정량화 거래의 유형은 무엇입니까?

개념

수량화 거래는 선진적인 수학적 모델로 인공의 주관적인 판단을 대체하고, 컴퓨터 기술을 이용하여 방대한 역사 데이터에서 초과수익을 가져올 수 있는 다양한' 대확률' 사건을 골라 전략을 세우는 것을 말한다. 투자자의 정서 변동의 영향을 크게 줄이고 극도로 열광적이거나 비관적인 시장 조건 하에서 비이성적인 투자 결정을 내리지 않도록 한다.

특성

양적 투자는 전통적인 질적 투자와 본질적으로 동일하며 비효율적이거나 약하고 효과적인 시장의 이론에 기반을 두고 있다. 양자의 차이점은 양적 투자 관리가' 질적 사고의 양적 응용' 이며 데이터를 더욱 강조한다는 점이다. 양적 거래에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

1, 규율. 모델의 실행 결과에 근거하여 결정을 내리는 것이지, 느낌에 의존하는 것이 아니다. 규율은 탐욕, 두려움, 요행 등 인간의 약점을 억제할 수 있을 뿐만 아니라 인지적 편차를 극복하고 추적할 수 있다.

2. 체계화. 구체적으로' 삼여' 로 표현했다. 첫째, 자산 구성, 산업 선택, 특정 자산 선택의 3 단계 모델을 포함한 다단계 모델 둘째, 다각적 인 투자의 핵심 아이디어는 거시주기, 시장 구조, 평가, 성장, 이익 품질, 분석가 이익 예측, 시장 감정 등을 포함한다. 셋째, 다중 데이터, 즉 대량 데이터 처리.

차익 거래 사상. 양적투자는 전면적인 시스템 스캔을 통해 잘못된 가격과 잘못된 가격 책정으로 인한 기회를 포착하여 저평가 우울증을 찾아내고 저평가된 자산을 매입하고 과대평가된 자산을 매각하여 이익을 얻습니다.

4. 확률 승리. 첫째, 양적 투자는 역사 데이터에서 반복될 것으로 예상되는 법칙을 계속 발굴하여 이용한다. 두 번째는 조합 자산으로 승리하는 것이지, 단일 자산으로 승리하는 것이 아니다.

편집 적용

양적투자기술에는 투자품종 선택, 투자시기 선택, 주가 선물차익, 상품선물차익, 통계차익, 알고리즘 거래 등에 광범위하게 적용되는 구체적인 방법이 많이 포함되어 있다. 다음은 통계적 차익 거래 및 알고리즘 거래를 예로 들어 설명합니다.

1, 통계 차익 거래

통계 차익 거래는 자산 가격의 역사적 통계 법칙을 이용한 차익 거래이며, 이 역사적 통계 법칙이 미래에 계속 존재할 것인가에 대한 위험차익 거래입니다.

통계 차익 거래의 주요 아이디어는 먼저 관련성이 가장 높은 투자 품종 몇 쌍을 찾은 다음 각 투자 품종 쌍의 장기 균형 관계 (공적분 관계) 를 찾아내는 것이다. 한 쌍의 품종의 가격차 (공정방정식 잔차) 가 어느 정도 빗나갔을 때 창고를 짓고, 상대적으로 과소평가된 품종을 매입하고, 상대적으로 과대평가된 품종을 공수하고, 가격차가 평형으로 돌아온 후 수익을 거두기 시작했다. 주가 지수 선물 헤지는 통계 차익 거래의 장기 운영 전략으로, 다른 국가, 지역 또는 산업의 지수 상관 관계를 활용하는 동시에 지수 선물 한 쌍을 매매하여 거래하는 것이다. 경제 세계화 조건 하에서 각 국가, 지역, 업종의 주가 관련성이 갈수록 강해지면서 주가의 체계적 위험으로 이어지기 쉽다. 따라서 헤지 지수 간의 통계적 차익 거래는 저위험 고수익의 거래 방식이다.

2. 알고리즘 거래.

알고리즘 거래는 자동 거래, 블랙박스 거래 또는 기계 거래라고도 하며, 설계 알고리즘을 통해 컴퓨터 프로그램을 사용하여 거래 지침을 발행하는 방법을 말합니다. 거래에서 프로세스가 결정할 수 있는 범위에는 거래 시간의 선택, 거래의 가격, 심지어 최종적으로 거래가 필요한 자산의 수가 포함됩니다.

알고리즘 트랜잭션의 주요 유형은 (1) 수동 알고리즘 트랜잭션, 구조화 알고리즘 트랜잭션이라고도 합니다. 거래 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 거래 모델의 핵심 매개 변수를 추정하는 것 외에도 시장 상황에 따라 거래 시기와 거래 횟수를 적극적으로 선택하는 대신 설정된 거래 정책에 따라 거래합니다. 이 전략의 핵심은 슬라이딩 가격 (목표 가격과 실제 평균 거래가의 차이) 을 낮추는 것이다. 수동적인 알고리즘 거래는 가장 성숙하고 널리 사용됩니다 (예: 국제 시장에서 가장 많이 사용되는 VWAP (vertical weighted average price) 및 TWAP (time weighted average price). (2) 기회 주의적 알고리즘 거래라고도하는 능동적 인 알고리즘 거래. 이런 거래 알고리즘은 시장 상황의 실시간 결정에 근거하여 거래, 거래량, 거래가격 등을 판단한다. 가격 슬라이딩을 줄이기 위해 노력하는 것 외에도 액티브 거래 알고리즘은 점차 가격 추세 예측에 초점을 맞추고 있습니다. (3) 포괄적 인 알고리즘 거래는 처음 두 가지의 조합입니다. 이러한 알고리즘의 일반적인 방법은 트랜잭션 명령을 분해하여 여러 기간에 분배하는 것입니다. 각 기간의 트랜잭션 처리 방법은 활성 트랜잭션 알고리즘에 의해 결정됩니다. 이 두 가지를 결합하면 단순한 알고리즘으로는 달성할 수 없는 효과를 얻을 수 있다.

알고리즘 거래에는 세 가지 거래 전략이 있습니다. 하나는 거래 비용을 낮추는 것입니다. 큰 단일 명령은 일반적으로 몇 개의 작은 단일 명령으로 나누어 점차 시장에 진출한다. 이런 전략의 성공은 같은 기간의 평균 구매가격과 거래량의 가중 평균 가격을 비교함으로써 측정할 수 있다. 둘째, 차익 거래. 전형적인 차익 거래 전략에는 일반적으로 3 ~ 4 가지 금융 자산이 포함됩니다. 예를 들어 외환시장의 환율평가에 따르면 국내 채권의 가격, 외화로 표시된 채권의 가격, 현물 환율, 환율어음 계약의 가격 사이에는 일정한 연관성이 있다. 시장 가격이 이론에 함축된 가격에서 크게 벗어나 거래 비용을 초과하면 네 번의 거래로 무위험 이윤을 보장할 수 있다. 주가 선물의 기한 차익 거래도 알고리즘 거래를 통해 완성할 수 있다. 셋째는 시장을 만드는 것이다. 시세에는 현재 시세 위에 가격 제한표를 달거나 현재 가격 아래에 가격 제한표를 걸어 매매 차액으로부터 이익을 얻을 수 있도록 하는 것이 포함된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 시장명언) 또한 거래원이 지수 수익을 시뮬레이션하기 위해 사용하는' 기준' 알고리즘과 같은 보다 복잡한 전략이 있으며,' 스니퍼' 알고리즘은 변동이 가장 크거나 불안정한 시장을 찾는 데 사용됩니다. 모든 유형의 패턴 인식 또는 예측 모델을 사용하여 알고리즘 트랜잭션을 시작할 수 있습니다.

잠재적 위험

양적 거래는 일반적으로 대량 데이터 시뮬레이션 테스트 및 시뮬레이션 작업을 통해 테스트되며, 특정 위험 관리 알고리즘에 따라 창고 및 자금을 할당하고, 위험 최소화 및 수익을 극대화하지만, 다음과 같은 잠재적 위험이 있는 경우가 많습니다.

1. 과거 데이터의 무결성. 불완전한 시장 데이터로 인해 모델과 시장 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다. 시장 데이터 자체의 스타일 전환은 거래 유동성, 가격 변동 폭, 가격 변동 빈도 등과 같은 모델 무효화로 이어질 수도 있습니다. 이것은 현재 양적 거래에서 극복하기가 어렵습니다.

2. 모델 설계에서는 창고와 자금 배분을 고려하지 않고 안전한 위험 평가와 예방 조치가 없어 자금, 창고, 모델의 부조화로 이어질 수 있어 폭창고 현상이 발생할 수 있다.

3. 네트워크 중단과 하드웨어 고장도 양적 거래에 영향을 미칠 수 있습니다.

동질 모델은 경쟁 거래로 인한 위험을 초래할 수 있습니다.

단일 투자 품종으로 인한 예측할 수없는 위험.

양적 거래의 잠재적 위험을 피하거나 줄이기 위해 취할 수 있는 전략은 과거 데이터의 무결성을 보장하는 것입니다. 모델 매개변수를 온라인으로 조정합니다. 온라인으로 모델 유형을 선택합니다. 온라인 위험 모니터링 및 회피 등