什麼是定量交易?
定量交易包括基於的交易策略定量分析,依靠數學計算和數字處理來確定交易機會。價格和音量是定量分析中使用的兩個更常見的數據輸入,作為數學模型的主要輸入。
由於金融機構通常使用定量交易,並且對沖資金,交易通常很大,可能涉及數十萬股和其他證券的購買和銷售。但是,定量交易正變得越來越普遍使用。
關鍵要點
- 定量交易利用數學功能和自動交易模型來做出交易決策。
- 在這種類型的交易中,對經過回測的數據應用於各種方案,以幫助確定利潤機會。
- 定量交易的優勢在於,它允許最佳使用可用數據,並消除交易期間可能發生的情感決策。
- 定量交易的缺點是它的用途有限:一旦其他市場參與者了解到它,或者隨著市場狀況的變化,定量交易策略就會失去其有效性。
- 高頻交易(HFT)是大規模定量交易的一個例子。
了解定量交易
定量交易者利用現代技術,數學以及用於做出合理交易決策的綜合數據庫的可用性。
定量交易者採用交易技術並使用數學創建IT模型,然後開發了將模型應用於歷史市場數據的計算機程序。然後對該模型進行反測試和優化。如果取得了有利的結果,則該系統將在具有實際資本的實時市場中實施。
定量交易模型功能最好使用類比來描述。考慮一份天氣報告,氣象學家預測在陽光明媚時降雨的可能性有90%。氣象學家通過收集和分析整個地區傳感器的氣候數據來得出這一違反直覺結論。
計算機定量分析揭示了數據中的特定模式。當將這些模式與歷史氣候數據(反測試)中揭示的相同模式進行比較,而結果是降雨的100倍,而氣象學家可以自信得出結論,因此,90%的預測。定量交易者將同樣的過程應用於金融市場,以做出交易決策。
提示
歷史價格,數量和與其他資產的相關性是定量分析中使用的一些更常見的數據輸入,作為數學模型的主要輸入。
定量交易的例子
根據交易者的研究和偏好,可以自定義定量交易算法以評估與股票相關的不同參數。考慮一個相信勢頭投資的交易者的案例。他們可以選擇編寫一個簡單的程序,該程序在市場上的向上勢頭中挑選了獲獎者。在下一個市場上漲期間,該計劃將購買這些股票。
這是定量交易的一個相當簡單的例子。通常,從技術分析到價值股票再到基本分析的參數各種各樣的參數被用來挑選出旨在最大化利潤的庫存組合。這些參數被編程為交易系統以利用市場變動。
定量交易的優勢和缺點
交易的目的是計算執行盈利交易的最佳概率。典型的交易者可以有效地監視,分析和做出對有限數量的證券的交易決策,然後在傳入數據量壓倒決策過程。使用定量交易技術的使用可以通過使用計算機自動化監視,分析和交易決策來闡明這一限制。
克服情緒是交易中最普遍的問題之一。無論是恐懼還是貪婪,當交易時,情感僅用於扼殺理性的思維,這通常會導致損失。計算機和數學不具有情感,因此定量交易消除了這一問題。
定量交易確實存在問題。金融市場是存在的一些最具動態的實體。因此,定量交易模型必須具有動態性才能始終如一。許多定量交易者開發的模型暫時可用於開發的市場狀況,但是當市場條件發生變化時,它們最終會失敗。
常見問題
量化交易者會賺很多錢嗎?
由於他們必須擁有一定水平的數學技能,培訓和知識,因此量化交易者通常對華爾街有需求,因此許多智慧在應用統計,計算機科學或數學建模等領域具有高級學位。結果,成功的Quants可以賺很多錢,尤其是當成功的對沖基金或貿易公司僱用它們時。
什麼是定量交易者?
定量交易者或簡短的量子使用數學模型和大型數據集來識別交易機會並買賣證券。
我如何成為定量?
有抱負的量化交易者必須對所有數學事物都具有異常熟練和感興趣。數學學士學位,金融工程學或定量財務建模的碩士學位或MBA學士學位都有助於評分工作;許多分析師也將擁有博士學位。在這些或類似領域。除了高級程度外,量子還應具有對數據挖掘,研究方法,統計分析和自動交易系統的經驗和熟悉。
算法和定量交易之間有什麼區別?
主要區別在於算法交易能夠自動化交易決策和執行。雖然人可以是量子,但計算機比最靈活的交易者更快,更準確。但是,最重要的是兩者不是互斥的。算法交易通常是通過自動計算機算法進行量化交易的。
在哪裡可以免費學習算法或定量交易?
由於量化交易需要掌握數學,統計和編程,因此不可能簡單地閱讀幾本書並變得熟練。相反,成功的智者在正規教育,行業證書和自學方面投入了大量時間和金錢。此外,作為量化的貿易系統和基礎設施的成本很高且資本密集。也就是說,確實存在有關該主題的在線課程。這些可能是獲取介紹並在進一步投資之前嘗試該領域的好方法。