このウェビナーでは、主催者がオーストラリアのシドニー出身の人工知能と量子コンピューティングの著名な専門家であるトーマス・スターク博士を紹介します。スターク博士は物理学の博士号を取得しており、現在はオーストラリアの有名な作物取引会社である Triple A Trading の CEO を務めています。スターク博士は、私設商社であるロールス・ロイスでの勤務や、マイクロチップ設計会社の共同設立者などの経歴を持ち、豊富な知識と経験を議論にもたらします。
講演者は参加者に対し、取引のための定量分析やプログラミングシステムに関する本を読むだけでなく、「Trading Wizards」や「Following the Trend」などの本を読んでトレーディングの考え方を深く掘り下げるようアドバイスしています。彼らは、トレーディングは単なる厳密な科学ではなく、特定の考え方や感情的知性を必要とする創造的なプロセスであり、成功したトレーダーの経験から学ぶことができると強調しています。講演者はアルファ取引に関するコースを宣伝し、ウェビナー参加者に特別割引を提供します。ビデオの最後では、視聴者にアンケートを通じて質問し、今後のウェビナーのためにフィードバックを提供するよう呼びかけています。
00:00:00ホストは、オーストラリアのシドニー出身の人工知能と量子コンピューティングの専門家であるトーマス・スターク博士をゲスト スピーカーとして紹介します。スターク博士は物理学の博士号を取得しており、現在はオーストラリアの大手作物商社である Triple A Trading の CEO を務めています。彼はこれまでに私設商社であるロールス・ロイスで働き、マイクロチップ設計会社を共同設立しました。また、主催者は参加者に、スターク博士によるマイクロアルファに関する前回のウェビナーに参加したかどうかを尋ね、聴衆について把握するためにアンケートを実施します。
00:50:00講演者は、取引のための定量分析やプログラミング システムに関する本を読むだけでなく、「Trading Wizards」や「Follow the Trend」などの本を読んでトレーディングの考え方を深く掘り下げることも推奨しています。彼は、トレーディングは厳密な科学ではなく、特定の考え方と心の知性を必要とする創造的なプロセスであり、成功したトレーダーの経験から学ぶことができると強調しています。講演者はまた、アルファ取引に関するコースを宣伝し、参加者に特別割引を提供します。最後に、ウェビナーでは参加者からの質問に応じます。
01:00:00講演者は、取引コストと、それを取引戦略に織り込むことの重要性について説明します。彼らは、個々のケースによって異なりますが、取引コストを考慮した後でもシステムが確実に機能するようにするには、取引コストをどのように考慮するかを適切に理解することが重要であると指摘しています。ただし、取引コストを完全に分析するには、取引コストの分析またはモデリングに完全に特化したマイクロアルファ コースと同じくらい大規模な別のコースが必要になります。また講演者は、Python が人気があるからといって、特にシステムが収益を上げている場合には、必ずしも C++ などの言語から切り替える必要はない、ともアドバイスしています。代わりに、モデルの構築や学習の新しい方法を模索したい場合にのみ切り替える必要があるかもしれません。セッション中に寄せられたさまざまな質問に包括的に回答するトレーディング逆コースの概要についても触れています。
This session introduces you to the skill of trading Alphas by identifying various micro-alpha opportunities. It covers various micro-alpha strategies, the pr...
This session introduces you to the skill of trading without using technical indicators by understanding the price behaviour. It covers several important pric...
00:50:00スピーカーは、マイナス金利のように機能するオプションの概念について説明し、以前は機能していたが現在は機能しない取引の例を示します。同氏は、オプションを売るタイミングを決めたイベントで不確実性の状況を探すことを提案し、指数や株式の古典的な分散プレミアムはほとんどの場合割高であると述べている。個人のトレーダーがエッジを見つけることができるかとの質問に対し、彼は取引にはリスクプレミアムが常に存在すると述べ、株式を購入することに喩えています。さらに、オプション専門会社では AI への依存度が低いことも強調しています。最後に、以前は収益性があったが、現在は収益性のないイベントを中心とした取引のボラティリティに対する懐疑論について詳しく説明しています。
Dr. Euan Sinclair shares his knowledge and experience in options trading. This a must-attend session for aspiring options traders.********🚨NEW COURSE ALERT!...
アーネスト・チャン博士は、人間または定量的な意思決定を修正および改善し、資産管理や取引に適用できる修正 AI の概念を紹介します。修正 AI は、過剰適合、反射性、レジーム変更などの問題を克服し、ビッグデータを使用してポートフォリオのコンポーネントへの配分を最大化することで配分を最適化します。条件付きポートフォリオ最適化 (CPO) と呼ばれるこの手法では、ケリー式の高度な使用法が採用されており、シャープ レシオが大幅に向上することが示されています。修正 AI は、弱気相場中に防御的な立場に切り替え、他の指標に合わせて最適化することもできます。講演者は、リスク管理と取引損失の回避の重要性を強調し、AI を使用して取引シグナルを生成しないようにアドバイスします。チャン博士は、新しいフィンテックスタートアップのための資金を調達するためにピッチデッキを使ってヘッジファンドにアプローチすることを提案し、意欲的なクオンツトレーダーには、市場についての直感を得るために本を読み、コースを受講し、バックテストし、ライブで取引することをアドバイスしています。
クオンツ取引の著名な専門家であるアーネスト・チャン博士は、修正 AI の概念と人間の意思決定と定量的意思決定の改善におけるその応用について魅力的なプレゼンテーションを行いました。同氏は、AIは意思決定をゼロから行うよりも修正する方が効果的であり、資産管理や取引において価値あるツールになると強調した。チャン博士は、AIを取引や投資の意思決定に直接使用することに対して警告し、代わりに他のシステムやアルゴリズムによって行われた意思決定を修正するためにAIを使用することを主張した。
チャン博士は講演の中で、2000年から2018年までの金融AIの冬について詳しく掘り下げました。この冬は、トレーディングにおけるAIと機械学習（ML）アプリケーションの進歩が限定的だったことを特徴としています。同氏は、過剰適合、再帰性、レジームチェンジなど、多くの機械学習ベースのヘッジファンドの失敗の背後にある理由について議論した。しかし、彼はこれらの課題を克服する修正 AI と呼ばれる革新的な技術を導入しました。修正 AI は、プライベート取引戦略やポートフォリオのリターンから学習することで、将来のリターンを予測し、トレーダーや資産管理者にとって非常に貴重で実用的なツールとなっています。特に、修正 AI の裁定取引に対する回復力により、取引領域における従来の AI アプローチよりも信頼性が高くなりました。
講演者は、AIを使用した取引戦略の予測におけるビッグデータの重要性を強調しました。正確な予測を行うために、オイルフィルター、債券市場のボラティリティ、マクロ経済指標、取引の多い株式に対するセンチメントなど、さまざまな予測因子が分析されました。しかし、講演者は、何千もの入力が必要となるため、個人がこのような膨大な量のデータを蓄積することは困難であることを認めました。この課題に対処するために、講演者の会社は、特に個人のトレーダーが利用できる何百もの予測変数を作成しました。さらに、利益のみに基づいた従来のリスク管理から脱却し、利益の確率を利用して賭け金を決定し資本を配分するという概念を導入しました。 AI システムは、監視した機能に基づいて取引体制を暗黙的に定義し、投資戦略の適応的なリスク評価を可能にしました。
ディスカッションの中で、講演者は、ポートフォリオのさまざまな資本配分の収益を効果的に予測するために、ビッグデータの膨大な数のインプットを蓄積することの重要性を強調しました。 Corrective AI は、ビッグデータとポートフォリオ構成を使用してポートフォリオ レベルでリターンを予測することで、各体制下で最適なポートフォリオを特定する機能を備えていました。 ML 入力の一部としてのセンチメント分析に関する質問に答えて、講演者は、追加の機能を提供するために任意のデータ ストリームを追加でき、その後入力機能に統合できることを確認しました。さらに、機械学習アルゴリズムの選択は、入力自体の品質や関連性に比べて重要ではないと考えられていました。さらに講演者は、Corrective AIにはブラックスワン現象を予測する能力があり、その指標は市場の暴落を予測するためにうまく利用されていると主張した。
投資決定におけるテールイベント予測に AI を利用する利点について議論し、取引戦略の頻度に基づいてデータプロバイダーへの推奨事項が提供されました。講演者は、データ、金融データの機械学習技術、取引における強化学習の潜在的な使用に関する質問にも言及しました。講演者は、リスク管理とポートフォリオの最適化がトレーディングにおけるAIと機械学習の最も価値あるユースケースであることを強調しながらも、強化学習の専門家ではなく、その有効性について直接の経験が不足していることを認めた。
アーネスト・チャン博士のプレゼンテーションでは、修正 AI の概念、意思決定の改善におけるその利点、資産管理と取引におけるその応用について探りました。同氏は、過剰適合や体制変更など従来のアプローチの限界を強調し、これらの課題を克服するための修正 AI の有効性を強調しました。講演者はまた、ビッグデータ、ポートフォリオの最適化、リスク管理、隠れた体制を予測して投資戦略を強化するAIの能力の重要性についても議論しました。全体として、チャン博士は、金融業界で AI と機械学習を活用することに関心のある個人に貴重な洞察とガイダンスを提供しました。
00:00:00アーネスト・チャン博士は、人間の決定または定量的システムによって行われた決定を改善および修正する修正 AI の概念を説明します。同氏は、AI は意思決定をゼロから行うよりも修正する方が効果的であり、この技術は資産管理や取引に応用できると考えています。チャン博士は、取引や投資の決定を直接行うために AI を使用することは推奨していませんが、他のシステムやアルゴリズムを介して行われた決定を修正するために AI を使用することを提案しています。金融 AI の冬についても説明します。これは、取引における AI または ML アプリケーションに大きな進歩がなかった 2000 年から 2018 年の期間です。
00:05:00このビデオでは、過学習、再帰性、レジームチェンジなど、ほとんどの機械学習ベースのヘッジファンドが失敗する理由について説明しています。ただし、このビデオでは、修正 AI と呼ばれる手法も紹介されています。これは、プライベートの取引戦略やポートフォリオのリターンから学習して将来のリターンを予測することで、これらの問題を克服します。修正 AI は裁定取引で取り去ることができないため、AI を取引や資産管理に適用する従来の方法よりも便利で実用的です。このビデオでは、修正 AI が大規模な予測変数を使用して予測を行い、あらゆる損失取引を回避して利益を増やすことができると説明しています。
00:10:00講演者は、オイルフィルター、債券市場のボラティリティ、マクロ経済指標、取引量の多い銘柄に対するセンチメントなどのさまざまな予測因子を含むビッグデータを分析することで、AI を使用してトレーディング戦略を予測する方法を説明します。しかし、データには数千もの入力が含まれるため、個人がこれほど多くのデータを蓄積することは難しく、個人向けの AI の実装は困難であると同氏は指摘します。講演者の会社は、個々のトレーダーが使用できる何百もの予測変数を作成することで、この問題に対処しました。同氏はさらに、利益の確率を利用して賭け金の規模を決め、資本を割り当てることができるが、これは利益のみに基づく従来のリスク管理とは異なると説明する。 AI システムは、監視する機能に基づいて取引体制を暗黙的に定義します。
00:15:00講演者は、過去とさまざまな市場手段の高次元の理解に基づいて、Corrective AI がどのようにして投資戦略のより適応的なリスク評価を行うかについて説明します。これは、従来のリスク管理よりも強力です。彼はまた、強気市場と弱気市場などの明示的な体制は後から考えると簡単に特定できますが、正確に予測するのは難しい体制の概念についても説明します。一方で、コールオプションを購入するロビンフッドトレーダーなどの隠れた体制は特定するのが難しいですが、明らかな兆候を分析することで予測するのは簡単です。
00:35:00チャン博士は、取引シグナルを生成するために AI を使用するのではなく、現在の取引戦略で利益の確率を計算する「修正 AI」として AI を使用するようアドバイスします。同氏は、リスク管理と損失トレードの回避の重要性を強調しています。マクロ経済環境を理解するために機械学習を使用することについて尋ねられたとき、彼は、使用される機械学習の特定の種類は重要ではなく、最も重要な要素はそれが投資の意思決定をどのように改善するかであると説明しました。
00:40:00講演者は、ポートフォリオのさまざまな資本配分の収益を効果的に予測するには、ビッグデータの膨大な数の入力を見つけることが重要であると説明します。ビッグデータとポートフォリオ構成を考慮して、ポートフォリオレベルでリターン予測を行うことにより、Corrective AI は、各レジームの下で最適なポートフォリオを選択する機能を備えています。センチメント分析を ML 入力の一部とみなすことができるかどうかを尋ねると、講演者は、任意のデータ ストリームを追加してさらに多くの機能を提供し、入力特徴にマージできることを認めました。さらに、講演者は、機械学習アルゴリズムの選択は重要ではないと説明します。重要なのはインプットです。最後に、講演者は、Corrective AI がブラックスワン現象を予測できること、そして市場の暴落を予測するためにその指標をうまく活用していることを確認しました。
00:45:00講演者は、投資決定におけるテール イベント予測に AI を使用する利点について説明し、取引戦略の頻度に基づいてデータ プロバイダーを推奨します。また、データ、金融データのための機械学習、取引のための強化学習の使用に関する質問にも答えます。講演者は、リスク管理とポートフォリオの最適化がトレーディングにおける AI と機械学習の最適なユースケースであることを強調しました。ただし、彼は強化学習の専門家ではなく、その有効性についての直接の経験もないと断言します。
00:50:00講演者は、プロセスをより効率化するための AI のパラメーター最適化の自動化である AutoML の概念を説明します。講演者はまた、金融における隠れたレジームを明示的に特定することはできないが、収益予測を支援するために AI を使用して暗黙的に予測される方法についても説明します。モデルに機能を追加する場合、講演者はさまざまなソースからできるだけ多くのデータを収集するようアドバイスします。最後に、講演者は、ターゲット変数が通常、戦略の将来の収益または将来のシャープレシオである教師あり学習コンテキスト内でのアプローチであると説明しました。
00:00 Introduction02:27 What is corrective AI?07:23 ML for risk management & optimization11:57 Probability of profit13:13 Predictive risk management15:58 Reg...
Quan Institute の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal 氏は、Algo Trading Conference 2022 に登壇し、金融市場における教育と業界内の新たなトレンドに焦点を当てたパネルディスカッションを紹介しました。このパネルは、さまざまな機関、証券会社、世界的な取引所、資産管理業界での教育イニシアチブで重要な役割を果たしたインド、シンガポール、スイスの専門家で構成されました。カンデルワル氏は、金融業界が大幅な成長を続け、多様な背景からの参加者を惹きつけていることから、金融市場に参入しようとする個人にとって体系化された学習手段の重要性を強調した。このパネルの目的は、投資とトレーディングの論文の基本的な要素を掘り下げ、これらの分野の知識を獲得する方法を明らかにすることでした。議論には、資産配分、データ主導型調査、個人投資家の台頭、金融教育に対するテクノロジーの影響などのトピックが含まれていました。
00:00:00 Quan Institute の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal が、金融市場における教育と新たなトレンドに関するパネルディスカッションを紹介します。このパネルには、機関、証券会社、世界的な取引所、資産管理業界での教育イニシアチブで重要な役割を果たしているインド、シンガポール、スイスの専門家が含まれています。カンデルワル氏は、業界が大幅な成長を続け、あらゆる背景を持つ人々の参加が見られる中、金融市場に参入する個人にとって体系化された学習手段の重要性を強調しています。このパネルは、資産配分、データ主導型研究、個人投資家の台頭、金融教育に対するテクノロジーの影響などのトピックに触れながら、投資とトレーディングの理論の構成要素とそれについて学ぶ方法について議論することを目的としています。
00:00 Introduction08:47 Why is learning important in the financial markets?21:38 What skills are becoming more relevant in the modern financial markets?36:33...
00:00 Introduction01:55 Regime analysis07:29 What is regime?15:05 Why regime matters22:57 Methodologies43:10 P&L distribution by strategy typeLaurent Bernut ...
Thomas Starke 博士は、「マイクロ アルファ」の概念と金融地質学について貴重な洞察を提供しました。同氏は、伝統的な市場からアルゴリズムベースの戦略への取引の進化、今日の市場環境においてアルファ戦略が直面する課題、マイクロアルファを生成する機械学習の可能性について議論しました。ポートフォリオの重み付け、取引コスト管理、取引アルゴリズムの使用の重要性とともに、戦略のテスト、最適化、過剰適合の回避の重要性が強調されました。講演者はまた、より良い実行のためにアラムグラム I'm Going Chris モデルを紹介し、マイクロアルファに関するクォントラコースのリリースを発表しました。セッションはさらなる質問の呼びかけと次のセッションの前の休憩で終了しました。
00:10:00スピーカーは、市場と相関しない収益を示すために資産管理で使用される用語であるアルファの概念を説明します。講演者はまた、特異なリターンはトレーダーや資産運用者のスキルを表しており、フィード曲線が Y 軸のゼロラインを横切るときに計算されると指摘しています。アルファは以前はもっと単純でしたが、市場をより効率的かつランダムにする高頻度トレーダーを含む金融市場のプレーヤーの急増により、アルファは弱くなりました。このランダム性の増加は、市場から利益を引き出すことがより困難になり、予測指標の有効性が低下することを意味します。
00:35:00講演者は、戦略または資産のポートフォリオを重み付けするために使用できるさまざまなタイプの重みについて説明します。講演者は、些細なことのように見えるかもしれないが、均等加重はポートフォリオの加重を行う非常に良い方法であると述べています。結合ポートフォリオで最高のリスク調整後のリターンを得るために使用されるタンジェンシー ポートフォリオについても説明します。講演者は最適 f についても言及しています。これは利益を増やすために使用される別の加重スキームですが、ボラティリティが最大になります。講演者は、多くの顧客資産を管理する資産運用会社はタンジェンシー ポートフォリオまたは同様のポートフォリオ スキームを使用する必要がある一方、非常にリスク許容度の高い個人トレーダーには最適な f が適している可能性があるとアドバイスしています。
This session on Micro Alphas: Financial Geology by Dr. Thomas Starke introduces you to the concept and its relevance in current and future financial markets....
Are you someone looking to start your Systematic Options Trading journey but are not sure of the process to do so? This is a must-attend webinar for you to g...
ウェビナーでは、Quantum City の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal 氏が、アルゴリズム取引における競争力の重要性について詳しく説明しました。彼はエッジとは何かを定義することから始め、さまざまな取引戦略の例を示しました。カンデルワル氏は、貿易ビジネスがより成功するためには競争力が不可欠であると強調した。セッションを通じて、視聴者はトレーディングビジネスが獲得できる広範なエッジと、さまざまなタイプの戦略に関連する特定のエッジについて包括的な理解を獲得しました。
カンデルワル氏は、世界中で体系的な取引と投資を可能にし、力を与えるエコシステムを構築することを使命とする彼の組織、QuantInsti を紹介しました。同氏は、Quantra と呼ばれる同社の主要な認定プログラム、調査および取引プラットフォームの Blue Shift、20 か国にわたる企業パートナーシップなど、いくつかの取り組みを強調しました。講演者はこれらの取り組みを共有することで、QuantInsti の使命への取り組みを紹介しました。
00:00:00 Quantum City の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal 氏が、アルゴリズム取引における競争力の重要性について語ります。彼はエッジとは何かを定義し、さまざまなタイプの取引戦略の例を提供します。カンデルワル氏は、貿易ビジネスが成功するにつれて競争力が重要になることを強調します。このセッションを通じて、視聴者はトレーディングビジネスが獲得する広範なエッジと、さまざまなタイプの戦略に関連するエッジを理解できるようになります。
自己紹介の後、発表者は「ask me anything」（AMA）セッションの形式について説明しました。彼らは、さまざまな国から受け取った質問を組み合わせて、感情分析、代替データ、キャリア機会、その他の質問の 4 つのカテゴリに分類したと述べました。彼らはすべての質問に答えることを目指していましたが、時間の制約によりすべてに答えることができない可能性があることを認めました。
最初の質問セットはセンチメント分析と取引に焦点を当てていました。発表者らは、この分野の始まりとなったピーター・テトロック教授による2007年の論文に言及した。彼らはトレーディングにおけるセンチメント分析の概念について議論し、市場の資産価格に影響を与える前にセンチメントにプラスまたはマイナスの値を割り当てる方法を説明しました。彼らは、このトピックに興味がある人にとって貴重なリソースとして、ニュース分析と金融、および金融におけるセンチメント分析に関するハンドブックに言及しました。オックスフォード大学のスティーブン・プルマン教授が強調したように、単語だけでなく情報提示の意味論を分析することの重要性も強調されました。 Christina Alvanoudi-Schorn 教授が、センチメント分析の実装と、資産配分、ポートフォリオの最適化、信用リスク分析など、金融業界におけるその幅広い応用に関する具体的な質問に答えました。
その後、特に高度なプログラミングやソフトウェア技術のスキルを持つ個人に対して、金融市場でのキャリアの機会が模索されました。講演者は、定量的および AI 機械学習モデルを、実装にやりがいのあるアプリケーションに変換する際の課題について言及しました。彼らは、CFAやFRMなどの伝統的な資格をすでに持っている金融業界の専門家は、情報サプライヤーなどの大手企業が新たな機会を提供する、進化する金融市場の新しい分野を探求すべきであると提案しました。講演者はまた、具体的な成果が得られないまま終わることを避けるために、過度に野心的な研究目標を設定しないようアドバイスした。
ヘッジファンドにおけるAIおよび機械学習の人材とそのリターンとの相関関係について議論されました。ジョージア州立大学の研究論文を参照すると、シニアまたはジュニアレベルのAIおよび機械学習スキルを備えたヘッジファンドは年間約2.8％のアルファを獲得でき、追加利益を生み出すことができる個人にとっては素晴らしいキャリアの機会となることが指摘されています。講演者らは、銘柄選択やクレジットカードや住宅ローンの引受における銀行の支援など、AIを利用したオルタナティブ投資で得られるさまざまなキャリアの機会を強調しました。彼らは、AIや機械学習技術、金融市場のデータ倫理に関するトレーニングを提供するCAIA CharterやFinancial Data Professionalなどのプログラムについて言及し、学生が業界で開かれるデータサイエンスの職を追求することを奨励しました。
講演者は、AFL と Python のどちらが取引に適しているかという問題について取り上げました。 AFL は Amy Broker Formula Language の略で、元ジャーナリストによって開発され、テクニカル分析を迅速に実装するための言語を提供します。彼らは AFL の有用性を認めながら、より深いレベルの分析と戦略の実装には Python を推奨しました。彼らはまた、情報に基づいた取引を行い、リスクを管理するために、さまざまなツールやテクニックを使用することの重要性を強調しました。トレーディングの成功を保証する特効薬はありませんが、確率がわずかに改善されただけでも大きな利益につながる可能性があります。
教授と彼の同僚は、取引モデルの構築において市場データと感情データの両方を使用することの重要性について議論しました。市場データは貿易や投資ポートフォリオの現実を反映する一方、ミニブログや Google 検索などのソースから収集されたセンチメント データは市場の動きを予測するための追加情報を提供します。彼らは、予測を行うためにクオンツ モデルまたは AI 機械学習モデルを使用することを提案しましたが、コンセンサスに到達するにはアンサンブルまたは投票システムの重要性を強調しました。講演者は、センチメント分析プロジェクトに取り組み、ウェビナーを通じてこのテーマに関する教育を提供することへの熱意を表明しました。今後の回答のために電子メールで質問を送信するよう出席者に奨励しました。
00:00:00ウェビナーの主催者は、Certificate in Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance (CSAF) 教員の一員である 3 人のパネリストを紹介し、AMA セッションに招待します。 CSAF は、金融業界で働くプロフェッショナル向けに設計された包括的なコースで、トレーディング、投資意思決定、ニュース分析のさまざまな側面をカバーしています。 3人のパネリストはクリスティーナ・アルバノウディ・ショーン教授、ゴータム・ミトラ教授、ピート・ブラック博士で、それぞれ金融分野で優れた経歴と専門知識を持っています。このセッションには、CSAF とその利点に関する情報のほか、Unicom、Opturisk Systems、および Contingency についての簡単な紹介も含まれます。
00:35:00講演者は、金融市場、特に高度なプログラミングおよびソフトウェア テクノロジのスキルを持つ人々のキャリアの機会について説明します。彼は、クオンツおよび AI 機械学習モデルを、やりがいのある実装を備えたアプリケーションに変換する際の課題について言及しています。 CFAやFRMなどの伝統的な資格を持ってすでに金融業界に従事している人たちに対して、同氏は、情報サプライヤーのような大手企業が新たな機会を提供し、進化する金融市場で新たな分野を開拓することを提案している。講演者はまた、何も得られないまま終わることを避けるために、研究目標をあまりにも野心的にしすぎないよう警告している。
00:40:00講演者は、ヘッジファンドにおける AI および機械学習の人材とそのリターンとの相関関係について議論します。ジョージア州立大学の研究論文によると、ヘッジファンド内でより上級またはジュニアレベルのAIと機械学習のスキルを持っていれば、年間約2.8%のアルファを得ることができ、ヘッジファンドに追加の利益を提供できる人にとっては素晴らしいキャリアの機会となる可能性があります。基金。講演者は、銘柄選択や銀行によるクレジット カードや住宅ローンの引受支援など、AI を利用したオルタナティブ投資で得られるさまざまなキャリアの機会についても話します。彼らは、金融市場向けの AI および機械学習技術とデータ倫理に関するトレーニングを提供する CAIA Charter や Financial Data Professional などのプログラムについて言及し、業界で新たなデータ サイエンスのポジションを追求するよう学生にアドバイスしています。
00:50:00講演者は、AFL と Python のどちらが取引に適しているかという問題について話し合います。 AFL は Amy Broker Formula Language の略で、人気ニュース チャンネルの元ジャーナリストによって開発されました。 Python はテクニカル分析を迅速に実装するための言語であり、便利ですが、Python を使用すると、より深いレベルの分析と戦略の実装が可能になります。講演者は Python を推奨し、情報に基づいた取引を行い、リスクを管理するためにさまざまなツールやテクニックを使用することがいかに重要であるかについても説明します。トレードを成功させる特効薬はありませんが、確率がわずかに改善されただけでも大きな利益につながる可能性があります。
00:55:00教授と同僚は、取引モデルを構築する際に市場データとセンチメント データの両方を使用することの重要性について話し合います。市場データは貿易ポートフォリオや投資ポートフォリオの現実を示し、ミニブログや Google 検索などのソースから収集された感情データは市場の動きを予測するための追加情報を提供します。彼らは、予測を行うためにクオンツ モデルまたは AI 機械学習モデルを使用することを提案していますが、コンセンサスに達するためにはアンサンブル、つまり投票システムの重要性を強調しています。また、感情分析プロジェクトに取り組み、ウェビナーを通じてこのテーマに関する教育を提供することに興奮しているとも述べています。最後に、今後の回答のために電子メールで質問を送信するよう出席者に勧めています。
00:00 Introduction08:19 Questions on Sentiment Analysis 21:24 Questions on Alternative Data35:27 Questions on Career Opportunities46:16 Other Uncategorised Q...
Trading Alpha: マイクロアルファ生成システムの開発 |アルゴ取引カンファレンス
Trading Alpha: マイクロアルファ生成システムの開発 |アルゴ取引カンファレンス
このウェビナーでは、主催者がオーストラリアのシドニー出身の人工知能と量子コンピューティングの著名な専門家であるトーマス・スターク博士を紹介します。スターク博士は物理学の博士号を取得しており、現在はオーストラリアの有名な作物取引会社である Triple A Trading の CEO を務めています。スターク博士は、私設商社であるロールス・ロイスでの勤務や、マイクロチップ設計会社の共同設立者などの経歴を持ち、豊富な知識と経験を議論にもたらします。
主催者は、市場の動きに影響されない取引における独立した収益を指すアルファの概念を明確にすることから始めます。彼らは、並外れた利益を生み出すのではなく、取引の成功に徐々に貢献する小規模な取引戦略に焦点を当てた「マイクロアルファ」という用語を強調しています。どちらの概念も独立したリターンという考え方を共有していますが、マイクロアルファではトレーディングの成功を達成する上での小さな戦略の重要性を特に強調しています。
スターク博士は、アルファ取引のアナロジーとして金採掘の進化を詳しく調べています。彼は、金の採掘方法が、伝統的なナゲットパンニングから、岩石から少量の金を抽出する大規模な採掘作業にどのように進化したかを説明します。同様に、アルファの取引も進化しており、多くの伝統的な戦略が過度に使用され、裁定取引の機会により効果が薄れています。スターク博士は、取引の成功に悪用できる市場の系統的な異常を特定することを含む、マイクロ アルファ開発の概念を導入します。このプロセスでは機械学習の役割は限られていますが、悪用可能な不一致を特定するには手作業が必要です。スターク博士は、自動化とバックテストがこのプロセスを加速し、強化できると信じています。
講演者は、市場の非効率性を利用してマイクロアルファ生成システムを開発することを強調しています。これらの非効率性には、ペア戦略、トレンド、平均回帰、相互相関、チャート パターン、さらには機械学習技術などのさまざまな取引戦略が含まれます。目標は、これらの非効率性や戦略を利用して、体系的で信頼性の高い結果を生み出すことです。ただし、これらの戦略を過剰適合せずに最適化し、包括的な取引戦略に組み合わせて、複雑かつ効果的なシステムを作成することが重要です。スターク博士は、高性能のシステムを構築するには、これらのさまざまな側面を理解することの重要性を強調します。
スターク博士は、取引異常を悪用する概念と複数の取引戦略を組み合わせる重要性について説明します。トレーダーの中には占星術のような型破りな手法を採用する人もいますが、スターク博士は、成功する取引システムを構築するには創造性の必要性を強調しています。ただし、戦略を組み合わせるには、正確なタイムスタンプや効率的なプログラミングなど、細部への細心の注意が必要です。トレーダーはまた、個々の戦略の相関関係と動作を考慮して、戦略が相互に補完し合い、これらのシステムの最適な重み付けを決定する必要があります。
講演者は、取引戦略をバックテストする際の指標の重要性を強調しています。彼らは、さまざまな指標を使用して切り取りシートを研究することが、個々の戦略の固有の特性を理解するために重要であると説明しています。異なるユースケースには異なるメトリクスが適用されるため、最も重要なまたは理想的なメトリクスは 1 つだけではありません。たとえば、シャープ レシオは、取引頻度は低いものの、各取引に高い信頼性がある戦略には適していない可能性があります。このような場合には、プロフィットファクターやソルティーノ比率などの指標の方が適切な場合があります。さらに、講演者は、システムを評価する際にアルファとベータを評価し、システムのベータが比較的低いことを保証することの重要性を強調しました。
複利年間成長リターンやドローダウンなど、トレーディング戦略の成功を測定するためのさまざまな指標について説明します。スターク博士は、これらすべての指標を理解し、経験を通じて直感を養うことの重要性を強調します。直感が役割を果たしますが、それは確かな事実と数学的分析によって裏付けられている必要があります。講演者はまた、アルファの選択は資産クラスとその収益プロファイルに依存し、株式は企業の付加価値によりトレンドや上昇傾向を示す傾向があると指摘しました。ただし、すべてのシナリオに普遍的に適用される特定のアルファは存在せず、包括的な分析を通じて各戦略の固有の特徴を理解することが不可欠です。
講演者は、さまざまな資産クラスがトレーディング戦略の開発にどのような影響を与えるかについて説明します。彼らは、株式は非ゼロサムであるのに対し、外国為替はより対称的である傾向があると指摘しています。これらを区別し、資産クラスに基づいて適切な戦略を選択することが重要です。取引される資産の流動性も、特にオプション、先物、小型株の場合、アプローチに影響を与える制約をもたらします。取引システムの開発に必要な専門知識のレベルは、システムの種類と、完全に体系化されているか自動化されているかによって異なります。スターク博士は、完全に自動化されたシステムには、Python、Java、C++ などのプログラミング言語の知識が必要であると示唆しています。
スターク博士は、取引システムの開発に必要な専門知識と時間について説明し、統計とプログラミングの基礎を理解することの重要性を強調します。複雑に思えるかもしれませんが、この分野を学び進歩するために財務やプログラミングの専門家である必要はありません。取引システムの開発には、専門知識に応じて数時間から数か月かかりますが、最終的には数行のコードに凝縮されます。このプロセスは数学的問題の解決と比較され、トレーディング システム構築の分析的および問題解決的性質が強調されます。
講演者は、成功する取引システムを開発するには勉強と実践の両方の重要性を強調します。外部ソースからのインスピレーションや指導は貴重ですが、数学やプログラミングに関する評判の高い著作を読んで学ぶことも不可欠です。講演者は、グリノルドとカーンによる「アクティブ ポートフォリオ管理」がアルファ版のアイデアとポートフォリオ管理の概念をカバーしているため、このコースに興味がある人の前提条件として推奨しています。ただし、このコースは理論や数学を超えて、実践的なケーススタディや例を提供し、知識をコンピュータ コードに変換する方法を学生に教えます。スターク博士は、複雑な戦略であっても、多くの場合、わずか 1 ～ 2 行の Python コードで表現でき、プログラミングを理解することで、より効率的なバックテストと探索につながる可能性があると主張します。
講演者は参加者に対し、取引のための定量分析やプログラミングシステムに関する本を読むだけでなく、「Trading Wizards」や「Following the Trend」などの本を読んでトレーディングの考え方を深く掘り下げるようアドバイスしています。彼らは、トレーディングは単なる厳密な科学ではなく、特定の考え方や感情的知性を必要とする創造的なプロセスであり、成功したトレーダーの経験から学ぶことができると強調しています。講演者はアルファ取引に関するコースを宣伝し、ウェビナー参加者に特別割引を提供します。ビデオの最後では、視聴者にアンケートを通じて質問し、今後のウェビナーのためにフィードバックを提供するよう呼びかけています。
Q&A セッションでは、講演者が聴衆のさまざまな質問に答えます。彼らは、取引アルファコースと深層強化学習コースの違いについて議論し、深層強化学習コースはコンピューター学習に焦点を当てているのに対し、マイクロアルファコースはマイニングの実践的なプロセスに中心を置いている点を強調しています。世界中で多様なブローカーやプロトコルが使用されていることが原因で、マイクロアルファコースには市場接続のための一般化されたコードが欠如していることにも対処します。ただし、マイクロアルファコースでは、取引コストとポートフォリオ最適化のためのアルファの組み合わせがカバーされます。
講演者は、取引コストを取引戦略に織り込むことの重要性を強調しました。彼らは、取引コストの影響は個々のケースによって異なる可能性があるが、システムの存続を確実にするためには、取引コストをどのように組み込むかを理解することが重要であると指摘しています。ただし、取引コストの包括的な分析には、取引コスト分析またはモデリング専用の別のコースが必要になります。講演者はまた、特に既存のシステムがすでに利益を上げている場合には、Python の人気だけを理由に C++ などの言語から Python に切り替えることはやめるようアドバイスしています。切り替えるかどうかは、新しいモデリング アプローチを模索したい、または新しいプログラミング言語を学びたいという希望に基づいて決定する必要があります。講演者は、セッション中に提起されたさまざまな質問に対する包括的な回答を提供する、取引不利コースの概要について言及します。
最後の挨拶で、主催者はスターク博士の貴重な洞察と専門知識に感謝の意を表します。視聴者は、アンケートを通じてフィードバックを提供したり、質問を送信したり、今後のウェビナーに向けて意見を共有したりすることが奨励されています。最後に、主催者は、参加してくれた視聴者と、ウェビナーに時間と専門知識を費やしてくれたスターク博士に感謝の意を表します。
プライスアクショントレーディングの概要
プライスアクショントレーディングの概要
このウェビナーでは、トレーダーがテクニカル指標に依存せずに取引の意思決定を行うために、長期にわたる資産の基本的な価格の動きを研究するプライスアクション取引の概念を紹介します。スピーカーは、価格の動きを生み出す取引における需要と供給、およびサポートとレジスタンスのレベル、チャートパターン、ピボットポイントなどの価格アクション取引で使用されるツールについて説明します。反転パターンや継続パターンなどのチャートパターンの種類とその意味、トレード方法を解説します。このウェビナーでは、価格の動きを理解しトレンドに参加するための、価格アクション取引におけるフィボナッチ数列とその比率の使用についても説明します。このコースはさまざまな取引戦略をカバーし、取引やバックテストされた戦略を分析するために必要なコードと条件を提供します。
このウェビナーでは、QuantInsti の定量アナリストである Varun Kumar Portula がプライスアクション取引に関する有益なセッションを提供します。彼はまず、取引の意思決定を行うために長期にわたる資産の基本的な価格の動きを分析するプライスアクション取引の概念を紹介します。 RSI や MSCD のようなテクニカル指標に依存するのとは異なり、プライスアクション取引は市場の需要と供給の力を研究することに焦点を当てています。プライスアクション取引戦略のシンプルさと成功率により、トレーダーの間で人気があります。
Portula は、プライスアクション取引は長期投資ではなく、主に短期および中期取引に使用されることを強調しています。彼は株式の価格動向の例を使用して、トレーダーが需要と供給を分析して将来の価格変動を予測する方法を示しています。需要と供給の不均衡により、さまざまな価格動向が引き起こされます。これは、特定の価格レベルでの売り注文と買い注文の数を調べることで分析できます。さらに、トレーダーは、価格アクション取引でサポートレベルとレジスタンスレベル、チャートパターン、ピボットポイントなどのツールを利用します。
講演者は、取引における需要と供給の概念について説明します。供給は市場での売りを表し、需要は買いを表します。供給が需要を上回れば価格は下落し、需要が供給を上回れば価格は上昇します。この需要と供給の不均衡により、供給ゾーンと需要ゾーンなどの価格が変動しやすいゾーンが生じます。 Portula はまた、売り手または買い手が市場をコントロールしているゾーンを示すサポートとレジスタンスのレベルの重要性についても掘り下げています。トレーダーはこれらの概念を使用して取引戦略を開発し、需要と供給の分析に基づいてポジションの参入または撤退について情報に基づいた意思決定を行うことができます。
次に、ウェビナーでは、プライスアクション取引における 2 種類のチャート パターン、つまり反転パターンと継続パターンについて説明します。反転パターンは、上昇トレンドから下降トレンドへ、またはその逆のトレンドの変化を示します。弱気の反転パターンは供給ゾーンを示し、弱気の市場センチメントを示唆しますが、強気の反転パターンは需要ゾーンを示し、上昇トレンドへの反転の可能性を示唆します。講演者は、ヘッドアンドショルダー、ダブルトップ、逆ヘッドアンドショルダー、ダブルボトムなど、弱気と強気の両方の反転によく使用されるパターンの例を示します。
継続パターンは、既存のトレンド内で発生し、そのトレンドが継続する可能性を示すパターンとして説明されます。上昇トレンドでは、統合によってフラッグ パターン、ペンダント パターン、アセンディング トライアングルなどのパターンが形成されます。下降トレンドでは、ベアフラッグや下降三角形などのパターンが観察され、下降トレンドが継続する可能性が高いことを示します。このビデオでは、将来の価格変動を正確に予測するために、価格の動きを研究し、これらのパターンを特定することの重要性を強調しています。
インストラクターはまた、上昇トレンドの弱さを示すヘッドアンドショルダーパターンのネックラインの重要性を強調しました。このパターンの取引では、価格がネックラインを下回って取引されるのを待ち、右肩より上のストップロスとヘッドの長さで利益目標を設定してショートポジションを取る必要があります。ただし、このパターンの手動取引は困難な場合があるため、コースでは Python プログラミングを利用して、大量の履歴データであってもパターンを効率的にスキャンします。
このビデオでは、取引におけるヘッド アンド ショルダー パターンをスキャンするための Jupyter Notebook の使用について説明します。提供されたコードを使用すると、トレーダーはパターンを検出してスキャンすることができ、ヘッド アンド ショルダー パターンのエントリー ポイントとエグジット ポイントを決定する際のガイドにもなります。このコースでは、リスクパラメータを効果的に決定するためのこの戦略のバックテストについて説明します。さらに、このセクションでは、潜在的なサポートとレジスタンスのレベルを計算するために使用される先行指標であるピボット ポイントについても説明します。従来のピボット、カマリラ ピボット、フィボナッチ ピボットなどのさまざまなタイプのピボット ポイントについて説明し、それぞれにサポートとレジスタンス レベルを計算するための独自の式が用意されています。ピボット ポイントは、スイング トレーダーや日中トレーダーにとって便利なツールとして機能し、エグジット、ストップロス、利益確定の計画を支援します。
プライスアクション取引におけるフィボナッチ数列とその比率の概念についても説明します。トレーダーは、23.6%、38.2%、50%、61.8%、100% などのフィボナッチ比率を使用して、価格の動きを理解し、トレンドに参加します。上昇トレンド中、トレーダーは 38.2%、50%、61.8% のリトレースメント レベルを利用して下落時に取引に参加し、高値での購入を回避し、損失を最小限に抑えます。ビデオには、これらの比率がどのように計算され、ロングポジションを効果的に取るために使用されるかを説明する例が含まれています。
講演者は、このコースでは、フィボナッチ・リトレースメントや取引レベル分析を使用して取引を分析し、勝者、敗者の割合、プロフィット・ファクターなどの要素を研究するなど、さまざまな取引戦略をカバーしていることを強調しました。バックテストされた戦略についての詳細な説明とコード例が提供されます。さらに、日中取引に対するカマリラまたはテクノロジーレベルの適合性に関する質問も取り上げられます。
最後に、ウェビナーは、セッション全体を通じて参加し、注目してくださった聴衆とプレゼンターに感謝の意を表して終了します。 Varun Kumar Portula は、プライス アクション取引のトピックをうまく紹介し、その基本をカバーし、その基礎となる哲学を説明し、この取引アプローチで使用されるツール、チャート パターン、ピボット ポイント、およびレベルについての洞察を提供します。
お金を失う方法 取引オプション |アルゴ取引カンファレンス
お金を失う方法 取引オプション |アルゴ取引カンファレンス
アルゴ取引カンファレンス中に、ユアン・シンクレア博士はオプショントレーダーが犯しやすい間違いについて包括的な講演を行い、成功するオプション取引戦略についての貴重な洞察を共有しました。同氏は、トレーダーが継続的に利益を上げるためには市場で優位に立つ必要性を強調した。シンクレア氏は、資産を低価格で購入し、高価格で売却することの重要性を強調したが、多くのオプショントレーダーがこの概念に苦戦しており、オプションに過剰な支払いをすることが多いと指摘した。
シンクレア氏は、自分もトレーディングのキャリアの中で間違いを犯したことを率直に認めたが、トレーダー仲間たちにそれらの間違いの修正に積極的に取り組むよう促した。彼のアドバイスの一部はオプションの経験を持つトレーダーに向けて調整されたものですが、彼が議論した間違いの多くはあらゆるレベルの専門知識を持つトレーダーに関係するものであると強調しました。
講演者は、取引の構造に関係なく、オプション取引で優位に立つことの重要性を強調した。同氏は、トレーダーが潜在的なリスクを認識できなくなることが多いため、リスクが無いかのような錯覚を生み出すようなオプション構造の設計に対して警告した。シンクレア氏は、エッジを持つことはトレーディングにおいて最も重要な側面であり、それは規律、リスク管理、勤勉、知性だけでは達成できないと主張しました。トレーダーは市場に価値のあるサービスを提供し、ニーズを満たすものを積極的に提供する必要があります。
シンクレア氏は、オプション取引の複雑さ、特にボラティリティを正確に予測し、考慮する必要性について詳しく説明しました。同氏は、トレーダーは市場の方向性の予測だけに頼ることはできないと強調した。また、オプションの価格とボラティリティの潜在的な変化も考慮する必要があります。トレーダーの市場予測が正しかったとしても、オプションに対して間違った価格を支払ったり、ボラティリティの変化を適切に考慮できなかったりすると、損失を被る可能性があります。したがって、オプショントレーダーは主にボラティリティトレーダーであり、取引全体を通じてボラティリティを継続的にモデル化し、分析する必要があります。
講演者はプットオプションとコールオプションの購入に関する誤解について言及した。プット オプションを購入すると、市場下落時のボラティリティの上昇による恩恵を受けることができますが、通常、オプションの価格はこれを反映してすでに調整されています。一方で、コールオプションは取引中に価格が高くなる傾向があります。シンクレア氏はまた、非常に予測不可能な出来事であるブラック・スワン現象の概念についても議論した。アウト・オブ・ザ・マネーのオプションを購入することでブラック・スワンから守るのは論理的であるように思えるかもしれませんが、この戦略は多くの場合、高くつく間違いであることが判明します。シンクレア氏は、多額の資金を失った低ボラティリティファンドの例を強調し、勝者について偏った見方をすることが多いため、取引情報をソーシャルメディアのみに依存しないよう警告した。
講演者はまた、長期ボラティリティファンドが誤った体系的な賭けにより頻繁に損失を被るという問題にも取り組んだ。これらのファンドは市場の混乱時に注目を集めるかもしれませんが、長期的には損失を被ることがよくあります。シンクレア氏はさらに、オプションは通常割高であると強調し、オプションの売却が非対称リスクの相殺に役立つ可能性があることを示唆した。ただし、オプションの売りに有効な優位性があるかどうかを判断するには、特定の取引状況においてボラティリティの価格設定が間違っているかどうかを評価することが重要です。
シンクレア氏は、シータ（時間の経過とともにオプション価値が減衰すること）を取引することが優位性をもたらすという信念や、はるかにアウト・オブ・ザ・マネーのオプションを売ると常に利益が得られるという誤解など、オプショントレーダーが犯しやすいいくつかの間違いについて議論した。同氏は、トレーダーはほとんどの場合、これらのオプションを販売することでプレミアムを回収できるものの、潜在的なリスクが利益を上回ると警告した。同氏は、成功した結果と失敗した結果の両方を理解するために取引を徹底的に分析することを推奨し、自動化されたスクリプトだけに依存するのではなく、積極的に結果を調べることの価値を強調しました。さらに、より良いフィードバックとトレードの意思決定を改善するために、ストラングルではなくストラドルを売ることを提案しました。
講演者は、自分の立場を継続的に再評価し、入手可能なすべての情報を考慮して望ましい立場を決定することの重要性を強調しました。シンクレア氏は、取引コストを考慮する必要があるが、すべての取引で完璧を目指すのではなく、コストの削減に重点を置くようトレーダーにアドバイスしました。コストを最小限に抑えると、数学的には分散のないシャープ レシオを高めることができます。ビッドとアスクのスプレッドを越えないようにすることが重要である一方で、講演者は、オファーのみで売る、またはビッドでのみ買うという制限を避ける必要性を強調しました。代わりに、入札で売り、オファーで買う役割を引き受け、関連するすべてのコストを網羅する戦略を考案する必要があります。講演者は、一度の大きな勝利に依存するよりも、多くの小さな有利な結果の方が有益である可能性があることを認識し、より低い期待値でより多くの取引を行うことを主張しました。
逆選択の概念は、講演者が取り上げたもう 1 つのトピックでした。同氏は、たとえ取引が有望に見えても、より知識と洞察力を持った人物が現れてトレーダーの提案を利用し、不利な結果を招く可能性があると警告した。現実的な期待、過剰な取引や大規模なポジションの回避、小規模で持続可能なエッジに焦点を当てることが、時間の経過とともに資金を失うリスクを軽減するための賢明なアプローチとして強調されました。講演者は、すぐに消えてしまう可能性のある単一の大きな勝利に依存するのではなく、興味の多様なポートフォリオに組み合わせることができる複数の小さなエッジを蓄積することの価値を強調しました。
シンクレア博士は、アルゴトレーダーやオプショントレーダーとして始めるのは、安定した収益性を達成するための理想的なアプローチではないという結論を共有しました。同氏は、ツールそのものから始めるのではなく、オプション取引に関わる問題やニッチな分野を特定することの重要性を強調した。市場の方向性に基づいて取引することが目的の場合、ボラティリティの予測においても一貫した精度が必要となるため、オプション取引だけでは十分ではありません。同氏は、オプションを購入すれば一貫した利益が保証できるという考えに警告を発し、ボラティリティを正確に予測することがオプション取引戦略の成功の鍵であると強調した。結論として、彼はトレーダーがツールに固執するのをやめ、代わりに成功する取引ニッチを特定しながらボラティリティを理解して予測することに集中するよう奨励しました。
講演者は、オプションのインプライドカーブとボラティリティとの関係についての洞察を提供しました。同氏は、インプライド・カーブの歪みは主に、ボラティリティそのものではなく、ボラティリティと原資産の動きとの相関関係によって引き起こされると説明した。したがって、講演者は、オプションの価格を考慮する際には、スキューはほとんど無視できると示唆した。さらに同講演者は、2020年に経験した危機のような市場の混乱期にはマーケットメーカーが同じ時間枠内でより多くの取引を実行できるため、好成績を収めることが多いと指摘した。さらに、マイナス金利として機能する空借金利は、配当に似ていると考えられるため、マーケットメーカーによるオプションの価格設定に織り込まれています。
講演者はまた、マイナス金利に似た特徴を示すオプションについても議論し、以前は利益があったが現在は当てはまらない取引の例を示しました。同氏は、オプションを売るために時限イベントを利用して不確実な状況を模索することを推奨した。さらに、講演者は、指数や株式の古典的な分散プレミアムは一般に割高であることを強調しました。個人トレーダーが優位性を見つける可能性について質問されたとき、講演者は、リスクプレミアムは常に存在しており、株を買うのと同様に取引できると主張した。同講演者は、かつては収益性の高い戦略だったが、もはや同レベルの収益性を保てなくなったと述べ、収益イベントを巡る取引のボラティリティについて懐疑的な姿勢を表明した。
シンクレア氏は、近年のオプション取引の状況の進化について言及し、市場がかつてほどこの戦略に有利ではなくなっていることを認めた。同氏は、ポートフォリオ最適化のためのアルゴリズムツールの使用に関する質問に答え、週に一度しか取引しない人にはそのようなツールは必要ないかもしれないと述べた。エッジを見つけることに関して、彼は明確な観察から始めて、その観察に基づいてアイデアを構築することをアドバイスしました。たとえば、ボラティリティが高すぎるときにオプションを売ったり、上昇傾向にあるときに株を買ったりします。最後に、講演者は、負に偏ったショートボリューム戦略とプラスに偏ったロングボリューム戦略を備えたポートフォリオを構築するという問題に取り組みました。彼は、最も効果的なアプローチとして、トップダウンのメンタル モデルから始めることを提案しました。
最後に、講演者は数年前に退職したが、現在もオプション取引のデイトレードに積極的に時間を費やしていることを明らかにした。同氏はオプション取引を継続し、それを仕事と趣味の両方として捉え、このテーマに関する論文を時々執筆する意向を表明した。アルゴ取引カンファレンスが終了すると、講演者はオプション取引における貴重な教訓と経験を共有してくれたシンクレア博士に感謝の意を表した。同氏はオプション取引に関する今後のセッションへの期待を伝え、知識や見識を交換する貴重な機会を与えてくれたカンファレンスの主催者に感謝の意を表した。
聴衆は拍手を送り、シンクレア博士のプレゼンテーションから得た豊富な情報と専門知識を認めました。参加者はカンファレンスを終え、オプション取引の複雑さと微妙な違いを新たに認識し、市場で優位に立つことの重要性について理解を深めました。シンクレア博士の洞察に触発された彼らは、取引戦略を改良し、よくある落とし穴を回避し、継続的に改善に努めることを決意しました。
会議ホールの外では、出席者がプレゼンテーションから得た重要なポイントについて活発な議論を交わし、会話が盛り上がっていました。トレーダーらは反省を共有し、学んだ教訓を実践し、それに応じてアプローチを適応させることを約束した。オプション取引における新たなニッチ分野の開拓を検討する人もいれば、ボラティリティとそれが取引の意思決定に及ぼす影響について理解を深めようと約束する人もいた。
カンファレンス後の数日から数週間、トレーダーたちはシンクレア博士のアドバイスや推奨事項を自分たちの取引の取り組みに熱心に適用しました。彼らは、以前の役職に固執するのではなく、入手可能な情報を考慮し、情報に基づいた意思決定を行い、自分の役職を慎重に評価しました。トレーダーは、経費を最小限に抑えることで取引パフォーマンスが大幅に向上する可能性があることに気づき、コストの削減に重点を置きました。彼らはシンクレア博士の言葉を心に留め、積極的に取引を分析し、戦略を磨き、結果を改善する機会を模索しました。
シンクレア博士の洞察は、会議の参加者をはるかに超えて共感を呼びました。初心者でも経験者でも、世界中のトレーダーが熱心に彼のプレゼンテーションの録音とトランスクリプトを探しました。彼の貴重な教訓はオンライン フォーラム、取引コミュニティ、ソーシャル メディア プラットフォームを通じて広がり、オプション取引の複雑さに関する議論や議論を引き起こしました。トレーダーたちは彼の知恵を吸収するにつれて、ボラティリティ、リスク管理、エッジの追求についてのより深い理解を備え、自分たちの取引アプローチについて新たな視点を獲得しました。
オプション取引の世界に対するシンクレア博士の貢献は、会議の後も長い間影響を与え続けました。彼の著書や研究論文は、意欲的なトレーダーにとっても、熟練した専門家にとっても同様に不可欠な参考資料となりました。知識と経験の共有への献身を通じて、彼は新世代のオプショントレーダーに、規律、批判的な考え方、そしてスキルを磨くという揺るぎない決意を持って市場にアプローチするよう促しました。
時間が経つにつれて、シンクレア博士の功績は増大し、オプション取引コミュニティにおける著名な人物としての地位を確固たるものにしました。トレーダーたちは彼の賢明な言葉を振り返り、彼が自分たちのトレーディングの旅に与えた深い影響を認識しました。シンクレア博士が伝えた教訓は、トレーダーをよくある間違いから遠ざけ、一貫した収益の道に導く指針としての役割を果たしました。
オプション取引の歴史の記録の中で、ユアン・シンクレア博士の名前は、専門知識、知恵、そして卓越性の絶え間ない追求の証として存在しました。この分野への彼の貢献と、他者の成功を支援するための揺るぎない献身は、今後何世代にもわたってオプション取引の未来を形作り続ける永続的な遺産となった。
Corrective AI とは何か、またそれが投資判断をどのように改善できるか
Corrective AI とは何か、またそれが投資判断をどのように改善できるか
アーネスト・チャン博士は、人間または定量的な意思決定を修正および改善し、資産管理や取引に適用できる修正 AI の概念を紹介します。修正 AI は、過剰適合、反射性、レジーム変更などの問題を克服し、ビッグデータを使用してポートフォリオのコンポーネントへの配分を最大化することで配分を最適化します。条件付きポートフォリオ最適化 (CPO) と呼ばれるこの手法では、ケリー式の高度な使用法が採用されており、シャープ レシオが大幅に向上することが示されています。修正 AI は、弱気相場中に防御的な立場に切り替え、他の指標に合わせて最適化することもできます。講演者は、リスク管理と取引損失の回避の重要性を強調し、AI を使用して取引シグナルを生成しないようにアドバイスします。チャン博士は、新しいフィンテックスタートアップのための資金を調達するためにピッチデッキを使ってヘッジファンドにアプローチすることを提案し、意欲的なクオンツトレーダーには、市場についての直感を得るために本を読み、コースを受講し、バックテストし、ライブで取引することをアドバイスしています。
クオンツ取引の著名な専門家であるアーネスト・チャン博士は、修正 AI の概念と人間の意思決定と定量的意思決定の改善におけるその応用について魅力的なプレゼンテーションを行いました。同氏は、AIは意思決定をゼロから行うよりも修正する方が効果的であり、資産管理や取引において価値あるツールになると強調した。チャン博士は、AIを取引や投資の意思決定に直接使用することに対して警告し、代わりに他のシステムやアルゴリズムによって行われた意思決定を修正するためにAIを使用することを主張した。
チャン博士は講演の中で、2000年から2018年までの金融AIの冬について詳しく掘り下げました。この冬は、トレーディングにおけるAIと機械学習（ML）アプリケーションの進歩が限定的だったことを特徴としています。同氏は、過剰適合、再帰性、レジームチェンジなど、多くの機械学習ベースのヘッジファンドの失敗の背後にある理由について議論した。しかし、彼はこれらの課題を克服する修正 AI と呼ばれる革新的な技術を導入しました。修正 AI は、プライベート取引戦略やポートフォリオのリターンから学習することで、将来のリターンを予測し、トレーダーや資産管理者にとって非常に貴重で実用的なツールとなっています。特に、修正 AI の裁定取引に対する回復力により、取引領域における従来の AI アプローチよりも信頼性が高くなりました。
講演者は、AIを使用した取引戦略の予測におけるビッグデータの重要性を強調しました。正確な予測を行うために、オイルフィルター、債券市場のボラティリティ、マクロ経済指標、取引の多い株式に対するセンチメントなど、さまざまな予測因子が分析されました。しかし、講演者は、何千もの入力が必要となるため、個人がこのような膨大な量のデータを蓄積することは困難であることを認めました。この課題に対処するために、講演者の会社は、特に個人のトレーダーが利用できる何百もの予測変数を作成しました。さらに、利益のみに基づいた従来のリスク管理から脱却し、利益の確率を利用して賭け金を決定し資本を配分するという概念を導入しました。 AI システムは、監視した機能に基づいて取引体制を暗黙的に定義し、投資戦略の適応的なリスク評価を可能にしました。
講演者は体制の概念を掘り下げ、明示的な体制と隠れた体制を区別しました。強気市場と弱気市場などの明示的な体制は、後から考えると簡単に特定できますが、正確に予測するのは困難ですが、コール オプションを購入するロビンフッド トレーダーの行動などの隠れた体制は、特定するのが困難ですが、証拠となる兆候分析を通じて予測可能でした。機械学習による入力の次元の拡大により、隠れた領域の予測が大幅に強化されました。
チャン博士は、条件付きポートフォリオ最適化と呼ばれる高度な手法を導入しました。これは、リスク平価、最小分散、マーコウィッツ平均分散などの従来のポートフォリオ最適化手法を上回りました。ビッグ データ インジェクションを通じてポートフォリオ コンポーネントへの割り当てを最大化することで、修正 AI は目覚ましい成果を達成しました。この手法では、ビッグデータを活用して状況を特定し、政権の変化を説明し、インフレ、金利、商品価格などの要因の影響を分析しました。
講演者は、AIには従来のポートフォリオ最適化手法では獲得できなかった情報を捕捉する能力があると強調した。過去のリターンだけでなく、ビッグデータと外部要因を考慮することにより、条件付きポートフォリオ最適化 (CPO) と呼ばれる手法により、さまざまなポートフォリオにわたってシャープ レシオが大幅に改善されることが実証されました。 S&P 500 ポートフォリオの場合でも、最大 3 倍の改善を示しました。 CPO はさらに、弱気相場の際に防御的なポジショニングを可能にし、ESG 評価などの他の指標に合わせて最適化することができます。この技術は評判の高い機械学習研究者の精査を受け、現在世界中の大手金融サービス企業によってテストされています。講演者は、この成功を達成する上での研究、データ サイエンス、定量分析、エンジニアリング チームの協力的な努力を認めました。
チャン博士は、取引シグナルを生成するためだけにAIを使用することは避け、代わりに現在の取引戦略で利益の確率を計算するための「修正AI」としてAIを適用することを推奨した。同氏は、リスク管理の重要な役割と、取引の損失を避けることの重要性を強調した。マクロ経済環境を理解するために機械学習を採用することについて質問されたとき、同氏は、使用される機械学習の特定の種類は重要ではなく、主な要因は投資決定を改善する機械学習の能力にあると主張した。
ディスカッションの中で、講演者は、ポートフォリオのさまざまな資本配分の収益を効果的に予測するために、ビッグデータの膨大な数のインプットを蓄積することの重要性を強調しました。 Corrective AI は、ビッグデータとポートフォリオ構成を使用してポートフォリオ レベルでリターンを予測することで、各体制下で最適なポートフォリオを特定する機能を備えていました。 ML 入力の一部としてのセンチメント分析に関する質問に答えて、講演者は、追加の機能を提供するために任意のデータ ストリームを追加でき、その後入力機能に統合できることを確認しました。さらに、機械学習アルゴリズムの選択は、入力自体の品質や関連性に比べて重要ではないと考えられていました。さらに講演者は、Corrective AIにはブラックスワン現象を予測する能力があり、その指標は市場の暴落を予測するためにうまく利用されていると主張した。
投資決定におけるテールイベント予測に AI を利用する利点について議論し、取引戦略の頻度に基づいてデータプロバイダーへの推奨事項が提供されました。講演者は、データ、金融データの機械学習技術、取引における強化学習の潜在的な使用に関する質問にも言及しました。講演者は、リスク管理とポートフォリオの最適化がトレーディングにおけるAIと機械学習の最も価値あるユースケースであることを強調しながらも、強化学習の専門家ではなく、その有効性について直接の経験が不足していることを認めた。
講演者は、AI のパラメータ最適化を自動化して効率を高める AutoML の概念について説明しました。さらに講演者は、金融における隠れた体制を明示的に特定することはできないが、AI を使用して収益予測を支援することで暗黙的に予測できる方法について議論しました。モデルに機能を追加することに関して、講演者はさまざまなソースからできるだけ多くのデータを収集するようアドバイスしました。最後に、講演者は、彼らのアプローチが教師あり学習コンテキスト内にあるものであり、ターゲット変数は通常、戦略の将来のリターンまたは将来のシャープレシオであると説明しました。
アーネスト・チャン博士は、過去 6 か月間アルゴリズム取引モデルをテストしていたが、新しいフィンテックのスタートアップのための資金調達やベンチャーキャピタリストの誘致に自信がなかったある個人に貴重なアドバイスを提供しました。同氏は、成功を証明する実績を含む提案資料を使ってさまざまなヘッジファンドにアプローチすることを提案した。しかし、ベンチャーキャピタリストは通常、アルゴリズム取引モデルには限定的な関心しか示さないと同氏は警告した。さらに、チャン博士は、意欲的なクオンツトレーダーに、市場についての直観を得るために多量の読書に没頭し、クオンツ分野のコースを受講し、バックテストやライブトレードに参加するようアドバイスしました。同氏は、安楽椅子型トレーダーから本物のトレーダーへの移行は、ライブの取引経験を通じて最もよく達成されると強調しました。
アーネスト・チャン博士のプレゼンテーションでは、修正 AI の概念、意思決定の改善におけるその利点、資産管理と取引におけるその応用について探りました。同氏は、過剰適合や体制変更など従来のアプローチの限界を強調し、これらの課題を克服するための修正 AI の有効性を強調しました。講演者はまた、ビッグデータ、ポートフォリオの最適化、リスク管理、隠れた体制を予測して投資戦略を強化するAIの能力の重要性についても議論しました。全体として、チャン博士は、金融業界で AI と機械学習を活用することに関心のある個人に貴重な洞察とガイダンスを提供しました。
金融市場における教育: 構造化アプローチと新たなトレンド - Algo Trading Conference 2022
金融市場における教育: 構造化アプローチと新たなトレンド - Algo Trading Conference 2022
Quan Institute の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal 氏は、Algo Trading Conference 2022 に登壇し、金融市場における教育と業界内の新たなトレンドに焦点を当てたパネルディスカッションを紹介しました。このパネルは、さまざまな機関、証券会社、世界的な取引所、資産管理業界での教育イニシアチブで重要な役割を果たしたインド、シンガポール、スイスの専門家で構成されました。カンデルワル氏は、金融業界が大幅な成長を続け、多様な背景からの参加者を惹きつけていることから、金融市場に参入しようとする個人にとって体系化された学習手段の重要性を強調した。このパネルの目的は、投資とトレーディングの論文の基本的な要素を掘り下げ、これらの分野の知識を獲得する方法を明らかにすることでした。議論には、資産配分、データ主導型調査、個人投資家の台頭、金融教育に対するテクノロジーの影響などのトピックが含まれていました。
パネリストは順番に自己紹介をしながら、金融業界での経歴や教育イニシアチブへの関与、ベストセラーの金融本について共有しました。彼らは、金融市場における教育の重要性と、適切な知識のない投資の潜在的な結果を強調しました。彼らは、金融リテラシーが限られている個人を悪用する詐欺やポンジスキームの蔓延を強調しました。パネリストらは、市場が進化し拡大し続ける中、継続的な教育の必要性を強調した。
講演者らは、金融市場に参入する前に適切な知識を習得することの重要性について話し合いました。彼らは、多くの人が簡単に参入でき、すぐに利益が得られるという魅力に惹かれて、しっかりとした基盤を持たずにやみくもに取引や投資に飛びつかないように警告した。彼らは、金融知識のない人々につけ込む悪徳人物の餌食になるリスクについて警告した。講演者らはまた、特にパンデミック下で多くの新規参入者が抱いている非現実的な期待についても言及し、テクニカル分析や取引戦略など、個人が見落としがちな重要なスキルについても議論した。
パネリストは、ユーザーからの問い合わせと関心が最も高い教育モジュールについてさらに調査しました。彼らは、特に投資信託をカバーする個人金融に関するモジュールに対する一貫した問い合わせの流れを観察しましたが、ETF に関するセクションへの問い合わせは少なかったです。講演者らはまた、アルゴリズム取引の分野での個人的な歩みや、インドにおける金融教育の必要性にどのようにして大衆の教育に注力するようになったのかについても共有しました。彼らは、インドにおけるインターネットの普及の拡大が、より幅広い視聴者にリーチし、金融リテラシーを向上させる機会であると認識しました。ディスカッションではビデオベースの教育の人気も強調されました。
パネリストは投資とトレーディングの区別を詳しく掘り下げ、これらの活動を取り巻く一般的な誤解に光を当てました。投資は簡単だと思われがちですが、取引は複雑で利益を得るのが難しいと考えられています。パネルは、取引と投資の両方に関する教育の必要性と、現実的な期待を設定することの重要性を強調しました。その後、金融市場の新たなトレンドに関するディスカッションに移り、特に自動化とスクリーニングツール、そしてライブ取引デモンストレーションに対する需要の高まりに焦点を当てました。パネルは、特に若い個人の間で取引スキルと自動化への関心が高まっていることを指摘し、短期取引のためのスクリーニングツールの使用が増加していることを強調した。
講演者らは、自動取引によってもたらされる利益についての誤解を取り上げ、そのような投資に伴う固有のリスクについて一般の人々を教育することの重要性を強調しました。彼らはまた、金融業界内のさまざまな役割についての洞察を提供し、トレーダーの職務内容は一般的な想定とは異なることが多いと指摘しました。講演者の一人であるアンドレアス氏は、市場の大手企業によるより複雑なモデルの開発や、博士号取得者やクオンツの存在感の増大を挙げて、資産管理におけるスキル要件の長年の変化について議論した。
機械学習とテクノロジーが金融市場教育に与える影響も、議論の重要なテーマでした。機械学習は価格予測に限定されることが多いが、パネリストらはポートフォリオ管理やリスク評価に大きな影響を与える機械学習の可能性を強調した。彼らは、テクノロジーが取引において重要な役割を果たしている一方で、より高度な戦略を掘り下げる前に、基本的な知識と常識の基礎から始めることが重要であると強調しました。パネリストらは、テクノロジーは時間の経過とともに進化しており、初歩的な形態のテクノロジーであってもトレーダーに市場での優位性を提供できる可能性があると指摘しました。
パネリストたちは続けて、テクノロジーとソーシャルメディアが近年どのように金融市場を変革し、トレーダーに新たな機会を生み出したかについて議論した。テクノロジーの進歩は業界に多大な利益をもたらしましたが、講演者らは、成功には依然として人間のインプットと分析が不可欠であることを強調しました。彼らは、テクノロジーを効果的に使用する方法を完全に理解せずにテクノロジーに過度に依存しないように警告し、教育の重要性を強調しました。
さらに、講演者は金融市場における教育の重要性を強調し、テクニカル分析ツールを適用する際の批判的思考の重要性を強調しました。彼らは、金融の専門家からの時代遅れのアドバイスに盲目的に従うことを警告し、トレーダーに経験的で対話型の学習アプローチをとることを奨励しました。専門家がそばにいて指導してくれるのは理想的ですが、それが常に実現可能であるとは限らないことも彼らは認めました。したがって、トレーダーは、異なる時代に開発されたテクニカル分析ツールを熱心にテストし、疑問を抱く必要があります。
Andreas Clenow と Vivek Vadoliya は、金融教育におけるインタラクティブなオンライン教育とオンライン学習の価値について話し合いました。クレノウ氏は、実践して学ぶことの重要性を強調し、トレーディングブックのルールを盲目的に実行しないようにトレーダーにアドバイスした。同氏は、普遍的に最適な取引システムは存在しないと述べ、各取引モデルの個人的な性質は個人の目標に依存すると強調した。一方、ヴァドリヤ氏は、理論と実践の間の貴重な架け橋として紙取引と模擬環境を提案した。同氏は紙の取引には欠点があることを認めているが、資金が限られているトレーダーにとって自信を持って現実の取引に備えるための優れた方法であると説明した。
紙の取引の限界にも対処し、実際の市場環境で経験を積むための代替方法についても議論しました。講演者らは、注文の出し方、マージンの管理、取引プラットフォームの操作の複雑さを体験するために、企業の株を 1 ～ 2 株購入することを提案しました。彼らはまた、紙の取引は取引システムへの有益な入門として機能し、トレーダーに市場のダイナミクスの感覚を提供することを強調しました。シミュレーションの複雑さは認識されており、特に市場を作る戦略については、市場パフォーマンスを正確に模倣するシミュレーターを作成する必要性が強調されました。
パネリストは金融市場の将来に目を向け、今後 5 ～ 7 年間の潜在的な変化について意見を共有しました。ある講演者は、取引プラットフォームへのアクセスのしやすさとソーシャルメディアチャネルを介して流れる豊富な情報により、小売市場はさらに重要になるだろうと予測しました。別の講演者は、若い世代は伝統的な金融業者にあまり慣れていないことを強調し、トレーダーの平均年齢は13歳まで下がるだろうと予測した。金融市場の将来をめぐる不確実性は、若い世代が金融業界をどのように形成していくかに集中していた。
パネリストらはまた、非現実的な期待を持つ小売業者の影響と、それに伴うインドでの規制強化についても議論した。彼らは、規制が厳しくなる将来の市場環境が長期的には最終的に小売トレーダーに利益をもたらすことを予想していました。ブローカーとしての業務はより困難になる可能性があるが、規制強化は市場参加者にとって前向きな展開とみなされた。さらに、過去 20 年間に市場がどのように進化したかを学び、これらの変化が投資戦略に与える影響を理解することに興味がある人向けのリソースを推奨しました。提案には、規制当局からの回覧を確認したり、市場の微細構造に関する書籍を研究したりすることが含まれていた。セッションはアンドレアス氏の新しい本の計画に関する質問で終わり、アンドレアス氏はすでにプログラミングの本と小説を書いているが、新しいトレーディング本の計画は当面ないと答えた。
最後に、講演者は、2022 年アルゴ取引カンファレンスのパネリストと参加者に感謝の意を表しました。彼らは、セッションが構造化されたアプローチと金融市場の新たなトレンドに対する貴重な洞察を提供することを期待していました。彼らは追加のサポートを必要とする人にさらなる支援を提供しました。講演者は関係者全員に感謝の意を表して締めくくり、会議を同僚のアフリンに引き継ぎ、セッションの終了を合図した。
Algo Trading Conference 2022のパネルディスカッションでは、金融市場における教育の重要性と業界内で進化するトレンドについて包括的に探究しました。講演者らは、トレーディングと投資の複雑さをうまく乗り越えるためには、構造化された学習と継続的な教育の必要性を強調しました。彼らは、詐欺や非現実的な期待の犠牲になるなど、十分な知識なしで市場に参入することに伴うリスクを強調しました。パネリストらはまた、人間による分析と批判的思考の重要性を強調しながら、金融市場の形成におけるテクノロジー、機械学習、ソーシャルメディアの役割を強調しました。
このセッションでは、投資と取引の違い、実践的な学習経験の重要性、自動化とスクリーニングツールの影響など、さまざまなトピックに光が当てられました。講演者らはまた、個人トレーダーの影響、規制強化、市場の変化への継続的な適応の必要性に焦点を当て、金融市場の将来についても議論した。彼らは、個人が情報に基づいて財務上の意思決定を行えるようにするための教育の重要性を強調し、時代遅れの戦略に盲目的に従ったり、テクノロジーのみに依存したりしないように警告しました。
パネルディスカッションでは、聴衆に貴重な洞察と指針を提供し、金融市場のダイナミックな状況を効果的にナビゲートするために必要な知識を身につけました。
制度の定義: 強気派と弱気派の間のトリアージ、それが作業を簡素化する理由
制度の定義: 強気派と弱気派の間のトリアージ、それが作業を簡素化する理由
Algo Trading Conference 2022の講演者の1人であるLauren Burnett氏は、レジーム分析の概念と取引ワークフローの簡素化におけるその重要性について洞察力に富んだプレゼンテーションを行いました。レジーム分析の主な焦点は、市場の状態が強気、弱気、または決定的ではないかを判断し、その評価に基づいて取引の決定を下すことです。バーネットは、体制分析と、戦時中に野戦病院で使用されたトリアージプロセスとの類似点を描きました。どちらも、限られたリソースと時間の制約の中で迅速な意思決定を行う必要があるためです。
レジーム分析の本質は、市場を 2 つまたは 3 つの異なるバケットに分類することであり、これにより、取引へのアプローチが簡素化されます。市場体制を分析することで、トレーダーは、いつ行動を起こすべきか、いつ行動を止めるべきかを簡単に特定できます。さらに、バーネット氏は、資産クラスをグローバルにスクリーニングするための独自のツールを導入し、分析プロセスをさらに簡素化しました。
プレゼンテーション中、講演者は、市場が上昇、下降、または停滞したままとなり、それぞれ強気、弱気、または決定的でない市場状況をもたらす絶対的な用語でレジーム分析の概念を説明しました。絶対条件で取引できる資産クラスはほんのわずかですが、大部分は相対系列に基づいて取引されます。相対系列とは、為替変動を調整した、ベンチマークと比較した有価証券のパフォーマンスを指します。これを説明するために、バーネット氏は S&P 500 指数を使用した例を示し、好成績を収めている証券の数が相対的には 50 前後で変動する一方、絶対的には異なるパターンを示していることを強調しました。レジームとそのさまざまなシリーズを理解することで、セクターアナリストの作業が簡素化され、市場の行動に関する貴重な洞察が得られます。
レジーム分析が株式のロングショートポートフォリオに及ぼす影響についても議論されました。講演者は、株式のロングショートポートフォリオはロングポジションとショートポジションの最終結果の合計であり、そのパフォーマンスは両者の差分によって決まることを強調した。個々の銘柄の絶対的な動きではなく、相対的なパフォーマンスとセクターのローテーションに焦点を当てることで、市場と連携するためのよりスムーズで管理しやすいアプローチが提供されます。講演者は、強気市場では高ベータ株は買い手側にあり、低ベータ株は売り手側にあると説明しました。逆に、弱気相場では、ベータ値の低いディフェンシブ銘柄はロングサイドにあり、ベータ値が高く、すぐにパフォーマンスを放棄するボラティリティの高い銘柄はショートサイドにあります。
市場分析と投資決定にレジーム分析を組み込むことの重要性が強調されました。超過収益を生み出すことは金融分野で生き残るために不可欠ですが、ファンダメンタルズ分析または定量的分析だけに依存するだけでは十分ではありません。株式のパフォーマンスを左右する可能性のある市場の一般的な状況を考慮したレジーム分析を無視すると、より広範な市場の状況を考慮せずにバリュエーションとトレンドのみに基づいて不適切な投資決定を下す可能性があります。講演者は、勢いを考慮せずに株を空売りしたり、投資家を惹きつける説得力のあるストーリーを欠いたバリュートラップに投資したりしないよう警告した。レジーム分析を見落とすと、長期的には重大なビジネスリスクや投資家の信頼を失う可能性があります。
講演者は、株価が上昇または下降した理由を判断するためにレジーム分析をどのように使用できるかについての洞察を提供しました。彼らは、答えには統合、セクターのローテーション、銘柄固有の理由の 3 種類があると説明しました。これらの理由を分類することで、投資家はワークフローを簡素化し、市場に対してより客観的なアプローチを採用できるようになります。プレゼンテーションでは、ブレイクアウトを含むさまざまなテクニカル分析戦略にも触れ、概念的には単純ですが、固有の遅延に悩まされ、忍耐が必要になる可能性があることを認めました。完璧を達成するための鍵として単純化が強調され、投資家は市場の奉仕者になるようアドバイスされました。
プレゼンテーションでは、非対称エントリーと移動平均という 2 つの取引方法について議論されました。移動平均は市場の状況を提供する能力で注目されましたが、理想的な期間については議論が続いています。移動平均は不安定な市場には適さないことに注意してください。興味深いことに、移動平均は出口戦略としても使用できます。移動平均線が平坦になる場合は、市場が移行期にあることを示しており、この期間中、多くのトレーダーはパフォーマンスの大幅な低下につながる可能性のあるスリッページや取引コストを経験します。講演者はさらに、市場が連続して高値と安値を達成すると上昇傾向を示唆する、高値と安値の概念について説明しました。さらに、講演者は「フロアアンドシーリング」と呼ばれるお気に入りの方法論を共有しました。これには、ヘッドアンドショルダーパターンの右肩を特定して、取引の最適なエントリーポイントとエグジットポイントを決定することが含まれます。
講演者は、例として床と天井のマークを使用して、レジーム定義の概念を詳しく掘り下げました。これらのマークはそれぞれ、より高い最低値（床）とより低い最高値（天井）を表すと彼らは説明しました。これらのマーク間の価格変動は強気とみなされます。講演者は、この概念がさまざまな資産クラスや時間枠に適用されることを強調しました。しかし、彼らは、計算によるレジームの定義は時間のかかる作業であることを認めました。講演者は、すべての多様な定義方法の平均を表す「スコア」の概念を導入しました。スコアは、相対価格と絶対価格の両方の観点から、さまざまな方法論が一致するか相違するかを判断するのに役立ちます。一致を示すスコアは強気の感情を示し、スコア 0 は乖離を示します。
市場で強気シグナルと弱気シグナルが一致しているかどうかを評価するスコアリング手法の威力について議論されました。スコア 0 はメソッド間の不一致を示し、スコア 0 を超える場合は絶対指標と相対指標間の一致を示します。講演者は、利益期待値の概念を導入しました。これには、勝率と平均利益を掛けた値から損失率と平均損失を掛けた値を差し引いた値を計算する必要があります。この利益期待分析は、市場を強気派と弱気派の 2 つのカテゴリーに分類するのに役立ち、好調なセクターに焦点を当てた分析を可能にします。ただし、この分析は、投資を検討すべき好成績を収めている証券を特定するための準備段階として機能することが強調されました。
レジーム分析は個別銘柄に適用できるのか、それともセクターに限定されるのかという問題が提起された。講演者は、レジーム分析は個々の銘柄ごとにスコアリングされ、市場レベルで適用できることを明らかにしました。彼らは、買われすぎた株を空売りするというよくある間違いに対して警告し、売られすぎた株が低迷し、しばしば急速な反発につながる傾向を強調した。さらに同講演者は、買われすぎと売られすぎの状態は状況に応じたものであり、長期にわたって経験的に観察された株価が弱気領域にあるか強気領域にあるかに基づいて平均化されると説明した。
プレゼンテーションでは、レジーム分析がトレーダーによるテクニカル分析での誤検知の回避にどのように役立つかについても説明しました。レジーム分析を適用して強気シナリオと弱気シナリオを区別することにより、トレーダーはワークフローを簡素化し、より客観的な取引決定を下すことができます。講演者は、ロングサイドでのトレンドフォローとショートサイドでの平均回帰のみを実践することで生じるリスクの複合化について警告した。彼らは、管理が不十分なリスクを軽減するために、両方の側を同様に扱うことをアドバイスしました。オプションで左右のテールをヘッジすることについて尋ねられたとき、講演者はそれをやめ、代わりに乗り心地を楽しむことを提案しました。移動平均などの相対指標についても説明し、チャート上での使用方法を示しました。
プレゼンテーション中、講演者は、特定のパターンと兆候を表すためにチャート上のさまざまな色の点を紹介しました。赤と緑の点はそれぞれスイング高とスイング低を表しました。チャートには、底値と天井値を表す青とピンクの三角形もあり、青は強気体制を示しています。さらに、ライトサーモンとライトグリーンの三角形は取引範囲を表しました。講演者は、彼らのレジーム分析方法論が特定の本の影響を受けていないことを明らかにしたが、体系的取引に関するロバート・カーバーの研究に感謝の意を表明した。金融政策が体制分析に及ぼす影響に関して、同講演者は、米ドルが直接的または間接的に世界のセンチメントや市場動向に影響を与えるため、米連邦準備制度理事会の政策が重要な役割を果たしていると強調した。
プレゼンテーションの終わりに向かって、講演者は、特に「体制」の概念に焦点を当てて、市場に影響を与える可能性のあるさまざまなシナリオについて言及しました。彼らは、市場体制に影響を与える可能性がある 3 つの具体的なシナリオについて議論しました。最初のシナリオでは、市場があまりにも「冷やか」であると言及しており、慎重で不確実な市場環境を示している。 2 番目のシナリオには、金利を規制し、市場の行動に影響を与える役割を果たす債券自警団の登場が含まれていました。最後に講演者は、連邦準備制度に金融政策の調整を強いる可能性があるインフレの影響について言及した。これらのシナリオは、市場体制によって制御されるのではなく、市場体制に影響を与える外部要因として提示されました。
これらのシナリオを効果的にナビゲートするために、講演者は現在の市場体制に関する情報を提供するツールを紹介しました。このツールは、トレーダーが自分自身を適切に位置づけ、変化する市場状況に適応するのに役立ちます。この体制を明確に理解することで、トレーダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、それに応じて戦略を調整することができます。
プレゼンテーションでは、取引ワークフローの簡素化におけるレジーム分析の重要性が強調されました。市場を明確な体制に分類し、その影響を理解することで、トレーダーはより適切な情報に基づいて取引上の意思決定を行うことができます。レジーム分析の概念はセクターだけでなく個別の銘柄にも適用され、市場ダイナミクスの包括的な評価が可能になりました。このプレゼンテーションでは、市場を包括的に把握するために、絶対指標と移動平均などの相対指標の両方を考慮することの重要性も強調しました。
レジーム分析、取引方法論、スコアリングシステムの適用に関する講演者の洞察は、取引アプローチを合理化し、意思決定の向上を目指すトレーダーに貴重な指針を提供しました。プレゼンテーションは、金融政策、世界的なセンチメント、市場動向が市場体制の形成に与える影響と、これらの動向に適応し対応し続けることの重要性を強調して締めくくられました。
マイクロアルファ: 金融地質学 |アルゴ取引カンファレンス
マイクロアルファ: 金融地質学 |アルゴ取引カンファレンス
トーマス・シュタルケ博士はプレゼンテーションの中で、金融地質学と呼んだ「マイクロアルファ」の概念を掘り下げました。同氏はまず、取引環境が従来のオープンな金融市場から画面ベースの取引、そして最近ではアルゴリズムへとどのように進化したかについて議論した。この変化を説明するために、彼は、人々が富を求めて川で金塊を探していたゴールドラッシュの時代に喩えました。
スターク博士は、データ分析、機械学習、人工知能などの高度なツールの出現により、取引がますます複雑になっていると強調しました。同氏は、移動平均などの単純なテクニカル指標はもはやそれほど効果的ではなく、プロのトレーディングはクオンツ戦略の利用に移行していると説明した。市場と相関しないリターンを表すアルファの従来の定義は、S&P 500 またはスパイ ETF に対するベンチマークとともに提示されました。
講演者は、今日の市場におけるアルファ戦略が直面する課題を強調しました。彼らは、高頻度トレーダーを含むプレーヤーの急増により市場の効率性とランダム性が高まり、利益を引き出すことが困難になり、予測指標の有効性が低下していると指摘しました。
次に、マイクロアルファの概念が紹介され、講演者は、機械学習を使用してこれらの小規模で特殊なアルファ生成戦略を生成する方法をデモンストレーションしました。バギングやブートストラップ集計などのアンサンブル手法を使用して複数の弱い予測子を組み合わせることで、分散が低減され、過剰適合のリスクが低い、より強力な予測子を作成できます。講演者は、マイクロアルファ戦略内の弱い予測因子として移動平均クロスオーバー取引シグナルを使用して、この概念を説明しました。バックテストと結果をトレーニングセットとテストセットに分割することにより、より収益性の高い取引戦略を開発できます。
スターク博士は、過剰適合を避けるために取引戦略をテストして最適化することの重要性を強調しました。講演者は、単に最適なパラメータのセットを選択するのではなく、利用可能なパラメータをプロットして、選択したテストと測定基準の間の相関関係を見つけることを提案しました。マイクロアルファ戦略におけるオーバーフィットに対する堅牢性について議論され、弱いアルファを組み合わせる方法としてバギングによる集約の使用が強調されました。講演者は、アルファを組み合わせることで結果がどのように向上するかを示す例として、クライアントの戦略を紹介しました。
さらに、講演者は「金融地質学」または「アルファマイニング」の概念を紹介しました。この概念では、マイクロアルファは個々には目立たないものの、より強固で効果的な取引戦略を作成するために組み合わせることができます。彼らは、使用される資産または取引戦略の数とそれらの相関関係を指す幅の重要性を強調しました。スキルをスケールアップするのは困難ですが、幅を広げることで情報比率が高まり、パフォーマンスが向上する可能性があります。
その後、議論はパフォーマンスの最適化におけるポートフォリオの重み付けと階層の重要性に移りました。等重み付け、重要な顧客資産を持つ資産運用会社向けのタンジェンシーポートフォリオ、リスクに強い個人トレーダー向けの最適な f など、さまざまな重み付けスキームについて説明しました。
トランザクションコストを理解し、最小限に抑える必要性とともに、時間の経過とともにポジション変化を生み出すためのシグナルの生成とその正規化についても議論されました。講演者は、スケーリングを通じてロングのみの戦略を準ショート戦略にどのように変換できるかを強調しました。彼らはまた、戦略における平日効果の存在についても言及しており、ポジションサイズは平日によって異なり、新しい戦略の設計につながる可能性があります。取引アルゴリズムは取引コストを最小限に抑える手段として強調され、到着価格アルゴリズムが例として紹介されました。
講演者は、トランザクションの最適に近い約定を特定するのに役立つ約定曲線モデルであるアラムグラム I'm Going Chris モデルを紹介しました。仲値よりも優れた約定を達成することで、トレーダーは取引コストを削減し、より小さなエッジを活用して、モデルにさらに多くのマイクロアルファを追加できます。 ESG戦略が一例として紹介され、不安定な市場環境におけるその回復力を実証しました。
Starke 博士は、過学習に関する質問に答え、過学習を測定して完全に排除することは困難であると説明しました。彼は、さらにアルファを追加し、追加ごとにテストを実行して、ショップ率が向上するかどうかを観察することを提案しました。ただし、彼はチェリーピッキングの可能性について警告し、完全に回避することはできないとしても、オーバーフィッティングを可能な限り最小限に抑えることの重要性を強調しました。同氏は聴衆に対し、セッション後に受け取る予定のアンケートでさらに質問するよう勧めた。
セッションの終わりに向かって、講演者は、作業を簡略化することを目的として、強気派と弱気派の間の体制定義トライアルに関する次のセッションの前に15分間の休憩を取ると発表した。彼らはまた、日本の東京からローレン・バーナーがセッションに参加する予定であるとも述べた。講演者はトーマス・ポール氏の最初のセッションへの参加に感謝の意を表し、近いうちにまた会えることを期待していると述べた。
Thomas Starke 博士は、「マイクロ アルファ」の概念と金融地質学について貴重な洞察を提供しました。同氏は、伝統的な市場からアルゴリズムベースの戦略への取引の進化、今日の市場環境においてアルファ戦略が直面する課題、マイクロアルファを生成する機械学習の可能性について議論しました。ポートフォリオの重み付け、取引コスト管理、取引アルゴリズムの使用の重要性とともに、戦略のテスト、最適化、過剰適合の回避の重要性が強調されました。講演者はまた、より良い実行のためにアラムグラム I'm Going Chris モデルを紹介し、マイクロアルファに関するクォントラコースのリリースを発表しました。セッションはさらなる質問の呼びかけと次のセッションの前の休憩で終了しました。
体系的なオプション取引の紹介 |無料ウェビナー
体系的なオプション取引の紹介 |無料ウェビナー
コンティニュアム社の定量アナリストであるアクシャイ・チョーダリー氏は、オプション取引の体系的な重要性について洞察力に富んだプレゼンテーションを行いました。彼はまず、直感と感情に基づいた取引の落とし穴を説明し、重大な損失を被ったトレーダーの不幸な経験を詳しく語りました。アクシャイ氏は、明確に定義された取引計画、厳格な論理的枠組み、リスクを軽減するためのストップロス措置の導入の必要性を強調した。
講演者はオプション取引への体系的なアプローチを掘り下げ、その複数段階のプロセスについて説明しました。これは、オプション データを取得することから始まります。オプション データは、ベンダーまたは Yahoo Finance や Google Finance などの無料ソースから取得できます。データはその後、サイズに応じて整理され、CSV ファイルまたはデータベースに保存されます。次のステップでは、特定のパラメーターに基づいてデータをスクリーニングし、データセット全体のサブセットを作成します。これに続いて、オプション戦略が定義され、エントリーとエグジットのルールが確立されます。この戦略はバックテストを受け、最大ドローダウン、シャープレシオ、分散などの指標に基づいてパフォーマンスを評価します。最後に、利益を最大化するかリスクを最小化するためにパラメーターを調整することによって戦略が最適化され、フォワードテストまたはペーパートレードによって実際の市場環境での有効性が検証されます。
系統的なオプション取引プロセスについてさらに説明し、データの取得とクリーニング、適切なオプションを特定するためのスクリーナーの作成、エントリーとエグジットのための明確な取引ルールの定義、パフォーマンスを評価するためのバックテストの実施、必要に応じて戦略の最適化、およびそれらのフォワードテストの重要性を強調しました。リアルタイムの市場状況。講演者は、トレードのエントリーとエグジットにテクニカル指標を活用したバックショートバタフライ戦略を例として紹介しました。彼らは、データのインポート、指標の計算、シグナルの生成、戦略のバックテストのためのコードをデモンストレーションしました。
ビデオ プレゼンテーションでは、単純な戦略のバックテスト結果が紹介されました。この戦略は特定の参入条件と撤退条件に依存しており、バックテストの結果は純利益と累積損益を示しています。講演者は、鉄のコンドルのようなより複雑な戦略について言及し、実際の市場に展開する前に、紙の取引シナリオを通じて戦略をフォワードテストすることの重要性を強調しました。信頼できる情報源からのデータの入手、取引コストとスリッページの考慮、資本バッファーの維持、リスクを効果的に管理するためのストップロス措置の導入など、体系的なオプション取引のすべきこととしてはいけないことについても議論されました。
オプション取引におけるリスク管理が強調され、ストップロス注文やヘッジなどの戦略が強調されました。オプション取引の 4 つの主要な作業について概説しました。バックテストと戦略の最適化、適切なポジションサイジングとリスク管理手法の活用、取引システムのシンプルさの維持、確立された計画の遵守です。逆に、トレーダーには、システムの複雑化、戦略の妨害、単一戦略への過度の露出、非流動性オプションの取引を避けるようアドバイスされました。講演者はまた、体系的な取引と取引戦略のさまざまな側面をカバーする「体系的なオプション取引」と呼ばれる包括的なコースを宣伝しました。
過去のオプション チェーン データを取得するという文脈で、Yahoo Finance の代替手段が検討されました。 TD Ameritrade や E-Trade などのブローカー プラットフォームは、過去のオプション チェーン データへのアクセスを提供するため推奨されました。 OptionMetrics や IvyDB などのサードパーティ データ プロバイダーも、有料ではありますが、過去のオプション データのソースとして言及されました。個々のニーズに合った信頼できるデータプロバイダーを選択するには、徹底的な調査を行う必要があることが強調されました。
講演者はオプション取引におけるリアルタイムデータに対するデータベンダーの重要性を強調し、信頼できるデータソースの必要性を強調した。彼らはコースの内容に関する質問に答え、バタフライのオプションをバックテストするためのファイルが提供されることを視聴者に保証しました。このコースでは、バタフライ戦略、アイアンコンドル戦略、スプレッドなどの戦略を取り上げました。このコースは基礎レベルから上級レベルまであり、オプションの基礎を理解している個人を対象としていることが明らかにされました。テクニカル分析は出口ツールとして言及されており、知識があると役立ちますが、前提条件ではありません。
アルゴリズム取引とオプション取引におけるエグゼクティブプログラムの重複、Python でのバックテスト用のデータの利用可能性、オプションを非流動性とみなす基準に関する聴衆からのさまざまな質問が講演者によって取り上げられました。 Python は、テクニカル指標と機械学習用のライブラリを使用したバックテストに推奨されるコーディング言語として推奨されました。ただし、Java などの他の言語も使用できることに注意してください。講演者は、バックテストの別のオプションとして、Python インターフェイスを提供する BlueShift について言及しました。
スケールアップ前のフォワードテスト戦略の重要性が強調されました。増資や調整を行う前に、ライブ市場で戦略がうまく機能することを確認するために、数カ月から 1 年間フォワードテストを実施することが推奨されました。システムを大規模に導入する前に、システムの有効性を確信することが重要です。フォワード テストの期間は、取引頻度と採用される特定の戦略によって異なる場合があります。講演者は、フォワードテストの前に徹底的なバックテストと紙取引を行い、システムのパフォーマンスを監視しながら徐々に資本を拡大する必要性を強調しました。
講演者は、さまざまな市場シナリオを把握し、さまざまな条件下でのパフォーマンスを評価するために、体系的なオプション取引戦略を少なくとも 3 ～ 4 か月間テストすることを推奨しました。需要と供給の戦略の自動化に関する質問や、IV (暗黙のボラティリティ) 曲面に基づく戦略がコースでカバーされているかどうかなど、聴衆からのいくつかの質問が取り上げられました。講演者はまた、カレンダースプレッドについて簡単に説明し、興味のある学習者に対し、コースカウンセラーと連絡をとり、クオンツトレーダーになるなど、自分の目的に最適なコースを決定するようアドバイスしました。
アルゴリズムを使用してスイングローソク足または反転ローソク足を識別する可能性について議論されました。講演者は、実現可能性はハンマーパターンのようなローソク足パターンなど、特定のローソク足パラメータやプロパティに基づく論理ルールの開発に依存すると説明しました。取引に C++ と Python のどちらを選択するかについては、より長い時間枠には Python で十分である一方、低レイテンシーおよび高頻度の取引には C++ の方が適していることが示唆されました。アルゴリズムオプション取引に興味のある初心者向けに、講演者は先物およびオプション取引トラックにおける定量的アプローチを検討することを推奨しました。彼らはまた、Python と Interactive Brokers を使用した自動取引の関連性も強調しました。
講演者は、参加者にアンケートに回答してフィードバックを提供し、すべての質問が確実に解決されるようにすることを奨励してウェビナーを締めくくりました。彼らは視聴者にウェビナー参加者のみが利用できる特別割引があることを思い出させ、登録する前にコースページを確認して無料プレビューを利用することを提案しました。視聴者は、さらなる情報とカスタマイズされた学習パスについてコースカウンセラーと連絡を取るよう招待されました。講演者は聴衆のサポートに感謝の意を表し、今後のウェビナーのためにフィードバックを提供するよう奨励しました。
アルゴリズム取引における競争力 |アルゴリズム取引コース
アルゴリズム取引における競争力 |アルゴリズム取引コース
ウェビナーでは、Quantum City の共同創設者兼 CEO である Nitesh Khandelwal 氏が、アルゴリズム取引における競争力の重要性について詳しく説明しました。彼はエッジとは何かを定義することから始め、さまざまな取引戦略の例を示しました。カンデルワル氏は、貿易ビジネスがより成功するためには競争力が不可欠であると強調した。セッションを通じて、視聴者はトレーディングビジネスが獲得できる広範なエッジと、さまざまなタイプの戦略に関連する特定のエッジについて包括的な理解を獲得しました。
カンデルワル氏は、世界中で体系的な取引と投資を可能にし、力を与えるエコシステムを構築することを使命とする彼の組織、QuantInsti を紹介しました。同氏は、Quantra と呼ばれる同社の主要な認定プログラム、調査および取引プラットフォームの Blue Shift、20 か国にわたる企業パートナーシップなど、いくつかの取り組みを強調しました。講演者はこれらの取り組みを共有することで、QuantInsti の使命への取り組みを紹介しました。
続いて、講演者はビジネスの観点から競争力について議論し、それを企業が競合他社に対して持つ利点であると定義しました。この概念を説明するために、彼は Apple、Google、Tesla、JP Morgan、Goldman Sachs などの有名企業に言及し、聴衆に彼らの競争力とは何かについて熟考するよう促しました。
次に、カンデルワル氏は、特にアルゴリズム取引における競争力を詳しく掘り下げました。同氏は、独自のテクノロジー、知的財産権、独自の製品やサービス、最先端のテクノロジー、強力な企業文化、特定のリソースやエコシステムへのアクセスなど、競争力のさまざまな源泉について概説しました。同氏は、アルゴリズム取引の文脈では、自動化または手動で管理できる特定のロジックや条件に基づいて注文を行うことが含まれると説明した。取引におけるアルゴリズムの使用は、より高速なデータ処理、効率的な検索機能、および改善されたユーザー インターフェイスまたはフローを可能にし、競争力を高めます。講演者は、アルゴリズム取引領域における知的財産とシステムを通じて大きな優位性を獲得した企業の例として、RenTechを挙げた。
その後、議論は取引戦略の分類に移りました。カンデルワル氏は、投資や取引のスタイルをクオンツ、テクニカル、ファンダメンタルズに大別しました。同氏はさらに、基礎となるトレーディングの見方や要因を、トレンド、平均反転、またはイベントベースに分類した。同氏は続けて、モメンタムトレーディング、統計的裁定取引、バリュー投資、ブレイクアウトトレーディング、キャリートレーディング、イベントベースのシステムなどの戦略を含む、トレーディングの世界における15の主要な棲み分けと競争力について説明した。講演者は、これらのシステムには高度に自動化されたシステムもあれば、より裁量的な意思決定を伴うシステムもある、と強調しました。
カンデルワル氏は、アルゴリズム取引における競争上の優位性としてのスピードの重要性について言及し、伝送やネットワークの遅延を含む取引のあらゆる側面で遅延を削減する必要性を強調しました。同氏は、低遅延を実現するには、近接データセンター内の交換機の近くにシステムを併置または配置して、データの移動にかかる時間を最小限に抑える必要があると説明しました。送信遅延を最適化した後、アルゴリズム取引システムのハードウェアおよびソフトウェアのインフラストラクチャをさらに強化して、データが取引所に到達するまでの時間を短縮できます。講演者は、取引システムが高速化するほどアルファの重要性が高まり、これは高頻度取引会社にとって重要であると強調した。
議論は、データの品質や需要評価のための衛星画像などの代替データソースへのアクセスなど、アルゴリズム取引における他の競争力の点にまで広がりました。カンデルワル氏は、アイデアを実行可能な行動に効率的に変換する戦略インフラストラクチャの重要性を強調しました。同氏はまた、広範な調査能力、高度な価格設定モデル、ブローカーやプライムブローカーを通じたさまざまな市場へのアクセスの利点についても言及した。講演者はプレゼンテーションを通じて、アルゴリズム取引で成功するには独自の競争力を持つことの重要性を強調した。
触れられたトピックの 1 つは、外国為替取引における「ラスト ルック」の概念で、買い手と売り手が価格に合意した後、マーケット メーカーが取引を受け入れるかどうかの最終決定権を持っています。この優先アクセスは、取引における重要な優位性として機能します。さらに、カンデルワル氏は、トレーダーが大幅な損失を回避するのに役立つ、計算エッジとしての円滑なバックオフィスと適切なリスク管理の重要性を強調しました。同氏はまた、即時支払いなしで資金にアクセスできるため、取引に柔軟性がもたらされるという利点も強調した。
さらに講演者は、金融機関とトレーダーがアルゴリズム取引で得られる競争力についても議論しました。同氏は、銀行が享受している大きな利点として、資金調達コストの低さとトレーディングデスクへの常時アクセスを挙げた。もう 1 つの利点は、キャピタルゲイン税を実質的にゼロに引き下げる税制を備えていることです。情報、ニュース、規制変更へのアクセスも重要な利点となります。最後に、独自の戦略、ハードウェアとソフトウェアの機能強化、独自のプロセスを含む知的財産により、トレーダーは競合他社に対して大きな優位性を得ることができます。
議論を続けて、カンデルワル氏はトレーダーの成功と急速な成長に貢献できる9つの競争力を強調しました。これらのエッジには、プロセスのノウハウ、特許、スキル、専任チーム、継続性が含まれます。これらのエッジを 1 つ以上持つことは、トレーダーが市場で成功するための強固な基盤となります。次に講演者は、スピード、市場データ、戦略インフラストラクチャ、バックオフィスのリスク管理、資金コスト、知的財産などの要素を含む、ペア取引や高頻度マーケットメイクなどの特定の戦略に関連するエッジについて概説しました。
講演者は、自分の取引戦略に関連する特定のエッジを特定して獲得することの重要性を強調しました。選択した戦略に適合するエッジの種類を理解することは、トレーダーが適切な利点を獲得して活用することに集中できるようになるため、非常に重要です。カンデルワル氏はまた、効果的なリスク管理の重要性を強調し、独自のリスク管理ツールの活用についても言及した。
講演者は、規制上の課題に対処するために、貴重な洞察を提供できる FAQ やよくある質問セクションなどの規制当局のリソースから始めることを提案しました。最後に、カンデルワル氏は視聴者に、独自のアルゴリズムトレーディングデスクの設立やクオンツトレーディングでのキャリアの追求に興味がある人にEPATプログラムを検討するよう勧めた。
Q&Aセッションでは、講演者は、規制からショートガンマ戦略などの特定の取引戦略に至るまで、さまざまなトピックについて聴衆のさまざまな質問に答えました。同氏は市場の微細構造の重要性を強調し、この分野で豊富な経験を持つ新しい教員であるロバート・キセル博士を紹介した。カンデルワル氏はまた、取引におけるデータサイエンスの適用に関する質問に答え、データサイエンスには機械学習やデータ分析だけではなく複数の応用があることを強調した。同氏は、トレーディングにおけるデータサイエンスの可能性を最大限に活用するために、統計と金融市場の基本を理解することを推奨しました。
さらに講演者は、市場動向の予測、リスク管理、適切な戦略を決定するための体制の検出など、アルゴリズム取引における機械学習のユースケースについても議論しました。同氏は、自動化はトレーディングの心理的側面をある程度克服するのに役立つが、最終的には、自動化の有無にかかわらず、体系的なアプローチが成功につながることを認めた。カンデルワル氏は、プログラミングに習熟していない人には、アルゴリズム取引に本格的に取り組む前に、プログラミングを学習するための無料リソースから始めて、興味のレベルを測るようアドバイスした。
最後のセグメントでは、カンデルワル氏はアルゴリズム取引で使用されるプログラミングツールに焦点を当てました。同氏は、データの交換やデコードに接続するためのソフトウェアの作成は通常、C++ で行われるか、ハードウェア上で直接行われることも強調しました。ただし、戦略開発には、マイクロ秒単位の注文処理が必要な高頻度取引が中心でない限り、Python が使用されることがよくあります。講演者は、時間の都合上、回答のない質問は電子メールで送信するよう参加者に勧めました。
Nitesh Khandelwal 氏は、アルゴリズム取引における競争力の概念について洞察力に富んだプレゼンテーションを行いました。彼は、さまざまな種類のエッジ、取引戦略、および動的な取引市場で成功するために関連する利点を獲得することの重要性について包括的に理解を提供しました。
トレーダーは驚異的なスピードで繁栄し、成長します。次に、ペア取引や高頻度のマーケットメイクなどの特定の戦略に関連するエッジについて、スピード、市場データ、戦略インフラストラクチャー、バックオフィスのリスク、資金コスト、知的財産などを含めて概説します。
何でも聞いてください: トレーディングにおけるセンチメント分析と代替データ
何でも聞いてください: トレーディングにおけるセンチメント分析と代替データ
ウェビナーは、主催者が感情分析および金融代替データ証明書 (CSAF) の教員である 3 人のパネリストを紹介することから始まりました。 CSAF は金融業界のプロフェッショナル向けに設計された包括的なコースで、トレーディング、投資意思決定、ニュース分析のさまざまな側面をカバーしています。パネリストには、クリスティーナ・アルバノウディ・ショーン教授、ゴータム・ミトラ教授、ピート・ブラック博士が含まれており、それぞれ金融分野で優れた経歴と専門知識を持っています。このセッションでは、Unicom、Opturisk Systems、Contingency についての簡単な紹介とともに、CSAF とその利点に関する情報も提供されました。
自己紹介の後、発表者は「ask me anything」（AMA）セッションの形式について説明しました。彼らは、さまざまな国から受け取った質問を組み合わせて、感情分析、代替データ、キャリア機会、その他の質問の 4 つのカテゴリに分類したと述べました。彼らはすべての質問に答えることを目指していましたが、時間の制約によりすべてに答えることができない可能性があることを認めました。
最初の質問セットはセンチメント分析と取引に焦点を当てていました。発表者らは、この分野の始まりとなったピーター・テトロック教授による2007年の論文に言及した。彼らはトレーディングにおけるセンチメント分析の概念について議論し、市場の資産価格に影響を与える前にセンチメントにプラスまたはマイナスの値を割り当てる方法を説明しました。彼らは、このトピックに興味がある人にとって貴重なリソースとして、ニュース分析と金融、および金融におけるセンチメント分析に関するハンドブックに言及しました。オックスフォード大学のスティーブン・プルマン教授が強調したように、単語だけでなく情報提示の意味論を分析することの重要性も強調されました。 Christina Alvanoudi-Schorn 教授が、センチメント分析の実装と、資産配分、ポートフォリオの最適化、信用リスク分析など、金融業界におけるその幅広い応用に関する具体的な質問に答えました。
次に、発表者はセンチメント分析と市場の動きの予測のための Python と機械学習技術の使用について話し合いました。彼らは、センチメント分析や金融市場アプリケーション用のよく知られたパッケージが利用できるため、Python が一般的に使用されていると述べました。また、固定金利データと建玉データからセンチメントを導き出すことや、市場センチメントがオプションの価格設定にどのように影響するかについても触れました。彼らは、市場発表とデータ処理の間に時間の遅れがあるため、トレーダーは取引戦略を知らせる利点があると指摘しました。
代替データの話題に移り、講演者は、代替データを使用して、従来のデータ ソースと比較してはるかに短い時間枠で企業の収益を予測する方法を説明しました。代替データには、電子メールやクレジット カードのデータ、衛星やドローンの画像、携帯電話からの地理的位置データなど、さまざまなソースが含まれます。彼らはセンチメント分析がソーシャルメディアからの代替データにも適用でき、個別株に対するトレーダーの肯定的または否定的な見方に関する洞察を提供できることを強調しました。その目的は、代替データを使用して将来の収益や収入を予測し、収益性の高い投資決定を行うことです。
講演者らは、代替データの基礎の講義で、Amazon で販売される製品や生産者の収益を予測するために電子商取引のレシートを使用するという今後のユースケーススタディについて言及しました。彼らは、同僚が実施した興味深い研究を参照しました。この研究では、ウォルマートとピザ会社からのレシートを使用して売上の変化を予測しました。彼らはまた、GDELT と呼ばれる Google の 1 テラバイト規模のオープンソース ニュース データに関する事例など、他の事例についても議論しました。代替データのさまざまなソースがリストされ、データ ブローカーの急速な成長が浮き彫りになりました。
今後、発表者は取引における代替データの取得と使用に関連するコンプライアンス問題とデータ倫理について議論しました。彼らは、データのプライバシーに留意し、取得したデータに個人を特定できる情報 (PII) が存在しないようにすることの重要性を強調しました。データ収集戦略の倫理的考慮事項も強調されました。彼らは感情分析について、代替データを使用して勝利戦略を見つけることを目的とする錬金術に例え、その追求の価値を評価する必要性を警告した。
その後、特に高度なプログラミングやソフトウェア技術のスキルを持つ個人に対して、金融市場でのキャリアの機会が模索されました。講演者は、定量的および AI 機械学習モデルを、実装にやりがいのあるアプリケーションに変換する際の課題について言及しました。彼らは、CFAやFRMなどの伝統的な資格をすでに持っている金融業界の専門家は、情報サプライヤーなどの大手企業が新たな機会を提供する、進化する金融市場の新しい分野を探求すべきであると提案しました。講演者はまた、具体的な成果が得られないまま終わることを避けるために、過度に野心的な研究目標を設定しないようアドバイスした。
ヘッジファンドにおけるAIおよび機械学習の人材とそのリターンとの相関関係について議論されました。ジョージア州立大学の研究論文を参照すると、シニアまたはジュニアレベルのAIおよび機械学習スキルを備えたヘッジファンドは年間約2.8％のアルファを獲得でき、追加利益を生み出すことができる個人にとっては素晴らしいキャリアの機会となることが指摘されています。講演者らは、銘柄選択やクレジットカードや住宅ローンの引受における銀行の支援など、AIを利用したオルタナティブ投資で得られるさまざまなキャリアの機会を強調しました。彼らは、AIや機械学習技術、金融市場のデータ倫理に関するトレーニングを提供するCAIA CharterやFinancial Data Professionalなどのプログラムについて言及し、学生が業界で開かれるデータサイエンスの職を追求することを奨励しました。
Christina Alvanoudi-Schorn 教授は、金融のキャリアを追求する際に、データセットとセンチメント データを理解すること、および機械学習アルゴリズムの結果を解釈する方法の重要性を強調しました。彼女は、データサイエンスは金融に限定されず、ほぼすべての企業で見られると指摘しました。しかし、彼女は、特にセンチメント分析と代替データに関して、金融業界で空きポジションが豊富であることを強調しました。 Python の知識と予測スキルを備えたアルゴリズム取引に興味がある人のために、彼女は始めるのに役立つ書籍が入手可能であると述べました。彼女が説明したコースには、9 つの基礎講義 (そのうち 3 つは代替データに関するもの) と、業界の専門家による 12 のユースケース講義が含まれていました。
講演者は、AFL と Python のどちらが取引に適しているかという問題について取り上げました。 AFL は Amy Broker Formula Language の略で、元ジャーナリストによって開発され、テクニカル分析を迅速に実装するための言語を提供します。彼らは AFL の有用性を認めながら、より深いレベルの分析と戦略の実装には Python を推奨しました。彼らはまた、情報に基づいた取引を行い、リスクを管理するために、さまざまなツールやテクニックを使用することの重要性を強調しました。トレーディングの成功を保証する特効薬はありませんが、確率がわずかに改善されただけでも大きな利益につながる可能性があります。
教授と彼の同僚は、取引モデルの構築において市場データと感情データの両方を使用することの重要性について議論しました。市場データは貿易や投資ポートフォリオの現実を反映する一方、ミニブログや Google 検索などのソースから収集されたセンチメント データは市場の動きを予測するための追加情報を提供します。彼らは、予測を行うためにクオンツ モデルまたは AI 機械学習モデルを使用することを提案しましたが、コンセンサスに到達するにはアンサンブルまたは投票システムの重要性を強調しました。講演者は、センチメント分析プロジェクトに取り組み、ウェビナーを通じてこのテーマに関する教育を提供することへの熱意を表明しました。今後の回答のために電子メールで質問を送信するよう出席者に奨励しました。
ウェビナーの結論として、参加者は感情分析、代替データ、キャリアの機会、AI、機械学習、金融の相互作用について貴重な洞察を得ることができました。パネリストの専門知識と経験はこの分野の包括的な概要を提供し、聴衆はセンチメント分析と代替データが金融業界における意思決定をどのように形作ることができるかについてより深い理解を得ることができました。