Diferenças entre uma empresa de negociação de alta frequência e uma empresa de investimento quantitativo

Em geral, as empresas de negociação de alta frequência e as empresas de investimento quantitativo têm uma conexão e uma diferença. Nos Estados Unidos, as empresas de negociação de alta frequência são geralmente empresas de negociação autônomas, como Getco, Tower Research, Hudson River Trading, SIG, Virtu Financial, Jump Trading, RGM Advisor, Chopper Trading, Jane Street, etc. As empresas de investimento quantitativo são geralmente fundos de cobertura, incluindo RenTecDE, Shaw, Two Sigma, WorldQuant, AQR, Winton, BlueCrest, Citadel, etc. Além disso, empresas como Citadel, Two Sigma, BlueCrest e Citadel têm negócios de negociação de alta frequência e negócios de investimento quantitativo.

Historicamente, muitos fundadores de empresas de negociação de alta frequência são de origem comerciante, originalmente em comércio de derivativos, arbitragem e outros negócios. No início, esses trabalhos não requerem conhecimento profundo e elevado. Com o desenvolvimento da tecnologia de computador, o grau de automação e a frequência das transações aumentaram gradualmente, e essas empresas gradualmente contrataram pessoas com forte formação em matemática, estatística e computação para se adaptar ao desenvolvimento da situação.

A maior desvantagem da negociação manual é que o local de encomenda manual é distante da bolsa e, quando as coisas mudam, muitas vezes não conseguem pegar a nota. Neste ponto, a empresa de negociação totalmente automática pode reduzir o tempo de transmissão do sinal ao máximo através da sala de hospedagem, mas a negociação automatizada geralmente é muito complexa porque o processo, juntamente com o fluxo de muitos funcionários da empresa, pode ocorrer alguns erros na manutenção do processo, o que acaba por ser um desastre, como o famoso Cavaleiro Capital.

Quanto ao fato de que a super-configuração não é imune ao Black Swan, é um problema que não pode ser evitado nem pela negociação manual nem pela negociação automática. Em geral, Getco, Jane Street, SIG, Virtu Financial e outros são semi-automáticos, Tower Research, Hudson River Trading, Jump Trading e outros são totalmente automáticos.

Em primeiro lugar, os investimentos em quantidade nos EUA são basicamente fundados por pessoas com um forte histórico de quantidade. Por exemplo, o fundador do Renaissance, Simmons, é matemático, o fundador da DE Shaw, David Shaw, é professor de computação, o fundador da AQR, Cliff Asness, é financeiro, e as empresas de negociação de alta frequência são mais tradicionais.

O tempo de detenção de uma empresa de investimento quantitativo costuma chegar a 1 / 2 semanas, a informação necessária para prever a tendência de preços de tanto tempo é naturalmente muito grande, o modelo é, portanto, mais complexo, a velocidade de funcionamento do programa é menos sensível; o tempo de processamento de informações de transação de alta frequência é muito curto (microssegundos ou milissegundos), é impossível analisar muitas informações, portanto, o modelo também tende a ser simples, a vantagem competitiva depende mais da eficiência do código operacional, muitas pessoas até mesmo escrever programas diretamente no hardware; e, finalmente, a capacidade de capital de investimento quantitativo pode atingir dezenas de milhões de dólares, enquanto as empresas de negociação de alta frequência costumam ter apenas dezenas de milhões a bilhões de dólares, mas a estratégia de negociação de alta frequência é mais estável do que a de investimento quantitativo, como a negociação da Virtu Financial 1238 perde apenas um dia, portanto, geralmente é uma negociação própria, enquanto os fundos de investimento quantitativo geralmente ajudam os investidores.

Modelos para quantificar transações

Aqui estão alguns modelos de transações quantitativas, de simples a complexas:

O mais simples é representado pela análise técnica do mercado de futuros de John Murphy, que usa o máximo de conhecimento matemático de nível médio, como índices e logaritmos, é fácil de entender e é mais adequado para negociações subjetivas, ou negociações semi-automáticas que são calculadas por computador e emitem sinais de negociação comandados manualmente por pessoas.

O nível um pouco mais alto é representado pela lei de negociação da pirâmide de Dennis, que usa matematicamente o conteúdo da matemática de nível inferior da universidade, como a média, a diferença e a distribuição regular. O teste da estratégia também é mais científico e apresenta um método confiável de gerenciamento de fundos, mas a desvantagem é que ainda não se libertou do tradicional, dependendo das regras de negociação.

O nível mais alto é caracterizado pela integração de sinais de transação, como a integração orgânica de indicadores técnicos tradicionais, como análise de regressão, redes neurais e vectores de suporte, usando métodos estatísticos mais rigorosos para seleção e teste de variáveis. Considerando a característica temporal dos dados financeiros, a otimização de rolagem geralmente é necessária para obter resultados de testes fora da amostra, o que torna os modelos mais robustos.

No entanto, os sistemas de negociação programados em geral são difíceis de implementar essas funções e precisam implementá-las em linguagens de programação mais comuns.

Simons, fundador do Renaissance Fund, explica o investimento quantitativo

Se for um investimento quantitativo, além de informações de mercado, também é necessário reunir outras informações básicas, organizar a sequência de tempo correspondente e integrá-las no modelo de previsão. Em geral, o modelo de sucesso não depende de quão alta e profunda é a teoria matemática, mas de quanta informação de diferentes fontes é integrada. Mesmo a regressão linear mais simples, se os parâmetros tiverem uma forte capacidade de previsão e baixa correlação, o modelo terá um bom efeito de previsão. Por outro lado, mesmo usando uma teoria de aprendizagem profunda complexa, se os parâmetros selecionados não fazem sentido, o modelo final não é útil.

A modelagem é uma coisa, mas o modelo de resolução é igualmente importante. Por exemplo, na física há muitos modelos que descrevem a realidade com precisão, mas muitas vezes são difíceis de resolver devido à falta de métodos de cálculo científicos eficientes. O mesmo acontece com o comércio quantitativo.

Erros comuns em alta frequência e quantificação

Modelos quânticos não podem vencer o Black Swan

Na verdade, qualquer método de investimento é baseado na previsão do futuro histórico, tem medo de eventos de cisne negro, haverá retractação. O benefício da quantificação é que, após o encontro com a retractação, a situação mais recente pode ser rapidamente incorporada no modelo, ajustando-se em tempo hábil, re-medição, otimização, simulação, para tentar reverter os perdas no menor tempo possível.

A LTCM é um fundo multi-estratégia, cuja estratégia de negociação de negociação pura ganhou US $ 100 milhões em 1998, e suas estratégias mais perdidas são derivativos de caixa de negociação de baixa liquidez, muitos deles são até mesmo projetados para negociar com produtos de contrapartes, sem a possibilidade de limpar as posições em tempo hábil em caso de Black Swan. Esses produtos geralmente usam apenas modelos quantitativos para auxiliar na fixação de preços, a execução de transações específicas, o design e a venda de produtos não estão relacionados com a liquidez.

Transações de alta frequência prejudicam os investidores

As opiniões de livros como o Flash Boys são muito controversas, mas a escrita do autor é excelente e o estilo narrativo é muito provocativo, por isso chamou a atenção de muitos. Além da mídia, deve-se dizer que os EUA estão pedindo a proibição mais forte do comércio de alta frequência, basicamente os comerciantes tradicionais do ano.

No país, agora as opções estão prontas para ser listadas, e as ações também provavelmente abrirão T + 0. Para esses dois pedaços de carne de galinha, os comerciantes de alta frequência estrangeiros há muito tempo. Se na área de alta frequência de futuros, podemos confiar na rica experiência em negociações de programação para competir com o exterior, então na área de alta frequência de opções e ações, nossa experiência prática é zero, e a diferença é maior com o exterior.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。