Quant Strategies - sono per voi le strategie d'investimento quantitative sono evoluti in strumenti molto complessi con l'avvento dei moderni computer, ma le strategie radici risalgono oltre 70 anni. Essi sono in genere gestiti da team altamente istruiti e utilizzano modelli proprietari per aumentare la loro capacità di battere il mercato. Ci sono programmi, anche off-the-shelf che sono plug-and-play per chi cerca semplicità. modelli Quant funzionano sempre bene quando torna testato, ma le loro applicazioni reali e tasso di successo sono discutibili. Mentre sembrano funzionare bene in mercati toro. quando i mercati vanno in tilt, le strategie quant sono sottoposti agli stessi rischi come qualsiasi altra strategia. La storia Uno dei padri fondatori dello studio della teoria quantitativa applicata alla Finanza era Robert Merton. Si può solo immaginare quanto sia difficile e richiede molto tempo il processo è stato prima l'uso del computer. Altre teorie della finanza si sono evoluti anche da alcuni dei primi studi quantitativi, compresa la base di diversificazione del portafoglio sulla base di moderna teoria di portafoglio. L'uso di entrambi finanza quantitativa e calcolo ha portato a molti altri strumenti comuni, tra cui uno dei più famosi, la formula di valutazione delle opzioni di Black-Scholes, che aiuta non solo le opzioni investitori di prezzo e sviluppare strategie, ma aiuta a mantenere i mercati sotto controllo con la liquidità. Quando viene applicato direttamente alla gestione del portafoglio. l'obiettivo è come qualsiasi altra strategia di investimento. per aggiungere valore, alfa o rendimenti in eccesso. Quants, come gli sviluppatori sono chiamati, compongono complessi modelli matematici per individuare opportunità di investimento. Ci sono molti modelli là fuori come quants che li sviluppano, e tutti sostengono di essere il migliore. Uno di un quant strategys investimento best-seller punti è che il modello, e, infine, il computer, prende la decisione buysell reale, non un essere umano. Questo tende a rimuovere ogni risposta emotiva che una persona può sperimentare per comprare o vendere investimenti. strategie Quant sono ora accettati nella comunità degli investitori e gestiti da fondi comuni, hedge fund e investitori istituzionali. Essi in genere vanno dai generatori nome alfa. o gens alfa. Dietro la cortina proprio come nel Mago di Oz, qualcuno è dietro la tenda guidare il processo. Come con qualsiasi modello, il suo solo buono come l'essere umano che si sviluppa il programma. Mentre non vi è alcun requisito specifico per diventare un Quant, la maggior parte delle imprese che eseguono modelli quant uniscono le competenze di analisti finanziari, statistici e programmatori che il codice del processo nei computer. A causa della natura complessa dei modelli matematici e statistici, la sua comune vedere le credenziali come lauree e dottorati in finanza, economia, matematica e ingegneria. Storicamente, questi i membri del team hanno lavorato negli uffici di back. ma come modelli quant è diventato più comune, il back office si sta muovendo per il front office. Benefici delle strategie Quant Mentre il tasso globale di successo è discutibile, la ragione per alcune strategie di quant lavoro è che si basano sulla disciplina. Se il modello è di destra, la disciplina mantiene la strategia di lavorare con i computer fulmini velocità per sfruttare le inefficienze dei mercati sulla base di dati quantitativi. I modelli stessi possono essere basate su un minimo di alcuni rapporti come PE. debiti in capitale e la crescita degli utili, o utilizzare migliaia di ingressi che lavorano insieme allo stesso tempo. Strategie di successo possono prendere sulle tendenze nelle fasi iniziali, come i computer eseguono costantemente scenari per individuare inefficienze prima degli altri. I modelli sono in grado di analizzare un gruppo molto ampio di investimenti contemporaneamente, in cui l'analista tradizionale può guardare solo pochi alla volta. Il processo di screening può valutare l'universo da livelli di qualità come 1-5 o A-F a seconda del modello. Questo rende il processo di negoziazione reale molto semplice, investendo negli investimenti ad alto rating e la vendita di quelli a basso rating. modelli Quant aprono anche le variazioni delle strategie come lungo, corto e longshort. fondi quant successo tenere un occhio attento sul controllo del rischio a causa della natura dei loro modelli. La maggior parte delle strategie di iniziare con un universo o di riferimento e utilizzare settore e le ponderazioni di settore nei loro modelli. Questo permette ai fondi di controllare la diversificazione in una certa misura, senza compromettere il modello stesso. fondi quant genere eseguite su una base di costo più basso perché non hanno bisogno come molti analisti e gestori di portafoglio tradizionali per farli funzionare. Svantaggi di strategie Quant Non ci sono ragioni per cui così tanti investitori non cogliere appieno il concetto di lasciare una scatola nera eseguire i loro investimenti. Per tutti i fondi quant successo là fuori, proprio come molti sembrano non avere successo. Purtroppo per la reputazione quants, quando falliscono, falliscono grande tempo. Long-Term Capital Management è stato uno dei più famosi hedge fund quant, come è stato gestito da alcuni dei leader accademici più rispettati e due economisti Nobel Memorial Prize-winning Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Negli anni 1990, la loro squadra ha generato rendimenti superiori alla media e ha attirato capitali da tutti i tipi di investitori. Erano famosi non solo per sfruttare le inefficienze, ma utilizzando un facile accesso al capitale per creare enormi scommesse leva su indicazioni del mercato. La natura disciplinata della loro strategia in realtà creato la debolezza che ha portato alla loro collasso. Long-Term Capital Management è stata liquidata e sciolta nei primi mesi del 2000. I suoi modelli non includono la possibilità che il governo russo risulti inadempiente su alcuni del proprio debito. Questo evento ha innescato eventi e una reazione a catena ingrandita dal caos leva-creato. LTCM è stato così pesantemente coinvolto con altre operazioni di investimento che il suo crollo ha interessato i mercati mondiali, innescando eventi drammatici. Nel lungo periodo, la Federal Reserve è intervenuta per aiutare, e altre banche e fondi di investimento sostenuto LTCM per evitare ulteriori danni. Questo è uno dei motivi per fondi quant può fallire, in quanto si basano su eventi storici che non possono comprendere gli eventi futuri. Mentre una squadra forte quant sarà l'aggiunta di sempre nuovi aspetti ai modelli per predire eventi futuri, la sua impossibile prevedere il futuro ogni volta. fondi quant possono anche essere sopraffatti quando l'economia ed i mercati stanno vivendo volatilità superiore alla media. I segnali di acquisto e vendita possono venire così rapidamente che il turnover può creare alte commissioni e gli eventi imponibili. fondi quant possono anche rappresentare un pericolo quando sono commercializzati come orso a prova o si basano su strategie a breve. Prevedere flessioni. utilizzando strumenti derivati e combinare leva può essere pericoloso. Una curva sbagliata può portare a implosioni, che spesso fanno notizia. Le strategie di investimento quantitative Bottom Line si sono evoluti da back office scatole nere a strumenti di investimento tradizionali. Essi sono progettati per utilizzare le migliori menti del settore e dei computer più veloci sia per sfruttare le inefficienze e utilizzare la leva per fare le scommesse del mercato. Possono essere molto efficace se i modelli hanno incluso tutti gli input giusti e sono abbastanza agile per predire eventi di mercato anomali. Il rovescio della medaglia, mentre i fondi quant sono rigorosamente testati indietro fino a che non lavorano, il loro punto debole è che si basano su dati storici per il loro successo. Mentre Quant-style che investe ha il suo posto nel mercato, è importante essere consapevoli dei suoi difetti e rischi. Per essere coerenti con le strategie di diversificazione. è una buona idea per il trattamento di strategie quant come uno stile di investimento e combinarlo con le strategie tradizionali per realizzare un'adeguata diversificazione. Un tipo di struttura di compensazione che i gestori di hedge fund tipicamente impiegano in cui una parte del compenso è basato sulle prestazioni. Una protezione contro la perdita di reddito che risulterebbe se l'assicurato è deceduto. Il beneficiario di nome riceve il. Una misura del rapporto tra un cambiamento nella quantità richiesta a un particolare buona e una variazione del suo prezzo. Prezzo. Il valore di mercato totale in dollari di tutto ad un company039s azioni in circolazione. La capitalizzazione di mercato è calcolato moltiplicando. Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite will. Quantitative Analisi, derivati Modeling, e strategie di trading Questo libro indirizzi selezionati applicazioni pratiche e gli sviluppi recenti nei settori della modellazione finanziaria quantitativa in strumenti derivati, alcuni dei quali sono da propria ricerca e di pratica gli autori. È scritto dal punto di vista di ingegneri finanziari o professionisti, e, come tale, pone maggiormente l'accento sulle applicazioni pratiche della matematica finanziaria nel mercato reale del si matematica con condizioni tecniche precise (e noiose). Si tenta di combinare intuizioni economiche con la matematica e la modellazione in modo da aiutare il lettore a sviluppare intuizioni. Tra la modellazione e le tecniche numeriche presentate sono le applicazioni pratiche delle teorie martingala, come ad esempio il modello martingala fabbrica e ricampionamento martingala e interpolazione. Inoltre, il libro affronta il credito di controparte modellazione del rischio, i prezzi e arbitraggio strategie dal punto di vista di una funzionalità front office e un centro entrate (piuttosto che semplicemente una funzionalità di gestione dei rischi), che sono relativamente recenti sviluppi e che sono di crescente importanza. Si discute anche varie strategie di strutturazione di trading e tocca alcuni prodotti creditIRFX ibridi popolari, come PRDC, Tarn, palle di neve, Snowbears, CCDS, ed estintori di credito. Mentre lo scopo primario di questo libro è il mercato del reddito fisso (con un ulteriore focus sul mercato dei tassi di interesse), molte delle metodologie presentate anche applicare ad altri mercati finanziari, come il credito, l'equità, dei cambi e mercati delle materie prime. Contenuti: Teoria e applicazioni di derivati Modeling: Introduzione al rischio di controparte di credito Martingale Arbitrage Pricing nel reale mercato Il BlackScholes quadro e le estensioni Martingale ricampionamento e interpolazione Introduzione al tasso di interesse Termine Struttura Modellazione La HealthJarrowMorton quadro Il tasso di interesse di mercato modello Credit Risk Modeling and Pricing interesse Fondamenti tasso di mercato e strategie di trading proprietarie: Simple Interest Rate Prodotti Yield Curve Modeling due fattori di rischio Modello Il Santo Graal a due fattori Interest Rate arbitraggio Resa decomposizione Modello Inflation Linked strumenti di modellazione di tasso di interesse Proprietary Trading Strategies di lettori: i lettori esperti che lavorano o sono interessati nel mercato del reddito fisso. Yi Tang è attualmente con Morgan Stanley amp Co. Inc. come la testa di CVA Strategies Group. In precedenza, era un direttore generale e il capo della Divisione Analisi quantitativa della Shinsei Titoli responsabile per i derivati modellazione in IR, FX, equità, di credito, delle materie prime, così come IRFX, IREquity, e altri ibridi. Ha anche lavorato a Goldman, Sachs amp Co. Inc. come la testa di CVA Strategies Group in FICC, e di Bear, Stearns amp Co. Inc. come Managing DirectorPrincipal presso il Dipartimento veloce e la testa di un gruppo Quant responsabile di una parte dei derivati IR modellazione e parte della modellazione derivati IRCredit ibridi. Prima di passare al campo della finanza quantitativa, ha lavorato come Adjunct Assistant Professor e ricercatore Postdoc in Fisica presso la UCLA. Yi è stato invited speaker in diverse conferencesseminars in Finanza Quantitativa. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Fisica presso l'Università della California a Los Angeles (UCLA), nel 1992. Bin Li è attualmente il Chief Operating Officer di Ping Capital Management, un hedge fund global macro a New York. Prima di questo, Bin era presidente e CIO di entropia Partners, LLC. Prima di questo, Bin è stato Presidente e CEO di Tradetrek Inc. e co-fondatore AAStocks International (aastocks), una società di sito web finanziario di Hong Kong. Dal 1993 e il 1998, Bin servito in vari ruoli, tra cui il vice presidente di Quantitative Analysis Group presso Merrill Lynch, e direttore esecutivo di strategie di trading quantitativo globale di UBS. Bin è un ricercatore di fama internazionale e professionista nel settore finanziario ed è stato invited speaker in molti conferencesworkshops in Finanza Quantitativa. Bin conseguito il dottorato di ricerca in Fisica alla New York University nel 1992. Questo stato del testo arte sottolinea vari argomenti contemporanei in derivati a reddito fisso da un punto di vista praticanti. La combinazione della tecnologia martingala con gli autori conoscenza esperta pratica contribuisce enormemente al successo di libri. Per coloro che desiderano tempestiva segnalazione direttamente dalla trincea, questo libro è un must. Peter Carr, PhD Direttore del Master in matematica Finanza Programma Courant Institute, New York University E 'del tutto evidente che gli autori hanno una significativa esperienza pratica in un'analisi quantitativa sofisticata e derivati modellazione. Questo vero e proprio fuoco mondo ha portato a un testo che non solo fornisce le presentazioni chiare sulla modellazione, i prezzi e di copertura dei prodotti derivati, ma fornisce anche il materiale più avanzato che di solito si trova solo in pubblicazioni di ricerca. Questo libro ha idee innovative, lo stato delle applicazioni d'arte, e contiene una ricchezza di informazioni preziose che interesserà gli accademici, applicato derivati modellatori quantitativi, e commercianti. Peter Ritchken Kenneth Walter Haber Professore Dipartimento di Banking and Finance, Weatherhead School of Management, Case Western Reserve University scritto da due Quants di produzione con esperienza, questo libro contiene una ricchezza di metodi pratici e indicazioni utili che sono stati provati e testati. Per affrontare nuovi compiti, la maggior parte delle Quants preoccuparsi di migliori pratiche. Insieme a specialisti pubblicazioni, ecc, questo libro è un must per aiutare calibrare il giudizio. Attualmente una delle dozzine di selezionare i libri di matematica-finanziarie che in realtà dovrebbe essere su quelli mensola Alan Brace University of Technology Sydney School of Finance e EconomicsQuantitative Trading Strategies Compravendite sulla base di eventi aziendali previsti, come la fusione anticipata o attività o deposito di fallimento presa in carico. Chiamato anche l'arbitraggio rischio. Relative Value Trading vs direzionale Trading La maggior parte quantitativa Hedge Fund tradinginvestment si avvicina a rientrare in una delle due categorie: quelli che utilizzano strategie di valore relativo, e quelli la cui strategie sarebbero caratterizzati come direzionale. Entrambe le strategie fortemente utilizzano modelli di computer e software statistico. strategie di valore relativo cercano di capitalizzare i rapporti dei prezzi prevedibili (spesso significare-ritornando relazioni) tra più attivi (ad esempio, il rapporto tra breve scadenza US Treasury Bill rendimenti vs. rendimenti US Treasury Bond a lunga scadenza, o il rapporto nel implicita La volatilità in due diversi contratti di opzione). strategie direzionali, nel frattempo, in genere si basano su trend-following o altri percorsi di pattern-based suggestivi di alto o slancio verso il basso per un titolo o serie di titoli (per esempio, le scommesse che i rendimenti US Treasury Bond a lunga scadenza aumenteranno o che la volatilità implicita volontà declino). Relative strategie di valore Esempi comuni di strategie di valore relativo comprendono scommesse relativi (cioè l'acquisto di un bene e vendita di un altro) delle attività i cui prezzi sono strettamente legate: titoli di Stato dei due paesi diversi governo titoli di due differenti lunghezze a titoli obbligazionari mutuo Corporate vs. scadenza il differenziale di volatilità implicita tra due derivati prezzi azionari contro i prezzi delle obbligazioni per un rendimento del titolo Corporate Bond emittente societarie vs Credit default Swap (CDS) diffonde la lista di potenziali strategie di valore relativo è molto lunga sopra sono solo alcuni esempi. Ci sono tre molto importanti e più comunemente utilizzati strategie valore relativo di essere a conoscenza, però: Statistical Arbitrage: negoziazione una tendenza media-ritornare dei valori di cesti simili di beni sulla base di rapporti commerciali storici. Una forma comune di arbitraggio statistico, o Stat Arb, il commercio, è conosciuto come Equity Market Neutral di trading. In questa strategia, due panieri di titoli azionari sono scelti (una lunga canestro e una breve basket), con l'obiettivo che i pesi relativi dei due canestri lasciano il fondo con l'esposizione netta zero a diversi fattori di rischio (industria, la geografia, settore, ecc .) Stat Arb potrebbe coinvolgere anche il commercio di un indice contro un ETF simile abbinato, o di un indice contro un singolo companys magazzino. Convertible Arbitrage: acquisto di questioni obbligazioni convertibili da una società e la vendita contemporaneamente azioni ordinarie stessi Companys, con l'idea è che se il magazzino di un dato declino società, il profitto dalla posizione corta sarà più che compensare eventuali perdite sul prestito obbligazionario convertibile posizione, dato il valore delle obbligazioni convertibili come strumento a reddito fisso. Allo stesso modo, in qualsiasi movimento verso l'alto prezzo delle azioni ordinarie, il fondo può trarre profitto dalla conversione delle proprie obbligazioni convertibili in azioni, vendendo quello stock al valore di mercato di un importo che supera le perdite sulla sua posizione corta. Fixed Income Arbitrage: titoli a reddito fisso di trading nei mercati obbligazionari sviluppati per sfruttare percepiti relativi anomalie dei tassi di interesse. posizioni nel reddito fisso di arbitraggio possono utilizzare titoli di stato, interest rate swap e futures su tassi di interesse. Un esempio popolare di questo stile di trading a reddito fisso di arbitraggio è il commercio fondamento, in cui si vende (acquisti) future del Tesoro, e acquista (vende) una corrispondente quantità di potenziale legame risultato finale. Qui, si sta prendendo una vista sulla differenza tra il prezzo a pronti di un legame e il prezzo del contratto future regolato (fattore di conversione dei prezzi dei futures) e negoziazione le coppie di beni di conseguenza. Direzionali strategie di trading strategie direzionali, nel frattempo, in genere si basano su trend-following o altri percorsi di pattern-based suggestivi di slancio verso l'alto o verso il basso per un prezzo di sicurezza. di trading direzionale spesso incorporare alcuni aspetti di analisi tecnica o grafici. Ciò comporta prevedere la direzione dei prezzi attraverso lo studio del prezzo passato e dati di mercato volume. La direzione viene scambiato può essere quello di un bene in sé (lo slancio dei corsi azionari, per esempio, o le euroU. S. Tasso di cambio del dollaro) o un fattore che influenza direttamente il prezzo dell'attività stessa (ad esempio, la volatilità implicita delle opzioni o interessi i tassi dei titoli di Stato). commercio tecnica può comprendere anche l'utilizzo di medie mobili, fasce intorno la deviazione standard storica dei prezzi, i livelli di supporto e resistenza, e tassi di variazione. In genere, gli indicatori tecnici non costituirebbero l'unica base per un hedge fund strategia di investimento quantitativa Fondi Hedge Quant impiegano molti fattori aggiuntivi al di là dei prezzi storici e informazioni sul volume. In altre parole, gli hedge fund quantitativi che utilizzano strategie di trading direzionali hanno generalmente strategie quantitative globali che sono molto più sofisticati di analisi tecnica generale. Questo non vuol dire che i commercianti di giorno non possono essere in grado di trarre profitto dalla Analysison tecnico al contrario, molte strategie di trading momentum-based può essere redditizia. Così ai fini di questo modulo di formazione, i riferimenti a Quant Hedge strategie di trading Fondo non includono solo le strategie di Analisi Tecnica-based. Altri Quantitative Strategies Altri approcci di trading quantitativo che non sono facilmente classificati come strategie di valore relativo o strategie direzionali includono: High-Frequency Trading. dove i commercianti cercano di approfittare delle differenze di prezzo tra più piattaforme con molti mestieri durante il giorno Managed strategie Volatilità utilizzano futures e contratti a termine di concentrarsi sulla generazione di basso, ma rendimenti stabili, LIBOR-plus assoluto, aumentando o diminuendo il numero di contratti in modo dinamico come le volatilità sottostanti del azionari, obbligazionari e altri mercati spostano. Le strategie di volatilità Managed hanno guadagnato in popolarità negli ultimi anni a causa della recente instabilità di entrambi i mercati azionari e obbligazionari. larrWhat è un Quantitative Hedge Fund Principali Quantitative Hedge Fundsrarr
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