Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Künstliche Intelligenz im Handel von Dr. Thomas Starke | Tag 6 der Algo-Handelswoche
Künstliche Intelligenz im Handel von Dr. Thomas Starke | Tag 6 der Algo-Handelswoche
Dr. Thomas Starke, ein prominenter Redner, erläutert in seinem Vortrag, warum KI als das nächste große Ding im Trading gilt. Er räumt ein, dass KI und maschinelles Lernen schon seit langem existieren, ihre effektive Anwendung jedoch aufgrund der begrenzten Rechenleistung eine Herausforderung darstellte. Allerdings haben die jüngsten technologischen Fortschritte die Rechenkapazitäten drastisch verbessert und ermöglichen die effiziente Ausführung umfangreicher Algorithmen auf Laptops und in Serverzentren durch Cloud Computing. Dr. Starke hebt die Erfolge der KI in verschiedenen Bereichen wie Gesichtserkennung, Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache hervor, die zu der Überzeugung beigetragen haben, dass KI auch das Finanzwesen revolutionieren kann.
Dr. Starke betont, dass KI und maschinelles Lernen keine Wundermittel sind, sondern wissenschaftliche und mathematische Werkzeuge, die ein gründliches Verständnis und eine Anwendung im Finanzbereich erfordern. Obwohl Finanzen wissenschaftliche Aspekte haben, werden sie überwiegend als Kunstform betrachtet. Um das Potenzial der KI im Finanzwesen auszuschöpfen, muss man daher sowohl die Werkzeuge als auch die Kunstfertigkeit des Fachgebiets beherrschen.
In seinem Vortrag geht Dr. Starke auf die Rolle von Softwareentwicklung und Programmierkenntnissen neben maschinellem Lernen und statistischem Wissen bei der Anwendung von KI im Handel ein. Er betont die Bedeutung ausgeprägter Softwarekenntnisse, einschließlich des Schreibens von APIs und der Gewährleistung von Systemausfallsicherheit, als unerlässlich für den effektiven Einsatz von Tools für maschinelles Lernen auf dem Markt. Er argumentiert, dass maschinelle Lernwerkzeuge zwar benutzerfreundlich seien, Programmierkenntnisse und statistische Kenntnisse jedoch für Praktiker in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung seien. Darüber hinaus geht er auf die Frage ein, ob ein Doktortitel für die Nutzung von Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich ist, und stellt fest, dass dies nicht unbedingt erforderlich ist, solange die Einzelnen bestimmte Ziele haben, gründliche Forschung betreiben und bereit sind, die erforderliche Arbeit zu leisten.
Die Bedeutung von Mentoring beim Erlernen von KI für den Handel ist ein weiteres Thema, das Dr. Starke diskutiert. Er betont, dass die Suche nach einem guten Mentor Anfängern helfen kann, häufige Fehler zu vermeiden und praktisches Wissen zu entwickeln, anstatt sich nur auf theoretisches Wissen aus akademischen Institutionen zu verlassen. Dr. Starke betont, dass jeder KI erlernen kann, aber es ist von unschätzbarem Wert, einen Mentor zu haben, der die richtige Anleitung geben kann. Er betont auch, dass das Verständnis der zugrunde liegenden Märkte und der Wirtschaft wichtiger ist als Programmierkenntnisse, da Programmieren mit der richtigen Betreuung erlernt werden kann.
Während seines Vortrags betont Dr. Starke auch die Bedeutung des Erlernens von Programmierung und quantitativen Methoden in der heutigen Handelsbranche. Er betont, dass erfolgreiche Trader häufig über ausgeprägte Kenntnisse in Mathematik und Programmierung verfügen und dass sich Trading-Interessierte diese Fähigkeiten relativ schnell aneignen können. Er weist darauf hin, dass Händler, die Zeit in das Erlernen quantitativer Methoden und maschinellen Lernens investieren, bessere Überlebenschancen haben, wenn der Übergang vom Bildschirmhandel zum algorithmischen Handel erfolgt. Er betont jedoch, dass ein wirtschaftlicher und marktbezogener Vorsprung von entscheidender Bedeutung ist und über den Vorsprung hinausgeht, der sich allein aus Programmier- und Mathematikkenntnissen ergibt. Er erwähnt auch, dass Deep Learning von Unternehmen und Einzelpersonen verlangt, ihre Renditen zu erklären, und dass ein Jahr mit negativen Renditen eine große Herausforderung darstellen kann.
Dr. Starke erläutert auch die Erläuterung von KI-Algorithmen und Risikomanagementpraktiken. Er betont, wie wichtig es ist, KI-Algorithmen erklären zu können, da dies zu Problemen oder sogar zum Abzug von Geldern führen kann. Er erwähnt, dass die Risikomanagementpraktiken trotz des Einsatzes von KI und maschinellem Lernen weitgehend unverändert bleiben, es jedoch notwendig ist, neue Wege des Risikomanagements zu erkunden, insbesondere angesichts des Endes des Bullenmarkts bei Aktien und Anleihen. Dr. Starke betont, dass maschinelles Lernen im Handel allgegenwärtig ist, mit verschiedenen Anwendungen wie der Generierung von Eingabesignalen und dem Risikomanagement von Modellen für maschinelles Lernen.
Dr. Starke befasst sich mit den verschiedenen Modellen und Technologien, die im Handel verwendet werden, wie z. B. Hauptkomponentenanalyse (PCA), Entscheidungsbäume, xgboost, Deep Learning und Reinforcement Learning. Er erörtert ihre Anwendungen bei der Analyse von Signaldaten, der Verwaltung von Portfoliorisiken und der Ausführung von Geschäften. Er betont auch die Bedeutung von Risikomanagementsystemen für die Steigerung der geometrischen Erträge und die Replikation erfolgreicher Strategien in anderen Märkten. Dr. Starke weist darauf hin, dass gute Risikomanagementsysteme sogar Alpha generieren und als Long-Volatilitätsstrategien betrachtet werden können.
Darüber hinaus untersucht Dr. Starke, wie KI zur Absicherung und Steuerung des Risikos von Short-Volatilitätsstrategien im Handel eingesetzt werden kann, um möglicherweise das durch solche Strategien generierte Alpha zu steigern. Er betont die Bedeutung von Neugier und einem gesunden Risikoverständnis für das kontinuierliche Erlernen und Entwickeln neuer Handelsstrategien. Er rät davon ab, sich auf vorkonfigurierte Handelsplattformen zu verlassen und empfiehlt stattdessen Codierungsstrategien von Grund auf, um sich einen Deep-Learning-Vorteil zu verschaffen.
Dr. Starke führt eine Diskussion über zeitbasierte Preisbewegungen im Vergleich zu preisbasierten Marktbewegungen. Er erklärt, dass zeitbasierte Preisbewegungen mathematisch durch die Berechnung von Indikatoren gelöst werden können, während preisbasierte Marktbewegungen durch die zugrunde liegende Ökonomie des Marktes bestimmt werden. Dr. Starke betont, wie wichtig es ist, die zugrunde liegenden wirtschaftlichen Gründe für eine Handelsstrategie zu berücksichtigen, anstatt sich ausschließlich auf mathematische Techniken zu verlassen, um die Märkte zu übertreffen. Er empfiehlt Bücher von Marcus Lopez, Grinnell und Kahn für diejenigen, die daran interessiert sind, KI mit quantitativen Modellen auf Finanzmärkten zu kombinieren.
Während der Präsentation betont Dr. Starke, wie wichtig es ist, die Prinzipien der Faktormodellierung zu verstehen, die seiner Meinung nach den Prinzipien des maschinellen Lernens ähneln. Er schlägt vor, dass das Verständnis dieser Prinzipien Händler besser in die Lage versetzen kann, maschinelles Lernen effektiv in ihren Systemen anzuwenden. Dr. Starke betont auch, wie wichtig es ist, eine gute Handelsstrategie zu definieren, da diese möglicherweise nicht immer die profitabelste ist. Er verweist auf Bücher von Ralph Vince, Andreas Klenow und Mr. Trendful, die wertvolle Einblicke in Handelsstrategien und die Psychologie hinter dem Handel bieten.
Dr. Starke erörtert, wie KI und maschinelles Lernen Nichtlinearitäten in der Verhaltensfinanzierung erfassen können, beispielsweise den keynesianischen Schönheitswettbewerb. Er erklärt, dass diese nichtlineare Dynamik im Gegensatz zu linearen Regressionsmodellen durch maschinelles Lernen effektiv erfasst werden kann. Er betont jedoch, dass es immer noch wichtig ist, eine wirtschaftliche Begründung für Handelsstrategien zu haben, auch wenn Fundamentaldaten nicht explizit verwendet werden.
Darüber hinaus untersucht Dr. Starke die Ausnutzung bestimmter Marktineffizienzen, die nicht unbedingt grundlegend sind. Er erwähnt Faktoren wie Beschränkungen für Short-Positionen über Nacht und bestimmte Termine wie Triple Reaching oder Quadruple Witching, die wirtschaftliche Auswirkungen auf den Markt haben können, die genutzt werden können. Er erwähnt auch Marktineffizienzen, die durch alltägliche wirtschaftliche Aktivitäten oder illegale Marktmanipulation entstehen. Dr. Starke äußert Interesse an möglichen zukünftigen Kooperationen, hat jedoch derzeit keine konkreten Pläne.
Auf die Frage eines Zuschauers, warum Träume oft nicht wahr werden, gibt Dr. Starke seine persönliche Einsicht. Er erklärt, dass Träume zunächst als Konzepte beginnen und dass sich sein Traumleben nicht darum dreht, einfach nur am Strand zu liegen, sondern dass es vielmehr um Erkundungen, die Führung eines eigenen Unternehmens und die Selbstbestimmung geht. Er betont, dass es entscheidend ist, die wahren Wünsche und Ziele eines Menschen mit praktischen Ergebnissen in Einklang zu bringen. Die Präsentation endet damit, dass der Moderator die Zuschauer über den zeitlich begrenzten Rabatt auf Contra-Kurse informiert und die letzte Sitzung zur Anwendung von maschinellem Lernen im Handel erwähnt, die für den nächsten Tag geplant ist.
Aktuelle Trends im Quant Finance [Podiumsdiskussion] | Tag 5 der Algo-Handelswoche
Aktuelle Trends im Quant Finance [Podiumsdiskussion] | Tag 5 der Algo-Handelswoche
Meine Damen und Herren, herzlich willkommen zur heutigen Podiumsdiskussion über aktuelle Trends im Quant Finance. Heute kommen drei angesehene Fachexperten zu uns, um ihre Erkenntnisse und ihr Fachwissen zu teilen. Stellen wir unsere Diskussionsteilnehmer vor:
Erstens haben wir David Jessup, den Leiter des Anlagerisikos für EMEA bei Columbia Thread Needle Investments. Mit umfassender Erfahrung in quantitativer Forschung, Risikoanalyse und Portfoliokonstruktion ist David auf Cross-Asset-Factor-Investing und maschinelles Lernen im Investmentmanagement spezialisiert. Sein tiefes Verständnis quantitativer Strategien und Risikomanagement wird wertvolle Einblicke in die Trends liefern, die die Branche prägen.
Als nächstes haben wir Dr. Devashes Guava, den Direktor für maschinelles Lernen und Vorsitzender des Center for Research in Technology Business an der SP Gen School of Global Management. Die Expertise von Dr. Guava liegt in der Anwendung künstlicher Intelligenz in Wirtschaft und Finanzen. Seine Forschung und sein Wissen in diesem Bereich werden Aufschluss über die Schnittstelle zwischen KI und Finanzen und die Auswirkungen auf die quantitative Finanzierung geben.
Schließlich haben wir Richard Rothenberg, einen Geschäftsführer der Global AI Corporation. Richard bringt umfangreiche Erfahrungen aus seiner Arbeit bei milliardenschweren Hedgefonds und globalen Investmentbanken mit. Mit seinem umfangreichen Hintergrund im quantitativen Portfoliomanagement und Research wird er wertvolle Einblicke in die praktische Umsetzung quantitativer Strategien in der Finanzbranche liefern.
Lassen Sie uns nun in die Diskussion über die jüngsten Trends eintauchen, die Quant Finance geprägt haben. Unsere Diskussionsteilnehmer sind sich einig, dass die Verfügbarkeit und Qualität von Daten eine wichtige Rolle dabei gespielt haben, die Branche voranzubringen. Darüber hinaus haben Fortschritte in der Rechenleistung die Konstruktion und Analyse komplexer Modelle ermöglicht, die vor einem Jahrzehnt noch nicht möglich waren.
Die Diskussionsteilnehmer heben die Ausweitung der Quantenfinanzierung über Aktien hinaus auf andere Anlageklassen hervor, darunter Kredite, Währungen und Kryptohandel. Sie machen auch auf den aufkommenden Trend des verantwortungsvollen Investierens aufmerksam, der in der Finanzbranche zunehmend an Bedeutung gewinnt. Sie stellen jedoch fest, dass die Datenqualität in diesem Bereich noch verbessert werden muss. Die Diskussionsteilnehmer gehen davon aus, dass verantwortungsvolles Investieren auch in den nächsten Jahren ein wichtiger Faktor im Finanzwesen sein wird.
Anschließend diskutiert das Panel zwei wichtige Trends im quantitativen Finanzwesen. Erstens hat sich der algorithmische Handel auf alle Anlageklassen ausgeweitet, nicht nur auf Aktien. Exotische Vermögenswerte werden mittlerweile mithilfe algorithmischer Ansätze gehandelt. Zweitens gab es einen erheblichen Anstieg alternativer Datenquellen, etwa Stimmungsdaten aus Nachrichten in mehreren Sprachen und Kreditkartentransaktionen. Die Fähigkeit, diese Daten mit fortschrittlichen Analysen und Rechenleistung zu verarbeiten und zu analysieren, hat dazu geführt, dass nichtfinanzielle Risikofaktoren wie Trends in den Bereichen Umwelt und soziale Governance in die Unternehmensbewertungen einbezogen werden.
Das Panel befasst sich jedoch auch mit den Herausforderungen des Einsatzes von maschinellem Lernen im Finanzwesen. Angesichts des niedrigen Signal-Rausch-Verhältnisses und des Nullsummenspielcharakters der Finanzmärkte ist maschinelles Lernen nicht immer das ideale Werkzeug zur Lösung jedes Problems. Die Diskussionsteilnehmer betonen, wie wichtig es ist, maschinelles Lernen mit anderen Methoden zu kombinieren und seine Grenzen zu verstehen. Sie verdeutlichen auch die Unterscheidung zwischen maschinellem Lernen und alternativen Daten, da diese beiden Konzepte häufig verwechselt werden.
Darüber hinaus diskutieren die Diskussionsteilnehmer die einzigartigen Herausforderungen des maschinellen Lernens im Finanzbereich im Kontext der Marktdynamik als differenzielles Spiel. Sie unterstreichen, wie wichtig es ist, bei der Entwicklung von Handelsstrategien die strategischen Entscheidungen anderer Marktteilnehmer zu berücksichtigen.
Die Diskussion verlagert sich dann auf die Bedeutung hochwertiger Daten in Modellen des maschinellen Lernens für den algorithmischen Handel. Die Diskussionsteilnehmer erkennen die Herausforderung der Bereinigung unstrukturierter Daten an und betonen, wie wichtig es ist, mit linearen Modellen zu beginnen, um die Parameter zu verstehen und die Datenqualität sicherzustellen. Sie befassen sich mit dem Problem von Rauschen und Spärlichkeit in alternativen Daten, wodurch die Bereinigung und Filterung schwieriger wird. Darüber hinaus betonen die Diskussionsteilnehmer die Notwendigkeit, zweite Datenquellen zu vergleichen und zu nutzen, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.
Die Diskussionsteilnehmer betonen außerdem, dass Handelslösungen als Teil der Definition einer Strategie in einem End-Person-Spiel mit gegnerischen Spielern mit widersprüchlichen Interessen angegangen werden sollten. Herkömmliche Modellierungsmethoden sind in diesem Zusammenhang möglicherweise nicht immer anwendbar, und die Diskussionsteilnehmer betonen, wie wichtig es ist, verschiedene Strategien zu testen, um die effektivsten Lösungen zu finden. Sie diskutieren auch die einzigartigen Herausforderungen, die alternative Datensätze wie Daten zur nachhaltigen Entwicklung mit sich bringen, die unterschiedliche Analysemethoden erfordern und möglicherweise eine Aggregation von Daten mit geringerer Häufigkeit erfordern, um der Knappheit entgegenzuwirken. Auch wenn die Arbeit mit spärlichen Datensätzen eine Herausforderung sein kann, glauben die Diskussionsteilnehmer, dass es immer noch Möglichkeiten gibt, wertvolle Signale zu entdecken.
Ein weiteres wichtiges Diskussionsthema ist die Bedeutung des Verständnisses der Spielstruktur des Marktes bei der Gestaltung von Handelssystemen. Die Diskussionsteilnehmer betonen, dass kleinere Akteure möglicherweise mehr Spielraum zum Eingehen von Risiken haben, größere Akteure im Rohstoff- und Kryptohandel jedoch aufgrund der extremen Volatilität dieser Märkte mit Vorsicht an den Handel herangehen müssen. Sie betonen auch die Bedeutung der Diversifizierung, um Verluste abzumildern, die bei Krypto-Assets sehr hoch sind.
Das Gremium geht noch einen Schritt weiter und hinterfragt die in der traditionellen Finanztheorie verankerten Annahmen. Sie argumentieren, dass Vermögenswerte nicht unbedingt festen Diffusionsprozessen mit festgelegten Mittelwert- und Varianzannahmen folgen. Stattdessen betonen sie die stochastische Natur der Volatilität und die Schwankung der Mittelwerte im Zeitverlauf. Sie schlagen vor, versteckte Markov-Prozesse zu berücksichtigen, um den Mittelwert und die Standardabweichung taktisch zu ändern, was zu besseren Ansätzen bei Faktorinvestitionen und Kryptoinvestitionen führt. Diese Perspektive bietet verlockende Risiko-Rendite-Profile mit der Möglichkeit einer einfachen Diversifizierung.
Anschließend werden in der Diskussion verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens in der Finanzbranche untersucht. Die Diskussionsteilnehmer erwähnen den Einsatz von maschinellem Lernen zur Geschlechtsklassifizierung, zur Prognose von CO2-Emissionen und zur Festsetzung von Volumina auf den Märkten für festverzinsliche Wertpapiere. Sie unterstreichen auch den zunehmenden Fokus auf ESG-Faktoren und die Ausweitung nachhaltiger Entwicklungsziele, die die Auswirkungen auf die Gesellschaft als Ganzes und systemische Risiken berücksichtigen. Sie betrachten diese erweiterte Risikotaxonomie als einen wesentlichen Faktor bei der finanziellen Entscheidungsfindung mit dem Potenzial, in ein ESG-Faktormodell integriert zu werden.
Ein weiterer diskutierter Trend ist die Nutzung von Ausschüssen und Task Forces zur Clusterung von Daten auf der Grundlage mehrerer Faktoren. Die Diskussionsteilnehmer betonen die wachsende Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache für das Verständnis der Stimmung lokaler Stakeholder zur Quantifizierung nichtfinanzieller Risiken. Diese Risiken, die für die immateriellen Aspekte der Bilanz eines Unternehmens zunehmend von Bedeutung sind, müssen bei der Analyse der Finanzmärkte unbedingt berücksichtigt werden.
Darüber hinaus betonen die Diskussionsteilnehmer die Bedeutung ausgeprägter Programmierkenntnisse und statistischer Kenntnisse im Bereich der quantitativen Finanzen. Sie warnen auch vor den Gefahren einer wiederholten Analyse desselben Datensatzes und betonen die Notwendigkeit, sich anzupassen und sich auf die Zukunft des quantitativen Handels vorzubereiten.
Mit Blick auf die Zukunft diskutieren die Diskussionsteilnehmer, wie wichtig es ist, mit aufstrebenden Anlageklassen wie Kohlenstoff und Kryptowährungen Schritt zu halten. Sie erwähnen die potenziell bahnbrechenden Auswirkungen des Quantencomputings, das die Verschlüsselungsalgorithmen hinter Kryptowährungen revolutionieren könnte, obwohl praktische Anwendungen noch realisiert werden müssen. Sie gehen auch auf die Entwicklung großer neuronaler Netze und Technologien wie GPT3 ein, die als Wege zur allgemeinen künstlichen Intelligenz angepriesen werden. Das exponentielle Wachstum der Hardware- und Softwarekapazität zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung, und die Diskussionsteilnehmer erwarten eine zukünftige Konvergenz von Hochleistungsrechnen, Quantencomputing und KI im Bereich Quant Finance.
Zusammenfassend sagen die Diskussionsteilnehmer eine Zukunft voraus, die durch die Erweiterung der Hardware- und Softwarekapazitäten gekennzeichnet ist und zur Entwicklung von Allzweck-Handelsrobotern führen wird. Diese Roboter werden über die Fähigkeit verfügen, Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich sozialer Medien, zu extrahieren und zu interpretieren und dabei unter anderem Bildverständnis, Sprachverständnis und semantisches Verständnis zu nutzen. Sie unterstreichen, wie wichtig es ist, neue Technologien und Methoden zu nutzen, um immer einen Schritt voraus zu sein und sich an die sich entwickelnde Landschaft der Quant Finance anzupassen.
Die Podiumsdiskussion endet damit, dass die Diskussionsteilnehmer dem Publikum ihren Dank aussprechen und zum Austausch aller unbeantworteten Fragen ermutigen. Sie kündigen außerdem an, dass sich die morgige Sitzung speziell auf maschinelles Lernen und Handel konzentrieren wird, und laden die Teilnehmer ein, sich diesem faszinierenden Bereich anzuschließen und ihn weiter zu erkunden.
Vielen Dank, dass Sie heute an der aufschlussreichen Podiumsdiskussion über aktuelle Trends im Bereich Quant Finance teilgenommen haben.
Verwendung von Sentiment- und alternativen Daten im Handel [Podiumsdiskussion] | Tag 4 der Algo-Handelswoche
Verwendung von Sentiment- und alternativen Daten im Handel [Podiumsdiskussion] | Tag 4 der Algo-Handelswoche
Meine Damen und Herren, vielen Dank, dass Sie heute an dieser spannenden Podiumsdiskussion über den Einsatz von Stimmungs- und alternativen Daten im Handel teilgenommen haben. Bevor wir beginnen, muss ich eine wichtige Ankündigung machen.
Ich freue mich, den Start eines neuen Zertifizierungsprogramms bekannt zu geben, der Certification in Sentiment Analysis and Alternative Data in Finance (CSAF). Dieses Programm wurde speziell für Finanzfachleute entwickelt, die ihre Karriere im Handel und bei der Entscheidungsfindung bei Investitionen mithilfe moderner Methoden wie der Analyse der Nachrichtenstimmung und alternativer Daten vorantreiben möchten.
Das CSAF-Programm deckt verschiedene Aspekte der Nachrichtenanalyse, Stimmungsanalyse und alternativen Daten ab, die im Finanzwesen erforderlich sind. Es wird von führenden Experten in den Bereichen algorithmischer Handel, Stimmungsanalyse, quantitative Modellierung und Hochfrequenzhandel unterrichtet. Diese Experten bringen umfangreiches Wissen und Erfahrung in das Programm ein und stellen sicher, dass die Teilnehmer eine erstklassige Ausbildung und Schulung erhalten.
Das Programm befasst sich mit Themen wie dem Verständnis der Stimmungsanalyse, der Nutzung alternativer Datenquellen, der Integration von Stimmungsdaten in Vorhersagemodelle und der Nutzung von KI- und maschinellen Lerntechniken für die Marktanalyse. Die Teilnehmer erhalten wertvolle Einblicke in die Rolle von Sentiment- und alternativen Daten im Handel und erfahren, wie sie das Potenzial dieser Ressourcen zur Verbesserung der Finanzergebnisse nutzen können.
Zusätzlich zum Zertifizierungsprogramm freue ich mich, Ihnen mitteilen zu können, dass im Frühjahr 2022 ein umfassendes Handbuch zu alternativen Daten veröffentlicht wird. Dieses Handbuch wird als wertvolle Ressource für Fachleute auf diesem Gebiet dienen und detaillierte Informationen zu den verschiedenen bieten Arten alternativer Daten und ihre Anwendungen im Finanzwesen.
Nun wenden wir uns der heutigen Podiumsdiskussion zu. Unsere geschätzten Diskussionsteilnehmer, darunter Dr. Cristiano Arbex Valle, Professor Gautam Mitra, Dr. Matteo Campolmi und Dr. Ravi Kashyap, werden ihre Erkenntnisse über die Verwendung von Stimmungs- und alternativen Daten im Handel teilen. Sie werden diskutieren, was alternative Daten sind, warum sie wichtig sind und wie sie effektiv genutzt werden können, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.
Wie wir alle wissen, haben Nachrichtenereignisse häufig erhebliche Auswirkungen auf die Vermögenspreise, und Stimmungsdaten können eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse spielen. Die Diskussionsteilnehmer werden beleuchten, wie Stimmungsdaten schnell verarbeitet und in numerische Daten zur Verwendung in mathematischen Modellen umgewandelt werden können, wodurch wertvolle Informationen bereitgestellt werden, die normalerweise nicht von herkömmlichen Marktdaten erfasst werden.
Darüber hinaus werden unsere Diskussionsteilnehmer die Herausforderungen und Chancen untersuchen, die mit alternativen Daten verbunden sind. Sie werden das Aufkommen alternativer Datenquellen, die Notwendigkeit strenger Datenverarbeitungstechniken und die Bedeutung der Vermeidung von Überanpassungen bei der Identifizierung von Signalen in riesigen Informationsmengen diskutieren.
Während der Podiumsdiskussion ermutigen wir Sie, sich aktiv zu beteiligen, indem Sie Fragen stellen und sich mit unseren Diskussionsteilnehmern austauschen. Ihre Beiträge und Erkenntnisse werden sehr geschätzt und wir freuen uns darauf, eine bereichernde und interaktive Sitzung zu gestalten.
Bevor wir beginnen, möchte ich Ihnen allen meinen Dank dafür aussprechen, dass Sie heute zu uns gekommen sind. Ihre Präsenz und Ihr Enthusiasmus tragen zum Erfolg solcher Veranstaltungen bei. Ich möchte Sie auch daran erinnern, uns in den sozialen Medien zu folgen und wünsche den Organisatoren alles Gute zum 11. Jubiläum.
Beginnen wir nun ohne weitere Umschweife mit unserer Podiumsdiskussion zum Thema Stimmung und alternative Daten im Handel. Danke schön.
Zu Beginn der Podiumsdiskussion vertiefen sich unsere Diskussionsteilnehmer in das Thema Stimmung und alternative Daten im Handel und teilen ihre wertvollen Erkenntnisse und Erfahrungen. Sie heben die Auswirkungen der Einbeziehung von Nachrichtenanalysen und Stimmungen als zusätzliche Eingabefunktionen in Vorhersagemodelle hervor und betonen die erzielten verbesserten Ergebnisse, insbesondere bei der Vorhersage der Vermögensvolatilität.
Ein zentraler Diskussionspunkt dreht sich um die Entstehung alternativer Daten und ihre Bedeutung für die Information über Handelsentscheidungen. Die Diskussionsteilnehmer betonen, dass alternative Daten neue Informationen wie Verbrauchergewohnheiten liefern, die wertvolle Erkenntnisse für Anlagestrategien liefern können. Sie betonen, wie wichtig es ist, Daten mit Modellen zu koppeln und KI- und maschinelle Lerntechniken zu nutzen, um Marktrichtungen vorherzusagen und finanzielle Ergebnisse zu verbessern.
Das Gremium nimmt sich einen Moment Zeit, um die Moderation von Professor Gautam Mitra, Gründer und Geschäftsführer von OptiRisk Systems, zu würdigen. Mit seiner Expertise sorgt er für eine umfassende Auseinandersetzung mit dem Thema. Sie befassen sich mit den praktischen Anwendungen von Sentiment- und alternativen Daten im Handel und gehen auf Fragen zu deren Definition, Bedeutung und Nutzung ein.
Die Diskussionsteilnehmer sind sich bewusst, dass alternative Daten ein sich ständig weiterentwickelndes Feld sind, und heben die dynamische Natur dieses Bereichs hervor. Sie diskutieren, wie das, was heute als alternative Daten gilt, in Zukunft zum Mainstream werden könnte, und verdeutlicht den kontinuierlichen Fortschritt und die Innovation innerhalb der Branche. Ihr Fokus liegt weiterhin auf der Nutzung alternativer Daten, um sich einen Vorsprung im Finanzwesen zu verschaffen, mit dem ultimativen Ziel, die Rendite zu maximieren.
Inmitten der Diskussion erkennt das Gremium die potenzielle Verzerrung der aus Nachrichtenquellen stammenden Stimmungsdaten an. Sie bieten potenzielle Lösungen, um diese Verzerrung abzumildern, wie z. B. die Nutzung mehrerer Quellen und den Einsatz verschiedener Techniken zur Analyse der Daten. Damit unterstreichen sie die Bedeutung einer umfassenden und robusten Datenanalyse, um genaue und zuverlässige Erkenntnisse zu gewährleisten.
Für die Zukunft betonen die Diskussionsteilnehmer, wie wichtig es ist, den Kontext und die Szenarien zu verstehen, in denen Daten erfasst werden. Sie diskutieren die Notwendigkeit kontextbezogener Informationen, um eine differenzierte Ansicht zu ermöglichen und effektive Algorithmen zu erstellen. Die Diskussionsteilnehmer gehen auch auf die Idee ein, dass Vorurteile möglicherweise nicht immer negativ sind und manchmal Handelsstrategien zugute kommen können. Ihre übergeordnete Botschaft betont, wie wichtig es ist, die verfügbaren Daten zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten, auch wenn die Datenquelle selbst nicht kontrolliert werden kann.
Das Gremium untersucht außerdem die Parameter, die bei der Analyse von Stimmungsdaten für Handelszwecke zu berücksichtigen sind. Sie geben Aufschluss über die Klassifizierung der Stimmung in positive, neutrale oder negative Kategorien durch Nachrichten- oder Stimmungsanbieter. Darüber hinaus diskutieren sie die Relevanz der Berücksichtigung des Nachrichten- oder Tweetvolumens als Faktor bei der Sentimentanalyse. Hervorgehoben wird auch die Normalisierung der Stimmung basierend auf dem durchschnittlichen Nachrichtenvolumen über einen bestimmten Zeitraum.
Das Gespräch vertieft sich, während die Diskussionsteilnehmer die sprachspezifische Natur der Stimmungsanalyse diskutieren. Sie legen Wert auf den Einsatz von KI und anderen Techniken zur Textanalyse und -analyse, die ein tieferes Verständnis der Stimmung ermöglichen. Relevanz und Neuheit von Nachrichtenereignissen werden als entscheidende Faktoren identifiziert, wobei Unternehmen Nachrichtendaten über Abonnements bei Inhaltsanbietern erhalten, was eine schnelle Verarbeitung ermöglicht.
Zum Abschluss der Podiumsdiskussion gehen die Diskussionsteilnehmer auf die Zeitrahmen ein, die für Stimmungsindikatoren verwendet werden. Sie stellen klar, dass Stimmungsindikatoren nicht darauf abzielen, die Geschwindigkeit zu übertreffen, mit der Nachrichten den Markt erreichen. Stattdessen dienen sie als beschreibende Indikatoren dafür, wie sich der Nachrichtenfluss im Laufe der Zeit auf Aktien auswirkt. Die Bedeutung der Konvertierung von Text in numerische Daten wird ebenfalls hervorgehoben und die zusätzliche Verarbeitungsebene anerkannt, die für textbasierte Informationen erforderlich ist.
Die Diskussionsteilnehmer diskutieren auch die Relevanz von Stimmungsdaten und alternativen Datenquellen im Handel. Sie befassen sich mit der Frage, wie viele Tage an Stimmungsdaten relevant sind, und betonen, dass die Antwort vom Zweck des Modells und der Art des durchgeführten Handels abhängt. Die Diskussion erstreckt sich darüber hinaus auf die Leistungsmetriken für alternative Datenquellen, wobei die Rentabilität als Schlüsselmetrik identifiziert wird. Die Diskussionsteilnehmer erläutern die Nachfrage nach historischen Daten und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Preisgestaltung. Sie warnen davor, dass sich ihr Wert mit zunehmender Beliebtheit alternativer Datenquellen im Laufe der Zeit ändern kann.
Zum Abschluss der Podiumsdiskussion teilen die Diskussionsteilnehmer ihre Erkenntnisse über die Herausforderungen und die Bedeutung des Backtestings. Sie erkennen an, dass für bestimmte alternative Datenquellen nur spärliche historische Informationen vorliegen, was die Analyse und das Backtesting zu einer Herausforderung macht. Sie heben jedoch die Verfügbarkeit statistischer Modelle und Techniken hervor, die bei der Extrapolation von Daten für Backtesting-Zwecke helfen können. Sie betonen, wie wichtig es ist, die Leistung einer bestimmten Datenquelle mit der nicht vorhandenen Datenquelle zu vergleichen, damit Händler ihre Strategien entsprechend anpassen können. Abschließend betont das Gremium, dass der Wert alternativer Daten letztendlich von ihrer Verwendung innerhalb eines bestimmten Modells abhängt.
Wir gehen nun zur Frage-und-Antwort-Runde für das Publikum über, in der die Diskussionsteilnehmer zwei interessante Fragen beantworten. Die erste Frage dreht sich um die Nutzung historischer Daten, um ein besseres Verständnis verschiedener historischer Perioden zu erlangen. Das Gremium schlägt vor, mindestens das Siebenfache des Zeitintervalls zu nutzen, um ein umfassendes Verständnis verschiedener Ergebnisse zu erhalten. Die zweite Frage betrifft die Suche nach verlässlichen Quellen für alternative Daten. Das Gremium empfiehlt, einen Daten-Scout zu beauftragen, verschiedene Quellen zu erkunden und die besten verfügbaren Daten für quantitative Teams zu ermitteln. Sie betonen die Herausforderung, vertrauenswürdige Daten zu finden, und betonen, dass innovative Ideen oft von kleinen neuen Unternehmen ausgehen.
Ergänzend zur Diskussion befassen sich die Diskussionsteilnehmer mit dem Potenzial für kleine Unternehmen, die frühzeitig einzigartige Datensätze identifizieren, um diese von größeren Unternehmen zu erwerben. Sie betonen die Bedeutung von Vermittlern bei der Datenaggregation und den Wert abgeleiteter Datensätze mithilfe proprietärer Modellierung. Das Gespräch geht außerdem auf die Auswirkungen länderspezifischer Datensätze, die Identifizierung regionaler Risiken und die Vernetzung des globalen Marktes ein. Das Verständnis dieser Faktoren ist für fundierte Handelsentscheidungen von entscheidender Bedeutung.
Gegen Ende des Panels verlagern die Redner ihren Fokus auf die notwendigen Fähigkeiten und Voraussetzungen für eine Karriere im Finanzwesen. Sie betonen den Wert von Programmiersprachen und ein solides Verständnis mathematischer Konzepte, da diese Fähigkeiten in diesem Bereich immer wichtiger werden. Auch die Vernetzung und der Aufbau von Kontakten zu Fachleuten werden hervorgehoben, ebenso wie die Bedeutung, offen für vielfältige Möglichkeiten zu bleiben und das eigene Wissen kontinuierlich zu erweitern.
Abschließend betont der Redner noch einmal, wie wichtig es ist, über Markttrends informiert zu bleiben und bei finanziellen Entscheidungen objektiv zu bleiben. Sie betont die grundlegende Rolle der Finanzverwaltung und ermutigt die Teilnehmer, sich aktiv in der Finanzbranche zu engagieren.
Mit herzlicher Dankbarkeit dankt der Redner den Diskussionsteilnehmern und dem Publikum für ihre wertvollen Beiträge und schließt die Sitzung ab.
Leerverkäufe im Bullenmarkt – Eine Meisterklasse von Laurent Bernut | Tag 3 der Algo-Handelswoche
Leerverkäufe im Bullenmarkt – Eine Meisterklasse von Laurent Bernut | Tag 3 der Algo-Handelswoche
Laurent Bernut wird als Gründer und CEO von Alpha Secure Capital sowie als engagierter Leerverkäufer bei Fidelity Investments vorgestellt. Das Video zeigt, dass er einen zweistündigen Meisterkurs zum Thema Leerverkäufe leiten wird. Es wird erwähnt, dass es am Ende des Meisterkurses keine Frage-und-Antwort-Runde geben wird, die Zuschauer werden jedoch ermutigt, während der Sitzung selbst relevante Fragen zu stellen. Darüber hinaus informiert der Redner das Publikum über einen Kurs zum Leerverkauf mit Python sowie über ein ergänzendes Buch, das das Wie und Warum des Leerverkaufs erklärt. Das Buch soll am 11. Oktober 2021 erscheinen und auf Amazon.com erhältlich sein.
Der Meisterkurs beginnt damit, dass Laurent Bernut die wichtigsten Erkenntnisse erklärt, die die Teilnehmer von der Sitzung erwarten können. Er behauptet, dass Top-Picking bankrott sei und betont, dass Leerverkäufe die wertvollsten Fähigkeiten für die Beschaffung eines erfolgreichen Fonds seien. Bernut entlarvt außerdem zehn klassische Mythen über Leerverkäufe und wirft Licht auf die unzureichend erforschte Natur dieser Disziplin. Er geht auf die Dynamik von Leerverkäufen ein und geht darauf ein, warum selbst erfolgreiche Marktteilnehmer mit der Leerverkaufsseite zu kämpfen haben. Bernut teilt persönliche Erkenntnisse und betont die entscheidende Rolle des Geldmanagements im Kurs.
Im weiteren Verlauf gibt Bernut einen Überblick über die Funktionsweise von Leerverkäufen und betont, wie wichtig es ist, den Kredit zu lokalisieren. Er erörtert die bankrotte Natur der Aktienauswahl und plädiert dafür, dass Händler ihren Fokus auf andere Praktiken wie Leerverkäufe verlagern. Bernut weist darauf hin, dass die Branche oft auf Stockpicker fixiert ist, empirische Belege jedoch zeigen, dass die Mehrheit der aktiven Manager ihre Benchmarks durchweg unterschreiten. Dies hat viele dazu veranlasst, die Aktienauswahl aufzugeben und sich stattdessen passivem Investieren und verdeckter Indexierung zuzuwenden. Bernut betont jedoch die Bedeutung von Leerverkäufen in Bärenmärkten und den Wert, den sie im Hinblick auf den Schutz vor Verlusten mit sich bringen.
Bernut geht auf Missverständnisse über Leerverkäufer ein und räumt mit der Vorstellung auf, dass sie Renten und Unternehmen zerstören. Er erklärt, dass Anleger nach Long-Short-Vehikeln suchen, die eine geringe Volatilität, geringe Korrelationsrenditen und Abwärtsschutz bieten – etwas, das aktive Manager nur schwer dauerhaft bieten können. Daher sind Long-Picks von Investmentfondsmanagern für Anleger, die passiv über börsengehandelte Fonds ähnliche Ergebnisse erzielen können, nicht so relevant. Bernut betont, dass der Leerverkauf von Aktien einen Schutz vor Abwärtsrisiken bietet, was die Fähigkeit des Leerverkaufs besonders in einem Bärenmarkt sehr gefragt macht.
Der Redner befasst sich mit der Rolle von Leerverkäufern im Kapitalismus und der Verantwortung der Unternehmensführung. Er argumentiert, dass Leerverkäufer, die sich nicht an der Unternehmensführung beteiligen, häufig für ihr Versagen verantwortlich gemacht werden, während in Wirklichkeit schlechtes Management den Untergang verursacht. Bernut hebt den Unterschied zwischen Marktwert und innerem Wert hervor und erklärt, dass der Marktwert durch subjektive Urteile bestimmt wird, ähnlich einem Schönheitswettbewerb. Er stellt außerdem klar, dass Leerverkäufer nicht von Natur aus böse Spekulanten sind, sondern oft Paradoxien auf dem Markt aufdecken. Er räumt ein, dass die Regulierungsbehörden Leerverkäufer missbilligen, die Marktmanipulationen betreiben, ihre Hauptaufgabe jedoch darin besteht, Marktineffizienzen aufzudecken.
Im Video geht es weiter mit der Diskussion von Laurent Bernut über das Raum-Zeit-Kontinuum von Unternehmen, das für Leerverkäufer ein Paradoxon darstellt. Er macht auf Situationen aufmerksam, in denen Unternehmen ihre Mitarbeiter für die Beteiligung an Betrug belohnen, während die Geschäftsleitung die Kenntnis solcher Praktiken verweigert. Bernut rät Leerverkäufern, gegenüber der Unternehmensführung einen nicht kontroversen Ansatz zu verfolgen, selbst wenn sie Recht haben, da es alternative Möglichkeiten gibt, eine Aktie leerzuverkaufen. Er betont den Risikomanagementaspekt von Leerverkäufen und weist darauf hin, dass diese mit Vorsicht erfolgen sollten.
In seiner Meisterklasse „Algo Trading Week“ betont Bernut, wie wichtig es ist, Leerverkäufe zu erlernen, und die Risiken, die mit dem Fehlen dieser Fähigkeit verbunden sind, insbesondere in Erwartung eines Bärenmarktes. Er geht auch darauf ein, wie Leerverkäufe zu erhöhter Marktvolatilität und dem Potenzial für Aktienkurseinbrüche beitragen können.
Das Video wird damit fortgesetzt, dass Laurent Bernut den Zuschauern für ihre Teilnahme und ihr Engagement während der gesamten Meisterklasse zum Thema Leerverkäufe dankt. Er drückt seine Wertschätzung für die während der Sitzung eingegangenen Fragen und Kommentare aus und betont die Bedeutung der aktiven Teilnahme und Neugier am Lernprozess.
Anschließend stellt Laurent Bernut einen bevorstehenden Kurs über Leerverkäufe mit Python vor, der darauf abzielt, praktische Fähigkeiten für die Implementierung von Leerverkaufsstrategien mithilfe der Programmierung zu vermitteln. Der Kurs behandelt verschiedene Themen, darunter Datenanalyse, algorithmischen Handel, Risikomanagement und Backtesting. Er betont den Wert der Kombination quantitativer Analysen mit Leerverkaufstechniken und wie Python für diesen Zweck ein leistungsstarkes Werkzeug sein kann.
Zusätzlich zum Kurs kündigt Laurent Bernut die Veröffentlichung eines ergänzenden Buches mit dem Titel „Short Selling Unveiled: A Comprehensive Guide to Profiting in Bear Markets“ an. Das Buch befasst sich mit dem Wie und Warum von Leerverkäufen und bietet Einblicke, Strategien und Beispiele aus der Praxis. Ziel ist es, die Disziplin zu entmystifizieren und den Lesern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie benötigen, um die Komplexität des Leerverkaufs erfolgreich zu meistern. Die Veröffentlichung des Buches ist für den 11. Oktober 2021 geplant und wird auf Amazon.com erhältlich sein.
Am Ende des Videos betont Laurent Bernut noch einmal, wie wichtig kontinuierliches Lernen und Verbesserungen im Bereich Leerverkäufe sind. Er ermutigt die Zuschauer, den Kurs und das Buch zu erkunden, um ihr Verständnis zu vertiefen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Er bringt sein Engagement zum Ausdruck, Einzelpersonen dabei zu helfen, Leerverkäufe zu beherrschen, und betont, wie wichtig es ist, auf den sich ständig verändernden Finanzmärkten informiert und anpassungsfähig zu bleiben.
Mit einer abschließenden Dankes- und Ermutigungsbekundung verabschiedet sich Laurent Bernut von den Zuschauern und hinterlässt ihnen die Einladung, Kontakte zu knüpfen, Fragen zu stellen und ihre Reise in die Welt des Leerverkaufs fortzusetzen. Das Video endet und die Zuschauer werden inspiriert und motiviert, die Chancen und Herausforderungen, die Leerverkäufe mit sich bringen, weiter zu erkunden.
Wie man die besten Aktien auswählt und Live-Handel durchführt von Dr. Hui Liu | Tag 2 der Algo-Handelswoche
Wie man die besten Aktien auswählt und Live-Handel durchführt von Dr. Hui Liu | Tag 2 der Algo-Handelswoche
Während der Einführung in Tag 2 der Algo Trading Week würdigt der Redner die vorherigen Sitzungen mit Experten für Quant- und Algo-Trading. Sie erwähnen kurz die wertvollen Erkenntnisse dieser Experten und bereiten damit die Bühne für die Präsentation des Tages. Der Schwerpunkt von Tag 2 liegt auf der Auswahl der besten Aktien und der Teilnahme am Live-Handel, wobei Dr. Hui Liu als Moderator die Führung übernimmt.
Der Redner hebt auch den laufenden Algo-Trading-Wettbewerb hervor, der drei verschiedene Tests umfasst, die die Grundlagen des quantitativen und algorithmischen Handels abdecken. Die Gewinner des Wettbewerbs werden im September bekannt gegeben, was der Veranstaltung Vorfreude und Spannung verleiht. Darüber hinaus verrät der Redner, dass die Sitzung am nächsten Tag eine zweistündige Meisterklasse zum Thema Leerverkäufe unter der Leitung von Aloha Bendu sein wird. Der Zeitpunkt dieses Kurses wird angepasst, um Teilnehmern aus verschiedenen Zeitzonen gerecht zu werden.
Dr. Hui Liu beginnt seine Präsentation mit der Erörterung des Prozesses der Generierung einer Handelsidee, ihrer Validierung und der Konstruktion eines Modells für maschinelles Lernen, um ihre historische Leistung zu testen. Er schlägt vor, dass Händler Ideen ableiten können, indem sie Finanzberichte lesen oder Social-Media-Plattformen überwachen, um die Leistung eines Unternehmens zu beurteilen. Dr. Liu stellt außerdem den SPY ETF vor, der den S&P 500 Index abbildet und als wertvolle historische Datenquelle dient. Er betont, wie wichtig es ist, statistische Modelle einzusetzen und Backtesting durchzuführen, um Handelsideen zu validieren, bevor man mit der Entwicklung eines Handelsroboters mit iBridgePi fortfährt.
Anschließend erläutert Dr. Liu die Grundlagen des Trendhandels und die Bedeutung des Kaufs zu einem niedrigen Preis und des Verkaufs zu einem hohen Preis. Er erläutert die Sammlung historischer Daten und die Verwendung von Python auf Jupyter Notebook zur Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen. Dr. Liu zeigt, wie das Modell zur Erstellung eines Aktien-Screeners eingesetzt werden kann, der bei der Identifizierung der vielversprechendsten Aktien für Handelszwecke hilft. Er unterstreicht die Bedeutung der Überprüfung von Handelsideen durch Backtesting und Live-Handel.
In seinem nächsten Abschnitt liefert Dr. Liu eine praktische Demonstration der Verwendung von Python zum Abrufen historischer Daten von der Yahoo Finance API und deren Bearbeitung zum Aufbau eines Modells für maschinelles Lernen. Konkret ruft er tägliche Balkendaten für den SPY ab und nutzt die Funktion „Historische Daten anfordern“. Dr. Liu fügt den Daten zusätzliche Spalten hinzu, die die prozentuale Änderung des Schlusskurses vom Vortag zum aktuellen Tag sowie vom aktuellen Tag zum Folgetag berechnen. Er erklärt, dass eine negative Veränderung des Schlusskurses von gestern auf heute in Kombination mit einer positiven Veränderung von heute auf morgen eine Gelegenheit zum Kauf von Aktien darstellt, wenn der Preis sinkt, da seine Prognose auf einen bevorstehenden Preisanstieg hindeutet.
Der Prozess der Erstellung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage von Aktienkursen wird anschließend von Dr. Liu detailliert beschrieben. Er erfasst Daten zum Schlusskurs, zur gestrigen Preisänderung und zur Preisänderung von heute auf morgen. Mithilfe eines linearen Regressionsmodells passt er die Daten an und analysiert die Ergebnisse. Dr. Liu zeigt ein Diagramm an, in dem die schwarze Linie die Vorhersagen des maschinellen Lernmodells darstellt, während verstreute Datenpunkte die täglichen Aktienkurse von Yahoo Finance für den S&P 500 darstellen. Er erklärt, dass ein negativer Koeffizient eine negative Korrelation bedeutet, was darauf hinweist, dass, wenn die Sinkt der Preis, steigt er wahrscheinlich und umgekehrt. Dr. Liu erwägt die Möglichkeit, dieses Modell für den automatisierten Handel zu nutzen, um potenziell Gewinne zu erzielen.
Dr. Liu geht weiter auf den Prozess der Auswahl der besten Aktien und der Teilnahme am Live-Handel ein. Er empfiehlt Händlern, den Preis am Ende des Handelstages zu prüfen, um seine Aufwärts- oder Abwärtsbewegung festzustellen, bevor sie in der Nähe des Marktschlusses Aufträge erteilen. Er demonstriert den Aufbau eines Aktien-Screeners, um Einblicke in die Leistung des Modells bei verschiedenen Aktien zu gewinnen und günstige Aktien zu identifizieren, denen man folgen sollte. Dr. Liu räumt ein, dass sein Modell relativ simpel ist und sich auf den Preis von gestern verlässt, um den Preis von morgen vorherzusagen, und erwägt daher die Einbeziehung fortschrittlicher Indikatoren wie der Moving Average Convergence Divergence (MACD), um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und Geschäfte zu filtern.
Die Nutzung des MACD zur Vorhersage und Filterung von Aktien wird von Dr. Liu untersucht, zusammen mit einem Vergleich mit dem Buy-Low-Sell-High-Modell. Er stellt die Ergebnisse vor, die bei der Verwendung von MACD 10 und 30 beim SPY erzielt wurden, und zeigt einen relativ schwachen Trend auf. Folglich kommt Dr. Liu zu dem Schluss, dass die Verwendung des MACD für zukünftige Vorhersagen möglicherweise nicht mehr zu so günstigen Ergebnissen führt wie zuvor. Anschließend erörtert er den Aufbau eines statistischen Modells für maschinelles Lernen und betrachtet das Modell „Niedrig kaufen, hoch verkaufen“ als potenzielles Mittel zur Gewinngenerierung. Dr. Liu hebt Average Pi hervor, eine Python-Plattform, die Backtesting und Live-Handel erleichtert, und unterstreicht ihre 100-prozentige Datenschutzfunktion, Kompatibilität mit mehreren Konten und Flexibilität in Bezug auf Datenanbieter. Er veranschaulicht die Einfachheit und Effizienz der Erstellung eines Buy-Low-Sell-High-Modells in Average Pi mit nur wenigen Codezeilen.
Dr. Liu erklärt den Prozess der Einrichtung einer Konfiguration für den Handel mit Algo Trading Week Tag 2. Er betont die Ausführung der Initialisierungsfunktion zu Beginn, um Variablen zu definieren und die Konfiguration festzulegen. Als Beispiel plant er die Funktion „Niedrig kaufen, teuer verkaufen“ so ein, dass sie jeden Handelstag eine Minute vor Marktschluss ausgeführt wird, und weist sie an, 100 % des Portfolios in den SPY zu investieren, wenn der gestrige Preis niedriger als der heutige war. Dr. Liu befasst sich intensiv mit dem Thema Backtesting und veranschaulicht, wie historische Daten von Brokern oder Drittanbietern in verschiedenen Zeitrahmen genutzt werden können, darunter Minute für Minute, stündlich oder täglich.
Als nächstes demonstriert Dr. Liu den Prozess des Backtestings einer ausgewählten Strategie unter Verwendung verschiedener Datenanbieter und -pakete. Er empfiehlt, eine Startzeit und eine Endzeit für den Backtesting-Zeitraum auszuwählen und den ausgewählten Datenanbieter für die Durchführung zu bestätigen. Beim Übergang in den Demomodus stellt Dr. Liu den Prozess vor und weist darauf hin, dass Datenanbieter wie Interactive Brokers (IB) oder lokale historische Daten für Backtesting-Strategien verwendet werden können. Er bietet Anleitungen zur Konfiguration des Backtesting-Setups unter Verwendung verfügbarer historischer Daten, die in lokalen Dateien gespeichert sind.
Anschließend demonstriert Dr. Liu die Verwendung von Backtesting zum Testen der Wirksamkeit einer Handelsstrategie anhand historischer Daten. Er ist sich der Herausforderung bewusst, aussagekräftige tägliche Balkendaten für umfangreiche Backtesting-Zeiträume zu erhalten. Um dieses Hindernis zu überwinden, führt er das Konzept der simulierten Minutenbalkendaten ein, bei dem der Schlusskurs des Tagesbalkens zur Simulation der Daten verwendet werden kann. Dies vereinfacht den Prozess für Händler, die Schwierigkeiten haben, auf die genauen Daten zuzugreifen, die für Backtesting-Zwecke erforderlich sind.
Dr. Liu präsentiert die Ergebnisse des Backtestings eines „Buy-and-Hold-Sell-High“-Modells im Vergleich zu einer Buy-and-Hold-Strategie für den S&P 500 von 2000 bis 2020. Das Modell übertrifft die Buy-and-Hold-Strategie, was zu einem Portfolio führt Wert von 800.000 $ im Vergleich zu 200.000 $. Er räumt ein, dass das Modell trotz der geringen Korrelation, die durch einfache lineare Regression beobachtet wird, immer noch positive Ergebnisse liefert. Dr. Liu geht dann zum Thema Live-Handel über und weist darauf hin, dass es so einfach sein kann, zwei Codezeilen zu ändern, um die gewünschte Strategie auszuwählen und den Kontocode für Interactive Brokers einzugeben, bevor das Programm ausgeführt wird. Er schließt die Präsentation mit der Einladung an die Teilnehmer ab, sich per E-Mail an ihn zu wenden, um Unterstützung bei der Codierung zu erhalten oder ein persönliches Treffen in San Jose, Kalifornien, zu vereinbaren.
Während der Frage-und-Antwort-Runde wird die Frage gestellt, wie sicher es ist, dass eine Backtest-Strategie bei Live-Trades identische Ergebnisse liefert. Dr. Liu erklärt, dass historische Daten zwar die Vergangenheit darstellen und das Modell möglicherweise statistische Stabilität aufweist, der Preis selbst jedoch volatil ist, insbesondere in der Nähe des Marktschlusses. Daher sind Abweichungen bei der Vorhersage der Zukunft unvermeidlich. Über einen längeren Zeitraum sollte das Gesamtmodell jedoch Bestand haben. Er weist darauf hin, dass er das lineare Regressionsmodell aufgrund seiner Einfachheit und leichten Verständlichkeit verwendet, räumt jedoch ein, dass ausgefeiltere Modelle des maschinellen Lernens möglicherweise bessere Ergebnisse liefern könnten. Dr. Liu geht auch auf die Frage von Transaktionskosten und Slippage ein und weist darauf hin, dass diese bei der Umsetzung von Live-Trading-Strategien berücksichtigt werden sollten und einen Einfluss auf die Gesamtleistung der Strategie haben können.
Eine weitere Frage wird hinsichtlich der Verwendung anderer technischer Indikatoren in Verbindung mit dem Modell „Niedrig kaufen, hoch verkaufen“ aufgeworfen. Dr. Liu antwortet, indem er die Flexibilität der Average Pi-Plattform hervorhebt, die es Händlern ermöglicht, zusätzliche Indikatoren in ihre Strategien zu integrieren. Er erwähnt, dass der Moving Average Convergence Divergence (MACD)-Indikator eine wertvolle Ergänzung zum Filtern von Trades und zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit sein könnte.
Ein Teilnehmer fragt nach der Bedeutung des Zeitintervalls zwischen dem Handelssignal und dem Marktschluss. Dr. Liu erklärt, dass das gewählte Zeitintervall von individuellen Vorlieben und Handelsstrategien abhängt. Abhängig von der gewünschten Handelsausführungszeit kann es einige Minuten oder sogar Stunden dauern, bis der Markt schließt. Er rät Händlern, mit verschiedenen Zeitintervallen zu experimentieren, um herauszufinden, was für ihre spezifischen Strategien am besten funktioniert.
Als Antwort auf eine Frage zu den Auswirkungen der Marktvolatilität auf das Modell „Niedrig kaufen, hoch verkaufen“ räumt Dr. Liu ein, dass eine erhöhte Volatilität potenziell mehr Handelsmöglichkeiten schaffen kann. Er warnt jedoch davor, dass eine höhere Volatilität auch ein höheres Risiko mit sich bringt und Händler ihre Risikotoleranz sorgfältig abwägen und ihre Strategien entsprechend anpassen sollten.
Ein Teilnehmer fragt nach den möglichen Einschränkungen des Buy-Low-Sell-High-Modells. Dr. Liu erkennt an, dass die Einfachheit des Modells sowohl eine Stärke als auch eine Einschränkung darstellt. Obwohl damit positive Ergebnisse erzielt werden können, kann es sein, dass es komplexere Marktdynamiken nicht erfasst und möglicherweise bestimmte Handelsmöglichkeiten verpasst. Er schlägt vor, dass Händler, die fortgeschrittenere Strategien und Modelle erkunden möchten, tiefer in die quantitative Finanzwelt eintauchen und andere Algorithmen für maschinelles Lernen erkunden sollten.
Die Frage-und-Antwort-Runde endet damit, dass Dr. Liu seine Bereitschaft zum Ausdruck bringt, den Teilnehmern bei weiteren Fragen oder bei der Codierung behilflich zu sein, und sie dazu ermutigt, sich per E-Mail an ihn zu wenden.
Wie man ein erfolgreicher Quant wird | Dr. Ernest Chan | Tag 1 der Algo-Handelswoche
Wie man ein erfolgreicher Quant wird | Dr. Ernest Chan | Tag 1 der Algo-Handelswoche
Die Frage-und-Antwort-Runde mit Dr. Ernest Chan beginnt damit, dass der Redner einen algorithmischen Handelswettbewerb vorstellt, der Anfängern die Möglichkeit geben soll, die Grundlagen des algorithmischen Handels zu erlernen, und Experten gleichzeitig die Möglichkeit gibt, ihr Wissen aufzufrischen. Der Wettbewerb bietet Preise wie Stipendien und Leistungszertifikate für die drei besten Gewinner. Dr. Chan, Gründer und CEO von PredictNow.ai und QTS Capital Management sowie Autor von drei Büchern über quantitativen Handel, teilt sein Fachwissen mit dem Publikum.
Dr. Chan betont zunächst die Dominanz des quantitativen Handels im letzten Jahrzehnt. Schätzungen gehen davon aus, dass bis zu 90 % des Handelsvolumens an US-Börsen auf algorithmischen Handel zurückzuführen sind. Er behauptet zwar nicht, dass quantitativer Handel dem diskretionären Handel überlegen ist, betont jedoch, wie wichtig es ist, die Möglichkeit zur Automatisierung oder Systematisierung von Handelsstrategien nicht zu übersehen. Im Hinblick auf den Wettbewerb einzelner Händler mit Institutionen schlägt Dr. Chan vor, dass Nischenstrategien mit begrenzter Kapazität die besten Chancen bieten. Diese Strategien sind für große Institutionen oft unattraktiv und erfordern seltenen Handel, was sie zu einer praktikablen Option für unabhängige Händler macht.
Die Diskussion wird fortgesetzt, indem Dr. Chan darauf eingeht, wie wichtig es ist, eine Nische im algorithmischen Handel zu finden, in der große Institutionen nicht konkurrieren. Er rät vom direkten Wettbewerb mit großen Playern ab und empfiehlt, Bereiche aufzusuchen, in denen es wenig bis gar keine Konkurrenz gibt. Dr. Chan beantwortet Fragen zur Bedeutung eines Doktortitels. im quantitativen und algorithmischen Handel. Er betont, dass es entscheidend ist, „im Spiel zu sein“, also das eigene Geld aufs Spiel zu setzen, um ein erfolgreicher Quant zu werden. Er schlägt vor, dass sich Händler darauf konzentrieren, ein intuitives Verständnis des Marktes zu entwickeln, indem sie selbst Handelsstrategien testen und Blogs und Bücher über den Handel lesen, anstatt sich nur auf theoretisches Wissen zu verlassen.
Dr. Chan rät, dass ein erfolgreicher quantitativer Trader praktische Erfahrung und Marktverständnis über einen Doktortitel stellen sollte. Er weist darauf hin, dass es Zeit braucht, um ein erfolgreicher Quant-Fonds zu werden, und empfiehlt, sich bei der Aufnahme in einen Top-Quant-Fonds durch das Verfassen origineller Forschungsergebnisse in Form eines Whitepapers zu profilieren, das sich auf eine Handelsstrategie oder ein bestimmtes Marktphänomen konzentriert. Er weist darauf hin, dass eine kurze Erfolgsbilanz, beispielsweise ein einziger erfolgreicher Handel, nicht ausreicht, um Beständigkeit und Wissen zu beweisen. Als Antwort auf eine Frage zur Integration von Auftragsflussdaten in Handelsstrategien erkennt Dr. Chan deren Wert als Indikator an, betont jedoch, dass sie in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet werden sollten, da kein einzelner Indikator für sich genommen umfassend sei.
Die Grenzen der Verwendung einzelner Indikatoren zum Aufbau einer Handelsstrategie werden von Dr. Chan erörtert. Er weist darauf hin, dass viele Menschen diese Indikatoren verwenden, was ihre Wirksamkeit verringert. Er schlägt vor, sie als eine von vielen Funktionen in ein maschinelles Lernprogramm zu integrieren. Auf die Frage nach Altersdiskriminierung in der Quant-Branche hebt Dr. Chan hervor, dass Altersdiskriminierung kein Problem darstellt, wenn jemand als Einzelunternehmer tätig ist. Er teilt auch seine Meinung zum Einsatz von maschinellem Lernen zur Generierung von Alpha, warnt vor dem Risiko einer Überanpassung und empfiehlt es stattdessen als Instrument für das Risikomanagement. In Bezug auf den Handel mit geringer Latenz argumentiert Dr. Chan, dass quantitativer Handel in diesem Bereich eine Notwendigkeit sei. Abschließend weist er darauf hin, dass neben einer erfolgreichen Erfolgsbilanz auch Managementfähigkeiten für jeden, der einen quantitativ orientierten Hedgefonds gründen möchte, unerlässlich sind.
Dr. Chan betont, dass erfolgreiches Fondsmanagement nicht nur Handelsfähigkeiten, sondern auch Management- und Geschäftsentwicklungsfähigkeiten erfordert. Führungsqualitäten und ein betriebswirtschaftlicher Hintergrund sind von entscheidender Bedeutung. Auf die Frage nach dem quantitativen Verständnis des indischen Marktes räumt er ein, dass es vor allem aufgrund von Vorschriften an Wissen mangelt. Auf die Frage, wie viel Zeit man mit dem Papierhandel verbringen sollte, bevor man mit einer Strategie live geht, erklärt Dr. Chan, dass es auf die Effizienz des Handels ankomme. Bei Hochfrequenzhandelsstrategien, bei denen im Sekundentakt Geschäfte ausgeführt werden, können zwei Wochen Papierhandel ausreichen, um in Betrieb zu gehen. Umgekehrt kann bei Haltestrategien ein dreimonatiger Papierhandel erforderlich sein, um eine statistische Aussagekraft basierend auf der Anzahl der durchgeführten Geschäfte zu erzielen.
Dr. Chan erörtert außerdem, ob der Zeitreihenansatz immer noch der Kern des eigenen Alpha-Portfolios sein sollte, obwohl jüngste Studien zeigen, dass profitable Alphas größtenteils nicht preisbasiert sind. Er schlägt vor, an Branchenkonferenzen teilzunehmen, sich über Plattformen wie LinkedIn mit Fachleuten zu vernetzen und eine starke Erfolgsbilanz im Handel aufzubauen, um die Aufmerksamkeit erfahrener Quants zu erregen. Er ermutigt Einzelpersonen, Mentoren zu suchen und proaktive Schritte zu unternehmen, um potenzielle Mitarbeiter zu erreichen.
Anschließend gibt Dr. Chan Einblicke in die Einstellung und Schulung eines erfolgreichen quantitativen Handelsteams. Er empfiehlt, dass die eingestellten Personen über nachgewiesene Fachkenntnisse in der spezifischen Funktion verfügen sollten, auf die sich das Team konzentriert, sei es Risikomanagement, Derivatpreisgestaltung oder Datenwissenschaft. Wenn das Ziel des Teams darin besteht, profitable Handelsstrategien zu entwickeln, ist es am besten, jemanden einzustellen, der bereits über eine Erfolgsbilanz in diesem Bereich verfügt. Darüber hinaus betont Dr. Chan, dass es keinen allgemein idealen Markt für den Handel gibt und dass sich Teams auf das konzentrieren sollten, was sie am besten wissen. Er erklärt auch, wie Hochfrequenzhändler im Vergleich zu Mittel- und Niederfrequenzhändlern einen Vorteil bei der Vorhersage der kurzfristigen Marktrichtung haben.
Die Diskussion wird fortgesetzt, indem Dr. Chan sich mit der Herausforderung befasst, Marktbewegungen über kurze Zeiträume hinweg genau vorherzusagen, und mit der Komplexität, die mit der Nutzung von Hochfrequenzhandelsvorhersagen verbunden ist. Er teilt seinen persönlichen Handelsansatz mit, bei dem es darum geht, qualifizierte Händler einzustellen, anstatt selbst zu handeln. Dr. Chan betont, wie wichtig es ist, Händler mit starker Erfolgsbilanz einzustellen, unabhängig davon, ob sie diskretionäre oder quantitative Strategien anwenden. Auf die Frage nach seiner kumulierten jährlichen Wachstumsrate stellt er klar, dass er diese Informationen aufgrund der SEC-Vorschriften nicht offenlegen darf. Abschließend weist er darauf hin, dass Quant-Händler in der Regel nicht für alle Anlageklassen die gleiche Strategie anwenden, was es schwierig macht, Programmiersprachen wie Python und MATLAB für algorithmische Handelszwecke zu vergleichen.
Dr. Chan diskutiert die Verwendung von MATLAB und Python im Handel und räumt ein, dass er persönlich zwar MATLAB bevorzugt, verschiedene Händler jedoch ihre eigenen Vorlieben haben und die Wahl der Sprache nicht der entscheidende Faktor ist. Er glaubt, dass die Optimierung der Transaktionskosten selbst für Experten auf diesem Gebiet schwierig ist und daher für Händler keine vorrangige Priorität haben sollte. Was die Überarbeitung oder Umschulung von Strategien für maschinelles Lernen betrifft, schlägt er vor, dies nur dann zu tun, wenn sich das Marktregime erheblich ändert. Er empfiehlt außerdem, die Möglichkeiten durch das Erlernen neuer Sprachen wie Python oder MATLAB zu erweitern, um die Handelsfähigkeiten zu verbessern.
Dr. Chan schließt die Sitzung mit einer Karriereberatung für Personen ab, die daran interessiert sind, Quant-Trader zu werden. Er schlägt vor, verschiedene Bereiche wie den Optionshandel zu erkunden, um ein besseres Verständnis der persönlichen Stärken und Schwächen zu erlangen. Er erwähnt, dass sein aktueller Fokus darauf liegt, sein auf maschinellem Lernen basierendes Risikomanagementsystem breiter verfügbar zu machen, und stellt klar, dass er keine Pläne hat, in naher Zukunft eine zweite Auflage seines Buchs über maschinellen Handel zu veröffentlichen. Bei der Einstellung von Händlern achtet er auf eine lange und konsistente Erfolgsbilanz und empfiehlt den Einsatz von Zeitreihentechniken und ökonometrischen Modellen für den Handel in kurzen Zeiträumen. Ausstiegsstrategien sollten mit der spezifischen Handelsstrategie übereinstimmen und Stopp- oder Gewinnziel-Ausstiege entsprechend umgesetzt werden.
Am Ende des Videos bedankt sich der Moderator bei Dr. Ernest Chan für seine wertvollen Erkenntnisse und die Zeit, die er für die Beantwortung verschiedener Fragen im Zusammenhang mit der Entwicklung eines erfolgreichen Quants aufgewendet hat. Zuschauer werden gebeten, alle unbeantworteten Fragen per E-Mail zu senden, um sicherzustellen, dass sie beantwortet werden. Der Moderator kündigt für die kommende Woche weitere Sitzungen mit anderen geschätzten Gästen aus dem Bereich des algorithmischen Handels an, drückt seine Wertschätzung für die Unterstützung des Publikums aus und ermutigt es, weiterhin einzuschalten.
Bevor Sie sich mit quantitativem und algorithmischem Handel befassen ... [Podiumsdiskussion] | Tag 0 der Algo-Handelswoche
Bevor Sie sich mit quantitativem und algorithmischem Handel befassen ... [Podiumsdiskussion] | Tag 0 der Algo-Handelswoche
Die Algo Trading Week beginnt mit einer spannenden Podiumsdiskussion unter der Leitung des Gastgebers und mit Branchenexperten. Der Gastgeber lädt zunächst den Leiter der Marketing- und Outreach-Initiativen ein, einige Hintergrundinformationen zur Veranstaltung und ihrem Zweck zu geben. Der Marketingleiter erklärt, dass das Hauptziel der Algo Trading Week darin besteht, den algorithmischen Handel zugänglicher zu machen und ihn in den Mainstream zu bringen. Ziel der Veranstaltung ist es, dies durch verschiedene Bildungsinitiativen wie Webinare, Workshops und kostenlose Ressourcen zu erreichen. Darüber hinaus feiert Algo Trading Week das 11-jährige Firmenjubiläum und erstreckt sich über 7 bis 8 Tage und bietet eine breite Palette an Sitzungen und Wettbewerben.
Anschließend stellt der Redner seine Quantra-Kurse vor und betont, dass ein erheblicher Teil, etwa 20–25 Prozent oder mehr, der Kurse kostenlos verfügbar sind. Möglich wird dies durch die Unterstützung und Beiträge der Community. Der Redner bringt seinen Wunsch zum Ausdruck, mehr zu tun, und erklärt, wie dies dazu führte, dass sie ein einwöchiges Lernfestival organisierten. Das Festival bringt einige der besten Experten der Branche zusammen, die ihr Wissen und ihre Erkenntnisse teilen. Der Redner bedankt sich für die positiven Rückmeldungen.
Anschließend stellt der Redner die Panelmitglieder vor, die an der Diskussion teilnehmen werden. Dem Gremium gehören Ishaan an, der das Contra-Content-Team leitet, Nitish, der Mitbegründer und CEO von QuantInsti, Pradipta, der Vizepräsident von Blue Shift, und Rajiv, der Mitbegründer und CEO von iRage. Diese geschätzten Diskussionsteilnehmer bringen unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse mit.
Die Diskussion geht dann zum Thema der notwendigen Fähigkeiten und Bildungshintergründe über, die für eine Karriere im quantitativen und algorithmischen Handel erforderlich sind. Das Gremium betont, wie wichtig es ist, seine Interessen und Leidenschaften in Einklang zu bringen, bevor man sich in dieses Gebiet vertieft. Sie raten Einzelpersonen, bereit zu sein, viel Zeit und Mühe zu investieren, und betonen die Notwendigkeit eines klaren Verständnisses der Finanzmärkte, der Programmiermethoden sowie der Statistik und Ökonometrie. Das Gremium betont, dass Fachkenntnisse in einem oder zwei dieser Bereiche erforderlich sind, in allen dreien jedoch ein Mindestmaß an Qualifikationskriterien erfüllt sein muss. Das Gremium diskutiert auch, wie Kurzkurse Einzelpersonen dabei helfen können, die notwendigen Fähigkeiten zu entwickeln, um wettbewerbsfähige Akteure auf diesem Gebiet zu werden.
Anschließend befassen sich die Diskussionsteilnehmer mit den Vorteilen der Teilnahme an Kursen zum quantitativen und algorithmischen Handel. Sie unterstreichen, wie wichtig es ist, einem ordnungsgemäßen Handelsprozess zu folgen und Mathematik und Statistiken zu nutzen, um Marktanomalien zu untersuchen. In den Kursen werden die Fähigkeiten von Python vermittelt, die für das Backtesting und die Überprüfung von Hypothesen unerlässlich sind. Darüber hinaus erhalten die Teilnehmer die Möglichkeit, ihre Strategien auf Plattformen wie BlueShift zu Papier zu bringen oder live zu handeln. Die Diskussionsteilnehmer diskutieren außerdem die verschiedenen Alpha-Quellen in den Märkten und wie Privatanwender von der Nutzung von Recherche- und Live-Handelsplattformen profitieren können, anstatt sich ausschließlich auf vorgefertigte Strategien zu verlassen. Sie betonen, dass bei der Bewertung des Risikos einer Handelsstrategie nicht nur die Strategie isoliert betrachtet werden sollte, sondern auch ihre Auswirkungen auf die eigene Position und das Gesamtportfolio.
Die Bedeutung von Teststrategien und des Zugangs zu Alpha wird vom Gremium weiter erörtert. Sie betonen, wie wichtig es ist, Plattformen wie BlueShift für systematische Forschung zu nutzen, anstatt eine eigene Plattform aufzubauen, die andere Fähigkeiten und Prozesse erfordert. Die Diskussionsteilnehmer stellen fest, dass der Handel in verschiedene Stile eingeteilt werden kann und die Auswirkungen der Marktentwicklungen entsprechend unterschiedlich sind. Sie nutzen die Analogie maschinell lernender Schachprogramme, um zu veranschaulichen, wie die Quant-Trading-Branche von Fortschritten in der Technologie und Datenanalyse profitieren kann. Sie verdeutlichen auch das beträchtliche Informationsvolumen, das für Mittel- und Hochfrequenzhandelsstrategien aufgrund des erhöhten Marktvolumens und der Datenverfügbarkeit verfügbar ist.
Die Diskussionsteilnehmer verlagern ihren Fokus auf die Auswirkungen der Technologie auf den quantitativen und algorithmischen Handel. Sie betonen die wachsende Bedeutung von Big Data und Automatisierung und erkennen an, dass Hochfrequenzhändler einem zunehmenden Wettbewerb ausgesetzt sind. Die Diskussionsteilnehmer gehen auf die Bedenken von Privatanlegern ein, die einen Einstieg in dieses Feld erwägen, und warnen davor, Strategien zu schnell umzusetzen.
Die Diskussionsteilnehmer betonen, wie wichtig es ist, eine Strategie gründlich zu testen und zu verstehen, bevor man in sie investiert. Sie unterstreichen die Notwendigkeit, die Gefahren einer überstürzten Umsetzung ohne ordnungsgemäße Bewertung zu vermeiden. Sie betonen, dass es entscheidend ist, zu verstehen, warum eine bestimmte Strategie erfolgreich sein soll, bevor man sie anwendet.
Die Diskussionsteilnehmer betonen, wie wichtig es ist, sich auf Inputs wie Alpha-Ideen, Tests und Risikomanagement zu konzentrieren, um die Erfolgswahrscheinlichkeit beim Handel zu erhöhen. Sie erkennen an, dass dieser Prozess langsam und langwierig erscheinen mag, es aber notwendig ist, dabei zu bleiben und übereilte Entscheidungen zu vermeiden. Für diejenigen, die den Übergang vom diskretionären zum systematischen Handel anstreben, empfehlen die Diskussionsteilnehmer den Erwerb grundlegender Kenntnisse des Markthandels, grundlegender Mathematik- und Strategiekenntnisse sowie der Programmierung, insbesondere Python. Sie raten Einzelpersonen auch, sich über erfolgreiche Händler zu informieren und aus ihren Erfahrungen zu lernen, um Verluste durch Versuch und Irrtum zu vermeiden.
Die Diskussionsteilnehmer erörtern die potenziellen Fallstricke des algorithmischen Handels und wie man sie vermeidet. Sie betonen, wie wichtig es ist, Verzerrungen in Strategien zu erkennen und durch gründliche Backtests und Analysen sicherzustellen, dass sie unter verschiedenen Marktbedingungen funktionieren. Die Diskussionsteilnehmer warnen davor, die Modellierung der Börsenaktivität zu unterschätzen, da mangelndes Verständnis dazu führen kann, dass Gelegenheiten verpasst oder die Handelsausführung bei Hochfrequenzhandelsstrategien erheblich verzögert wird. Sie empfehlen, bei der Strategieentwicklung systematisch vorzugehen und diese sowohl mit einfachen als auch mit komplexen Faktoren ausgiebig zu testen. Die Diskussionsteilnehmer schlagen vor, durch Kurse, Webinare und Übungen die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um kompetente und erfolgreiche Quant-Trader zu werden.
Die Diskussionsteilnehmer geben wertvolle Ratschläge für Personen, die sich für den algorithmischen Handel interessieren. Sie warnen vor einer Voreingenommenheit, einer übermäßigen Abhängigkeit von Backtests und einem übermäßigen Vertrauen in hohe Renditen, ohne die damit verbundenen Risiken zu berücksichtigen. Die Diskussionsteilnehmer betonen außerdem, wie wichtig es ist, eine übermäßige Verschuldung zu vermeiden, und erinnern Händler daran, die damit verbundenen Risiken bei der Bewertung der Renditen zu berücksichtigen. Sie heben das Vorhandensein von Verzerrungen hervor, die Backtest-Ergebnisse verzerren können, und betonen die Notwendigkeit, diese Verzerrungen zu verstehen und angemessen anzugehen.
Die Referenten betonen, wie wichtig es ist, beim Backtesting die richtigen Tools und Methoden einzusetzen, um die Erfolgsaussichten im Handel zu verbessern. Sie heben die Möglichkeiten hervor, die sich mit dem Aufkommen von Open-Source-Systemen und datenwissenschaftlichen Bibliotheken ergeben, die für Händler, die über die Fähigkeit zur korrekten Interpretation von Daten verfügen, frei zugänglich sind. Darüber hinaus erwähnen sie die Möglichkeit, mithilfe der Cloud-Infrastruktur flexibel Server zu mieten, was zur Kostensenkung beitragen kann. Die Redner erkennen die Herausforderungen an, die mit dem Erreichen eines erfolgreichen Handels einhergehen, und betonen, wie wichtig es ist, objektiv und systematisch vorzugehen, um emotionale Einflüsse wie Angst und Gier bei Handelsentscheidungen zu vermeiden. Sie empfehlen die Teilnahme an Kursen wie denen von Quantra, um die Fähigkeiten im quantitativen und algorithmischen Handel zu verbessern.
Anschließend erörtert der Referent, wie wichtig es ist, alle Bausteine des Handels objektiv zu erlernen und sich der verschiedenen vorhandenen Strategien bewusst zu sein. Sie unterstreichen den Wert der Investition in die eigene Ausbildung, sei es im quantitativen und algorithmischen Handel oder in einem anderen Bereich. Der Redner kündigt einen Wettbewerb für Einzelpersonen an, die daran interessiert sind, die Grundlagen des Handels zu erlernen. Der Wettbewerb steht Händlern, Programmierern und allen offen, die ihr Wissen erweitern möchten. Der Wettbewerb besteht aus drei Quizfragen zu den Themen Finanzmärkte, Mathematik und Statistik sowie Programmierung und maschinelles Lernen. Der Referent stellt Ressourcen zur Prüfungsvorbereitung zur Verfügung.
Der Redner informiert ausführlich über das bevorstehende Quiz der Algo Trading Week und nennt die zu behandelnden Termine und Themen. Den Teilnehmern wird empfohlen, sich mit den angegebenen Ressourcen oder anderen von ihnen bevorzugten Mitteln vorzubereiten, da die Ergebnisse die endgültige Bestenliste bestimmen. Der Referent schlägt vor, alle drei Tests zu absolvieren, um die Chancen auf eine Platzierung unter den ersten drei oder zehn Teilnehmern zu erhöhen. Darüber hinaus erörtert der Redner die Hardware-Anforderungen, die für ein Quant-Setup erforderlich sind, und erklärt, dass die Ausführungshardware so einfach wie ein Laptop oder eine Mindestkonfiguration in der Cloud sein kann. Für fortgeschrittenere Forschungsfunktionen ist jedoch möglicherweise ein besserer Computer mit mindestens 4 GB RAM erforderlich.
Anschließend befasst sich das Gremium mit den Hardwareanforderungen für den Hochfrequenzhandel (HFT) und rechenintensiven Fonds. Sie betonen, dass HFT häufige Hardware-Upgrades und -Verbesserungen erfordert, um eine schnellere Börsenkonnektivität zu erreichen, was ein entscheidender Faktor bei ihrer Alpha-Generierung ist. Handelsstrategien, die Geschwindigkeit und umfangreiche Recherchen und Datenanalysen erfordern, erfordern eine Infrastruktur auf Serverniveau. Das Gremium warnt außerdem davor, algorithmischen Handel als „Fire-and-Forget“-Mechanismus zu behandeln, und betont die Notwendigkeit, die Strategieleistung regelmäßig zu überwachen und bei Bedarf Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, selbst wenn ein cloudbasiertes Handelssystem verwendet wird.
Gegen Ende der Podiumsdiskussion danken die Diskussionsteilnehmer dem Publikum dafür, dass es zugeschaltet und aktiv an der Sitzung teilgenommen hat. Sie schätzen die Geduld, die sie während der einstündigen Diskussion gezeigt haben, und verabschieden sich bis zur nächsten Sitzung, die am nächsten Tag stattfinden wird. Die Podiumsdiskussion endet mit einer abschließenden Dankesrunde und Glückwünschen an alle Teilnehmer der Veranstaltung.
So automatisieren Sie eine Handelsstrategie | Algo-Trading-Kurs
So automatisieren Sie eine Handelsstrategie | Algo-Trading-Kurs
Rishabh Mittal ist ein quantitativer Analyst und arbeitet im Content-Team von Quantra. Seine Expertise liegt in der Anwendung unüberwachter Lerntechniken, insbesondere K-Means, um handelbare Signale zu generieren. Er ist aktiv an der Entwicklung innovativer Algorithmen zur Positionsgrößenbestimmung auf den Finanzmärkten beteiligt und nutzt dabei unter anderem Methoden wie Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI). Bevor er zu Quantra kam, sammelte Rishabh Erfahrung in der Entwicklung systematischer Handelsstrategien mithilfe von TradingView für verschiedene Kunden.
In diesem Webinar mit dem Titel „So automatisieren Sie eine Handelsstrategie“ wird Rishabh sich mit dem Prozess der Automatisierung von Handelsstrategien befassen und den Teilnehmern zeigen, wie sie ihre systematischen Handelsstrategien in die Praxis umsetzen können. Das Webinar beginnt mit der Auseinandersetzung mit den Voraussetzungen, die für die Automatisierung einer Strategie notwendig sind.
Anschließend wird sich Rishabh auf den ereignisgesteuerten Ansatz konzentrieren, der für den automatisierten Handel unerlässlich ist. Er wird sich mit Themen wie der Verbindung mit einem Broker, dem Abrufen von Echtzeitdaten, der Generierung von Signalen auf Basis der erfassten Daten und schließlich der Auftragserteilung beim Broker befassen.
Zum Abschluss der Sitzung wird Rishabh Schritt für Schritt die Einrichtung einer Demostrategie für den Papierhandel auf den Märkten mithilfe von Blueshift demonstrieren. Die Teilnehmer erhalten praktische Einblicke in die Umsetzung und Erprobung ihrer Strategien in einer simulierten Handelsumgebung.
Nehmen Sie an diesem informativen Webinar mit Rishabh Mittal teil, in dem er sein Fachwissen über die Automatisierung von Handelsstrategien teilt und wertvolle Anleitungen für die Umsetzung Ihres systematischen Handelsansatzes von der Theorie in die Praxis bietet.
So erstellen Sie einen Handelsalgorithmus von Grund auf [Algo Trading Webinar] – 22. Juli 2021
So erstellen Sie einen Handelsalgorithmus von Grund auf [Algo Trading Webinar] – 22. Juli 2021
Während des Webinars teilte Ashutosh seine umfangreiche Erfahrung im Bereich des Finanzderivatehandels aus über einem Jahrzehnt. Er betonte seine Expertise in der Anwendung fortschrittlicher Datenwissenschaft und Techniken des maschinellen Lernens zur Analyse von Finanzdaten. Ashutosh verfügt über einen renommierten Master-Abschluss und ist zertifizierter Finanzanalyst (FF). Derzeit ist er ein wertvolles Mitglied des Quantum City-Teams und verantwortlich für die Entwicklung und Schulung des EPAT-Kurses, der weltweit ersten verifizierten Zertifizierung für algorithmischen Handel.
Das Webinar konzentrierte sich hauptsächlich darauf, die Teilnehmer durch den Prozess der Erstellung eines Handelsalgorithmus von Grund auf zu führen. Ashutosh betonte die Bedeutung des Verständnisses von Handelsalgorithmen, ihrer verschiedenen Anwendungen auf dem Markt und der Umsetzung von Ideen in Strategien und schließlich in Handelsalgorithmen. Im Wesentlichen handelt es sich bei einem Algorithmus um ein Computerprogramm, das Händler dabei unterstützt, gewinnbringende Entscheidungen zu treffen, indem es Daten analysiert und auf der Grundlage vorgegebener Regeln Kauf- und Verkaufsaufträge generiert. Es erleichtert auch die Interaktion mit der externen Umgebung, um Aufträge effektiv zu senden und zu empfangen.
Bevor er sich mit den praktischen Aspekten des Handels befasste, betonte Ashutosh, wie wichtig es ist, das eigene Handelsuniversum zu definieren und das gewünschte Alpha zu bestimmen. Alpha stellt die treibende Kraft hinter Gewinnen dar, die aus unterschiedlichen Quellen stammen können, beispielsweise aus einzigartigen Marktperspektiven, der Erlangung eines Vorsprungs gegenüber der Konkurrenz oder der Umsetzung spezifischer, auf individuelle Ziele zugeschnittener Strategien.
Der Videoinhalt deckte die drei grundlegenden Phasen des Handels ab: Research, Trading und Post-Trading. Ashutosh erläuterte diese Phasen und lieferte Beispiele für verschiedene Handelsstrategien, wobei der Schwerpunkt auf dem Prozess der Umsetzung von Ideen in konkrete Handelsalgorithmen lag. Er demonstrierte, wie selbst einfache Regeln, wie der Kauf einer Aktie, wenn ihre Änderungsrate (roc) innerhalb der letzten 63 Tage 2 überschreitet, die Grundlage eines Handelsalgorithmus bilden können.
Während des Webinars präsentierten verschiedene Händler ihre Ansätze zur Entwicklung von Handelsalgorithmen von Grund auf. Ein Händler nutzte visuelle Codierung, nutzte Daten aus dem indischen Markt und integrierte Orderlimits und Provisionen pro Aktie. Ein anderer Händler demonstrierte den schrittweisen Prozess, beginnend mit der Definition seines Handelsuniversums, gefolgt von der Erstellung einer Alpha-Funktion zur Berechnung des ROC, der Festlegung von Handelsregeln und schließlich der Implementierung der Strategie mithilfe von Logikblöcken.
Das Video lieferte umfassende Einblicke in die wesentlichen Bestandteile eines Handelsalgorithmus, nämlich die Konditionen, Orderversand und Orderempfang. Darüber hinaus wurde gezeigt, wie Algorithmen für die automatische Ausführung geplant werden. Als Mittel zur Ausnutzung von Markttrends wurden auf Beta und Momentum basierende Strategien sowie die Einbeziehung einer Mean-Diversing-Strategie vorgestellt.
Ashutosh erläuterte den Prozess der Erstellung eines Handelsalgorithmus von Grund auf und behandelte dabei wichtige Aspekte wie die Definition eines Aktienuniversums, die Berechnung relevanter Absicherungen und die Umsetzung von Handelsregeln. Er betonte auch die Bedeutung der Durchführung von Backtests für den Algorithmus und seiner Optimierung für eine verbesserte Leistung.
Quantitative Methoden und ihre Rolle bei der Verbesserung der Handelsfähigkeiten wurden diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf der Nutzung von Beta und Korrelation mit dem Markt lag, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ashutosh bot den Teilnehmern außerdem die Möglichkeit zu einem kostenlosen Beratungsgespräch, um ihre Handelsreise weiter zu unterstützen.
Darüber hinaus untersuchte das Webinar die verschiedenen Arten von Daten, die in einem Algorithmus verwendet werden können, und befasste sich mit dem Prozess der Kostenbewertung für den EPAT-Kurs. Den Teilnehmern wurde außerdem eine Liste von Kursberatern zur Orientierung und Unterstützung zur Verfügung gestellt.
Das Webinar von Ashutosh lieferte einen umfassenden Leitfaden zur Erstellung von Handelsalgorithmen von Grund auf. Die Teilnehmer wurden aufgefordert, alle unbeantworteten Fragen einzureichen, die sie möglicherweise während der Präsentation hatten, um ein umfassendes Verständnis des Themas sicherzustellen.
Maschinelles Lernen und Stimmungsanalyse [Webinar zum Algo Trading Project]
Maschinelles Lernen und Stimmungsanalyse [Webinar zum Algo Trading Project]
Meine Damen und Herren,
Ich hoffe, dass Sie mich alle deutlich hören können.
Willkommen auf dem YouTube-Kanal von Quantum City. Diejenigen unter Ihnen, die regelmäßig an unseren Webinaren teilnehmen, erinnern sich vielleicht an eines unserer jüngsten Webinare zum Algo Trading Project, das sich auf maschinelles Lernen in der Stimmungsanalyse und Portfolioallokation konzentrierte. Wir hatten das Vergnügen, zwei geschätzte EPAT-Alumni, Carlos Peral und Vivian Thomas, einzuladen, ihre Projektarbeit vorzustellen. Leider wurde die Nachpräsentation durch einen Hardwarefehler unterbrochen und wir konnten zu diesem Zeitpunkt nicht ausführlicher darauf eingehen. Wir hatten jedoch das Glück, dass Carlos sich einige zusätzliche Stunden Zeit nahm, um seine Präsentation separat aufzuzeichnen und mit uns zu teilen.
Lassen Sie uns also ohne weitere Verzögerung fortfahren und uns Carlos' Präsentation ansehen. Danke schön.
„Hallo zusammen. In der heutigen Präsentation werde ich mein Abschlussprojekt für das EPAT-Programm (Executive Program in Algorithmic Trading) vorstellen, das letzten März abgeschlossen wurde. Lassen Sie mich zunächst mich vorstellen. Mein Name ist Carlos Martin und Ich habe einen Bachelor-Abschluss in Computertechnik. Ich arbeite seit über 10 Jahren für mehrere Kunden, hauptsächlich in Spanien und Belgien. Meine Hauptkompetenz liegt in der Softwareentwicklung, und ich arbeite seit fünf Jahren für europäische Institutionen.
Die Motivation hinter diesem Projekt ergibt sich aus meinem Interesse am maschinellen Lernen, insbesondere an der Stimmungsanalyse. Ich glaube, dass diese Techniken in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht haben, wobei Modelle des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen wie Textanalyse, Spracherkennung, Sprachübersetzung und Stimmungsanalyse angewendet werden, auf die sich dieses Projekt konzentriert. Das Hauptziel besteht darin, eine Korrelation zwischen der Nachrichtenstimmung und der Preissensitivität zu finden und die Stimmungswerte zur Generierung von Handelssignalen zu nutzen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen, die auf technischer oder quantitativer Analyse basieren, nutzt dieses Projekt qualitative Daten als neue Informationsquelle. Ziel ist es, diese qualitativen Daten in Handelssignale umzusetzen. Das Projekt gliedert sich in zwei Hauptteile: Textanalyse und Umsetzung der Handelsstrategie.
Der Teil der Textanalyse umfasst das Herunterladen von Nachrichten, die Durchführung einer Vorverarbeitung und die Implementierung eines maschinellen Lernmodells zur Generierung von Sentiment-Scores. Für dieses Projekt habe ich ein Long-Short-Term-Memory-Modell (LSTM) ausgewählt, um Sentiment-Scores zu generieren. Der Handelsteil umfasst die Umsetzung der Handelsstrategie, die Analyse der Aktienkurse und die Bewertung der Leistung der Strategie.
Schauen wir uns die Struktur des Projekts im Detail an. Der Textanalyseteil besteht aus dem Nachrichtenmanager, der den anfänglichen Abruf und die Vorverarbeitung von Nachrichtendaten übernimmt. Ich habe eine Klasse verwendet, um eine Verbindung zu einem externen Webdienst herzustellen und die Nachrichten im JSON-Format abzurufen. Diese Nachrichtendaten werden dann in einer CSV-Datei gespeichert. Der Teil der Stimmungsanalyse umfasst die Vorverarbeitung von Text und den NLP-Handler (Natural Language Processing), der mithilfe einer Bibliothek namens Analytic Evaluator Polaritätsbewertungen generiert. Diese Bibliothek weist den Nachrichten binäre Bewertungen zu und kennzeichnet sie entweder als negativ (-1) oder positiv (1). Dieser Schritt ist für das Training des Modells von entscheidender Bedeutung.
Das Modell nimmt die vorverarbeiteten Nachrichten und wird mithilfe einer Sigmoidfunktion für die binäre Klassifizierung trainiert. Die Output-Sentiment-Scores werden entweder als positiv oder negativ klassifiziert. Anschließend wird die Handelsstrategie umgesetzt und die generierten Sentiment-Scores in Handelssignale übersetzt. Ein Wert von -1 stellt ein Verkaufssignal dar, während ein Wert von 1 ein Kaufsignal darstellt.
Das Projekt wurde anhand von vier Aktien getestet: Apple, Amazon, Twitter und Facebook. Die Sentiment-Score-Strategie wurde mit einer Buy-and-Hold-Strategie verglichen. Die Performance wurde anhand der Renditen, der Sharpe Ratio und der Strategierenditen bewertet. Die Ergebnisse variierten je nach Aktie, wobei einige Aktien mit der Sentiment-Score-Strategie im Vergleich zur Buy-and-Hold-Strategie eine bessere Performance zeigten. Es gab jedoch Fälle, in denen die Sentiment-Score-Strategie insbesondere in bestimmten Zeiträumen keine gute Leistung erbrachte.
Zusammenfassend zeigt dieses Projekt einen Zusammenhang zwischen negativen Trends, schlechten Nachrichten und potenziellen Handelsmöglichkeiten auf. Durch die Einbeziehung der Stimmungsanalyse in die Handelsstrategie wird es möglich, qualitative Daten zu nutzen und die Marktstimmung systematisch zu erfassen. Dieser Ansatz kann eine zusätzliche Informationsebene bereitstellen, die die traditionelle technische und quantitative Analyse ergänzt.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Stimmungsanalyse keine narrensichere Methode ist und ihre Wirksamkeit je nach verschiedenen Faktoren variieren kann. Die Marktbedingungen, die Qualität und Zuverlässigkeit der Nachrichtenquellen sowie die Genauigkeit des Stimmungsanalysemodells spielen alle eine Rolle bei der Bestimmung des Erfolgs der Strategie.
Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, das Stimmungsanalysemodell kontinuierlich zu bewerten und zu verfeinern, um es an sich ändernde Marktdynamiken und sich entwickelnde Nachrichtenmuster anzupassen. Um ihre Wirksamkeit im Laufe der Zeit sicherzustellen, ist eine regelmäßige Überwachung der Leistung der Strategie und die Vornahme notwendiger Anpassungen erforderlich.
Insgesamt zeigt dieses Projekt das Potenzial der Sentimentanalyse im algorithmischen Handel. Es eröffnet neue Möglichkeiten für die Einbeziehung qualitativer Daten in Handelsstrategien und bietet einen Rahmen für weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich.
Ich möchte dem EPAT-Programm und dem Quantum City-Team für die Bereitstellung der Plattform und der Ressourcen für die Durchführung dieses Projekts meinen Dank aussprechen. Es war eine bereichernde Erfahrung und ich glaube, dass die Stimmungsanalyse wertvolle Erkenntnisse im Bereich des algorithmischen Handels liefern kann.
Vielen Dank fürs Zuschauen und ich hoffe, dass Sie diese Präsentation informativ fanden. Wenn Sie Fragen haben oder weitere Fragen besprechen möchten, können Sie sich gerne an mich wenden. Ich wünsche ihnen einen wunderbaren Tag!