Liste Der Quantitativen Handelsstrategien




Liste Der Quantitativen HandelsstrategienHauptmenu Quantitative Trading-Strategien Trades basiert auf erwarteten Unternehmensereignissen wie erwartete Fusions - oder Ubernahmeaktivitaten oder Konkursanmeldungen. Auch als Risikoarbitrage bezeichnet. Relative Value Trading gegenuber dem direktionalen Handel Die meisten quantitativen Hedgefonds-Handels - und Investmentansatze fallen in eine von zwei Kategorien: diejenigen, die Relative Value-Strategien verwenden, und diejenigen, deren Strategien als Directional gekennzeichnet sind. Beide Strategien nutzen stark Computermodelle und statistische Software. Relative Value-Strategien versuchen, auf prognostizierbaren Preisverhaltnissen (oftmals mittelwirksame Beziehungen) zwischen mehreren Vermogenswerten zu profitieren (zum Beispiel die Beziehung zwischen kurzfristigen US-Schatzanweisungsrenditen und langfristigen US-Staatsanleihenrenditen oder der Beziehung implizierten Volatilitat in zwei verschiedenen Optionskontrakten). Directional Strategien, in der Regel typischerweise auf Trend-Following oder andere Muster-basierte Wege suggestiv fur Aufwarts-oder Abwartsmomentum fur ein Wertpapier oder eine Reihe von Wertpapieren (z. B. Wetten, long-dated US-Staatsanleihen Renditen erhohen oder die implizite Volatilitat wird Ablehnen). Relative Value-Strategien Haufige Beispiele fur Relative Value-Strategien beinhalten die Platzierung von relativen Wetten (dh den Kauf eines Vermogenswerts und den Verkauf eines anderen) auf Vermogenswerte, deren Kurse eng miteinander verknupft sind: Staatspapiere von zwei verschiedenen Landern Staatspapiere von zwei verschiedenen Langen bis zur Endfalligkeit Kredite und Pfandbriefe Der Unterschied in der impliziten Volatilitat zwischen zwei Derivaten Aktienkurse vs. Anleihekurse fur einen Unternehmensanleihen-Emittenten Corporate Bond Rendite Spreads vs. Credit Default Swap (CDS) Spreads Die Liste der potenziellen Relative Value Strategien ist sehr lang oben sind nur einige Beispiele. Es gibt drei sehr wichtige und haufig verwendete Relative-Value-Strategien, um sich dessen bewusst zu sein: Statistisches Arbitrage: Handel mit einer durchschnittlichen Trendwende der Werte ahnlicher Korbe von Vermogenswerten, die auf historischen Handelsbeziehungen basieren. Eine gemeinsame Form von Statistical Arbitrage, oder Stat Arb, Handel, ist bekannt als Equity Market Neutral Handel. In dieser Strategie werden zwei Aktienkorbe (ein langer Korb und ein kurzer Korb) ausgewahlt, mit dem Ziel, dass die relativen Gewichte der beiden Korbe das Nettoengagement von verschiedenen Risikofaktoren (Industrie, Geographie, Sektor usw .) Stat Arb konnte auch den Handel eines Indexes gegen eine ahnlich abgestimmte ETF oder einen Index im Vergleich zu einem einzelnen Unternehmensbestand beinhalten. Convertible Arbitrage: Kauf von Wandelschuldverschreibungen von einem Unternehmen und gleichzeitig Verkauf der gleichen Unternehmen Stammaktien, mit der Idee, dass, sollte die Aktie einer bestimmten Gesellschaft sinken, wird das Ergebnis aus der Short-Position mehr als kompensieren Verlust von der Wandelanleihe Unter Berucksichtigung der Wandelanleihe als festverzinsliches Anlageinstrument. In ahnlicher Weise kann der Fonds bei einer Aufwartskursentwicklung der Stammaktien von der Umwandlung seiner Wandelschuldverschreibungen in die Aktie profitieren und diese Aktie zu Marktwerten um einen Betrag verkaufen, der Verluste aus ihrer Short-Position ubersteigt. Fixed Income Arbitrage: Handel mit festverzinslichen Wertpapieren in entwickelten Anleihemarkten, um wahrgenommene relative Zinsanomalien auszunutzen. Fixed Income Arbitrage Positionen konnen Staatsanleihen, Zinsswaps und Zins-Futures. Ein populares Beispiel fur diesen Handelstypus im Fixed Income Arbitrage ist der Basishandel, in dem man (kauft) Treasury Futures verkauft und eine entsprechende Menge der potenziell lieferbaren Anleihe kauft (verkauft). Hier wird ein Blick auf die Differenz zwischen dem Kassakurs einer Anleihe und dem angepassten Futures-Kontrakt (Futures-Kursumrechnungsfaktor) genommen und der Handel mit den Vermogenswerten entsprechend gehandelt. Directional Strategies Directional Trading-Strategien, in der Regel typischerweise auf Trendfolgen oder andere Muster-basierte Wege suggestiv fur Aufwarts-oder Abwartsmomentum fur einen Sicherheitspreis. Directional Trading wird oft einige Aspekte der technischen Analyse oder Charting. Dies beinhaltet die Vorhersage der Richtung der Preise durch das Studium der Vergangenheit Preis-und Volumen Marktdaten. Die gehandelte Richtung kann die eines Vermogenswertes selbst sein (z. B. der Wechselkurs der Aktienkurse oder der Wechselkurs des Euro / US-Dollars) oder ein Faktor, der direkt den Vermogenspreis selbst beeinflusst (zB implizite Volatilitat fur Optionen oder Zinssatze) Fur Staatsanleihen). Der technische Handel kann auch die Verwendung von bewegten Durchschnitten, Bandern um die historische Standardabweichung von Preisen, Unterstutzungs - und Widerstandsniveaus und Anderungsraten umfassen. Typischerweise wurden technische Indikatoren nicht die einzige Grundlage fur eine quantitative Hedge Funds Anlagestrategie darstellen. Quant Hedge Funds setzen viele zusatzliche Faktoren ein, die uber historische Preis - und Mengeninformationen hinausgehen. Mit anderen Worten, Quantitative Hedge Fonds, die Directional Trading-Strategien in der Regel haben insgesamt quantitative Strategien, die viel anspruchsvoller sind als die allgemeine technische Analyse. Dies ist nicht zu vermuten, dass Day-Trader nicht in der Lage, von technischen Analysison das Gegenteil profitieren konnen, konnen viele Impuls-basierte Trading-Strategien profitabel sein. Daher werden fur die Zwecke dieses Trainingsmoduls keine Verweisungen auf Quant Hedge Fund-Handelsstrategien ausschlie?lich auf technische Analysen basierende Strategien enthalten. Andere quantitative Strategien Andere quantitative Handelsansatze, die nicht leicht als Relative Value-Strategien oder Richtungsstrategien kategorisiert werden konnen, sind: High-Frequency Trading. Wo Handler versuchen, Preisunterschiede zwischen mehreren Plattformen mit vielen Trades im Laufe des Tages nutzen Managed Volatility-Strategien verwenden Futures und Forward-Kontrakte auf die Erzeugung niedriger, aber stabil, LIBOR-plus absolute Renditen, die Erhohung oder Verringerung der Zahl der Vertrage dynamisch wie konzentrieren Die zugrunde liegenden Volatilitaten von Aktien, Anleihen und anderen Markten. Managed Volatility Strategies haben in der Popularitat in den letzten Jahren aufgrund der jungsten Instabilitat der beiden Aktien-und Anleihenmarkte gewonnen. LarrWhat ist ein quantitatives Hedgefonds Top Quantitative Hedge FundsrarrMain-Menu Top Quantitative Hedge Fonds Uberblick Neue Hedge Fonds werden auf einer taglichen Basis (und oft, so scheint es, werden gleich schnell verschoben). Allerdings gibt es mehrere prominente Quant Hedge Fonds, die eine signifikante Erfolgsbilanz gehabt haben, und wahrend Langlebigkeit keine Garantie fur die zukunftige Bleibestandigkeit ist, werden diese Firmen als Fuhrer im Quant Hedge Fund Raum angesehen: DE Shaw Quantitative Management Associates Zwei Sigma Renaissance Technologies AlphaSimplex Gruppe Capula AQR Capital PanAgora Acadian Asset Management Diese Aufstellung ist keinesfalls erschopfend. Zum Beispiel haben viele Multi-Strategie-Hedge-Fonds, wahrend nicht typischerweise als Quant Hedge Fonds bekannt, signifikante quantitative Strategien, die sie als Teil ihrer Plattform laufen. Berucksichtigen Sie Highbridge Capital Management, eine 29B diversifizierte Anlageplattform, die Hedgefonds, traditionelle Anlageverwaltungsprodukte sowie Kredit - und Beteiligungsanlagen mit langerfristigen Halteperioden umfasst. Unter anderen Strategien bietet Highbridge Convertible Bond Arbitrage und Statistical Arbitrage Fonds an, die typischerweise als quantitativere Strategien als einige ihrer anderen Produktangebote betrachtet werden, die Kredit - und globale Makroinvestitionen einschlie?en. Daruber hinaus denken Sie daran, dass Unternehmen au?er Hedge Fonds quantitative Handelsstrategien laufen. Viele gro?e Banken tun, uber proprietare Handelsabteilungen. Mit der Umsetzung der Volcker-Regel. Banken sind in den Arten von Investitionstatigkeiten, die sie engagieren konnen begrenzt. Als Ergebnis haben sich viele quantisierten Handelsstrategien bewegt und wahrscheinlich wird auch weiterhin von internen Handelsplattformen an den Banken zu Banken Asset-Management-Waffen zu bewegen. (HINWEIS: Samtliche Informationen werden von Firmenwebsites ubernommen, sofern nicht anders angegeben.) Grundung: 1988 Bearbeiter: New York City Mitarbeiter / Gro?e: 1.100 / ca. 26 Milliarden Investitionskapital (Stand: 1. Marz 2012) Beschreibung: Prasenz in vielen der Weltmarkte, Investitionen in eine breite Palette von Unternehmen und Finanzinstrumente in den beiden gro?en Industrienationen und eine Reihe von Schwellenlandern. Die Aktivitaten reichen von dem Einsatz von Anlagestrategien, die auf mathematischen Modellen oder menschlicher Expertise basieren, bis hin zur Akquisition von bestehenden Unternehmen und der Finanzierung oder Entwicklung neuer. Strategien: Die quantitativen Strategien des Unternehmens8217 basieren zum gro?ten Teil auf: dem Einsatz mathematischer Methoden zur Ermittlung von Gewinnchancen, die sich aus subtilen Anomalien ergeben, die die Preise verschiedener Wertpapiere beeinflussen, die Anwendung von proprietaren Modellen zur Messung und Steuerung verschiedener Risikoarten Quantitative Techniken zur Minimierung der Transaktionskosten im Zusammenhang mit dem Kauf und Verkauf von Wertpapieren und der Nutzung von proprietaren Optimierungstechnologien, um aus diesen Ertragschancen, Risikofaktoren und Transaktionskosten dynamisch entwickelte Investmentportfolios zu konstruieren. Im Rahmen der Ermittlung der Gewinnchancen analysiert die D. E. Shaw-Gruppe eine enorme Datenmenge, die mit Zehntausenden von Finanzinstrumenten verbunden ist, zusammen mit verschiedenen Faktoren, die nicht mit einem solchen Instrument verbunden sind. Die Daten stammen aus vielen Landern der Welt und decken eine breite Palette von Assetklassen ab. Wenn dieser analytische Proze? ein neues Modell ergibt, das die Firma von vorhersehbarem Wert ist, wird es fur den Einsatz innerhalb einer oder mehrerer Handelsstrategien in einigen Fallen zusammen mit einem Dutzend oder mehreren anderen Modellen mit einigen der gleichen Finanzinstrumente in Frage kommen, die sich jedoch ergeben Aus verschiedenen Marktanomalien. Die firm8217s proprietare Optimierungstechnologie wurde mit dem Ziel entwickelt, die erwartete Rendite zu maximieren und gleichzeitig das Gesamtrisiko eines Portfolios zu kontrollieren, das in manchen Fallen auch gleichzeitige Positionen in mehreren Tausend Wertpapieren beinhalten kann. Anstatt jede Transaktion isoliert zu betrachten, ist die Portfolio-Optimierungssoftware firm8217s darauf ausgelegt, komplexe Zusammenhange zwischen einer gro?en Anzahl von Finanzinstrumenten zu berucksichtigen, die uber eine Reihe von verschiedenen Assetklassen reichen konnen. In vielen Fallen sind die Optimierungsalgorithmen der firm8217s in der Lage, risikoadjustierte Renditen nicht nur durch konventionelle Diversifikation zu erhohen, sondern auch durch die Festlegung von Gegenpositionen zu verschiedenen Risikofaktoren auf Portfolioebene. Die Portfolios werden haufig mehr oder weniger kontinuierlich optimiert, wobei ein stetiger Strom von Trades ausgefuhrt wird, um neue potenzielle Gewinnchancen zu nutzen und / oder verschiedene Formen dynamisch variierender Risiken zu bewaltigen. Zeitabhangige Handelsentscheidungen werden oft sehr schnell unter Verwendung von Echtzeitdaten, die von verschiedenen Quellen auf den gesamten Finanzmarkten der Welt bezogen werden, durchgefuhrt. Die Firma handelt auf einer fast 24-Stunden-Basis und fuhrt typischerweise Zehntausende von Transaktionen pro Tag aus. Gegrundet: 1975 Berat: Newark, NJ Mitarbeiter / Gro?e: 36 Investment Professionals (plus zusatzliches Buropersonal) / ca. 83 Milliarden Assets under Management (AUM) Stand: 1. Marz 2012 Beschreibung: Wir sehen Investitionspotenzial in kleinen, aber weit verbreiteten Mispricings von Wertpapieren. Aktive Strategien konnen eine Schlusselrolle bei der Erreichung der Anlageziele spielen. Assetpreise weichen gelegentlich von Werten ab, die durch zugrundeliegende Fundamentaldaten impliziert werden, und aktives Management kann die Rendite durch die Positionierung eines Portfolios verbessern, um von einer eventuellen Ruckkehr zu den Fundamentaldaten zu profitieren. Diese Abweichungen von den beizulegenden Zeitwerten schaffen Chancen, die unsere Prozesse identifizieren und ausnutzen. Da es sich hierbei um Muster handelt, die im Laufe der Zeit anhalten, anstatt fluchtige Trends, sind wir zuversichtlich, dass sich unsere Prozesse auch langfristig besser entwickeln konnen. Unser Bottom-up-Ansatz verbindet die Prinzipien der Bewertungstheorie und der Verhaltensfinanzierung mit der Geschicklichkeit und dem Urteil unserer Investmentprofis. Teammitglieder, die uber 20 Jahre Erfahrung im Investmentbereich verfugen und unterschiedliche Perspektiven einbringen, darunter Universitatsprofessoren, Ingenieure, Physiker und Wirtschaftswissenschaftler, haben durch eine Vielzahl von Marktbedingungen reibungslos zusammengearbeitet. Unser proprietares Optimierungsverfahren generiert diversifizierte Portfolios uber eine gro?e Anzahl von Aktien. Und durch die Einschrankung von Risiken wie Gro?e, Branche / Industrie und Abweichung vom Benchmark, wahrend wir uns wachsam auf Liquiditats - und Transaktionskosten konzentrieren, glauben wir, dass wir die Alpha-Generation effektiver anstreben konnen. QMA8217s Ansatz Ansatz ist vernunftig und gesund - aber nicht statisch. Durch laufende Forschung finden wir weiterhin Moglichkeiten, die Anpassungsfahigkeit unserer Anlageprozesse zu verbessern. Strategien: Quantitative Core Equity Value Aktien Equity Indexierung Asset Allocation Structured Equity Gegrundet: 2001 Sitz: New York (Niederlassungen in Hongkong, Houston und London) Mitarbeiter / Gro?e: Ungefahr 300 (geschatzt) / mehrere Milliarden US-Dollar (Mai 2012) Beschreibung: Wir Haben seit 2001 erfolgreich unsere disziplinierten, prozessgesteuerten Investmenthandelsstrategien angewandt. Diese Strategien, die sich uber verschiedene Markte und Assetklassen ausdrucken, basieren auf statistischen Modellen, die mit einer rigorosen mathematischen Analyse und dem Brancheneinblick von Two Sigma8217s gro?es und erfahrenes Team entwickelt wurden . Die Entwicklung dieser Strategien erfordert umfangreiche Rechenressourcen, um die Marktchancen erfolgreich zu identifizieren, zu quantifizieren und zu handeln. Technologie ist ein integraler Bestandteil der Handelsstrategien, der Unternehmensfunktionen und des Lebens im Allgemeinen bei Two Sigma. Technologie ist fur uns ein Profitcenter, nicht nur eine Postenposition, und sie ist nach wie vor eine treibende Kraft hinter unserer Unternehmensstruktur. Jeden Tag arbeiten wir in kleinen Teams daran, Analysen - und Messinstrumente fur die Finanzmarkte zu entwickeln und zu verbessern, und wir fordern die Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Finanzwirtschaft. In der Tat haben viele beobachtet, dass wir sehen und fuhlen sich viel wie ein Software-Unternehmen. Gegrundet: 1982 Sitz: Long Island, New York, London Mitarbeiter / Gro?e: 275/15 Milliarden Beschreibung: Renaissance Technologies LLC ist ein Investment-Management-Unternehmen spezialisiert auf die Herstellung uberlegene Renditen fur seine Kunden und Mitarbeiter durch die Einhaltung von mathematischen und statistischen Methoden. Gegrundet: kA Basis: Cambridge, MA Mitarbeiter / Gro?e: 28 / na Beschreibung: AlphaSimplex ist auf Absolute-Return-Anlagestrategien spezialisiert, die in erster Linie mit Terminkontrakten und Terminkontrakten umgesetzt werden. Durch den Einsatz quantitativer Spitzentechniken bietet unser einzigartiges Investmentkonzept die Anpassungsfahigkeit und kontextuelle Entscheidungsfindung, die in der Regel mit fundamentalen Managern verbunden ist, aber innerhalb eines rein quantitativen, risikoorientierten Rahmens. Jede der Anlagestrategien der Unternehmen basiert auf einem Multi-Modell-Ansatz fur das Portfolio-Management, das Alpha mit gro?erer Konsistenz zu erzeugen sucht und das die regelma?ige Hinzufugung neu entwickelter Modelle erleichtert. Strategien: Quantitative Global Macro ist eine multimodale quantitative globale Makrostrategie, die auf diversifizierten Faktoren auf vielen verschiedenen Markten beruht. Die Komponentenmodelle, aus denen sich das Produkt zusammensetzt, sind uber mehrere Jahre und ein breites Spektrum von Marktumgebungen entwickelt worden. Fur jedes gegebene Marktumfeld gibt es mindestens ein oder zwei Komponentenmodelle, die fur die Erzeugung von Alpha fur diese spezielle Umgebung entwickelt wurden. Der Manager verwendet fortgeschrittene statistische Techniken, um die Komponentenmodelle dynamisch zu gewichten, um die aktuellen Marktbedingungen effektiv auszunutzen. Global Tactical Asset Allocation ist eine au?erst kapitaleffiziente Overlay - oder 8220-Portable-Alpha8221-Strategie, deren Ziel es ist, 1 oder 2 Prozentpunkte Ruckkehr zu einem bestehenden Portfolio hinzuzufugen, ohne die vorhandene Volatilitat des Portfolios um mehr als 1 oder 2 Prozentpunkte jahrlich zu erhohen. Die Strategie kann auch auf hoheren Risikoebenen verwaltet werden, um hohere Renditen zu erzielen. LASER und GLOBAL ALTERNATIVES nutzen Futures und Forwards, um Forderungen an ein diversifiziertes Set der haufigsten liquiden Risikopramien, die Hedge-Fonds-Renditen treiben, nachzubilden. Diese Strategie bietet ahnliche Diversifikationsvorteile wie ein Fonds von Hedgefonds und eignet sich gut fur gro?e institutionelle Anleger, die unter Hedgefondsmanagern, als Liquiditatspuffer mit einem ansonsten weniger liquiden Portfolio und bei kleineren Anlegern, die keine ausreichende Kapazitat finden konnen, gut geeignet sind Hatte ansonsten keinen Zugang zu den Diversifizierungsvorteilen von Hedgefonds aufgrund von Mindestanlagebedurfnissen. Gegrundet: 2005 Sitz: London (Greenwich, CT und Tokyo) Mitarbeiter / Gro?e: Under 50 / 9B (2011) Beschreibung: Capula Investment Management LLP ist ein weltweit tatiges festverzinsliches Spezialunternehmen. Das Unternehmen verwaltet Fixed Income Trading-Strategien in absoluten Rendite und verbesserte Rentenprodukte zusammen mit einem tail-Risiko-Hedge-Produkt. Capula Investment Management LLP konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer Anlagestrategien, die eine geringe Korrelation zu traditionellen Aktien - und Rentenmarkten aufweisen. Was Capula ausmacht, ist sein Makrofokus, seine starke Handelsdisziplin und seine kurzfristige Orientierung und nicht ein mittelfristiger Anlagestil. Die Firmen, die Liquiditatsrisiken und Schwellenrisiken verstehen, haben geholfen, durch alle Phasen des Investitionszyklus, einschlie?lich der Perioden extremer Marktstorungen, zu gedeihen. Der Capula GRV Fund konzentriert sich auf die Zinssatze und den Makrohandel. Der Fonds engagiert sich in relativen Wert - und Konvergenzstrategien, die darauf abzielen, Preisanomalien im Staatsanleihen-, Zinsswap - und Borsenhandelswachstumsmarkt zu nutzen und eine defensive Makroauflage einzusetzen. Die Anlagethemen werden primar von der Alpha-Generation getragen und sollen auf den Kapitalmarkten neutral bleiben. Der Capula Tail Risk Fund investiert in eine Reihe von Instrumenten vorwiegend auf den G7-Markten. Es zielt auf uberlegene Renditen in Zeiten der Liquiditat und systemische Krisen bei gleichzeitiger Minimierung der Nachteile unter normalen Marktbedingungen. Beide Fonds werden aktiv im eigenen Handelsstil gefuhrt. Gegrundet: 1998 Sitz: Greenwich, CT Mitarbeiter / Gro?e: 190 / 44B (Ende 2011) Beschreibung: AQR Capital Management ist ein Investment-Management-Unternehmen mit einem disziplinierten multi-asset globalen Forschungsprozess. AQRs Investment-Produkte werden durch eine begrenzte Anzahl von kollektiven Investment-Fahrzeuge und separate Konten, die alle oder eine Teilmenge von AQR8217s Anlagestrategien nutzen zur Verfugung gestellt. Diese Investitionsprodukte reichen von aggressiven, hochvolatilen marktneutralen Hedge-Fonds bis zu schwach volatilen Benchmark-getriebenen traditionellen Produkten. Investitionsentscheidungen werden unter Verwendung einer Reihe von globalen Asset Allocation-, Arbitrage - und Security-Selektionsmodellen getroffen und mit proprietaren Handels - und Risikomanagementsystemen implementiert. AQR ist der Auffassung, dass ein systematischer und disziplinierter Prozess unerlasslich ist, um langfristigen Erfolg im Investment - und Risikomanagement zu erreichen. Daruber hinaus mussen Modelle auf soliden okonomischen Prinzipien basieren, die nicht einfach auf die Vergangenheit abgestimmt sind und so viel gesunden Menschenverstand haben mussen wie statistische Feuerkraft. Gegrundet: 1989 Basis: Boston, MA Mitarbeiter / Gro?e: 50-200 / 22.3B (Ende 2011) Beschreibung: PanAgora ist ein quantitativ orientiertes Investment Management Finanzinstitut, das sowohl Bottom-up-Aktienauswahl Strategien, Alpha top-down-Makro-Strategien. Wir suchen Investitionslosungen mit anspruchsvollen quantitativen Techniken, die fundamentale Einblicke und riesige Mengen an Marktinformationen beinhalten. Wahrend die Anlagestrategien von PanAgoras sehr systematisch sind, werden die Prozesse, die in diesen Strategien eingesetzt werden, von talentierten Fachleuten mit bedeutenden und unterschiedlichen Anlageerfahrungen aufgebaut und uberwacht. Innovative Forschung spielt eine zentrale Rolle in unserer Investitionsphilosophie und unserem Prozess und ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Firmenfahigkeit, attraktive Anlagelosungen zu liefern. Die Investmentteams sind in eine Equity Strategies Gruppe und eine Multi Asset Strategies Gruppe organisiert. Die meisten Investment-Team-Mitglieder sind in der ursprunglichen Forschung mit grundlegenden Intuition, Markt Intelligenz, moderne Finanz-und wissenschaftliche Methoden beschaftigt. Die Anlagestrategien von PanAgoras basieren auf diesen Grundsatzen: Kapitalmarkte sind nicht perfekt effizient und bieten daher attraktive Anlagemoglichkeiten fur disziplinierte Investoren. Innovative Forschung, die Kreativitat mit modernen Finanztheorie und statistischen Techniken (Kunst und Wissenschaft) verbindet, ist die Basis fur einen erfolgreichen Investitionsprozess. Ein systematischer Ansatz zur Investition, der intuitives, fundamentales Denken mit quantitativen Techniken verbindet, durfte zu anhaltenden und attraktiven risikoadjustierten Renditen fuhren. Die Aufmerksamkeit fur das Risiko und die effiziente Implementierung konnen die Performance-Ergebnisse beibehalten und oft verbessern. Klar definierte Ziele, Transparenz und Zugang zu talentierten Investmentprofis tragen zur Kundenzufriedenheit bei. Gegrundet: 1987 Sitz: Boston (Singapur und London) Mitarbeiter / Gro?e: 200-500 / 48B (31.03.12) Beschreibung: Acadian verfugt uber einen rigorosen und strukturierten Anlageprozess. Wir quantifizieren die meisten Aspekte unseres Anlageprozesses, einschlie?lich der Uberschussrendite, die wir glauben, dass jedes Wertpapier in unserem Anlageuniversum uber einen bestimmten Horizont erwachsen wird, und das Risiko, das wir erwarten, dass ein bestimmtes Portfolio im Vergleich zu seiner Benchmark erfahrbar wird. Das Ziel dieser Anmerkung ist zu erklaren, warum wir glauben, dass ein quantitativer Ansatz sinnvoll ist und welche Vor - und Nachteile ein solcher Ansatz im Vergleich zu traditionelleren Ansatzen hat. Wir glauben, dass quantitative Techniken Werkzeuge sind. Es sind Wege, traditionelle Ansatze zu treffen, um Investitionsentscheidungen diszipliniert und systematisch zu treffen. Daher ist unser Ansatz fur Investitionen nicht im Widerspruch zu einem traditionellen Ansatz. Wir verwenden die gleichen Werkzeuge, die viele traditionelle Portfolio-Manager verwenden, aber versuchen, sie in einer sehr systematischen und disziplinierten Weise anzuwenden, um Emotionen und Schlupfe in der Implementierung zu vermeiden. Acadian ist auf aktive globale und internationale Aktienstrategien spezialisiert und beschaftigt anspruchsvolle Analysemodelle fur aktive Aktienauswahl sowie Peer Group (Land, Region und Industrie). Wir bieten auch Fixed Income Strategien in den Schwellenlandern. Unsere proprietare Datenbank umfasst uber 40.000 Wertpapiere in mehr als 60 Markten weltweit. Acadian8217s umfangreiche Forschung Fahigkeiten werden verwendet, um ma?geschneiderte Investment-Management-Strategien fur unsere Kunden zu entwickeln. Quantocracy ist eine der fuhrenden Quant Link Aggregator-Sites. Ich lese es taglich und ich schlage vor, Sie check it out, wenn Sie auf der Oberseite der Nachrichten in der Quant-Blogosphare bleiben wollen: Willkommen auf Ihre kostenlose Algorithmic Trading-Ressource, wo Sie lernen, wie man profitable algorithmische Handelsstrategien zu entwickeln und gewinnen eine Karriere in Quantitativen Handel. Aktuelle Artikel von Michael Halls-Moore am 28. September 2016 Dies ist ein kurzer Beitrag zu lassen QuantStart Leser wissen, dass Ill auf einigen Veranstaltungen in New York und Singapur in den nachsten paar Monaten sprechen: Lesen Sie mehr. Von Michael Halls-Moore am 27. September 2016 Im vorherigen Artikel in der Serie Hidden Markov Modelle wurden eingefuhrt. Sie wurden im Kontext der breiteren Klasse von Markov Models diskutiert. Sie waren motiviert durch die Notwendigkeit fur quantitative Handler, die Fahigkeit zu haben, Marktregimes zu erkennen, um zu justieren, wie ihre Quantisierungsstrategien verwaltet werden. Weiterlesen. Von Michael Halls-Moore am 21. September 2016 Bereits auf QuantStart haben wir die mathematischen Grundlagen von State Space Models und Kalman Filters betrachtet. Sowie die Anwendung der Pykalman-Bibliothek auf ein Paar von ETFs zur dynamischen Anpassung einer Hedge-Ratio als Basis fur eine durchschnittliche Wiederherstellung der Handelsstrategie. Weiterlesen. Von Michael Halls-Moore am 6. September 2016 Die Welt der quantitativen Finanzen entwickelt sich in einem rasanten Tempo weiter. Schon in den letzten vier Jahren der Existenz dieser Website hat sich der Markt fur quantische Arbeitsplatze deutlich verschoben. In diesem Artikel skizzieren wir diese Schichten. Der Ratschlag, was in den nachsten Jahren wahrscheinlich gefragt ist, gilt sowohl fur diejenigen, die sich noch im Bildungsbereich befinden, als auch fur diejenigen, die eine berufliche Veranderung vorausdenken. Weiterlesen. Von Michael Halls-Moore am 5. September 2016 Eine konsequente Herausforderung fur quantitative Handler ist die haufig wechselnde Verhaltensanderung der Finanzmarkte, oftmals abrupt, bedingt durch veranderte Regierungspolitik, regulatorisches Umfeld und andere makrookonomische Effekte. Solche Perioden sind umgangssprachlich als Marktregimes bekannt und der Nachweis solcher Veranderungen ist ein gemeinsamer, wenn auch schwieriger Prozess, der von quantitativen Marktteilnehmern durchgefuhrt wird. Lesen Sie mehr. Beginner39s Fuhrer zum quantitativen Handel Von Michael Halls-Moore am 26. Marz 2013 In diesem Artikel Im gehend, Sie zu einigen der grundlegenden Konzepte vorzustellen, die ein Ende-zu-Ende quantitatives Handelssystem begleiten. Dieser Beitrag wird hoffentlich zwei Publikum dienen. Die erste wird Einzelpersonen versuchen, einen Job an einem Fonds als quantitative Handler zu erhalten. Die zweite wird Einzelpersonen, die versuchen wollen, und grunden ihre eigenen Handel algorithmischen Handelsgeschaft. Der quantitative Handel ist ein au?erst anspruchsvoller Bereich der Quantfinanzierung. Es kann eine betrachtliche Menge an Zeit, um das notwendige Wissen zu gewinnen, um ein Interview oder konstruieren Sie Ihre eigenen Trading-Strategien. Nicht nur das, sondern es erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse, zumindest in einer Sprache wie MATLAB, R oder Python. Doch mit zunehmender Handelsfrequenz der Strategie werden die technologischen Aspekte viel wichtiger. Daher ist es wichtig, mit C / C vertraut zu sein. Ein quantitatives Handelssystem besteht aus vier Hauptkomponenten: Strategieidentifizierung - Strategiefindung, Ausnutzung einer Kante und Festlegung der Handelsfrequenz Strategy Backtesting - Datenerfassung, Analyse der Strategieperformance und Beseitigung von Verzerrungen Execution System - Verknupfung mit einem Brokerage, Automatisierung des Handels und Minimierung Transaktionskosten Risikomanagement - Optimale Kapitalallokation, Wette Gro?e / Kelly-Kriterium und Handelspsychologie Nun, indem Sie einen Blick auf, wie eine Handelsstrategie zu identifizieren beginnen. Strategieidentifikation Alle quantitativen Handelsprozesse beginnen mit einer ersten Forschungsperiode. Dieser Forschungsprozess umfasst das Finden einer Strategie, ob die Strategie passt in ein Portfolio von anderen Strategien, die Sie ausgefuhrt werden konnen, erhalten alle Daten notwendig, um die Strategie zu testen und versuchen, die Strategie fur hohere Renditen und / oder ein geringeres Risiko zu optimieren. Sie mussen in Ihrem Eigenkapitalbedarf Faktor, wenn Sie die Strategie als Einzelhandler und wie alle Transaktionskosten werden die Strategie beeinflussen. Entgegen der landlaufigen Meinung ist es eigentlich ganz einfach, gewinnbringende Strategien durch verschiedene offentliche Quellen zu finden. Akademiker veroffentlichen regelma?ig theoretische Handelsergebnisse (wenn auch vorwiegend fur Transaktionskosten). Quantitative Finance-Blogs diskutieren Strategien im Detail. Fachzeitschriften skizzieren einige der Strategien, die durch Mittel eingesetzt werden. Man konnte fragen, warum Einzelpersonen und Firmen sind scharf, ihre profitable Strategien zu diskutieren, vor allem, wenn sie wissen, dass andere, die den Handel verdrangen kann die Strategie von der Arbeit auf lange Sicht zu stoppen. Der Grund liegt in der Tatsache, dass sie nicht oft diskutieren die genauen Parameter und Tuning-Methoden, die sie durchgefuhrt haben. Diese Optimierungen sind der Schlussel, um eine relativ mittelma?ige Strategie zu einem au?erst profitablen zu machen. In der Tat ist eine der besten Weisen, Ihre eigenen einzigartigen Strategien zu verursachen, um ahnliche Methoden zu finden und dann Ihr eigenes Optimierungsverfahren durchzufuhren. Hier ist eine kleine Liste von Orten auf der Suche nach Strategie-Ideen: Viele der Strategien, die Sie betrachten wird in die Kategorien der Mittel-Reversion und Trend-Following / Impuls fallen. Eine Mittelrucksetzstrategie ist diejenige, die versucht, die Tatsache auszuschopfen, dass ein langfristiges Mittel auf einer Preisserie existiert (wie der Spread zwischen zwei korrelierten Vermogenswerten), und dass kurzfristige Abweichungen von diesem Mittel schlie?lich zuruckgehen werden. Eine Impulsstrategie versucht, sowohl die Anlegerpsychologie als auch die Big-Fonds-Struktur zu nutzen, indem sie eine Fahrt auf einem Markttrend ausnutzt, die in einer Richtung Dynamik gewinnen und dem Trend folgen kann, bis sie sich umkehrt. Ein weiterer sehr wichtiger Aspekt des quantitativen Handels ist die Haufigkeit der Handelsstrategie. Niedrigfrequenzhandel (LFT) bezieht sich allgemein auf jede Strategie, die Vermogenswerte langer als ein Handelstag halt. Entsprechend bezieht sich der Hochfrequenzhandel (HFT) im Allgemeinen auf eine Strategie, die Vermogenswerte intraday halt. Ultra-Hochfrequenz-Handel (UHFT) bezieht sich auf Strategien, die Vermogenswerte in der Gro?enordnung von Sekunden und Millisekunden halten. Als Handelspartner sind HFT und UHFT sicher moglich, aber nur mit detaillierter Kenntnis der Handelstechnologie Stack und Orderbuch Dynamik. Wir werden diese Aspekte in diesem einleitenden Artikel in gro?em Ausma? diskutieren. Sobald eine Strategie oder ein Satz von Strategien identifiziert wurde, muss sie nun fur die Rentabilitat auf historischen Daten getestet werden. Das ist die Domane des Backtests. Strategie Backtesting Das Ziel des Backtesting ist es, nachzuweisen, dass die anhand des obigen Prozesses identifizierte Strategie rentabel ist, wenn sie sowohl auf historische als auch auf Out-of-Sample-Daten angewendet wird. Dies setzt die Erwartung, wie die Strategie in der realen Welt durchfuhren wird. Allerdings ist Backtesting nicht eine Garantie fur den Erfolg, aus verschiedenen Grunden. Es ist vielleicht das subtilste Gebiet des quantitativen Handels, da es zahlreiche Vorurteile mit sich bringt, die sorgfaltig gepruft und so weit wie moglich beseitigt werden mussen. Wir diskutieren die gemeinsamen Arten von Bias einschlie?lich Vorausschau. Uberlebens-Bias und Optimierung Bias (auch bekannt als Data-Snooping Bias). Weitere Schwerpunkte im Backtesting sind Verfugbarkeit und Sauberkeit historischer Daten, Factoring in realistischen Transaktionskosten und die Entscheidung uber eine robuste Backtesting-Plattform. Besprechen Sie die Transaktionskosten weiter unten im Abschnitt Ausfuhrungssysteme. Sobald eine Strategie identifiziert wurde, ist es notwendig, die historischen Daten zu erhalten, durch die zur Durchfuhrung von Tests und vielleicht Verfeinerung. Es gibt eine betrachtliche Anzahl von Datenanbietern in allen Assetklassen. Ihre Kosten sind in der Regel mit der Qualitat, Tiefe und Aktualitat der Daten. Die traditionelle Ausgangspunkt fur Quant Trader beginnen (zumindest auf der Endkundenebene) ist die freien Daten von Yahoo Finance Set zu verwenden. Ich werde nicht auf Anbieter zu viel hier wohnen, eher mochte ich mich auf die allgemeinen Fragen konzentrieren, wenn es um historische Datensatze geht. Zu den Hauptanliegen der historischen Daten gehoren Genauigkeit / Sauberkeit, Hinterbliebenenvorstellung und Anpassung fur Kapitalma?nahmen wie Dividenden und Aktiensplits: Genauigkeit bezieht sich auf die Gesamtqualitat der Daten - ob sie Fehler enthalt. Fehler konnen manchmal leicht zu identifizieren, wie mit einem Spike-Filter. Die falsche Spitzen in Zeitreihen-Daten auswahlt und fur sie korrigiert. Zu anderen Zeiten konnen sie sehr schwer zu erkennen. Es ist oft notwendig, zwei oder mehr Anbieter zu haben und dann alle ihre Daten gegeneinander zu uberprufen. Survivorship Bias ist oft ein Merkmal von freien oder billigen Datensatzen. Ein Datensatz mit Uberlebensvorspannung bedeutet, dass er keine Vermogenswerte enthalt, die nicht mehr handeln. Bei Aktien handelt es sich um verzinsliche / bankrotte Bestande. Diese Vorspannung bedeutet, dass jede Borsenstrategie, die auf einem solchen Datensatz getestet wird, wahrscheinlich besser abschneidet als in der realen Welt, da die historischen Gewinner bereits vorgewahlt wurden. Corporate Aktionen umfassen logistische Aktivitaten durch das Unternehmen, die in der Regel eine Schritt-Funktion andern in den Rohpreisen, die nicht in die Berechnung der Renditen des Preises aufgenommen werden. Anpassungen fur Dividenden und Aktiensplits sind die gemeinsamen Tater. Ein Verfahren, das als Ruckenanpassung bekannt ist, muss bei jeder dieser Aktionen durchgefuhrt werden. Man muss sehr vorsichtig sein, einen Aktiensplit nicht mit einer wahren Renditeanpassung zu verwechseln. Viele Handler wurden von einer Unternehmensaktion gefangen Um ein Backtest-Verfahren durchzufuhren, ist es notwendig, eine Software-Plattform zu nutzen. Sie haben die Wahl zwischen dedizierten Backtest-Software, wie Tradestation, eine numerische Plattform wie Excel oder MATLAB oder eine vollstandige benutzerdefinierte Implementierung in einer Programmiersprache wie Python oder C. Ich werde nicht zu viel auf Tradestation (oder ahnlich), Excel oder wohnen MATLAB, wie ich glaube an die Schaffung eines Full-in-house-Technologie-Stack (aus Grunden unten beschrieben). Einer der Vorteile davon ist, dass die Backtest-Software und das Ausfuhrungssystem auch bei extrem fortgeschrittenen statistischen Strategien eng integriert werden konnen. Fur HFT-Strategien ist es besonders wichtig, eine benutzerdefinierte Implementierung zu verwenden. Beim Backtesting eines Systems muss man in der Lage sein zu quantifizieren, wie gut es funktioniert. Die Industriestandard-Metriken fur quantitative Strategien sind der maximale Drawdown und das Sharpe Ratio. Der maximale Drawdown charakterisiert den grossten Peak-to-trough-Ruckgang der Kontoguthabenkurve uber einen bestimmten Zeitraum (in der Regel jahrlich). Dies wird meist als Prozentsatz angegeben. LFT-Strategien neigen dazu, gro?ere Drawdowns als HFT-Strategien, aufgrund einer Reihe von statistischen Faktoren haben. Die Liste geht weiter. Vol.