Estratégias quantitativas para negociação de derivativos

Quant Strategies - São para você?
As estratégias quantitativas de investimento evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam aos 70 anos. Geralmente são executados por equipes altamente educadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas disponíveis que são plug-and-play para quem procura simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testados, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem nos mercados de touro, quando os mercados se afastam, as estratégias de quant estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.
[As estratégias quantitativas de investimento tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes do dia, mas elas não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para obter lucro consistente. O Curso de Tradutor de Torneios de Dia da Invastopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negócios, juntamente com estratégias de gerenciamento de risco. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você ganhará as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]
Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada ao financiamento foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação do portfólio com base na moderna teoria da carteira. O uso de financiamento e cálculo quantitativo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de preços de opções Black-Scholes, que não só ajuda as opções de preços dos investidores e desenvolver estratégias, mas também ajuda a manter os mercados em risco com liquidez.
Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, alfa ou excesso de retorno. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compor modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí como quants que os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos da estratégia de investimento de quant é que o modelo e, finalmente, o computador, fazem a decisão de compra / venda real, não um humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa experimentar ao comprar ou vender investimentos.
As estratégias Quant são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles geralmente passam pelo nome de geradores alfa, ou alfa gens.
Assim como no "The Wizard of Oz", alguém está atrás da cortina que conduz o processo. Tal como acontece com qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam quant modelos combinam as habilidades de analistas de investimentos, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.
Historicamente, esses membros da equipe trabalharam nos back-office, mas, à medida que os modelos quant tornam-se mais comuns, o back office está se movendo para o front office.
Benefícios de Quant Strategies.
Embora a taxa de sucesso global seja discutível, o motivo de algumas estratégias de quant é funcionar é que elas são baseadas em disciplina. Se o modelo for certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores com velocidade relâmpada para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem basear-se em apenas alguns ratios como P / E, dívida para patrimônio e crescimento de ganhos, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.
Estratégias bem-sucedidas podem adotar as tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente correm cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar simultaneamente um grande grupo de investimentos, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns por vez. O processo de triagem pode avaliar o universo por níveis como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito direto investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos.
Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como longas, curtas e longas / curtas. Os fundos cuidadosos bem sucedidos mantêm um olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa as ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant geralmente funcionam com base em custos mais baixos porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.
Desvantagens de Quant Strategies.
Há razões pelas quais tantos investidores não aceitam completamente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos bem sucedidos da quantia lá fora, apenas muitos parecem ser infrutíferos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.
O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um dos mais famosos fundos hedge quant, já que foi dirigido por alguns dos líderes acadêmicos mais respeitados e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorarem ineficiências, mas usando fácil acesso ao capital para criar apostas alavancadas enormes nas direções do mercado.
A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. A Administração de Capital de Longo Prazo foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Os modelos não incluíram a possibilidade de o governo russo estar inadimplente em algumas das suas próprias dívidas. Este evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada por estragos criados por alavancagem. LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve entrou para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Esta é uma das razões pelas quais os fundos quantitativos podem falhar, pois eles são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.
Enquanto uma equipe de quantos forte estará constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro sempre. Quant fundos também podem se surpreender quando a economia e os mercados estão passando por uma volatilidade maior do que a média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode gerar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos Quant também podem representar um perigo quando são comercializados como resistentes ao incômodo ou baseados em estratégias curtas. Prever as desacelerações, usar derivadas e combinar alavancagem pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem as novidades.
As estratégias quantitativas de investimento evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento convencionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes no negócio e os computadores mais rápidos, tanto para explorar ineficiências quanto para utilizar a alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluíram todas as entradas certas e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quantitativos são rigorosamente testados até que eles funcionam, sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o investimento em estilo de quantum tenha seu lugar no mercado, é importante estar atento às suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa idéia tratar estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar uma diversificação adequada.

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As estratégias quantitativas foram estabelecidas em 2005 para fornecer serviços quantitativos especializados para financiamento.
Nossos consultores possuem conhecimentos quantitativos, comerciais e de tecnologia obtidos em vários anos com alguns dos maiores nomes da indústria de gestão de investimentos e bancos.
Podemos ajudar com seus requisitos de fornecer consultoria especializada e gerenciamento de projetos para o projeto de soluções personalizadas com base em software personalizado ou pacotes comerciais para:
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Estratégias quantitativas para o comércio de derivativos
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Negociação de derivativos quantitativos versus tempo.
A maioria das estratégias de investimento quantitativo se concentra nos preços em mudança de uma commodity ou patrimônio ao longo do tempo. Derivadas, no entanto, tornam isso mais complicado. Como posso aplicar estratégias quantitativas a algo que não é um único produto com um preço único, mas sim produtos separados por cada mês (cada um com seu próprio preço e volatilidade)?
Por exemplo, como devo saber se devo comprar um contrato de futuros em laranja para julho de 2018 em vez de julho de 2018? Além disso, como eu poderia aplicar fórmulas, como uma média móvel para todos esses preços diferentes?
Obrigado por ter comigo para responder a uma questão tão fundamental, eu sinto que a maioria das estratégias quantitativas que eu li sobre estão em um contexto de equidade.
A melhor abordagem é modelar cada contrato separadamente, ou desenvolver um modelo de equilíbrio que restrinja a relação entre os vários contratos de pontos e futuros. Então, se você estimar que você pode fazer inferências sobre os outros contratos.
O comportamento do tempo dos derivativos não se assemelha ao da mercadoria ou da equidade no final do seu tempo de vida. Antes do prazo de validade de um derivado, existem modelos de correlações que podem ser usados ​​em ambas as áreas, mas para a sua pergunta ao fazer escolhas entre as opções.
Tenho experiência prática com ações e apostas esportivas, mas não derivadas. De qualquer forma, parece que as abordagens de apostas esportivas são semelhantes ao fazer escolhas. A média móvel não ajuda realmente a fazer escolhas e, em geral, todo tipo de modelos de aprendizagem on-line Markovian. As ferramentas derivadas tradicionais, como os gregos, Black-Scholes e outros métodos, analisam a história dos dados e saem com medidas para o futuro, melhor em seu caso. Então você pode comparar valores e escolheu de acordo.

Análise Quantitativa, Modelagem de Derivados e Estratégias de Negociação.
Na presença de risco de crédito de contraparte para o mercado de renda fixa.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivados, alguns dos quais são da própria pesquisa e prática dos autores. É escrito do ponto de vista dos engenheiros ou praticantes financeiros e, como tal, coloca mais ênfase nas aplicações práticas da matemática financeira no mercado real do que a própria matemática com condições técnicas precisas (e tediosas). Ele tenta combinar idéias econômicas com matemática e modelagem para ajudar o leitor a desenvolver intuições.
Entre as técnicas de modelagem e numerologia apresentadas estão as aplicações práticas das teorias da martingale, como a fabricação de modelos martingale e a reamostragem e interpolação da martingale. Além disso, o livro aborda as estratégias de modelagem, tarifação e arbitragem do risco de crédito da contraparte na perspectiva de uma funcionalidade de front office e de um centro de receita (em vez de apenas uma funcionalidade de gerenciamento de riscos), que são desenvolvimentos relativamente recentes e são cada vez mais importantes. Também discute várias estratégias de estruturação de negociação e toca alguns produtos híbridos de crédito / IR / FX populares, como PRDC, TARN, Snowballs, Snowbears, CCDS e extintores de crédito.
Embora o escopo principal deste livro seja o mercado de renda fixa (com foco adicional no mercado de taxas de juros), muitas das metodologias apresentadas também se aplicam a outros mercados financeiros, como os mercados de crédito, patrimônio, câmbio e commodities.
Conteúdo: Teoria e Aplicações da Modelagem de Derivados: Introdução ao Risco de Crédito de Contraparte Martingale Arbitragem Preços no Mercado Real O Quadro e Extensões Black-Scholes Martingale Resampling e Interpolação Introdução à Taxa de Juros Estrutura de Estrutura de Termo A Estrutura Health-Jarrow-Morton O Modelo de Mercado de Taxas de Juros Modelagem de Risco de Crédito e Preços Taxa de Juros Fundamentos do Mercado e Estratégias de Negociação Proprietárias: Produtos de Taxa de Juros Simples Modelo de Curva de Rendimento Modelo de Risco de Dois Fator O Santo Graal - Taxa de Juros de Dois Factores Modelo de Descomposição de Rendimento de Arbitragem Modelos de Inflação de Modelos Taxas de Juros Estratégias de Negociação Proprietárias.
Leitores: Leitores avançados que trabalham ou estão interessados ​​no mercado de renda fixa.
Yi Tang está atualmente com Morgan Stanley & amp; Co., Inc. como chefe do Grupo de Estratégias da CVA. Anteriormente, ele era gerente geral e chefe da Divisão de Análise Quantitativa da Shinsei Securities responsável pela modelagem de derivativos em IR, FX, Equity, Crédito, Mercadorias, bem como IR / FX, IR / Equity e outros híbridos. Ele também trabalhou na Goldman, Sachs & amp; Co., Inc. como chefe do CVA Strategies Group na FICC, e em Bear, Stearns & amp; Co., Inc. como Diretor Gerente / Diretor no Departamento FAST e chefe de um grupo Quant responsável por parte da modelagem de derivativos IR e parte da modelagem de derivativos híbridos IR / Credit. Antes de mudar para o campo de Finanças Quantitativas, trabalhou como Professor Assistente Adjunto e pesquisador de Pós-Doutorado em Física na UCLA. Yi foi um palestrante convidado em várias conferências / seminários sobre Finanças Quantitativas. Ele recebeu seu doutorado em física pela Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) em 1992.
Bin Li atualmente é o Chief Operating Officer da Ping Capital Management, um fundo global de hedge macro em Nova York. Antes disso, Bin era presidente e CIO da Entropy Partners, LLC. Antes disso, Bin era presidente e CEO da Tradetrek Inc. e co-fundou a AAStocks International (aastocks), uma empresa de sites financeiros em Hong Kong. A partir de 1993 e 1998, Bin atuou em vários papéis, incluindo o Vice-Presidente do Grupo de Análise Quantitativa da Merrill Lynch e o Diretor Executivo de Estratégias Globais de Negociação Quantitativa da UBS. Bin é um pesquisador e praticante internacionalmente conhecido no setor financeiro e foi um palestrante convidado em muitas conferências / workshops sobre finanças quantitativas. Bin recebeu seu doutorado em física pela Universidade de Nova York em 1992.
Diretor do Programa de Mestrado em Finanças Matemáticas.
Instituto Courant, NYU.
"É bastante óbvio que os autores possuem uma experiência prática significativa em análise quantitativa sofisticada e modelagem de derivativos. Este foco do mundo real resultou em um texto que não só fornece apresentações claras sobre produtos de modelagem, preços e proteção de produtos de hedge, mas também fornece material mais avançado que normalmente é encontrado apenas em publicações de pesquisa. Este livro tem idéias inovadoras, aplicações de última geração e contém uma riqueza de informações valiosas que interessarão acadêmicos, modelistas de derivados quantitativos aplicados e comerciantes ".
Kenneth Walter Haber Professor.
Departamento de Banca e Finanças, Weatherhead School of Management, Case Western Reserve University.
"Escrito por duas Quants experimentadas de produção, este livro contém uma riqueza de métodos práticos e informações úteis que foram testadas e testadas. Ao abordar novas tarefas, a maioria dos Quants se preocupa com as melhores práticas. Junto com artigos especializados publicados, etc., este livro é uma obrigação para ajudar a calibrar o julgamento. Atualmente, uma das dezenas de livros selecionados de finanças matemáticas que realmente deveria estar na prateleira! "
Universidade de Tecnologia de Sydney.
Escola de Finanças e Economia.
Livros relacionados.
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S T R E E T DE W A L L S.
Tipos de Estratégias Quantitativas de Negociação de Fundos de Hedge.
Quant Hedge Funds vem em todas as formas e tamanhos - de pequenas empresas com empregados que numeram na adolescência, para fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maiores não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; Em vez disso, a equipe do Hedge Fund é provavelmente uma função do número de estratégias que emprega. Quant Hedge Funds pode se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund esteja envolvido em uma estratégia de longo prazo de seleção de ações individualmente, sem cobertura. Muitos CTAs ou "Consultores de Negociação de Cidade" também seriam considerados Quant Hedge Funds, tendo em vista o seu papel na compra ou venda de contratos de futuros, opções em futuros ou contratos de câmbio off-exchange de varejo (ou aconselhando outros a trocar essas commodities).
A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre diferentes tipos de estratégias de investimento em Hedge Funds; é importante notar que as versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento Hedge Fund podem ser construídas:
Relative Value Trading vs. Directional Trading.
As abordagens de negociação / investimento Quantitative Hedge Fund se enquadram em uma das duas categorias: as que utilizam as estratégias de Valor Relativo e aquelas cujas estratégias serão caracterizadas como Direcional. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.
As estratégias de Relative Value tentam capitalizar relacionamentos de preços previsíveis (muitas vezes - relacionamentos de retorno) entre múltiplos ativos (por exemplo, a relação entre os rendimentos de curto prazo do Tesouro dos EUA vs. os rendimentos de longo prazo do Tesouro dos EUA ou a relação no implícito volatilidade em dois contratos de opção diferentes). As estratégias direcionais, entretanto, normalmente são baseadas em caminhos baseados em tendências ou outros padrões, sugestivos de impulso ascendente ou descendente para uma garantia ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostando que os rendimentos de longo prazo dos títulos do Tesouro dos EUA aumentarão ou que a volatilidade implícita declínio).
Relative Value Strategies.
Os exemplos comuns de estratégias de Relativo de Valor incluem a colocação de apostas relativas (ou seja, comprar um bem e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente vinculados:
Títulos governamentais de dois países diferentes Títulos do governo de dois prazos diferentes até o vencimento Títulos de obrigações de capital corporativo versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos. Preços de ações versus preços de títulos para um emissor de títulos corporativos. Diferenças de rendimento de obrigações de capital vs. Swap de inadimplência de crédito (CDS ) se espalha.
A lista de estratégias de valor relativo potencial é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comummente utilizadas para se conscientizar, no entanto:
Arbitragem estatística: negociação de uma tendência de reversão média dos valores de cestas semelhantes de ativos com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Arat Stat", "trading", é conhecida como Equity Market Neutral trading. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma "cesta longa" e uma "cesta curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas deixem o fundo sem exposição líquida a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também poderia envolver a negociação de um índice contra um ETF similarmente combinado ou um índice versus estoque de uma única empresa. Arbitragem convertível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e simultaneamente venda das ações ordinárias da mesma empresa, com a idéia de que, se o estoque de uma determinada empresa declinar, o lucro da posição curta compensará mais do que qualquer perda na posição de títulos convertíveis, dado o valor do vínculo convertível como instrumento de renda fixa. De igual modo, em qualquer movimento ascendente das ações ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão de suas obrigações convertíveis em ações, vendendo essas ações no mercado valor por um valor que exceda todas as perdas em sua posição curta. Arbitragem de Renda Fixa: negociação de títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias de taxa de juros relativos percebidas. Posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o "comércio de base", no qual um vende (compra) futuros do Tesouro e compra ( vende uma quantidade correspondente do potencial entregável. В Aqui, está a considerar a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato futuro ajustado (fator de conversão do preço de futuros) e a negociação dos pares de ativos em conformidade.
Estratégias direcionais.
As estratégias de negociação direcional, entretanto, geralmente se baseiam em caminhos de tendências ou outros motivos baseados em padrões sugerentes de impulso ascendente ou descendente para um preço de segurança. O comércio direcional geralmente incorporará algum aspecto da Análise Técnica ou "cartografia". Isso envolve a previsão da direção de preços através do estudo dos preços do mercado passado e do volume de dados do mercado. A "negociação" que está sendo negociada pode ser a de um bem em si (dinamismo nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio do euro / dólar norte-americano) ou um fator que afeta diretamente a o próprio preço dos ativos (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).
A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico de preços, níveis de suporte e resistência e taxas de mudança. Normalmente, os indicadores técnicos não constituiriam a única base para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge estratégia; Quant Hedge Funds emprega muitos fatores adicionais além das informações históricas de preço e volume. Por outras palavras, os Fundos de hedge quantitativos que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas globais que são muito mais sofisticadas do que a Análise técnica geral.
Isso não é para sugerir que os comerciantes do dia não possam lucrar com a Análise Técnica - pelo contrário, muitas estratégias de negociação baseadas em impulso podem ser lucrativas. Assim, para os fins deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação Quant Hedge Fund não incluirão apenas estratégias baseadas em análise técnica.
Outras estratégias quantitativas.
Outras abordagens comerciais quantitativas que não são facilmente categorizadas como estratégias de Relative Value ou estratégias direcionais incluem:
Negociação de alta freqüência, onde os comerciantes tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitas negociações ao longo do dia. As estratégias de volatilidade administrada usam futuros e contratos a prazo para se concentrar na geração de retornos absolutos baixos, estáveis ​​e LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo a número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das ações, títulos e outros mercados mudam. Estratégias de volatilidade gerenciadas ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e títulos. & larr; O que é um Fundo de cobertura quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;