Estratégias de negociação quântica

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 sob controle.
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. A Long-Term Capital Management foi extinta e dissolvida 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, enquanto fundos quantificados são 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.

Quantum Astro Trading.
escrito por Sergey Tarassov.
Neste artigo discutimos estratégias de negociação quântica baseadas em fenômenos astronômicos. Vou tentar fazer isso da maneira mais simples possível. O módulo que cria estratégias de negociação quântica é uma parte do módulo Construtor de Estratégia de Negociação (****). Neste momento, este módulo emprega matemática bastante sofisticada para encontrar a melhor estratégia quântica; Ele faz isso fantasticamente rápido. Sem esses algoritmos super rápidos, este módulo seria apenas uma "fortaleza digital", enquanto o tempo computacional tornaria isso inútil.
Não importa o quão sofisticados e complicados sejam todos esses modelos / matemáticos / algoritmos, existe uma idéia muito simples por trás disso. Vou explicar abaixo o núcleo desta ideia, deixando de lado todos os detalhes de matemática. A informação que você receberá é suficiente para fazer você criar seus próprios modelos de astro quânticos (é por isso que este artigo às vezes pode parecer uma documentação para este módulo).
Quando fui introduzido em sistemas de negociação mecânica (aconteceu em meados dos anos 90), tive a sensação de que as ferramentas de análise técnica não fornecem uma imagem completa do movimento dos preços. Ter valores abertos, altos, baixos e próximos, mais às vezes volume e, às vezes, juros em aberto - nos dá a impressão de que tudo está sob controle, exceto algumas pequenas coisas, e logo vamos pegar essa coisa, muito em breve. Precisamos apenas encontrar um, melhor, indicador - e nós seremos os vencedores. E novos indicadores aparecem, e novamente temos o mesmo sentimento - mais um passo, e tudo ficará bem. E então começamos a ver que os indicadores técnicos recém-inventados são muito parecidos com os que já temos, e ainda estamos lá. A situação com a análise técnica me lembra uma multidão na sala fechada. As pessoas de lá podem se reagrupar, podem começar atividades diferentes, - mas ainda é a sala fechada, e elas ainda não vão a lugar nenhum. Alguns elos perdidos definitivamente persistem; o que fazemos é tentar encontrar o elo perdido. Onde está localizado o elo perdido? O que é isso? Análise fundamental que considera tudo o que está acontecendo no mundo - desemprego, relatórios econômicos, regulamentações governamentais? Pode ser, embora não seja suficiente, com certeza.
IMHO, temos que procurar este elo perdido assumindo uma posição mais ativa. Não restrinja sua atividade com as explicações do que já aconteceu; em vez disso, tente modelar o comportamento do mercado de ações (e modele as tendências da economia também, considerando o quadro geral). Neste caso, o uso da astronomia / astrologia é muito eficaz.
Quando fiz minha primeira linha de projeção com base nos fenômenos do astro, quase 15 anos atrás, fiquei muito impressionado. Normalmente, essas linhas de projeção são assim:
Havia algo de atraente naquelas linhas de projeção; eles eram como um diagrama da respiração do mercado de ações, isso era bem claro. Ainda assim, essa não foi a resposta final. E meu objetivo principal ficou muito claro para mim: criar um sistema de negociação mecânico baseado na modelagem do mercado de ações, e não em uma combinação de indicadores de análise técnica. OK, a ideia da linha de projeção é boa, mas como podemos comprar e vender sinais dela? Esse foi mais um dos elos perdidos; e passei 10 anos tentando responder a essa pergunta (os usuários do Timing Solution / Market Trader viram os passos dessa missão nos programas). Eu sempre tive a sensação de que a linha de projeção vive sua própria vida refletindo o fôlego do mercado de ações, enquanto precisamos de algo diferente para obter sinais de compra / venda. Parece que o modelo Quantum Astro revela mais um elo perdido.
Vamos considerar o fenômeno mais simples do astro, a declinação do Sol. É assim que a declinação do Sol ocorre dentro de um ano:
A questão é: "Podemos trocar a declinação do Sol?". Existem muitas teorias que empregam a ideia de declinação planetária; a maioria deles parece algo assim: há o ponto de virada de preço quando a declinação atinge seu valor extremo (1) ou cruza zero (2) ou passa algum grau específico. Às vezes, essas teorias são verdadeiras, mas o problema ainda está lá: não podemos criar sinais de compra / venda usando apenas essa informação (acredite, eu brinquei muito com isso!). Pode ser que os fenômenos do astro nos dêem algumas dicas; mas - leia todas as publicações do astro finance, e você terá tantas dicas que elas se tornarão inúteis no final do dia. Precisamos de algo mais certo do que as declarações como esta: "quando alguns fenômenos astronômicos ocorrem, o preço tende a acontecer." & quot;
Agora, que tal fazer algo juntos? Talvez, seria uma maneira melhor de entender do que estou falando. Vamos fazer isso: trocaremos diariamente os futuros do S & amp; P 500 mini usando a declinação da Sun. Usaremos o histórico de preços desde 1998 até julho de 2010. 2010. Vamos fazer isso passo a passo.
Tudo começa com uma ideia geral.
Antes de fazer qualquer coisa, precisamos ter uma ideia. Essa ideia geral será usada para criar nossos modelos e construir a estratégia de negociação. Que seja este: "O preço dos futuros mini S & amp; P 500 tende a atingir o seu ponto de viragem quando a declinação do Sol é alta". Considere isso como uma dica: "Você deve observar atentamente o mercado quando a declinação do Sol é alta". Podemos tomar esta declaração como uma ordem direta, e faremos vários negócios dentro de um ano. E garanto que estes não serão bons negócios. Os modelos baseados em Astro são ótimos para encontrar pontos de viragem, embora de alguma forma estes modelos não vejam a diferença entre os pontos de viragem superiores e inferiores (o problema das "inversões"). Então, continuamos dizendo ao nosso programa para prestar atenção nos momentos em que a declinação é alta. Isso não significa que este sistema não será negociado se a declinação não for alta. Ele negocia o tempo todo e, quando a declinação é alta, observa com mais atenção as oportunidades de negociação.
Modelo quântico: nossa ideia encontra o preço real.
Agora chega a hora de empregar algoritmos quânticos. O programa observa o preço real e avalia como o movimento do preço real corresponde à nossa ideia. O programa gera média móvel quântica, parece assim:
Esses passos correspondem aos momentos em que algo importante acontece (importante - do ponto de vista do nosso modelo quântico). Se a etapa for oposta à sua direção anterior, o programa considera esse momento como um potencial sinal de compra ou venda.
Olhe para a foto abaixo; o programa executou um sinal de venda quando a etapa de tendência descendente apareceu após quatro etapas de tendência de alta:
A altura dessas etapas (quanta) é calculada por algoritmos especiais muito rápidos; Esses algoritmos também realizam filtragem de ruído.
Esta imagem mostra como o modelo & quot; high Sun declination & quot; funciona na verdade:
A declinação do Sol é exibida sobrepondo a tabela de preços (isto é praticamente uma onda sinusal ideal). Você pode ver aqui que quando a declinação é alta (não importa qual declinação é - Norte ou Sul), temos mais negócios porque a média móvel quântica é mais detalhada quando a declinação do Sol é alta.
Etapa final antes do comércio real.
Como último passo antes de uma negociação real, o programa realiza mais uma filtragem removendo as negociações e executando o gerenciamento de riscos (se necessário).
Assim, o algoritmo quântico realiza todo o ciclo: formar uma ideia, olhar o preço real em relação a essa ideia e cozinhar negócios reais. Nós começamos com uma idéia geral que foi inicialmente formada como uma dica, e passo a passo nós vestimos essa idéia geral nas roupas da realidade do mercado de ações.
Particularmente, essa idéia nos daria o lucro $ 217K (um contrato de 100K), o ganho / perda = 63,4%, foi negociado uma vez em 11-13 dias (dias de negociação):
Em Solução de Tempo, você pode criar seus próprios modelos de astro quântico. Por exemplo, você pode querer explorar esta idéia geral "a distância típica entre dois pontos de viragem sucessivos é de 9 graus da trajetória de viagem de Mercúrio". (em outras palavras, significa que o movimento de Mercury para 9 graus cobre a distância entre dois pontos de virada & quot;).
Nós podemos fazer isso. Como você pode ver na figura abaixo, essa média móvel reflete o movimento de Mercúrio, a distância entre dois degraus da média móvel quântica é de 9 graus do movimento de Mercúrio, e nós temos mais negócios quando Mercúrio é rápido:
Ou você pode gostar deste modelo baseado nas fases da Lua; a média móvel quântica reflete a mudança do ângulo entre a Lua e o Sol:
Gostaria de lembrar que o programa encontra a separação ideal entre os planetas; Neste exemplo, a distância entre duas etapas da média móvel quântica é de 43 graus da mudança do ângulo Lua-Sol.
Eu usei acima dos exemplos mais simples para tornar minha idéia geral mais clara (use algumas instruções astro junto com a média móvel quântica). Na realidade, você pode criar modelos mais complicados que envolvem outros planetas e outros fenômenos astronômicos. Você pode criar também os modelos que empregam ciclos dominantes etc.
Instrução para usuários da Solução Timing como criar modelos de astro quânticos.
Você pode criar modelos de astro quânticos através da seção # 4 Custom:
e aqui você deve definir a função quântica:
Por sua ajuda: clicando em & quot; f & quot; botão você obtém a lista de funções disponíveis; você pode inserir qualquer um deles na caixa de edição clicando em & quot; + & quot; botão:
Mais tensões quando a declinação do Sol é alta.
Vamos começar com o exemplo neste artigo; o sistema comercializa mais quando a declinação do Sol é alta. Para repetir o que fiz, siga estes passos:
# 1 Digite a fórmula SUN_DECL.
# 2 Definir os critérios de intervalo.
# 3 Clique em & quot; Otimizar & quot; botão.
Em alguns segundos, você obterá a lista classificada de modelos de negociação com base na declinação da Sun:
Você vê que o programa faz negócios quando a declinação do Sol é maior que 4,57 graus sul ou 5,27 graus norte.
Você pode criar uma fórmula mais complicada, como esta (superposição de declinações):
(Esta é apenas uma amostra das habilidades do programa; não obtive bons resultados usando esta fórmula.)
& quot; Tendência & quot; trigger - um ponto de viragem em potencial ocorre quando o percurso de declinação do Sol é de% X graus.
Definir & quot; Tendência & quot; acionar e clicar em & quot; Otimizar & quot; de novo:
Você vai conseguir isso:
Neste exemplo, a média móvel quântica pula para outro nível de preço quando a trajetória de declinação do Sol atinge 1,1 graus. Em outras palavras, toda vez que a declinação do Sol muda em 1,1 graus, verificamos esse momento como um ponto de virada em potencial.
Modelo da fase da lua.
Resultados ruins não são fornecidos pelo modelo da fase da Lua. Este modelo é comercializado mais rápido se as fases da Lua mudarem mais rapidamente.
Modelo de fase de mercúrio.
Este é um modelo quântico baseado em fases de Mercúrio:
Você pode criar modelos quânticos que usam a velocidade planetária desta maneira:

Negociação Quantum.
escrito por Sergey Tarassov.
Mecânica Quântica em 200 palavras.
A Mecânica Quântica era o ramo altamente exigido da física no século XX. A hipótese proposta por Max Planck (1900) para descrever alguns fenômenos físicos (radiação do corpo negro) fez uma revolução na física compatível com as Leis de Newton, descoberta dois séculos antes.
Em suma, a hipótese de Planck afirma que a energia da luz é sempre emitida ou absorvida em unidades discretas. Essas unidades são chamadas de Quanta. Este fato significa que o nosso Universo é construído de tijolos menores; nós vivemos no mundo discreto, e esses tijolos são usados ​​para construir todas as propriedades aparentes deste universo como massa-energia, tempo-espaço. Por exemplo, os elétrons giram em torno do núcleo em algumas órbitas distintas. Aplicando essa analogia ao sistema solar, podemos dizer que o Sol é um núcleo enquanto Mercúrio, Vênus, Terra e outros planetas desempenham um papel de elétrons. Como elétrons, os planetas podem girar apenas em certas órbitas, e nem elétrons nem planetas podem se mover entre as órbitas. No entanto, os elétrons podem se mover para a órbita vizinha absorvendo ou emitindo enormes quantidades de energia. Teoricamente, os planetas também podem se mover para outras órbitas - se for encontrado o caminho para aumentar a velocidade planetária de acordo. Sem energia adicionada ou absorvida, os elétrons (assim como os planetas) continuam passando pelas mesmas órbitas, embora algumas variações na velocidade ocorram.
Quantum: Passo seguinte à Estratégia de Negociação.
A questão é que podemos encontrar esses tijolos - quanta dentro dos dados financeiros e podemos usá-los? O senso comum diz NÃO. Os tijolos do Universo se mostram nas escamas muito pequenas; do ponto de vista do nosso mundo macro, esses tijolos do Universo são muito pequenos.
E fiquei muito surpreso há alguns anos encontrando com meus amigos uma espécie de efeito quântico nos dados financeiros. Esse efeito pode ser definido dessa maneira: "em dados financeiros, o quantum de uma tendência persiste". Na prática, isso significa que o movimento do preço pode ser apresentado como uma forma de passo como a que se segue, isto é, o preço passa de um passo para o outro. Quando o preço se move dentro da etapa, ele tende a continuar se movendo de acordo com a tendência atual, enquanto as mudanças mais comuns na tendência acontecem quando o preço salta de uma etapa para outra:
Assim, a estratégia de negociação que implementa essa ideia parece muito simples: a tendência muda quando ocorre o passo quântico que confirma o movimento oposto:
Aqui, o preço avançou sete etapas na direção ascendente da tendência; então, em 16 de abril, a etapa de tendência de baixa apareceu. Este é um ponto de virada em potencial.
Essa abordagem é muito atraente para a análise financeira, pois permite lidar com o ruído do mercado (acredito que seja melhor do que as técnicas padrão da Análise Técnica, como médias móveis).
Não há necessidade de observar todos os históricos de preços barulhentos, em vez disso, podemos lidar com a chamada média móvel quântica. Aqui está o exemplo disso:
Essa média móvel quântica é plana durante um período significativo de tempo, e às vezes muda de um nível de preço para outro (como o elétron no átomo movendo-se em torno de seu núcleo).
Assim, do ponto de vista dessa média móvel quântica, a maior parte do tempo o preço não muda até que algo importante aconteça. Ele (MA quântico) presta atenção aos eventos mais importantes e ignora o ruído do mercado. Quando algo importante acontece, o preço muda para outro nível de preço.
Quais eventos são importantes? Esta é a questão mais importante, veja abaixo algumas respostas para isso.
No exemplo acima, discutimos o caso mais simples em que o movimento de preços foi considerado como uma medida de quanta. O sistema de amostra pode se parecer com isso - o preço tende a mudar a tendência quando pula sobre a etapa de 100 pontos. Em outras palavras, neste sistema nós veríamos os níveis de preço 10000, 10100, 10200, 10300 etc. O quanta aqui é um movimento de preço de 100 pontos. Em outras palavras, os eventos importantes neste caso coincidem com os movimentos de preço de 100 pontos sem correção. Quando o preço se move 100 pontos sem correção, o preço muda para o próximo nível na média móvel quântica. Se esse movimento é oposto ao movimento anterior, consideramos esse momento como um ponto de virada.
No entanto, esta abordagem direta não funciona. Por isso, tentamos aplicar uma fórmula mais sofisticada para calcular os quanta que descrevem o movimento de preços com mais precisão. Pode ser tomado como a quantidade de energia acumulada enquanto o preço passa de um passo para o outro. Tentamos muitas variantes procurando o parâmetro em que a natureza quântica dos movimentos do mercado de ações se torna aparente (essa idéia é especialmente atraente para mim, pois passei muitos anos trabalhando como cientista no Instituto de Pesquisas Nucleares da Academia Russa de Ciências). Essa abordagem muda totalmente o quadro.
Para verificar esses resultados, executei o módulo Construtor de Estratégia de Negociação na estratégia Solução de Tempo. Este módulo analisa diferentes estratégias de negociação que geram sinais de compra e venda e encontra os melhores.
É interessante que os modelos baseados em quantum fornecem os melhores sinais de compra / venda, especialmente para dados intraday. Comparamos essas estratégias com estratégias de cruzamento de médias móveis (médias móveis duplas e triplas).
Os sinais típicos de compra / venda gerados pelo modelo quântico se parecem com isso:
Trabalho em progresso.
Este módulo está em desenvolvimento. Nós tentamos aqui aplicar dúzias de modelos quânticos que envolvem diferentes parâmetros como volume, momento, faixa verdadeira, etc. Esses modelos geram diferentes "etapas". curvas. Esta é uma amostra:
Nós chamamos estes passos de & quot; curvas como médias móveis quânticas. Em seguida, construímos estratégias de negociação com base nessas médias móveis quânticas e observamos qual modelo oferece a melhor estratégia de negociação.
Agora se torna um problema clássico de otimização dos parâmetros. Na verdade, esta é uma tarefa muito sofisticada e nosso & quot; know how & quot; são novos algoritmos rápidos desenvolvidos para realizar esses cálculos. Encontramos algoritmos que realizam esses cálculos extremamente rápido, milhares de vezes mais rápido do que sob a abordagem padrão.
Aqui está a captura de tela do nosso local de trabalho típico. Aqui está o gráfico de 5 minutos para os futuros do e-Mini S & P desde meados de 2003 até meados de 2009, com um total de 121.000 barras. O programa tenta 1198 diferentes estratégias de negociação para este instrumento financeiro. Como você pode ver, as melhores estratégias de negociação são fornecidas pelos modelos quânticos. Para cada modelo, você pode ver informações estatísticas, sinais de compra / venda e curva de patrimônio:
O programa executa esses cálculos dentro de alguns minutos.

Estratégias de negociação quântica
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Comerciantes bem-sucedidos concordam que aplicar as estratégias que você aprenderá com o Ryan beneficiará você por muitos anos.
* Cerca de 10 anos atrás me deparei com as estratégias de Ryan e eles realmente me ajudaram muito na minha carreira de negociação. Negociar para ganhar a vida não é fácil, mas com a ajuda de Ryan e suas estratégias, ficou mais fácil. Ele tem sido uma verdadeira bênção para mim. Ele tem um dom para extrair a máxima eficiência de opções e especialmente vender opções.
Juntamente com seus technos de gerenciamento de dinheiro e outros softwares que ele desenvolve, incluindo as opções de filtro que lhe dão os melhores cenários possíveis de negociação, Ryan realmente apresentou estratégias de negociação sólidas que eu ainda estou aplicando hoje. George R.
* Este é um plano de negociação claro e definido. Diz-lhe exatamente o que fazer. Exatamente quantas unidades colocar. Exatamente quais devem ser suas perdas e como você deve aumentar o desempenho da sua conta no tamanho da sua conta em um período de tempo definido que é muito atraente para mim.
Negociar é muito mais fácil aplicar este plano. Isso me dá muito mais confiança em puxar gatilhos, o que tem sido meu problema particular no passado. Estou muito mais confortável sabendo o que estou investindo, qual será minha perda potencial e quanto espero ganhar em cada negociação. Robert T.
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* Recebi um email um tempo atrás da Time Warp Trading. Eu achei a estratégia extremamente lógica e prática. Muito mais do que qualquer coisa que eu já tinha sido exposto anteriormente. Isso foi imediatamente seguido pela estratégia de gerenciamento de dinheiro de Ryan, que foi novamente mais prática e mais eficaz do que qualquer coisa que eu encontrei antes.
Fiquei tão empolgado com aqueles que decidi me inscrever no curso Opções para Lucro. O que mais uma vez foi mais ponderado e prático do que qualquer uma das estratégias sensacionalistas que estavam sendo oferecidas pelos outros gurus conhecidos na educação sobre comércio pela internet. Esta é uma abordagem totalmente diferente para negociação de opções que é iminentemente prática e faz mais sentido de qualquer coisa que eu já vi. Dave B.
* O conhecimento que aprendi ao longo dos últimos anos através da exposição à educação de Ryan afetou drasticamente o que eu consegui fazer pelos meus clientes. A aplicação dessas estratégias às minhas práticas comerciais está me ajudando a evitar o comércio autodestrutivo, dando-me um grau de responsabilidade e disciplina para minha negociação pessoal.
Este foi o valor fundamental que me ajudou a traçar um plano inteligente que eu pude construir usando as outras estratégias que Ryan ofereceu. Thomas V.
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Informações importantes sobre riscos.
Muitos traders tendem a encobrir renúncias de risco, como se fossem meras tecnicalidades exigidas no decorrer dos negócios neste setor. Este é um hábito perigoso que muitos traders desenvolveram. Com todas as estratégias de negociação, há "potencial de lucro" e há "potencial de risco". Com demasiada frequência, os traders interpretam o "potencial de lucro" como uma "promessa de lucros", enquanto, ao mesmo tempo, se os riscos são percebidos, o termo "potencial de risco" é interpretado como "eu fui enganado". Isso está negociando. Existem riscos e esses riscos são muito reais. Risco potencial significa que você pode ter perdas. Lucro potencial significa que você pode experimentar lucros. O desempenho passado, hipotético ou real, não diminui o potencial de risco de qualquer estratégia. O problema de simplesmente ignorar as isenções de risco e não levá-las a sério é que isso faz com que os negociadores tomem decisões que de outra forma não tomariam. Especificamente, encobrir uma declaração de risco pode levar à decisão de negociar uma estratégia que, de outra forma, você decidiria contra a negociação se tivesse levado a sério os riscos associados a essa estratégia. Isso também faz com que os negociadores parem com as estratégias de negociação muito antes que eles parem de negociá-los, porque eles não levaram a declaração de risco a sério.
Entender o risco é mais importante para o sucesso global da negociação do que você imagina. Na verdade, sua compreensão do risco (ou falta de compreensão) afeta virtualmente todas as decisões comerciais que você faz dos mercados ao comércio, tamanho da conta para começar, tamanho do comércio inicial, níveis nos quais você aumenta ou diminui o tamanho do seu comércio e, claro , por quanto tempo ficar comprometido com uma estratégia. É em seu detrimento ignorar isso e qualquer outra declaração de risco associada à negociação. Toda estratégia e oportunidade comercial associada ao PDS Trader acarreta riscos. Em todos os casos, você decide se o "potencial de lucro" vale o "potencial de risco".
* Aviso Legal & ndash; Os resultados podem variar de pessoa para pessoa e os resultados não são garantidos.

Abordagem Quant para Construir Estratégias de Negociação: Parte Um.
Recentemente, Quandl entrevistou um gerente sênior de carteira quantitativa em um grande fundo de hedge. Nós falamos sobre como ela constrói estratégias de negociação - como ela transita de uma representação abstrata do mercado para algo concreto com poderes preditivos genuínos.
Você pode nos dizer como você cria novas estratégias de negociação?
Tudo começa com uma hipótese. Eu conjecturo que deve haver uma relação entre dois instrumentos, ou talvez haja um novo instrumento no mercado que esteja ganhando popularidade, ou talvez haja um fator macroeconômico incomum que descobri que impulsiona o comportamento de precificação de micro. Então eu escrevo uma equação - um modelo, se você quiser - que visa capturar esse relacionamento. Normalmente, haverá algum tipo de equação de processo que mostra como as variáveis ​​evoluem com o tempo, com um componente aleatório (estocástico).
O próximo passo é encontrar uma solução de formato fechado para este modelo. Às vezes isso é fácil; às vezes isso leva dias e semanas de álgebra; às vezes não há solução de forma fechada e tenho que me contentar com uma aproximação. Acho muito útil o kit de ferramentas de manipulação simbólica do Mathematica nesta etapa do processo.
Ok, agora eu tenho um modelo do mercado. Eu preciso testar se é realista. Nesta fase, geralmente me volto para o Matlab. Assumo alguns valores plausíveis para vários parâmetros e executo algumas simulações. As saídas simuladas parecem razoáveis? Eles refletem, pelo menos conceitualmente, a dinâmica real do mercado?
Assumindo que o modelo passe por essa verificação de integridade, é hora de ir além da exploração ou ideação do céu azul e da pesquisa formal.
O que você quer dizer com “pesquisa formal”? E por que isso é necessário?
Refiro-me à transição de uma representação abstrata e estilizada do mercado para algo concreto e não ambíguo, com poderes preditivos genuínos.
É difícil criar modelos realmente preditivos. Mas é muito fácil se enganar pensando que você criou um modelo preditivo, quando, na realidade, você simplesmente se ajustou ou usou testes na amostra ou impôs um conhecimento exógeno em suas regras, ou o que você tem. A maioria dos "sistemas" desmorona no mundo real por esse motivo preciso.
Eu não quero que isso aconteça ao meu modelo; Eu vou estar arriscando dinheiro real com isso. Assim, ao longo dos anos, construí e aprimorei uma abordagem sistemática, lenta e constante que minimiza o risco de me enganar. Isso é o que eu chamo de "pesquisa formal".
Quais etapas você inclui no seu processo formal de pesquisa?
Logo no início, meu maior medo é a contaminação de dados. A história é um recurso limitado; Depois de esgotar os dados históricos para testar, você não poderá gerar mais nenhum. Estou paranóico por não ter esgotado meu suprimento de dados fora de amostra não contaminados.
Então começo dividindo meus dados históricos em partes não sobrepostas. Eu então escolho aleatoriamente para que nem eu saiba qual pedaço é qual. (Isso protege contra preconceitos subconscientes: por exemplo, ter aversão ao risco quando eu sei que meu conjunto de dados de teste é 2008, ou que estou buscando risco em 2009).
Eu designo um pedaço como meu conjunto de calibração. Eu costumo usar o Python para calibração: eu uso suas bibliotecas de otimização internas e escrevi algumas das minhas. Neste exemplo em particular, meus parâmetros são restritos e correlacionados. Então eu uso um processo de otimização de 2 etapas chamado algoritmo EM. Os otimizadores podem ser sensíveis às condições iniciais, então eu uso o Monte Carlo para escolher um número de pontos de partida no espaço da solução. Tudo isso é muito fácil de fazer em Python.
O resultado dessa calibração deve ser um conjunto de “parâmetros do modelo” - valores numéricos - que podem ser combinados com observações reais do mercado para prever outros preços de mercado.
Depois de calibrar o modelo, testei a amostra. As previsões são estáveis ​​e os resíduos significam uma reversão? Se não, o modelo não funciona; tão simples como isso. Eu tento vários "truques" para quebrar o modelo. Por exemplo, calibre dados mensais, mas teste em dados diários. Ou eu testo parâmetros dos EUA nos dados do mercado canadense. Se o modelo reflete verdadeiramente a realidade econômica subjacente, deve ser bastante robusto para esses tipos de ataques. (Economia não muda quando você cruza fronteiras).
Então, você separa estritamente na amostra e fora da amostra; você se cega para intervalos de datas; você usa Monte Carlo para evitar vieses de ponto inicial; e você tenta vários truques de robustez. O que mais você faz para garantir que não se engane?
Eu coloco um prêmio muito alto em parcimônia. Se meu modelo requer muitos parâmetros ou tem muitos graus de liberdade, é apenas ajuste de curva; não é um modelo de todo. Então, estou constantemente tentando remover fatores. Se o modelo continuar funcionando (e permanecer "rico") com vários fatores removidos, provavelmente será um bom.
Uma segunda prova de robustez é se o modelo funciona bem, não importa qual estratégia de negociação você construa em cima dele. Se você só pode ganhar dinheiro usando uma regra de escala não linear complexa com todos os tipos de condições de borda, isso sugere uma falta de robustez.
Por fim, não há substituto para os dados. Penso em todos os conjuntos de dados possíveis fora da amostra em que posso testar o modelo de forma plausível: diferentes países, diferentes instrumentos, diferentes intervalos de tempo, diferentes frequências de datas. O modelo tem que trabalhar em todos eles; senão você tem viés de seleção nos resultados.
Isso parece abrangente. O que acontece depois?
Armado com um modelo calibrado, o próximo passo é construir uma simulação de PL. Resíduos de reversão média podem não ser suficientes se o conjunto de oportunidades for muito pequeno para compensar o bid-ask, ou se as explosões ocasionais matarem todos os meus lucros. Então eu preciso testar uma estratégia de negociação real usando o meu modelo. Aqui é onde eu tenho que exercitar o máximo cuidado: é muito fácil adaptar-se à curva adicionando novas variáveis ​​livres, ou distorcer os resultados com conhecimento subconsciente, ou eliminar os valores discrepantes. Simplicidade, separação rigorosa de amostras e honestidade intelectual são importantes aqui.
Eu uso o Excel para back-testing. Esta é uma escolha deliberada: o Excel não é tão poderoso quanto o Python, e isso significa que existe um limite superior em quão complexo eu posso fazer minhas regras de negociação. Isso é uma coisa boa: uma estratégia que requer complexidade para ser lucrativa provavelmente não é uma boa estratégia em primeiro lugar.
O Excel também permite que eu veja minhas suposições explicitadas; É fácil perder o controle de tais coisas quando você está trabalhando no código. Ele me permite visualizar as estatísticas de desempenho (risco, retorno, rebaixamentos, eficiência de capital, taxa de Sharpe e assim por diante) de forma rápida e clara. Mesmo que meu modelo “funcione”, não há garantia de que uma estratégia de negociação construída em torno do modelo será economicamente viável, portanto, essas estatísticas são importantes.
Muito poucos modelos de negociação superam todas as etapas acima: formulação de blue-sky e testes de sanidade; calibração histórica e desempenho fora da amostra; back-test e rentabilidade da estratégia de negociação. Mas, para os poucos que fazem isso, agora é hora de entrar em produção. Este é um jogo totalmente diferente.
Você pode ler a segunda parte da entrevista aqui. Nele, discutimos como a produção é um jogo totalmente novo e onde obter ideias para novas estratégias. Também respondemos às perguntas do leitor na terceira parte da entrevista.
Alguma pergunta para o nosso quant? Comentários? Deixe-os abaixo e ela responderá a você. Gostaríamos de saber sobre seu processo de criação de estratégias de negociação.

Estratégias de Negociação Quantica.
Estrategista de tecnologia: o Twitter é o principal beneficiário do escândalo de privacidade do Facebook.
Snap Inc (NYSE: SNAP) e Twitter Inc (NYSE: TWTR) iniciaram 2018 com aproximadamente a mesma avaliação, mas sentimentos muito diferentes. Ambas as empresas iniciaram 2018 em torno de US $ 18 bilhões em valor de mercado, mas muito tem ocorrido no meio da mídia social desde então. Primeiro, houve a infame Kylie Jenner.
Snap vs. Twitter: Quem vai prosperar em 2018?
Snap Inc (NYSE: SNAP) e Twitter Inc (NYSE: TWTR) entraram em 2018 com valorizações semelhantes, mas sentimentos muito diferentes. A Snap iniciou o ano com uma avaliação de US $ 18 bilhões e foi um dos IPOs mais esperados e decepcionantes de 2017. As ações do Twitter flutuaram de forma descontrolada em 2016 devido à fusão.
O estrategista quebra uma cena de M & amp; A de tecnologia estagnada.
Se você perguntar a Sean Udall, a aquisição da BroadSoft Inc (NASDAQ: BSFT) pela Cisco Systems, Inc. (NASDAQ: CSCO) demorou a chegar & mdash; tanto para o emparelhamento como para os mercados. & ldquo; Provavelmente, a coisa mais surpreendente, na verdade, neste ano todo, é quão quieta a M & A foi, especificamente M.
Especialista em tecnologia, Sean Udall não prevê maiores perdas de lucros, Q4 Rotation.
Você teria dificuldade em encontrar um investidor apostando contra a NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA), cujas ações aumentam 171% ano a ano. A empresa tem 21 avaliações de compra contra 11 detenções e apenas três vende. Mas contrarian Sean Udall foi curto Nvidia todo o ano e espera que quebra um $ 204.
Snap dentro de um centavo de preço IPO; É o código vermelho para esta plataforma de mídia social?
A Snap Inc (NYSE: SNAP) sofreu uma significativa pressão de baixa desde que alcançou sua alta inicial logo após sua oferta pública inicial em 2 de março. A empresa de mídia social começou sua corrida nos mercados de ações negociados publicamente em US $ 17,00 e subiu para US $ 29,44 no início. dias. Desde então, o.
O caso de alta para segurança cibernética em 2017.
Pelo segundo ano consecutivo, o ETF PureFunds ISE Cyber ​​Security (NYSE: HACK) ficou atrás do S & P 500 em 2016. No entanto, vários analistas de mercado acreditam que o período de consolidação de dois anos para as ações de segurança cibernética pode ter finalmente chegado a um fim. Perspectiva da esquerda Vendedor abreviado notável.
4 ações à prova de eleições: Biotecnologia e Software assumem a liderança.
Sean Udall, CIO da Quantum Trading Strategies, participou como convidado do PreMarket Prep de Benzinga no início de 2016 e previu um índice S & amp; P 500 em torno de 2.350 a 2.450, quando a maioria dos operadores exigia um S & P 500 de 1.450 a 1.600. & ldquo; aguardo a chamada [. ] Eu acho que nós temos um.
Obter mais otimista? Veja por que o S & P poderia atingir 2.450.
Sean Udall, CIO da Quantum Trading Strategies e especialista em ações de tecnologia, juntou-se à PreMarket Prep de Benzinga na semana passada, onde explicou sua tese de alta para o mercado como um todo. O Udall tem um alvo de 2.450 no índice S & P 500, o que implica uma contínua subida em relação ao seu nível atual.
Um enorme Twitter Bull faz seu caso.
A queda da graça do Twitter Inc (NYSE: TWTR) foi bem documentada. Foi apenas um mês atrás que a ação caiu para uma baixa histórica de US $ 14,02, e o sentimento de Wall Street parece estar ficando cada vez mais baixista a cada dia. Apesar dessa negatividade, Quantum Trading Strategies CIO Sean Udall.
O que a parceria Twitter-NFL significa para o Twitter.
Na terça-feira, o Twitter (NYSE: TWTR) venceu o sorteio da NFL, firmando-se oficialmente pelo direito de transmitir 10 jogos de quinta à noite na próxima temporada. Twitter supostamente pagou cerca de US $ 10 milhões para o pacote, embora, curiosamente, a NFL admitiu que eles não eram o maior lance, sugerindo.

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Procure por "turkey ******" imagens sem ser avisado de conteúdo adulto ou que o mostre.
O Yahoo está tão empenhado em atender os gostos lascivos das pessoas que nem posso procurar imagens de uma marca de "peitos de peru" sem ser avisado sobre conteúdo adulto? Apenas usar a palavra "******" em QUALQUER contexto significa que provavelmente vou pegar seios humanos em toda a página e ter que ser avisado - e passar por etapas para evitá-lo?
Aqui está minha sugestão Yahoo:
Invente um programa de computador que reconheça palavras como 'câncer' ou 'peru' ou 'galinha' em uma frase que inclua a palavra '******' e não assuma automaticamente que a digitação "***** * "significa que estou procurando por ***********.
Descobrir uma maneira de fazer com que as pessoas que ESTÃO procurando *********** busquem ativamente por si mesmas, sem assumir que o resto de nós deve querer *********** se digitarmos uma palavra comum - ****** - que qualquer um pode ver qualquer dia em qualquer seção de carne em qualquer supermercado em todo o país. :(
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Por que, quando eu faço login no YahooGroups, todos os grupos aparecem em francês ?!
Quando entro no YahooGroups e ligo para um grupo, de repente tudo começa a aparecer em francês? O que diabos está acontecendo lá ?! Por alguma razão, o sistema está automaticamente me transferindo para o fr. groups. yahoo. Alguma ideia?
consertar o que está quebrado.
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que isso acontece e agora eu recebo a nova política em cada turno - as empresas costumam pagar muito pela demografia que os usuários fornecem para você ... mais.

Tag: estratégias de negociação forex que funcionam.
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