Fx Opzioni Quant

Fondo Quant definizione di fondo comune di investimento Quant Fund Un che seleziona i titoli basati su analisi quantitative. In un fondo Quant, i gestori costruiscono modelli basati su computer per determinare se un investimento è attraente. In un quant puro negozio la decisione finale di acquisto o di vendita è fatta dal modello tuttavia, vi è una via di mezzo in cui il gestore del fondo utilizzerà il giudizio umano, oltre a un modello quantitativo. SMONTAGGIO Fondo Quant Se i computer possono battere mondo giocatori di campione di scacchi, non dovrebbero essi siano in grado di battere i commercianti a Wall Street Questo è il pensiero dietro fondi quant, il cui nome deriva dal termine analisi quantitativa. Il vantaggio è che i computer arent influenzati dalle emozioni, e che ovviamente reagiscono molto più velocemente di una persona potrebbe mai. Il problema è che gli esseri umani hanno per programmare i computer, e anche i computer possono fare errori quando vengono programmati in modo non corretto. Ricordate la spazzatura dicendo in, garbage out. Per sfruttare la potenza dei computer, si devono ancora capire una strategia di investimento superiore. Il fondo quantitativa termine pretende molto anche dirà nulla circa la strategia di investimento effettivo in uso. Qualsiasi studio di una società o di un settore sulla base di dati quantitativi può essere considerato un Strategie strategy. Quant quant - sono per voi le strategie di investimento quantitative sono evoluti in strumenti molto complessi con l'avvento dei moderni computer, ma le strategie radici risalgono ad oltre 70 anni. Essi sono in genere gestiti da team altamente istruiti e utilizzano modelli proprietari per aumentare la loro capacità di battere il mercato. Ci sono programmi, anche off-the-shelf che sono plug-and-play per chi cerca semplicità. modelli Quant funzionano sempre bene quando torna testato, ma le loro applicazioni reali e tasso di successo sono discutibili. Mentre sembrano funzionare bene in mercati toro. quando i mercati vanno in tilt, le strategie quant sono sottoposti agli stessi rischi come qualsiasi altra strategia. La storia Uno dei padri fondatori dello studio della teoria quantitativa applicata alla Finanza era Robert Merton. Si può solo immaginare quanto sia difficile e richiede molto tempo il processo è stato prima l'uso del computer. Altre teorie della finanza si sono evoluti anche da alcuni dei primi studi quantitativi, compresa la base di diversificazione del portafoglio sulla base di moderna teoria di portafoglio. L'uso di entrambi finanza quantitativa e calcolo ha portato a molti altri strumenti comuni, tra cui uno dei più famosi, la formula di valutazione delle opzioni di Black-Scholes, che aiuta non solo le opzioni investitori di prezzo e sviluppare strategie, ma aiuta a mantenere i mercati sotto controllo con la liquidità. Quando viene applicato direttamente alla gestione del portafoglio. l'obiettivo è come qualsiasi altra strategia di investimento. per aggiungere valore, alfa o rendimenti in eccesso. Quants, come gli sviluppatori sono chiamati, compongono complessi modelli matematici per individuare opportunità di investimento. Ci sono molti modelli là fuori come quants che li sviluppano, e tutti sostengono di essere il migliore. Uno di un quant strategys investimento best-seller punti è che il modello, e, infine, il computer, prende la decisione buysell reale, non un essere umano. Questo tende a rimuovere ogni risposta emotiva che una persona può sperimentare per comprare o vendere investimenti. strategie Quant sono ora accettati nella comunità degli investitori e gestiti da fondi comuni, hedge fund e investitori istituzionali. Essi in genere vanno dai generatori nome alfa. o gens alfa. Dietro la cortina proprio come nel Mago di Oz, qualcuno è dietro la tenda guidare il processo. Come con qualsiasi modello, il suo solo buono come l'essere umano che si sviluppa il programma. Mentre non vi è alcun requisito specifico per diventare un Quant, la maggior parte delle imprese che eseguono modelli quant uniscono le competenze di analisti finanziari, statistici e programmatori che il codice del processo nei computer. A causa della natura complessa dei modelli matematici e statistici, la sua comune vedere le credenziali come lauree e dottorati in finanza, economia, matematica e ingegneria. Storicamente, questi i membri del team hanno lavorato negli uffici di back. ma come modelli quant è diventato più comune, il back office si sta muovendo per il front office. Benefici delle strategie Quant Mentre il tasso globale di successo è discutibile, la ragione per alcune strategie di quant lavoro è che si basano sulla disciplina. Se il modello è di destra, la disciplina mantiene la strategia di lavorare con i computer fulmini velocità per sfruttare le inefficienze dei mercati sulla base di dati quantitativi. I modelli stessi possono essere basate su un minimo di alcuni rapporti come PE. debiti in capitale e la crescita degli utili, o utilizzare migliaia di ingressi che lavorano insieme allo stesso tempo. Strategie di successo possono prendere sulle tendenze nelle fasi iniziali, come i computer eseguono costantemente scenari per individuare inefficienze prima degli altri. I modelli sono in grado di analizzare un gruppo molto ampio di investimenti contemporaneamente, in cui l'analista tradizionale può guardare solo pochi alla volta. Il processo di screening può valutare l'universo da livelli di qualità come 1-5 o A-F a seconda del modello. Questo rende il processo di negoziazione reale molto semplice, investendo negli investimenti ad alto rating e la vendita di quelli a basso rating. modelli Quant aprono anche le variazioni delle strategie come lungo, corto e longshort. fondi quant successo tenere un occhio attento sul controllo del rischio a causa della natura dei loro modelli. La maggior parte delle strategie di iniziare con un universo o di riferimento e utilizzare settore e le ponderazioni di settore nei loro modelli. Questo permette ai fondi di controllare la diversificazione in una certa misura, senza compromettere il modello stesso. fondi quant genere eseguite su una base di costo più basso perché non hanno bisogno come molti analisti e gestori di portafoglio tradizionali per farli funzionare. Svantaggi di strategie Quant Non ci sono ragioni per cui così tanti investitori non cogliere appieno il concetto di lasciare una scatola nera eseguire i loro investimenti. Per tutti i fondi quant successo là fuori, proprio come molti sembrano non avere successo. Purtroppo per la reputazione quants, quando falliscono, falliscono grande tempo. Long-Term Capital Management è stato uno dei più famosi hedge fund quant, come è stato gestito da alcuni dei leader accademici più rispettati e due economisti Nobel Memorial Prize-winning Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Negli anni 1990, la loro squadra ha generato rendimenti superiori alla media e ha attirato capitali da tutti i tipi di investitori. Erano famosi non solo per sfruttare le inefficienze, ma utilizzando un facile accesso al capitale per creare enormi scommesse leva su indicazioni del mercato. La natura disciplinata della loro strategia in realtà creato la debolezza che ha portato alla loro collasso. Long-Term Capital Management è stata liquidata e sciolta nei primi mesi del 2000. I suoi modelli non includono la possibilità che il governo russo risulti inadempiente su alcuni del proprio debito. Questo evento ha innescato eventi e una reazione a catena ingrandita dal caos leva-creato. LTCM è stato così pesantemente coinvolto con altre operazioni di investimento che il suo crollo ha interessato i mercati mondiali, innescando eventi drammatici. Nel lungo periodo, la Federal Reserve è intervenuta per aiutare, e altre banche e fondi di investimento sostenuto LTCM per evitare ulteriori danni. Questo è uno dei motivi per fondi quant può fallire, in quanto si basano su eventi storici che non possono comprendere gli eventi futuri. Mentre una squadra forte quant sarà l'aggiunta di sempre nuovi aspetti ai modelli per predire eventi futuri, la sua impossibile prevedere il futuro ogni volta. fondi quant possono anche essere sopraffatti quando l'economia ed i mercati stanno vivendo volatilità superiore alla media. I segnali di acquisto e vendita possono venire così rapidamente che il turnover può creare alte commissioni e gli eventi imponibili. fondi quant possono anche rappresentare un pericolo quando sono commercializzati come orso a prova o si basano su strategie a breve. Prevedere flessioni. utilizzando strumenti derivati ​​e combinare leva può essere pericoloso. Una curva sbagliata può portare a implosioni, che spesso fanno notizia. Le strategie di investimento quantitative Bottom Line si sono evoluti da back office scatole nere a strumenti di investimento tradizionali. Essi sono progettati per utilizzare le migliori menti del settore e dei computer più veloci sia per sfruttare le inefficienze e utilizzare la leva per fare le scommesse del mercato. Possono essere molto efficace se i modelli hanno incluso tutti gli input giusti e sono abbastanza agile per predire eventi di mercato anomali. Il rovescio della medaglia, mentre i fondi quant sono rigorosamente testati indietro fino a che non lavorano, il loro punto debole è che si basano su dati storici per il loro successo. Mentre Quant-style che investe ha il suo posto nel mercato, è importante essere consapevoli dei suoi difetti e rischi. Per essere coerenti con le strategie di diversificazione. è una buona idea per il trattamento di strategie quant come uno stile di investimento e combinarlo con le strategie tradizionali per realizzare un'adeguata diversificazione. Il valore di mercato totale in dollari di tutto ad un company039s azioni in circolazione. La capitalizzazione di mercato è calcolato moltiplicando. Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite sarà. Un round di finanziamento in cui gli investitori acquistano magazzino da una società ad una valutazione inferiore rispetto alla stima collocato sul. Una teoria economica della spesa totale per l'economia e dei suoi effetti sulla produzione e l'inflazione. economia keynesiana è stato sviluppato. Una partecipazione di un bene in un portafoglio. Un investimento di portafoglio è realizzato con l'aspettativa di guadagnare un ritorno su di esso. This. Quant dell'anno: teoria Jean-Philippe Bouchaud Finance è pieno di appello-cercando scorciatoie teorie unificate come l'ipotesi di mercato efficiente e teoria di portafoglio moderna, o equazioni baldoria che sputare fuori un numero plausibile per un bisogno specifico. Il problema è che quando non funzionano, theres non molto a ripiegare su: la sua non è sempre chiaro perché havent lavorato o come risolverle. L'alternativa è quella di andare alla lunga contrario. Jean-Philippe Bouchaud vince questo premio anni scelto da autori e gli arbitri di documenti tecnici di rischio s per fare esattamente questo. E 'davvero più di un approccio di fisica, di lasciare che i dati parlano, dice Bouchaud. Molto spesso, molte teorie economiche, come il principio di mercati efficienti sembrano essere più ispirata da una sorta di agenda politica di base di una rigorosa comprensione di ciò che sta accadendo nei mercati. Allo stesso modo, un sacco di modelli utilizzati in finanza matematica sembrano essere più guidata da loro convenienza e la possibilità di rispondere a una domanda con un numero, piuttosto che prendere il tempo e pensare al problema. Questo non ha rallentato Bouchaud verso il basso. Il fisico di Parigi-nato è autore di oltre 400 pubblicazioni su fisica e della finanza. Egli è anche presidente e capo della ricerca presso Frances maggiori gestori di investimento quantitative, Capital Fund Management (CFM) un ancoraggio del mondo reale che lo aiuta a concentrarsi sui problemi pratici incontrati dagli operatori di mercato. Il suo lavoro empiricamente motivato è sempre rilevante e influente come dimostrato dai molteplici riferimenti alle sue pubblicazioni Ramon Verastegui, Societe Generale il suo lavoro è un mix di teoria e analisi empirica, e gran parte di essa è forte richiamo per gli operatori, afferma Leif Andersen, il global co-responsabile del gruppo di strategie quantitative a Bank of America Merrill Lynch (BAML) di New York, che vede Bouchaud come protagonista del cosiddetto movimento Econofisica degli anni 1990, che ha visto un aumento quants applicazione di concetti di fisica e idee per economia e finanza. Jean-Philippe ha sfruttato con successo la sua esperienza in sistemi disordinati di fare notevoli passi avanti in una grande varietà di problemi di finanza ed economia, aggiunge. ricercatori compagni di lavoro rispetto Bouchauds. Egli è molto molto letto e citato tra i praticanti, dice Ramon Verastegui, una testa di New York della strategia portata e soluzioni per le Americhe a Societe Generale. Il suo lavoro empiricamente motivato è sempre rilevante e influente come dimostrato dai molteplici riferimenti alle sue pubblicazioni. Dati, dati, dati a causa della sua forte attenzione alla analisi empirica, Bouchauds lavorano spesso si scontra con concetti finanziari cari che sono ancora insegnate nelle università di tutto il mondo. Questo è vero per molti dei suoi lavori pubblicati in Risk. tra cui il suo lavoro più recente, la pulizia matrici di correlazione. dove Bouchaud, insieme a Joel Bun, uno studente di dottorato di ricerca presso Universit Paris-Saclay al Lonard de Vinci Ple Universitaire, e Marc Potters, co-amministratore delegato e responsabile della ricerca presso CFM, introducono un modo per stimare matrici di correlazione con maggiore precisione in portafoglio oTTIMIZZAZIONE un problema molti quants hanno lottato con per decenni durante l'applicazione di ottimizzazione Harry Markowitzs a grandi portafogli. Quando portafogli hanno un gran numero di attività, uno avrebbe bisogno di un set di dati di grandi dimensioni estremamente stimare in modo attendibile la matrice di correlazione. Per esempio, per un portafoglio tracciamento della SampP 500, la matrice sarebbe della dimensione 500 di 500. Questo significa anni di dati sarebbero necessari per generare una matrice di correlazione ragionevolmente accurata. universi di negoziazione sono enorme. Quindi, se si espanderà a scorte moderatamente liquidi, può andare molto rapidamente a 2.000 o 3.000. Per misurare la matrice di correlazione con un universo di 500 titoli necessari, per lo meno, 500 giorni, dice Bouchaud. Senza il giusto numero di punti di dati, la matrice di correlazione stimato sarà errato o rumoroso, che a sua volta può avere un impatto negativo ottimizzazione del portafoglio. Sia Bouchaud e Potters hanno trascorso quasi due decenni alla ricerca di modi per risolvere questo applicando la teoria delle matrici casuali, un campo in cui molti di loro considerano essere i leader, ma ciò che Bouchaud chiama la soluzione miracolosa è venuto solo dopo che Olivier Ledoit e Sandrine Pch pubblicato una chiave risultato matematico nel 2011. non appena abbiamo visto che la carta era chiaro c'era una svolta teorica lì, dice Bouchaud. Per ottenere il più vicino possibile alla vera matrice di correlazione, o quello che è esente da errori, le quants in primo luogo prendere la matrice di correlazione empirica del loro portafoglio, o quello rumoroso costruito utilizzando i dati disponibili. Entrambe queste matrici possono essere scomposti in soggetti caratteristici chiamati valori Eigen e vettori Eigen. Mantenendo la direzione lo stesso per i vettori di Eigen della vera correlazione e matrici di correlazione empirica, si può ancora modificare i valori Eigen. Finanziariamente, questi valori anomali sono estremamente importanti perché riguardano i grandi movimenti di volatilità nel mercato Jean-Philippe Bouchaud Nel loro documento 2011, Ledoit e Pch calcolato una formula che dà la sovrapposizione tra i vettori di Eigen della matrice empirica e la vera matrice di correlazione. Questo sblocca in ultima analisi, la porta ai valori Eigen della vera matrice di correlazione, ma la matematica originali non era esattamente progettato per applicazioni nel campo della finanza, così Bouchaud, Potters e Bun dovuto aggiungere le proprie modifiche al modello di essere in grado di applicarla, ed estesa anche ad accogliere i valori anomali. Finanziariamente, questi valori anomali sono estremamente importanti perché riguardano i grandi movimenti di volatilità nel mercato, dice Bouchaud. Bouchaud e il suo co-autori testato le prestazioni della propria estensione del metodo Ledoit-Pch contro altri quattro metodi comunemente utilizzati, compresa la tecnica ritiro, che cerca di tirare i coefficienti estreme nella matrice verso valori più centrali. L'estensione ha superato tutto, dando il più basso rischio realizzata tra tutti i cinque metodi considerati. Come regola generale, si richiedono solo due volte il numero di punti di dati in quanto vi sono attivi per ottenere una buona matrice di correlazione con l'estensione. Alex Lipton, una connessione di New York Science and Engineering Fellow presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT), ammira la tecnica. Le persone sono state pensando a come pulire questa matrice per un bel po 'di tempo. Questa è una domanda molto importante ed è stato risolto con un metodo molto elegante e forte derivante da un ampio corpus di letteratura sviluppati in fisica, dice. carta tempestiva Un altro recente studio che dimostra Bouchauds influenza è premi per il rischio di coda contro puro alfa, pubblicato nel mese di aprile dello scorso anno. Ha co-scritto la carta con Yves Lemprire e altri quattro quants da CFM. Per molti anni, gli investitori hanno assunto investimento più volatili dovrebbe produrre più ritorni nel lungo periodo, in modo da guadagnare un premio più elevato per il rischio assunto. Bouchaud ei suoi co-autori mostrano questo non è il caso, rivelando una forte relazione tra il premio di rischio guadagnati su un investimento, e asimmetria negativo che riflette l'asimmetria della distribuzione del sottostante. I quants fanno con l'analisi di un gran numero di comuni strategie di trading utilizzando una nuova definizione per asimmetria essi propongono. Questo documento è di grande attualità a causa della compressione dei premi al rischio dalle recenti politiche monetarie, e l'ondata di strategie sistematiche basate su premi al rischio negli anni passati. E 'anche molto penetranti, in quanto affronta il legame tra i premi al rischio e asimmetria e discrimina tra le strategie di premi di rischio e le anomalie di mercato, dice Societe Generales Verastegui. Il risultato consente di identificare strategie che sono le anomalie del mercato e quelli con un premio per il rischio vero e proprio, in modo da fondi può concentrarsi su strategie che possono effettivamente fare soldi nel lungo periodo. E 'un modo di vedere attraverso la giungla di strategie e dire questo sta per farmi i soldi. se è davvero premio per il rischio, forse sta andando a persistere in futuro. Se si tratta di un'anomalia, quindi la giuria è fuori sopra se sopravviverà quando l'intera industria diventa quantitativa o se sarà lentamente morire, dice Bouchaud. La fisica dietro finanza La maggior parte di coloro che hanno votato per Bouchaud questo credito quest'anno lui con aiutando a costruire le macchine di ricerca presso CFM, che era in grado di produrre molti documenti efficaci a causa della sua forte attenzione sulla ricerca accademica, spesso l'applicazione di concetti di fisica alla finanza. Bouchauds fascinazione per la combinazione di fisica con la finanza ha iniziato subito dopo aver completato il suo dottorato di ricerca in fisica teorica presso l'Ecole Normale Superieure di Parigi nel 1985, quando le sue carte su eventi rari iniziato a catturare l'attenzione di quants. Nel 1994, ha incontrato alla fine degli anni Jean-Pierre Aguilar, che ha fondato nel 1991. CFM Aguilar è stato molto ricettivo a Bouchauds idea di fondere le due discipline, che hanno incoraggiato i due per avviare una società di ricerca quantitativa insieme. E 'stato amore a prima vista, dice Bouchaud, sul loro rapporto d'affari. Era un ragazzo fantastico e subito capito che sarebbe stato interessante avere un braccio di ricerca per l'azienda e che dovremmo portando in esperti di fisica. La coppia fondata Science amp Finanza dello stesso anno, che ha cominciato funzionare come una consociata il compimento di ricerche quantitative per CFM. Potters è stato il primo dipendente presso Science amp Finanza, che si è fusa con CFM nel 2000 per diventare i gestori di investimenti dedicati in-house braccio di ricerca. Bouchaud e Potters sono stati a capo del team di ricerca dal 1995, e hanno scritto diversi saggi insieme, molti dei quali hanno avuto un impatto forte. Creativo idea uomo Il nostro modo di lavorare insieme è Bouchaud è quello con un sacco di idee creative, è essenziale per la ricerca, perché non potete censurare tutte le vostre idee troppo in fretta. Ma questo significa molte idee finiscono per essere sbagliato. Io sono colui che è sempre dubbioso e avrebbe cercato di convincerlo che è sbagliato. Una volta ogni tanto, non sono in grado di convincerlo un'idea è sbagliato e che è quando ci sarebbe scrivere un documento, dice Potters. Insieme, i quants hanno pubblicato più di 40 articoli e un libro. Durante questo periodo, CFM è aumentato a dismisura in termini di dimensioni e sempre più di essere il più grande società di gestione degli investimenti quantitativi in ​​Europa continentale con 7 miliardi di asset in gestione. L'azienda ha circa 40 ricercatori, la maggior parte con dottorati di ricerca nel campo della fisica il team di ricerca costituisce una grande parte della società. La forza della squadra ha permesso Bouchaud a co-scrivere molti articoli influenti, tra cui uno sulla cattura l'inclinazione e la curvatura della volatilità sorrisi meglio rispetto ai modelli esistenti e di un altro tentativo di sostituire la valutazione al valore equo con un metodo di valutazione che rappresenta la liquidazione impatto un metodo CFM utilizza attualmente a misura loro strategie. Bouchauds progetti attuali e futuri, dice, cercheranno di capire il mercato dal basso verso l'alto. Questo include microstruttura di mercato, le anomalie comportamentali e l'impatto di negoziazione un bene su un altro prezzo di beni, chiamato cross-impatto. MIT Lipton sostiene questa comprensione bottom-up è di vitale importanza per il futuro industrys: Penso che queste sono tutte questioni estremamente importanti ed è giunto il momento di affrontarli veramente sul serio, perché altrimenti, avremmo davvero trovare l'intero campo della gestione patrimoniale quantitativa e investimento molto nudi intellettualmente e praticamente. Considerando Bouchauds velocità di uscita di ricerca, la disciplina deve essere ben vestita in pochissimo tempo.