Руководство по количественному трейдингу
Узнайте о количественном трейдинге, ознакомившись с советами и примерами того, как торговать с Capital.com на основе данных
Создать аккаунт Открыть демо-аккаунт
Что такое количественный трейдинг?
Количественный трейдинг, также известный как «квантовая торговля», – это подход на основе данных, в котором для обоснования торговых решений применяют математику и технологии. В отличие от традиционных методов, которые полагаются на человеческую интуицию, опыт и эмоции, количественный трейдинг использует алгоритмы и статистические модели для определения рыночных возможностей.
Другими словами, количественный трейдинг – это логичный, научный метод торговли, который помогает свести к минимуму вероятность человеческих ошибок, особенно тех, которые вызваны страхом или жадностью.
Кто такой квантовый трейдер?
Квантовый трейдер – это трейдер, который для разработки и реализации своих торговых стратегий использует количественный анализ и вычислительные методы. В прошлом квантовой торговле отдавали предпочтение исключительно крупные финансовые учреждения, так как она зависела от огромных вычислительных мощностей и продвинутого понимания языков программирования, таких как Python, R и C++.
Однако современные технологии сделали квантовую торговлю доступнее. Такие инструменты, как Metatrader 4, Metatrader 5 и TradingView, доступные на надежных торговых платформах с удобными интерфейсами, помогают трейдерам реализовывать количественные стратегии без каких-то глубоких знаний в программировании.
Как работает количественная торговля?
Количественная торговля предполагает использование математических и статистических методов для анализа финансовых данных. В количественной торговле компьютерные алгоритмы автоматически проводят технический анализ для определения рыночных тенденций и закономерностей, часто за доли секунды.
Например, трейдер может распознать тренд или графический паттерн с помощью количественного анализа, а затем построить количественный торговый алгоритм, который анализирует данные о цене и объеме, чтобы подтвердить сигнал или предугадать ключевые изменения на рынке.
Часто в сочетании с количественной торговлей используются высокочастотная торговля (HFT) и алгоритмическая торговля. HFT позволяет компьютерам автоматически совершать сделки за доли секунды. Так трейдеры могут быстро реагировать на изменения рынка и потенциально извлекать выгоду из быстрых колебаний цен.
Количественная торговля: преимущества и недостатки
Преимущества
Она дает более высокую скорость по сравнению с традиционными методами, а также возможность анализировать взаимосвязи между ценой, объемом и другими переменными в разных классах активов.
Риски
Алгоритмы по-прежнему разрабатываются и настраиваются людьми, поэтому существует некоторая вероятность возникновения ошибок. Небольшая ошибка, такая как неправильные параметры или даже незначительная ошибка в калибровке, может привести к неправильной интерпретации данных и дорогостоящим ошибкам.
Модели и методы количественного трейдинга
Количественная торговля сочетает в себе алгоритмы, анализ данных и статистические модели для автоматического прогнозирования движения рынка на основе заранее определенных условий.
Как это работает:
Сбор данных
Из источников собираются большие наборы данных, включая исторические данные о ценах и объемах продаж, а также альтернативные данные (настроения по заголовкам и макроэкономические показатели).
Анализ
Алгоритмы анализируют данные на предмет трендов, закономерностей и корреляций между ценами на активы. Для получения более глубоких сведений часто используются машинное обучение и статистические методы.
Разработка стратегии
На основе этого анализа алгоритмы создают торговые стратегии. Например, торговля на возврате к среднему значению или торговля по импульсу.
Обратное тестирование
Для оценки потенциального успеха стратегия тестируется на основе исторических данных, хотя по большей части прошлые показатели не гарантируют будущих результатов.
Исполнение
Если тестирование прошло успешно, стратегия применяется к рыночным данным в режиме реального времени. Постоянный мониторинг эффективности важен для того, чтобы трейдеры могли корректировать его по мере необходимости.
Управление рисками для количественных трейдеров – это ключ. Такие инструменты, как ордеры стоп-лосс, автоматически закрывают позиции при достижении заданного лимита потерь и позволяют не потерять больше*. Ордеры тейк-профит фиксируют прибыль, закрывая позиции при достижении заранее определенного целевого уровня. Эти инструменты помогают минимизировать риски, особенно во время частых торговых сессий.
*Стоп-лоссы не всегда будут гарантией
Количественная торговля против алгоритмической торговли
Как количественный, так и алгоритмический подход к трейдингу подразумевают автоматизацию. Однако количественный трейдинг фокусируется на разработке стратегий на основе данных, в то время как алгоритмическая торговля делает акцент на совершении сделок в соответствии с этими стратегиями. Другими словами, вся количественная торговля является алгоритмической, но не вся алгоритмическая торговля основана на количественных моделях.
| Аспект | Количественная торговля | Алгоритмическая торговля |
|---|---|---|
| Фокус | Разработка стратегии на основе данных | Автоматическое выполнение сделок |
| Инструменты | Статистические модели, алгоритмы, бэктестинг | Предустановленные правила для исполнения сделок |
| Использование | Часто используется крупными игроками, но становится доступной для частных инвесторов | Используется розничными торговцами, учреждениями и хедж-фондами |
Количественные торговые стратегии с примерами
Стратегии количественного трейдинга основаны на математических моделях, алгоритмах и статистическом анализе, которые помогают трейдерам принимать взвешенные решения. Эти методы сводят к минимуму принятие решений «на эмоциях» и могут быть адаптированы в зависимости от торговых предпочтений, целей по прибыли и толерантности к риску.
Давайте рассмотрим 2 популярные стратегии количественного трейдинга.
Стратегия возврата к среднему значению
Стратегия возврата к среднему значению предполагает, что цены на активы со временем вернутся к своему среднему историческому значению.
В этой стратегии количественные трейдеры ищут ситуации, когда рыночная цена значительно отклоняется от своего долгосрочного среднего значения. Например, если актив торгуется ниже своего исторического среднего значения, трейдер может открыть длинную позицию, ожидая возврата цены к своему среднему значению. И наоборот, можно открыть короткую позицию, если цена находится выше среднего значения.
Более продвинутая версия – торговля парами, при которой трейдеры сравнивают два взаимосвязанных актива. Если соотношение цен между ними отличается от своего исторического среднего значения, то это и есть более продвинутая версия стратегии возврата к среднему значению. Трейдеры сравнивают динамику цен двух коррелирующих активов и текущее соотношение цены с историческим средним значением. Тут можно открывать как длинные позиции по недооцененному активу, так и короткие – по переоцененному, ожидая нормализации соотношения.
Пример: цена акции падает на 15% ниже своей 200-дневной скользящей средней. Это дает нам потенциальную возможность покупки. Используя количественный анализ, трейдеры подтверждают, что акции исторически возвращались к своему среднему значению, и открывают сделку, основываясь на этом ожидании.
Стратегия следования за трендом/импульсом
Стратегия следования за трендом, или импульсная стратегия, предполагает, что если актив движется в определенном направлении, то он продолжит это делать. Тут для оценки силы тренда трейдеры используют индикаторы импульса. Если восходящий тренд имеет значительный бычий импульс, они могут открыть длинную позицию, ожидая продолжения тренда. Аналогично, если нисходящий тренд имеет высокий импульс, можно открыть короткую позицию.
Алгоритмы обычно определяют динамику с помощью технических индикаторов, таких как скользящие средние, индекс относительной силы (RSI) и схождение/расхождение скользящих средних (MACD).
Пример: импульсный трейдер определяет товар, который неуклонно растет на фоне высокого объема торгов. Затем он использует алгоритм, который покупает, если цена пересекает ключевую скользящую среднюю, и выходит из позиции при замедлении импульса, сводя к минимуму риск внезапных разворотов.
