto the market exist, although then the fund runs the risk of slippage Further to that, other strategies prey on these necessities and can exploit the inefficiencies This is the domain of fund structure arbitrage. The final major issue for execution systems concerns divergence of strategy performance from backtested performance This can happen for a number of reasons We ve already discussed look-ahead bias and optimisation bias in depth, when considering backtests However, some strategies do not make it easy to test for these biases prior to deployment This occurs in HFT most predominantly There may be bugs in the execution system as well as the trading strategy itself that do not show up on a backtest but DO show up in live trading The market may have been subject to a regime change subsequent to the deployment of your strategy New regulatory environments, changing investor sentiment and macroeconomic phenomena can all lead to divergences in how the market behaves and thus the profitability of your strategy. Risk Management. The final piece to the quantitative trading puzzle is the process of risk management Risk includes all of the previous biases we have discussed It includes technology risk, such as servers co-located at the exchange suddenly developing a hard disk malfunction It includes brokerage risk, such as the broker becoming bankrupt not as crazy as it sounds, given the recent scare with MF Global In short it covers nearly everything that could possibly interfere with the trading imp lementation, of which there are many sources Whole books are devoted to risk management for quantitative strategies so I wont t attempt to elucidate on all possible sources of risk here. Risk management also encompasses what is known as optimal capital allocation which is a branch of portfolio theory This is the means by which capital is allocated to a set of different strategies and to the trades within those strategies It is a complex area and relies on some non-trivial mathematics The industry standard by which optimal capital allocation and leverage of the strategies are related is called the Kelly criterion Since this is an introductory article, I won t dwell on its calculation The Kelly criterion makes some assumptions about the statistical nature of returns, which do not often hold true in financial markets, so traders are often conservative when it comes to the implementation. Another key component of risk management is in dealing with one s own psychological profile There are ma ny cognitive biases that can creep in to trading Although this is admittedly less problematic with algorithmic trading if the strategy is left alone A common bias is that of loss aversion where a losing position will not be closed out due to the pain of having to realise a loss Similarly, profits can be taken too early because the fear of losing an already gained profit can be too great Another common bias is known as recency bias This manifests itself when traders put too much emphasis on recent events and not on the longer term Then of course there are the classic pair of emotional biases - fear and greed These can often lead to under - or over-leveraging, which can cause blow-up i e the account equity heading to zero or worse or reduced profits. As can be seen, quantitative trading is an extremely complex, albeit very interesting, area of quantitative finance I have literally scratched the surface of the topic in this article and it is already getting rather long Whole books and paper s have been written about issues which I have only given a sentence or two towards For that reason, before applying for quantitative fund trading jobs, it is necessary to carry out a significant amount of groundwork study At the very least you will need an extensive background in statistics and econometrics, with a lot of experience in implementation, via a programming language such as MATLAB, Python or R For more sophisticated strategies at the higher frequency end, your skill set is likely to include Linux kernel modification, C C , assembly programming and network latency optimisation. If you are interested in trying to create your own algorithmic trading strategies, my first suggestion would be to get good at programming My preference is to build as much of the data grabber, strategy backtester and execution system by yourself as possible If your own capital is on the line, wouldn t you sleep better at night knowing that you have fully tested your system and are aware of its pitfall s and particular issues Outsourcing this to a vendor, while potentially saving time in the short term, could be extremely expensive in the long-term. Just Getting Started with Quantitative Trading.