Perbedaan antara perusahaan perdagangan frekuensi tinggi dan perusahaan investasi kuantitatif

Secara umum, perusahaan perdagangan frekuensi tinggi dan perusahaan investasi kuantitatif memiliki hubungan dan perbedaan. Di Amerika Serikat, perusahaan perdagangan frekuensi tinggi yang umum disebut biasanya adalah perusahaan perdagangan mandiri, seperti Getco, Tower Research, Hudson River Trading, SIG, Virtu Financial, Jump Trading, RGM Advisor, Chopper Trading, Jane Street, dan lain-lain. Perusahaan investasi kuantitatif yang umum disebut adalah hedge fund, termasuk RenTecDE, Shaw, Two Sigma, WorldQuant, AQR, Winton, BlueCrest, Citadel, dan lain-lain.

Secara historis, banyak pendiri perusahaan perdagangan frekuensi tinggi berasal dari pedagang, yang pada awalnya terlibat dalam perdagangan derivatif. Pada awalnya, pekerjaan ini tidak memerlukan pengetahuan yang tinggi dan mendalam. Seiring perkembangan teknologi komputer, tingkat dan frekuensi otomatisasi perdagangan juga meningkat, perusahaan-perusahaan ini secara bertahap mempekerjakan beberapa orang dengan latar belakang matematika, statistik, dan komputer yang kuat untuk menyesuaikan diri dengan perkembangan situasi.

Kelemahan terbesar dari perdagangan manual adalah tempat pesanan manual jauh dari bursa, seringkali tidak dapat mengambil pesanan ketika situasi berubah. Pada titik ini, perusahaan yang melakukan perdagangan otomatis dapat mengurangi waktu transmisi sinyal sebanyak mungkin melalui ruang mesin yang dikelola. Namun, perdagangan otomatis sering terjadi karena prosedurnya terlalu rumit, ditambah dengan banyaknya personel perusahaan yang bergerak, akan terjadi beberapa kesalahan dalam pemeliharaan prosedur, dan akhirnya prosedurnya salah menjadi bencana besar, seperti yang terkenal dengan modal ksatria.

Overfitting tidak dapat mencegah Black Swan, yang merupakan masalah yang tidak dapat dihindari oleh perdagangan manual dan perdagangan otomatis. Secara umum, Getco, Jane Street, SIG, Virtu Financial, dan lain-lain adalah semi-otomatis, Tower Research, Hudson River Trading, dan Jump Trading, dan lain-lain adalah sepenuhnya otomatis.

Perusahaan investasi kuantitatif berbeda dengan perusahaan perdagangan frekuensi tinggi. Pertama, perusahaan investasi kuantitatif di Amerika Serikat pada dasarnya didirikan oleh orang-orang dengan latar belakang kuantitatif yang sangat kuat, seperti pendiri Renaissance Simmons berasal dari seorang matematikawan, pendiri DE Shaw berasal dari seorang profesor komputer, pendiri AQR berasal dari seorang ahli keuangan, dan perusahaan perdagangan frekuensi tinggi lebih banyak didirikan oleh pedagang tradisional; kedua, investasi kuantitatif umumnya bergantung pada model yang kompleks, sedangkan perdagangan frekuensi tinggi umumnya bergantung pada kode yang berjalan dengan efisien.

Informasi yang harus diproses untuk memprediksi tren harga selama waktu yang lama sangat besar, sehingga modelnya lebih kompleks, dan tidak terlalu sensitif terhadap kecepatan operasi program; waktu pemrosesan informasi transaksi frekuensi tinggi sangat singkat (mikrodetik atau milidetik), tidak mungkin menganalisis banyak informasi, sehingga modelnya cenderung sederhana, keunggulan kompetitif lebih bergantung pada efisiensi operasi kode kode, banyak orang bahkan menulis program langsung pada perangkat keras; dan akhirnya, kapasitas modal investasi kuantitatif dapat mencapai puluhan juta dolar, sedangkan perusahaan perdagangan frekuensi tinggi hanya beberapa puluh juta hingga beberapa ratus juta dolar, tetapi karena kinerja strategi perdagangan frekuensi tinggi lebih stabil daripada investasi jarak jauh, seperti perdagangan Virtu Financial 1238 hanya kehilangan satu hari, sehingga biasanya perdagangan sendiri, dan dana investasi kuantitatif umumnya membantu investor.

Model untuk mengukur transaksi

Berikut ini adalah beberapa model untuk transaksi kuantitatif, mulai dari yang sederhana hingga yang kompleks:

Yang paling sederhana diwakili oleh analisis teknis pasar berjangka John Murphy, yang paling banyak menggunakan pengetahuan matematika tingkat SMA seperti indeks, logaritma, mudah dipahami, lebih cocok untuk perdagangan subjektif, atau perdagangan semi-otomatis yang dihitung oleh komputer dan mengirimkan sinyal perdagangan yang dipesan secara manual oleh manusia.

Strategi ini menggunakan materi matematika tingkat rendah seperti rata-rata, diferensial, dan distribusi normal. Tes strategi ini juga lebih ilmiah, dan menawarkan metode manajemen dana yang andal, tetapi kelemahan adalah masih belum terlepas dari kombinasi tradisional yang bergantung pada aturan perdagangan. Namun, jika strategi dirancang dengan baik dan ada tren besar, efeknya bisa bagus.

Tingkat yang lebih tinggi terutama ditampilkan dalam integrasi sinyal perdagangan, seperti penggunaan metode statistik yang lebih modern untuk analisis regresi, jaringan saraf, dan mesin vektor pendukung untuk integrasi organik dari indikator teknis tradisional, dan menggunakan metode statistik yang lebih ketat untuk pemindaian dan pengujian variabel. Mengingat karakteristik waktu data keuangan, seringkali diperlukan penggunaan optimasi bergulir untuk mendapatkan hasil pengujian di luar sampel, sehingga model yang dihasilkan juga lebih kuat.

Namun, sistem perdagangan terprogram secara umum sulit untuk mengimplementasikan fitur-fitur ini, dan perlu mengimplementasikannya sendiri dengan bahasa pemrograman yang lebih umum.

Diawali dengan pengumuman dari Simon, pendiri Renaissance Fund, tentang investasi kuantitatif.

Jika itu adalah investasi kuantitatif, maka selain informasi tren, Anda juga harus mengumpulkan dan menyusun informasi dasar lainnya, menyusun urutan waktu yang sesuai, dan memasukkannya ke dalam model prediksi. Secara umum, model yang sukses tidak menggunakan teori matematika yang tinggi dan dalam, tetapi bagaimana informasi dari berbagai sumber terintegrasi. Bahkan dengan regresi linier yang paling sederhana, jika setiap parameter memiliki kemampuan prediksi yang kuat dan relevansi rendah, maka model dapat memprediksi dengan baik. Sebaliknya, bahkan dengan menggunakan teori pembelajaran mendalam yang kompleks, jika parameter yang dipilih tidak berarti, model yang dihasilkan tidak berguna.

Pemodelan adalah satu hal, mencari model sebenarnya sama pentingnya. Misalnya, dalam fisika ada banyak model yang dapat menggambarkan realitas dengan tepat, tetapi seringkali sulit untuk mencari solusi karena kurangnya metode komputasi ilmiah yang efisien. Begitu juga dengan perdagangan kuantitatif. Perhitungan, pemindaian, pengoptimalan, dan pengukuran ulang parameter sering disertai dengan jumlah perhitungan yang sangat besar, bagaimana mencari solusi yang cerdik adalah misteri yang mendalam.

Kesalahpahaman umum dalam bidang frekuensi dan kuantitas

Model Kuantitatif Tidak Bisa Menang Black Swan

Sebenarnya, setiap metode investasi adalah bergantung pada sejarah untuk memprediksi masa depan, takut akan peristiwa black swan, dan akan memiliki penarikan. Manfaat kuantitatif adalah bahwa setelah mengalami penarikan, Anda dapat dengan cepat memasukkan situasi terbaru ke dalam model, menyesuaikan, mengukur kembali, mengoptimalkan, dan mensimulasikan, untuk membalikkan kerugian dalam waktu sesingkat mungkin.

Perusahaan manajemen modal jangka panjang (LTCM) bangkrut karena menggunakan model kuantitatif. Faktanya, LTCM adalah dana multi-strategi, strategi perdagangan kuantitatif murni yang akhirnya menghasilkan 100 juta dolar pada tahun 1998. Strategi yang paling rugi adalah derivatif kasir dengan likuiditas yang sangat buruk, banyak bahkan dirancang sendiri untuk bertransaksi dengan produk pasangan, tidak dapat membersihkan posisi sewaktu-waktu ketika terjadi Black Swan. Produk-produk ini umumnya hanya menggunakan model kuantitatif untuk membantu saat penetapan harga, eksekusi transaksi spesifik, desain produk, penjualan, dan lain-lain tidak relevan dengan likuiditas, umumnya dianggap bahwa kebangkrutan LTCM lebih karena risiko likuiditas, tidak terlalu terkait dengan model.

Frekuensi Tinggi Perdagangan Merugikan Investor

Buku-buku seperti Flash Boys dan lainnya memang sangat kontroversial, hanya saja penulisnya sangat baik, narasinya sangat menghasut, sehingga menarik banyak perhatian. Selain media, harus dikatakan bahwa Amerika Serikat saat ini meminta larangan perdagangan frekuensi tinggi yang paling kuat, pada dasarnya adalah pedagang tradisional tahun itu.

Di dalam negeri, sekarang opsi siap untuk listing, saham juga mungkin akan terbuka T + 0. Untuk dua potongan daging, pedagang frekuensi tinggi asing telah lama merindukan. Jika kita berbicara di bidang frekuensi tinggi berjangka, kita juga dapat mengandalkan pengalaman yang kaya dalam perdagangan berprogram dengan luar negeri. Dalam bidang frekuensi tinggi opsi dan saham, pengalaman praktis kita adalah nol, dan selisihnya lebih besar dari luar negeri.策略研究要慢工出细活，急于求成，频繁改变研究方向，最终很可能一事无成。