Quantitative options strategies

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém 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 esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões de negociação. Vantagens e Desvantagens da Negociação Quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima 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 com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual foram desenvolvidos, mas falham em última instância quando as condições de mercado mudam. Estratégias Quantitativas - São para Você As estratégias de investimento quantitativas evoluíram em ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos , Mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles são normalmente executados por equipes altamente educadas e usar modelos proprietários para aumentar sua capacidade de bater o mercado. Há mesmo off-the-shelf programas que são plug-and-play para aqueles que procuram simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testado, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se esgotam, estratégias quanti está sujeita aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A história Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de carteiras com base na teoria da carteira moderna. O uso de finanças e cálculos quantitativos levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a Black-Scholes fórmula de precificação opção, que não só ajuda os investidores preço opções e desenvolver estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso retorna. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos lá fora como quants que desenvolvê-los, e todos afirmam ser o melhor. Um dos pontos de venda mais vantajosos é que o modelo, e, em última instância, o computador, faz a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa pode experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias de Quant são agora aceitas na comunidade de investimento e geridas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles normalmente vão pelo nome alfa geradores. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como em O Mágico de Oz, alguém está por trás da cortina de condução do processo. Como com qualquer modelo, seu somente tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back offices. Mas como os modelos de quant tornou-se mais comum, o back office está se movendo para a frente do escritório. Benefícios de estratégias Quant Enquanto a taxa de sucesso global é discutível, a razão de algumas estratégias quant trabalho é que eles são baseados em disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem ser baseados em tão poucas como algumas relações como P / E. Dívida para capital próprio e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem sucedidas podem pegar em tendências em seus estágios iniciais como os computadores constantemente executar cenários para localizar ineficiências antes que outros fazem. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de grau como 1-5 ou A-F dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Quant modelos também abrem variações de estratégias como longo, curto e longo / curto. Fundos quantos bem sucedidos mantêm um olho afiado no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant funcionam normalmente em uma base de custo mais baixo porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de estratégias Quant Há razões por que tantos investidores não abraçar totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, apenas como muitos parecem ser malsucedido. Infelizmente para a reputação dos quants, quando falham, falham grande. Long-Term Capital Management foi um dos mais famosos fundos de hedge, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas premiados com o Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante os anos 90, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorar as ineficiências, mas usando o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluem a possibilidade de que o governo russo poderia inadimplência em parte de sua própria dívida. Esse evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada pelo caos causado pela alavancagem. A LTCM estava tão envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiou LTCM para evitar quaisquer danos adicionais. Esta é uma das razões pelas quais os fundos podem fracassar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe forte quant será constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro cada vez. Quant fundos também podem se tornar oprimido quando a economia e os mercados estão experimentando maior do que a volatilidade média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Quant fundos também podem representar um perigo quando eles são comercializados como à prova de urso ou são baseados em estratégias de curto. Prevendo recessões. Usando derivados e alavancagem de combinação pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem a notícia. Bottom Line As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas negras de back office para ferramentas de investimento mainstream. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes nos negócios e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos têm incluído todas as entradas direita e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quant são rigorosamente testados até que funcionam, a sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o estilo de estilo de investimento tem seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Ser coerente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia para tratar as estratégias de quant como um estilo de investimento e combiná-lo com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada. quantitativo negociação jogo teoria tomada de negociação SIGs operações se estendem através de mercados na América do Norte, Europa e Ásia, onde nós comércio essencialmente todos Produtos financeiros cotados e classes de ativos. A experiência da SIG em negociação, combinada com pesquisa quantitativa, tecnologia inovadora e pesquisa fundamental, nos posiciona como líderes no mercado global. Derivativos A SIG é reconhecida globalmente como um participante líder no mercado de derivativos, com experiência comprovada em preço de opções, dinâmica de negociação, estrutura de mercado e gerenciamento de risco. Comprometemos capital e fornecemos liquidez em quase todos os mercados de opções cotadas na bolsa, incluindo mercados de commodities, energia, equity, Exchange Traded Fund (ETF), índice e futuros. Nossos traders, quants e desenvolvedores trabalham como equipes para desenvolver estratégias de negociação algorítmica que nos dão uma vantagem competitiva. Commodities 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 principal na eletricidade, gás natural, clima e opções de energia. Uma compreensão fundamental forte da previsão do tempo e das características da oferta e demanda nos dá uma vantagem competitiva no mercado. Equities A SIG é um participante ativo nos mercados de ações e ETF em todo o mundo. Negociamos ações individuais através do uso de nossas estratégias de negociação algorítmicas proprietárias e fornecemos ampla cobertura de todos os principais ETFs. Bonds SIG mantém uma carteira diversificada de produtos de renda fixa ativamente negociados, incluindo obrigações corporativas e convertíveis, credit default swaps e ETFs de renda fixa. Essas operações são associadas a outras hedges de taxa de juros para manter uma carteira de baixo risco que capta as ineficiências do mercado. Foreign Exchange Como participante de mercado nos mercados de câmbio, a SIG negocia ativamente opções sobre spot, futuros e ETFs.