Estratégias de negociação de opções quantitativas

Negociação Quantitativa.
O que é 'negociação quantitativa'
A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais.
QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"
As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.
Compreender Negociação Quantitativa.
Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.
Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.
A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva ao coletar e analisar dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados históricos do clima (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.
Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.
O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.
Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.
A negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

Quantas estratégias - são para você?
As estratégias de investimento quantitativo evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles normalmente são administrados por equipes altamente instruídas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas prontos para uso que são plug-and-play para aqueles que buscam simplicidade. Os modelos Quant sempre funcionam bem quando testados novamente, mas suas aplicações reais e sua taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem em mercados altistas, quando os mercados se descontrolam, as estratégias quantitativas estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.
Estratégias de investimento quantitativo tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes de dia, mas eles não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para consistentemente lucrar. O curso Torne-se um Day Trader da Investopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negociações, além de estratégias para gerenciar riscos. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você obterá as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]
Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicado ao financiamento foi Robert Merton. Você pode imaginar o quão difícil e demorado foi o processo antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio baseada na moderna teoria do portfólio. O uso tanto do cálculo quantitativo quanto do cálculo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de precificação de opções Black-Scholes, que não apenas ajuda as opções de preço dos investidores e desenvolve estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez.
Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, retorno alfa ou excesso. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí quanto quantos os desenvolvem e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos de uma estratégia de investimento quant é que o modelo e, em última análise, o computador, toma a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a eliminar qualquer resposta emocional que uma pessoa possa ter ao comprar ou vender investimentos.
Quantas estratégias são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, fundos de hedge e investidores institucionais. Eles normalmente usam o nome de geradores alfa ou alfa gens.
Assim como em "O Mágico de Oz", alguém está por trás da cortina que conduz o processo. Como em qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não haja um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quantificados combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.
Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back-offices, mas à medida que os modelos quânticos se tornaram mais comuns, o back office está se mudando para o front office.
Benefícios das Estratégias Quant.
Embora a taxa de sucesso global seja discutível, a razão pela qual algumas estratégias de quant funcionam é que elas são baseadas na disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os modelos em si podem se basear em apenas alguns índices, como P / L, dívida em relação ao capital e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.
Estratégias bem-sucedidas podem captar as tendências em seus estágios iniciais, à medida que os computadores executam constantemente cenários para localizar ineficiências antes que outras o façam. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de notas como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo em investimentos altamente cotados e vendendo os de baixa classificação.
Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como long, short e long / short. Os fundos quant bem-sucedidos estão atentos ao controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa pesos setoriais e setoriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o modelo em si. Os fundos Quant geralmente são executados com base em custos menores porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.
Desvantagens das estratégias Quant.
Existem razões pelas quais tantos investidores não abraçam totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, assim como muitos parecem ser mal sucedidos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.
O Long-Term Capital Management foi um dos fundos de hedge mais famosos, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas ganhadores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não apenas explorar ineficiências, mas também por usar o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado.
A natureza disciplinada de sua estratégia criou a fraqueza que levou ao seu colapso. O Long-Term Capital Management foi liquidado e dissolvido no início de 2000. Seus modelos não incluíam a possibilidade de que o governo russo pudesse inadimplir parte de sua própria dívida. Esse evento único desencadeou eventos e uma reação em cadeia aumentada pela destruição gerada pela alavancagem. A LTCM estava tão fortemente envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. No longo prazo, o Federal Reserve entrou em cena para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Essa é uma das razões pelas quais os fundos de quantia podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.
Embora uma equipe de quanteamento forte esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro a cada vez. Os fundos Quant podem também ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados estão experimentando uma volatilidade acima da média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que a alta rotatividade pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Os fundos Quant podem também representar um perigo quando são comercializados como prova de impacto ou se baseiam em estratégias curtas. A previsão de desacelerações, o uso de derivativos e a combinação de alavancagem podem ser perigosos. Um turno errado pode levar a implosões, que muitas vezes são notícia.
Estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento tradicionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes dos negócios e os computadores mais rápidos para explorar ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluírem todas as entradas corretas e forem ágeis o suficiente para prever eventos anormais de mercado. Por outro lado, embora os fundos quant sejam rigorosamente testados até que funcionem, sua fraqueza é que eles confiam em dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento no estilo quant tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa ideia tratar as estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.

S T R E E T E D E L A L S.
Tipos de estratégias de negociação Quantitative Hedge Fund.
Os Quant Hedge Funds vêm em todas as formas e tamanhos - desde pequenas empresas com empregados na adolescência, até fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maior não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; em vez disso, a equipe do Hedge Fund provavelmente é uma função do número de estratégias que emprega. Os Hedge Funds Quant podem se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund estivesse envolvido em uma estratégia de longo prazo de picking individual de ações sem proteção. Muitos CTAs ou “Consultores de Negociação de Commodities” também seriam considerados Quant Hedge Funds, dado seu papel na compra ou venda de contratos futuros, opções sobre futuros ou contratos de forex fora da bolsa de varejo (ou aconselhamento a outros para negociar nessas commodities).
A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre os diferentes tipos de estratégias de investimento no Hedge Funds; É importante notar que versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento do Hedge Fund podem ser construídas:
Negociação Relativa de Valor vs. Negociação Direcional.
A maioria das abordagens de investimento / investimento do Quantitative Hedge Fund se enquadra em uma de duas categorias: aquelas que usam estratégias de Relative Value e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.
As estratégias de Relative Value tentam capitalizar sobre relacionamentos de preços previsíveis (geralmente relacionamentos de "reversão") entre vários ativos (por exemplo, a relação entre rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo versus títulos de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo ou o relacionamento volatilidade em dois contratos de opções diferentes). Enquanto isso, as estratégias direcionais geralmente baseiam-se em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo para um título ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostar que os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA aumentam ou que implicavam volatilidade declínio).
Estratégias Relativas de Valor.
Exemplos comuns de estratégias de Relative Value incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados:
Títulos públicos de dois países diferentes Títulos do governo de dois tamanhos diferentes até o vencimento Títulos corporativos versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos Índices acionários versus preços de títulos de um emissor de títulos corporativos ) se espalha.
A lista de potenciais estratégias de Valor Relativo é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para estar ciente, no entanto:
Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão à média dos valores de cestas de ativos similares com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Stat Arb," trading, é conhecida como negociação de Equity Market Neutral. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma cesta "longa" e uma cesta "curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas saiam do fundo com exposição líquida zero a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também pode envolver a negociação de um índice contra um ETF similar, ou um índice versus ações de uma única empresa. Arbitragem conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e, simultaneamente, venda das mesmas ações ordinárias da empresa, com a ideia de que, caso as ações de uma determinada empresa caiam, o lucro da posição vendida mais que compense qualquer perda no posição de obrigações convertíveis, dado o valor das obrigações convertíveis como instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de subida das acções ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão das suas obrigações convertíveis em acções, vendendo essas acções no mercado. valor por uma quantia que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de Renda Fixa: negociar títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias percebidas de taxa de juros relativa. As posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, em que se vende (compra) títulos do Tesouro e compra ( vende) uma quantia correspondente da obrigação potencial de entrega. Aqui, está-se tendo uma visão sobre a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato ajustado futuro (preço futuro - fator de conversão) e negociando os pares de ativos em conformidade.
Estratégias direcionais.
As estratégias de negociação direcional, por sua vez, baseiam-se tipicamente em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo por um preço de segurança. O comércio direcional muitas vezes incorpora algum aspecto da Análise Técnica ou do gráfico. de preços através do estudo de dados de mercado anteriores de preço e volume. O “direcionamento” negociado pode ser aquele de um ativo em si (momentum nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o mercado. próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).
A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a base única para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge. estratégia; Os Quante Hedge Funds empregam muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preço e volume. Em outras palavras, os Fundos Quantitativos de Hedge que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a Análise Técnica geral.
Isto não é sugerir que os comerciantes do dia podem não ser capazes de lucrar com a Análise Técnica - ao contrário, muitas estratégias de negociação baseadas no momento podem ser lucrativas. Assim, para os propósitos deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas as estratégias baseadas na Análise Técnica.
Outras estratégias quantitativas.
Outras abordagens quantitativas de negociação que não são facilmente categorizadas como estratégias de valor relativo ou estratégias direcionais incluem:
High-Frequency Trading, onde os investidores tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitos negócios ao longo do dia. As estratégias de volatilidade gerenciada usam futuros e contratos futuros para focar em gerar retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo o número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das bolsas de valores, títulos e outros mercados mudam. As Estratégias de Volatilidade Gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. O que é um fundo de hedge quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

Estratégias de negociação de opções quantitativas
Não há trecho porque este é um post protegido.
Encontrando Alfa em 2018.
Dado o atual ambiente macroeconômico, onde os investidores devem focar sua busca por fontes de alfa no próximo ano? Ao perguntar a economistas ou gestores de investimento suficientes, você encontrará tantas opiniões diferentes sobre o assunto quanto se preocuparia, sem dúvida muitas delas conflitantes. Estes são alguns pensamentos sobre o assunto da minha perspectiva, como um quantitativo & # 8230;
Negociando Bitcoin.
Na Systematic Strategies, desenvolvemos uma nova e brilhante estratégia de investimento. Nós chamamos isso de comprar Bitcoin. Funciona assim: você pega um pouco do seu fiat e usa-o para comprar Bitcoin. Então, uma semana ou duas depois, você faz a mesma coisa novamente. Até agora, a estratégia está em torno de 400% no acumulado do ano. & # 8230;
Negociação de Futuros Sistemáticos.
Em sua negociação proprietária, o foco principal da Systematic Strategies é em estratégias de capital e volatilidade, tanto de baixa quanto de alta frequência. Nos futuros, a ênfase está na negociação de alta frequência, embora também tenhamos uma ou duas estratégias de baixa frequência com maior capacidade, como o Futures WealthBuilder. A versão do WealthBuilder em execução no Collective & # 8230;
Analisando o conjunto de dados FDIC.
Um processo Winer.
Sem dúvida, muitos de vocês, leitores atentos, terão detectado um erro de ortografia, pensando que eu pretendia me referir a um deles: Mas, na verdade, eu realmente tinha em mente algo mais assim: Estamos seguindo um exemplo dos últimos publicado Mathematica Beyond Mathematics por Jose Sanchez Leon, um texto atualizado que & # 8230;
A história de uma estratégia de HFT.
Cópulas de Correlação.
Continuando um post anterior, no qual modelamos a relação nos níveis do Índice VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e Ano 2, voltamos nossa atenção para as mudanças de modelagem no índice VIX. Caso você tenha perdido, o post pode ser encontrado aqui: Cointegração de Correlação Vimos anteriormente que & # 8230;
Uma estratégia de equidade tática.
Criamos uma estratégia de patrimônio a longo prazo que visa superar o benchmark de retorno total do S & amp; P 500 usando algoritmos de alocação táticos para investir em ETFs de capital. Um dos principais objetivos da estratégia é proteger os investidores & # 8217; capital durante os períodos de estresse severo do mercado, como nas desacelerações de 2000 e 2008 & # 8230;.
Cointegração de Correlação.
Em um post anterior, procurei maneiras de modelar a relação entre o Índice CBOE VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e do Ano 2: Modelando Volatilidade e Correlação Perguntou-me se os índices VIX e de correlação poderiam ser cointegrados. Vamos começar observando o padrão de & # 8230;

Negociação Quantitativa.
Investimento quantitativo e idéias de negociação, pesquisa e análise.
Sexta-feira, 3 de maio de 2013.
Estratégias de Negociação Não Lineares.
29 comentários:
um post maravilhoso, como de costume.
Eu acho que as opções são realmente muito simples, a diferença é que existem mais estratégias "fora da caixa" do que outros comercializáveis.
Você viu o artigo de Moodley no Heston Model? Ele inclui o código Matlab.
Obrigado a todos pelos comentários e links!
Você está se concentrando em um programa de backtesting ou em um programa de execução ao vivo?
Para os aspectos de programação do backtesting, eu não vejo por que você precisa ler qualquer livro além do meu. No entanto, para encontrar novas ideias de negociação para o backtest, você pode ler alguns dos Livros Recomendados que eu listei na barra lateral direita.
Eu recomendaria que você fizesse o seu backtest no Matlab.
Você pode fazer backtest no índice HSI para ter uma idéia aproximada da lucratividade de sua estratégia, mas eu não trocaria dinheiro real com ela, a menos que eu a testasse novamente com dados de futuros.
Não é um grande fã de Taleb. Não sei porque este palavreado frágil / anti-frágil parece ter sido tão amplamente utilizado no mundo comercial.
Definitivamente HFT torna mais difícil ganhar dinheiro para algos mais lentos, especialmente para as ações.
1) Para statarb, a estatística é a matemática mais importante, seguida pela álgebra linear. Primeiro ano de matemática de nível universitário é suficiente.
Claro, você pode usar bandas de Bollinger para estratégias de reversão à média de FX.
Você teria que chegar a estratégia específica e pares para bandas de Bollinger, é claro. Mas com certeza, você pode tentar isso no EURUSD ou no EURCHF por conta própria.
Suponha que encontremos a volatilidade implícita com base nas opções de compra em um determinado ciclo e a expiração seja um vale local na superfície 2D, podemos esperar que ela suba mais no futuro e, assim, comprar opções de compra agora seria lucrativo.
A Nanex cobra aproximadamente US $ 2,5 mil por um ano de dados de três bolsas.

Estratégias de negociação de opções quantitativas
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Artigos sobre estratégias de negociação de opções de backtesting.
Eu estou procurando por todos os tipos de pesquisa sobre estratégias de negociação de opção. Com isso quero dizer artigos que publicam resultados em diferentes estratégias de negociação de opções devidamente testadas com dados do mundo real.
Eu fiz algumas pesquisas e encontrei os seguintes artigos - a maioria deles oferecendo uma perspectiva bastante distinta em comparação com a teoria clássica de precificação de opções!
O seguinte é o meu favorito: Você poderia fazer alguns backtests por conta própria com dados disponíveis gratuitamente (usando o VXO como informações de volatilidade) e com qualquer planilha - fácil e elegante:
Eu atualizarei esta resposta de tempos em tempos quando surgirem novos artigos interessantes:
Como eu também tenho me interessado por essa questão, vou compartilhar algumas de minhas descobertas com a dupla esperança de encorajar comentários sobre os artigos e extrair mais atividades sobre essa questão.