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Dall'idea all'algoritmo: il flusso di lavoro completo dietro lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa
Dall'idea all'algoritmo: il flusso di lavoro completo dietro lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa
In questo video completo, Delaney Mackenzie fornisce una panoramica dettagliata del flusso di lavoro seguito dai trader quantitativi durante lo sviluppo di una strategia di trading. Il relatore sottolinea il ruolo cruciale di partire da un'ipotesi e sfruttare i dati storici per fare previsioni informate sul futuro. Il processo prevede il perfezionamento e l'esplorazione continui di un modello di trading per garantirne la correlazione storica con i rendimenti futuri, pur mantenendo l'indipendenza da altri modelli.
Uno degli obiettivi chiave è progettare un portafoglio che massimizzi i rendimenti attesi nel rispetto di vari vincoli di rischio. Per raggiungere questo obiettivo, il relatore sottolinea l'importanza di testare il modello su un piccolo importo di capitale prima di implementarlo dal vivo e ridimensionarlo. Inoltre, si consiglia vivamente di incorporare fonti di dati alternative e di utilizzare tecniche di gestione del rischio.
Il video approfondisce le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. In primo luogo, progettare un portafoglio e stabilire regole di esecuzione e, in secondo luogo, implementare il processo di backtesting stesso. Il relatore sottolinea l'importanza di costruire un portafoglio vincolato al rischio che preservi l'integrità delle previsioni del modello e consiglia di passare alla fase successiva solo quando il modello supera costantemente le opportunità di investimento alternative. Inoltre, l'oratore incoraggia l'esplorazione di nuove possibilità invece di fare affidamento su versioni rimaneggiate di modelli esistenti.
Delaney Mackenzie spiega la fase iniziale dello sviluppo di una strategia di trading, che prevede la formulazione di un'ipotesi economica per guidare la selezione e la tempistica degli asset. La finanza mira a trasformare le idee in risultati redditizi prevedendo in modo intelligente il futuro sulla base di ipotesi. Ogni decisione presa nel trading rappresenta essenzialmente una scommessa sui futuri cambiamenti del mercato, evidenziando il ruolo fondamentale di sfruttare le informazioni passate per fare previsioni intelligenti.
Il relatore fornisce approfondimenti sul flusso di lavoro dello sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Il processo inizia con la formulazione di un'ipotesi e l'esplorazione utilizzando dati campione. Il confronto dell'ipotesi con i modelli esistenti è essenziale per il perfezionamento e, una volta che il nuovo modello dimostra valore, è consigliabile combinarlo con altri sottomodelli per un maggiore potere predittivo. Il relatore sottolinea che ipotesi e modelli non esistono isolatamente e un modello aggregato che incorpora più fonti di informazioni tende a fornire prestazioni migliori. Inoltre, è importante testare il modello su nuovi dati per garantirne la validità.
Il relatore sottolinea l'importanza di testare un modello su dati invisibili per evitare l'overfitting durante la fase di sviluppo. Notano che mentre il backtesting di una strategia completa è comunemente impiegato, è fondamentale riconoscere che la maggior parte del tempo viene speso per lo sviluppo di modelli e predittori piuttosto che per la costruzione di portafogli. Pertanto, il relatore sottolinea l'importanza della costruzione e dell'esecuzione del portafoglio, inclusi fattori come le commissioni di transazione, prima di condurre test retrospettivi per garantire la fattibilità del portafoglio in condizioni di mercato reali. Inoltre, il relatore sottolinea che lo scopo del backtesting non è solo quello di valutare le prestazioni predittive del modello, ma anche di valutare se il portafoglio progettato sulla base delle previsioni del modello può resistere alle condizioni del mondo reale. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di testare il modello su un piccolo importo di capitale prima di aumentarlo per garantire un'efficace distribuzione del capitale.
Il relatore discute il perfezionamento e l'esplorazione di un modello di trading per stabilire la sua correlazione storica con i rendimenti futuri e l'indipendenza da altri modelli. Questo processo è seguito dalla costruzione di un portafoglio entro i vincoli di rischio definiti. Il relatore sottolinea l'importanza di garantire che l'esecuzione del modello non distorca il segnale e diminuisca la sua correlazione con i rendimenti futuri. Viene fornito un esempio di taccuino per evidenziare la graduale aggiunta di vincoli, consentendo la valutazione delle prestazioni del modello in diverse condizioni di rischio. Questa sezione sottolinea l'importanza di test e perfezionamenti approfonditi per garantire la solidità e l'efficacia di un modello di trading nel generare rendimenti.
Il relatore spiega il processo di progettazione di un portafoglio che massimizza i rendimenti attesi soddisfacendo vari vincoli di rischio. Inizialmente, viene impiegata una strategia di ottimizzazione ingenua, focalizzata sulla massimizzazione del rendimento atteso investendo l'intero capitale in un unico titolo, seguita dall'introduzione di vincoli per limitare gli importi degli investimenti. Successivamente, vengono aggiunti vincoli di concentrazione della posizione, limitando l'investimento in qualsiasi cosa a una certa percentuale del portafoglio. La strategia di portafoglio viene ulteriormente affinata incorporando vincoli di esposizione settoriale. Il relatore sottolinea che l'ottimizzazione di un portafoglio tenendo conto dei vincoli di rischio può introdurre complessità, poiché i pesi nella strategia finale possono differire dalle previsioni del modello per il futuro. È fondamentale capire in che modo i vincoli di rischio influenzano le previsioni di modellazione e il loro impatto sulla costruzione del portafoglio.
Il relatore introduce il concetto di utilizzo delle linee alfa, un software open source sviluppato da Quantopian, per valutare la correlazione tra i rendimenti di un modello e i rendimenti futuri. Le linee alfa consentono di codificare qualsiasi modello, indipendentemente dalla dimensione dell'universo prevista, in un modello fattoriale. Calcolando la correlazione tra le previsioni del modello nel giorno T e i rendimenti di tutti gli asset previsti nel giorno T+1, le linee alfa aiutano a determinare se il modello mostra una correlazione costantemente positiva con i rendimenti futuri. Tuttavia, il relatore osserva che i dati reali potrebbero non mostrare sempre modelli di correlazione ideali.
Viene discussa l'importanza di confrontare un nuovo modello con modelli esistenti, concentrandosi sull'esame dei rendimenti su un portafoglio ponderato per il fattore e ribilanciato in base a un periodo specificato. Il relatore suggerisce di eseguire un'analisi di regressione lineare, utilizzando i rendimenti ponderati per il portafoglio del nuovo modello come variabile dipendente ei rendimenti ponderati per il portafoglio dei modelli esistenti come variabili indipendenti. Questa analisi aiuta a valutare la dipendenza tra il nuovo modello e quelli esistenti, fornendo informazioni sulla potenziale generazione di alfa. Il relatore sottolinea l'importanza della gestione del rischio e della diversificazione, che possono essere raggiunte limitando ogni singolo componente o calcolando la media di più componenti rischiosi per ottenere la diversificazione del rischio, a seconda della strategia di investimento.
Il relatore spiega la distinzione tra le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. La prima fase prevede la progettazione di un portafoglio e la determinazione delle regole di esecuzione, mentre la seconda fase prevede l'esecuzione di test retrospettivi per valutare la correlazione tra le previsioni del modello e i prezzi futuri. È fondamentale costruire un portafoglio con vincoli di rischio che incorpori efficacemente le previsioni del modello senza comprometterne l'integrità. Il relatore consiglia agli investitori di passare alla fase successiva solo quando i loro backtest forniscono costantemente prove sostanziali della superiorità del modello rispetto alle opportunità di investimento alternative. Inoltre, il relatore mette in guardia contro l'affidarsi a versioni rimaneggiate di modelli esistenti e incoraggia una rigorosa esplorazione di nuovi approcci.
L'intero flusso di lavoro per lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa è discusso dal relatore. Il processo inizia con la generazione di un'idea, che può derivare dalla comprensione del mondo, dall'analisi dei dati o dall'identificazione di aree in cui la comprensione prevalente differisce. Una volta che il modello è stato sviluppato, testato e perfezionato, viene confrontato con i modelli esistenti per determinarne l'unicità e il potenziale per la generazione di nuovo alfa. Il passaggio successivo prevede l'esecuzione di test fuori campione, la costruzione di un portafoglio e l'esecuzione di simulazioni di ottimizzazione con vincoli di rischio. Infine, la strategia viene scambiata su carta o testata utilizzando un piccolo importo di capitale prima di aumentare. Il relatore sottolinea che fare affidamento esclusivamente sui dati sui prezzi raramente fornisce informazioni sufficienti per generare idee innovative e incorporare fonti di dati alternative è fondamentale per ottenere nuove intuizioni.
Il relatore sottolinea l'importanza di utilizzare dati alternativi per generare alfa, piuttosto che fare affidamento esclusivamente sui prezzi e sui dati fondamentali per velocità e convenienza. Sottolineano inoltre la necessità di distinguere tra alfa e beta a buon mercato, poiché qualsiasi cosa rappresentata in un modello di rischio è considerata quest'ultima. Vengono discussi i limiti della convalida incrociata k-fold nella riduzione dell'overfitting, con il relatore che raccomanda un vero test fuori campione come approccio più affidabile. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di avere approfondimenti sulla scelta del set di dati per prevedere il futuro ed esplorare approcci diversi dai metodi convenzionali.
In sintesi, il video di Delaney Mackenzie fornisce una panoramica completa del flusso di lavoro seguito dai trader quantitativi durante lo sviluppo di una strategia di trading. Sottolinea l'importanza di iniziare con un'ipotesi, perfezionare ed esplorare il modello di trading, testarlo su nuovi dati, costruire un portafoglio con limiti di rischio e condurre test retrospettivi approfonditi. Il relatore sottolinea l'importanza di utilizzare dati alternativi, confrontare il modello con i modelli esistenti e incorporare tecniche di gestione del rischio. Sottolineano la necessità di garantire che le previsioni del modello siano storicamente correlate ai rendimenti futuri e indipendenti da altri modelli. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza di testare il modello su una piccola quantità di capitale prima di passare alla distribuzione nel mondo reale.
Inoltre, l'oratore approfondisce le complessità della progettazione del portfolio e delle regole di esecuzione. Discutono il processo di costruzione di un portafoglio vincolato al rischio che massimizza i rendimenti attesi soddisfacendo diversi vincoli di rischio. Il relatore sottolinea la graduale aggiunta di vincoli come la concentrazione della posizione e le esposizioni settoriali per valutare le prestazioni del modello in vari scenari di rischio. Sottolineano che l'ottimizzazione del portafoglio comporta il compromesso tra la massimizzazione dei rendimenti e la gestione del rischio.
Il relatore introduce il concetto di linee alfa e il loro ruolo nella valutazione della correlazione tra i rendimenti di un modello ei rendimenti futuri. Spiegano come le linee alfa consentano la codifica di qualsiasi modello in un modello fattoriale, consentendo la valutazione delle previsioni del modello rispetto ai rendimenti futuri. Il relatore riconosce che i dati del mondo reale potrebbero non mostrare sempre correlazioni positive coerenti, sottolineando l'importanza di comprendere i limiti dell'analisi di correlazione.
Il confronto tra il nuovo modello e i modelli esistenti è sottolineato come un passo cruciale nella valutazione della sua efficacia. Il relatore suggerisce di utilizzare l'analisi di regressione lineare per valutare la dipendenza tra i rendimenti ponderati per il portafoglio del nuovo modello e quelli dei modelli esistenti. Questo confronto aiuta a determinare l'unicità del modello e il suo potenziale per la generazione di alfa. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza della gestione del rischio e della diversificazione nella costruzione del portafoglio, sia attraverso il vincolo dei singoli componenti sia attraverso la diversificazione del rischio su più asset.
Il relatore evidenzia ulteriormente le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. La prima fase prevede la progettazione di un portafoglio e le regole di esecuzione, mentre la seconda fase prevede l'esecuzione di backtest per valutare le previsioni del modello rispetto ai prezzi futuri. È fondamentale costruire un portafoglio vincolato al rischio che incorpori le previsioni del modello senza comprometterne l'integrità. Il relatore consiglia agli investitori di procedere alla seconda fase solo quando vi è una prova consistente della superiorità del modello rispetto alle opportunità di investimento alternative. Mettono in guardia contro l'affidamento a versioni rimaneggiate di modelli esistenti e incoraggiano l'esplorazione di nuovi approcci.
Infine, il relatore delinea l'intero flusso di lavoro per lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Inizia con la generazione di un'idea e procede attraverso il test, il perfezionamento e il confronto del modello con quelli esistenti. La strategia viene quindi sottoposta a test fuori campione, costruzione del portafoglio e ottimizzazione vincolata al rischio. Prima di espandersi, la strategia viene scambiata su carta o testata utilizzando un piccolo importo di capitale. Il relatore sottolinea l'importanza di incorporare fonti di dati alternative per ottenere nuove intuizioni e sottolinea la necessità di distinguere tra alfa e beta economico. Raccomandano veri test fuori campione per mitigare l'overfitting e sottolineare l'importanza di comprendere la scelta del set di dati per prevedere il futuro.
In conclusione, il video di Delaney Mackenzie fornisce una comprensione completa del flusso di lavoro seguito dai quant nello sviluppo di una strategia di trading. Sottolinea l'importanza dello sviluppo di ipotesi, del perfezionamento del modello, del test su nuovi dati, della gestione del rischio e di approfonditi test retrospettivi. Il relatore incoraggia l'uso di fonti di dati alternative, il confronto con modelli esistenti e l'esplorazione di nuovi approcci. Seguendo questo flusso di lavoro, i trader quantitativi possono migliorare l'efficacia e la solidità delle loro strategie di trading.
Analisi quantitativa del mercato utilizzando fogli di lavoro Excel! S&P 500 Analisi e idee di trading
Analisi quantitativa del mercato utilizzando fogli di lavoro Excel! S&P 500 Analisi e idee di trading
Il video approfondisce l'uso dei fogli di lavoro Excel per l'analisi quantitativa del mercato, con un focus sullo S&P 500 come esempio illustrativo. Julie Marchesi dimostra la creazione di una cartella di lavoro di correlazione in Excel, utilizzando caselle gialle come input per selezionare l'indice di correlazione da 74 gruppi e un periodo di ricerca di 40 giorni. Il test di correlazione confronta gli ultimi 40 giorni con tutti gli altri periodi nel set di dati, identificando la correlazione più alta. Per convalidare la correlazione, viene utilizzato un secondo mercato per confermare i risultati ed eliminare punti dati inaffidabili. Il grafico dell'indice di correlazione traccia visivamente i cambiamenti nella correlazione nel tempo.
Il relatore spiega il processo di utilizzo dei fogli di lavoro Excel per l'analisi quantitativa del mercato, evidenziando in particolare l'applicazione all'S&P 500. Mostrano varie linee su un grafico che rappresenta il periodo di riferimento e l'indice di correlazione. Analizzando queste linee, l'oratore ricava la sua propensione per il mercato e fa previsioni sulle tendenze future. Introducono anche un grafico che mostra la variazione percentuale media in un periodo di tempo specifico e sottolineano l'importanza di concentrarsi su indici di correlazione significativi. Il relatore conclude dimostrando come questa analisi possa essere applicata allo stato attuale del mercato S&P 500, sottolineando la sua potenziale utilità per prendere decisioni di trading informate.
L'esame dei diversi mercati alla ricerca di segnali di conferma o contrastanti in relazione all'analisi S&P 500 è l'obiettivo della sezione successiva. Il relatore sottolinea che mentre il petrolio conferma una forte tendenza al rialzo nel mercato e suggerisce il potenziale per un'ulteriore attività rialzista, l'euro e l'euro yen mostrano un'attività ribassista o negativa negli ultimi 20 giorni. L'oro, tuttavia, non fornisce conferme significative. Sulla base della recente azione di mercato, l'oratore suggerisce un pregiudizio negativo per il futuro, ma mette in guardia contro le vendite allo scoperto e raccomanda di attendere la conferma prima di fare mosse significative. Nel complesso, l'oratore conclude che esiste un vantaggio rialzista sul mercato, ma è consigliabile esercitare cautela a breve termine.
Il relatore discute le conclusioni tratte dai test di correlazione tra diversi mercati nella sezione successiva. Notano la possibilità di una certa instabilità nel mercato S&P 500 nei prossimi cinque giorni. Sebbene l'analisi storica indichi un vantaggio rialzista a lungo termine nell'S&P 500, l'oratore sottolinea l'importanza di osservare l'attività neutrale nel mercato prima di eseguire qualsiasi operazione. Suggeriscono di combinare l'analisi quantitativa con l'analisi sentimentale per ottenere una migliore comprensione del mercato ed evidenziare l'utilità dei fogli di lavoro Excel nella visualizzazione dei dati in vari modi. Il video si conclude incoraggiando gli spettatori a esplorare questo tipo di approccio al trading e visitare il sito Web del relatore per ulteriori informazioni sul suo diario e sulle negoziazioni dal vivo.
Costruire strategie di equità quantistica in Python
Costruire strategie di equità quantistica in Python
Il video fornisce un'esplorazione approfondita della costruzione di strategie azionarie quantitative utilizzando Python e la piattaforma di trading algoritmico Quantopian come primo esempio. Il relatore inizia presentando se stesso e il proprio background nell'analisi dei dati e nella finanza quantitativa. Spiegano che Quantopian è una piattaforma che consente agli investitori al dettaglio di accedere ai dati e utilizzare il backtesting per costruire le proprie strategie quantitative per il trading di azioni. Nonostante lo scetticismo iniziale, il relatore sottolinea il successo di Quantopian nell'attirare una comunità di scienziati quantistici, hacker e investitori al dettaglio che collaborano per scoprire idee di investimento. Menzionano anche che mentre Quantopian è attualmente supportato da venture backing ed è pre-revenue, ci sono piani per offrire alla fine il trading dal vivo come servizio a pagamento.
Il relatore approfondisce il concetto di costruzione di strategie quantitative attraverso dati e idee in crowdsourcing sulla piattaforma Quantopian. Sottolineano che Quantopian facilita la messaggistica diretta tra gli utenti, favorendo le connessioni e la condivisione di idee per lo sviluppo di algoritmi quantitativi. Tuttavia, il relatore riconosce che le limitazioni dei dati possono rappresentare una sfida per gli utenti che costruiscono strategie, in quanto potrebbero non avere accesso a tutti i dati sui prezzi necessari. Inoltre, notano che l'attenzione di Quantopian è esclusivamente sulle azioni e potrebbe non essere adatta a strategie di trading ad alta frequenza o sensibili alla latenza.
I limiti della piattaforma di trading sono discussi in dettaglio. L'oratore sottolinea che Quantopian non è progettato per strategie a bassa latenza come lo scalping o il market-making. Dicono che la fonte dei dati sui prezzi determina l'universo dei titoli, che attualmente consiste solo di poche migliaia di azioni domestiche. L'oratore accenna brevemente al loro modello di slittamento di base open source disponibile su GitHub. Sebbene l'inclusione di opzioni e futures sia una possibilità per il futuro, l'obiettivo principale resta quello di fornire strategie redditizie e garantire trasparenza nelle statistiche sulla redditività. Il relatore classifica cinque strategie quantitative di base implementate dagli utenti Python di tutti i giorni sulla piattaforma, tra cui mean reversion, momentum, overnight gap, volatilità e pairing.
Vengono esplorate varie strategie quantitative, concentrandosi in particolare sull'interazione e la messa a punto di mean reversion e momentum. Il relatore evidenzia strategie popolari come la valutazione e la stagionalità, con dati per queste strategie accessibili tramite fonti come Yahoo Finance o Google Finance. Mettono in guardia contro le insidie comuni nel trading di coppie, come l'estrazione cieca di dati per trovare titoli non correlati. Viene sottolineata l'importanza di individuare titoli legati allo stesso valore e di osservare la distribuzione degli spread tra i due asset. L'obiettivo è capitalizzare l'inversione dello spread tra le azioni.
Vengono ulteriormente discusse le strategie di scambio di coppie e di momentum trading e il relatore fornisce un esempio di backtesting di una strategia di scambio di coppie utilizzando Python. Il trading di coppie comporta la negoziazione dello spread tra due azioni e comporta rischi come potenziali inversioni. Il momentum trading, d'altra parte, comporta la classificazione delle azioni in base al loro precedente apprezzamento del prezzo. Sebbene i dati non possano essere scaricati direttamente dalla piattaforma, gli utenti possono eseguire backtest e fare trading dal vivo all'interno di un universo limitato di circa 100 azioni a causa dei limiti di larghezza di banda.
Viene esplorato il concetto di valutazione come strategia azionaria quantitativa, che richiede un'analisi sistematica del rapporto fondamentale per identificare titoli sottovalutati e sopravvalutati. Tuttavia, l'implementazione di tali strategie richiede un'ampia copertura dei dati e una comprensione della normalizzazione dei dati, dell'allineamento del calendario e della manipolazione associata. Il relatore suggerisce di implementare queste strategie utilizzando il metodo fetcher, che consente agli utenti di ottenere dati CSV da Internet. Il relatore tocca anche il sentimento come strategia azionaria quantitativa, che coinvolge l'analisi del sentimento del mercato e il suo impatto sui prezzi delle azioni. Tuttavia, avvertono che l'implementazione di questa strategia richiede una solida comprensione dell'analisi, della normalizzazione e della manipolazione dei dati.
Viene discusso l'uso di azioni allo scoperto come indicatore del sentiment nelle strategie azionarie quantitative. Lo shorting delle azioni è riconosciuto come difficile e rischioso, con solo persone esperte disposte a impegnarsi in esso. Tuttavia, i dati pubblicamente disponibili sui livelli di interesse short, che possono essere ottenuti dal NASDAQ, possono essere utili a questo scopo. Il relatore sottolinea il rischio di vincoli di liquidità derivanti da short squeeze e suggerisce di utilizzare un segnale basato sulla volatilità per identificare titoli fortemente short ma meno rischiosi. Propongono un algoritmo che classifica le azioni in base al segnale "giorni per coprire", che rappresenta il numero di giorni necessari ai venditori allo scoperto per sciogliere le loro posizioni in base al volume medio di scambi giornalieri. La strategia prevede l'acquisto delle azioni meno allo scoperto e lo shorting di quelle più allo scoperto.
Il relatore passa a discutere le fasi intermedie del processo e l'open-sourcing degli algoritmi. Riconoscono le sfide dell'accesso a dati preziosi come i tassi di prestito dai broker e i limiti dei loro modelli di slippage. Il relatore risponde alle domande sui tipi di ordine disponibili e sul sistema di feedback per l'aggiunta di ulteriori funzionalità. Inoltre, menzionano brevemente l'uso della stagionalità nel trading e la sua popolarità online.
Viene presentata una semplice strategia azionaria quantitativa adatta ai principianti. L'utilizzo della stagionalità per cronometrare il mercato, ad esempio vendendo azioni a maggio e investendo in obbligazioni, quindi riacquistando nel mercato azionario a ottobre, è evidenziato come una semplice regola sistematica che consente una facile analisi della performance nel tempo. Il relatore fornisce una ripartizione dei primi 25 algoritmi azionari quantitativi condivisi sulla piattaforma Quantopian, in base al numero di risposte, visualizzazioni e cloni. In particolare, un documento sull'utilizzo dei termini di ricerca di Google per prevedere i movimenti del mercato, sebbene considerato troppo adatto, ha ottenuto un'attenzione significativa sui forum. Il relatore osserva inoltre che le strategie con acronimi lunghi e complessi che coinvolgono concetti matematici avanzati tendono ad attirare più interesse, nonostante l'efficacia delle strategie più semplici.
Viene sottolineata l'importanza della fiducia e della sicurezza nella piattaforma. Il relatore riconosce la necessità di creare fiducia con gli utenti per incoraggiarli a caricare i loro algoritmi per testarli rispetto al mercato. Assicurano che le misure di sicurezza siano prese sul serio. Sebbene i dati sulle prestazioni aggregate in tempo reale non siano ancora disponibili, il relatore afferma che circa un migliaio di algoritmi sono in esecuzione in simulazione. Vengono discussi i potenziali vantaggi di un social network per i quant, riconoscendo che potrebbe non avere un impatto diretto sulla redditività dell'algoritmo individuale. Tuttavia, all'interno della comunità della finanza quantitativa c'è il desiderio di connettersi, scambiare idee e ottenere informazioni dagli altri. Viene evidenziato il valore di Quantopian come ambiente di apprendimento, in cui le persone possono imparare sia dai successi che dagli errori in un ambiente privo di rischi.
L'oratore esplora la popolarità di varie classificazioni di strategie di investimento all'interno della piattaforma. Notano che le strategie di momentum e mean reversion sono attualmente le più popolari. Esprimono entusiasmo per il potenziale della piattaforma di offrire contenuti più accessibili per gli investitori al dettaglio. Viene fornita una dimostrazione del backtester della piattaforma in Python, che mostra il metodo initialize e il metodo handle data, che vengono eseguiti una volta al giorno o una volta al minuto durante il trading dal vivo. Le impostazioni dell'interfaccia utente consentono di specificare le date del backtest, il capitale iniziale e la frequenza del backtest. Il thread della comunità include una funzione di ricerca per trovare e utilizzare algoritmi creati da altri membri.
Nella sezione finale, il relatore presenta la propria dashboard di trading dal vivo, implementando un algoritmo di base che acquista un portafoglio ponderato uguale di nove ETF settoriali rispetto al proprio conto Interactive Brokers. La dashboard mostra una curva di performance equity collegata a un benchmark in rosso, le posizioni correnti, gli ordini effettuati e i riempimenti. L'oratore menziona la possibilità di registrare le informazioni per il codice sorgente distribuito. Il benchmark utilizzato è il rendimento di SPI, poiché al momento non è possibile selezionare un'ampia gamma di azioni in modo imparziale. Invece, forniscono un universo di volume giornaliero in dollari che si aggiorna trimestralmente.
Cosa fare e cosa non fare del Quant Trading
Cosa fare e cosa non fare del Quant Trading
Il Dr. Ernie Chan, una figura di spicco nel trading quantitativo, discute le sfide e fornisce preziosi consigli per i trader in questo campo. Sottolinea la crescente difficoltà del trading quantitativo, come notato dagli esperti del settore, e la sottoperformance di molti fondi di machine learning. Per avere successo, i trader devono elevare le proprie capacità e imparare lezioni importanti. Attingendo alle esperienze personali, il Dr. Chan condivide ciò che i trader dovrebbero evitare di fare e offre una guida per il successo a lungo termine.
Uno degli avvertimenti chiave che il dottor Chan sottolinea è la tentazione di un indebitamento eccessivo, in particolare durante i periodi di forte performance strategica. Sebbene la formula di Kelly sia spesso utilizzata per la gestione del rischio, avverte che può portare ad aspettative eccessivamente ottimistiche ed è sensibile ai periodi campione. Suggerisce invece di utilizzare la volatilità come misura più prevedibile per determinare la leva finanziaria. Prendendo di mira la volatilità prevista di una strategia, i trader possono determinare livelli di leva adeguati, concentrandosi sul rischio piuttosto che esclusivamente sui rendimenti previsti.
Il Dr. Chan fornisce due consigli essenziali per il quant trading. In primo luogo, sottolinea l'importanza di considerare il rischio al ribasso di una strategia (vale a dire, quanto può essere perso) piuttosto che fissarsi su potenziali guadagni, che sono imprevedibili. In secondo luogo, mette in guardia contro l'utilizzo della performance a breve termine come unica base per selezionare i gestori o determinare la leva finanziaria. Invece, consiglia di cercare track record più lunghi e di utilizzare le prestazioni a breve termine per la gestione del rischio e per scopi di riallocazione graduale. Inoltre, incoraggia i trader ad adottare una mentalità orientata al business, reinvestendo i profitti nell'infrastruttura della loro attività commerciale piuttosto che concedersi lussi personali.
Investire nell'infrastruttura dell'attività commerciale è un argomento che sottolinea il Dr. Chan. Suggerisce di dare la priorità agli investimenti in dati di alta qualità, macchine più veloci e personale qualificato. I dati di qualità sono fondamentali per garantire risultati di backtest accurati, mentre macchine più veloci migliorano la produttività della ricerca. L'assunzione di personale con le competenze necessarie rafforza ulteriormente le capacità dell'azienda. Il dottor Chan sottolinea i vantaggi a lungo termine di questi investimenti, trattando il trading come una seria impresa commerciale.
Per migliorare la produttività della ricerca, il Dr. Chan sottolinea l'importanza di investire in macchine multi-core e in un adeguato software di calcolo parallelo. Questo investimento può aumentare significativamente la produttività da cinque a dieci volte. Raccomanda inoltre di concentrarsi sul proprio vantaggio comparativo e di integrare eventuali carenze collaborando con individui in possesso di competenze complementari, come programmazione, strategia, marketing o operazioni.
Il Dr. Chan sostiene un approccio collaborativo al trading quantitativo. Sottolinea che la collaborazione può avvenire in varie forme, compresi i gruppi di trading virtuali formati da studenti universitari. Condividere idee e insegnare agli altri le strategie può portare a feedback preziosi e migliorare le prestazioni complessive. Pur proteggendo il proprio vantaggio competitivo è importante, la condivisione di idee commerciali di base può portare a un afflusso netto di conoscenze e approfondimenti.
Inoltre, il Dr. Chan consiglia ai principianti di iniziare con semplici strategie di trading basate su solide giustificazioni intuitive. Sottolinea il valore dell'eliminazione delle cattive operazioni piuttosto che cercare esclusivamente quelle più redditizie. Sapere quando non fare trading e quando non applicare determinate idee contribuisce al successo a lungo termine. Incoraggia inoltre l'apprendimento continuo e il miglioramento delle strategie di trading.
Durante una sessione di domande e risposte, il Dr. Chan condivide approfondimenti sulla costruzione di derivati finanziari, consiglia di utilizzare Python come punto di partenza nel campo e discute strategie efficaci come il momentum trading e la parità di rischio. Sottolinea la necessità di una migliore gestione del rischio per sostenere una strategia anche quando i rendimenti diminuiscono.
In sintesi, il Dr. Ernie Chan fornisce preziosi consigli per i trader quantitativi. Mette in guardia contro l'eccessivo indebitamento e la dipendenza dalla performance a breve termine, sottolineando l'importanza di considerare il rischio di ribasso e concentrarsi su track record più lunghi. Sottolinea l'investimento nell'infrastruttura aziendale, inclusi dati, macchine e personale. La collaborazione, a partire da strategie semplici, e l'apprendimento continuo sono la chiave del successo a lungo termine.
Finanza quantitativa | Classificazione delle strategie di trading quantitativo di Radovan Vojtko
Finanza quantitativa | Classificazione delle strategie di trading quantitativo di Radovan Vojtko
Radovan Vojtko, CEO di Quantpedia, fornisce preziose informazioni sul processo di selezione delle strategie di trading quantitativo per il loro database. Sottolinea l'importanza di sfruttare la ricerca accademica per scoprire strategie affidabili e implementabili che possono essere utilizzate dai trader. Nonostante le idee sbagliate comuni, Vojtko sottolinea che ci sono ancora molte idee commerciali nei documenti accademici che hanno un potenziale.
Vojtko spiega che la classe di attività più popolare per le strategie di trading sono le azioni, seguite da materie prime, valute, obbligazioni e immobili. Queste asset class offrono un'ampia gamma di opportunità per l'implementazione di strategie quantitative. Classifica le strategie quantitative in varie classificazioni, tra cui tempismo, arbitraggio e slancio, tra gli altri.
Un aspetto chiave che Vojtko sottolinea è l'esistenza di punti ciechi nella ricerca accademica, in particolare nelle asset class meno coperte come obbligazioni e materie prime. Questi punti ciechi offrono opportunità per scoprire nuove fonti di alfa e i trader possono trarne vantaggio. Per combattere problemi come P-hacking e replica, Vojtko raccomanda test rigorosi e l'uso di tecniche di momentum anonymize.
Contrariamente alla convinzione che le strategie di trading pubblicate non funzionino più, Vojtko afferma che alcune strategie continuano a dare risultati positivi anche dopo essere state pubblicate, con oltre il 40% di alfa residuo dopo cinque anni. Per selezionare le strategie più promettenti, suggerisce di condurre test fuori campione, aumentare il punto limite per la significatività statistica, costruire un database completo di strategie e scegliere quelle con le migliori prestazioni.
Vojtko discute ulteriormente di strategie di trading specifiche, come gli approcci di mean reversion nel trading di future su materie prime e le strategie di rischio degli annunci pre-utili. Sottolinea l'importanza del decadimento alfa e le sfide poste dal P-hacking e dal data mining. È fondamentale testare e convalidare rigorosamente le strategie prima dell'implementazione.
Affrontando l'idea sbagliata secondo cui le strategie di trading quantitativo perdono efficacia una volta pubblicate, Vojtko cita una ricerca che mostra che le strategie possono ancora funzionare bene nel tempo. Consiglia ai trader di evitare il dragaggio dei dati e sottolinea la necessità di test e convalida approfonditi.
In termini di replicazione nella ricerca accademica, Vojtko suggerisce di aumentare il punto limite per la significatività statistica e di utilizzare test fuori campione per confrontare i portafogli sulla base dei dati pubblicati. Questo approccio garantisce una replica più accurata e consente l'identificazione di strategie vincenti.
Per espandere il pool di strategie redditizie, Vojtko consiglia di creare un database con un'ampia gamma di strategie e di selezionare quelle con le migliori prestazioni. Fornisce anche risorse per trovare strategie di trading quantitativo, come il Social Science Network e Quantpedia.
Per quanto riguarda i linguaggi di programmazione per la finanza quantitativa, Vojtko menziona la disponibilità di varie opzioni e consiglia di scegliere un linguaggio con cui ci si sente a proprio agio. Python è un linguaggio preferito, ma anche altre opzioni come Tradestation, Ninjatrader o Ami Broker possono essere efficaci. Vojtko sottolinea la necessità di unire competenze finanziarie e tecnologiche per il trading algoritmico di successo e offre programmi educativi per sviluppare competenze in entrambe le aree.
Passare ai dati per un vantaggio commerciale · Dave Bergstrom, commerciante quantitativo
Passare ai dati per un vantaggio commerciale · Dave Bergstrom, commerciante quantitativo
In questo video Dave Bergstrom, un quant trader di successo, condivide il suo viaggio nel mondo del trading e sottolinea l'importanza di utilizzare tecniche di analisi dei dati per scoprire i margini del mercato. Sottolinea la necessità di evitare l'adattamento alla curva e l'eccessiva ottimizzazione, raccomanda di sfruttare più risorse per apprendere il trading e la programmazione e sottolinea l'importanza di una corretta gestione del rischio e di avere aspettative realistiche. Bergstrom discute anche del potenziale declino del trading ad alta frequenza e presenta il suo pacchetto software, Build Alpha, che aiuta i trader a trovare e generare strategie di trading redditizie.
Dave Bergstrom, inizialmente un commerciante ad alta frequenza, racconta il suo percorso dalla quasi laurea in giurisprudenza a diventare un commerciante. Durante i suoi studi universitari, ha approfondito il trading e ha cercato informazioni su piattaforme come Finance Twitter e podcast per conoscere i modelli di trading e le azioni Momentum. Sebbene abbia sperimentato un successo iniziale, Bergstrom riconosce che le sue prime strategie e tecniche differiscono in modo significativo dai suoi attuali metodi di trading. Sottolinea il suo uso delle tecniche di data mining durante lo sviluppo della strategia e introduce il suo pacchetto software, Build Alpha, che consente ai trader di utilizzare varie forme di analisi discusse in questo episodio.
A partire dai suoi umili inizi, Bergstrom rivela la sua prima incursione nel commercio vendendo maglie e borse della NFL contraffatte. Successivamente, ha finanziato un conto di trading e si è impegnato nel trading di azioni sulla base dello slancio e dell'analisi tecnica, in particolare dei modelli grafici. Tuttavia, ha affrontato l'incoerenza e ha lottato per capire perché il suo saldo azionario tornasse costantemente a zero. Con più esperienza, Bergstrom si rese conto che l'assenza di un approccio sistematico ostacolava la sua capacità di ottenere rendimenti consistenti. È stato solo dopo essersi trasferito in Florida e aver lavorato come assistente commerciale presso una società di trading ad alta frequenza che ha scoperto il regno dell'analisi quantitativa, aprendo la strada alla coerenza nei suoi sforzi commerciali.
Bergstrom discute ulteriormente la sua transizione a un ruolo che richiedeva l'analisi dei dati. Per eccellere in questa posizione, programmava da autodidatta e si concentrava sull'analisi tecnica obiettiva, poiché la sua azienda credeva nell'identificazione di anomalie o modelli nei dati che potessero portare a operazioni redditizie. Spiega il processo di test e strategie di backtesting prima che possano essere impiegate, un viaggio che ha richiesto diversi anni di tentativi ed errori per ottenere un successo costante. Le opinioni di Bergstrom sull'analisi tecnica si sono evolute, favorendo l'analisi oggettiva che utilizza i dati per identificare i modelli rispetto all'analisi soggettiva che si basa sull'intuizione.
La programmazione gioca un ruolo significativo nel viaggio commerciale di Bergstrom, che considera una superpotenza. Riconoscendo che Excel non era sufficiente per gestire la grande quantità di dati nel trading ad alta frequenza, ha imparato a programmare per passare da un ruolo di assistente commerciale a un ruolo di trade desk. Bergstrom considera la programmazione un investimento eccellente grazie ai suoi guadagni asimmetrici e al rischio minimo. Consiglia agli aspiranti programmatori di esplorare diverse risorse, rimanere diligenti e cercare la guida di persone esperte per accelerare il processo di apprendimento.
Bergstrom sottolinea l'importanza di cercare più risorse quando si impara a commerciare e programmare. Raccomanda di utilizzare piattaforme come Stack Exchange per la programmazione e incoraggia l'apprendimento di più linguaggi di programmazione, come Python, C++ e Java. Durante la discussione del suo approccio al trading, Bergstrom si identifica come un data miner e crede che numerosi margini di mercato possano essere scoperti attraverso l'analisi dei dati. Mentre alcuni percepiscono il data mining come incline all'overfitting, sostiene che può essere uno strumento prezioso quando vengono prese misure per prevenire l'overfitting e l'eccessiva ottimizzazione.
Bergstrom fa luce su come scopre i margini di trading attraverso il data mining e utilizza una funzione di fitness che cerca strategie redditizie in base a criteri specifici. Sottolinea l'importanza di evitare l'adattamento della curva impiegando tecniche come il mantenimento di un numero minimo di operazioni e l'utilizzo della convalida incrociata. Spiega che un vantaggio si riferisce a qualcosa con un'aspettativa positiva, che può essere identificata attraverso l'analisi dei dati. In definitiva, cerca strategie redditizie, anche se non si basano su ipotesi preesistenti, ma ripone più fiducia nelle strategie che si allineano al ragionamento logico.
Avere un numero significativo di operazioni è fondamentale quando si testa una strategia, secondo Bergstrom. Sottolinea i rischi dell'adattamento alla curva e sconsiglia di ottimizzare i parametri con periodi di riflessione. Invece, preferisce utilizzare metriche non parametriche come il conteggio delle misure. Inoltre, Bergstrom sottolinea l'importanza dei regimi di mercato, nonché del volume e della volatilità, nella comprensione del comportamento del mercato. Cita un potente grafico che ha condiviso su Twitter che illustra l'importanza di stabilire aspettative realistiche e di utilizzare l'analisi Monte Carlo per evitare una sottoallocazione di fondi a un sistema di trading.
Le aspettative realistiche nel trading vengono esplorate ulteriormente, poiché Bergstrom sottolinea che anche se un backtest mostra una strategia redditizia, è fondamentale capire che i risultati nella vita reale possono differire. Strumenti come le simulazioni Monte Carlo e i test della varianza aiutano i trader a creare una distribuzione dei possibili risultati e a stabilire aspettative realistiche per le operazioni future. Bergstrom introduce le sue tre leggi del trading, con la prima legge che favorisce rapporti rischio/rendimento asimmetrici. Ciò significa che preferisce una percentuale di vincita inferiore ma una vincita più alta, piuttosto che il contrario.
La corretta gestione del rischio è al centro della filosofia di trading di Bergstrom, in particolare per quanto riguarda il dimensionamento delle scommesse. Spiega che non è vantaggioso per un trader avere uno scambio con dimensioni significativamente maggiori rispetto ad altri all'interno dello stesso modello o sistema. Bergstrom mette in guardia dall'investire eccessivamente in operazioni "entusiasmanti", in quanto impedisce alle probabilità matematiche di giocare su un gran numero di operazioni, il che è necessario affinché la legge dei grandi numeri entri in vigore. Suggerisce che il trading in modo più conservativo e coerente su un numero significativo di operazioni garantisce che il vantaggio positivo si manifesti. Mentre il trading intraday e ad alta frequenza si allinea meglio con la legge dei grandi numeri, Bergstrom ritiene che anche i tempi giornalieri possano essere efficaci se il test della varianza è soddisfacente.
Bergstrom approfondisce l'importanza della solidità della strategia in tutti i mercati. Pur riconoscendo il valore della creazione di strategie che funzionano su più mercati, tende a rifuggire da quelle che generano scambi insufficienti. Per quanto riguarda i costi di transazione e la ricerca di maggiori profitti in ogni operazione, Bergstrom ritiene che sia possibile raggiungere un approccio equilibrato. La strategia non dovrebbe essere gravata da costi di transazione eccessivi, ma allo stesso tempo non dovrebbe essere progettata per generare un numero eccessivo di scambi. Cambiando marcia, Bergstrom affronta le idee sbagliate comuni che circondano il trading ad alta frequenza (HFT), affermando che è stato spesso ingiustamente diffamato a causa di persone che cercano un capro espiatorio. Crede fermamente che HFT sia vantaggioso e non abbia intenzioni predatorie.
Infine, Bergstrom discute il potenziale declino del trading ad alta frequenza, che attribuisce all'aumento della concorrenza e all'esposizione delle strategie. Il dibattito ruota attorno alla questione se il calo sia dovuto a un mercato troppo saturo o alle politiche monetarie attuate dalle banche centrali, che non supportano il mercato bilaterale richiesto per il trading ad alta frequenza. Bergstrom presenta il suo pacchetto software, Build Alpha, che consente agli utenti di selezionare segnali e cercare diverse strategie basate su criteri di uscita e una funzione di fitness. Il software identifica le migliori strategie e genera codice negoziabile per ciascuna, consentendo la creazione di portafogli e un'analisi approfondita. Le persone interessate possono visitare il sito Web buildalpha.com o contattare Dave Bergstrom via e-mail all'indirizzo David@buildalpha.com o su Twitter @Deeper_DB.
In conclusione, il viaggio di Dave Bergstrom per diventare un trader di successo mette in mostra l'importanza delle tecniche di analisi dei dati nella ricerca di margini di mercato. La sua enfasi sulla prevenzione dell'adattamento alla curva, sull'utilizzo di molteplici risorse per l'apprendimento, sulla pratica di una corretta gestione del rischio e sul mantenimento di aspettative realistiche fornisce preziose informazioni per gli aspiranti trader. Inoltre, i suoi pensieri sul trading ad alta frequenza e l'introduzione di Build Alpha dimostrano il suo impegno nel far progredire le strategie di trading e nel potenziare i trader attraverso soluzioni software innovative.
Quale linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e HFT
Quale linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e HFT
Questo video fornisce una panoramica completa dei linguaggi di programmazione comunemente utilizzati nel trading quantitativo e nel trading ad alta frequenza (HFT). Il relatore classifica questi linguaggi in linguaggi di ricerca di prototipazione e di scripting interpretativo, nonché linguaggi compilati legacy come Java, C#, C e C++. Pro e contro dei linguaggi più diffusi per la modellazione delle idee di trading, tra cui Python, R, MATLAB e Microsoft Visual Studio, vengono discussi in dettaglio. Inoltre, il video evidenzia considerazioni importanti nella scelta di un linguaggio di programmazione, come la co-locazione, la prototipazione conveniente e il supporto del broker. Sottolinea l'importanza di utilizzare strumenti di produttività e di tenere conto dell'intero sistema di negoziazione, compresa la gestione del rischio e la gestione del portafoglio.
Il relatore inizia classificando i linguaggi di programmazione in diversi gruppi in base alla loro idoneità per la ricerca di prototipi e lo scripting interpretativo. Nel contesto del trading quantitativo, si rivolge specificamente a Python e MATLAB come scelte popolari per modellare idee di trading. Tuttavia, sottolinea la sfida delle versioni frammentate di Python (2.7 e 3.x) ed evidenzia i problemi con la compatibilità e le prestazioni di R. Python, da un lato, offre numerose opzioni, che possono essere travolgenti per gli sviluppatori e richiedono una formazione aggiuntiva. D'altra parte, R ha alcune limitazioni in termini di compatibilità e prestazioni.
Andando avanti, l'oratore approfondisce vari linguaggi di programmazione comunemente usati nel trading quantitativo e HFT. Viene discusso Python, sottolineando i suoi punti di forza in termini di pacchetti di dati, ma anche i suoi svantaggi come l'esecuzione più lenta e le limitate capacità di gestione degli ordini. Il relatore cita anche MATLAB 2015 e Microsoft Visual Studio 2015, che consentono l'integrazione di Python. Vengono evidenziati i linguaggi compilati legacy come Java, C#, C e C++, con Java consigliato come punto di partenza adatto per i principianti della programmazione. C# è apprezzato per la facilità di comprensione e le tecniche avanzate, mentre le prestazioni ottimali con C# sono limitate agli ambienti Windows.
Il video esplora ulteriormente i linguaggi di programmazione adatti al trading quantitativo e ad alta frequenza, tra cui Java, C/C++ e MATLAB. Java e C# sono noti per la loro facile integrazione con i database, ma possono sorgere limitazioni a causa della raccolta dei rifiuti che influisce sulle prestazioni. C e C++ sono lodati come linguaggi che offrono velocità e controllo della memoria ottimali, ma possono essere più complessi da imparare. MATLAB è riconosciuto come una piattaforma potente e versatile con vari toolbox per l'acquisizione dei dati, l'analisi, l'esecuzione del trading e la gestione del rischio. Sono evidenziati il suo supporto avanzato di apprendimento automatico e matematico, insieme alla capacità di generare codice in C/C++ tramite MATLAB Coder. Il relatore menziona anche la possibilità di incorporare MATLAB in un server Web ad alte prestazioni utilizzando MATLAB Production.
Le considerazioni per la selezione di un linguaggio di programmazione nel trading quantitativo e HFT sono discusse in modo approfondito. Il relatore sottolinea il vantaggio della co-locazione negli scambi commerciali, in particolare nel trading HFT, e cita MathWorks come fornitore che facilita la co-locazione. L'accessibilità di Lab Home Edition, a partire da $ 150, è indicata come un ambiente di prototipazione conveniente. Inoltre, la scelta del broker è sottolineata come un fattore critico che influenza la selezione del linguaggio di programmazione. Interactive Brokers è evidenziato come un broker che supporta linguaggi legacy come Java, C++ e C#. Il relatore consiglia ai nuovi arrivati di utilizzare strumenti di produttività e sottolinea la necessità di considerare gli aspetti più ampi del sistema di trading, tra cui la gestione del rischio, la valutazione e la gestione del portafoglio.
Nel complesso, il video fornisce preziose informazioni sui diversi linguaggi di programmazione utilizzati nel trading quantitativo e HFT, sui loro punti di forza e limiti e sui fattori chiave da considerare quando si seleziona una lingua per scopi di trading. Sottolinea l'importanza di comprendere l'intero sistema di trading e di utilizzare strumenti adeguati per operazioni di trading efficienti ed efficaci.
"Arbitraggio statistico di base: comprendere la matematica dietro il trading di coppie" di Max Margenot
"Arbitraggio statistico di base: comprendere la matematica dietro il trading di coppie" di Max Margenot
Nel video intitolato "Basic Statistical Arbitrage: Understanding the Math Behind Pairs Trading" presentato da Max Margenot, viene spiegato a fondo il concetto di arbitraggio statistico. Margenot descrive come l'arbitraggio statistico implichi la creazione di scambi basati su squilibri identificati attraverso analisi statistiche e un modello di come dovrebbe comportarsi il mercato. Il video si concentra sul trading di coppie, che si basa su concetti statistici fondamentali come stazionarietà, ordini di integrazione e cointegrazione.
Margenot inizia introducendo Quantopian, la piattaforma della sua azienda che offre statistiche gratuite e lezioni di finanza per assistere le persone nello sviluppo di algoritmi di trading. Quindi approfondisce il significato della stazionarietà, degli ordini di integrazione e della cointegrazione nel trading di coppie. La stazionarietà si riferisce a tutti i campioni in una serie temporale tratti dalla stessa distribuzione di probabilità con gli stessi parametri, spesso considerati normalmente distribuiti nelle applicazioni finanziarie. Il test di Dickey-Fuller aumentato viene introdotto come mezzo per testare la stazionarietà.
Il relatore sottolinea l'incertezza associata ai dati del mondo reale, evidenziando il potenziale di falsi positivi nei test di ipotesi, in particolare quando si tratta di relazioni sottili o subdole tra variabili. Lo dimostra generando una relazione patologica in una serie temporale che potrebbe non essere rilevata da un test di ipotesi. Margenot sottolinea l'importanza di un'interpretazione prudente dei risultati e ricorda al pubblico che anche l'ispezione visiva di un grafico potrebbe non rivelare le proprietà statistiche sottostanti.
Vengono discussi i limiti della modellazione delle serie temporali e la possibilità di falsi positivi. Sebbene una serie temporale possa mostrare un comportamento di ritorno alla media, non sempre indica stazionarietà. La stazionarietà rappresenta uno scenario in cui una serie temporale ripristina la media e segue una distribuzione stazionaria, deterministica e casuale. Viene introdotto il concetto di ordini di integrazione, dove l'integrazione di ordine zero non implica stazionarietà, ma stazionarietà implica integrazione di ordine zero. Vengono anche spiegate le somme cumulative, illustrando come integrazioni multiple di ordine zero si traducano in ordini di integrazione più elevati.
Vengono affrontate l'ipotesi di rendimenti stazionari in finanza e la difficoltà di trovare serie temporali stazionarie. Si presume che i rendimenti siano distribuiti normalmente, indicando stazionarietà. La notazione integrata dell'ordine e della differenza viene utilizzata per testare la stazionarietà. Il relatore osserva che teoricamente le serie di prezzi dovrebbero essere integrate di ordine uno a causa della loro relazione con i rendimenti, che sono integrati di ordine zero. Viene fornito un esempio utilizzando i dati sui prezzi di un'azienda.
Margenot procede spiegando il concetto di cointegrazione, che implica l'integrazione di serie temporali in modi specifici definiti per produrre una combinazione lineare stazionaria. Sebbene trovare due serie temporali integrate stazionarie insieme possa essere difficile, la cointegrazione può essere preziosa quando si esplorano serie di prezzi che hanno una ragionevole base economica. Il relatore sottolinea che le scommesse possono essere piazzate in base al valore corrente dello spread stazionario, anche senza un modello temporale specifico per il mean reversion.
Viene dimostrato il processo di creazione di dati simulati per illustrare il calcolo e la stima dello spread utilizzando la regressione lineare. Margenot sottolinea che i dati finanziari raramente sono così semplici come sottrarre una variabile da un'altra, richiedendo una regressione lineare per stimare la relazione tra le variabili. L'obiettivo è determinare il valore beta, che indica la composizione del portafoglio in termini di rendimenti di mercato. Queste informazioni consentono posizioni lunghe e corte nel trading di coppie. Viene fornito un esempio che coinvolge una coppia di titoli di energia alternativa per illustrare il concetto.
Viene spiegata la costruzione di una regressione lineare tra due potenziali titoli per l'arbitraggio statistico di base. Margenot consiglia di trovare due titoli all'interno dello stesso settore che presentino una relazione come punto di partenza per identificare potenziali relazioni di cointegrazione, che possono indicare opportunità di arbitraggio. Sebbene la stazionarietà tra due titoli sia vantaggiosa, l'oratore sottolinea la necessità di fare trading su quante più scommesse indipendenti possibili piuttosto che fare affidamento esclusivamente su una coppia.
Il calcolo delle coppie e delle manovre all'interno dell'arbitraggio statistico si basa sui rendimenti logaritmici delle coppie esaminate. La regressione lineare tra i rendimenti logaritmici, nota come metodo Engle-Granger, viene utilizzata per determinare se la regressione è stazionaria. Una volta stabilito un modello ragionevole del mondo, un trader può ottenere un vantaggio avendo più informazioni di altri e facendo scommesse relativamente informate. Per scambiare attivamente e aggiornare lo spread mobile, è necessaria una nozione mobile della media e della deviazione standard. Diversi metodi come medie mobili e filtri comuni possono essere utilizzati per iterare e migliorare la strategia di trading.
L'oratore sottolinea che l'arbitraggio statistico può essere una strategia unitaria semplice o complessa. Implica l'identificazione della stazionarietà, della cointegrazione e delle relazioni tra coppie di azioni su cui fare trading. Più informazioni si hanno rispetto agli altri, meglio possono capitalizzare queste relazioni. Costruire un portafoglio diversificato richiede scommesse indipendenti che non dipendono l'una dall'altra. La frequenza del ribilanciamento dipende dalle singole coppie e dalla durata della stazionarietà osservata nei dati.
Il video passa a discutere la simulazione del trading algoritmico con dati in tempo reale. Le ipotesi alla base delle regressioni lineari, come l'eteroschedasticità, sono menzionate come fattori che possono influenzare la loro fattibilità. La cointegrazione è favorita rispetto alla correlazione quando si modellano le relazioni tra coppie di azioni, in quanto rappresenta una condizione più forte che indica stazionarietà. Le dimensioni delle scommesse possono essere determinate sistematicamente utilizzando la media e la deviazione standard dello spread ipotizzato, a differenza delle correlazioni, che potrebbero non prestarsi ad approcci sistematici.
In sintesi, il video fornisce una spiegazione completa dell'arbitraggio statistico e del trading di coppie. Copre concetti essenziali come stazionarietà, ordini di integrazione e cointegrazione. Viene sottolineata l'importanza di un'attenta interpretazione dei risultati statistici e la necessità di scommesse indipendenti. Il relatore sottolinea il ruolo della regressione lineare nella stima delle relazioni tra coppie di azioni e l'importanza della mean reversion nell'identificazione delle opportunità di arbitraggio. Il video si conclude discutendo la simulazione del trading algoritmico e le considerazioni per la costruzione di un portafoglio diversificato nell'arbitraggio statistico.
Panoramica completa della programmazione C++ pratica per quant financial e HFT
Panoramica completa della programmazione C++ pratica per quant financial e HFT
Il video fornisce una panoramica completa dell'uso della programmazione C++ nella finanza e nel trading ad alta frequenza (HFT), offrendo preziose informazioni su vari aspetti di questo campo. Inizia discutendo il libro "Practical C++ Financial Programming", evidenziandone l'importanza nel settore finanziario. Il libro copre argomenti essenziali come le azioni a reddito fisso e fornisce esempi pratici con sezioni di codice ben strutturate. Presuppone un livello di familiarità con la programmazione C++ e fornisce indicazioni sull'utilizzo efficace dei modelli C++. Il relatore sottolinea il corretto utilizzo delle librerie STL e boost, nonché l'uso di librerie open source come new plot per il plottaggio e QT per il design dell'interfaccia.
Andando avanti, il video esplora l'uso di QT, un potente strumento per lo sviluppo di interfacce utente in C++. Sebbene QT consenta la creazione di interfacce grafiche sofisticate, si discosta dalla metodologia C++ tradizionale e il video fa luce su questo aspetto. La presentazione approfondisce quindi concetti matematici come l'algebra lineare, l'interpolazione e l'integrazione numerica, scomponendoli in algoritmi ed equazioni di base per facilitarne la comprensione. Vengono inoltre discussi algoritmi popolari e tecniche di modellazione rilevanti per la finanza, con approfondimenti sulla loro implementazione in C++. Il video sottolinea l'importanza delle simulazioni Monte Carlo per le applicazioni finanziarie, dedicando un capitolo a questo argomento critico. Inoltre, viene esplorato l'uso di Lua e Python per estendere le librerie finanziarie, insieme a una panoramica dei linguaggi di programmazione più popolari per le posizioni lavorative HFT.
Man mano che il video avanza, evidenzia l'integrazione di Python e Lua con C++ e mostra come Lua può essere efficacemente utilizzato con Redis, sfruttando la sua incorporabilità all'interno di un'applicazione C++. Vengono trattate anche varie tecniche C++, incluso il multi-threading con Plaza e l'utilizzo delle funzionalità C++ 11 e 14. Il video funge da eccellente risorsa introduttiva per le persone che si avventurano nella programmazione C++, affrontando alcune delle sfide di gestione della memoria associate al linguaggio. Fornisce una tabella di marcia completa per l'apprendimento della programmazione C++, che comprende un'ampia gamma di opzioni e tecniche disponibili per gli utenti.
Verso la fine, il relatore condivide una recensione positiva di un libro pubblicato di recente sulla programmazione C++ per applicazioni finanziarie e di trading ad alta frequenza. Questo libro copre specificamente le nuove funzionalità introdotte in C++ 17 che risolvono problemi hardware di basso livello, rendendolo una risorsa inestimabile per coloro che sono interessati a questo campo specializzato. Sebbene il relatore riconosca di non avere alcuna affiliazione con il libro, lo raccomanda vivamente come una preziosa aggiunta alle risorse esistenti in questo dominio.
Nozioni di base sul trading algoritmico: esempi e tutorial
Nozioni di base sul trading algoritmico: esempi e tutorial
Questo video fornisce una panoramica completa del trading algoritmico, coprendo vari aspetti come stili di trading, mercati e sistemi. Il relatore inizia spiegando i fondamenti del trading algoritmico, sottolineando l'uso dell'analisi tecnica basata sull'azione dei prezzi, sul volume e sugli indicatori matematici. Si evidenzia che il trading algoritmico prevede l'esecuzione di operazioni e il back-testing di algoritmi tramite computer, distinguendolo dall'analisi tecnica tradizionale.
Vengono introdotti diversi tipi di trading quantitativo/algoritmico, tra cui il trading ad alta frequenza, l'arbitraggio statistico e il trading di trend/mean reversion/momentum. L'oratore si concentra in particolare sullo swing e sul day trading nel mercato dei futures. L'arbitraggio statistico comporta la capitalizzazione delle differenze di prezzo acquistando e vendendo simultaneamente un asset, mentre il trading di tendenza/inversione media/momentum utilizza i computer per eseguire operazioni direzionali a scopo di lucro. Per illustrare questi concetti, viene dimostrato un esempio di programma di trading algoritmico utilizzando il software TradeStation. Il programma è progettato per acquistare in un giorno negativo con una candela rossa e vendere il giorno positivo successivo, incorporando un obiettivo in dollari e uno stop. L'oratore mostra l'integrazione di questo programma algoritmico in un grafico dell'S&P 500 E-mini a scopo di backtesting.
Il segmento successivo esplora una strategia di trading su TradeStation. L'oratore utilizza un grafico per dimostrare i casi in cui la strategia avrebbe avuto successo o meno in base ai colori delle candele. Rimpiccioliscono per mostrare i rapporti sulle prestazioni generati da TradeStation, fornendo metriche come profitto netto, profitto totale, tasso di vincita, scambi medi e drawdown. L'ottimizzazione della strategia viene affrontata anche regolando stop e target per valutare le prestazioni con input diversi. Il relatore sottolinea l'aspetto del risparmio di tempo del trading algoritmico, in quanto può fornire preziose informazioni che altrimenti avrebbero richiesto mesi per essere scoperte.
I vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico sono discussi nella sezione successiva. I vantaggi includono la riduzione degli errori umani ed emotivi, il rapido back-test delle idee di trading, l'immissione degli ordini più rapida e la capacità di testare più idee e creare portafogli. Tuttavia, vengono riconosciuti anche svantaggi come l'eccessiva fiducia, l'eccessiva ottimizzazione e l'incapacità di considerare eventi geopolitici o tecniche di trading fondamentali. Mentre un algoritmo può essere programmato per evitare il trading in giorni politici o economici significativi, generalmente funziona in tutte le condizioni di mercato.
Il video si conclude riassumendone il contenuto. Chiarisce la distinzione tra trading quantitativo e trading tecnico fondamentale o regolare, sottolineando il potere del trading algoritmico attraverso un semplice esempio di algoritmo. I vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico sono ribaditi per una comprensione completa. L'oratore incoraggia gli spettatori a rispondere a qualsiasi domanda ed esprime la speranza che il video sia stato informativo e utile.