高周波取引会社と量化投資会社の違い

一般的に,HFT会社と量化投資会社には関連性があり,また違いがある.米国では,HFT会社は,主にGetco,Tower Research,Hudson River Trading,SIG,Virtu Financial,Jump Trading,RGM Advisor,Chopper Trading,Jane Streetなどの自営業取引会社であり,通常,量化投資会社は,RenTecDE,Shaw,Two Sigma,WorldQuant,AQR,Winton,BlueCrest,Citadelなどのヘッジファンドである.また,Citadel,Two Sigmaなどの企業は,HFT事業と量化投資事業の両方を展開している.ShawDEなどの企業は,量化投資と非量化投資の両方を方向づけているが,多くの企業はより総合的な方向に進んでいる.

歴史的に見ると,多くのHFT企業の創始者はトレーダー出身で,元々は衍生品の市場化,利回りなどの業務に従事していた.当初は,これらの仕事は高度な知識を必要としなかった.コンピューター技術の発展とともに,取引の自動化程度と頻度も徐々に向上し,これらの企業は徐々に数学,統計,コンピュータの背景を持つ人々を雇用して,状況の発展に適応した.もちろん,このプロセスは,いくつかの分化も出現した.

人工取引の最大の欠点は,手動で注文した場所が取引所から遠かったことであり,状況が急変したときに注文を掴むことができないことにある.この点では,全自動取引の会社は,機室を托管することで信号伝送時間を最大限に減らすことができる.しかし,自動取引は,手順が複雑すぎるため,多くの会社の従業員の流動が大きいため,手順のメンテナンスにいくつかのエラーが発生し,最終的に手順が失敗して大惨事になる,例えば有名な騎士資本である.

オーバーフィットがブラック・スヴァンナに抵抗できないのは,人工取引も自動取引も避けられない問題である.一般的にはGetco,Jane Street,SIG,Virtu Financialなどが半自動取引であり,Tower Research,Hudson River Trading,Jump Tradingなどが完全自動取引である.

量子投資会社は,HFT取引会社とは大きく異なっています. まず,米国の量子投資会社は,基本的に,量子的な背景を持つ人が設立しています.例えば,ルネッサンス創始者のシモンズは数学者の出身です.DEショウの創始者のデイヴィッドショウはコンピュータ教授の出身です.AQRの創始者のクリフ・アッセンス氏は金融学者の出身です.HFT会社は,従来型のトレーダーによって設立されています.

定量投資会社の保有時間は通常1〜2週間に達し,このような長期の価格動向を予測するために処理する必要がある情報は非常に大きく,モデルはより複雑であり,プログラムの動作速度にはそれほど敏感ではありません.高周波取引の処理時間は非常に短く,多くの情報を分析することはできません,したがってモデルは単純化され,競争優位性はコードの動作の効率に依存し,多くの人はハードウェアに直接プログラムさえ書きます.最後に,定量投資の資本容量は数十億ドルに達し,高周波取引会社は数千万から数十億ドルしかありません.

取引の量化モデル

簡単な取引から複雑な取引までの 量化取引のモデルを紹介します.

最も簡単なものは,ジョン・マーフィーの期貨市場の技術分析を代表するであり,指数,対数などの高中レベルの数学知識が最も多く用いられ,一般的には分かりやすいもので,主観的な取引に適している.または,コンピュータが計算して取引信号を発信し,人間が手動で注文した半自動取引である.

レベルが少し高いデニスの海取引法を代表し,数学的には平均,差分,正規分布などの大学低年級数学を使用している.戦略のテストもより科学的で,信頼できる資金管理方法を提唱しているが,欠点は,交易規則に依存する従来の並列組から取引を行う考え方はまだ解放されていないことだ.しかし,戦略がうまく設計され,市場が大きな傾向を示しているならば,まだ良い効果がある.

高いレベルは,取引信号の統合,例えば,より近代的な統計的方法の回帰分析,ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシンなどの伝統的な技術指標の有機統合,より厳格な統計的方法の変数の選およびテストの使用などの統合に重点を置いています. 金融データの時間特性を考慮して,往々にして,試料外でのテスト結果を取得するためにローリング最適化を使用する必要があり,その結果,モデルはより堅牢です.

しかし,一般のプログラム化された取引システムでは,これらの機能を実装することは困難であり,より一般的なプログラミング言語でそれを実現する必要があります.

図はRenaissance Fundの創設者,シモンズによる量化投資の説明です

量化投資の場合,市場状況情報に加えて,他の基本的な情報を整理し,対応する時間配列を整理して予測モデルに組み込む必要があります.一般的に,成功したモデルは,高深度の数学理論をどれだけ使用したかではなく,異なる情報源をどれだけ統合したかにかかっています.最も単純な線形回帰でも,各パラメータが非常に強い予測能力を持ち,関連性が低い場合,モデルの予測効果は良好です.逆に,複雑な深度学習理論を使用しても,選択されたパラメータが意味のない場合,最終的なモデルは役に立ちません.

モデリングは一つであり,解き明かすモデルも同様に重要です.例えば,物理学のモデルが多くあり,現実を正確に記述できますが,効率的な科学的計算方法が欠如しているため解き明かすのはしばしば困難です.定量取引も同じです.パラメータの計算,フィルタリング,最適化,再測量などの計算は,多くの場合,膨大な計算量に伴い,巧妙な解き明かす方法は,高度な学問である.シモンズによると,著名な文藝復興会社の内部には,さまざまなソースからデータを収集するコンピュータプログラマーの明確な分工があります.物理学者たちはデータ分析してモデルを構築し,数学者は最適化アルゴリズムを構築し,モデルを解き明かす.

高周波,量子領域の常見の誤解

量子モデルではブラック・スウェンダーに勝てません

実際,投資の方法は,歴史が予測する未来を頼りにして,ブラック・スヴァン事件を恐れ,後退を起こす.量化の利点は,後退を遭遇した後に,最新の状況を迅速にモデルに組み込み,適時に調整し,再測定し,最適化し,模倣し,最短時間で損失を逆戻すことができる.例えば,文藝復興が2007年8月に歴史的に珍しい9%の後退を体験した後,シモンズは決定的な措置をとり,モデルを再構築し,投資家に宛てた手紙で,我々の新しいモデルが3つの強力な取引シグナルを発見したと宣言し,翌日すぐに損失を回収し,その年の収益率は80%に達した.

長期資本管理会社 (LTCM) は,量化モデルを使用したため破産した.実際には,LTCMは多戦略基金であり,その純量化取引戦略は1998年に100万ドルを稼いだ.その損失の最大の戦略は,流動性の非常に悪い取引カウンターデリバティブであり,多くの場合,その多くは,投資相手の製品と取引するために設計され,ブラック天事件が発生したときに,ポジションを時間内にクリアすることができない.これらの製品は,通常,価格設定時に量化モデルを使用するだけで,具体的な取引実行,製品設計,販売などとは関係ありません.一般的にLTCMの破産は,流動性のリスクが多く,モデルとは関係ありません.

高頻度取引は投資家の利益を損なう

Flash Boysなどの書籍の見解は,実際は,非常に論争の的であり,ただし,著者の文章が優れ,物語の手法が非常に煽動的であるため,多くの注目を集めている.メディアを除いて,米国は現在,HF取引を禁止することを要求する最も強いのは,基本的には当年の伝統的なトレーダーであると言わなければならない.

国内では,現在オプションが上場準備中であり,株式もT+0を開く可能性が高い. 外国高周波トレーダーは,この2つの肥満肉に長い間憧れていた. 期貨高周波の分野では,我々はプログラム取引の豊富な経験にも依拠することができ,外国と対抗するならば,オプションと株式高周波の分野では,我々の実務経験はゼロで,海外との差はより大きい.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。