Estratégias forex quant

Estratégias Forex quant.

Woody Creek, Colorado, junho de 2018.

& # 8220; & # 8230; uma imagem de litografia que se voltou para a parede & # 8230; & # 8221;

O livro está aqui.

W. W. Norton & # 8217; s edição de bolso de Dry Bones no Vale está disponível nos EUA a partir de 6 de abril de 2018. Ele vai caber em um grande bolso e é adequado para viagens, leitura, insetos e outros usos. Os links para revendedores podem ser encontrados na página do livro.

Em boa companhia.

Na semana passada, assisti ao Prêmio e Festival de Livros do Los Angeles Times. De dia, as jacarandas estavam em flor; Eu nunca vi árvores que eram roxas antes. Sábado à noite, os prodígios nunca cessarão sob as estrelas do céu, Dry Bones no Vale tomou o prêmio na categoria Mistério / Suspense. Na cerimônia, o quarteto de cordas UCF jogou os vencedores dentro e fora do palco. Eu não costumo corro sobre o livro nesta página em particular, mas oi, sentiu e ainda se sente tão estranho e sonhador quanto qualquer outra coisa. # 8230;

Céu antes da pintura do céu.

"Para aqueles de nós que escrevemos poesia, a vida de Stanley Kunitz e sua obra nos lembram que, apesar de ter nascido em um mundo cruel que nos diz que somos duros e separados, é nosso chamado a dançar para a alegria da sobrevivência na borda da estrada. Devemos ter fé em que mudamos, e ainda assim devemos permanecer modestos. A poesia é um fenômeno necessário e natural, nem superior ao trabalho da larva do besouro da tartaruga nem menos maravilhoso. Devemos escolher o amor antes da história de amor, o céu antes da pintura do céu, as flores de gentiana antes do poema, mesmo que essas escolhas possam levar a desgosto. Devemos ser gentis. Devemos estar presentes. Kunitz nos lembra que não negligenciamos a vida humilde que morre em nossos poemas, e não é menos luminosa para ser comum ".

- "Dançar para a alegria de sobreviver: as meditações de Stanley Kunitz sobre a vida escrita" por Dante Di Stefano. Crônica do escritor, setembro de 2017.

Confira a capa na Faber & amp; Faber & # 8217; s edition (UK).

"Uma noite brilhante e iluminada pela lua, como um dos filhos do fazendeiro que morava em LLwyn On em Nant y Bettws iria pagar seus endereços para uma garota em Clogwyn y Gwin, ele viu o Tylwyth Teg se divertindo em pleno andamento em um prado perto de Cwellyn Lake. Ele se aproximou deles, e, pouco a pouco, ele foi conduzido pela doçura encantadora de sua música e pela vivacidade de seus jogos até que ele entrou em seu círculo. Em breve, uma espécie de feitiço passou por ele, de modo que perdeu seu conhecimento do lugar e encontrou-se em um país, o mais lindo que já havia visto, onde todos passavam seu tempo com alegria e alegria. Ele tinha estado lá sete anos, e ainda assim ele parecia-lhe, mas o sonho de uma noite; Mas uma fraca lembrança veio a sua mente sobre o negócio em que ele tinha saído de casa, e ele sentiu vontade de ver seu amado. Então ele foi e pediu permissão para voltar para casa, o que lhe foi concedido, juntamente com uma série de atendentes para levá-lo ao seu país; e, de repente, ele se viu, como se estivesse acordando de um sonho, no banco onde ele vira a família justa divertindo-se. Ele virou-se para casa, mas lá, ele encontrou tudo mudado: seus pais estavam mortos, seus irmãos não podiam reconhecê-lo, e seu coração estava casado com outro homem. Em consequência de tais mudanças, ele morreu de coração partido em menos de uma semana depois de voltar. "

Como foi dito a John Rhys, autor do Celtic Folklore, Welsh & amp; Manx, Volume One (1901)

Uma Introdução aos Modelos Quant: Parte 3.

Este artigo faz parte de uma série do CEO Sam Barry em Quant Models. Para ler as duas primeiras partes, siga os links abaixo:

Na última vez, falamos sobre os modelos que usamos na criação de sistemas e estratégias, então, desta vez, eu quero começar a tocar os tipos de estratégias de comércio de quant e, apenas no caso de haver alguns designers de estratégia em desenvolvimento lá fora, gostaríamos ouvir de você.

As pessoas descrevem estratégias em várias formas, mas na verdade eu suspeito que existem apenas algumas categorias e estilos reais.

Em primeiro lugar, você possui estratégias de tendências e estratégias de contra tendência.

Essencialmente, existem dois conceitos reais na negociação, aqueles que tentam capturar a tendência e aqueles que tentam capturar desvios da tendência.

Do ponto de vista do quantum, todas as estratégias de negociação são baseadas em insumos. Quer se trate de indicadores técnicos ou de dados fundamentais, é algo irrelevante, por isso tende a não pensar em termos de Fundamental vs Técnico, além do raciocínio para o que o sistema funciona.

Além da Trend and Counter Trend, temos sistemas estáticos e adaptativos.

Nos sistemas estáticos, você define os parâmetros e é isso; Você quer que seja ligado ou desligado. Um sistema adaptativo tipicamente irá fazer uma das duas coisas, ou irá mudar seus próprios parâmetros, dado alguns insumos, ou aprenderá progressivamente.

A aprendizagem de máquinas é muitas vezes considerada como um processo complexo, mas na verdade não é, o que é, é uma otimização contínua.

Então, finalmente, temos sistemas de hedge e não hedgeados. Essencialmente, estes são sistemas que podem assumir negociações opostas ao mesmo tempo ou não. Nós os chamamos de hedging aqui no Littlefish FX, mas para ser sincero é porque não temos um nome melhor para eles.

Você pode então combinar essas categorias para definir seu sistema. Por exemplo, faça uma estratégia de cobertura adaptativa Tendência de negociação; essencialmente, este é um sistema que usa um conjunto de insumos para trocar uma tendência, ele aprende enquanto progride e pode levar um longo e curto no mesmo subjacente ao mesmo tempo.

A chave para todas essas estratégias, porém, é a simplicidade real.

Eu diria que 95% das estratégias utilizadas na maioria dos modelos quant são realmente simples e há boas razões para isso.

Em primeiro lugar, com muitos parâmetros existe um risco real de ajuste de curva. Este é possivelmente o maior perigo de qualquer sistema quantitativo na minha opinião; que seu sistema está bem definido por dados anteriores que não funcionam no futuro.

O segundo motivo com simplicidade é a quantidade de potência de computação necessária para fazer muitos cálculos envolvidos na modelagem. Se você iniciar os parâmetros de camadas, o poder / tempo de computação cresce exponencialmente.

A terceira razão é que, na verdade, muitas das estratégias simples funcionam muito bem.

Faça trajetórias médias móveis; nada poderia ser mais simples, mas se aplicado corretamente e em camadas dentro de um modelo usando boas entradas, estas podem ser ferramentas comerciais extremamente eficazes para as tendências de negociação.

Eu sempre fico irritado com esses educadores & # 8217; que sugerem que os comerciantes profissionais usam 200 insumos e indicadores para negociar os mercados. É absurdo absoluto: você só poderia processá-lo como um ser humano ou um computador, a menos que você esteja sentado na IBM ou na Apple queimando servidores.

A realidade sempre com a negociação é que os sistemas simples ainda obtêm probabilidades bem definidas de precisão e, com probabilidades bem definidas, você pode estabelecer boas regras de gerenciamento de risco e dinheiro para tornar os sistemas rentáveis. Se você pode então executar em várias condições através deste, então isso é tudo que você precisa.

Então, se você quiser construir um sistema de quantia para nós, considere estas quatro principais questões:

É projetado para negociar tendências ou contra tendências? As tendências acontecem com mais freqüência, mas podem ser difíceis de julgar. Os parâmetros são estáticos ou o sistema aprenderá e, em caso afirmativo, como? É projetado para assumir múltiplas posições em uma posição subjacente ou em uma? Você pode explicar por que isso funcionaria? Nota: este é o mais crítico, se você não pode explicar por que ele deve funcionar, então o conceito é falho.

Fique atento para a Parte 4, na construção de sistemas de negociação e gerenciamento de risco. Enquanto isso, você pode acompanhar meus artigos anteriores sobre o assunto dos modelos quant aqui:

Tem uma pergunta para o Sam? Tweet ele diretamente no @LFXSam ou entre em contato conosco aqui ...

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5 Estratégias de negociação de fluxo de pedidos que você deve tentar hoje.

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Leia o próximo artigo.

Após o sucesso do seu webinar em novembro de 2017, o CEO da Littlefish, Sam Barry, começou em 2018 hospedando outro webinar no NinjaTrader para uma discussão sobre como até mesmo o pequeno peixe pode alcançar o sucesso na FX, utilizando a construção de estratégias simples.

Leia o artigo anterior.

A ação do preço do G10 FX continua barulhenta e, sem uma resolução sobre elegibilidade de negociação após o incidente de CHF, é difícil ver a liquidez melhorar em breve. Como tal, os movimentos sintomáticos de duas vias em 30 pips em todo o espaço do G10 tornaram-se comuns.

Quant Strategies - São para você?

As estratégias quantitativas de investimento evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam aos 70 anos. Geralmente são executados por equipes altamente educadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas disponíveis que são plug-and-play para quem procura simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testados, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem nos mercados de touro, quando os mercados se afastam, as estratégias de quant estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.

[As estratégias quantitativas de investimento tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes do dia, mas elas não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para obter lucro consistente. O Curso de Tradutor de Torneios de Dia da Invastopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negócios, juntamente com estratégias de gerenciamento de risco. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você ganhará as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]

Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada ao financiamento 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 do portfólio com base na moderna teoria da carteira. O uso de financiamento e cálculo quantitativo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de preços de opções Black-Scholes, que não só ajuda as opções de preços dos investidores e desenvolve estratégias, mas também ajuda a manter os mercados em risco com liquidez.

Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, alfa ou excesso de retorno. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compor modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí como quants que os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos da estratégia de investimento de quant é que o modelo e, finalmente, o computador, fazem a decisão de compra / venda real, não um humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa experimentar ao comprar ou vender investimentos.

As estratégias Quant são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles geralmente passam pelo nome de geradores alfa, ou alfa gens.

Assim como no "The Wizard of Oz", alguém está atrás da cortina que conduz o processo. Tal como acontece com qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam quant modelos combinam as habilidades de analistas de investimentos, 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 trabalharam nos back-office, mas, à medida que os modelos quant tornam-se mais comuns, o back office está se movendo para o front office.

Benefícios de Quant Strategies.

Embora a taxa de sucesso global seja discutível, o motivo de algumas estratégias de quant é funcionar é que elas são baseadas em disciplina. Se o modelo for certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores com velocidade relâmpada para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem basear-se em apenas alguns ratios como P / E, dívida para patrimônio e crescimento de ganhos, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.

Estratégias bem-sucedidas podem adotar as tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente correm cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar simultaneamente um grande grupo de investimentos, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns por vez. O processo de triagem pode avaliar o universo por níveis como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito direto investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos.

Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como longas, curtas e longas / curtas. Os fundos cuidadosos bem sucedidos mantêm um olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa as 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 geralmente funcionam com base em custos mais baixos porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.

Desvantagens de Quant Strategies.

Há razões pelas quais tantos investidores não aceitam completamente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos bem sucedidos da quantia lá fora, apenas muitos parecem ser infrutíferos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.

O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um dos mais famosos fundos hedge quant, já que foi dirigido por alguns dos líderes acadêmicos mais respeitados e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorarem ineficiências, mas usando fácil acesso ao capital para criar apostas alavancadas enormes nas direções do mercado.

A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. A Administração de Capital de Longo Prazo foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Os modelos não incluíram a possibilidade de o governo russo estar inadimplente em algumas das suas próprias dívidas. Este evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada por estragos criados por alavancagem. LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve entrou para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Esta é uma das razões pelas quais os fundos quantitativos podem falhar, pois eles são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.

Enquanto uma equipe de quantos forte estará constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro sempre. Quant fundos também podem se surpreender quando a economia e os mercados estão passando por uma volatilidade maior do que a média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode gerar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos Quant também podem representar um perigo quando são comercializados como resistentes ao incômodo ou baseados em estratégias curtas. Prever as desacelerações, usar derivadas e combinar alavancagem pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem as novidades.

As estratégias quantitativas de investimento evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento convencionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes no negócio e os computadores mais rápidos, tanto para explorar ineficiências quanto para utilizar a alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluíram todas as entradas certas e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quantitativos são rigorosamente testados até que eles funcionam, sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o investimento em estilo de quantum tenha seu lugar no mercado, é importante estar atento às suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa idéia tratar estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar uma diversificação adequada.

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