Ist es besser, eine fortschrittlichere Methode zu verwenden, um eine quantitative Handelsstrategie zu entwickeln, oder ist es besser, sich an einfache Ideen zu halten?

Eine alte Frage in der Quantifizierungs-Community ist, ob Systemhändler bei einfachen Quantifizierungsstrategien bleiben sollten oder sich bemühen sollten, fortschrittlichere Methoden umzusetzen.

Es wird allgemein angenommen, dass Händler mit Algorithmen nur einfache Strategien anwenden, während Quantitative Hedge Funds hochkomplexe und mathematisch komplexe Methoden anwenden. In jüngster Zeit hat sich jedoch etwas geändert.

Einzelhandel Algorithmus Händler können jetzt komplexe Analysen durch relativ billige Cloud-Computing, alternative Datenlieferanten, die kostengünstige und einfach zu bedienende Datensätze und Open-Source-Forschungs-Frameworks zur Verfügung stellen.

In diesem Artikel werden wir darüber diskutieren, ob die Retail-Quantitative-Analysten ihre Zeit darauf verwenden sollten, diese erweiterten Strategien umzusetzen, oder ob sie sich an eine einfachere Idee halten sollten.

Investorenpräferenzen

Bevor wir eine Reihe von Vor- und Nachteilen einfacher und komplexer Strategien auflisten, ist es notwendig, einen Überblick zu geben, wie wir die relativen Vor- und Nachteile jeder Methode beurteilen werden.

Eine der Schlüsselfragen ist, dass jeder Anleger seine eigenen Vorlieben hat und daher eine Reihe von Zielfunktionen hat, die er für die Ziele verwendet, die er durch Systemhandel erreichen will.

Zum Beispiel kann ein Anleger über eine riesige Kapitalbasis verfügen, aber es kann sein, dass er die Erträge aus den Transaktionen, die er aus diesen Kapitalen erzielt hat, regelmäßig abziehen muss. Die Sicherungskasse ist für einen solchen Anleger wichtig, um die Verlustrente zu minimieren.

Ein anderer Investor könnte eine relativ kleine Kapitalbasis haben und nur daran interessiert sein, den Gesamtvermögen zu erhöhen. Die Volatilität der gesamten Gewinn- und Verlust-Eigenwert-Kurve könnte weniger besorgniserregend sein, wenn er eine größere Rendite erzielen könnte.

Einige Quantitative Trader legen mehr Wert auf die intellektuelle Anregung, die durch die Entwicklung effektiver System-Trading-Strategien entsteht.

Offensichtlich haben die Anleger viele unterschiedliche Vorlieben. Diese Aspekte helfen, einen Diskussionsrahmen für einfache und komplexe Systemhandelsstrategien zu erstellen, die von einem quantitativen Analysten im Einzelhandel ausgehen, der möglicherweise darüber nachdenkt, ob er eine höher entwickelte Methode anwenden soll.

Einfache Strategien sind einfacher zu erforschen und auf den Markt zu bringen. Sie erfordern weniger komplexe Daten und Infrastruktur.

Auf der anderen Seite sind hochqualifizierte Strategien intellektuell rentabler, und sie weisen oft eine günstigere Sharpe Ratio auf. Das heißt, sie bieten eine bessere erwartete Rendite pro Einheit der Volatilität. Die Sharpe Ratio wird ein wichtiger Indikator für Investoren sein, die darüber nachdenken, wie sie Verluste und Volatilität minimieren können.

In diesem Artikel werden wir näher darauf eingehen, ob einfache Küchen besser sind als komplexe. Wir werden die oben genannten Motive und weitere Vor- und Nachteile im Hinterkopf behalten.

Einfache Handelsstrategien

Ob eine Handelsstrategie als einfache Platte angesehen wird, hängt in hohem Maße von der Bildungshintergrund und den technischen Fähigkeiten des Anlegers ab. Die Definition von einfachen Platten kann sehr unterschiedlich sein für jemanden mit einer PhD in Random-Calculation im Vergleich zu einem selbstlernten, Einzelhandels-Quantitative Analyst.

Für den Fall, dass die Handelsstrategie in einem entwickelten Markt angewendet wird, werden wir in diesem Artikel mit einfachen Instrumenten mit grundlegender mathematischer oder statistischer Komplexität in großen bekannten Assetklassen im Großen und Ganzen als “einfach” definieren.

Beispiele für solche Strategien sind technische Analysen und Indicator-Punch-Signale, ohne eine eindeutige Portfolio-Struktur oder Risikomanagement-Komponente, die für hochliquide Märkte wie Aktien, ETFs oder Devisen geeignet sind.

Die Vorteile einer einfacheren Strategie sind:

• Daten- Alle System-Trading-Strategien benötigen Daten. Einfache Strategien nutzen in der Regel die vorhandenen Preis-/Volumen-Daten von gut ausgebildeten Instrumenten für den Handel in etablierten Assetklassen. Solche Daten sind sehr kostengünstig oder sogar kostenlos zu erhalten.
• Forschung- Es gibt eine große Anzahl von Retest-Umgebungen, in denen Strategien im Metatrader-Stil getestet werden können, von kommerziellen Produkten (z. B. TradeStation oder MetaTrader 5) über Open-Source-Bibliotheken (z. B. QSTrader, Backtrader und Zipline) bis hin zu Bibliotheken wie Pandas. Einfache Strategien können in der Regel in einem der Rahmen leicht umgesetzt werden.
• Transaktionskosten- Es ist relativ einfach, die Transaktionskosten zu schätzen, da einfache Werkzeuge in entwickelten, flüssigen Märkten verwendet werden. Dies wiederum macht es einfacher, zu bestimmen, ob eine Strategie möglich ist, außerhalb der Stichprobe zu profitieren.
• Infrastruktur- Technische Analyse-Typ Strategien, die mit geringer Frequenz ausgeführt werden, können durch eine relativ einfache Infrastruktur automatisiert werden. Je nach gewünschtem Stabilitätsniveau können cron-Aufgaben eingerichtet werden, um die gewünschte Transaktionsliste zu erzeugen, die gleichzeitig manuell ausgeführt werden kann.
• Kapazität- Ebenso ist es unwahrscheinlich, dass Kapazitätsbeschränkungen auftreten, da einfache Instrumente in einem hochliquiden Markt verwendet werden.

Aber es gibt auch Nachteile bei einfachen Strategien:

• Alpha- Technische Analysen: Die Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode ist in den Finanzmärkten sehr bekannt und verbreitet. Es ist nicht klar, ob die einfachste Methode wertvoller ist als das grundlegende Kaufen und Halten oder die dynamisch orientierte strategische Anlage. Das heißt, die Methode selbst erzeugt möglicherweise keine Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode der Methode
• Profitabilität- Aufgrund der Allgemeingültigkeit dieser Methode kann es schwierig sein, nachhaltig außerhalb der Stichprobe Gewinne zu erzielen, sobald die realen Transaktionskosten berücksichtigt werden. Aus diesem Grund müssen die Transaktionskosten bei jeder Rückbewertung so effektiv wie möglich geschätzt werden.
• Statistische Tests- Obwohl es sich nicht um einfache Handelsstrategien handelt, wird für einfache Strategien in der Regel nur wenig oder gar keine solide statistische Analyse durchgeführt. Daher können viele solcher Strategien, die in der Rückmeldung eine hohe Leistung zeigen, nur durch eine übermäßige Anpassung an die Daten in der Stichprobe verursacht werden.
• Ermessen- Einfache Strategien, die manuell ausgeführt werden können, können dazu führen, dass ein Element der Ermessensfreiheit auf den Prozess angewendet wird. Zum Beispiel, der Eintritt eines Handels wird verzögert, weil der Anbieter beschäftigt ist, die Öffnungszeiten zu verlängern, oder der Anbieter benutzt den intuitiven Anbieter, um den Handel zu überwinden. Dies macht es herausfordernd, die tatsächliche Leistung der Strategie zu bestimmen.
• Aufbau eines Portfolios- Einfache Strategien vermeiden in der Regel die Verwendung von soliden Portfolio-Building- oder Risikomanagement-Techniken. Obwohl häufig ein Stop-Loss-Rahmen verwendet wird, wird selten ein Schwankungsziel, eine Gewichtung der äquivalenten Schwankungsrate (auch als “Rahmen-Risiko-Gleichpreis-Rahmen” bezeichnet) oder die Diversifizierung über die Märkte hinweg als potenzieller Mechanismus zur Erhöhung der risikobereinigten Rendite betrachtet.
• Die Belohnung der Intelligenz- Einfache Strategien verwenden in der Regel keine komplizierte Mathematik oder hohe Analyse. Wenn das Ziel des Anlegers eine intellektuelle Rendite ist, ist es unwahrscheinlich, dass eine einfache Strategie dieses Ziel erreicht.

Es zeigt sich, dass einfache Handelsstrategien zwar einfacher zu implementieren, zu testen und zu handeln sind, aber diese Einfachheit kann zu Lasten der statistischen Stabilität und der langfristigen Profitabilität gehen.

Erweiterte Handelsstrategien

Hochrangige Strategien umfassen Strategien für statistische Hypothesenprüfungen, umfassende Kenntnisse über Assetklassen, strenge Portfoliokonstruktionsmethoden und Strategien für weniger flüssige, exklusive Assetklassen oder Instrumente wie Emerging Markets, Commodities und Derivate.

Diese Strategien sind in der Regel die Domäne von institutionellen Quantifizierungs-Hedgefonds, werden jedoch aufgrund der Verfügbarkeit von Daten und der Verbreitung besserer Simulationstools nun immer häufiger im Einzelhandel verwendet.

Die Vorteile einer komplexen Strategie sind:

• Relevanz- Die hoch entwickelten Strategien sind von der Konstruktion her oft weniger relevant für den gesamten Markt und für jedes bestehende Portfolio, das aus anderen Handelsstrategien besteht. Dies führt oft zu einem höheren Sharpe-Ratio des gesamten Portfolios.
• Profitabilität- Mit einem hohen Fachwissen können die Transaktionskosten vernünftigerweise geschätzt werden. Dies bedeutet, dass es in der Regel einfacher ist zu bestimmen, ob eine Strategie außerhalb der Stichprobe rentabel sein könnte. Daher können viele unprofitable Rücktestideen vor der Echtzeit-Testphase abgelehnt werden.
• Statistische Tests- Strenge Handelsstrategie-Statistiken sind in der Regel mit höheren Methoden verbunden. Das bedeutet, dass die statistische Analyse in der Regel mit fortgeschritteneren Methoden verbunden ist. Das bedeutet, dass die eingesetzte Strategie im Vergleich zu einfachen Strategien, die möglicherweise übermäßig in der Stichprobe angepasst sind, weniger abnimmt.
• Alpha- Alpha hat ein größeres Potenzial in solchen Strategien, da es in weniger entwickelten Märkten mit Niche-Tools verwendet wird. Dieses Alpha verfällt eher langsamer, da sich das Wissen über die Strategie weniger schnell über den gesamten Markt verbreitet.
• Aufbau eines Portfolios- Portfolio-Bau und Risikomanagement ergänzen sich durch fortschrittlichere Methoden, die dazu beitragen, die Ziele der Anleger mit der strategischen Performance in Einklang zu bringen.
• Die Belohnung der Intelligenz- Hochrangige Strategien erfordern komplexere Analysen, fortgeschrittene mathematische Kenntnisse und umfangreichere Softwareentwicklung. Für einige Hobbyinvestoren ist dies eher ein Ziel als ein Vermögen. Daher werden sie oft von komplexeren systematischen Handelsmethoden angezogen.

Wie bei den einfachen Strategien gibt es auch bei den erweiterten Strategien einige Nachteile:

• Mathematische Komplexität- Einige der fortgeschrittenen Methoden des Systemhandels erfordern normalerweise einen Hintergrund in der statistischen Analyse, der Zeitreihenanalyse, der Zufallsrechnung oder dem maschinellen Lernen. Diese Kenntnisse können natürlich selbst gelernt werden, aber es ist viel einfacher, sie mit einem Bachelor-, MFE- und / oder PhD-Abschluss zu erwerben.
• Fachwissen- Selbst mit mehreren Graduiertenstudiengängen ist eine fundierte Kenntnis in einem vernünftigen Bereich der leistungsfähigen Assetklassen oder Instrumententypen erforderlich, um dauerhaft Alpha aus jeder fortgeschrittenen Systemhandelstechnologie zu erzeugen. Diese Fachkenntnisse werden in der Regel durch jahrelange Berufserfahrung erworben, die an einem bestimmten Schalter einer Bank oder eines Fonds angestellt ist.
• Daten- Im Allgemeinen variieren die Datenkosten je nach Stichprobenfrequenz, Reichweite, Historik, Datenqualität und Besonderheiten der Asset-Klasse/Instrumenten. Hochwertige Strategien sind auf ein Nischenmarkt angewiesen, um Alpha zu erzeugen. Daher können die Daten sehr teuer sein. Diese Kosten müssen berücksichtigt werden, um eine Strategie zu profitieren.
• Forschung- Wenn die Strategie für den Handel mit komplizierteren Instrumenten verwendet wird, ist eine spezielle Feedback-Umgebung erforderlich. In der Regel bedeutet dies, dass von Grund auf vollständig benutzerdefinierter Code entwickelt wird. Dies ist eine enorme Zeitinvestition.
• Infrastruktur- Selbst wenn ein starker Feedback-Framework für die Erforschung von hochqualifizierten Strategien eingerichtet wurde, ist eine komplexe Infrastruktur für den Handel erforderlich. Es kann vollständig automatisiert werden. Es erfordert komplexe Bereitstellung, Test und Überwachung.
• Kapazität- Einige Advanced-Strategie-Methoden sind so effektiv, weil sie Kapazitätsbeschränkungen unterliegen. Große Fonds können diese Strategien nicht handeln, da die Zeitinvestition nicht die absolute Rendite wert ist, die sie erwirtschaften können. Das bedeutet, dass es eine Obergrenze für die Kapitalmenge gibt, die auf die Advanced-Methode angewendet werden kann.

Es zeigt sich, dass, obwohl eine fortgeschrittene Handelsstrategie mehr Alpha-Möglichkeiten und potenziell hohe Gewinne bietet, dies komplexere mathematische Kenntnisse, das notwendige Fachwissen und eine komplexere Infrastruktur für automatische Geschäfte erfordert.

Zusammenfassen

Alles in allem ist es offensichtlich, dass einfache Handelsstrategien schneller in den Markt kommen. Sie erfordern viel weniger Fachwissen und können manuell ausgeführt werden, auch wenn die Signale automatisch erzeugt werden. Sie sind jedoch eher zu überfesten und zu niedrigeren Gewinnen im Vergleich zu hoch entwickelten Methoden.

Komplexe Strategien bieten unabhängige Alpha-Levels, angemessene Profitabilität und Intelligenz-Renditen. Dies kommt jedoch zu höheren Datenkosten, mehr Zeit für die Entwicklung von Forschungs- und Handelsinfrastrukturen und der Notwendigkeit einer tieferen Bildungshintergrund.

Der Artikel wurde in einer Pressemitteilung veröffentlicht, in der es heißt, dass es sich bei den “simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies-which-is-better”-Strategien um “simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies” handelt.