Einfache und fortgeschrittene Handelsstrategien - was ist besser?

Wenn es darum geht, eine quantitative Handelsstrategie zu entwickeln, ist es besser, eine fortschrittlichere Methode anzuwenden oder einfach zu bleiben?

Ein altes Problem in der Quantitative Community ist, ob Systemhändler an einfachen Quantitative Strategien festhalten sollten, oder ob sie sich bemühen sollten, fortschrittlichere Methoden einzuführen.

Es wird allgemein angenommen, dass Retail-Algorithmus-Händler nur einfachere Strategien verwenden, während Quantitative Hedgefonds hochkomplexe und mathematisch komplexe Methoden anwenden.

Retail-Algorithmus-Händler können nun mit relativ günstiger Cloud-Computing, alternativen Datenanbietern, die preiswerte und einfach zu bedienende Datensätze anbieten, und einem Open Source-Forschungsrahmen für komplexe Analysen arbeiten.

In diesem Artikel werden wir diskutieren, ob Einzelhandelsanalysten die Zeit nehmen sollten, diese hochentwickelten Strategien auszuführen, oder ob sie sich an eine einfachere Idee halten sollten.

Investoren bevorzugen

Bevor wir eine Reihe von Vor- und Nachteilen von einfachen und komplexen Strategien auflisten, ist es notwendig, einen Überblick darüber zu geben, wie wir die relativen Nachteile jeder Methode beurteilen werden.

Einer der zentralen Probleme ist, dass jeder Anleger seine eigenen spezifischen Vorlieben hat, so dass sie eine Reihe von Zielfunktionen haben, die sie mit Systemhandel erreichen wollen.

Ein Investor kann beispielsweise über eine große Kapitalbasis verfügen, aber regelmäßig auf die Transaktionsgewinne zurückgreifen müssen, die er aus diesem Kapital erzielt.

Ein anderer Investor kann eine relativ kleine Kapitalbasis haben und nur daran interessiert sein, den Gesamtvermögen zu erhöhen. Die Volatilität der Gesamt-Neto-Verlust-Kurve ist möglicherweise weniger beunruhigend, wenn größere Renditen erzielt werden.

Einige Quantitative-Trader legen mehr Wert auf die intellektuelle Anregung, die durch die Entwicklung einer effektiven System-Handelsstrategie entsteht. Sie werden möglicherweise tatsächlich positive Erträge erzielen, was sie als gute Nebenwirkung für ihre Lieblinge betrachten.

Offensichtlich gibt es viele verschiedene Präferenzen für Anleger. Diese Aspekte helfen, einen Diskussionsrahmen zu schaffen, der für Einzelhandelsanalysten, die vielleicht entscheiden, ob sie eine fortschrittlichere Methode anwenden möchten, zwischen einfachen und komplexen systematischen Handelsstrategien besteht.

Einfache Strategien sind einfacher zu erforschen und auf den Markt zu bringen. Sie erfordern weniger komplexe Daten und Infrastrukturen. Selbst wenn die Signale selbst automatisch generiert werden, können einige sogar manuell ausgeführt werden.

Auf der anderen Seite sind die höheren Strategien intelligenter und sie haben oft einen günstigeren Sharpe-Ratio. Das heißt, sie bieten eine bessere erwartete Rendite für die Volatilität pro Einheit. Für Investoren, die sich darum kümmern, ihre Verluste und Volatilität zu minimieren, wird der Sharpe-Ratio ein wichtiger Indikator sein, der berücksichtigt werden muss.

In diesem Artikel werden wir im Detail untersuchen, ob einfache Rühren besser als komplizierte Rühren sind. Wir werden die oben genannten Motive und andere Vor- und Nachteile berücksichtigen.

Einfache Handelsstrategien

Ob eine Handelsstrategie als "simple" angesehen wird, hängt zu einem großen Teil vom Bildungs- und technischen Hintergrund des Anlegers ab. Eine Person mit einem PhD in Zufallsrechnung kann eine ganz andere Definition von "simple" haben als ein selbstgebildeter Einzelhandelsanalytiker.

Für die Zwecke dieses Artikels definieren wir es in etwa als einfache Handlung, wenn die Handelsstrategie in den entwickelten Märkten, in den großen bekannten Anlageklassen, mit einfachen Werkzeugen mit grundlegender mathematischer oder statistischer Komplexität angewendet wird.

Beispiele für solche Strategien sind technische Analysen, die keine eindeutige Portfoliostruktur oder Risikomanagement-Komponente haben und für hochliquide Märkte wie US-Aktien, ETFs oder Forex geeignet sind.

Die Vorteile einer einfacheren Strategie sind:

• Daten- Alle systematischen Handelsstrategien benötigen Daten. Einfache Strategien nutzen häufig offene Preis-/Vollumendaten, die von gut gehandelten Tools in etablierten Anlageklassen erfasst werden. Die Kosten für die Erfassung solcher Daten sind sehr gering oder sogar kostenlos.
• Forschung- Es gibt eine Vielzahl von Retesting-Umgebungen, in denen Sie Strategien im Anzeichen-Pick-Stil testen können, von kommerziellen Produkten (wie TradeStation oder MetaTrader 5) bis hin zu Open-Source-Libraries (wie QSTrader, Backtrader und Zipline) und sogar Bibliotheken wie Pandas. Einfache Strategien können in der Regel leicht in einem dieser Frameworks implementiert werden.
• Transaktionskosten- Es ist relativ einfach, die Transaktionskosten abzuschätzen, da in entwickelten, flüssigen Märkten einfache Tools verwendet werden. Dies wiederum erleichtert die Feststellung, ob eine Strategie möglicherweise in der Stichprobe profitabel ist.
• Infrastruktur- Technische Analysen, die mit geringer Frequenz ausgeführt werden, können durch eine relativ einfache Infrastruktur automatisiert werden. Je nach gewünschtem Stabilitätsniveau können cron-Aufträge eingerichtet werden, um eine Liste der gewünschten Transaktionen zu generieren, die gleichzeitig manuell ausgeführt werden können.
• Kapazität- Ebenso ist es unwahrscheinlich, dass Kapazitätsbeschränkungen auftreten, da einfache Tools in hochliquiden Märkten verwendet werden.

Es gibt jedoch auch Nachteile, wenn einfache Strategien verwendet werden:

• - Das ist Alpha.- Technische Analyse von Anzeichen von Hypotheken Hypothekenstrategien sind sehr bekannt und verbreitet in den Finanzmärkten. Es ist derzeit nicht klar, ob die einfachste Strategie wertvoller ist als das Kaufen und Halten von Grundlagen oder eine dynamische taktische Anpassung von Vermögenswerten. Das heißt, die Strategie erzeugt möglicherweise keine Hypotheken-Alpha-Hypotheken, sondern Hypotheken-Beta-Hypotheken aus dem Markt selbst oder anderen bekannten akademischen Risikofaktoren.
• Profitabilität- Da diese Methode universell ist, kann eine anhaltende Gewinnspanne außerhalb der Stichprobe eine Herausforderung darstellen, sobald die realen Transaktionskosten berücksichtigt werden. Deshalb muss die Transaktionskosten in jeder Rückprüfung so effektiv wie möglich geschätzt werden.
• Statistiken- Obwohl es sich nicht um eine einfache Handelsstrategie handelt, werden in der Regel nur wenige oder gar keine soliden statistischen Analysen für einfache Strategien durchgeführt. Daher können viele solche Strategien, die in Rückprüfungen eine hohe Performance aufweisen, lediglich auf eine Überanpassung der Daten in der Stichprobe zurückzuführen sein.
• Die Freiheit des Willens- Einfache Strategien, die manuell ausgeführt werden, können dazu führen, dass ein freier Ermessenselement in den Prozess eingesetzt wird. Zum Beispiel kann der Eintritt einer Transaktion aufgrund einer schwierigen Eröffnungszeit verzögert werden, oder die Verwendung einer intuitiven Anzeige, um eine Transaktion zu umkehren. Dies macht es schwierig, die tatsächliche Leistung der Strategie zu bestimmen.
• Aufbau des Portfolios- Einfache Strategien vermeiden in der Regel den Einsatz von soliden Portfoliobildungen oder Risikomanagementtechniken. Obwohl häufig ein Stop-Loss-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Proportions-Propositions-Propositions-Propositions-Propositions-
• Intelligenz ist lohnenswert- Einfache Strategien verwenden in der Regel keine komplizierten Mathematiken oder hochentwickelte Analysen. Einfache Strategien sind unwahrscheinlich, wenn der Anleger eine intelligente Rendite anstrebt.

Es zeigt sich, dass, obwohl einfache Handelsstrategien leichter zu implementieren, zu testen und zu handeln sind, diese Einfachheit möglicherweise zu Lasten der statistischen Stabilität und der langfristigen Profitabilität kommt.

Hochrangige Handelsstrategien

Hochrangige Strategien umfassen Strategien, die auf statistischen Hypothesenprüfungen basieren, eine breite Kenntnis der Bereiche der Anlageklassen, strenge Portfoliobildungsmethoden und Strategien für weniger flüssige, nische Anlageklassen oder Instrumente wie Emerging Markets, Commodities und Derivate.

Diese Strategien sind in der Regel im Bereich der institutionellen Quantifizierung von Hedgefonds, aber aufgrund der Verfügbarkeit von Daten und der Verbreitung besserer Analogie-Tools sind sie jetzt in den Retail-Quantifizierungstransaktionen zunehmend verbreitet.

Die Vorteile von komplexen Strategien sind:

• Relevanz- Durch die Konzeption sind hochwertige Strategien in der Regel weniger konzeptionell relevant für den Gesamtmarkt und für alle bestehenden Portfolios, die aus anderen Handelsstrategien bestehen. Dies führt oft zu einem höheren Sharpe-Ratio des Gesamtportfolios.
• Profitabilität- Mit fortgeschrittenem Feldwissen kann man die Transaktionskosten vernünftiger schätzen. Dies bedeutet, dass es in der Regel einfacher ist zu bestimmen, ob eine Strategie außerhalb der Stichprobe profitabel sein könnte. Daher können viele unrentable Rückprüfungselemente vor der Echtzeit-Testphase abgelehnt werden.
• Statistiken- Statistische Analysen von strengen Handelsstrategien werden in der Regel mit höheren Methoden begleitet. Das bedeutet, dass statistische Analysen in der Regel mit fortschrittlicheren Methoden begleitet werden. Das bedeutet, dass die Strategien, die eingesetzt werden, außerhalb der Stichprobe im Vergleich zu einfachen Strategien, die möglicherweise übermäßig in die Stichprobe passen, weniger schlecht abschneiden.
• - Das ist Alpha.- Da die Nutzung von Niche-Tools in den unterentwickelten Märkten das Potenzial von Alpha-Kriterien in solchen Strategien erhöht. Diese Alpha-Kriterien verfallen oft langsamer, da die Verbreitung von strategischem Wissen in den gesamten Märkten verlangsamt wird.
• Aufbau des Portfolios- Portfoliobildung und Risikomanagement werden durch fortschrittlichere Methoden ergänzt. Dies hilft, die Ziele der Investoren mit der strategischen Performance in Einklang zu bringen.
• Intelligenz ist lohnenswert- Hochentwickelte Strategien erfordern komplexere Analysen, verfeinerte mathematische Kenntnisse und eine breitere Softwareentwicklung. Für einige Amateur-Investoren ist dies eher ein Ziel als die Schaffung von Wohlstand. Sie werden daher oft von komplexeren systematischen Handelsmethoden angezogen.

Wie bei einfachen Strategien gibt es einige Nachteile bei hochentwickelten Strategien:

• Mathematische Komplexität- Einige der fortgeschritteneren System-Trading-Methoden erfordern häufig einen Hintergrund in der Statistik, Zeitreihenanalyse, Zufallsrechnung oder maschinellem Lernen. Obwohl diese Kenntnisse natürlich selbstlernbar sind, ist es viel einfacher, entsprechende Kenntnisse durch einen Bachelor-, MFE- und/oder PhD-Abschluss zu erwerben.
• Fachwissen- Selbst mit mehreren Graduiertenabschlüssen ist es immer noch notwendig, ein vernünftiges Fachwissen über eine profitable Basis-Assetkategorie oder Instrumententyp zu besitzen, um kontinuierlich Alpha aus jeder fortschrittlichen System-Trading-Technologie zu erzeugen. Diese Expertise wird in der Regel durch Jahre der Berufserfahrung erworben, die in einer Bank oder einem Fonds an einem bestimmten Schalter arbeitet.
• Daten- Im Allgemeinen variieren die Datenkosten mit der Sammelfrequenz, der Reichweite, der Länge der Geschichte, der Datenqualität und der Besonderheit der Assetklasse/des Tools. • Erweiterte Strategien verlassen sich auf den Nischenmarkt, um Alpha zu erzeugen. • Daher können Daten sehr teuer sein. • Diese Kosten müssen berücksichtigt werden, um eine Strategie profitabel zu machen.
• Forschung- Eine spezielle Wiederholungsumgebung ist erforderlich, wenn die Strategie mit komplexeren Tools gehandelt wird. In der Regel bedeutet dies, dass vollständig kundenspezifischer Code von Grund auf entwickelt wird.
• Infrastruktur- Selbst wenn ein starkes Retrospektiv-Framework für die Erforschung von hochentwickelten Strategien aufgebaut ist, ist eine komplexe Infrastruktur für Transaktionen erforderlich.
• Kapazität- Einige fortgeschrittene Strategien sind unwirksam, weil sie an Kapazität begrenzt sind. Große Fonds können diese Strategien nicht handeln, weil die zeitliche Investition nicht die absolute Rendite wert ist, die sie erzeugen können. Dies bedeutet, dass es eine Obergrenze für die Kapitalmenge gibt, die auf die fortgeschrittene Methode angewendet werden kann.

Es zeigt sich, dass, obwohl fortschrittliche Handelsstrategien mehr Alpha-Chancen und potenziell hohe Gewinne bieten, dies komplexere mathematische Kenntnisse, notwendige Fachkenntnisse und eine komplexere automatische Handelsinfrastruktur erfordert.

Zusammenfassung

Alles in allem ist klar, dass einfache Handelsstrategien schneller in den Markt gebracht werden können. Sie erfordern viel weniger Fachwissen und können manuell ausgeführt werden, auch wenn die Signale automatisch generiert werden. Sie sind jedoch im Vergleich zu erweiterten Methoden wahrscheinlicher, dass sie übermäßig passend sind und weniger profitabel sind.

Komplexe Strategien bieten unrelevante Alpha-Platformen, vernünftige Profitabilität und intellektuelle Renditen. Dies geht jedoch zu Lasten höherer Datenkosten, mehr Zeit für die Entwicklung von Forschung und Transaktionsinfrastruktur und der Notwendigkeit eines tieferen Bildungshintergrundes.

Der Link zum Original:https://www.quantstart.com/articles/simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies-which-is-better/