Quantitative Trading Strategies Forex

Stratégies de négociation quantitatives Métiers basés sur les événements prévus de l'entreprise, tels que l'activité prévue de fusion ou de reprise ou le dépôt de faillite. Aussi appelé arbitrage de risque. Négociation de valeur relative par rapport à la négociation directionnelle La plupart des approches de gestion de marché de couverture de fonds de couverture quantitatives entrent dans l'une des deux catégories suivantes: celles qui utilisent des stratégies de valeur relative et celles dont les stratégies seraient caractérisées comme directionnelles. Les deux stratégies utilisent largement des modèles informatiques et des logiciels statistiques. Les stratégies de valeur relative tentent de capitaliser sur des relations de prix prévisibles (souvent des relations de moyenne-renversement) entre plusieurs actifs (par exemple, la relation entre les rendements à court terme des bons du Trésor américains et les rendements des bons du Trésor américains à long terme ou la relation implicite Volatilité dans deux contrats d'option différents). En revanche, les stratégies directionnelles s'appuient généralement sur des orientations de tendance ou sur d'autres trajectoires fondées sur des modèles suggérant une dynamique ascendante ou descendante pour un titre ou un ensemble de valeurs mobilières (par exemple, pariant que les rendements des obligations du Trésor américain à long terme augmenteront ou que la volatilité implicite sera déclin). Stratégies de valeur relative Les exemples communs de stratégies de valeur relative incluent le placement de paris relatifs (c.-à-d. L'achat d'un actif et la vente d'un autre) sur les actifs dont les prix sont étroitement liés: Les titres gouvernementaux de deux pays différents Les titres gouvernementaux de deux longueurs différentes jusqu'à maturité Le différentiel de volatilité implicite entre deux dérivés Les cours des actions par rapport aux prix des obligations d'un émetteur d'obligations de sociétés Les écarts de rendement des obligations de sociétés par rapport aux écarts de taux de crédit (CDS) La liste des stratégies de valeur relative est très longue ci-dessus ne sont que quelques exemples. Il existe trois stratégies de valeurs relatives très importantes et couramment utilisées: Arbitrage statistique: négociation d'une tendance moyenne à inverser les valeurs des paniers d'actifs similaires basés sur des relations commerciales historiques. Une forme courante de l'arbitrage statistique, ou Stat Arb, trading, est connue sous le nom de négociation neutre du marché des actions. Dans cette stratégie, deux paniers d'actions sont choisis (un panier long et un panier court), dans le but que les pondérations relatives des deux paniers quittent le fonds avec une exposition nette nulle à divers facteurs de risque (industrie, géographie, secteur, etc. .) Stat Arb pourrait également impliquer la négociation d'un indice contre un ETF semblablement appariés, ou un indice par rapport à un stock d'une seule société. Arbitrage convertible: achat d'émissions d'obligations convertibles par une société et vente simultanée d'actions ordinaires de la même société, l'idée étant que si le stock d'une société donnée diminue, le bénéfice de la position vendeur compensera plus que tout dommage sur l'obligation convertible Compte tenu de la valeur des obligations convertibles en titres à revenu fixe. De même, lors de toute augmentation de prix des actions ordinaires, le fonds peut tirer profit de la conversion de ses obligations convertibles en actions, en vendant ce stock à la valeur de marché d'un montant qui excède les pertes sur sa position vendeur. Arbitrage à revenu fixe: négociation de titres à revenu fixe sur des marchés obligataires développés afin d'exploiter les anomalies de taux d'intérêt perçues. Les positions d'arbitrage à revenu fixe peuvent utiliser des obligations d'État, des swaps de taux d'intérêt et des contrats à terme sur taux d'intérêt. Un exemple populaire de ce type de négociation dans l'arbitrage de revenu fixe est le commerce de base, dans lequel on vend (achète) des contrats à terme du Trésor et achète (vend) un montant correspondant de l'obligation livrable potentielle. Ici, on prend en considération la différence entre le prix au comptant d'une obligation et le prix du contrat à terme ajusté (facteur de conversion des prix à terme) et la négociation des paires d'actifs en conséquence. Stratégies directionnelles Parallèlement, les stratégies de négociation directionnelle s'appuient généralement sur des orientations de tendance ou sur d'autres trajectoires basées sur des modèles suggérant une dynamique ascendante ou descendante pour un prix de titres. Le trading directionnel incorporera souvent un aspect de l'analyse technique ou de la cartographie. Cela implique de prédire la direction des prix par l'étude des données du marché des prix et des volumes passés. L'orientation négociée peut être celle d'un actif lui-même (dynamisme des cours des actions, par exemple, ou du taux de change du dollar EU) ou un facteur qui affecte directement le prix de l'actif lui-même (par exemple, la volatilité implicite des options ou des intérêts Taux d'intérêt pour les obligations d'État). Le commerce technique peut également comprendre l'utilisation de moyennes mobiles, des bandes autour de l'écart-type historique des prix, des niveaux de soutien et de résistance et des taux de variation. Typiquement, les indicateurs techniques ne constitueraient pas la seule base pour une stratégie d'investissement de hedge funds quantitatifs Quant Hedge Funds emploient beaucoup de facteurs supplémentaires en plus des informations historiques sur les prix et le volume. En d'autres termes, les hedge funds quantitatifs qui emploient des stratégies de négociation directionnelle ont généralement des stratégies quantitatives globales qui sont beaucoup plus sophistiquées que l'analyse technique générale. Ce n'est pas de suggérer que les commerçants de jour ne peut pas être en mesure de profiter de l'analyse technique au contraire, de nombreuses stratégies de négociation basée sur le momentum peut être rentable. Ainsi, aux fins du présent module de formation, les références aux stratégies de négociation de Quant Hedge Fund ne comprendront pas uniquement les stratégies basées sur l'analyse technique. Autres stratégies quantitatives D'autres approches commerciales quantitatives qui ne sont pas facilement catégorisées en tant que stratégies de valeur relative ou stratégies directionnelles comprennent: négociation à haute fréquence. Où les commerçants tentent de tirer profit des écarts de prix entre les plates-formes multiples avec de nombreux métiers tout au long de la journée Les stratégies Managed Volatility utilisent les futures et les contrats à terme pour se concentrer sur la génération de rendements absolus LIBOR-plus faibles mais stables. Les volatilités sous-jacentes des marchés des actions, obligations et autres se déplacent. Managed Volatility Stratégies ont gagné en popularité ces dernières années en raison de l'instabilité récente des marchés boursiers et obligataires. Qu'est-ce que le commerce quantitatif? Le commerce quantitatif consiste en des stratégies de négociation basées sur une analyse quantitative. Qui s'appuient sur des calculs mathématiques et le calcul des nombres pour identifier les opportunités commerciales. Comme le commerce quantitatif est généralement utilisé par les institutions financières et les hedge funds. Les transactions sont généralement de grande taille et peuvent impliquer l'achat et la vente de centaines de milliers d'actions et autres titres. Cependant, le commerce quantitatif est de plus en plus utilisé par les investisseurs individuels. RUPTURE Quantitative Trading Prix et le volume sont deux des entrées de données les plus courantes utilisées dans l'analyse quantitative comme les principaux intrants pour les modèles mathématiques. Les techniques de négociation quantitatives comprennent le négoce à haute fréquence. Négociation algorithmique et arbitrage statistique. Ces techniques sont rapides et ont généralement des horizons d'investissement à court terme. Beaucoup de commerçants quantitatifs sont plus familiers avec des outils quantitatifs, tels que les moyennes mobiles et les oscillateurs. Comprendre l'échange quantitatif Les commerçants quantitatifs tirent parti de la technologie moderne, des mathématiques et de la disponibilité de bases de données complètes pour prendre des décisions commerciales rationnelles. Les commerçants quantitatifs adoptent une technique de négociation et en créent un modèle en utilisant les mathématiques, puis ils développent un programme informatique qui applique le modèle aux données historiques du marché. Le modèle est ensuite testé et optimisé. Si des résultats favorables sont obtenus, le système est alors mis en œuvre sur des marchés en temps réel avec un capital réel. La façon dont fonctionnent les modèles commerciaux de négociation peut être mieux décrite en utilisant une analogie. Considérez un rapport météorologique dans lequel le météorologue prévoit une chance de 90 de pluie pendant que le soleil brille. Le météorologue tire cette conclusion contre-intuitive par la collecte et l'analyse des données climatiques des capteurs dans toute la région. Une analyse quantitative informatisée révèle des modèles spécifiques dans les données. Lorsque ces modèles sont comparés aux mêmes tendances révélées par les données climatiques historiques (backtesting), et 90 fois sur 100 le résultat est la pluie, le météorologue peut tirer la conclusion avec confiance, d'où les prévisions 90. Les commerçants quantitatifs appliquent ce même processus au marché financier pour prendre des décisions commerciales. Avantages et inconvénients de la négociation quantitative L'objectif de la négociation est de calculer la probabilité optimale d'exécuter un commerce rentable. Un trader typique peut effectivement surveiller, analyser et prendre des décisions de négociation sur un nombre limité de titres avant que le montant des données entrantes écrase le processus décisionnel. L'utilisation de techniques commerciales quantitatives éclaire cette limite en utilisant des ordinateurs pour automatiser les décisions de surveillance, d'analyse et de négociation. Surmonter l'émotion est l'un des problèmes les plus répandus avec le commerce. Qu'il s'agisse de la peur ou de la cupidité, lorsque le commerce, l'émotion sert seulement à étouffer la pensée rationnelle, qui conduit généralement à des pertes. Les ordinateurs et les mathématiques ne possèdent pas d'émotions, de sorte que le commerce quantitatif élimine ce problème. Le commerce quantitatif a ses problèmes. Les marchés financiers sont parmi les entités les plus dynamiques qui existent. Par conséquent, les modèles commerciaux quantitatifs doivent être aussi dynamiques pour réussir systématiquement. De nombreux commerçants quantitatifs développent des modèles qui sont temporairement rentables pour la condition de marché pour laquelle ils ont été développés, mais ils échouent finalement quand les conditions du marché changent. Stratégie de trading Forex FX utilisant les événements Macro Nouvelles Introduction Ce document décrit la mise en œuvre d'une stratégie de trading FX quantitative automatisée Sur les données macro nouvelles fournies par RavenPack. RavenPack fournit des informations provenant de sources variées dont il produit en temps réel une série d'analyses (y compris le sentiment, la pertinence et la nouveauté) et qui sont disponibles historiquement. Nous avons entrepris la recherche et mis en œuvre la stratégie dans la plate-forme de recherche Deltix QuantOffice, un studio de développement C conçu spécialement avec des bibliothèques de mathématiques, de statistiques et de données intégrées. Les données historiques utilisées sont décrites ci-dessous: Données du 1er mars 2012 au 1er août 2012: Plus de 1,1 million de messages Sous-ensemble de macro utilisé (287 000 enregistrements), Allemagne (7 800), UE (3 700) et Japon (14 400). Données du marché du 1er mars 2012 au 1er août 2012: Trois paires de devises: EURUSD, USDJPY, EURJPY (cotations bidask) Environ 100 millions de messages de données de marché. Les données d'actualité ont été filtrées par les types d'actualités suivants: compte courant, compte courant-excédent, balance courante-déficit-balance, balance commerciale-surplus-actualité actualité: RELEVANCE 100 En testant la volatilité, nous avons calculé l'écart-type annualisé des retours de grumes dans les fenêtres de 5 minutes de barres de 10 secondes (soit 30 bars). Nous avons également calculé les ratios de variance: VR HILO (N) (ATR (N) SQRT (N)) N 30 HILO (N) est une fourchette de prix faible et ATR (N) 5 minutes avant l'heure du communiqué et 5 minutes après. Par exemple, pour les annonces américaines prévues à 8 h 30, les intervalles de temps étaient de 8 h 25 à 8 h 30 et de 8 h 30 à 8 h 35. Les résultats relatifs aux données sur les nouvelles économiques américaines sont présentés ci-dessous: Stratégie de négociation Il ressort clairement des résultats ci-dessus que la volatilité à court terme des taux de change est importante après l'annonce des données économiques. La prochaine étape de notre recherche a été de concevoir et de tester une stratégie de négociation qui utilise cette observation. La stratégie définit les niveaux de buysell breakout dans l'intervalle de cinq minutes précédant l'événement planifié. À la réception de l'événement de nouvelles, la stratégie crée une position longue si le prix dépasse le niveau d'achat, et crée une position courte si le marché se déplace au-dessous du niveau de vente. La stratégie ferme ensuite les positions cinq minutes après avoir reçu l'événement de nouvelles. Dans le back-testing, la simulation d'exécution d'ordres a été faite en utilisant le mode relativement positif d'offre de meilleure offre: achetez au mieux le prix de vente de demande au meilleur prix d'offre. La taille du lot pour tous les métiers était de 100 000. I Statistiques du rapport de variance introduites par Lo et MacKinlay (1988): VR proche de 1 indique que le marché est dans un régime de marche aléatoire VR gt 1 indique que le marché est dans un régime de tendance (avec une autocorrélation positive des rendements de prix) Marché est dans un régime de réversion moyenne (avec une autocorrélation négative des rendements de prix).