Estratégia quantitativa de negociação pdf

Negociação Quantitativa.
O que é 'negociação quantitativa'
A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho 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.
QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"
As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.
Compreender Negociação Quantitativa.
Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.
Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.
A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva ao coletar e analisar dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados históricos do clima (backtesting), e 90 de 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 comerciais.
Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.
O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.
Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.
A negociação quantitativa 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 as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.
Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.
O comércio algorítmico é geralmente percebido como uma área complexa para os iniciantes aprenderem. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desanimador para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são fáceis de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.
A beleza da negociação algorítmica é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras oferecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam certas ressalvas associadas a esses sistemas, elas fornecem um ambiente para promover um nível profundo de entendimento, sem absolutamente nenhum risco de capital.
Uma pergunta comum que recebo dos leitores da QuantStart é "Como faço para começar no comércio quantitativo?". Eu já escrevi um guia para iniciantes sobre negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar cobrir a diversidade do assunto. Assim, decidi recomendar meus livros de negociação de quantia de nível de entrada favoritos neste artigo.
A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Eu descobri que é muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que o básico seja coberto e entendido. Os melhores livros que encontrei para esse fim são os seguintes:
1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros financeiros favoritos. O Dr. Chan oferece uma excelente visão geral do processo de criação de um sistema de negociação quantitativo "de varejo", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora haja muitos detalhes que são ignorados (principalmente por questão de brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona o comércio algorítmico. Ele discute geração alfa ("o modelo comercial"), gerenciamento de risco, sistemas automatizados de execução e certas estratégias (particularmente momentum e reversão à média). Este livro é o lugar para começar. 2) Inside the Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, Dr. Narang explica em detalhes como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está pensando em investir em tal "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante de varejo, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um "bom" sistema de negociação de quantum deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de risco são delineados, com idéias sobre onde procurar mais informações. Muitos comerciantes de algo de varejo poderiam fazer bem para pegar isso e ver como os 'profissionais' realizam sua negociação. 3) Negociação Algorítmica & amp; DMA por Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução usados ​​por bancos e corretores para executar transações eficientes. Eu estou usando o termo para cobrir não apenas os aspectos de negociação, mas também de negociação quantitativa ou sistemática. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que não tem utilidade para o quant varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como as trocas funcionam e a "microestrutura de mercado" pode ajudar imensamente a lucratividade das estratégias de varejo. Apesar de ser um tomo pesado, vale a pena pegar.
Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia de negociação. Isso é geralmente conhecido como o componente de modelo alfa de um sistema de negociação. As estratégias são fáceis de encontrar nos dias de hoje, no entanto, o verdadeiro valor vem em determinar seus próprios parâmetros de negociação através de extensa pesquisa e backtesting. Os seguintes livros discutem certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:
4) Algorithmic Trading por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele escapou ao momentum, à reversão à média e a certas estratégias de alta frequência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes significativos da implementação, embora com mais complexidade matemática do que na primeira (por exemplo, filtros de Kalman, estacionariedade / cointegração, CADF, etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o comportamento mais recente do mercado, já que o primeiro livro foi escrito há alguns anos. 5) Negociação e Trocas por Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente acho que é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação de quant. A microestrutura de mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem na carteira de pedidos. Está intimamente relacionado a como funcionam as trocas e o que realmente acontece quando uma negociação é feita. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas mais sobre coisas para estar ciente ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais do espaço financeiro financeiro consideram isso um excelente livro e também o recomendo.
Nesta fase, como um comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e seu profundo relacionamento com os custos de transação), bem como gerenciamento de risco e portfólio. Eu dicarei livros para esses tópicos em artigos posteriores.
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Estratégia de negociação quantitativa pdf
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Encontrando Alfa em 2018.
Dado o atual ambiente macroeconômico, onde os investidores devem focar sua busca por fontes de alfa no próximo ano? Ao perguntar a economistas ou gestores de investimento suficientes, você encontrará tantas opiniões diferentes sobre o assunto quanto se preocuparia, sem dúvida muitas delas conflitantes. Estes são alguns pensamentos sobre o assunto da minha perspectiva, como um quantitativo & # 8230;
Negociando Bitcoin.
Na Systematic Strategies, desenvolvemos uma nova e brilhante estratégia de investimento. Nós chamamos isso de comprar Bitcoin. Funciona assim: você pega um pouco do seu fiat e usa-o para comprar Bitcoin. Então, uma semana ou duas depois, você faz a mesma coisa novamente. Até agora, a estratégia está em torno de 400% no acumulado do ano. & # 8230;
Negociação de Futuros Sistemáticos.
Em sua negociação proprietária, o foco principal da Systematic Strategies é em estratégias de capital e volatilidade, tanto de baixa quanto de alta frequência. Nos futuros, a ênfase está na negociação de alta frequência, embora também tenhamos uma ou duas estratégias de baixa frequência com maior capacidade, como o Futures WealthBuilder. A versão do WealthBuilder em execução no Collective & # 8230;
Analisando o conjunto de dados FDIC.
Um processo Winer.
Sem dúvida, muitos de vocês, leitores atentos, terão detectado um erro de ortografia, pensando que eu pretendia me referir a um deles: Mas, na verdade, eu realmente tinha em mente algo mais assim: Estamos seguindo um exemplo dos últimos publicado Mathematica Beyond Mathematics por Jose Sanchez Leon, um texto atualizado que & # 8230;
A história de uma estratégia de HFT.
Cópulas de Correlação.
Continuando um post anterior, no qual modelamos a relação nos níveis do Índice VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e Ano 2, voltamos nossa atenção para as mudanças de modelagem no índice VIX. Caso você tenha perdido, o post pode ser encontrado aqui: Cointegração de Correlação Vimos anteriormente que & # 8230;
Uma estratégia de equidade tática.
Criamos uma estratégia de patrimônio a longo prazo que visa superar o benchmark de retorno total do S & amp; P 500 usando algoritmos de alocação táticos para investir em ETFs de capital. Um dos principais objetivos da estratégia é proteger os investidores & # 8217; capital durante os períodos de estresse severo do mercado, como nas desacelerações de 2000 e 2008 & # 8230;.
Cointegração de Correlação.
Em um post anterior, procurei maneiras de modelar a relação entre o Índice CBOE VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e do Ano 2: Modelando Volatilidade e Correlação Perguntou-me se os índices VIX e de correlação poderiam ser cointegrados. Vamos começar observando o padrão de & # 8230;

S T R E E T E D E L A L S.
Tipos de estratégias de negociação Quantitative Hedge Fund.
Os Quant Hedge Funds vêm em todas as formas e tamanhos - desde pequenas empresas com empregados na adolescência, até fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maior não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; em vez disso, a equipe do Hedge Fund provavelmente é uma função do número de estratégias que emprega. Os Hedge Funds Quant podem se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund estivesse envolvido em uma estratégia de longo prazo de picking individual de ações sem proteção. Muitos CTAs ou “Consultores de Negociação de Commodities” também seriam considerados Quant Hedge Funds, dado seu papel na compra ou venda de contratos futuros, opções sobre futuros ou contratos de forex fora da bolsa de varejo (ou aconselhamento a outros para negociar nessas commodities).
A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre os diferentes tipos de estratégias de investimento no Hedge Funds; É importante notar que versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento do Hedge Fund podem ser construídas:
Negociação Relativa de Valor vs. Negociação Direcional.
A maioria das abordagens de investimento / investimento do Quantitative Hedge Fund se enquadra em uma de duas categorias: aquelas que usam estratégias de Relative Value e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.
As estratégias de Relative Value tentam capitalizar sobre relacionamentos de preços previsíveis (geralmente relacionamentos de "reversão") entre vários ativos (por exemplo, a relação entre rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo versus títulos de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo ou o relacionamento volatilidade em dois contratos de opções diferentes). Enquanto isso, as estratégias direcionais geralmente baseiam-se em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo para um título ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostar que os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA aumentam ou que implicavam volatilidade declínio).
Estratégias Relativas de Valor.
Exemplos comuns de estratégias de Relative Value incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados:
Títulos públicos de dois países diferentes Títulos do governo de dois tamanhos diferentes até o vencimento Títulos corporativos versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos Índices acionários versus preços de títulos de um emissor de títulos corporativos ) se espalha.
A lista de potenciais estratégias de Valor Relativo é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para estar ciente, no entanto:
Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão à média dos valores de cestas de ativos similares com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Stat Arb," trading, é conhecida como negociação de Equity Market Neutral. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma cesta "longa" e uma cesta "curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas saiam do fundo com exposição líquida zero a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também pode envolver a negociação de um índice contra um ETF similar, ou um índice versus ações de uma única empresa. Arbitragem conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e, simultaneamente, venda das mesmas ações ordinárias da empresa, com a ideia de que, caso as ações de uma determinada empresa caiam, o lucro da posição vendida mais que compense qualquer perda no posição de obrigações convertíveis, dado o valor das obrigações convertíveis como instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de subida das acções ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão das suas obrigações convertíveis em acções, vendendo essas acções no mercado. valor por uma quantia que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de Renda Fixa: negociar títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias percebidas de taxa de juros relativa. As posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, em que se vende (compra) títulos do Tesouro e compra ( vende) uma quantia correspondente da obrigação potencial de entrega. Aqui, está-se tendo uma visão sobre a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato ajustado futuro (preço futuro - fator de conversão) e negociando os pares de ativos em conformidade.
Estratégias direcionais.
As estratégias de negociação direcional, por sua vez, baseiam-se tipicamente em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo por um preço de segurança. O comércio direcional muitas vezes incorpora algum aspecto da Análise Técnica ou do gráfico. de preços através do estudo de dados de mercado anteriores de preço e volume. O “direcionamento” negociado pode ser aquele de um ativo em si (momentum nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o mercado. próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).
A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a base única para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge. estratégia; Os Quante Hedge Funds empregam muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preço e volume. Em outras palavras, os Fundos Quantitativos de Hedge que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a Análise Técnica geral.
Isto não é sugerir que os comerciantes do dia podem não ser capazes de lucrar com a Análise Técnica - ao contrário, muitas estratégias de negociação baseadas no momento podem ser lucrativas. Assim, para os propósitos deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas as estratégias baseadas na Análise Técnica.
Outras estratégias quantitativas.
Outras abordagens quantitativas de negociação que não são facilmente categorizadas como estratégias de valor relativo ou estratégias direcionais incluem:
High-Frequency Trading, onde os investidores tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitos negócios ao longo do dia. As estratégias de volatilidade gerenciada usam futuros e contratos futuros para focar em gerar retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo o número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das bolsas de valores, títulos e outros mercados mudam. As Estratégias de Volatilidade Gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. O que é um fundo de hedge quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

Negociação Quantitativa.
Investimento quantitativo e idéias de negociação, pesquisa e análise.
Sexta-feira, 02 de fevereiro de 2018.
Fluxo de ordens de FX como um preditor.
Quinta-feira, 04 de janeiro de 2018.
Um novo impulsionador de capital: Arbitragem Esportiva.
Por Stephen Hope.
Sexta-feira, 17 de novembro de 2017.
Otimizando estratégias de negociação sem overfitting.
podemos simular quantas séries de preços (todas seguindo o mesmo processo ARMA) que desejamos. Isso significa que podemos simular quantos negócios quisermos e obter parâmetros de negociação ideais com a maior precisão que desejarmos. Isso é quase tão bom quanto uma solução analítica. (Veja fluxograma abaixo que ilustra este procedimento - clique para ampliar.)
Curiosamente, o modo do K ótimo é 0 para qualquer mês. Isso certamente contribui para uma estratégia de negociação simples: basta comprar sempre que o retorno de log esperado for positivo e vice-versa para curtos. O CAGR é de cerca de 4,5%, assumindo custos de transação zero e execuções de preço intermediário. Aqui está a curva de retornos cumulativos:
Sobre os autores: Ernest Chan é o membro administrativo da QTS Capital Management, LLC. Ray Ng é um estrategista quantitativo na QTS. Ele recebeu seu Ph. D. na física teórica da matéria condensada da Universidade McMaster.
Próximos Workshops pelo Dr. Ernie Chan.
Estarei moderando este workshop on-line para Nick Kirk, um comerciante especializado em criptomoedas e gerente de fundos, que ministrou este curso amplamente aclamado aqui e na CQF em Londres.
Este curso on-line se concentra em backtesting intraday e estratégias de opções de portfólio. Nenhuma teoria de preços de opções incômodas será discutida, já que a ênfase está na negociação de arbitragem.
Quinta-feira, 7 de setembro de 2017.
StockTwits Sentiment Analysis.
Por Colton Smith.
Esta postagem do blog irá comparar o uso de apenas os tweets rotulados versus o uso de todos os tweets com PNL. Para começar, fiz algumas análises básicas de dados para entender melhor a natureza dos dados. Na Figura 2 abaixo, o número de tweets rotulados por hora é mostrado. Como esperado, há picos em torno do mercado aberto e próximo.
O sentimento geral do mercado pode ser estimado agregando-se o número de tweets rotulados de alta e baixa a cada dia. Com base na literatura anterior, esperava um viés de alta significativo. Isto é confirmado na Figura 3 abaixo, com a média de percetagem média de tweets de alta sendo 79%.
Ao escrever um tweet de StockTwits, os usuários podem marcar vários símbolos, portanto, é possível que o rótulo do sentimento possa se aplicar a mais de um símbolo. Marcar mais de um símbolo provavelmente indicaria um sentimento menos específico e um potencial preditivo, então eu esperava descobrir que a maioria dos tweets só marca um único símbolo. Olhando para a Figura 4 abaixo, mais de 90% dos tweets marcam um único símbolo e uma pequena porcentagem de tag 5+.
O período de tempo dos dados utilizados na minha análise é de 2012-11-01 a 2016-12-31. Na Figura 5 abaixo, os principais símbolos, indústrias e setores por total de contagem de tweets rotulados são mostrados. De longe, os mais twittados sobre as indústrias eram a biotecnologia e os ETFs. Isso faz sentido por causa da volatilidade dessas indústrias, o que, com sorte, significa que elas seriam as melhores para negociar com base nos dados de sentimento da mídia social.
Agora eu precisava determinar como eu criaria a pontuação de sentimento para abranger melhor o potencial preditivo dos dados. Embora existam obstáculos à negociação de uma estratégia aberta para fechar, incluindo quedas, liquidez e custos de transação, analisando quão bem a pontuação de sentimento imediatamente antes do mercado abrir prevê retornos abertos para fechar é uma valiosa verificação de sanidade para ver se seria útil em um maior modelo de fator. A pontuação do sentimento para cada dia foi calculada usando os tweets do dia anterior de mercado "abertos até o dia atual":
250 ações, seu desempenho pode ser visto na Figura 6 abaixo (clique no gráfico para ampliar).
Os limiares foram escolhidos a dedo para mostrar o potencial de um Índice de Sharpe de 2,11, mas os resultados variam dependendo dos limiares usados. Esta sensibilidade é provavelmente devido à falta de volume do tweet na maioria dos símbolos. Além disso, os limiares longos e curtos não são iguais na tentativa de manter um número praticamente igual de ações em cada perna. A cesta neutra contém todos os estoques do universo que não possuem um S-Score extremo o suficiente para gerar um sinal longo ou curto. Usando os mesmos limites acima, o teste foi executado em um universo de liquidez que é definido como o quartil superior de estoques de 50 dias de volume médio em dólar. Como visto na Figura 7 abaixo, o Sharpe cai para um 1,24, mas ainda é muito encorajador.
A sensibilidade desses resultados precisa ser inspecionada ainda mais por meio da análise em conjuntos separados de trem e teste, mas fiquei muito satisfeito com os retornos que poderiam ser gerados a partir dos dados de StockTwits apenas rotulados.
O poder preditivo está lá, já que o longo-curto possui um impressionante índice de 4,5 Sharpe. Devido a ter mais dados, os resultados são muito menos sensíveis à construção de carteira longa-curta. Para evitar a alta rotatividade de uma estratégia open-to-close, temos explorado possíveis estratégias de longo prazo. A Equipe de Pesquisas Quantitativas do Deutsche Bank divulgou recentemente um artigo sobre estratégias que usam exclusivamente nossos dados de SMA, o que inclui uma estratégia de longo prazo. Além disso, recentemente desenvolvi uma forte estratégia de reequilíbrio semanal que tenta capturar o momento do sentimento semanal.

estratégias de negociação quantitativa.
Estratégias Quantitativas de Negociação.
Autor de: Lars Kestner.
Editora: McGraw Hill Professional.
Formato disponível: PDF, ePub, Mobi.
Download total: 805.
Tamanho do arquivo: 44,8 Mb.
Descrição: Aproveitando o poder das técnicas quantitativas para criar um programa de negociação vencedora A Lars Kestner Quantitative Trading Strategies leva os leitores através das fases de desenvolvimento e avaliação das estratégias de negociação técnicas mais populares e comprovadas pelo mercado. Quantificando cada decisão subjetiva no processo de negociação, este livro analítico avalia o trabalho de "quants" bem conhecidos de John Henry para Monroe Trout e introduz 12 estratégias de negociação totalmente novas. Ele desmascara vários equívocos populares e certamente causará ondas - e mudará a mentalidade - no mundo da análise técnica e do comércio.
Uma análise empírica de estratégias de negociação quantitativa.
Autor de: Masaharu Aiuchi.
Formato disponível: PDF, ePub, Mobi.
Download total: 622.
Tamanho do arquivo: 54,5 Mb.
Descrição: Juntamente com o crescente poder de computação, a crescente disponibilidade de vários fluxos de dados, a introdução das trocas eletrônicas, a diminuição dos custos comerciais e a competição de aquecimento na indústria de investimentos financeiros, as estratégias quantitativas de negociação ou as regras quantitativas de comércio vêm evoluindo rapidamente em algumas décadas . Eles desafiam a Hipótese dos Mercados Eficientes ao tentar prever as movimentações futuras de preços dos ativos de risco a partir das informações históricas de mercado, de maneira algorítmica ou estatisticamente. Eles tentam encontrar alguns padrões ou tendências dos dados históricos e usá-los para superar o benchmark do mercado. Nesta pesquisa, eu introduzo várias estratégias quantitativas de negociação e investigo suas performances empiricamente, ou seja, executando backtestes assumindo que o índice de ações S & P 500 é um ativo de risco para o comércio. As estratégias utilizam os dados históricos do próprio índice de ações, o movimento do volume de negócios, o movimento da taxa livre de risco e o movimento implícito de volatilidade para gerar sinais de negociação de compra ou venda. Então, tento articular e decompor a fonte de sucessos de algumas estratégias nos back-tests em vários fatores, como padrões de tendência ou relações entre variáveis ​​de informações de mercado de maneira intuitiva. Algumas estratégias registraram desempenhos mais altos do que o benchmark nos back-tests, no entanto, ainda é um problema como podemos distinguir as estratégias vencedoras antecipadamente das perdedoras no início do nosso horizonte de investimento. Considera-se que a discrição humana, tal como a visão macro na tendência do mercado futuro, ainda desempenha um papel importante para que o comércio quantitativo seja bem sucedido a longo prazo.
Análise Quantitativa Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
Autor de: Yi Tang.
Editora: World Scientific.
Formato disponível: PDF, ePub, Mobi.
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Tamanho do arquivo: 41,5 Mb.
Descrição: Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são da própria pesquisa e prática dos autores. Ele é escrito do ponto de vista de engenheiros financeiros ou profissionais, e, como tal, coloca mais ênfase nas aplicações práticas da matemática financeira no mercado real do que a própria matemática com condições técnicas precisas (e tediosas). Ele tenta combinar idéias econômicas com matemática e modelagem, de modo a ajudar o leitor a desenvolver intuições. Entre as modelagens e as técnicas numéricas apresentadas estão as aplicações práticas das teorias do martingale, como a reamostragem e a interpolação de martingale model factory e martingale. Além disso, o livro aborda as estratégias de modelagem, precificação e arbitragem de risco de contraparte na perspectiva de uma funcionalidade de front office e um centro de receita (e não apenas uma funcionalidade de gerenciamento de risco), que são desenvolvimentos relativamente recentes e de importância crescente. Ele também discute várias estratégias de estruturação de negociação e aborda alguns produtos híbridos de crédito / IR / FX populares, como PRDC, TARN, Snowballs, Snowbears, CCDS e extintores de crédito. Embora o escopo principal deste livro seja o mercado de renda fixa (com foco adicional no mercado de taxas de juros), muitas das metodologias apresentadas também se aplicam a outros mercados financeiros, como os mercados de crédito, patrimônio, câmbio e commodities. Conteúdos: Teoria e Aplicações da Modelagem de Derivativos: Introdução ao Risco de Crédito da ContraparteMarketing Preço de Arbitragem em Mercado RealEstrutura e Extensões de Black-ScholesRamodelação e Interpolação de MardingaleIntrodução à Modelagem de Termo de Taxa de JurosO Modelo Saúde-Jarrow-MortonO Modelo de Mercado de Taxa de JurosFreqüência e Precificação de RiscoMercado de Taxa de juros Fundamentos e Estratégias Proprietárias de Negociação: Produtos Simples de Taxa de Juros Modelagem de Curvas de JurosModelo de Risco de Fatores Dois O Santo Graal - Arbitragem de taxa de juros de dois fatores Modelo de Decomposição em RendaInflamação Modelo de Instrumentos VinculadosTaxa de juros Estratégias de Negociação proprietárias Leitor: Leitores avançados que trabalham ou estão interessados ​​no mercado de renda fixa. Palavras-chave: CVA; Ajuste de Avaliação de Crédito; Crédito de Contraparte; Modelo BGM; Modelo HJM; Modelo RS; Martingale; Modelagem de Derivativos; Reamoplastia de Martingale; Spline Exponencial Ortogonal; Stat Arb; Árvore Espessa não Explosiva; NBT; PRDC; TARN; Snowball; Snowbear; CCDS ; Extinguisher de créditoReviews: “Este estado da arte texto enfatiza vários tópicos contemporâneos em derivados de renda fixa do ponto de vista do praticante. A combinação da tecnologia martingale com o conhecimento prático especializado do autor contribui enormemente para o sucesso do livro. Para aqueles que desejam relatórios diretos das trincheiras, este livro é imprescindível. ”Peter Carr, PhD Diretor do Mestrado em Matemática Financeira do Programa Courant Institute, NYU“ É bastante óbvio que os autores têm experiência prática significativa em análises quantitativas sofisticadas. e modelagem de derivativos. Esse foco no mundo real resultou em um texto que não apenas fornece apresentações claras sobre modelagem, precificação e produtos de derivativos de hedging, mas também fornece material mais avançado que geralmente é encontrado apenas em publicações de pesquisa. Este livro tem idéias inovadoras, aplicativos de última geração e contém uma riqueza de informações valiosas que interessarão a acadêmicos, aplicaram modeladores de derivativos quantitativos e comerciantes. ”Peter Ritchken Kenneth Walter Haber Professor Departamento de Bancos e Finanças, Weatherhead School of Management, Case Western Reserve University “Escrito por dois produtores experientes, Quants, este livro contém uma variedade de métodos práticos e insights úteis que foram experimentados e testados. Ao abordar novas tarefas, a maioria dos Quants se preocupa com as melhores práticas. Junto com artigos publicados especializados, etc, este livro é uma obrigação para ajudar a calibrar o julgamento. Atualmente, uma dúzia de livros seletos de matemática que devem estar na prateleira! ”Alan Brace Universidade de Tecnologia Escola de Finanças e Economia de Sydney Principais características: Abrange vários modelos avançados de taxa de juros, como o framework HJM, modelos Markovian HJM ( modelo multi-fator RS em particular), e modelos BGM, bem como modelos de precificação de crédito de contraparte. Também aborda alguns modelos de crédito, como o modelo Copula, o modelo fatorial e o modelo de mercado arriscado para spread de crédito. Endereçamos várias aplicações práticas de modelagem, como modelagem de arbitragem de martingale em situações reais de mercado (como usar o interesse livre de risco correto). taxa de juros, paridade de compra, derivativos padrão e hedge na presença de volatilidade e sorriso, bem como breves discussões sobre calibração de modelo secundário para lidar com as variáveis ​​não-negociáveis, modelos de precificação e modelos de hedging) Algoritmos numéricos para a implementação do modelo, como interpolação e reamostragem de martingale para aplicação de relações discretas de martingale in situ em procedimentos numéricos, modelagem do desvio de volatilidade e uma técnica de árvore espessa não-explodindo (NBT) para a resolução eficiente de modelos não-markovianos, como modelo de mercado BGM multifatorial, sob a estrutura de indução retroativaIntroduz os fundamentos da taxa de juros mercado, incluindo várias modelagens de curva de juros, como o bem conhecido modelo Orthogonal Exponential Spline (OES), bem como estratégias de negociação proprietárias, stat arbitr em particular.
Negociação Quantitativa.
Autor de: Ernie Chan.
Editora: John Wiley & Sons.
Formato disponível: PDF, ePub, Mobi.
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Descrição: Embora os traders institucionais continuem a implementar negociações quantitativas (ou algorítmicas), muitos traders independentes se perguntaram se ainda podem desafiar profissionais poderosos do setor em seu próprio jogo? A resposta é "sim" e, na negociação quantitativa, o Dr. Ernest Chan, um respeitado comerciante e consultor independente, mostrará como. Independentemente de você ser um negociante de "varejo" independente que queira iniciar seu próprio negócio de negociação quantitativa ou um indivíduo que aspire a trabalhar como um comerciante quantitativo em uma importante instituição financeira, este guia prático contém as informações necessárias para ter sucesso.
Negociação Quantitativa.
Autor de: Xin Guo.
Editora: CRC Press.
Formato disponível: PDF, ePub, Mobi.
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Descrição: A primeira parte deste livro discute instituições e mecanismos de negociação algorítmica, microestrutura de mercado, dados de alta frequência e fatos estilizados, agregação de tempo e eventos, dinâmica de pedidos, estratégias de negociação e algoritmos, custos de transação, impacto de mercado e estratégias de execução. análise de risco e gestão. A segunda parte aborda modelos de impacto de mercado, modelos de rede, negociação de múltiplos ativos, técnicas de aprendizado de máquina e filtragem não linear. A terceira parte discute a criação de mercado eletrônico, liquidez, risco sistêmico, desenvolvimentos recentes e debates sobre o assunto.
Dentro da caixa negra.
Autor de: Rishi K. Narang.
Editora: John Wiley & Sons.
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Descrição: Dentro da caixa preta A verdade simples sobre negociação quantitativa Rishi K Narang Elogio para dentro da caixa preta "Dentro da caixa preta: A simples verdade sobre negociação quantitativa, Rishi Narang desmistifica o comércio quantitativo. Sua explicação e classificação de alfa vai iluminar mesmo um veterano experiente ". Blair Hull, Fundador, Hull Trading e Matlock Trading "O Rishi fornece uma visão abrangente do investimento quantitativo que deve ser útil tanto para aqueles que alocam dinheiro para quant estratégias quanto para interessados ​​em se tornarem quants. A experiência de Rishi como um fundo quantum respeitado. O gerente de fundos e suas sólidas relações com muitos profissionais fornecem amplo material útil para seu trabalho. " Peter Muller, chefe de Process Driven Trading, Morgan Stanley "Um livro muito legível trazendo uma visão muito necessária sobre um assunto que não é frequentemente abordado. Fornece uma estrutura e orientação que deve ser valiosa tanto para os investidores existentes quanto para os investidores. esta área pela primeira vez. Muitos quantos também devem se beneficiar lendo este livro. " Steve Evans, Diretor Administrativo de Negociação Quantitativa, Tudor Investment Corporation "Sem fórmulas complexas, Narang, ele próprio um praticante líder, fornece uma taxonomia perspicaz de estratégias sistemáticas de negociação em instrumentos líquidos e uma estrutura para considerar estratégias quantitativas dentro de um portfólio. um investidor para cortar o hype e pretensão de sigilo em torno de estratégias quantitativas ". Ross Garon, diretor executivo de estratégias quantitativas, S. A.C. Capital Advisors, L. P. "Inside the Black Box é uma leitura abrangente, mas fácil. O Rishi Narang fornece uma estrutura simples para entender a gestão quantitativa de dinheiro e prova que não é uma caixa preta, mas sim uma caixa de vidro para aqueles dentro." Jean-Pierre Aguilar, ex-fundador e CEO da Capital Fund Management "Este livro é ótimo para quem quer entender o quant trading, sem mergulhar nas equações. Ele explica o assunto em termos intuitivos e econômicos". Steven Drobny, fundador, Drobny Global Asset Management, e autor, Inside the House of Money "Rishi Narang faz um excelente trabalho desmistificando como os quants trabalham, em uma leitura acessível e divertida. Este livro deve ocupar um lugar chave na estante de qualquer pessoa que esteja interessado em entender como essa parte cada vez maior do universo de investimentos realmente funciona ". Matthew S. Rothman, PhD, Diretor Global de Estratégias de Equidade Quantitativa do Barclays Capital "Inside the Black Box fornece uma introdução abrangente e intuitiva para estratégias" quant ". Explica sucintamente os blocos de construção de tais estratégias e como elas se encaixam, enquanto transportam as inúmeras possibilidades e detalhes de design necessários para construir uma estratégia de investimento orientada para o modelo de sucesso ". Asriel Levin, PhD, Membro Administrativo, Menta Capital, LLC.
Negociação Quantitativa Com R.
Autor de: Harry Georgakopoulos.
Editora: Springer.
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Descrição: O Quantitative Finance with R oferece uma estratégia vencedora para a criação de modelos comerciais habilidosos e viáveis ​​usando a linguagem de programação de código aberto R, oferecendo aos leitores uma abordagem passo a passo para entender problemas complexos de finanças quantitativas e construir código de computador funcional.
Investimento Quantitativo em Ações.
Autor de: Frank J. Fabozzi.
Editora: John Wiley & Sons.
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Descrição: Uma visão abrangente das ferramentas e técnicas usadas na gestão quantitativa da equidade Alguns livros tentam estender a teoria dos portfólios, mas a questão real hoje se relaciona com a implementação prática da teoria apresentada por Harry Markowitz e outros que a seguiram. O objetivo deste livro é fechar a lacuna de implementação, apresentando técnicas e estratégias quantitativas de última geração para gerenciar portfólios de ações. Em todas essas páginas, Frank Fabozzi, Sergio Focardi e Petter Kolm abordam os elementos essenciais dessa disciplina, incluindo construção de modelos financeiros, engenharia financeira, modelos de fatores estáticos e dinâmicos, alocação de ativos, modelos de portfólio, custos de transação, estratégias de negociação e muito mais . Eles também fornecem ilustrações amplas e discussões aprofundadas sobre os problemas de implementação enfrentados pelo negócio de gerenciamento de investimentos e incluem o material de base necessário em probabilidade, estatística e econometria para tornar o livro autocontido. Escrito por uma equipe de autor sólida que tem ampla experiência financeira nesta área Apresenta estratégias quantitativas de última geração para gerenciamento de portfólios de capital Concentra-se na implementação de gerenciamento quantitativo de ativos de capital Análise eficaz, métodos de otimização e modelos de risco No ambiente financeiro de hoje , você tem que ter as habilidades para analisar, otimizar e gerenciar o risco de seus investimentos em participações quantitativas. Este guia oferece as melhores informações disponíveis para atingir esse objetivo.
Dominando R para Finanças Quantitativas.
Autor de: Edina Berlinger.
Editora: Packt Publishing Ltd.
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Descrição: Este livro destina-se àqueles que desejam aprender a usar os recursos do R para criar modelos em finanças quantitativas em um nível mais avançado. Se você deseja seguir perfeitamente o ritmo dos capítulos, você precisa estar em um nível intermediário em finanças quantitativas e também precisa ter um conhecimento razoável de R.