Handels Quantitative Strategien

Quantitative Trading-Strategien Trades basiert auf erwarteten Unternehmensereignissen wie erwartete Fusions - oder Übernahmeaktivitäten oder Konkursanmeldungen. Auch als Risikoarbitrage bezeichnet. Relative Value Trading gegenüber dem direktionalen Handel Die meisten quantitativen Hedgefonds-Handels - und Investmentansätze fallen in eine von zwei Kategorien: diejenigen, die Relative Value-Strategien verwenden, und diejenigen, deren Strategien als Directional gekennzeichnet sind. Beide Strategien nutzen stark Computermodelle und statistische Software. Relative Value-Strategien versuchen, auf prognostizierbaren Preisverhältnissen (oftmals mittelwirksame Beziehungen) zwischen mehreren Vermögenswerten zu profitieren (zum Beispiel die Beziehung zwischen kurzfristigen US-Schatzanweisungsrenditen und langfristigen US-Staatsanleihenrenditen oder der Beziehung implizierten Volatilität in zwei verschiedenen Optionskontrakten). Directional Strategien, in der Regel typischerweise auf Trend-Following oder andere Muster-basierte Wege suggestiv für Aufwärts-oder Abwärtsmomentum für ein Wertpapier oder eine Reihe von Wertpapieren (z. B. Wetten, long-dated US-Staatsanleihen Renditen erhöhen oder die implizite Volatilität wird Ablehnen). Relative Value-Strategien Häufige Beispiele für Relative Value-Strategien beinhalten die Platzierung von relativen Wetten (dh den Kauf eines Vermögenswerts und den Verkauf eines anderen) auf Vermögenswerte, deren Kurse eng miteinander verknüpft sind: Staatspapiere von zwei verschiedenen Ländern Staatspapiere von zwei verschiedenen Längen bis zur Endfälligkeit Kredite und Pfandbriefe Der Unterschied in der impliziten Volatilität zwischen zwei Derivaten Aktienkurse vs. Anleihekurse für einen Unternehmensanleihen-Emittenten Corporate Bond Rendite Spreads vs. Credit Default Swap (CDS) Spreads Die Liste der potenziellen Relative Value Strategien ist sehr lang oben sind nur einige Beispiele. Es gibt drei sehr wichtige und häufig verwendete Relative-Value-Strategien, um sich dessen bewusst zu sein: Statistisches Arbitrage: Handel mit einer durchschnittlichen Trendwende der Werte ähnlicher Körbe von Vermögenswerten, die auf historischen Handelsbeziehungen basieren. Eine gemeinsame Form von Statistical Arbitrage, oder Stat Arb, Handel, ist bekannt als Equity Market Neutral Handel. In dieser Strategie werden zwei Aktienkörbe (ein langer Korb und ein kurzer Korb) ausgewählt, mit dem Ziel, dass die relativen Gewichte der beiden Körbe das Nettoengagement von verschiedenen Risikofaktoren (Industrie, Geographie, Sektor usw .) Stat Arb könnte auch den Handel eines Indexes gegen eine ähnlich abgestimmte ETF oder einen Index im Vergleich zu einem einzelnen Unternehmensbestand beinhalten. Convertible Arbitrage: Kauf von Wandelschuldverschreibungen von einem Unternehmen und gleichzeitig Verkauf der gleichen Unternehmen Stammaktien, mit der Idee, dass, sollte die Aktie einer bestimmten Gesellschaft sinken, wird das Ergebnis aus der Short-Position mehr als kompensieren Verlust von der Wandelanleihe Unter Berücksichtigung der Wandelanleihe als festverzinsliches Anlageinstrument. In ähnlicher Weise kann der Fonds bei einer Aufwärtskursentwicklung der Stammaktien von der Umwandlung seiner Wandelschuldverschreibungen in die Aktie profitieren und diese Aktie zu Marktwerten um einen Betrag verkaufen, der Verluste aus ihrer Short-Position übersteigt. Fixed Income Arbitrage: Handel mit festverzinslichen Wertpapieren in entwickelten Anleihemärkten, um wahrgenommene relative Zinsanomalien auszunutzen. Fixed Income Arbitrage Positionen können Staatsanleihen, Zinsswaps und Zins-Futures. Ein populäres Beispiel für diesen Handelstypus im Fixed Income Arbitrage ist der Basishandel, in dem man (kauft) Treasury Futures verkauft und eine entsprechende Menge der potenziell lieferbaren Anleihe kauft (verkauft). Hier wird ein Blick auf die Differenz zwischen dem Kassakurs einer Anleihe und dem angepassten Futures-Kontrakt (Futures-Kursumrechnungsfaktor) genommen und der Handel mit den Vermögenswerten entsprechend gehandelt. Directional Strategies Directional Trading-Strategien, in der Regel typischerweise auf Trendfolgen oder andere Muster-basierte Wege suggestiv für Aufwärts-oder Abwärtsmomentum für einen Sicherheitspreis. Directional Trading wird oft einige Aspekte der technischen Analyse oder Charting. Dies beinhaltet die Vorhersage der Richtung der Preise durch das Studium der Vergangenheit Preis-und Volumen Marktdaten. Die gehandelte Richtung kann die eines Vermögenswertes selbst sein (z. B. der Wechselkurs der Aktienkurse oder der Wechselkurs des Euro / US-Dollars) oder ein Faktor, der direkt den Vermögenspreis selbst beeinflusst (zB implizite Volatilität für Optionen oder Zinssätze) Für Staatsanleihen). Der technische Handel kann auch die Verwendung von bewegten Durchschnitten, Bändern um die historische Standardabweichung von Preisen, Unterstützungs - und Widerstandsniveaus und Änderungsraten umfassen. Typischerweise würden technische Indikatoren nicht die einzige Grundlage für eine quantitative Hedge Funds Anlagestrategie darstellen. Quant Hedge Funds setzen viele zusätzliche Faktoren ein, die über historische Preis - und Mengeninformationen hinausgehen. Mit anderen Worten, Quantitative Hedge Fonds, die Directional Trading-Strategien in der Regel haben insgesamt quantitative Strategien, die viel anspruchsvoller sind als die allgemeine technische Analyse. Dies ist nicht zu vermuten, dass Day-Trader nicht in der Lage, von technischen Analysison das Gegenteil profitieren können, können viele Impuls-basierte Trading-Strategien profitabel sein. Daher werden für die Zwecke dieses Trainingsmoduls keine Verweisungen auf Quant Hedge Fund-Handelsstrategien ausschließlich auf technische Analysen basierende Strategien enthalten. Andere quantitative Strategien Andere quantitative Handelsansätze, die nicht leicht als Relative Value-Strategien oder Richtungsstrategien kategorisiert werden können, sind: High-Frequency Trading. Wo Händler versuchen, Preisunterschiede zwischen mehreren Plattformen mit vielen Trades im Laufe des Tages nutzen Managed Volatility-Strategien verwenden Futures und Forward-Kontrakte auf die Erzeugung niedriger, aber stabil, LIBOR-plus absolute Renditen, die Erhöhung oder Verringerung der Zahl der Verträge dynamisch wie konzentrieren Die zugrunde liegenden Volatilitäten von Aktien, Anleihen und anderen Märkten. Managed Volatility Strategies haben in der Popularität in den letzten Jahren aufgrund der jüngsten Instabilität sowohl Aktien-und Anleihenmärkte gewonnen. Was ist ein quantitatives Hedgefonds? Top quantitative Hedge FundsrarQuant Strategien - sind sie für Sie Quantitative Anlagestrategien haben sich zu sehr komplexen Tools mit dem Aufkommen moderner Computer entwickelt, aber die Wurzeln der Strategien gehen über 70 Jahre zurück. Sie werden typischerweise von hochgebildeten Teams geleitet und verwenden proprietäre Modelle, um ihre Fähigkeit, den Markt zu schlagen, zu erhöhen. Es gibt sogar off-the-shelf-Programme, die Plug-and-Play für diejenigen, die Einfachheit suchen. Quant Modelle arbeiten immer gut, wenn zurück getestet, aber ihre tatsächlichen Anwendungen und Erfolgsquote sind umstritten. Während sie scheinen, gut in den Stiermärkten zu arbeiten. Wenn Märkte haywire gehen, Quant-Strategien unterliegen den gleichen Risiken wie jede andere Strategie. Die Geschichte Einer der Gründerväter der Studie der quantitativen Theorie für die Finanzierung angewendet wurde Robert Merton. Sie können sich nur vorstellen, wie schwierig und zeitaufwendig der Prozess vor dem Einsatz von Computern war. Weitere Theorien in der Finanzwirtschaft entwickelten sich auch aus einigen der ersten quantitativen Studien, einschließlich der Grundlage der Portfolio-Diversifizierung auf der Grundlage der modernen Portfolio-Theorie. Die Verwendung von quantitativen Finanzen und Kalkül führte zu vielen anderen gemeinsamen Instrumenten, darunter eine der berühmtesten, die Black-Scholes-Optionspreiskalkulation, die nicht nur Investorenpreisoptionen hilft und Strategien entwickelt, sondern dazu beiträgt, die Märkte mit Liquidität in Einklang zu bringen. Bei Anwendung direkt auf Portfolio-Management. Das Ziel ist wie jede andere Anlagestrategie. Um Mehrwert, Alpha-oder Überschussrenditen hinzuzufügen. Quants, wie die Entwickler genannt werden, komponieren komplexe mathematische Modelle, um Investitionsmöglichkeiten zu erkennen. Es gibt so viele Modelle gibt als Quants, die sie zu entwickeln, und alle behaupten, die besten zu sein. Eines von einem Quant Investment Strategies Best-Selling-Punkte ist, dass das Modell, und letztlich der Computer, macht die tatsächliche Kauf / Verkauf Entscheidung, nicht ein Mensch. Dies neigt dazu, jede emotionale Reaktion zu entfernen, die eine Person beim Kauf oder Verkauf von Investitionen erleben kann. Quant-Strategien sind jetzt in der Investment-Community akzeptiert und von Investmentfonds, Hedgefonds und institutionellen Investoren. Sie gehen in der Regel durch den Namen Alpha-Generatoren. Oder Alpha-Gens. Hinter dem Vorhang Genau wie im Zauberer von Oz ist jemand hinter dem Vorhang, der den Prozess antreibt. Wie bei jedem Modell ist es nur so gut wie der Mensch, der das Programm entwickelt. Zwar gibt es keine spezifische Anforderung für ein Quantum, die meisten Unternehmen mit Quant-Modelle kombinieren die Fähigkeiten der Investment-Analysten, Statistiker und die Programmierer, die den Prozess in den Computern Code. Aufgrund der Komplexität der mathematischen und statistischen Modelle, ihre gemeinsame, um Anmeldeinformationen wie Absolventen und Doktoranden in Finanzen, Wirtschaft, Mathematik und Ingenieurwesen zu sehen. Historisch gesehen haben diese Teammitglieder in den Backoffices gearbeitet. Aber als Quant-Modelle mehr alltäglich wurde, zieht das Back-Office zum Front Office. Vorteile von Quant Strategien Während die Gesamt-Erfolgsquote diskutabel ist, ist der Grund, warum einige Quant-Strategien funktionieren, dass sie auf Disziplin basieren. Wenn das Modell richtig ist, hält die Disziplin die Strategie, die mit Blitzgeschwindigkeitscomputern arbeitet, um Ineffizienzen in den Märkten zu nutzen, die auf quantitativen Daten basieren. Die Modelle selbst können so wenig wie ein paar Verhältnisse wie P / E aufbauen. Schulden zu Eigenkapital und Gewinnwachstum, oder verwenden Sie Tausende von Inputs zusammenarbeiten zur gleichen Zeit. Erfolgreiche Strategien können sich auf Trends in ihren frühen Stadien, wie die Computer ständig laufen Szenarien, um Ineffizienzen zu lokalisieren, bevor andere tun. Die Modelle sind in der Lage, eine sehr große Gruppe von Investitionen gleichzeitig zu analysieren, wobei der traditionelle Analytiker kann nur auf wenige zu einem Zeitpunkt zu suchen. Der Screening-Prozess kann das Universum durch Grade Ebenen wie 1-5 oder A-F abhängig von dem Modell bewerten. Dies macht den eigentlichen Handelsprozess sehr einfach durch Investitionen in die hoch bewerteten Investitionen und den Verkauf der niedrigen bewertet. Quant-Modelle eröffnen auch Variationen von Strategien wie lang, kurz und lang / kurz. Erfolgreiche Quant Fonds halten ein scharfes Auge auf Risikokontrolle wegen der Natur ihrer Modelle. Die meisten Strategien beginnen mit einem Universum oder Benchmark und verwenden Sektor und Industrie Gewichtungen in ihren Modellen. Dies ermöglicht es den Fonds, die Diversifizierung bis zu einem gewissen Grad zu kontrollieren, ohne das Modell selbst zu beeinträchtigen. Quant-Fonds in der Regel auf einer niedrigeren Kosten-Basis laufen, weil sie nicht brauchen, wie viele traditionelle Analysten und Portfolio-Manager, um sie auszuführen. Nachteile von Quant Strategien Es gibt Gründe, warum so viele Investoren nicht vollständig das Konzept der Vermietung einer Black Box laufen ihre Investitionen umfassen. Für alle erfolgreichen quant Geld da draußen, so viele scheinen erfolglos zu sein. Leider für die Quants Reputation, wenn sie scheitern, scheitern sie große Zeit. Das langfristige Kapitalmanagement war eines der bekanntesten quantitativen Hedgefonds, wie es von einigen der am meisten respektierten akademischen Führer und zwei Nobel-Gedächtnis-prämierten Wirtschaftswissenschaftlern Myron S. Scholes und Robert C. Merton geleitet wurde. In den 90er Jahren erzielte ihr Team überdurchschnittliche Renditen und lockte Kapital von allen Arten von Investoren an. Sie waren berühmt dafür, nicht nur Ineffizienzen auszunutzen, sondern mit leichtem Zugang zu Kapital, um enorme Leveraged-Wetten auf Marktrichtungen zu schaffen. Die disziplinierte Natur ihrer Strategie schuf tatsächlich die Schwäche, die zu ihrem Zusammenbruch führte. Das langfristige Kapitalmanagement wurde Anfang 2000 liquidiert und aufgelöst. Seine Modelle beinhalteten nicht die Möglichkeit, dass die russische Regierung ihre eigenen Schulden in Verzug setzen könnte. Dieses Ereignis verursachte Ereignisse und eine Kettenreaktion, die durch Hebel-verursachte Verwüstung vergrößert wurde. LTCM war so stark mit anderen Investitionsvorhaben beteiligt, dass sein Zusammenbruch die Weltmärkte beeinträchtigte und dramatische Ereignisse auslöste. Auf lange Sicht trat die Federal Reserve in Hilfe zu helfen, und andere Banken und Investmentfonds unterstützt LTCM, um weitere Schäden zu verhindern. Dies ist einer der Gründe, die Quant-Fonds scheitern können, da sie auf historischen Ereignissen basieren, die möglicherweise keine zukünftigen Ereignisse enthalten. Während ein starkes Quantum-Team ständig neue Aspekte der Modelle hinzufügen wird, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, ist es unmöglich, die Zukunft jedes Mal vorherzusagen. Quant Geldmittel können auch überwältigt werden, wenn die Wirtschaft und die Märkte eine überdurchschnittliche Volatilität erfahren. Die Kauf - und Verkaufs-Signale können so schnell kommen, dass der hohe Umsatz hohe Provisionen und steuerpflichtige Ereignisse hervorbringen kann. Quant-Fonds können auch eine Gefahr darstellen, wenn sie als bear-proof vermarktet werden oder auf kurzen Strategien basieren. Vorhersagen Abschwünge. Der Einsatz von Derivaten und die Kombination von Hebelwirkung kann gefährlich sein. Eine falsche Umdrehung kann zu Implosionen führen, die häufig die Nachrichten bilden. Die Bottom Line Quantitative Anlagestrategien haben sich von Backoffice-Blackboxen zu Mainstream-Investitionstools entwickelt. Sie sind entworfen, um die besten Köpfe im Geschäft und die schnellsten Computer zu nutzen, um beide Ineffizienzen auszunutzen und Hebelwirkung verwenden, um Marktwetten zu machen. Sie können sehr erfolgreich sein, wenn die Modelle alle richtigen Eingaben enthalten und sind flink genug, um abnorme Marktereignisse vorherzusagen. Auf der Kehrseite, während Quant-Fonds rigoros zurück getestet werden, bis sie funktionieren, ist ihre Schwäche, dass sie auf historischen Daten für ihren Erfolg beruhen. Während Quant-Stil-Investitionen hat seinen Platz auf dem Markt, ist es wichtig, sich seiner Mängel und Risiken bewusst sein. Im Einklang mit Diversifizierungsstrategien. Es ist eine gute Idee, quant Strategien als Investing-Stil zu behandeln und kombinieren sie mit traditionellen Strategien, um eine richtige Diversifizierung zu erreichen.