정량화 거래의 첫 번째 대응 단위는 무엇입니까?

1 금융공학 2 보험전공 3 회계. 사실, 밀, 옥수수, 돼지 고기 간의 양적 전환과 같은 모든 엔지니어링+수학 회계가 양적 거래를 할 수 있다고 생각합니다. 먼저 농예사를 찾아 무당 생산량의 확률을 계산한 다음, 양분의 소화율과 산육률을 계산할 생물학자를 찾아야 한다. 마지막으로 최적의 투입생산비를 계산할 재무를 찾아야 한다. 이런 양적 거래는 완성되었다. 개인적으로, 가격과 관련된 파생 지표는 엄밀히 말하면 기술 지표라고 생각한다. 많은 사람들이 KDJ, MACD, 평균선, 윌리엄 지표 등의 지표를 좁은 기술 분석과 쉽게 동일시한다. 하지만 제가 여기서 이런 질문을 한다면, 사람들은 다른 생각을 할 수 있습니다. VAR 이 기술 지표인가요? BS 는 기술 지표입니까? GARCH, ARMA, SV 는 기술 지표가 아닙니까? 물리학의 다양한 필터 변환 모델이 기술 지표입니까? 고주파 중 고전적인 Lee-Ready 알고리즘이 기술 지표인가요? 사실 이상은 모두 기술 지표일 수 있지만, 어떤 것은 비교적 간단하고, 어떤 것은 비교적 복잡하다. 각종 무작위 과정과 비선형 모델을 도입해도 양가에 기반을 둔 한 기술 지표가 아닌가? 세계 최대의 CTA Winton 과 두 번째로 큰 alpha 이 현재까지 발전해 왔으며, 그 모델의 사양은 여전히 알파의 중요한 원천입니다. 기술 지표가 도대체 쓸모가 있는지 없는지, 수량화 분야에 따라 완전히 다른 견해가 있을 것이다. 첫째, 통계적 차익 거래에는 가격 분석에서 나온 특별한 알파가 있습니다. World quant 에서 일한 친구의 실전 경험에 따르면 이 알파는 고도로 성숙한 미국 시장에서 여전히 자리를 잡을 수 있다. 둘째, 공적분 복귀는 각종 차익 거래 전략의 기술 지표가 아닌가? 가장 고전적인 차액 SD 는 기술 지표가 아닌가요? 마지막으로 CTA 로 돌아가면 이러한 전략의 대부분이 기술 지표라고 할 수 있습니다. 물론, CTA 기금의 데이터 출처는 현물 데이터와 거시 데이터를 포함하여 점점 더 다양해지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 양가 전략은 여전히 큰 비중을 차지하고 있다.