Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base em análise quantitativa. Que contam com cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading O preço eo volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como as principais entradas aos modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta freqüência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreendendo o comércio quantitativo Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os 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 relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90 chances de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando estes padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados históricos do clima (backtesting) e 90 das 100 vezes o resultado é a chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão 90. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema. Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam. Análise quantitativa em Forex Atualizado em 18 de outubro de 2016 O que é análise quantitativa A análise quantitativa permite que os comerciantes removam a emoção do Processo de investimento. A análise quantitativa é uma abordagem que se concentra em estatísticas ou probabilidades sobre sentimentos intestinais. Dada a tecnologia de computadores e modelos de matemática sofisticados, a análise quantitativa assumiu Wall Street e a maioria dos novos comerciantes e funcionários da Wall Streets ou aqueles com mentalidade quantitativa. A análise quantitativa tem um lugar no mercado FX, assim como qualquer outro mercado. Você provavelmente está familiarizado com diferentes formas de análise quantitativa, mesmo que você não se considere um quant, que é alguém que aborda mercados do ponto de vista quantitativo. Uma relação financeira simples, como recompensa de pulso, ganhos por ação ou algo mais difícil, como preço de opções e fluxo de caixa descontado, são formas de análise quantitativa. Como você pode imaginar, os dados são críticos na análise, muitas vezes é tão bom quanto os dados em tantos quantos se concentram na qualidade dos dados utilizados para preencher seus modelos matemáticos e estatísticos. Exemplos de análise quantitativa ou estatística Você não precisa ser um matemático ou ter um doutorado em econometria para se beneficiar da análise estatística. Com estatísticas, você está olhando dependência ou associação de duas variáveis aleatórias ou conjuntos de dados. Os comerciantes se beneficiam da análise estatística comum das correlações, que se referem a uma ampla classe de relações estatísticas e dependência. Uma correlação comum no mercado FX é que a fraqueza do dólar está correlacionada com uma fraqueza para os mercados emergentes. Outra relação inter-mercado Yen força e fraqueza do mercado de ações. A análise estatística é útil na determinação de probabilidades futuras, mas não se destina a ser puramente preditiva. Uma afirmação típica é que a correlação não é causalidade. Causalidade significa causa-efeito explícito, enquanto a correlação simplesmente significa movimentos comuns em potencial entre duas variáveis aleatórias. A escala dos coeficientes de correlações é de -1 a 431, enquanto a negativa é uma relação inversa perfeita ou correlação, zero é correlação zero e uma correlação positiva perfeita é quase como se as duas variáveis ou mercados fossem algemados um ao outro. Outra forma favorável de análise estatística é conhecida como análise de regressão. A análise de regressão é um modelo estatístico muito favorável e uma análise quantitativa para ajudá-lo a ver a relação entre as variáveis. A análise de regressão enfoca a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis dependentes. Especificamente, a análise de regressão ajuda você a entender como o valor típico da variável dependente muda quando uma das variáveis independentes variou. A maioria dos pacotes de gráficos de FX tem um canal de regressão que faz o cálculo da análise de regressão para você e, muitas vezes, é mais fácil de acessar do que as correlações. A análise de regressão geralmente estima a expectativa condicional ou a direção do preço da variável dependente dada a variável independente. Isso significa o valor médio da variável dependente em relação a uma variável independente fixa. Isso geralmente é mostrado em uma linha inclinada maior ou menor, cortando o preço na direção da tendência ou em um movimento lateral a linha de regressão é geralmente plana. O que é necessário Enquanto os modelos matemáticos estão além do escopo deste artigo, muitos comerciantes utilizam o Excel da Microsoft e usam a função de correlação entre as variáveis em um determinado período de tempo para determinar se existe uma correlação positiva ou negativa. No entanto, muitos pontos de pesquisa estabelecem relatórios de correlação e também podem ser encontrados em terminais de pesquisa como Bloomberg ou Reuters. Se você estiver interessado em fazer esses tipos de modelos, é importante notar que os resultados são dados e dados faltantes ou incompletos podem desencadear você. Portanto, você deve cuidar dos dados perdidos primeiro para ter uma análise efetiva dos dados. O Excel é provavelmente a sua melhor aposta em termos de análise simples, mas muitos corretores fornecem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer uma grande parte da análise também. Em conclusão, a análise estatística pretende envolver sua cabeça em variáveis aparentemente aleatórias para um padrão que você pode negociar. O risco sempre deve ser gerenciado, mas esses padrões podem durar muito tempo, mesmo sem causalidade existente. Embora aparentemente semelhante, o teste de retorno é o lobo proverbial na roupa de ovelha de análises muitas vezes estatísticas ou quantitativas. Vale a pena estar atento ao teste de atraso lançado como modelagem estatística, porque muitas vezes o backtesting é feito em conjuntos de dados idealizados que podem causar falsas confianças, alavancagem excessiva e perdas potencialmente maiores quando o ambiente atual diverge do conjunto de dados.
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