Tài nguyên đang được tải lên... tải...

Chiến lược giao dịch đơn giản và hệ thống cao cấp - cái nào tốt hơn?

Tác giả:FMZ~Lydia, Tạo: 2024-10-23 16:27:33, Cập nhật: 2024-10-24 13:40:12

Khi xây dựng một chiến lược giao dịch định lượng, có nên sử dụng một phương pháp tiên tiến hơn, hay nó là tốt hơn để bám vào những ý tưởng đơn giản?

Một câu hỏi lâu đời trong cộng đồng định lượng là liệu các nhà giao dịch hệ thống có nên bám vào các chiến lược định lượng đơn giản hay họ nên cố gắng thực hiện các phương pháp tiên tiến hơn.

Người ta thường nghĩ rằng các nhà giao dịch algorithm bán lẻ chỉ sử dụng các chiến lược đơn giản hơn, trong khi các quỹ đầu cơ định lượng sử dụng các phương pháp rất phức tạp và toán học phức tạp. Tuy nhiên, điều này đã thay đổi gần đây.

Các nhà giao dịch thuật toán bán lẻ bây giờ có thể thực hiện phân tích phức tạp với điện toán đám mây tương đối rẻ, các nhà cung cấp dữ liệu thay thế cung cấp bộ dữ liệu giá cả hợp lý và dễ sử dụng và khuôn khổ nghiên cứu nguồn mở.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về việc liệu các nhà phân tích định lượng bán lẻ có nên dành thời gian để thực hiện các chiến lược cao cấp này hay bám vào ý tưởng đơn giản hơn.

Ưu tiên của nhà đầu tư

Trước khi liệt kê một loạt các ưu điểm và nhược điểm của các chiến lược đơn giản và các chiến lược phức tạp, cần phải tổng quan về cách chúng ta sẽ đánh giá các ưu điểm tương đối của mỗi phương pháp.

Một trong những vấn đề quan trọng là mỗi nhà đầu tư đều có sở thích riêng của họ, do đó họ có một bộ hàm mục tiêu lưỡng lưỡng cho mục tiêu mà họ cố gắng đạt được thông qua giao dịch hệ thống.

Ví dụ, một nhà đầu tư có thể có một cơ sở vốn lớn, nhưng có thể cần phải thu được lợi nhuận giao dịch thường xuyên từ vốn đó.

Một nhà đầu tư khác có thể có một cơ sở vốn tương đối nhỏ và chỉ quan tâm đến việc tăng tổng tài sản. Sự biến động của đường cong lợi nhuận ròng tổng thể có thể ít đáng lo ngại hơn nếu có lợi nhuận lớn hơn.

Một số nhà giao dịch định lượng quan tâm nhiều hơn đến sự kích thích trí tuệ của việc phát triển các chiến lược giao dịch có hiệu quả. Họ có thể thực sự sẽ nhận được lợi nhuận tích cực như một tác dụng phụ tốt cho họ.

Rõ ràng, các nhà đầu tư có rất nhiều sở thích khác nhau. Những khía cạnh này giúp xây dựng một khuôn khổ thảo luận cho các nhà phân tích định lượng bán lẻ có thể đang quyết định liệu có nên sử dụng phương pháp cao cấp hơn hay không.

Các chiến lược đơn giản dễ dàng nghiên cứu và triển khai ra thị trường hơn. Chúng đòi hỏi ít dữ liệu và cơ sở hạ tầng phức tạp hơn.

Mặt khác, các chiến lược cao cấp có lợi hơn về trí tuệ và chúng thường có tỷ lệ Sharpe thuận lợi hơn. Điều đó có nghĩa là chúng cung cấp lợi nhuận dự kiến tốt hơn cho tỷ lệ biến động trên mỗi đơn vị.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét chi tiết về việc làm đơn giản hơn là phức tạp. Chúng ta sẽ ghi nhớ động cơ trên cùng với những ưu và nhược điểm khác.

Chiến lược giao dịch đơn giản

Liệu chiến lược giao dịch có được coi là đơn giản hay không sẽ phụ thuộc phần lớn vào nền tảng giáo dục và kỹ năng của nhà đầu tư. Những người có bằng tiến sĩ toán học ngẫu nhiên có thể định nghĩa đơn giản hay không hoàn toàn khác so với các nhà phân tích định lượng bán lẻ tự học.

Đối với mục đích của bài viết này, nếu chiến lược giao dịch được áp dụng cho các thị trường phát triển, trong các danh mục tài sản lớn, sử dụng các công cụ đơn giản với sự phức tạp về toán học hoặc thống kê cơ bản, chúng tôi sẽ xác định nó như là một chiến lược đơn giản.

Các ví dụ về các chiến lược này bao gồm các tín hiệu phân tích kỹ thuật, không có cấu trúc danh mục đầu tư rõ ràng hoặc các thành phần quản lý rủi ro, phù hợp với các thị trường có tính lỏng lẻo cao như chứng khoán Mỹ, ETF hoặc ngoại hối.

Những lợi ích của một chiến lược đơn giản hơn bao gồm:

  • Dữ liệu- Tất cả các chiến lược giao dịch hệ thống đều cần dữ liệu; các chiến lược đơn giản thường sử dụng dữ liệu giá/tháng giao dịch sẵn có của các công cụ giao dịch tốt trong các loại tài sản đã có sẵn; dữ liệu như vậy có chi phí rất thấp, thậm chí miễn phí; nó thường có khối lượng nhỏ và có thể được tải xuống trực tiếp từ nhiều nhà cung cấp thông qua API dễ sử dụng.
  • Nghiên cứu- Có rất nhiều môi trường kiểm tra lại để kiểm tra các chiến lược kiểu đánh giá chỉ số, từ các sản phẩm thương mại (như TradeStation hoặc MetaTrader 5) đến các thư viện nguồn mở (như QSTrader, Backtrader và Zipline) và thậm chí cả thư viện như Pandas. Các chiến lược đơn giản hơn thường có thể dễ dàng được thực hiện trong một trong những khuôn khổ này.
  • Chi phí giao dịch- Do các công cụ đơn giản được sử dụng trong các thị trường phát triển, lỏng lẻo, việc ước tính chi phí giao dịch tương đối dễ dàng. Điều này làm cho việc xác định chiến lược có khả năng lợi nhuận ngoài mẫu trở nên đơn giản hơn.
  • Cơ sở hạ tầng- Các chiến lược loại phân tích kỹ thuật được thực hiện tần suất thấp có thể được tự động hóa thông qua cơ sở hạ tầng tương đối đơn giản. Tùy thuộc vào mức độ độ ổn định cần thiết, các công việc cron có thể được thiết lập để tạo ra danh sách giao dịch cần thiết, đồng thời có thể được thực hiện theo cách thủ công.
  • Khả năng- Cũng như vậy, việc sử dụng các công cụ đơn giản trong thị trường có khả năng lỏng lẻo sẽ làm giảm vấn đề hạn chế dung lượng.

Tuy nhiên, việc sử dụng một chiến lược đơn giản hơn cũng có những nhược điểm:

  • Alpha- Phân tích kỹ thuật Các chiến lược tăng giá chỉ số tăng giá rất nổi tiếng và phổ biến trong thị trường tài chính. Hiện tại, vẫn chưa rõ liệu các chiến lược đơn giản nhất có giá trị hơn so với mua và giữ cơ bản hoặc sắp xếp tài sản chiến thuật dựa trên động lực. Đó là, các chiến lược có thể không tạo ra tăng giá alpha, nhưng lấy tăng giá beta từ thị trường hoặc các yếu tố rủi ro học thuật khác được biết đến.
  • Lợi nhuận- Do phương pháp này phổ biến, việc duy trì lợi nhuận ngoài mẫu có thể là một thách thức khi tính đến chi phí giao dịch thực tế. Đó là lý do tại sao chi phí giao dịch phải được ước tính hiệu quả nhất có thể trong bất kỳ đánh giá lại nào.
  • Kiểm tra thống kê- Mặc dù không phải là vấn đề về chiến lược giao dịch đơn giản, nhưng thường có rất ít hoặc không có phân tích thống kê vững chắc về các chiến lược đơn giản. Do đó, nhiều chiến lược như vậy cho thấy hiệu suất cao trong các đánh giá lại có thể chỉ là do quá phù hợp với dữ liệu trong mẫu.
  • Quyền tự do- Các chiến lược đơn giản được thực hiện theo cách thủ công có thể dẫn đến việc áp dụng các yếu tố quyền hạn tự do trong quá trình. Ví dụ, việc đưa vào giao dịch bị trì hoãn do thời gian mở cửa bận rộn của các con lợn, hoặc sử dụng các con lợn trực giác để lật đổ giao dịch. Điều này làm cho việc xác định hiệu suất thực sự của các chiến lược trở nên khó khăn.
  • Xây dựng danh mục đầu tư- Chiến lược đơn giản thường tránh sử dụng bất kỳ cấu trúc danh mục đầu tư hoặc kỹ thuật quản lý rủi ro vững chắc nào. Mặc dù thường sử dụng các biện pháp ngăn chặn lỗ, nhưng ít người sử dụng mục tiêu biến động, cân nhắc tỷ lệ biến động bằng ("cái gọi là tỷ lệ biến động bằng rủi ro") hoặc đa dạng hóa xuyên thị trường như một cơ chế tiềm năng để tăng lợi nhuận sau khi điều chỉnh rủi ro.
  • Lợi ích trí tuệ- Chiến lược đơn giản thường không sử dụng bất kỳ toán học phức tạp hoặc phân tích cao cấp nào. Nếu mục tiêu của nhà đầu tư là lợi nhuận trí tuệ, thì chiến lược đơn giản khó có thể đạt được mục tiêu này.

Có thể thấy rằng mặc dù các chiến lược giao dịch đơn giản hơn dễ dàng thực hiện, thử nghiệm và giao dịch hơn, sự đơn giản này có thể phải trả giá cho sự ổn định thống kê và khả năng lợi nhuận dài hạn.

Chiến lược giao dịch cao cấp

Chiến lược cấp cao bao gồm dựa trên kiểm tra giả định thống kê, kiến thức về lĩnh vực phân loại tài sản rộng, phương pháp xây dựng danh mục đầu tư nghiêm ngặt và chiến lược cho các loại tài sản hoặc công cụ có tính thanh khoản thấp, thích hợp, chẳng hạn như thị trường mới nổi, hàng hóa và phái sinh.

Các chiến lược này thường là lĩnh vực của các quỹ đầu tư định lượng tổ chức, nhưng do sự sẵn có của dữ liệu và sự phổ biến của các công cụ giả lập tốt hơn, các chiến lược này hiện đang trở nên phổ biến hơn trong giao dịch định lượng bán lẻ.

Những lợi ích của chiến lược phức tạp bao gồm:

  • Sự liên quan- Theo thiết kế, các chiến lược cao cấp thường ít liên quan đến thiết kế với thị trường tổng thể và bất kỳ danh mục đầu tư hiện có nào được tạo thành bởi các chiến lược giao dịch khác. Điều này thường dẫn đến tỷ lệ Sharp của danh mục đầu tư tổng thể cao hơn.
  • Lợi nhuận- Với kiến thức về lĩnh vực tiên tiến, chi phí giao dịch có thể được ước tính hợp lý. Điều này có nghĩa là thường dễ dàng xác định liệu chiến lược có thể có lợi ngoài mẫu. Do đó, nhiều ý tưởng kiểm tra lại không có lợi có thể bị từ chối trước thời gian thử nghiệm thực tế.
  • Kiểm tra thống kê- Phân tích thống kê chiến lược giao dịch nghiêm ngặt thường đi kèm với các phương pháp cao cấp hơn. Điều này có nghĩa là phân tích thống kê thường đi kèm với các phương pháp tiên tiến hơn. Điều này có nghĩa là các chiến lược được triển khai hoạt động kém hơn bên ngoài mẫu so với các chiến lược đơn giản có thể quá phù hợp trong mẫu.
  • Alpha- Do sử dụng các công cụ thích hợp trong các thị trường chưa phát triển, các chiến lược như vậy có tiềm năng phát triển alpha lớn hơn.
  • Xây dựng danh mục đầu tư- Cấu trúc danh mục đầu tư và quản lý rủi ro được bổ sung với các phương pháp tiên tiến hơn. Điều này giúp cho mục tiêu của nhà đầu tư phù hợp với hiệu suất chiến lược.
  • Lợi ích trí tuệ- Chiến lược cao cấp đòi hỏi phân tích phức tạp hơn, kiến thức toán học thành thạo hơn và phát triển phần mềm rộng hơn. Đối với một số nhà đầu tư nghiệp dư, điều này giống như một mục tiêu hơn là tạo ra sự giàu có. Do đó, họ thường bị thu hút bởi các phương pháp giao dịch có hệ thống phức tạp hơn.

Các chiến lược cao cấp cũng có một số nhược điểm như các chiến lược đơn giản:

  • Sự phức tạp toán học- Một số phương pháp giao dịch hệ thống cao cấp hơn thường đòi hỏi một nền tảng phân tích thống kê, phân tích chuỗi thời gian, phép tính ngẫu nhiên hoặc học máy. Mặc dù những kiến thức này có thể tự học, nhưng việc có được kiến thức liên quan dễ dàng hơn thông qua bằng cấp, MFE và / hoặc tiến sĩ.
  • Kiến thức chuyên môn- Ngay cả với nhiều bằng cấp sau đại học, bạn vẫn cần có kiến thức về lĩnh vực hợp lý về các loại tài sản hoặc loại công cụ có lợi để có thể liên tục tạo ra alpha từ bất kỳ công nghệ giao dịch hệ thống tiên tiến nào. Những chuyên môn này thường được thu được thông qua nhiều năm kinh nghiệm làm việc, làm việc tại một ngân hàng hoặc quỹ cụ thể.
  • Dữ liệu- Thông thường, chi phí dữ liệu thay đổi theo tần suất lấy mẫu, phạm vi, độ dài lịch sử, chất lượng dữ liệu và đặc thù của loại tài sản/công cụ. Chiến lược cao cấp dựa vào thị trường thích hợp để tạo ra alpha. Do đó, dữ liệu có thể rất tốn kém.
  • Nghiên cứu- Nếu chiến lược được sử dụng để giao dịch các công cụ phức tạp hơn, thì cần một môi trường lặp lại chuyên dụng. Thông thường điều này có nghĩa là phát triển mã hoàn toàn tùy chỉnh từ đầu. Đây là một khoản đầu tư thời gian lớn. Nó cũng đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật phần mềm rộng rãi để tránh giới thiệu lỗi.
  • Cơ sở hạ tầng- Ngay cả khi đã xây dựng một khuôn khổ kiểm tra mạnh mẽ để nghiên cứu chiến lược cao cấp, cũng cần một cơ sở hạ tầng phức tạp để giao dịch. Nó có thể cần tự động hóa hoàn toàn. Cần triển khai, kiểm tra và giám sát phức tạp.
  • Khả năng- Một số phương pháp chiến lược cao cấp có hiệu quả cao hơn vì chúng bị hạn chế về dung lượng. Các quỹ lớn không thể giao dịch các phương pháp này vì đầu tư thời gian không xứng đáng với lợi nhuận tuyệt đối mà chúng có thể tạo ra. Điều này có nghĩa là có giới hạn về số vốn có thể áp dụng cho phương pháp cao cấp.

Có thể thấy, mặc dù các chiến lược giao dịch tiên tiến cung cấp nhiều cơ hội alpha hơn và lợi nhuận tiềm năng cao hơn, nhưng điều này đòi hỏi kiến thức toán học phức tạp hơn, chuyên môn cần thiết và cơ sở hạ tầng giao dịch tự động phức tạp hơn.

Tóm lại

Nói chung, rõ ràng là các chiến lược giao dịch đơn giản có thể được đưa ra thị trường nhanh hơn; chúng đòi hỏi ít chuyên môn hơn nhiều và có thể được thực hiện theo cách thủ công ngay cả khi tín hiệu được tạo tự động; tuy nhiên, chúng có nhiều khả năng phù hợp và lợi nhuận thấp hơn so với các phương pháp cao cấp.

Các chiến lược phức tạp cung cấp alpha alpha không liên quan, lợi nhuận hợp lý và lợi nhuận trí tuệ. Tuy nhiên, điều này phải trả giá cho chi phí dữ liệu cao hơn, nhiều thời gian hơn để phát triển cơ sở hạ tầng nghiên cứu và giao dịch và đòi hỏi một nền tảng giáo dục sâu hơn.

Đọc thêm:https://www.quantstart.com/articles/simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies-which-is-better/


Thêm nữa