Inversión cuantitativa: un libro de toma de decisiones racional

A medida que el campo de las finanzas cuantitativas madura cada vez más, los métodos de negociación cuantitativa también se utilizan ampliamente en el proceso de inversión financiera y son bien conocidos por los inversores. Sin embargo, en la actualidad, el desarrollo de la inversión cuantitativa nacional es relativamente lento y el entusiasmo de los inversores por participar en la inversión cuantitativa es bajo. La inversión cuantitativa sigue estando principalmente en manos de instituciones profesionales, lo que requiere altas capacidades técnicas y de análisis de datos. Este artículo presentará la inversión cuantitativa para ayudar a los inversores a comprender la inversión cuantitativa más fácilmente. El comercio cuantitativo se refiere al uso de modelos matemáticos avanzados para reemplazar los juicios subjetivos humanos y el uso de tecnología informática para seleccionar una variedad de eventos de "alta probabilidad" que pueden generar rendimientos excesivos a partir de enormes datos históricos para formular estrategias, lo que reduce en gran medida el sentimiento de los inversores. Evite tomar decisiones de inversión irracionales cuando el mercado es extremadamente fanático o pesimista. El comercio cuantitativo es simplemente la aplicación de estadísticas y probabilidad, a través de muestreo y análisis de correlación, la aplicación de regresión múltiple y análisis de series de tiempo y modelos matemáticos para tomar decisiones de inversión. La inversión cuantitativa y la inversión cualitativa tradicional son esencialmente lo mismo, ambas se basan en la teoría del mercado no eficiente o débilmente eficiente. La diferencia entre los dos es que la gestión de inversiones cuantitativa es la "aplicación cuantitativa de ideas cualitativas", con más énfasis en los datos. Vicegobernador del Banco de Inglaterra: A medida que la Fed se endurece cuantitativamente, las criptomonedas marcarán el comienzo de tiempos difíciles: Golden Finance informó que Jon Cunliffe, vicegobernador del Banco de Inglaterra, emitió una advertencia a los inversores en criptomonedas en una conferencia del Wall Street Journal el martes . Cunliffe advirtió que los inversores en criptomonedas deberían esperar tiempos más difíciles por delante. Explicó que a medida que la Reserva Federal y los bancos centrales de todo el mundo endurecen las condiciones financieras, los inversores preferirán activos más seguros. En respuesta a una pregunta sobre si el aumento de las tasas de interés aumentará la presión sobre las criptomonedas, Cunliffe dijo: Creo que a medida que continúa este proceso, a medida que comienza (el endurecimiento cuantitativo) en los EE. UU., veremos un cambio en los activos de riesgo. Cunliffe también discutió otro factor que afecta el criptomercado. Señaló que la guerra entre Rusia y Ucrania está impulsando a los inversores a mover dinero a activos más seguros. [2022/5/19 3:27:30] La historia del comercio cuantitativo se puede dividir aproximadamente en tres etapas. La primera etapa es de 1971 a 1977. En 1971, Barkley International Investment Management emitió el primer fondo cuantitativo pasivo del mundo. Empresa. . En 1977, Buckley emitió el primer fondo cuantitativo activo, con un monto total de 7 mil millones de dólares estadounidenses, que fue el comienzo de la inversión cuantitativa en los Estados Unidos. La segunda etapa, de 1977 a 1995, fue el rápido desarrollo de la tecnología informática en esta etapa, que sentó una buena base para el análisis de datos de inversión cuantitativa. La tercera etapa, desde 1995 hasta el presente, es la etapa madura de la inversión cuantitativa. En la actualidad, la inversión cuantitativa representa más del 50% de todas las inversiones, de las cuales todas las inversiones indexadas utilizan técnicas cuantitativas, y alrededor del 30% de las inversiones de estrategia activa. utilizar técnicas cuantitativas. El intercambio de derivados FTX lanzó un nuevo espacio cuantitativo de productos: según las noticias oficiales, el intercambio de derivados de activos digitales FTX lanzó hoy el último espacio cuantitativo de productos. FTX anunció que en el producto Quantitative Space (Phase I), los usuarios podrán crear y compartir sus propias estrategias comerciales cuantitativas en la página web y formular instrucciones estratégicas para encomendar pedidos sin una programación compleja. Al mismo tiempo, los usuarios pueden formular estrategias cuantitativas con algunas estrategias simples. Por ejemplo, cuando el precio de BTC es superior a $ 9000, corto BTC dos veces. También permite a los usuarios expresar una lógica más compleja, como cuando BTC es superior a $ 8500. y BTC-PERP y el precio del índice al mismo tiempo Cuando la relación es superior a 1, vende 5 BTC-PERP y compra 5 BTC al mismo tiempo. FTX también declaró que el próximo producto Quantitative Space (Phase II) realizará las funciones de combinación de estrategia y seguimiento con un solo clic para las estrategias de otros usuarios. [9/4/2020] 1. Disciplina. Implementar resueltamente los resultados operativos del modelo para tomar decisiones y reducir las decisiones de inversión irracionales causadas por las fluctuaciones en el sentimiento de los inversores. 2. Sistemático. Multinivel, incluidos los modelos en los tres niveles de asignación de activos, selección de la industria y selección de activos específicos; multiángulo, las ideas centrales de la inversión cuantitativa incluyen el macrociclo, la estructura del mercado, la valoración, el crecimiento, la calidad de las ganancias, el analista Pronóstico de ganancias , sentimiento del mercado y otras perspectivas; multidatos, es decir, el procesamiento de datos masivos. Cubra datos de mercado multidimensionales tanto como sea posible para realizar cálculos efectivos. Sala de observación de divisas | Este modelo cuantitativo es suficiente para largo o corto: a las 10:30 del 2 de abril, Golden Disk invita al líder del mercado Paul the Great a ser un invitado en la sala de transmisión en vivo "Currency Observation Room" de Jinse Finance, y compartirá " Do Long Este modelo cuantitativo es suficiente para OR shorting”, así que permanezca atento, escanee el código QR a continuación para ver. [2020/4/2] 3. Pensamiento de arbitraje. La inversión cuantitativa captura las oportunidades provocadas por la fijación de precios y la valoración errónea a través de un análisis completo y sistemático, descubriendo de este modo las depresiones de valoración y obteniendo beneficios mediante la compra de activos infravalorados y la venta de activos sobrevalorados. 4. La probabilidad gana. Una es que la inversión cuantitativa extrae y utiliza continuamente las leyes que se espera que se repitan a partir de los datos históricos; la otra es confiar en una combinación de activos para ganar, en lugar de en un solo activo para ganar. 1. Arbitraje estadístico El arbitraje estadístico es un arbitraje que utiliza las leyes estadísticas históricas de los precios de los activos. Es un arbitraje de riesgo. El riesgo radica en si esta ley estadística histórica seguirá existiendo en el futuro. La idea principal del arbitraje estadístico es encontrar primero algunos pares de variedades de inversión con la mejor correlación y luego averiguar la relación de equilibrio a largo plazo (relación de cointegración) de cada par de variedades de inversión. Cuando la diferencia de precio) se desvía hasta cierto punto, comienza a construir posiciones, compra variedades relativamente infravaloradas, vende en corto variedades relativamente sobrevaluadas y toma ganancias después de que la diferencia de precio igual vuelve al equilibrio. La cobertura de futuros sobre índices bursátiles es una estrategia de operación comúnmente utilizada en el arbitraje estadístico, es decir, utilizar la correlación de índices de diferentes países, regiones o industrias para comprar y vender simultáneamente un par de futuros sobre índices para negociar. Bajo las condiciones de la globalización económica, la correlación de los índices bursátiles en varios países, regiones e industrias es cada vez más fuerte, lo que conduce fácilmente a la generación de riesgo sistemático en los índices bursátiles. El CEO de OKEx, JayHao, comentó sobre la flexibilización cuantitativa: la moneda digital legal puede resolver el problema del spam de divisas: el CEO de OKEx, JayHao, publicó un comentario en Weibo sobre el plan de flexibilización cuantitativa de $ 700 mil millones de la Reserva Federal: "Aunque no estoy de acuerdo con la regulación de que hay un tope sobre la cantidad total de Bitcoin aplicable al sistema monetario moderno (porque en realidad causará deflación y depresión económica), pero vale la pena aprender de sus ideas de "código es ley" y "código es ley". Un banco central puede crear un moneda digital legal, para evitar la intervención de los políticos y el abuso de la política monetaria, la política monetaria de una sola regla está escrita en el mecanismo de emisión de la moneda digital, que no solo evita la devaluación de la moneda de crédito, sino que también mantiene el necesidad de un crecimiento económico normal.” [2020/3/16] 2. Comercio algorítmico El comercio algorítmico, también conocido como comercio automático, comercio de caja negra o comercio de máquinas, se refiere al método de emitir instrucciones comerciales a través de programas informáticos mediante el diseño de algoritmos. En la transacción, el rango que el programa puede decidir incluye la selección del tiempo de transacción, el precio de transacción e incluso la cantidad final de activos que deben negociarse. Los principales tipos de comercio algorítmico son: (1) Comercio algorítmico pasivo, también conocido como comercio algorítmico estructurado. Además de utilizar datos históricos para estimar los parámetros clave del modelo de negociación, el algoritmo de negociación no elegirá activamente el momento y la cantidad de negociación de acuerdo con la situación del mercado, sino que negociará de acuerdo con una política de negociación predeterminada. El núcleo de esta estrategia es reducir el deslizamiento (la diferencia entre el precio objetivo y el precio de transacción promedio real). El comercio algorítmico pasivo es el más maduro y ampliamente utilizado, como el precio promedio ponderado de transacción (VWAP) y el precio promedio ponderado en el tiempo (TWAP), que son los más utilizados en el mercado internacional, todos pertenecen al comercio algorítmico pasivo. Voz | Pang Huadong: El comercio cuantitativo es más importante para tener suficientes productos negociables: el tema de esta edición de Golden Relativity es "comercio cuantitativo de activos digitales, ¿una señal de un mercado maduro?" Con respecto al tema de esta edición, el científico jefe de POTEX, Pang Huadong dijo: Un punto es la liquidez del mercado, el segundo punto es la experiencia del equipo cuantitativo, los modelos y el control de riesgos, y el tercer punto es la volatilidad del mercado. Ahora que el mercado está en un gran mercado bajista, la liquidez es un gran problema. Para decirlo sin rodeos, el comercio cuantitativo genera dinero de los inversores minoristas. Si los inversores minoristas dejan de operar, será más difícil ganar dinero. Esta ronda de mercado bajista puede ser tan rápida como medio año y tan lenta como dos años Ahora parece que debería ir lentamente, por lo que tendrá un impacto relativamente grande en el comercio cuantitativo general. Las finanzas tienen dos funciones, una es ayudar con el financiamiento y la otra es ayudar con la inversión, y la cuantificación es solo una herramienta para ayudar con la inversión. Creo que el token en sí traerá libertad, y Bitcoin es solo uno de ellos. Para hacer operaciones cuantitativas, es más importante tener suficientes productos con los que se pueda operar, por lo que cuanto más bajista sea el mercado, más necesitará dejar de pensar. [2018/12/7](2) Comercio algorítmico activo, también conocido como comercio algorítmico oportunista. Este tipo de algoritmo comercial toma decisiones en tiempo real basadas en las condiciones del mercado, juzgando si comerciar, la cantidad de la operación, el precio de la operación, etc. Además de tratar de reducir la caída de precios, los algoritmos comerciales activos han cambiado gradualmente su enfoque hacia la predicción de tendencias de precios. (3) Negociación algorítmica integral, que es una combinación de las dos anteriores. El método común de este tipo de algoritmo es primero desensamblar la orden comercial y distribuirla en varios períodos de tiempo, y la forma específica de operar en cada período de tiempo se juzga mediante el algoritmo comercial activo. La combinación de los dos puede lograr efectos que no se pueden lograr con un solo algoritmo. 1. B-breaker En el sistema de negociación de divisas, el método de negociación de punto pivote (Pivot Points) es una estrategia comercial clásica. Pivot Points es un sistema de soporte de resistencia muy simple. Basado en el precio más alto, el precio más bajo y el precio de cierre de ayer, se calculan siete niveles de precios, incluido un punto de pivote, tres niveles de resistencia y tres niveles de soporte. La línea de resistencia y la línea de soporte son una de las herramientas de uso frecuente en el análisis técnico, y las funciones de la línea de soporte y la línea de presión se pueden transformar entre sí. Desde un punto de vista comercial, Pivot Point es como un mapa de batalla, que señala los precios de soporte y resistencia a los que los inversores deben prestar atención durante el día.En cuanto a la coordinación táctica específica, Pivot Point no lo estipula específicamente, y depende enteramente de la estrategia comercial de los propios inversionistas. Los inversores pueden formular estrategias de manera flexible en función de los precios intradía y las tendencias relacionadas con los puntos de pivote, los niveles de soporte y los niveles de resistencia, e incluso pueden realizar la gestión de posiciones en función de los puntos clave. 2. El método de comercio de tortugas El método de comercio de tortugas es un sistema de comercio público muy conocido. En primer lugar, elegir el mercado y las variedades, y elegir los mercados y variedades con baja correlación, buena liquidez y gran capacidad de inversión de cartera. En segundo lugar, determine el tamaño de la posición y adopte una estrategia de gestión de posiciones basada en la volatilidad (el stop loss también se basa en la volatilidad). El método de comercio de tortugas tiene dos conjuntos de reglas para abrir posiciones. El primer conjunto de reglas de apertura es un sistema a corto plazo basado en un avance de 20 días, y el segundo conjunto de reglas de apertura es un sistema a largo plazo basado en un 60 avance de un día Sobre la base del precio de entrada, si el cambio es en la dirección de la ganancia (el coeficiente está entre 0,5 y 1), la posición puede aumentar en un 25%. El método de comercio de tortugas también tiene dos reglas de stop loss: el stop loss unificado significa que cualquier transacción no puede tener un riesgo de más del 2% del tamaño de la cuenta, el stop loss doble significa que la cuenta solo soporta el 0,5% del riesgo de la cuenta, y cada posición de unidad mantiene su propio stop loss.El punto de pérdida permanece sin cambios. La regla de venta del método de comercio de tortugas es salir tan pronto como comience. 3. Fórmula de Kelly La fórmula de Kelly fue propuesta por John Larry Kelly en 1956 (Kelly 1956). Señala la relación óptima de apuesta en cada periodo en un juego repetido o inversión repetida con retorno esperado positivo. La tasa de crecimiento a largo plazo se maximiza capturando la fracción de capital f que maximiza el valor logarítmico esperado del resultado. Entonces, en un juego de apuestas simple con dos resultados, los dos resultados aquí se refieren a: perder todas las apuestas u obtener fondos multiplicados por una probabilidad específica. La siguiente fórmula se puede derivar de una afirmación general: f=(bp-q)/b(f* representa la proporción de fondos existentes que deben usarse para la próxima apuesta; b representa las probabilidades disponibles para apostar; p representa la ganancia tasa; q representa la tasa de fracaso, que es 1-p). La aplicación de la fórmula de Kelly en la inversión cuantitativa es determinar el índice de apalancamiento óptimo de los productos de inversión. El núcleo de la fórmula de Kelly es controlar los riesgos. 4. Algoritmo de filtro de Kalman En la década de 1940, el científico estadounidense Wiener y el ex científico soviético Kолмогоров y otros desarrollaron la mejor teoría de filtro lineal, que más tarde fue llamada teoría de filtro de Wiener por generaciones posteriores. Desde un punto de vista teórico, el filtrado de Wiener tiene uno de los mayores defectos: debe aplicarse a infinitos datos pasados ​​y no es aplicable al procesamiento en tiempo real. En la década de 1940, para superar este defecto, Kalman introdujo el modelo de espacio de estado en la teoría del filtro y condujo a un conjunto de algoritmos de estimación recursiva, que más tarde se denominó teoría del filtro de Kalman. Toma el mínimo error cuadrático medio como el mejor criterio para la estimación, por lo que para encontrar un conjunto de algoritmo de estimación recursivo, su base es: seleccionar el modelo de espacio de estado de señal y ruido, y combinar el valor estimado del momento anterior con el actual momento Se utiliza el valor observado, y luego se actualiza la estimación de la variable de estado, para obtener y obtener el valor estimado en el momento presente. Es muy adecuado para el procesamiento en tiempo real y el cálculo por computadora. 5. La fijación de precios de opciones de Monte Carlo se basa en el supuesto de que los precios de los activos tienen una distribución logarítmica normal y simula diferentes tendencias de precios de los activos durante el período de tenencia de la opción, y obtiene diferentes distribuciones de precios de los activos en la fecha de vencimiento de la opción. se obtiene de la distribución del valor de la opción en la fecha de vencimiento, y luego se toma como precio de la opción el valor promedio del valor de la opción en la fecha de vencimiento. Al simular la trayectoria del precio del activo subyacente para predecir el rendimiento promedio de la opción, el siguiente paso es obtener el valor estimado del precio de la opción. En el mercado, la mayor ventaja del método de Monte Carlo es que la tasa de convergencia del error nunca depende de la dimensión del problema, por lo que es más apropiado aplicar este método cuando se valoran opciones de alta dimensión. El comercio cuantitativo es simplemente la aplicación de estadísticas y probabilidad, a través de muestreo y análisis de correlación, la aplicación de regresión múltiple y análisis de series de tiempo y modelos matemáticos para tomar decisiones de inversión. Haga que los riesgos y los beneficios sean más reales, y que los inversores sean más claros y precisos en la etapa de toma de decisiones de inversión

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