Przewodnik po handlu ilościowym dla inwestorów
Dowiedz się więcej o handlu ilościowym oraz poznaj porady i przykłady handlu opartego na danych w Capital.com
Utwórz konto Otwórz konto demo
Czym jest handel ilościowy?
Handel ilościowy to podejście oparte na danych, które wykorzystuje matematykę i technologię do podejmowania decyzji handlowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które opierają się na ludzkiej intuicji, doświadczeniu i emocjach, handel ilościowy wykorzystuje algorytmy i modele statystyczne do identyfikacji okazji na rynkach.
Innymi słowy, handel ilościowy to logiczna, naukowa metoda handlu, która pomaga zminimalizować ryzyko błędu ludzkiego, zwłaszcza spowodowanego emocjami, takimi jak strach lub chciwość.
Kim jest inwestor ilościowy?
Inwestor ilościowy jest graczem giełdowym, który wykorzystuje analizę ilościową i techniki obliczeniowe do opracowywania i realizacji swoich strategii inwestycyjnych. W przeszłości handel ilościowy był prawie wyłącznie domeną dużych instytucji finansowych ze względu na zależność od ogromnej mocy obliczeniowej i zaawansowanej znajomości języków programowania, takich jak Python, R i C++.
Jednak nowoczesna technologia sprawiła, że handel ilościowy stał się bardziej dostępny. Narzędzia takie jak Metatrader 4, Metatrader 5 i TradingView są udostępniane przez renomowane platformy z przystępnymi interfejsami, dzięki czemu inwestorzy mogą wdrażać strategie ilościowe bez konieczności posiadania rozległej wiedzy programistycznej.
Jak działa handel ilościowy?
Handel ilościowy polega na wykorzystaniu metod matematycznych i statystycznych do analizy danych finansowych. W handlu ilościowym analiza techniczna jest wykonywana automatycznie przez algorytmy komputerowe do identyfikowania trendów i wzorców rynkowych (często w ułamku sekundy) w celu dostarczania praktycznych informacji.
Przykładowo, inwestor może rozpoznać trend lub formację na wykresie przy użyciu analizy ilościowej, a następnie stworzyć algorytm transakcyjny, który analizuje dane dotyczące cen i wolumenu w celu potwierdzenia sygnału lub przewidzenia dużych zmian na rynku.
Handel wysokich częstotliwości (HFT) i handel algorytmiczny są często stosowane w połączeniu z handlem ilościowym. Handel wysokich częstotliwości pozwala komputerom na automatyczne wykonywanie transakcji w ułamku sekundy, dzięki czemu inwestorzy mogą szybko reagować na zmiany rynkowe i potencjalnie czerpać korzyści z krótkotrwałych wahań cen.
Handel ilościowy – wady i zalety
Korzyści
Oferuje on większą szybkość w porównaniu z tradycyjnymi metodami, a także możliwość analizowania zależności między ceną, wolumenem i innymi zmiennymi dla różnych klas aktywów.
Poziomy ryzyka
Algorytmy są projektowane i konfigurowane przez ludzi, więc zawsze istnieje ryzyko popełnienia błędu. Nawet niewielki błąd, taki jak wprowadzenie nieprawidłowych parametrów lub błędna kalibracja, może prowadzić do zafałszowanej interpretacji danych i kosztownych pomyłek.
Modele i techniki handlu ilościowego
Handel ilościowy łączy algorytmy, analizę danych i modele statystyczne w celu automatycznego przewidywania zmian na rynku w oparciu o wcześniej zdefiniowane warunki.
Oto jak działa:
Gromadzenie danych
Duże zbiory danych są pozyskiwane ze źródeł i obejmują historyczne ceny i wolumeny, a także dane alternatywne, takie jak nastroje związane z wydarzeniami i wskaźniki makroekonomiczne.
Analiza
Algorytmy analizują dane w poszukiwaniu trendów, formacji i korelacji między cenami aktywów. Uczenie maszynowe i techniki statystyczne są często wykorzystywane w celu uzyskania głębszego wglądu w dane.
Opracowywanie strategii
W oparciu o wcześniejszą analizę algorytmy tworzą strategie handlowe, jak np. powrót do średniej lub handel oparty na dynamice.
Testowanie historyczne
Strategia jest testowana na historycznych danych w celu oceny jej potencjalnej skuteczności, choć jak wiadomo, wyniki historyczne nie są gwarancją przyszłych rezultatów.
Wdrożenie
Jeśli testy historyczne wypadną pomyślnie, strategia jest stosowana do danych rynkowych w czasie rzeczywistym. Ciągłe monitorowanie wyników ma zasadnicze znaczenie, aby w razie potrzeby móc wprowadzać odpowiednie zmiany.
Zarządzanie ryzykiem ma ogromne znaczenie dla inwestorów ilościowych. Narzędzia takie jak zlecenia stop loss automatycznie zamykają pozycje przy osiągnięciu ustalonego limitu ceny i ograniczają ryzyko poniesienia dalszych strat*. Z kolei zlecenia take profit pozwalają zabezpieczyć zyski, zamykając pozycję po osiągnięciu określonego poziomu rentowności. Narzędzia te pomagają zminimalizować ryzyko, zwłaszcza podczas sesji handlu o wysokiej częstotliwości.
*Zlecenia stop loss nie są gwarantowane
Handel ilościowy a handel algorytmiczny
Zarówno handel ilościowy, jak i algorytmiczny, wykorzystują automatyzację, ale ten pierwszy koncentruje się na opracowywaniu strategii opartych na danych, podczas gdy drugi kładzie nacisk na realizację transakcji zgodnie z tymi strategiami. Innymi słowy, handel ilościowy jest z założenia algorytmiczny, ale nie wszystkie transakcje algorytmiczne opierają się na modelach ilościowych.
| Aspekt | Handel ilościowy | Handel algorytmiczny |
|---|---|---|
| Ukierunkowanie | Rozwój strategii opartej na danych | Zautomatyzowana realizacja transakcji |
| Narzędzia | Modele statystyczne, algorytmy, analiza historyczna | Wstępnie zaprogramowane zasady realizacji transakcji |
| Użycie | Często przez duże instytucje, ale coraz częściej dostępne dla osób prywatnych | Stosowany przez inwestorów detalicznych, instytucje i fundusze hedgingowe |
Strategie handlu ilościowego z przykładami
Strategie handlu ilościowego opierają się na modelach matematycznych, algorytmach i analizie statystycznej, aby pomóc inwestorom w podejmowaniu zdyscyplinowanych decyzji. Techniki te minimalizują wpływ emocji na podejmowanie decyzji i mogą być dostosowane do preferencji handlowych, celów w zakresie rentowności i tolerancji ryzyka.
Poniżej omówimy dwie popularne strategie handlu ilościowego.
Strategia powrotu do średniej
Strategia powrotu do średniej zakłada, że ceny aktywów z czasem powrócą do swojej historycznej średniej.
W ramach tej strategii inwestorzy ilościowi poszukują przypadków, w których cena rynkowa znacznie odbiega od swojej długoterminowej średniej. Na przykład, jeśli cena aktywa jest niższa od średniej historycznej, inwestor może zająć pozycję długą, przewidując, że może ona powrócić do średniej. Z drugiej strony, jeśli cena jest powyżej średniej, może on zająć pozycję krótką.
Bardziej zaawansowaną wersją strategii jest handel w parach, w ramach którego inwestorzy porównują dwa skorelowane aktywa. Jeśli stosunek ich cen odbiega od historycznej średniej, jest to bardziej zaawansowana wersja strategii powrotu do średniej. Inwestorzy porównują zmiany oraz aktualny stosunek cen dwóch powiązanych aktywów z jego średnią historyczną i mogą zająć pozycję długą na aktywach niedowartościowanych i krótką na przewartościowanych, oczekując normalizacji ich wzajemnego stosunku.
Przykład: cena akcji spada o 15% poniżej 200-dniowej średniej kroczącej, co wskazuje na potencjalną okazję do zakupu. Korzystając z analizy ilościowej, inwestor potwierdza, że w przeszłości kurs akcji powracał do swojej średniej wartości i zawiera transakcję w oparciu o to oczekiwanie.
Strategia podążania za trendem lub dynamiką
Strategia podążania za trendem, nazywana również opartą na dynamice, zakłada, że gdy aktywa wykazują tendencję do zmian w określonym kierunku, tendencja ta będzie się utrzymywać. Inwestorzy wykorzystują wskaźniki dynamiki do oceny siły trendu. Jeśli trend zwyżkowy ma silną dynamikę wzrostową, mogą oni otworzyć pozycję długą, oczekując kontynuacji trendu. Analogicznie, jeśli trend spadkowy ma silną dynamikę, mogą otworzyć pozycję krótką.
Algorytmy zazwyczaj identyfikują dynamikę z pomocą wskaźników technicznych takich jak średnie kroczące, wskaźnik siły względnej (RSI) i zbieżność lub rozbieżność średnich kroczących (MACD).
Przykład: inwestor opierający się na dynamice identyfikuje towar, którego cena stale rośnie i jest wspierana przez duży wolumen obrotu. Używa on algorytmu, który dokonuje kupna, gdy cena przekroczy kluczową średnią kroczącą i zamyka pozycję, gdy dynamika spada, minimalizując w ten sposób ryzyko nagłych odwróceń trendu.
