Kvantitatív kereskedési útmutató
Ismerje meg a kvantitatív kereskedést, tippekkel és példákkal arra, hogyan kereskedjen adatalapú megközelítéssel a Capital.com segítségével
Nyisson fiókot Nyisson próbafiókot
Mi az a kvantitatív kereskedés?
A kvantitatív kereskedés, más néven „kvant kereskedés”, egy adatalapú megközelítés, amely matematikát és technológiát alkalmaz a kereskedési döntések meghozatalához. A hagyományos módszerekkel ellentétben, amelyek az emberi megérzésre, tapasztalatra és érzelmekre támaszkodnak, a kvantitatív kereskedés algoritmusokat és statisztikai modelleket használ a piaci lehetőségek azonosítására.
Más szóval, a kvantitatív kereskedés egy logikus, tudományos kereskedési módszer, amely segít minimalizálni az emberi hiba esélyét – különösen az olyan érzelmek által okozott hibákat, mint a félelem vagy kapzsiság.
Milyen egy kvantitatív kereskedő?
A kvantitatív kereskedő olyan kereskedő, aki kvantitatív elemzést és számítástechnikát alkalmaz kereskedési stratégiáinak kidolgozására és végrehajtására. A múltban a kvantitatív kereskedést szinte kizárólag nagy pénzintézetek használták, mivel jelentős számítási kapacitást és a Python, R és C++ programnyelvek mélyebb ismeretét igényelte.
A modern technológia azonban elérhetőbbé tette a kvantitatív kereskedést. Az olyan eszközök, mint a Metatrader 4, a Metatrader 5 és a TradingView, megbízható kereskedési platformokon érhetők el, felhasználóbarát felületeken keresztül, amelyek lehetővé teszik a kereskedők számára a kvantitatív stratégiák alkalmazását anélkül, hogy alapos programozói tudásra lenne szükség.
Hogyan működik a kvantitatív kereskedés?
A kvantitatív kereskedés matematikai és statisztikai módszereket alkalmaz a pénzügyi adatok elemzésére. A kvantitatív kereskedés során számítógépes algoritmusok automatikusan végeznek technikai elemzést a piaci trendek és mintázatok azonosítása érdekében, gyakran másodpercek törtrésze alatt, hogy cselekvési alapot nyújtsanak.
Például egy kereskedő kvantitatív elemzés segítségével felismerhet egy trendet vagy grafikonmintázatot, majd létrehozhat egy kvantitatív kereskedési algoritmust, amely az ár- és forgalmi adatokat elemzi a jelzés megerősítéséhez vagy jelentős piaci mozgások előrejelzéséhez.
A nagyfrekvenciás kereskedés (HFT) és az algoritmikus kereskedés gyakran együtt jár a kvantitatív kereskedéssel. A HFT lehetővé teszi, hogy a számítógépek másodpercek töredéke alatt, automatikusan hajtsanak végre ügyleteket, így a kereskedők gyorsan reagálhatnak a piaci változásokra, és profitálhatnak a gyors ármozgásokból.
Kvantitatív kereskedés – előnyök és hátrányok
Előnyök
Gyorsabb, mint a hagyományos módszerek, és képes elemezni az ár, a forgalom és más változók közötti összefüggéseket eszközosztályokon átívelően.
Kockázatok
Az algoritmusokat azonban emberek tervezik és konfigurálják, így fennáll a hiba lehetősége. Egy kis hiba, például helytelen paraméterek vagy egy kisebb kalibrációs eltérés, téves adatelemzéshez és költséges hibákhoz vezethet.
Kvantitatív kereskedési modellek és technikák
A kvantitatív kereskedés algoritmusokat, adatelemzést és statisztikai modelleket kombinál, hogy előre meghatározott feltételek alapján automatikusan jelezze a piaci mozgásokat.
Íme, hogyan működik:
Adatgyűjtés
Nagy adathalmazok kerülnek összegyűjtésre, például historikus ár- és forgalmi adatok, valamint alternatív adatok, például a hírekkel kapcsolatos hangulat és makrogazdasági mutatók.
Elemzés
Az algoritmusok elemzik az adatokat trendek, minták és az eszközárak közötti korrelációk azonosítása érdekében. Gyakran gépi tanulást és statisztikai technikákat is alkalmaznak a mélyebb összefüggések feltárására.
Stratégiafejlesztés
Az algoritmusok az elemzés alapján hoznak létre kereskedési stratégiákat, például visszahúzódás vagy momentum stratégiát.
Visszatesztelés
A stratégiát historikus adatokon tesztelik a potenciális sikeresség értékelése érdekében, bár a múltbeli teljesítmény nem garantálja a jövőbeni eredményeket.
Végrehajtás
Ha a visszatesztelés sikeres, a stratégiát valós idejű piaci adatokra alkalmazzák. A folyamatos teljesítményfigyelés elengedhetetlen ahhoz, hogy a kereskedők szükség szerint módosíthassanak a stratégiájunkon.
A kockázatkezelés kulcsfontosságú a kvantitatív kereskedők számára. Az olyan eszközök, mint a stop-loss megbízások, automatikusan zárják a pozíciókat egy előre beállított veszteségszint elérésekor, és korlátozzák a további veszteségeket*. A take-profit megbízások rögzítik a nyereséget azzal, hogy zárják a pozíciót, amikor az eléri az előre meghatározott nyereségcélt. Ezek az eszközök segítenek a kockázat minimalizálásában, különösen nagyfrekvenciás kereskedés során.
*A stop-loss megbízások nincsenek garantálva
Kvantitatív kereskedés vs algoritmikus kereskedés
Mind a kvantitatív, mind az algoritmikus kereskedés használ automatizációt, de a kvantitatív kereskedés az adatalapú stratégiafejlesztésre összpontosít, míg az algoritmikus kereskedés a stratégiák szerinti ügyletek végrehajtására. Más szóval, minden kvantitatív kereskedés algoritmikus, de nem minden algoritmikus kereskedés alapul kvantitatív modelleken.
| Aspektus | Kvantitatív kereskedés | Algoritmikus kereskedés |
|---|---|---|
| Terület | Adatközpontú stratégiafejlesztés | Automatizált ügylet végrehajtás |
| Eszközök | Statisztikai modellek, algoritmikusok, előtesztelés | Előre programozott ügyletvégrehajtás szabályok |
| Alkalmazás | Többnyire nagy intézmények által, viszont egyre hozzáférhetőbb egyéni kereskedőknek is | Lakossági kereskedők, intézmények és befektetési alapok alkalmazzák |
Kvantitatív kereskedési stratégiák példákkal
A kvantitatív kereskedési stratégiák matematikai modellekre, algoritmusokra és statisztikai elemzésekre épülnek, hogy segítsenek a kereskedőknek fegyelmezett döntéseket hozni. Ezek a technikák minimalizálják az érzelemvezérelt döntéseket, és testreszabhatók a kereskedési preferenciák, nyereségcélok és kockázati tolerancia alapján.
Íme két népszerű kvantitatív kereskedési stratégia.
Visszahúzódás stratégia
Az visszahúzódás stratégia azon az elgondoláson alapul, hogy az eszközárak idővel visszatérnek a historikus átlaghoz.
Ebben a stratégiában a kvantitatív kereskedők olyan helyzeteket keresnek, amikor a piaci ár jelentősen eltér a hosszú távú átlagtól. Például ha egy eszköz a historikus átlaga alatt kereskedik, a kereskedő long pozíciót nyithat, abban bízva, hogy az ár visszatér az átlaghoz. Fordítva, ha az ár az átlag felett van, short pozíciót vehet fel.
Egy fejlettebb változata a páros kereskedés, ahol két korrelált eszköz ármozgását hasonlítják össze. Ha az árfolyamarány eltér a historikus átlagtól, a kereskedők long pozíciót nyitnak az alulértékelt eszközön, és short pozíciót a túlértékelt eszközön, várva, hogy az arány normalizálódjon.
Példa: Egy részvény ára 15%-kal a 200 napos mozgóátlaga alatt van, ami potenciális vételi lehetőséget jelez. Kvantitatív elemzés segítségével megerősítik, hogy a részvény historikusan visszatér az átlaghoz, és ennek alapján nyitnak pozíciót.
Trendkövető/momentumalapú stratégia
A trendkövető vagy momentumalapú stratégia azt feltételezi, hogy ha egy eszköz egy adott irányban trendel, akkor a trend folytatódni fog. A kereskedők momentum indikátorokat használnak a trend erősségének mérésére. Ha egy emelkedő trend jelentős bullish momentummal bír, long pozíciót nyithatnak, a trend folytatódására számítva. Hasonlóan, ha egy csökkenő trend erős momentummal bír, short pozíciót nyithatnak.
Az algoritmusok jellemzően olyan technikai indikátorok segítségével azonosítják a momentumot, mint a mozgóátlagok, a relatív erősség index (RSI) és a mozgóátlag konvergencia divergencia (MACD).
Példa: egy momentum kereskedő azonosít egy árucikket, amely tartósan emelkedik, erős kereskedési forgalommal. Olyan algoritmust használ, amely vásárol, amikor az ár áttöri a kulcsfontosságú mozgóátlagot, és kilép, amikor a momentum csökken, minimalizálva a hirtelen visszafordulások kockázatát.
