تجارت کمی

تجارت کمی استفاده از مدلهای پیشرفته ریاضی و آماری و محاسبه برای شناسایی فرصت های سودآور در بازارهای مالی است. تجارت کمی برای اجرای فن آوری های پیشرفته مدرن در پایگاه های داده های عظیم شناخته شده است تا تجزیه و تحلیل های جامع از فرصت های موجود در بازار ارائه شود. برای معامله گران کمی ، قیمت و حجم مهمترین متغیرها و هرچه مجموعه داده بزرگتر باشد ، بهتر است. معاملات همیشه به پیش بینی آب و هوا تشبیه شده است ، و در این صورت ، معامله گران کمی معادل هواشناسان در زمان واقعی مدرن هستند که از آخرین تجهیزات پیشرفته برای تعیین آب و هوای هر مکان خاص استفاده می کنندهر زمان معیناعطا می شود ، نتایج ممکن است در تمام مدت دقیق نباشد ، اما میزان موفقیت معمولاً بیش از حد قابل احترام است و هرگونه پیش بینی براساس یک پایگاه داده عظیم تاریخی و موجود است.

تجارت کمی چقدر کار می کند

تجارت کمی عمدتاً داده محور است و از مدلهای صرفاً آماری و ریاضی برای تعیین احتمال نتایج خاص استفاده می کند. برای تحقیقات گسترده به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد و فرضیه های قطعی از مجموعه داده های عددی بی شماری را ایجاد می کند. به همین دلیل است که معاملات کمی برای مدت طولانی حفظ مؤسسات برتر مالی و افراد با ارزش بالا بوده است. با این وجود ، در روزهای اخیر به طور فزاینده ای توسط سرمایه گذاران خرده فروشی نیز مورد استفاده قرار می گیرد. نمونه ای از یک مدل کمی ، تجزیه و تحلیل فشار صعودی که در سهام مک دونالد (MCD) در NYSE در ساعات ناهار تجربه شده است. سپس یک مقدار برنامه ای را برای تجزیه و تحلیل این الگوی در کل تاریخ سهام تهیه می کند. اگر مشخص شود که این الگوی بیش از 90 ٪ از زمان اتفاق می افتد ، آنگاه مدل تجارت کمی توسعه یافته پیش بینی می کند که این الگوی 90 ٪ از زمان در آینده تکرار می شود.

تجارت کمی در مقابل الگوریتمی

ایده تجارت کمی تولید ایده های تجاری جامد صرفاً با استفاده از مدلهای ریاضی است. یک معامله گر کمی تحقیق می کند و داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل می کند ، و سپس به استفاده از مدلهای پیشرفته ریاضی و آماری برای انتخاب فرصت های معاملاتی در بازار ادامه می دهد. ایده های تجاری می توانند به صورت دستی یا خودکار در بازار اجرا شوند. همانطور که قبلاً نیز ذکر شد ، تجارت کمی همیشه به دلیل قدرت محاسباتی مورد نیاز ، در موسسات مالی شایع تر بوده است. اما پیشرفت در فناوری ، به ویژه در منابع محاسبات ابری ، درهای متوسط معامله گران خرده فروشی را نیز باز کرده است تا دست خود را در این فضا نیز امتحان کنند. در مقابل ، معاملات الگوریتمی شامل استفاده از الگوریتم ها برای انتخاب و استفاده از فرصت های معاملاتی در بازار است.

این اساساً بدان معنی است که تجارت الگوریتمی با استفاده از الگوریتم های رمزگذاری شده ، ایده تجارت را به یک استراتژی معاملاتی تبدیل می کند. بنابراین ، الگوریتم ها نقش خودکار استراتژی های معاملاتی را ارائه می دهند. معامله گران الگوریتمی می توانند تمام جنبه های فعالیت معاملاتی را از اسکن بازار و تولید سیگنال برای سفارش اجرای و خروج از بازار خودکار کنند. در هر مرحله هیچ مداخله انسانی لازم نیست. در حالی که معامله گران کمی از مدل های ریاضی برای تولید سیگنال های معاملاتی استفاده می کنند ، معامله گران الگوریتمی اغلب از روشهای تجزیه و تحلیل فنی سنتی مانند الگوهای شمعدانی و ترکیبی از شاخص های فنی استفاده می کنند.

علاوه بر این، معامله‌گران کمی از روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند، اما معامله‌گران الگوریتمی می‌توانند استراتژی‌های ساده و پیشرفته را در بازار پیاده‌سازی کنند. همپوشانی آشکاری بین معاملات کمی و الگوریتمی وجود دارد، اما تفاوت‌های ظریف می‌توانند نقش مهمی را ایفا کنند. همچنین HFT (تجارت با فرکانس بالا) وجود دارد که در آن ایده استفاده از سرعت اجرا با استفاده از فناوری های درجه یک است. اساسا، HFT به دنبال کسب مزیت مکانیکی در بازار است. HFT اصولا زیر مجموعه ای از معاملات کمی است، اما بسیار سریع است. با این حال، معاملات کمی به سرعت اجرای سفارشات فوق العاده بالا محدود نمی شود. در عوض، می تواند آهسته، متوسط یا سریع باشد. برای معامله گران کمی بی سابقه نیست که موقعیت هایی را در بازار قرار دهند که تا یک سال دوام داشته باشد.

سیستم های معاملاتی کمی

Quants سیستم هایی را توسعه می دهد تا به آنها کمک کند تا بهترین احتمالات ریاضی را در بازار پیدا کنند. سیستم های معاملاتی کمی متفاوت زیادی وجود دارد، اما همه آنها دارای 4 جزء اصلی هستند: استراتژی، آزمایش بک، اجرا و مدیریت ریسک.

شناسایی استراتژی

این اساساً مرحله تحقیقاتی یک سیستم معاملاتی کمی است. نوع استراتژی باید با پورتفولیویی که معامله گر می خواهد اعمال کند، مطابقت داشته باشد. به عنوان مثال، یک معامله گر سهام ممکن است یک استراتژی میان مدت را اجرا کند که به دنبال استفاده از گزارش های سود و سود سهام باشد، در حالی که یک معامله گر فارکس ممکن است یک استراتژی کوتاه مدت را اعمال کند. فراوانی معاملات یکی از جنبه های مهم معاملات کمی است. انواع مختلفی از استراتژی ها وجود دارد که می توان آنها را توسعه داد، مانند بازگشت میانگین، دنبال کردن روند یا معاملات حرکتی. ایده این مرحله جمع آوری تمام داده های لازم برای بهینه سازی استراتژی برای حداکثر بازده و حداقل ریسک در بازار است. این به طور موثر یک استراتژی را به یک مدل ریاضی تبدیل می کند.

بک تست

بک تست برای واجد شرایط بودن استراتژی شناسایی شده انجام می شود. اینجاست که داده های جمع آوری شده به کار می آیند. بک تست شامل اعمال استراتژی بر روی داده های تاریخی برای تعیین میزان قابل اعتماد بودن آن در بازار است. مسلماً، موفقیت در اینجا تضمینی برای عملکرد آینده نیست، اما نشانگر خوبی از نوع بازدهی است که می توان انتظار داشت استراتژی در بازار واقعی ایجاد کند. بک تست امکان اصلاح و بهینه سازی استراتژی را فراهم می کند زیرا می تواند نقص های ذاتی را آشکار کند. ایرادات می تواند سطوح کاهش غیرقابل پیش بینی یا حتی نوسانات بالا در سطوح عملکرد آن باشد. برای دستیابی به نتایج دقیق بک تست، داده های تاریخی باید مانند پلتفرم نرم افزاری که استفاده می شود از کیفیت بالایی برخوردار باشند.

اعدام

هر سیستم معاملاتی باید یک عنصر اجرایی داشته باشد که به این ترتیب سیگنال های تجاری تولید شده در بازار قرار می گیرد. اجرا می تواند دستی باشد (همه جزئیات توسط معامله گر وارد می شود). نیمه دستی (اطلاعات تجاری با یک کلیک)؛و خودکار (بدون نیاز به دخالت انسانی). ملاحظات کلیدی برای اجرا شامل هزینه های معاملاتی (اسپرد، کمیسیون یا مالیات)، لغزش و رابط کارگزار است. اجرای خوب به یک سیستم معاملاتی اجازه می دهد تا در بهترین حالت خود با بهترین قیمت هایی که در بازار به دست می آید در همه زمان ها عمل کند.

مدیریت ریسک

معامله در بازارهای مالی یک تلاش ذاتی پرخطر است. بنابراین، یکی از اجزای مهم سیستم های معاملاتی کمی، مدیریت ریسک است. ریسک اساساً هر چیزی است که می تواند در عملکرد موفقیت آمیز یک سیستم معاملاتی کمی اختلال ایجاد کند. در بازار، کوانت ها با انواع مختلفی از ریسک مواجه هستند. البته ریسک بازار وجود دارد، به این معنی که تغییرات قیمت دارایی های مالی اساسی می تواند سریع و پویا باشد به طوری که معاملات زیانده ایجاد شود. این نوع ریسک چیزی است که معامله‌گران بیشتر روی آن تمرکز می‌کنند و می‌توان آن را با نصب پارامترهایی مانند ضرر ضرر، مقدار سهام، زمان معاملات، بازارهای قابل معامله یا حتی سطح اهرم کاهش داد. اما این تنها ریسکی نیست که مقادیر در معرض آن قرار دارند. همچنین تخصیص سرمایه کارآمدی به دارایی‌های متنوع، ریسک فناوری، ریسک کارگزار و حتی ریسک شخصیت وجود دارد (اما این می‌تواند با اتوماسیون کاهش یابد). مانند هر تجارت دیگری، مدیریت ریسک دقیق در معاملات کمی شما را محافظت می کند، اما همچنان به اندازه کافی برای فرصت های سودآور متعدد در درازمدت باز است.

مزایا و معایب تجارت کمی

مزیت عمده تجارت کمی این است که قدرت محاسباتی عظیم به سرمایه گذاران امکان دسترسی به فرصت های گسترده تری در بازار را می دهد. سرمایه گذاران می توانند با استفاده از استراتژی های معاملاتی متعدد بدون از دست دادن کیفیت یا ثبات، همزمان چندین بازار را معامله کنند. نگرانی در مورد عدم امکان نظارت یا ردیابی فعال ریسک های معاملاتی در بازار وجود نخواهد داشت. معاملات کمی نیز ریسک معاملات ذهنی در بازار را از بین می برد. خطر احساسات و تعصبات انسانی با استفاده از ریاضیات در فعالیت تجاری از بین می رود. معامله گران باید به سیستم معاملاتی که به طور کامل آزمایش شده است اطمینان پیدا کنند تا اطمینان حاصل شود که در هر زمان تصمیمات معاملاتی عینی را در بازار اتخاذ می کند.

در عصری که داده‌ها آزادانه جریان می‌یابند، به سختی می‌توان به نحوه تأثیرگذاری این موضوع بر پورتفولیوهای ما اشاره کرد. معاملات کمی تضمین می کند که نیازی به نظارت بر تک تک داده ها نیست و در عین حال اطمینان می دهد که از هر فرصت معاملاتی با احتمال بالا در بازارهای مالی سریع و پویا به طور کامل استفاده می شود. اما برخی از نقاط ضعف نیز وجود دارد. تجارت کمی به دلیل هزینه های بالایی که برای راه اندازی یک سیستم معاملاتی قابل اعتماد نیاز دارد، عمدتاً در اختیار معامله گران نهادی بوده است. از تحقیق و جمع‌آوری داده‌های با کیفیت گرفته تا آزمایش و بهینه‌سازی، توسعه یک سیستم معاملاتی کمی خوب، تلاشی زمان‌بر و سرمایه‌بر است.

همچنین به دانش و مهارت ریاضی و برنامه نویسی زیادی نیاز دارد که سرمایه گذاران خرده فروشی متوسط همیشه از آن برخوردار نیستند. قالب های مبتدی پسند در اطراف وجود دارد، اما چنین راه حل هایی ممکن است کافی نباشند. همچنین شایان ذکر است که یک سیستم معاملاتی کوانت به اندازه سازنده آن خوب است. خودکارسازی یک استراتژی سودآور می‌تواند عملکرد آن را افزایش دهد، اما بهبود یک استراتژی متوسط در بازاری که همیشه سریع، پویا و غیرقابل پیش‌بینی است، دشوار خواهد بود.

استراتژی های معاملاتی کمی

در اینجا برخی از رایج ترین استراتژی هایی که معامله گران کمی استفاده می کنند آورده شده است:

آربیتراژ آماری

این یک استراتژی است که برای استفاده از قیمت گذاری نادرست دارایی ها در بازار طراحی شده است. معاملات آربیتراژ آماری در عرض چند ثانیه یا چند دقیقه زمانی اتفاق می‌افتد که یک صرافی یا خدمات زیربنایی نتوانسته است یک دارایی را مطابق با ارزش واقعی آن قیمت‌گذاری کند. معاملات باید زمان کوتاهی داشته باشند تا کمتر در معرض خطرات بازار قرار بگیرند.

بازارسازی

این یک استراتژی است که برای کسب درآمد از گسترش پیشنهادات طراحی شده است. ساخت بازار به سادگی خرید بهترین پیشنهاد و فروش بهترین قیمت ها است. بنابراین سازندگان بازار به عنوان عمده فروشان در بازارهای مالی عمل می کنند و قیمت آنها نشان دهنده تقاضا و عرضه در بازار است. آنها لزوما شرکت های کارگزاری نیستند ، بلکه شرکت کنندگان در بازار بزرگی هستند که بازار نقدینگی بیشتری را برای سرمایه گذاران فراهم می کنند.

معده میانگین

میانگین برگشت بر اساس این ایده است که قیمت های شدید موارد نادر و موقتی است و قیمت دارایی های مالی همیشه تمایل به متوسط قیمت در دراز مدت خواهد داشت. انحرافات تعریف شده از میانگین قیمت ها فرصتی برای تجارت بازار اساسی است. میانگین می تواند با یک فرمول ریاضی پیچیده یا به سادگی میانگین قیمت ها در دوره های X گذشته ، مانند میانگین حرکت ساده نشان داده شود. اگر قیمت ها با انحراف اعلام شده زیر قیمت متوسط باشد ، دعوت به خرید است. به همین ترتیب ، فرصت های فروش هنگامی حاصل می شود که قیمت ها با یک انحراف از پیش تعیین شده بالاتر از حد متوسط باشند.

استراتژی های جهت دار

اینها استراتژی هایی هستند که برای بهره گیری از جهت قطعی در بازار طراحی شده اند. در بازارهایی مانند اوراق قرضه بلند مدت و سهام منتخب یا ارزهای رمزنگاری شده ، سیستم های تجاری کمی می توانند تعیین کنند که چه زمانی حرکت واقعی به سمت بالا یا رو به پایین وجود دارد تا بتوانند موج را سوار کنند. جهت بازار را می توان با استفاده از اطلاعات قیمت گذاری گذشته و داده های حجم پیش بینی کرد. سپس می توان استراتژی های جهت دار مناسب را در بازار اجرا کرد.

داوری رویداد

رویدادهای اقتصادی ، مانند ادغام و تملک در بورس سهام ، می توانند فرصت های کوتاه مدت ایجاد کنند که معامله گران کمی بتوانند از آنها سوءاستفاده کنند. در مورد M&A ، ایده معمولاً فروش سهام شرکت خرید در حالی که همزمان خرید شرکت را برای خرید خریداری می کند. خطر داوری رویداد این است که در صورت خاموش شدن معامله ، در معرض خطر بازار قرار دارد که می تواند به دلیل چالش های قانونی یا سایر عوارض اتفاق بیفتد.

کلاهبرداری

این یک تکنیک تجاری بحث برانگیز است که تا به امروز همچنان ادامه دارد حتی اگر غیرقانونی تلقی شود. این شامل قرار دادن سفارشات محدود در خارج از محدوده پیشنهادات بدون قصد اعدام آنها نیست. به عنوان مثال ، اگر قیمت EURUSD 1. 2000/1. 2005 باشد ، می توانید برای موقعیت خرید در 1. 2010 قرار دهید. این توهم افزایش تقاضای بازار را ایجاد می کند ، اما الگوریتم مخرب قبل از اجرای آن تجارت را لغو می کند. هدف این بود که قیمت فروش بالاتری نسبت به قیمت های غالب داشته باشد. این امر معمولاً با موسسات بزرگ در برخی از بازارهای سنتی همراه است ، اما در بازارهای مدرن دستکاری قیمت برای یک نهاد واحد دشوار است.

حرف آخر

با توجه به اینکه فناوری دموکراتیک تر می شود ، تجارت کمی در بازارهای مالی بیشتر و بیشتر می شود. این یک روش جامع برای تجارت عینی در یک بازار سریع و پویا است. اگر آماده رفتن به کمیت هستید ، Avatrade در اینجا برای دسترسی به سیستم عامل های تجاری بصری برای شما است.

سؤالات متداول معاملات کمی

سیستم های معاملاتی کمی از ریاضیات و آمار خالص استفاده کردند تا یک سیستم معاملاتی ارائه شود که بدون هیچ گونه ورودی از معامله گر قابل معامله است. همچنین از آن به عنوان تجارت الگوریتمی یاد می شود که با صندوق های تامینی و سرمایه گذاران نهادی به طور فزاینده ای محبوب شده است. این نوع تجارت می تواند سودآور باشد ، اما همانطور که برخی از معامله گران معتقدند ، این مجموعه ای از آن نیست و استراتژی آن را فراموش می کند. حتی با تجارت کمی ، معامله گر باید در بازار کاملاً فعال باشد و با تغییر خود بازارها ، در الگوریتم معاملات تنظیم می شود.

معامله گران کمی در وال استریت به یک بازی بسیار محبوب تبدیل شده اند. با استفاده از مدل سازی و آمار ریاضی ، این معامله گران می توانند بسیار سودآور باشند و شرکت های سرمایه گذاری به طور فزاینده ای به مدلهای کمی روی آورده اند تا تصمیمات تجاری خود را بر اساس آن قرار دهند. معامله گران کمی موفق در همه چیز ریاضی بسیار علاقه مند و ماهر هستند. اگر خوشحال نیستید که زندگی خود را در تعداد و داده دفن کنید ، به یک معامله گر کمی تبدیل می شوید که قطعاً برای شما نیست. علاوه بر داشتن مهارت های ریاضی استثنایی ، به مهارت های برنامه نویسی استثنایی نیز نیاز خواهید داشت. سرانجام ، در مورد استراتژی های معاملاتی محبوب به دانش دقیق نیاز خواهید داشت. ماده نهایی عمل تجارت زیادی است.

بیشترین سود تجارت کمی ، امکان تجزیه و تحلیل تعداد بی حد و حصر بازارها در تعداد نامحدودی از نقاط داده است. با استفاده از ریاضیات ، یک معامله گران کمی افق تجارت بالقوه را باز می کند تا کلیت بازارهای مالی را در بر بگیرد. یکی دیگر از مزایای تجارت کمی این است که احساسات را از تجارت از بین می برد و به جای آن به تصمیمات مبتنی بر داده که عاری از تعصب است که توسط معامله گران انسانی ایجاد می شود ، می شود. سرانجام ، سیستم های خودکار ایجاد شده توسط معامله گران کمی می توانند هنگام ایجاد موفقیت آمیز بسیار سودآور باشند.