하이프레크 거래와 양적 투자 전략과 오해

고주파 거래 회사와 양적 투자 회사 사이의 차이점

일반적으로 하이프레크 트레이딩 회사와 정량화 투자 회사에는 연관성과 차이가 있다. 미국에서 흔히 말하는 하이프레크 트레이딩 회사들은 주로 자율 거래 회사로, 주로 Getco, Tower Research, Hudson River Trading, SIG, Virtu Financial, Jump Trading, RGM Advisor, Chopper Trading, Jane Street 등이 있다. 그리고 흔히 말하는 정량화 투자 회사들은 일반적으로 헤지펀드로서, RenTec, DE Shaw, Two Sigma, WorldQuant, AQR, Winton, BlueCrest, Citadel 등이 있다. 또한, Citadel, Two Sigma, Citadel 등은 하이프레크 트레이딩 사업을 동시에 정량화 투자 사업을 하고 있다.

역사적으로, 많은 고주파 거래 회사 창업자들은 거래자 출신으로, 원래 파생상품 시장을 만들고, 유치 등을 하는 사업에 종사했다. 처음에는 이러한 작업은 더 깊은 지식을 필요로 하지 않았다. 컴퓨터 기술의 발전과 함께 거래의 자동화도 점차 향상되었고, 이러한 회사들은 점차적으로 수학, 통계, 컴퓨터에 대한 배경을 가진 사람들을 고용하여 상황에 맞게 변화했다. 물론, 이 과정에도 약간의 분화가 발생했다.

인공 거래의 가장 큰 단점은 수동 주문 장소가 거래소에서 멀리 떨어져 있으며, 시장 급격한 시점에 주문을 채취하지 못하는 경우가 많습니다. 이 시점에서, 완전히 자동화된 거래 회사는 기기실을 통해 신호 전송 시간을 최대한 줄일 수 있지만 자동화된 거래는 종종 절차가 너무 복잡하고 많은 회사 직원의 흐름이 더하기 때문에, 절차 유지에 약간의 오류가 발생할 수 있습니다.

블랙 스완 사고를 피할 수 없는 과도한 적합성은 인공 거래와 자동 거래가 피할 수 없는 문제이다. 일반적으로, Getco, Jane Street, SIG, Virtu Financial 등은 반 자동 거래이며, Tower Research, Hudson River Trading, Jump Trading 등은 완전히 자동 거래이다.

양자투자회사는 HFT 회사와 크게 다르다. 첫째, 미국의 양자투자회사는 기본적으로 양자투자적인 배경이 강한 사람들에 의해 설립되었다. 예를 들어, 르네상스 시대의 창업자 시몬스는 수학자 출신, DE 쇼의 창업자 데이비드 쇼는 컴퓨터 교수 출신, AQR의 창업자 클리프 아스네스는 금융학자 출신, 그리고 HFT 회사는 전통적인 거래자들에 의해 설립되었다. 둘째, 양자투자는 일반적으로 복잡한 모델에 의존하고, HFT 거래는 일반적으로 효율적으로 작동하는 코드에 의존한다.

정량화 투자 회사들의 보유 시간은 종종 1~2주까지 도달한다. 이렇게 긴 기간 동안의 가격 추세를 예측하기 위해 처리해야 하는 정보는 자연적으로 매우 크기 때문에 모델은 더 복잡하고, 프로그램의 실행 속도에 민감하지 않다. 고주파 거래 정보 처리 시간은 매우 짧으며 (마이크로초 또는 밀리초 수준), 많은 정보를 분석하는 것은 불가능하다. 따라서 모델은 또한 단순화되고, 경쟁 우위는 코드 운영에 더 의존하고, 많은 사람들이 심지어 하드웨어에 직접 프로그램을 작성하기도 한다. 마지막으로, 정량화 투자의 자본 용량은 수십억 달러에 달할 수 있으며, 고주파 거래 회사는 종종 수십억 달러에서 수십억 달러에 불과하지만, 고주파 거래 전략이 원격적인 정량화 투자의 안정성을 보여주기 때문에, Virtu Financial 거래는 1238일만 1일 동안 손실을 발생시키고, 따라서 일반적으로 거래는 거래량이며, 정량화 펀드는 일반적으로 투자자에게 도움이 된다.

양적 거래 모델

다음은 간단한 것부터 복잡한 것까지 양적 거래의 모델입니다.

가장 간단한 것은 존 머피의 퓨처스 시장 분석 기술로 대표되며, 지수, 대수 등 고교 수준의 수학 지식을 사용하는 것이 가장 많으며, 일반적으로 이해하기 쉽고 주관 거래에 더 적합하거나 컴퓨터 계산 및 거래 신호를 발산하여 사람이 수동으로 주문한 반 자동 거래입니다.

수준이 조금 더 높은 데니스의 바다 거래법칙에 의해 대표되는 수학은 결국 동위, 미분, 정규 분포와 같은 대학 초등 수학의 내용을 사용하여 전략의 테스트가 더 과학적이며 신뢰할 수있는 자금 관리 방법을 제시하지만, 여전히 거래 규칙에 의존하는 전통적인 배열 조합에서 벗어나지 못하는 것이 단점입니다. 그러나 전략이 잘 설계되어 큰 추세를 나타낸다면 여전히 좋은 효과를 얻을 수 있습니다.

더 높은 계층은 주로 거래 신호 통합의 측면에 나타난다. 예를 들어, 더 현대적인 통계적 방법을 적용하는 회귀 분석, 신경 네트워크, 벡터 기계를 지원하는 등 전통적인 기술 지표에 대한 유기적 통합, 그리고 더 엄격한 통계적 방법을 사용하여 변수를 필터링하고 테스트하는 것. 금융 데이터의 시간적 특성을 고려하여, 종종 샘플 외부의 테스트 결과를 얻기 위해 롤러 최적화를 사용하는 것이 필요하며, 이러한 결과 모델은 더 견고합니다.

그러나 일반적인 프로그래밍 거래 시스템은 이러한 기능을 구현하는 데 어려움이 있으며 더 일반적인 프로그래밍 언어를 사용해야합니다.

문화재 재흥 기금 창업자인 심슨이 양적 투자에 대해 설명하는 사진

양적 투자가 되면 시장 정보 외에도 다른 기본적인 정보를 수집하고, 그에 따른 시간 순서를 정리하여 예측 모델에 통합한다. 일반적으로 성공적인 모델은 얼마나 높은 수학 이론을 적용하느냐에 달려 있지 않고, 얼마나 다양한 소스를 통합하느냐에 달려 있다. 심지어 가장 간단한 선형 회귀도 매개 변수들이 강력한 예측 능력을 가지고 있고, 연관성이 낮다면 모델의 예측 효과는 좋다. 반대로 복잡한 깊이 학습 이론을 적용하더라도 매개 변수 선택이 무의미하다면 최종 결과 모델은 쓸모가 없다. 현재 미국 기업들은 좋은 뉴스 정보 모형뿐만 아니라 구글 위성 사진으로 촬영된 포트까지의 포트까지 활용하여 이미지 모형을 설치하고 있으며, 상품 컨테이너에 있는 상품 목록에 대한 예측 수치로 상품 가격 예측 효과를 얻었다.

모델링은 하나이고, 풀기 모델은 사실 똑같이 중요하다. 예를 들어, 물리학에서는 현실을 정확하게 묘사할 수 있는 많은 모델들이 있지만, 효율적인 과학적 계산 방법이 부족하기 때문에 종종 풀기가 어렵다. 양성 거래도 마찬가지다. 파라미터의 계산, 필터링, 최적화, 재검토 등은 종종 거대한 계산량과 함께 이루어진다. 어떻게 능숙하게 풀어야 하는지는 매우 깊은 학문적인 질문이다. 시몬스가 밝힌 바에 따르면, 유명한 문학 르네상스 회사는 직원들의 모든 소스로부터 데이터를 수집하는 명확한 내부 분산 컴퓨터 프로그램을 가지고 있으며, 물리학자는 데이터 분석 모델을 만들고, 수학자는 최적화 알고리즘을 구축하고 풀기 모델을 만들고 있다.

고주파수, 정량화 분야에서 일반적인 오해

양적 모델은 블랙 스완을 이길 수 없습니다.

사실, 어떤 투자 방법도 역사적 예측에 의존하고 있으며, 흑백 사건에 대한 두려움이 있기 때문에 리콜이 발생할 수 있습니다. 리콜을 겪은 후, 최신 상황을 신속하게 모델에 포함하고, 적시에 조정하고, 재시험하고, 최적화하고, 모방하여 손실을 가장 짧은 시간 내에 되돌릴 수 있습니다. 예를 들어, 문화예술 르네상스는 2007년 8월에 역사적으로 드문 9% 리콜을 겪은 후, 시몬스가 모형 단절 조치를 취하고, 재구성했습니다. 투자자 편지에서 그는 "우리는 새로운 모델의 세 가지 강력한 신호 결과를 발견했습니다.

장기자본관리회사 (LTCM) 는 양적 모델을 사용했기 때문에 파산했다. 사실, LTCM은 순수 양적 거래 전략이 1998년에 100억 달러를 벌어들인 다전 전략 펀드이다. 가장 많은 손실을 낸 전략은 거래 유동성이 극히 낮은 카운터 파생 상품, 심지어는 많은 자사 제품도 은행 상반자와 투자하기 위해 설계했으며, 블랙 스탠 사건에 직면했을 때 당시에 포지션을 정리할 수 없었다. 이 제품들은 일반적으로 가격에 양적 모델의 도움을 받으며, 구체적인 거래 실행, 제품 설계, 판매 등이 측정과 관련이 없으며, 일반적으로 LTCM의 파산은 유동성 위험, 모델과 관련이 없다고 여겨진다.

빈번한 거래가 투자자의 이익을 손상시킵니다.

?? 플래시 보이즈?? 같은 책들은 사실 논란의 여지가 많지만 작가의 글씨가 훌륭하고 서술 방식이 매우 자극적이기 때문에 많은 사람들의 시선을 끌었다. 언론을 제외하고는, 미국은 현재 HF 거래를 금지하는 것을 가장 강력하게 요구하고 있다고 말해야합니다. 기본적으로 그 당시의 전통적인 거래자입니다. 신흥 의존하고 첨단 기술을 사용하는 HF 거래 회사가 그들을 물리쳤기 때문에 그들은 더 많은 힘을 조직하고 반격하기 싫습니다. 이 사람들이 시장의 숙련자이기 때문에 시장에 대해 매우 친숙하고 있으며, 의견도 인용 할 수 있습니다.

국내에서는, 이제 옵션이 상장 준비되고, 주식도 T+0을 개방할 가능성이 높습니다. 이 두 조각은 뚱뚱한 고기 덩어리이며, 외국 고기동 거래자는 오랫동안 갈망해 왔습니다. 만약 미래 고기동 거래 분야에서, 우리는 또한 외국과의 경쟁에 대비하는 프로그래밍 거래에 대한 풍부한 경험에 의존할 수 있다면, 옵션과 주식 고기동 분야에서 우리의 실제 경험은 0이고, 외국과의 격차는 더 크습니다. 이에 대해 저자는 한편으로는 우리가 자부심을 가질 수 없으며, 외국의 투자가 너무 강하다고 느끼면 단순히하지 않을 수 없다고 생각합니다. 다른 한편으로는 성과에 서둘러서는 안되며, 1 년 반을 부담하여 큰 성과를 달성해야한다는 환상이 있습니다. 모든 것이 소박하고 신중한 태도를 가져야합니다. 많은 외국 고수들이 국내로 와서 수익을 연구하기 위해 1 년을 준비하는 경우, 국내 사람들은 더 얇은 기초를 가지고 있습니다.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。