偶然与金融街一位专家聊天，得知“高频统计套利”这一所谓“金融大规模毁灭性武器”的术语。
这种基于3毫秒操作的系统、650纳秒的交换机数据传输、多线程并行以及复杂数学模型和统计规律等，
一系列复杂技术的系统，真能够实现几乎零风险的投资？乍一看，真有些不可思议。。
Il y a aussi des informations de base:
1, le taux d'intérêt statistique L'effet de levier statistique est une stratégie d'effet de levier basée sur un modèle qui consiste à rechercher des lois à partir des données de transaction historiques d'un actif, à découvrir des opportunités d'effet de levier entre deux ou plusieurs actifs, puis à fixer des seuils de transaction en fonction des lois de variation du prix de l'actif. Le trading est effectué par un programme informatique qui émet automatiquement des signaux de trading basés sur des informations en temps réel sur le marché.
Les avantages statistiques:
L'effet de levier statistique est un processus d'investissement piloté par les modèles, qui permet de réaliser des bénéfices en construisant simultanément des combinaisons à plusieurs têtes et à des têtes vides lorsque le prix d'un actif s'écarte de son prix théorique ou de son prix prévu par le modèle. Nous croyons qu'il y aura forcément une réponse à l'équivalence lorsque les prix des deux actions s'écartent des moyennes à long terme. Étant donné que les deux actions appartiennent au même secteur ou au même secteur, il est fort probable qu'il y ait un phénomène d'effondrement par rapport à l'autre, et l'équivalence de la différence de prix peut être due au fait que lorsque les prix baissent, les prix des actions surévaluées diminuent plus que ceux des actions sous-évaluées; Il est également possible que lorsque les prix augmentent, la hausse relative des prix des actions sous-évaluées soit plus grande que celle des actions surévaluées; ou que lorsque les prix des deux actions tombent en un clin d'œil, l'équilibre des écarts de prix soit dû à la hausse des actions sous-évaluées et à la baisse des actions surévaluées.
2° Les stratégies d'optimisation statistique: Les stratégies de l'effet de levier statistique sont principalement de deux types: les stratégies de transaction par paire et l'analyse des composants principaux. L'effet de levier par paire, ou transaction par décalage, est la stratégie la plus couramment utilisée pour l'effet de levier statistique, qui consiste à construire plusieurs titres d'un actif en même temps que d'un autre actif et à lier les deux positions à un moment donné dans le futur. Il s'agit d'une stratégie neutre sur le marché qui permet d'immuniser les risques du marché et de réaliser des gains à faible risque en capturant des opportunités de prix relativement erronés entre deux ou plusieurs actifs. Le profit est obtenu en analysant la différence entre le prix réel de l'actif et le prix prévu par le modèle. Lorsque le prix réel de l'actif est supérieur au prix prévu par le modèle, il est indiqué que le prix de l'actif est surévalué et l'actif est vendu jusqu'à ce que le prix réel de l'actif soit égal au prix prévu par le modèle. L'acquisition de l'actif pour compenser la position vacante précédente; au contraire, l'opération inverse est effectuée.
3, Le développement des transactions procédurales au pays et à l'étranger. En raison de la croissance rapide des fonds numériques au cours des dix dernières années, les transactions procédurales ont reçu une attention et une application croissantes. Selon les statistiques de la Bourse de New York, le volume des transactions procédurales représente environ 30% du total des transactions de la Bourse de New York au cours des dernières années. Selon les rapports de Goldman Sachs, les transactions procédurales peuvent être très rentables pour les investisseurs. En 2009, le total des transactions procédurales de Goldman Sachs représentait environ 50% du total des transactions procédurales effectuées à la Bourse de New York, soit près du double de ce qui était de 27% à la fin de 2008. Au deuxième trimestre 2009, Goldman Sachs a réalisé un bénéfice de plus de 100 millions de dollars par jour sur 46 jours de négociation. Au troisième trimestre 2009, il a réalisé un bénéfice de plus de 100 millions de dollars par jour sur 36 jours de négociation et a enregistré un seul jour de perte au cours du trimestre.
4, La négociation procédurale dans notre pays est encore à ses débuts, sur le marché des futures, les stratégies de négociation de tendances utilisant principalement des lignes courtes et ultra-courtes pour spéculer sur les futures sur les produits, tandis que sur le marché des valeurs mobilières, les courtiers traditionnels utilisent la négociation procédurale pour tirer parti des fonds négociés sur les bourses. La plupart des meilleures choses qui ont été faites au pays ont été réalisées par une équipe, dont Guo Taijunan est l'un des principaux représentants.
5° Le taux d'intérêt statistique: les principales stratégies de couverture dans le domaine de l'investissement quantitatif
L'effet de levier statistique est une stratégie couramment utilisée dans le domaine de l'investissement quantitatif. L'effet de levier statistique consiste à analyser les données historiques, à rechercher certaines lois de variation du prix ou du taux de rendement d'un actif, puis à construire un portefeuille d'actifs en utilisant des méthodes d'effet de levier pour capturer les écarts temporaires du prix de l'actif par rapport à sa valeur sous-jacente.
Les techniques de l'avantage statistique sont basées sur des connaissances telles que la théorie des prix, la théorie de la décision statistique, la théorie des jeux, les techniques de reconnaissance des modèles statistiques, les méthodes d'analyse des séquences chronologiques, la modélisation économique mesurée et les méthodes de calcul modernes. C'est une technique d'investissement complète multidisciplinaire.
Les stratégies suivantes sont principalement utilisées:配对交易策略(Pairs Trading)；多因子套利策略(Multi-factor Model)；均值回归策略(Mean-reverting Strategies)；协整套利策略(Cointegration)。
Le mystère de la magie: Mais il ne faut pas oublier que ce modèle d'investissement automatique comptable comporte aussi quelques défauts: Les hypothèses du modèle et les résultats des calculs sont basés sur des statistiques historiques, mais les statistiques historiques ne peuvent jamais couvrir complètement les phénomènes futurs.