En tant que produit de la combinaison de la science et de la machine, le trading quantitatif change le schéma des marchés financiers modernes. Beaucoup d'investisseurs ont tourné leur attention vers ce domaine. Comment minimiser les risques et obtenir le meilleur rendement possible? C'est aussi le but de cette série de cours.
Beaucoup d'investisseurs de détail ont le sentiment d'être de " haut niveau " et de " devenir riche du jour au lendemain " lorsqu'ils entendent les mots " trading quantitatif ". À l'ère de l'intelligence artificielle, avec l'essor de technologies avancées telles que l'apprentissage en profondeur, le big data et le cloud computing, cela lui a donné une couleur mystérieuse.
En fait, dans une certaine mesure, le trading quantitatif a été surestimé. En mettant de côté la partie du trading, le trading quantitatif consiste en fait à utiliser un ordinateur, des méthodes statistiques, des mathématiques et d'autres outils, à travers un système d'investissement scientifique, pour trouver un ensemble de signaux de trading positifs attendus. Ce système de signaux nous indique quand acheter et vendre.
En remontant à sa source, le premier à utiliser des méthodes quantitatives pour analyser les changements de données, et de découvrir la hausse et la baisse des prix du marché lois, pas l'origine des stocks des Hollandais, ni les Britanniques qui portent en avant la finance moderne, ni la symbiose avec le développement financier du pays américain, mais un Français.
Dès le 18ème siècle, le courtier français assistant Jules Regnault a proposé une théorie moderne des variations de prix des actions, suivie par le livre << Probability Computing and Stock Trading Philosophy>>, et a élaboré sur les hauts et les bas du marché qu'il a découvert. (Distribution normale):
Aujourd'hui, à l'ère d'Internet + big data + cloud computing + intelligence artificielle, le trading quantitatif s'est également développé rapidement. Une fois dans l'arrière-pays financier mondial, London Canary Wharf est depuis longtemps devenu un centre de distribution pour les entreprises informatiques. Les principales banques d'investissement du monde cultivent également leurs propres équipes quantitatives, essayant d'entrer dans la bataille financière des modèles mathématiques sont tout. Ces équipes informatiques qui développent des modèles de trading sont également appelées Quant Team. En termes d'échelle, les États-Unis, qui ont commencé plus tôt, ont déjà un grand nombre de puissants fonds de couverture quantitatifs.
• Vérification scientifique: Imaginez que lorsque vous avez un système de trading, si vous utilisez un trading simulé pour tester son efficacité, vous devrez peut-être payer un coût de temps énorme. Si vous effectuez le test directement sur le marché réel, vous risquez de perdre de l'argent réel. Cependant, la fonction de backtesting dans le trading quantitatif peut être utilisée pour vérifier le système de trading de manière scientifique à travers une grande quantité de données historiques. Ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, laissez les données parler, pas les gens.
• Objectif et précis: Dans le trading, notre véritable ennemi, c'est nous-mêmes. La gestion de la mentalité est plus facile à dire qu'à faire. La cupidité, la peur, la chance et d'autres faiblesses humaines se multiplieront sur le marché du trading. Le trading quantitatif peut nous aider à surmonter ces faiblesses et à prendre de meilleures décisions dans le trading.
• Rapidité et efficacité: les transactions subjectives, la vitesse de réaction des personnes ne peut pas être plus rapide que celle de l'ordinateur, et la force physique et l'énergie des personnes ne peuvent pas fonctionner 24 heures sur 24.
• Contrôle des risques: les transactions quantitatives peuvent non seulement extraire des règles historiques qui peuvent être répétées à l'avenir à partir de données historiques, mais ces lois historiques sont des stratégies pour gagner avec une plus grande probabilité.
L'ouverture d'une demi-heure peut souvent déterminer la tendance de la journée. La logique de cette stratégie est déterminée par une demi-heure après l'ouverture du marché, la météo du premier graphique de bougie de 30 minutes est une ligne positive ou une ligne négative, comme critère pour juger de la tendance de la journée. Si c'est une ligne positive, ouvrez une position pour acheter, si c'est une ligne négative, vice versa. fermez toutes les positions dans les quelques minutes avant la fermeture du marché.
La stratégie de canal de Donchian peut être appelée l'initiateur du trading intraday. La règle est: si le prix actuel est supérieur au prix le plus élevé du nombre précédent de lignes N K, acheter long; si le prix actuel est inférieur au prix le plus bas du nombre précédent de lignes N K, vendre court.
L'arbitrage intertemporel est le type le plus courant de négociation d'arbitrage. Il est basé sur la même variété de négociation et le prix de différents contrats de mois de livraison. S'il y a une grande différence de prix entre les deux prix, vous pouvez acheter et vendre des contrats à terme en même temps. Supposons que l'écart entre le contrat principal et le contrat sous-primaire est maintenu à environ -50 ~ 50 pendant une longue période. Si l'écart atteint 70 un certain jour, nous nous attendons à ce que l'écart revienne à 50 à un moment donné dans le futur.
Ci-dessus, nous avons brièvement présenté les concepts connexes du trading quantitatif à partir de la définition, du développement, des caractéristiques et de certaines stratégies de trading classiques pour le trading quantitatif.
La compréhension du trading quantitatif est un tremplin important sur la route vers Quant. Enfin, je vous souhaite à tous de vous enrichir sur le marché baissier et de réaliser l'augmentation cognitive le plus rapidement possible! Rappelez-vous, vous êtes à un seul marché haussier de la liberté financière ^_^
Communiqué de la section suivante Quelle est la différence entre le trading quantitatif et le trading traditionnel? Dans le trading réel, choisissez-vous le trading traditionnel ou le trading quantitatif?
Exercices après l'école