Commercio quantitativo - pagina 9

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Dall'idea all'algoritmo: il flusso di lavoro completo dietro lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa

Dall'idea all'algoritmo: il flusso di lavoro completo dietro lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa

In questo video completo, Delaney Mackenzie fornisce una panoramica dettagliata del flusso di lavoro seguito dai trader quantitativi durante lo sviluppo di una strategia di trading. Il relatore sottolinea il ruolo cruciale di partire da un'ipotesi e sfruttare i dati storici per fare previsioni informate sul futuro. Il processo prevede il perfezionamento e l'esplorazione continui di un modello di trading per garantirne la correlazione storica con i rendimenti futuri, pur mantenendo l'indipendenza da altri modelli.

Uno degli obiettivi chiave è progettare un portafoglio che massimizzi i rendimenti attesi nel rispetto di vari vincoli di rischio. Per raggiungere questo obiettivo, il relatore sottolinea l'importanza di testare il modello su un piccolo importo di capitale prima di implementarlo dal vivo e ridimensionarlo. Inoltre, si consiglia vivamente di incorporare fonti di dati alternative e di utilizzare tecniche di gestione del rischio.

Il video approfondisce le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. In primo luogo, progettare un portafoglio e stabilire regole di esecuzione e, in secondo luogo, implementare il processo di backtesting stesso. Il relatore sottolinea l'importanza di costruire un portafoglio vincolato al rischio che preservi l'integrità delle previsioni del modello e consiglia di passare alla fase successiva solo quando il modello supera costantemente le opportunità di investimento alternative. Inoltre, l'oratore incoraggia l'esplorazione di nuove possibilità invece di fare affidamento su versioni rimaneggiate di modelli esistenti.

Delaney Mackenzie spiega la fase iniziale dello sviluppo di una strategia di trading, che prevede la formulazione di un'ipotesi economica per guidare la selezione e la tempistica degli asset. La finanza mira a trasformare le idee in risultati redditizi prevedendo in modo intelligente il futuro sulla base di ipotesi. Ogni decisione presa nel trading rappresenta essenzialmente una scommessa sui futuri cambiamenti del mercato, evidenziando il ruolo fondamentale di sfruttare le informazioni passate per fare previsioni intelligenti.

Il relatore fornisce approfondimenti sul flusso di lavoro dello sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Il processo inizia con la formulazione di un'ipotesi e l'esplorazione utilizzando dati campione. Il confronto dell'ipotesi con i modelli esistenti è essenziale per il perfezionamento e, una volta che il nuovo modello dimostra valore, è consigliabile combinarlo con altri sottomodelli per un maggiore potere predittivo. Il relatore sottolinea che ipotesi e modelli non esistono isolatamente e un modello aggregato che incorpora più fonti di informazioni tende a fornire prestazioni migliori. Inoltre, è importante testare il modello su nuovi dati per garantirne la validità.

Il relatore sottolinea l'importanza di testare un modello su dati invisibili per evitare l'overfitting durante la fase di sviluppo. Notano che mentre il backtesting di una strategia completa è comunemente impiegato, è fondamentale riconoscere che la maggior parte del tempo viene speso per lo sviluppo di modelli e predittori piuttosto che per la costruzione di portafogli. Pertanto, il relatore sottolinea l'importanza della costruzione e dell'esecuzione del portafoglio, inclusi fattori come le commissioni di transazione, prima di condurre test retrospettivi per garantire la fattibilità del portafoglio in condizioni di mercato reali. Inoltre, il relatore sottolinea che lo scopo del backtesting non è solo quello di valutare le prestazioni predittive del modello, ma anche di valutare se il portafoglio progettato sulla base delle previsioni del modello può resistere alle condizioni del mondo reale. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di testare il modello su un piccolo importo di capitale prima di aumentarlo per garantire un'efficace distribuzione del capitale.

Il relatore discute il perfezionamento e l'esplorazione di un modello di trading per stabilire la sua correlazione storica con i rendimenti futuri e l'indipendenza da altri modelli. Questo processo è seguito dalla costruzione di un portafoglio entro i vincoli di rischio definiti. Il relatore sottolinea l'importanza di garantire che l'esecuzione del modello non distorca il segnale e diminuisca la sua correlazione con i rendimenti futuri. Viene fornito un esempio di taccuino per evidenziare la graduale aggiunta di vincoli, consentendo la valutazione delle prestazioni del modello in diverse condizioni di rischio. Questa sezione sottolinea l'importanza di test e perfezionamenti approfonditi per garantire la solidità e l'efficacia di un modello di trading nel generare rendimenti.

Il relatore spiega il processo di progettazione di un portafoglio che massimizza i rendimenti attesi soddisfacendo vari vincoli di rischio. Inizialmente, viene impiegata una strategia di ottimizzazione ingenua, focalizzata sulla massimizzazione del rendimento atteso investendo l'intero capitale in un unico titolo, seguita dall'introduzione di vincoli per limitare gli importi degli investimenti. Successivamente, vengono aggiunti vincoli di concentrazione della posizione, limitando l'investimento in qualsiasi cosa a una certa percentuale del portafoglio. La strategia di portafoglio viene ulteriormente affinata incorporando vincoli di esposizione settoriale. Il relatore sottolinea che l'ottimizzazione di un portafoglio tenendo conto dei vincoli di rischio può introdurre complessità, poiché i pesi nella strategia finale possono differire dalle previsioni del modello per il futuro. È fondamentale capire in che modo i vincoli di rischio influenzano le previsioni di modellazione e il loro impatto sulla costruzione del portafoglio.

Il relatore introduce il concetto di utilizzo delle linee alfa, un software open source sviluppato da Quantopian, per valutare la correlazione tra i rendimenti di un modello e i rendimenti futuri. Le linee alfa consentono di codificare qualsiasi modello, indipendentemente dalla dimensione dell'universo prevista, in un modello fattoriale. Calcolando la correlazione tra le previsioni del modello nel giorno T e i rendimenti di tutti gli asset previsti nel giorno T+1, le linee alfa aiutano a determinare se il modello mostra una correlazione costantemente positiva con i rendimenti futuri. Tuttavia, il relatore osserva che i dati reali potrebbero non mostrare sempre modelli di correlazione ideali.

Viene discussa l'importanza di confrontare un nuovo modello con modelli esistenti, concentrandosi sull'esame dei rendimenti su un portafoglio ponderato per il fattore e ribilanciato in base a un periodo specificato. Il relatore suggerisce di eseguire un'analisi di regressione lineare, utilizzando i rendimenti ponderati per il portafoglio del nuovo modello come variabile dipendente ei rendimenti ponderati per il portafoglio dei modelli esistenti come variabili indipendenti. Questa analisi aiuta a valutare la dipendenza tra il nuovo modello e quelli esistenti, fornendo informazioni sulla potenziale generazione di alfa. Il relatore sottolinea l'importanza della gestione del rischio e della diversificazione, che possono essere raggiunte limitando ogni singolo componente o calcolando la media di più componenti rischiosi per ottenere la diversificazione del rischio, a seconda della strategia di investimento.

Il relatore spiega la distinzione tra le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. La prima fase prevede la progettazione di un portafoglio e la determinazione delle regole di esecuzione, mentre la seconda fase prevede l'esecuzione di test retrospettivi per valutare la correlazione tra le previsioni del modello e i prezzi futuri. È fondamentale costruire un portafoglio con vincoli di rischio che incorpori efficacemente le previsioni del modello senza comprometterne l'integrità. Il relatore consiglia agli investitori di passare alla fase successiva solo quando i loro backtest forniscono costantemente prove sostanziali della superiorità del modello rispetto alle opportunità di investimento alternative. Inoltre, il relatore mette in guardia contro l'affidarsi a versioni rimaneggiate di modelli esistenti e incoraggia una rigorosa esplorazione di nuovi approcci.

L'intero flusso di lavoro per lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa è discusso dal relatore. Il processo inizia con la generazione di un'idea, che può derivare dalla comprensione del mondo, dall'analisi dei dati o dall'identificazione di aree in cui la comprensione prevalente differisce. Una volta che il modello è stato sviluppato, testato e perfezionato, viene confrontato con i modelli esistenti per determinarne l'unicità e il potenziale per la generazione di nuovo alfa. Il passaggio successivo prevede l'esecuzione di test fuori campione, la costruzione di un portafoglio e l'esecuzione di simulazioni di ottimizzazione con vincoli di rischio. Infine, la strategia viene scambiata su carta o testata utilizzando un piccolo importo di capitale prima di aumentare. Il relatore sottolinea che fare affidamento esclusivamente sui dati sui prezzi raramente fornisce informazioni sufficienti per generare idee innovative e incorporare fonti di dati alternative è fondamentale per ottenere nuove intuizioni.

Il relatore sottolinea l'importanza di utilizzare dati alternativi per generare alfa, piuttosto che fare affidamento esclusivamente sui prezzi e sui dati fondamentali per velocità e convenienza. Sottolineano inoltre la necessità di distinguere tra alfa e beta a buon mercato, poiché qualsiasi cosa rappresentata in un modello di rischio è considerata quest'ultima. Vengono discussi i limiti della convalida incrociata k-fold nella riduzione dell'overfitting, con il relatore che raccomanda un vero test fuori campione come approccio più affidabile. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di avere approfondimenti sulla scelta del set di dati per prevedere il futuro ed esplorare approcci diversi dai metodi convenzionali.

In sintesi, il video di Delaney Mackenzie fornisce una panoramica completa del flusso di lavoro seguito dai trader quantitativi durante lo sviluppo di una strategia di trading. Sottolinea l'importanza di iniziare con un'ipotesi, perfezionare ed esplorare il modello di trading, testarlo su nuovi dati, costruire un portafoglio con limiti di rischio e condurre test retrospettivi approfonditi. Il relatore sottolinea l'importanza di utilizzare dati alternativi, confrontare il modello con i modelli esistenti e incorporare tecniche di gestione del rischio. Sottolineano la necessità di garantire che le previsioni del modello siano storicamente correlate ai rendimenti futuri e indipendenti da altri modelli. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza di testare il modello su una piccola quantità di capitale prima di passare alla distribuzione nel mondo reale.

Inoltre, l'oratore approfondisce le complessità della progettazione del portfolio e delle regole di esecuzione. Discutono il processo di costruzione di un portafoglio vincolato al rischio che massimizza i rendimenti attesi soddisfacendo diversi vincoli di rischio. Il relatore sottolinea la graduale aggiunta di vincoli come la concentrazione della posizione e le esposizioni settoriali per valutare le prestazioni del modello in vari scenari di rischio. Sottolineano che l'ottimizzazione del portafoglio comporta il compromesso tra la massimizzazione dei rendimenti e la gestione del rischio.

Il relatore introduce il concetto di linee alfa e il loro ruolo nella valutazione della correlazione tra i rendimenti di un modello ei rendimenti futuri. Spiegano come le linee alfa consentano la codifica di qualsiasi modello in un modello fattoriale, consentendo la valutazione delle previsioni del modello rispetto ai rendimenti futuri. Il relatore riconosce che i dati del mondo reale potrebbero non mostrare sempre correlazioni positive coerenti, sottolineando l'importanza di comprendere i limiti dell'analisi di correlazione.

Il confronto tra il nuovo modello e i modelli esistenti è sottolineato come un passo cruciale nella valutazione della sua efficacia. Il relatore suggerisce di utilizzare l'analisi di regressione lineare per valutare la dipendenza tra i rendimenti ponderati per il portafoglio del nuovo modello e quelli dei modelli esistenti. Questo confronto aiuta a determinare l'unicità del modello e il suo potenziale per la generazione di alfa. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza della gestione del rischio e della diversificazione nella costruzione del portafoglio, sia attraverso il vincolo dei singoli componenti sia attraverso la diversificazione del rischio su più asset.

Il relatore evidenzia ulteriormente le due fasi del backtesting nello sviluppo della strategia di trading. La prima fase prevede la progettazione di un portafoglio e le regole di esecuzione, mentre la seconda fase prevede l'esecuzione di backtest per valutare le previsioni del modello rispetto ai prezzi futuri. È fondamentale costruire un portafoglio vincolato al rischio che incorpori le previsioni del modello senza comprometterne l'integrità. Il relatore consiglia agli investitori di procedere alla seconda fase solo quando vi è una prova consistente della superiorità del modello rispetto alle opportunità di investimento alternative. Mettono in guardia contro l'affidamento a versioni rimaneggiate di modelli esistenti e incoraggiano l'esplorazione di nuovi approcci.

Infine, il relatore delinea l'intero flusso di lavoro per lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Inizia con la generazione di un'idea e procede attraverso il test, il perfezionamento e il confronto del modello con quelli esistenti. La strategia viene quindi sottoposta a test fuori campione, costruzione del portafoglio e ottimizzazione vincolata al rischio. Prima di espandersi, la strategia viene scambiata su carta o testata utilizzando un piccolo importo di capitale. Il relatore sottolinea l'importanza di incorporare fonti di dati alternative per ottenere nuove intuizioni e sottolinea la necessità di distinguere tra alfa e beta economico. Raccomandano veri test fuori campione per mitigare l'overfitting e sottolineare l'importanza di comprendere la scelta del set di dati per prevedere il futuro.

In conclusione, il video di Delaney Mackenzie fornisce una comprensione completa del flusso di lavoro seguito dai quant nello sviluppo di una strategia di trading. Sottolinea l'importanza dello sviluppo di ipotesi, del perfezionamento del modello, del test su nuovi dati, della gestione del rischio e di approfonditi test retrospettivi. Il relatore incoraggia l'uso di fonti di dati alternative, il confronto con modelli esistenti e l'esplorazione di nuovi approcci. Seguendo questo flusso di lavoro, i trader quantitativi possono migliorare l'efficacia e la solidità delle loro strategie di trading.

• 00:00:00 Delaney Mackenzie spiega il flusso di lavoro generale che un quant seguirà durante lo sviluppo di una strategia di trading. Innanzitutto, inizia sviluppando un'ipotesi economica, che aiuterà a decidere in quale attività investire e quando investire in essa. L'ipotesi è una previsione su come funziona il mondo e l'obiettivo della finanza è prendere idee e trasformarle in dollari, sulla base di previsioni future intelligenti. Ogni decisione presa è essenzialmente una scommessa sul futuro, il che rende fondamentale utilizzare le informazioni passate per comprendere e fare una scommessa intelligente sui futuri cambiamenti del mercato.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute il flusso di lavoro coinvolto nello sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Il primo passo è elaborare un'ipotesi ed esplorarla utilizzando dati campione. Confrontare l'ipotesi con i modelli esistenti è essenziale per affinarla e, una volta che il nuovo modello ha valore, gli esperti raccomandano di combinarlo con altri sottomodelli per fare previsioni. Il relatore sottolinea l'idea che le ipotesi non esistono isolatamente e che i modelli raramente funzionano da soli, richiedendo un modello aggregato che incorpori diverse fonti di informazioni per ottenere prestazioni migliori. Infine, il modello deve essere testato su nuovi dati per garantirne la validità.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute l'importanza di testare un modello su nuovi dati che non ha mai visto prima per assicurarsi che non sia troppo adatto al periodo di sviluppo. Notano inoltre che il backtesting di una strategia completa è spesso abusato, poiché la maggior parte delle volte si sviluppano modelli e predittori, piuttosto che costruire un portafoglio. Il relatore sottolinea l'importanza della costruzione e dell'esecuzione del portafoglio, compresa la comprensione delle commissioni di transazione, prima di condurre test retrospettivi per garantire che il portafoglio sia in grado di sopravvivere alle condizioni di mercato reali. Il relatore osserva inoltre che lo scopo del backtesting non è verificare se il modello sta facendo buone previsioni, ma vedere se il portafoglio progettato sulla base delle previsioni del modello può sopravvivere alle condizioni del mondo reale. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di testare il modello su una piccola quantità di capitale prima di distribuirlo dal vivo e aumentare gli importi del capitale per fare effettivamente soldi.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute il processo di perfezionamento ed esplorazione di un modello di trading per garantire che sia storicamente correlato ai rendimenti futuri e indipendente da altri modelli. Il passaggio successivo consiste nell'utilizzare questo modello per costruire un portafoglio che rientri nei limiti di rischio. Il relatore sottolinea l'importanza di garantire che l'esecuzione del modello non distrugga il segnale e riduca la correlazione con i rendimenti futuri. Evidenziano un esempio di notebook in cui l'aggiunta graduale di vincoli può aiutare a valutare come un modello può funzionare in base a vari vincoli di rischio. Questa sezione evidenzia l'importanza di testare e perfezionare un modello di trading per garantire che sia solido ed efficace nel generare rendimenti.
  
  
• 00:20:00 Il relatore spiega il processo di progettazione di un portafoglio che massimizzi i rendimenti attesi ma soddisfi anche diversi vincoli di rischio. Iniziano con un'ingenua strategia di ottimizzazione che massimizza il rendimento atteso investendo tutto il denaro in un singolo titolo e aggiunge il vincolo che non possono investire più di un certo importo. Quindi, aggiungono un vincolo di concentrazione della posizione, che limita l'investimento di oltre il 15% al 30% del portafoglio in qualsiasi cosa. Successivamente, perfezionano la strategia di portafoglio limitando le esposizioni settoriali. Il relatore sottolinea che quando si ottimizza un portafoglio tenendo conto dei vincoli di rischio, i pesi nella strategia finale non sono gli stessi delle previsioni del modello per il futuro e possono causare molta complessità. Inoltre, il relatore ha sottolineato che alcuni modelli potrebbero non sopravvivere alla fase di limitazione del rischio, che richiede la comprensione del concetto di previsione dei modelli e di come sono influenzati dai vincoli di rischio.
  
  
• 00:25:00 Il presentatore discute l'uso delle linee alfa, un software open source sviluppato da Quantopian, per verificare se esiste una correlazione tra i rendimenti di un modello e i rendimenti futuri. Il presentatore osserva che qualsiasi modello, indipendentemente dalla dimensione dell'universo per cui fa previsioni, può essere facilmente codificato in un modello fattoriale. Le linee alfa controllano se la previsione di un modello è correlata ai rendimenti futuri calcolando la correlazione tra le previsioni del modello nel giorno T e i rendimenti di tutti gli asset previsti nel giorno T+1. Il presentatore osserva che una correlazione costantemente positiva è l'ideale, ma questo non è sempre il caso dei dati reali.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute l'uso della lente alfa per verificare se un modello ha qualche correlazione con i rendimenti nel passato. Dopo aver stabilito l'utilità del modello per prevedere i risultati futuri, il passo successivo è confrontarlo con altri modelli già esistenti per verificare le somiglianze nelle previsioni e nei rendimenti. Questo confronto è importante per determinare l'unicità del modello e la possibilità di creare nuovi alpha. Il relatore spiega come eseguire questo confronto utilizzando il modello di rischio per verificare se l'intera strategia sviluppata sul modello è simile ad altri modelli e come potrebbe essere semplificata con l'analisi del rischio a livello di singolo fattore.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il relatore spiega come valutare l'efficacia di un modello di trading. Raccomandano di confrontare i rendimenti del modello con altri modelli noti e di utilizzare tecniche consapevoli del rischio, come il modello di rischio, per verificarne l'efficienza. Forniscono un esempio di un semplice modello di ritorno alla media che hanno valutato osservando la somiglianza del rischio con altri modelli noti. Sottolineano inoltre l'importanza di confrontare il modello con i modelli alfa esistenti per garantire vantaggi di diversificazione e non rischi di concentrazione. Infine, discutono su come costruire un portafoglio utilizzando l'ottimizzazione del portafoglio consapevole del rischio, che comporta la massimizzazione dei rendimenti pur essendo soggetta a vincoli di rischio. Il relatore consiglia di utilizzare esempi specifici per abbattere le esposizioni di ciascun titolo, calcolare le esposizioni al rischio di un portafoglio e determinare se un portafoglio è sovra-rischiato.
  
  
• 00:40:00 Impariamo a limitare il rischio, che è una parte cruciale del processo di creazione dell'algoritmo. Con scambia solo un numero limitato di nomi senza distruggere l'alfa, quindi è necessario limitare il rischio per evitare un'esposizione eccessiva. La correlazione è importante perché la previsione del modello deve essere correlata con prezzi e rendimenti futuri, quindi ogni volta che si limita il rischio, diventa più difficile mantenere questa correlazione. L'algoritmo in fondo all'esempio di algoritmo azionario long/short ha dei vincoli attorno ad esso, come una politica neutrale rispetto al dollaro e pari esposizioni settoriali. È essenziale considerare vincoli intelligenti che ottimizzino i rendimenti e riducano i rischi.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute l'intero flusso di lavoro per lo sviluppo di una strategia di trading quantitativa. Il primo passo è trovare un'idea, che può provenire dalla comprensione del mondo, dei dati o dalla ricerca di un'area in cui il mondo non è d'accordo con il tuo modello o comprensione impliciti. Una volta che il modello è stato testato e perfezionato, viene confrontato con i modelli esistenti per determinare il nuovo materiale e determinare la ponderazione tra i modelli. Il passaggio successivo consiste nell'eseguire un test fuori campione, costruire un portafoglio ed eseguire una simulazione di ottimizzazione con vincoli di rischio. Infine, la strategia viene scambiata su carta o testata con una piccola quantità di capitale prima di essere ampliata. Il relatore sottolinea che l'uso dei soli dati sui prezzi non fornisce quasi mai informazioni sufficienti per generare nuove idee e nuove intuizioni provengono da fonti alternative.
  
  
• 00:50:00 Il relatore discute l'importanza di utilizzare dati alternativi per generare alfa anziché utilizzare solo dati sui prezzi e sui fondamentali perché è facile e veloce. Il relatore discute anche della necessità di scomporre i modelli di rischio esistenti, poiché qualsiasi cosa in un modello di rischio è considerata beta economica e non alfa. Il relatore spiega anche i limiti della convalida incrociata k-fold nella riduzione dell'overfitting e raccomanda invece di utilizzare veri test fuori campione. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di avere informazioni su quale set di dati utilizzare per prevedere il futuro e in che modo sarebbe diverso da ciò che le persone hanno fatto prima.
  
  
• 00:55:00 Il relatore spiega come confrontare un nuovo modello con modelli esistenti osservando i rendimenti su un portafoglio che è stato ponderato in base al fattore e ribilanciato in base a una regola del periodo di ribilanciamento, di solito un giorno o un mese. L'oratore suggerisce di eseguire una regressione lineare con i rendimenti ponderati per il portafoglio del modello come variabile Y e i rendimenti ponderati per il portafoglio dei modelli esistenti come variabile di indipendenza. Maggiore è la dipendenza, più i modelli esistenti sono simili e spiegano le prestazioni del tuo nuovo modello e più alfa viene prodotto. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza della gestione del rischio e della diversificazione, che può essere eseguita vincolando ogni singolo componente al controllo del rischio o prendendo più componenti rischiosi e facendone la media insieme per diversificare il rischio, a seconda della strategia di investimento.
  
  
• 01:00:00 Il relatore spiega la differenza tra le due fasi di backtest nello sviluppo di una strategia di trading. La fase principale del backtest prevede la progettazione di un portafoglio e la decisione sulle regole di esecuzione, mentre la seconda fase prevede effettivamente il backtesting per vedere se le previsioni del modello sono correlate ai prezzi futuri. È importante costruire un portafoglio vincolato al rischio che possa ottenere le previsioni del modello senza corromperle troppo. L'oratore avverte che è tutto relativo e gli investitori dovrebbero passare alla fase successiva quando i loro backtest forniranno costantemente prove sufficienti per essere un'opportunità di investimento migliore rispetto alle alternative. Infine, il relatore mette in guardia contro l'utilizzo di modelli che sono solo versioni rimaneggiate di quelli esistenti e incoraggia gli investitori a esplorare rigorosamente la possibilità che il modello segua qualcosa di nuovo.

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Analisi quantitativa del mercato utilizzando fogli di lavoro Excel! S&P 500 Analisi e idee di trading

Analisi quantitativa del mercato utilizzando fogli di lavoro Excel! S&P 500 Analisi e idee di trading

Il video approfondisce l'uso dei fogli di lavoro Excel per l'analisi quantitativa del mercato, con un focus sullo S&P 500 come esempio illustrativo. Julie Marchesi dimostra la creazione di una cartella di lavoro di correlazione in Excel, utilizzando caselle gialle come input per selezionare l'indice di correlazione da 74 gruppi e un periodo di ricerca di 40 giorni. Il test di correlazione confronta gli ultimi 40 giorni con tutti gli altri periodi nel set di dati, identificando la correlazione più alta. Per convalidare la correlazione, viene utilizzato un secondo mercato per confermare i risultati ed eliminare punti dati inaffidabili. Il grafico dell'indice di correlazione traccia visivamente i cambiamenti nella correlazione nel tempo.

Il relatore spiega il processo di utilizzo dei fogli di lavoro Excel per l'analisi quantitativa del mercato, evidenziando in particolare l'applicazione all'S&P 500. Mostrano varie linee su un grafico che rappresenta il periodo di riferimento e l'indice di correlazione. Analizzando queste linee, l'oratore ricava la sua propensione per il mercato e fa previsioni sulle tendenze future. Introducono anche un grafico che mostra la variazione percentuale media in un periodo di tempo specifico e sottolineano l'importanza di concentrarsi su indici di correlazione significativi. Il relatore conclude dimostrando come questa analisi possa essere applicata allo stato attuale del mercato S&P 500, sottolineando la sua potenziale utilità per prendere decisioni di trading informate.

L'esame dei diversi mercati alla ricerca di segnali di conferma o contrastanti in relazione all'analisi S&P 500 è l'obiettivo della sezione successiva. Il relatore sottolinea che mentre il petrolio conferma una forte tendenza al rialzo nel mercato e suggerisce il potenziale per un'ulteriore attività rialzista, l'euro e l'euro yen mostrano un'attività ribassista o negativa negli ultimi 20 giorni. L'oro, tuttavia, non fornisce conferme significative. Sulla base della recente azione di mercato, l'oratore suggerisce un pregiudizio negativo per il futuro, ma mette in guardia contro le vendite allo scoperto e raccomanda di attendere la conferma prima di fare mosse significative. Nel complesso, l'oratore conclude che esiste un vantaggio rialzista sul mercato, ma è consigliabile esercitare cautela a breve termine.

Il relatore discute le conclusioni tratte dai test di correlazione tra diversi mercati nella sezione successiva. Notano la possibilità di una certa instabilità nel mercato S&P 500 nei prossimi cinque giorni. Sebbene l'analisi storica indichi un vantaggio rialzista a lungo termine nell'S&P 500, l'oratore sottolinea l'importanza di osservare l'attività neutrale nel mercato prima di eseguire qualsiasi operazione. Suggeriscono di combinare l'analisi quantitativa con l'analisi sentimentale per ottenere una migliore comprensione del mercato ed evidenziare l'utilità dei fogli di lavoro Excel nella visualizzazione dei dati in vari modi. Il video si conclude incoraggiando gli spettatori a esplorare questo tipo di approccio al trading e visitare il sito Web del relatore per ulteriori informazioni sul suo diario e sulle negoziazioni dal vivo.

• 00:00:00 In questa sezione, Julie Marchesi illustra la sua creazione di una cartella di lavoro di correlazione utilizzando Excel che la aiuta ad analizzare i mercati da una prospettiva quantitativa. Le caselle gialle fungono da input che consentono la selezione dell'indice di correlazione da 74 gruppi e periodi di ricerca di 40 giorni. Il test di correlazione confronta gli ultimi 40 giorni con tutti gli altri periodi nell'intero set di dati per trovare la correlazione più alta. Una volta trovate le correlazioni più elevate, la cartella di lavoro utilizza un secondo mercato per confermare la correlazione ed eliminare qualsiasi punto dati inaffidabile. Il grafico dell'indice di correlazione tiene traccia di come la correlazione cambia nel tempo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute su come utilizzare i fogli di lavoro Excel per l'analisi quantitativa del mercato, utilizzando l'S&P 500 come esempio. Mostra diverse linee su un grafico che rappresentano il periodo di riferimento e l'indice di correlazione. Analizzando queste linee, può determinare la sua propensione per il mercato e fare previsioni sulle tendenze future. Discute anche un grafico che mostra la variazione percentuale media in un certo periodo di tempo e quali indici di correlazione sono più importanti da guardare. Il relatore conclude mostrando come questa analisi può essere applicata allo stato attuale del mercato S&P 500 e perché può essere utile per prendere decisioni di trading.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il relatore esplora come diversi mercati possono fornire segnali di conferma o contrastanti per l'analisi S&P 500. Mentre il petrolio conferma che il mercato è in una forte tendenza al rialzo e mostra il potenziale per una continua attività rialzista, l'euro e l'euro yen mostrano un'attività ribassista o negativa negli ultimi 20 giorni. L'oro, invece, non fornisce affatto molte conferme. L'oratore osserva che la recente azione del mercato negli ultimi 20 giorni suggerisce un orientamento negativo in avanti, ma mette in guardia contro le vendite allo scoperto e suggerisce di attendere la conferma prima di fare grandi mosse. Nel complesso, l'oratore conclude che c'è un vantaggio rialzista sul mercato, ma dovrebbe essere esercitata una certa cautela a breve termine.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute le conclusioni tratte dal test di correlazione tra diversi mercati, affermando che potrebbe esserci qualche instabilità nel mercato S&P 500 nei prossimi cinque giorni. L'oratore afferma che sebbene l'analisi storica suggerisca un vantaggio rialzista a lungo termine nell'S&P 500, stanno cercando una sorta di attività neutrale nel mercato prima di effettuare qualsiasi operazione. Il relatore suggerisce di combinare analisi quantitativa e analisi sentimentale per ottenere una migliore comprensione del mercato e utilizzare fogli di lavoro Excel per visualizzare i dati in modi diversi. Incoraggiano gli spettatori a provare questo tipo di trading e a visitare il loro sito Web per ulteriori informazioni sul loro diario e sulle negoziazioni dal vivo.

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Costruire strategie di equità quantistica in Python

Costruire strategie di equità quantistica in Python

Il video fornisce un'esplorazione approfondita della costruzione di strategie azionarie quantitative utilizzando Python e la piattaforma di trading algoritmico Quantopian come primo esempio. Il relatore inizia presentando se stesso e il proprio background nell'analisi dei dati e nella finanza quantitativa. Spiegano che Quantopian è una piattaforma che consente agli investitori al dettaglio di accedere ai dati e utilizzare il backtesting per costruire le proprie strategie quantitative per il trading di azioni. Nonostante lo scetticismo iniziale, il relatore sottolinea il successo di Quantopian nell'attirare una comunità di scienziati quantistici, hacker e investitori al dettaglio che collaborano per scoprire idee di investimento. Menzionano anche che mentre Quantopian è attualmente supportato da venture backing ed è pre-revenue, ci sono piani per offrire alla fine il trading dal vivo come servizio a pagamento.

Il relatore approfondisce il concetto di costruzione di strategie quantitative attraverso dati e idee in crowdsourcing sulla piattaforma Quantopian. Sottolineano che Quantopian facilita la messaggistica diretta tra gli utenti, favorendo le connessioni e la condivisione di idee per lo sviluppo di algoritmi quantitativi. Tuttavia, il relatore riconosce che le limitazioni dei dati possono rappresentare una sfida per gli utenti che costruiscono strategie, in quanto potrebbero non avere accesso a tutti i dati sui prezzi necessari. Inoltre, notano che l'attenzione di Quantopian è esclusivamente sulle azioni e potrebbe non essere adatta a strategie di trading ad alta frequenza o sensibili alla latenza.

I limiti della piattaforma di trading sono discussi in dettaglio. L'oratore sottolinea che Quantopian non è progettato per strategie a bassa latenza come lo scalping o il market-making. Dicono che la fonte dei dati sui prezzi determina l'universo dei titoli, che attualmente consiste solo di poche migliaia di azioni domestiche. L'oratore accenna brevemente al loro modello di slittamento di base open source disponibile su GitHub. Sebbene l'inclusione di opzioni e futures sia una possibilità per il futuro, l'obiettivo principale resta quello di fornire strategie redditizie e garantire trasparenza nelle statistiche sulla redditività. Il relatore classifica cinque strategie quantitative di base implementate dagli utenti Python di tutti i giorni sulla piattaforma, tra cui mean reversion, momentum, overnight gap, volatilità e pairing.

Vengono esplorate varie strategie quantitative, concentrandosi in particolare sull'interazione e la messa a punto di mean reversion e momentum. Il relatore evidenzia strategie popolari come la valutazione e la stagionalità, con dati per queste strategie accessibili tramite fonti come Yahoo Finance o Google Finance. Mettono in guardia contro le insidie comuni nel trading di coppie, come l'estrazione cieca di dati per trovare titoli non correlati. Viene sottolineata l'importanza di individuare titoli legati allo stesso valore e di osservare la distribuzione degli spread tra i due asset. L'obiettivo è capitalizzare l'inversione dello spread tra le azioni.

Vengono ulteriormente discusse le strategie di scambio di coppie e di momentum trading e il relatore fornisce un esempio di backtesting di una strategia di scambio di coppie utilizzando Python. Il trading di coppie comporta la negoziazione dello spread tra due azioni e comporta rischi come potenziali inversioni. Il momentum trading, d'altra parte, comporta la classificazione delle azioni in base al loro precedente apprezzamento del prezzo. Sebbene i dati non possano essere scaricati direttamente dalla piattaforma, gli utenti possono eseguire backtest e fare trading dal vivo all'interno di un universo limitato di circa 100 azioni a causa dei limiti di larghezza di banda.

Viene esplorato il concetto di valutazione come strategia azionaria quantitativa, che richiede un'analisi sistematica del rapporto fondamentale per identificare titoli sottovalutati e sopravvalutati. Tuttavia, l'implementazione di tali strategie richiede un'ampia copertura dei dati e una comprensione della normalizzazione dei dati, dell'allineamento del calendario e della manipolazione associata. Il relatore suggerisce di implementare queste strategie utilizzando il metodo fetcher, che consente agli utenti di ottenere dati CSV da Internet. Il relatore tocca anche il sentimento come strategia azionaria quantitativa, che coinvolge l'analisi del sentimento del mercato e il suo impatto sui prezzi delle azioni. Tuttavia, avvertono che l'implementazione di questa strategia richiede una solida comprensione dell'analisi, della normalizzazione e della manipolazione dei dati.

Viene discusso l'uso di azioni allo scoperto come indicatore del sentiment nelle strategie azionarie quantitative. Lo shorting delle azioni è riconosciuto come difficile e rischioso, con solo persone esperte disposte a impegnarsi in esso. Tuttavia, i dati pubblicamente disponibili sui livelli di interesse short, che possono essere ottenuti dal NASDAQ, possono essere utili a questo scopo. Il relatore sottolinea il rischio di vincoli di liquidità derivanti da short squeeze e suggerisce di utilizzare un segnale basato sulla volatilità per identificare titoli fortemente short ma meno rischiosi. Propongono un algoritmo che classifica le azioni in base al segnale "giorni per coprire", che rappresenta il numero di giorni necessari ai venditori allo scoperto per sciogliere le loro posizioni in base al volume medio di scambi giornalieri. La strategia prevede l'acquisto delle azioni meno allo scoperto e lo shorting di quelle più allo scoperto.

Il relatore passa a discutere le fasi intermedie del processo e l'open-sourcing degli algoritmi. Riconoscono le sfide dell'accesso a dati preziosi come i tassi di prestito dai broker e i limiti dei loro modelli di slippage. Il relatore risponde alle domande sui tipi di ordine disponibili e sul sistema di feedback per l'aggiunta di ulteriori funzionalità. Inoltre, menzionano brevemente l'uso della stagionalità nel trading e la sua popolarità online.

Viene presentata una semplice strategia azionaria quantitativa adatta ai principianti. L'utilizzo della stagionalità per cronometrare il mercato, ad esempio vendendo azioni a maggio e investendo in obbligazioni, quindi riacquistando nel mercato azionario a ottobre, è evidenziato come una semplice regola sistematica che consente una facile analisi della performance nel tempo. Il relatore fornisce una ripartizione dei primi 25 algoritmi azionari quantitativi condivisi sulla piattaforma Quantopian, in base al numero di risposte, visualizzazioni e cloni. In particolare, un documento sull'utilizzo dei termini di ricerca di Google per prevedere i movimenti del mercato, sebbene considerato troppo adatto, ha ottenuto un'attenzione significativa sui forum. Il relatore osserva inoltre che le strategie con acronimi lunghi e complessi che coinvolgono concetti matematici avanzati tendono ad attirare più interesse, nonostante l'efficacia delle strategie più semplici.

Viene sottolineata l'importanza della fiducia e della sicurezza nella piattaforma. Il relatore riconosce la necessità di creare fiducia con gli utenti per incoraggiarli a caricare i loro algoritmi per testarli rispetto al mercato. Assicurano che le misure di sicurezza siano prese sul serio. Sebbene i dati sulle prestazioni aggregate in tempo reale non siano ancora disponibili, il relatore afferma che circa un migliaio di algoritmi sono in esecuzione in simulazione. Vengono discussi i potenziali vantaggi di un social network per i quant, riconoscendo che potrebbe non avere un impatto diretto sulla redditività dell'algoritmo individuale. Tuttavia, all'interno della comunità della finanza quantitativa c'è il desiderio di connettersi, scambiare idee e ottenere informazioni dagli altri. Viene evidenziato il valore di Quantopian come ambiente di apprendimento, in cui le persone possono imparare sia dai successi che dagli errori in un ambiente privo di rischi.

L'oratore esplora la popolarità di varie classificazioni di strategie di investimento all'interno della piattaforma. Notano che le strategie di momentum e mean reversion sono attualmente le più popolari. Esprimono entusiasmo per il potenziale della piattaforma di offrire contenuti più accessibili per gli investitori al dettaglio. Viene fornita una dimostrazione del backtester della piattaforma in Python, che mostra il metodo initialize e il metodo handle data, che vengono eseguiti una volta al giorno o una volta al minuto durante il trading dal vivo. Le impostazioni dell'interfaccia utente consentono di specificare le date del backtest, il capitale iniziale e la frequenza del backtest. Il thread della comunità include una funzione di ricerca per trovare e utilizzare algoritmi creati da altri membri.

Nella sezione finale, il relatore presenta la propria dashboard di trading dal vivo, implementando un algoritmo di base che acquista un portafoglio ponderato uguale di nove ETF settoriali rispetto al proprio conto Interactive Brokers. La dashboard mostra una curva di performance equity collegata a un benchmark in rosso, le posizioni correnti, gli ordini effettuati e i riempimenti. L'oratore menziona la possibilità di registrare le informazioni per il codice sorgente distribuito. Il benchmark utilizzato è il rendimento di SPI, poiché al momento non è possibile selezionare un'ampia gamma di azioni in modo imparziale. Invece, forniscono un universo di volume giornaliero in dollari che si aggiorna trimestralmente.

• 00:00:00 In questa sezione, la relatrice si presenta e fornisce un background della sua esperienza nel campo dell'analisi dei dati e della finanza quantitativa. Spiega che Quantopian è una piattaforma di trading algoritmico che consente a chiunque, in particolare agli investitori al dettaglio, di accedere ai dati e al backtesting per costruire le proprie strategie quantitative e implementarle sul proprio account per negoziare azioni. L'oratore offre una panoramica di come funziona Quantopian e sottolinea che, nonostante il suo scetticismo iniziale, la piattaforma è riuscita ad attrarre una comunità di scienziati quantistici, hacker e investitori al dettaglio che collaborano per trovare idee di investimento. Accenna anche al fatto che Quantopian è pre-entrate e supportato dal sostegno di venture capital, con l'intenzione di addebitare eventualmente il trading dal vivo come servizio a pagamento.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute il concetto di costruzione di strategie quantitative da dati e idee di crowdsourcing sulla sua piattaforma a Quantopian. La piattaforma fornisce messaggistica diretta peer-to-peer e consente agli utenti di connettersi e condividere le proprie idee per la creazione di algoritmi quantistici. Tuttavia, il relatore riconosce che le limitazioni dei dati possono essere un grosso problema per le persone che costruiscono strategie, in quanto potrebbero non avere accesso a tutti i dati sui prezzi necessari per i loro algoritmi. Inoltre, dato che la piattaforma è focalizzata esclusivamente sulle azioni e potrebbe non essere una piattaforma adatta per il trading ad alta frequenza o strategie di trading sensibili alla latenza.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute i limiti della sua piattaforma di trading, sottolineando che non è una piattaforma a bassa latenza per scalping o strategie di market-making. Menzionano anche che la loro fonte di dati sui prezzi definisce il loro universo di titoli, che attualmente include solo poche migliaia di azioni domestiche. L'oratore discute brevemente il loro modello di slittamento di base, che è open source e può essere trovato su GitHub. Toccano anche la potenziale inclusione di opzioni e futures in futuro, ma notano che l'obiettivo è fornire strategie redditizie ed essere trasparenti con le statistiche sulla redditività. Infine, il relatore classifica cinque strategie quantitative di base accessibili che gli utenti Python di tutti i giorni sulla piattaforma hanno implementato, tra cui mean reversion, momentum, overnight gap, volatility e pairing.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute alcune strategie Quan di base che si basano sull'interazione e la messa a punto di mean reversion e momentum. Due strategie popolari sono la valutazione e la stagionalità, i cui dati sono accessibili tramite Yahoo Finance o Google Finance. L'oratore quindi approfondisce le insidie comuni del trading di coppie, incluso il data mining alla cieca e la ricerca di due titoli che in realtà non hanno alcun collegamento tra loro. Incoraggiano a capire che il trading di coppie comporta la ricerca di due cose collegate allo stesso valore, oltre a osservare la distribuzione dello spread tra i due prezzi delle attività e notare quando lo spread arriva nelle code della distribuzione. L'obiettivo è acquistare lo spread, vendere lo spread e scommettere che il prezzo tra i due titoli alla fine tornerà indietro.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute le strategie di scambio di coppie e momentum trading e dimostra un esempio di come una strategia di scambio di coppie può essere testata utilizzando Python. Il trading di coppie comporta la negoziazione dello spread tra due azioni e comporta alcune insidie comuni, come inversioni potenzialmente devastanti. Il momentum trading, d'altra parte, comporta la classificazione delle azioni in base al loro precedente apprezzamento del prezzo in un determinato periodo di tempo. Il relatore spiega anche che mentre non è possibile scaricare i dati direttamente dal loro sito, è possibile eseguire backtest e scambi dal vivo all'interno di un universo limitato di circa 100 azioni a causa dei limiti di larghezza di banda.
  
  
• 00:25:00 n questa sezione, il relatore discute il concetto di valutazione come strategia azionaria quantitativa e come richieda un'analisi del rapporto fondamentale in modo sistematico per identificare azioni economiche e costose. Tuttavia, afferma che tali strategie richiedono una buona copertura dei dati e la comprensione della normalizzazione dei dati, dell'allineamento dei calendari e della relativa manipolazione dei dati. L'oratore suggerisce di implementare tali strategie utilizzando il metodo fetcher, che consente agli utenti di acquisire dati CSV da Internet. Inoltre, parla del sentimento come strategia azionaria quantitativa, che prevede l'analisi del sentimento del mercato e del suo impatto sui prezzi delle azioni. Tuttavia, avverte che l'implementazione di questa strategia richiede anche una solida comprensione dell'analisi, della normalizzazione e della manipolazione dei dati.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute l'uso di azioni allo scoperto come indicatore del sentiment nella costruzione di strategie azionarie quantitative. Andare allo scoperto è difficile e rischioso, e solo chi sa cosa sta facendo è disposto a farlo. Il livello di interesse allo scoperto o il numero di azioni allo scoperto in azioni quotate in borsa sono dati pubblicamente disponibili che possono essere prelevati dal NASDAQ. Tuttavia, i dati sono ritardati nel tempo e hanno uno snapshot a bassa frequenza. Il relatore evidenzia anche il rischio di vincoli di liquidità dovuti allo short squeezing e suggerisce di utilizzare un segnale di tipo volatilità per identificare azioni fortemente allo scoperto ma meno rischiose. L'algoritmo prevede la classificazione delle azioni in base ai giorni per coprire il segnale, che rappresenta il numero di giorni di negoziazione giornaliera media necessari ai venditori allo scoperto per rilassarsi. La strategia acquista le azioni meno allo scoperto e mette allo scoperto quelle più allo scoperto.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione del video, il relatore parla delle fasi intermedie del processo e dell'open-sourcing degli algoritmi. Discute anche della difficoltà di accedere a dati preziosi come i tassi di prestito dai broker e le limitazioni dei loro modelli di slippage. Il relatore risponde alle domande sugli attuali tipi di ordine disponibili e sul sistema di feedback per l'aggiunta di ulteriori funzionalità. Inoltre, l'oratore menziona brevemente l'uso della stagionalità nel trading e la sua popolarità online.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il relatore discute l'esempio più semplice di una strategia azionaria quantitativa per i principianti. Uno di questi possibili esempi potrebbe essere l'utilizzo della stagionalità per cronometrare il mercato, ad esempio vendendo azioni a maggio e investendo in obbligazioni, quindi riacquistando nel mercato azionario a ottobre. Questa è una semplice regola sistematica che consente una facile analisi delle prestazioni nel tempo. Presentano inoltre una suddivisione dei primi 25 algoritmi di equity quantitativi condivisi sulla piattaforma Quantiopian in base al numero di risposte, al numero di visualizzazioni e al numero di volte in cui sono stati clonati. Tra questi, un documento sull'utilizzo dei termini di ricerca di Google per prevedere i movimenti del mercato, nonostante sia considerato troppo adatto, ha ottenuto un'attenzione significativa sui forum. Infine, il relatore osserva che le persone tendono a trovare strategie con acronimi lunghi e complicati che coinvolgono concetti matematici complessi più attraenti rispetto a strategie semplici che funzionano in modo efficace.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute l'importanza della fiducia e della sicurezza nel garantire che le persone siano disposte a caricare i loro algoritmi per fare soldi su una piattaforma online per testarli rispetto al mercato. Il relatore sottolinea la necessità di creare un livello di fiducia con gli utenti in modo che si sentano a proprio agio nell'usare la piattaforma e afferma che prendono sul serio le loro misure di sicurezza. Sebbene i dati sulle prestazioni aggregate dal vivo non siano ancora disponibili, il relatore osserva che hanno circa un migliaio di algoritmi in esecuzione in simulazione. L'oratore considera i potenziali vantaggi di un social network per i quanti, ma non è sicuro se guiderà la redditività dell'algoritmo individuale. Tuttavia, crede che ci sia una domanda repressa tra le persone nel mondo della finanza quantitativa per parlare tra loro e capire cosa stanno facendo gli altri. Infine, il relatore sottolinea il valore della piattaforma come ambiente di apprendimento in cui le persone possono imparare dai successi e dagli errori reciproci in un ambiente sicuro e privo di rischi.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione del video, il relatore discute la popolarità di varie classificazioni delle strategie di investimento e come sono rappresentate all'interno della loro piattaforma. Osservano che le strategie di momentum e mean reversion sono attualmente le più popolari. Esprimono entusiasmo per il potenziale della piattaforma per l'aggiunta di più contenuti accessibili agli investitori al dettaglio. Il relatore dimostra anche come funziona il backtester della piattaforma in Python, con un metodo di inizializzazione e un metodo di gestione dei dati eseguiti una volta al giorno o una volta al minuto nel trading dal vivo. Le uniche impostazioni dell'interfaccia utente sono le date per il backtest, il capitale iniziale e la frequenza del backtest. C'è una funzione di ricerca disponibile nel thread della comunità in cui i membri possono trovare diversi algoritmi creati da altri membri e copiarli e incollarli nell'IDE della piattaforma.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore mostra la sua dashboard di trading dal vivo in cui un algoritmo di base che acquista un portafoglio ponderato uguale di nove ETF settoriali viene distribuito sul suo conto Interactive Brokers. La dashboard mostra una curva di performance equity collegata a un benchmark in rosso, le posizioni correnti e gli ordini e i riempimenti effettuati. L'oratore menziona anche la possibilità di registrare le informazioni per un codice sorgente distribuito. Il punto di riferimento sono i rendimenti di SPI e attualmente non offrono la possibilità di selezionare un'ampia gamma di azioni in modo imparziale. Invece, offrono un universo di volume giornaliero in dollari che si aggiorna trimestralmente.

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Cosa fare e cosa non fare del Quant Trading

Cosa fare e cosa non fare del Quant Trading

Il Dr. Ernie Chan, una figura di spicco nel trading quantitativo, discute le sfide e fornisce preziosi consigli per i trader in questo campo. Sottolinea la crescente difficoltà del trading quantitativo, come notato dagli esperti del settore, e la sottoperformance di molti fondi di machine learning. Per avere successo, i trader devono elevare le proprie capacità e imparare lezioni importanti. Attingendo alle esperienze personali, il Dr. Chan condivide ciò che i trader dovrebbero evitare di fare e offre una guida per il successo a lungo termine.

Uno degli avvertimenti chiave che il dottor Chan sottolinea è la tentazione di un indebitamento eccessivo, in particolare durante i periodi di forte performance strategica. Sebbene la formula di Kelly sia spesso utilizzata per la gestione del rischio, avverte che può portare ad aspettative eccessivamente ottimistiche ed è sensibile ai periodi campione. Suggerisce invece di utilizzare la volatilità come misura più prevedibile per determinare la leva finanziaria. Prendendo di mira la volatilità prevista di una strategia, i trader possono determinare livelli di leva adeguati, concentrandosi sul rischio piuttosto che esclusivamente sui rendimenti previsti.

Il Dr. Chan fornisce due consigli essenziali per il quant trading. In primo luogo, sottolinea l'importanza di considerare il rischio al ribasso di una strategia (vale a dire, quanto può essere perso) piuttosto che fissarsi su potenziali guadagni, che sono imprevedibili. In secondo luogo, mette in guardia contro l'utilizzo della performance a breve termine come unica base per selezionare i gestori o determinare la leva finanziaria. Invece, consiglia di cercare track record più lunghi e di utilizzare le prestazioni a breve termine per la gestione del rischio e per scopi di riallocazione graduale. Inoltre, incoraggia i trader ad adottare una mentalità orientata al business, reinvestendo i profitti nell'infrastruttura della loro attività commerciale piuttosto che concedersi lussi personali.

Investire nell'infrastruttura dell'attività commerciale è un argomento che sottolinea il Dr. Chan. Suggerisce di dare la priorità agli investimenti in dati di alta qualità, macchine più veloci e personale qualificato. I dati di qualità sono fondamentali per garantire risultati di backtest accurati, mentre macchine più veloci migliorano la produttività della ricerca. L'assunzione di personale con le competenze necessarie rafforza ulteriormente le capacità dell'azienda. Il dottor Chan sottolinea i vantaggi a lungo termine di questi investimenti, trattando il trading come una seria impresa commerciale.

Per migliorare la produttività della ricerca, il Dr. Chan sottolinea l'importanza di investire in macchine multi-core e in un adeguato software di calcolo parallelo. Questo investimento può aumentare significativamente la produttività da cinque a dieci volte. Raccomanda inoltre di concentrarsi sul proprio vantaggio comparativo e di integrare eventuali carenze collaborando con individui in possesso di competenze complementari, come programmazione, strategia, marketing o operazioni.

Il Dr. Chan sostiene un approccio collaborativo al trading quantitativo. Sottolinea che la collaborazione può avvenire in varie forme, compresi i gruppi di trading virtuali formati da studenti universitari. Condividere idee e insegnare agli altri le strategie può portare a feedback preziosi e migliorare le prestazioni complessive. Pur proteggendo il proprio vantaggio competitivo è importante, la condivisione di idee commerciali di base può portare a un afflusso netto di conoscenze e approfondimenti.

Inoltre, il Dr. Chan consiglia ai principianti di iniziare con semplici strategie di trading basate su solide giustificazioni intuitive. Sottolinea il valore dell'eliminazione delle cattive operazioni piuttosto che cercare esclusivamente quelle più redditizie. Sapere quando non fare trading e quando non applicare determinate idee contribuisce al successo a lungo termine. Incoraggia inoltre l'apprendimento continuo e il miglioramento delle strategie di trading.

Durante una sessione di domande e risposte, il Dr. Chan condivide approfondimenti sulla costruzione di derivati finanziari, consiglia di utilizzare Python come punto di partenza nel campo e discute strategie efficaci come il momentum trading e la parità di rischio. Sottolinea la necessità di una migliore gestione del rischio per sostenere una strategia anche quando i rendimenti diminuiscono.

In sintesi, il Dr. Ernie Chan fornisce preziosi consigli per i trader quantitativi. Mette in guardia contro l'eccessivo indebitamento e la dipendenza dalla performance a breve termine, sottolineando l'importanza di considerare il rischio di ribasso e concentrarsi su track record più lunghi. Sottolinea l'investimento nell'infrastruttura aziendale, inclusi dati, macchine e personale. La collaborazione, a partire da strategie semplici, e l'apprendimento continuo sono la chiave del successo a lungo termine.

• 00:00:00 Il Dr. Ernie Chan parla delle sfide che il trading quantitativo sta attualmente affrontando e di come il settore sta maturando. Afferma che il trading quantitativo sta diventando sempre più difficile ogni anno che passa, come citato da De Sha e dal Dr. Lopez de Prado, che gestisce 13 miliardi di dollari di fondo quantitativo. La maggior parte dei fondi di apprendimento automatico fallisce e la performance dei più grandi programmi di scambio di valute investibili è stata attaccata in modo uniforme negli ultimi due anni. Il dottor Chan crede che per sopravvivere e avere successo in questo campo, i trader debbano migliorare il loro gioco e imparare alcune lezioni di alto livello. Condivide anche alcune cose che i trader dovrebbero evitare di fare, poiché ne ha violate la maggior parte e ha imparato la lezione.
  
  
• 00:05:00 L'oratore avverte della tentazione di fare leva eccessiva nel trading, specialmente nei periodi in cui una strategia sta funzionando bene. Sebbene i trader possano essere tentati di affidarsi alla formula di Kelly per la gestione del rischio, il relatore osserva che può portare ad aspettative eccessivamente ottimistiche ed essere molto sensibile ai periodi campione. Suggerisce invece di utilizzare la volatilità per la determinazione della leva finanziaria come input più prevedibile, poiché la previsione accurata dei rendimenti può essere molto impegnativa. Pertanto, i trader dovrebbero mirare a mirare alla volatilità prevista della loro strategia e determinare la loro leva finanziaria in base a tale quantità piuttosto che ai rendimenti previsti.
  
  
• 00:10:00 L'oratore fornisce due importanti consigli per il quant trading. In primo luogo, è essenziale concentrarsi sul lato linguistico della strategia per determinare la leva finanziaria, ovvero quanto si può perdere con una strategia, piuttosto che quanto si può guadagnare perché questo è imprevedibile. In secondo luogo, è fondamentale non utilizzare la performance a breve termine per scegliere i gestori o determinare la leva di carry perché, secondo uno studio accademico, è inutile farlo. Invece, il relatore consiglia di cercare un track record più lungo e di utilizzare la performance a breve termine per la gestione del rischio e per scopi di riallocazione graduale. Inoltre, incoraggia i trader ad adottare una mentalità orientata al business, in cui i trader reinvestono i loro profitti in apparecchiature di dati invece di spenderli in stravaganze come viaggi e articoli di lusso.
  
  
• 00:15:00 L'oratore sottolinea l'importanza di investire i profitti nel commercio. Piuttosto che investire in un portafoglio più ampio, è meglio investire nell'infrastruttura dell'azienda, come dati, attrezzature o personale. Per quanto riguarda i dati, è fondamentale investire in dati di buona qualità poiché i dati a basso costo spesso presentano avvertimenti che possono compromettere l'accuratezza del backtest. Allo stesso modo, è importante disporre di macchine più veloci per migliorare la produttività della ricerca e assumere il personale giusto che abbia le competenze necessarie per il lavoro. Questo investimento nel business può migliorare la sopravvivenza a lungo termine dell'azienda. Il relatore conclude che gestire un'attività commerciale come qualsiasi altra attività può essere vantaggioso a lungo termine.
  
  
• 00:20:00 Il relatore discute l'importanza di investire in una macchina multi-core e in un adeguato software di calcolo parallelo al fine di aumentare la produttività della ricerca da cinque a dieci volte, che è un ottimo investimento considerando che le macchine sono molto più economiche della manodopera. Inoltre, l'investimento in una macchina locale è più conveniente e produttivo rispetto all'investimento nel cloud computing, che presenta una barriera psicologica e richiede il trasferimento dei dati e il pagamento per l'archiviazione. Il relatore sottolinea la necessità di concentrarsi sul proprio vantaggio comparativo e integrare eventuali carenze investendo in personale con competenze complementari, come programmazione, strategia, marketing o operazioni.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute l'importanza di investire nel personale per coprire le proprie carenze ed estendere le proprie strategie. Sottolinea che il trading dovrebbe essere trattato come un affare serio e se non si ha il capitale da investire nel personale, ci sono modi per affrontare la situazione. I migliori fondi quant ora utilizzano un approccio di squadra in cui la strategia creata non è il lavoro di un individuo ma piuttosto uno sforzo di squadra. Pertanto, è utile studiare i fenomeni finanziari piuttosto che le strategie di trading, poiché ciò migliora la qualità delle strategie di trading. L'oratore osserva inoltre che l'approccio del trader indipendente sta diventando obsoleto e che i trader più giovani stanno adottando un approccio unico che è promettente.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute i vantaggi dello studio del mercato oltre alla semplice generazione di strategie di trading redditizie. Adottando un approccio scientifico e studiando il fenomeno per la sua intrinseca curiosità e interesse, i trader possono scoprire interessanti artefatti del mercato che sono ripetibili e non solo il risultato di un eccesso di dati passati. L'oratore sostiene di iniziare con semplici strategie di trading con una buona giustificazione intuitiva e osserva che una strategia di successo spesso implica l'eliminazione di cattive operazioni piuttosto che trovarne di più redditizie. Inoltre, è probabile che il trader che sa quando non negoziare e quando non applicare una certa idea abbia più successo nel lungo periodo.
  
  
• 00:35:00 Viene sottolineata l'importanza di iniziare con una strategia semplice nel trading, in quanto aiuta a sfondare l'enorme quantità di informazioni e consente di acquisire esperienza personale. Tuttavia, è anche importante non rimanere a questo livello e aggiungere continuamente più predittori per prolungare la vita dei singoli predittori. Più predittori possono essere combinati in modo esponenziale in vari modi, ad esempio linearmente oa strati, rendendoli difficili da replicare e contribuendo a un decadimento alfa più lento. L'apprendimento automatico è spesso necessario quando si combinano i predittori, ma esiste il pericolo di overfitting. Nonostante queste sfide, il relatore conclude con una nota ottimista, incoraggiando i trader a imparare e migliorare continuamente le proprie strategie.
  
  
• 00:40:00 Ernie parla dell'importanza della collaborazione nel trading quantitativo. Sottolinea che la collaborazione può avvenire in varie forme, non solo limitate a grandi società o aziende. Ad esempio, gli studenti universitari possono collaborare e formare un gruppo di trading virtuale in cui persone diverse possono contribuire con varie competenze per creare una strategia di trading di successo. Ernie incoraggia anche i trader a condividere le loro idee e non esitare a insegnare agli altri le loro strategie. Sebbene creda che la maggior parte delle idee di trading non siano originali, sono l'esecuzione, la gestione del rischio e altri vantaggi competitivi aggiunti alla strategia che la fanno funzionare meglio e durare più a lungo. Pertanto, i trader non hanno bisogno di rinunciare al loro vantaggio competitivo, ma la condivisione di idee di trading di base può portare a un afflusso netto poiché altri forniscono feedback che possono affinare e migliorare la strategia.
  
  
• 00:45:00 L'oratore discute il suo background nel trading quantitativo e menziona il suo modello Forex di successo che ha prodotto un rapporto Sharpe di oltre tre durante il suo picco. Consiglia agli ingegneri del software di iniziare esaminando i modelli di altre persone, testandoli e scambiandoli e collaborando con persone che possiedono conoscenze fondamentali ma mancano di capacità di codifica. Suggerisce vari metodi per prevedere la volatilità e raccomanda strategie di trading solo in regimi favorevoli. Alla domanda sulle qualifiche per l'assunzione di sviluppatori quantitativi, sottolinea le capacità di codifica e una comprensione di base del mercato e delle sue complessità.
  
  
• 00:50:00 L'oratore discute le cose da fare e da non fare nel trading quantitativo. Sottolinea che se una strategia di trading non sta facendo soldi, si dovrebbe diminuire la sua leva finché non diventa rumore nel portafoglio. L'oratore sottolinea l'importanza di cercare schemi e fenomeni nel trading, simili alla fisica e all'ingegneria. Come principiante, consiglia di identificare un vantaggio competitivo e di collaborare con qualcuno con competenze complementari. Il relatore considera quindi l'utilizzo di più dati negli algoritmi ML, spiegando che più dati non sono sempre migliori e suggerisce di utilizzare il bagging per simulare i dati senza estendersi ulteriormente nella cronologia. Infine, il relatore afferma che una migliore gestione del rischio è fondamentale in quanto consente di continuare a gestire una strategia senza perdere denaro, anche se i rendimenti iniziano a diminuire.
  
  
• 00:55:00 Ernie Chan risponde alle domande dei telespettatori relative al quant trading. Suggerisce che la costruzione di derivati finanziari è una buona opportunità per chi ha esperienza, ma richiede la ricerca in aree di nicchia. Raccomanda di utilizzare Crisp Data e Tech Data per il backtest dei dati azionari, ma avverte che i buoni dati hanno un costo elevato. Chan discute anche del momentum trading e della parità di rischio come strategie efficaci nell'ambiente attuale e suggerisce che Python è un buon open source da utilizzare per iniziare nel campo.

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Finanza quantitativa | Classificazione delle strategie di trading quantitativo di Radovan Vojtko

Finanza quantitativa | Classificazione delle strategie di trading quantitativo di Radovan Vojtko

Radovan Vojtko, CEO di Quantpedia, fornisce preziose informazioni sul processo di selezione delle strategie di trading quantitativo per il loro database. Sottolinea l'importanza di sfruttare la ricerca accademica per scoprire strategie affidabili e implementabili che possono essere utilizzate dai trader. Nonostante le idee sbagliate comuni, Vojtko sottolinea che ci sono ancora molte idee commerciali nei documenti accademici che hanno un potenziale.

Vojtko spiega che la classe di attività più popolare per le strategie di trading sono le azioni, seguite da materie prime, valute, obbligazioni e immobili. Queste asset class offrono un'ampia gamma di opportunità per l'implementazione di strategie quantitative. Classifica le strategie quantitative in varie classificazioni, tra cui tempismo, arbitraggio e slancio, tra gli altri.

Un aspetto chiave che Vojtko sottolinea è l'esistenza di punti ciechi nella ricerca accademica, in particolare nelle asset class meno coperte come obbligazioni e materie prime. Questi punti ciechi offrono opportunità per scoprire nuove fonti di alfa e i trader possono trarne vantaggio. Per combattere problemi come P-hacking e replica, Vojtko raccomanda test rigorosi e l'uso di tecniche di momentum anonymize.

Contrariamente alla convinzione che le strategie di trading pubblicate non funzionino più, Vojtko afferma che alcune strategie continuano a dare risultati positivi anche dopo essere state pubblicate, con oltre il 40% di alfa residuo dopo cinque anni. Per selezionare le strategie più promettenti, suggerisce di condurre test fuori campione, aumentare il punto limite per la significatività statistica, costruire un database completo di strategie e scegliere quelle con le migliori prestazioni.

Vojtko discute ulteriormente di strategie di trading specifiche, come gli approcci di mean reversion nel trading di future su materie prime e le strategie di rischio degli annunci pre-utili. Sottolinea l'importanza del decadimento alfa e le sfide poste dal P-hacking e dal data mining. È fondamentale testare e convalidare rigorosamente le strategie prima dell'implementazione.

Affrontando l'idea sbagliata secondo cui le strategie di trading quantitativo perdono efficacia una volta pubblicate, Vojtko cita una ricerca che mostra che le strategie possono ancora funzionare bene nel tempo. Consiglia ai trader di evitare il dragaggio dei dati e sottolinea la necessità di test e convalida approfonditi.

In termini di replicazione nella ricerca accademica, Vojtko suggerisce di aumentare il punto limite per la significatività statistica e di utilizzare test fuori campione per confrontare i portafogli sulla base dei dati pubblicati. Questo approccio garantisce una replica più accurata e consente l'identificazione di strategie vincenti.

Per espandere il pool di strategie redditizie, Vojtko consiglia di creare un database con un'ampia gamma di strategie e di selezionare quelle con le migliori prestazioni. Fornisce anche risorse per trovare strategie di trading quantitativo, come il Social Science Network e Quantpedia.

Per quanto riguarda i linguaggi di programmazione per la finanza quantitativa, Vojtko menziona la disponibilità di varie opzioni e consiglia di scegliere un linguaggio con cui ci si sente a proprio agio. Python è un linguaggio preferito, ma anche altre opzioni come Tradestation, Ninjatrader o Ami Broker possono essere efficaci. Vojtko sottolinea la necessità di unire competenze finanziarie e tecnologiche per il trading algoritmico di successo e offre programmi educativi per sviluppare competenze in entrambe le aree.

• 00:00:00 In questa sezione, Arjuna presenta Radovan Vojtko, CEO di Quantpedia, un sito Web che funge da enciclopedia delle strategie di trading quantitativo. Vojtko è un ex gestore di portafogli e ha gestito oltre 300 milioni di euro in fondi quantitativi concentrandosi su strategie multi-asset ETA trend following, market timing e trading di volatilità. Vojtko sottolinea l'importanza di prestare attenzione alla ricerca accademica finanziaria, menzionando che ci sono molte strategie e idee di trading interessanti pubblicate nella ricerca accademica che le persone possono utilizzare per il trading o modificarle per i propri sistemi di trading. Condivide anche alcuni problemi comuni relativi all'implementazione di strategie che sono al di fuori della ricerca accademica.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Radovan Vojtko discute il processo di selezione delle strategie di trading per il proprio database. Spiega che leggono molti articoli accademici e selezionano strategie che sono implementabili e hanno prestazioni affidabili e caratteristiche di rischio. Fornisce l'esempio della strategia momentum nelle azioni di cui si è parlato per la prima volta in un documento del 1993 di Jagadeesh e Titman, e successivi documenti correlati. Vojtko afferma inoltre che non pubblicano il codice di trading poiché i clienti istituzionali preferiscono testare le strategie sui propri dati. Infine, delinea i tre grandi gruppi che conducono ricerche quantitative: accademici, ricerca sell-side, hedge fund e società di gestione patrimoniale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute la panoramica e la classificazione delle strategie di trading quantitativo. Secondo il relatore, le azioni sono un'asset class ben coperta nella ricerca accademica, seguita da materie prime, valute, obbligazioni e immobili. Il periodo di tempo più popolare per le strategie di trading è il ribilanciamento mensile, con il trading ad alta frequenza sottorappresentato a causa della necessità di dati più costosi e requisiti di programmazione. In termini di argomenti, le strategie azionarie come long-short e momentum sono le più popolari, seguite da market timing, value ed effetti sugli utili fondamentali. Il relatore presenta anche il suo punto di vista su come classificare e trovare interessanti strategie di trading in un database.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute le diverse classificazioni delle strategie di trading quantitativo e introduce il concetto di punti ciechi nella ricerca. I punti ciechi si riferiscono ad aree di ricerca che non sono ben coperte, che presentano opportunità per trovare nuove strategie alfa o di trading. Il relatore presenta quindi una distribuzione delle diverse strategie tra le classi di attività, dimostrando che le azioni sono dominanti, mentre le obbligazioni e i REIT non sono ben coperti. Tra gli stili ben noti, il momentum e l'arbitraggio sono ben coperti, ma il relatore evidenzia le opportunità nelle strategie di timing per altre asset class e nello sviluppo di strategie interessanti per il trading di valute.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Radovan Vojtko discute la classificazione delle strategie di trading quantitativo per asset class, con particolare enfasi sulle strategie azionarie. Sottolinea che ci sono più stili di trading azionario rispetto a tutte le altre classi di attività messe insieme, con sei tipi principali di strategie azionarie che includono timing, arbitraggio e trading di valore. Tuttavia, ci sono punti ciechi quando si tratta di stili popolari e alcune classi di attività sono poco esplorate, come le obbligazioni e le materie prime. Vojtko evidenzia anche alcune lacune nelle strategie intraday e short-only, che offrono un'elevata opportunità di trovare opportunità di investimento uniche e interessanti che non sono state trattate nei documenti di ricerca.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il video discute due strategie di trading quantitativo. La prima strategia prevede l'utilizzo di un approccio di mean reversion per negoziare futures su materie prime. L'approccio prevede il raggruppamento di materie prime con caratteristiche simili, il calcolo dell'indice di rendimento totale delle materie prime per ciascun gruppo di materie prime e la creazione di coppie all'interno di ciascun gruppo. Le coppie vengono quindi scambiate in base alla distanza storica e vengono prese posizioni giornaliere se la divergenza dei prezzi è superiore a due deviazioni standard. La seconda strategia è il rischio di annuncio prima degli utili, che sfrutta la tendenza delle azioni a spostarsi dopo gli annunci di utili. Creando un portafoglio long-short, gli investitori possono trarre vantaggio da questa tendenza. Sebbene la deriva post-annuncio degli utili sia ben nota, il fatto che anche le azioni tendano a spostarsi prima degli annunci sugli utili è meno noto.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione del video, Radovan Vojtko spiega il concetto di decadimento alfa, in cui c'è una differenza nella performance in-sample e out-of-sample di una strategia di trading. Discute anche il problema del P-hacking e dei problemi di replica nella ricerca quantitativa, in cui i ricercatori possono testare un gran numero di variazioni di una strategia di trading finché non trovano qualcosa di interessante, portando al data mining. Per evitare questo problema, Vojtko suggerisce di utilizzare momentum anonymize, che consente al trader di vedere se una strategia è effettivamente redditizia o se si tratta solo di un colpo di fortuna statistico. Nonostante questi problemi, ci sono varie strategie di trading quantitativo che sono state pubblicate in articoli accademici, con un esempio di una strategia di annuncio pre-utili che ha mostrato un rendimento annuo del 40%.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, l'oratore discute il malinteso comune secondo cui le strategie di trading quantitativo non funzionano più una volta che sono pubblicate e conosciute da altri, poiché ottengono l'arbitraggio da parte di altri giocatori. Tuttavia, la ricerca di McLean e Pontiff mostra che alcune strategie funzionano ancora anche dopo la pubblicazione, con oltre il 40% di alfa rimanente dopo cinque anni dalla pubblicazione. L'oratore parla anche della persistenza di anomalie o fattori nel trading, sottolineando che qualsiasi strategia può essere persistente e avere una buona performance in futuro, ma un tempismo scadente da parte degli investitori può portare a rendimenti inferiori. Il relatore mette in guardia contro il dragaggio dei dati o la pesca dei dati, che è un uso del data mining che può portare a false scoperte, e sottolinea l'importanza di testare rigorosamente qualsiasi strategia prima di implementarla.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, Radovan Vojtko discute la questione della replica nella ricerca accademica, in particolare nelle strategie di trading quantitativo. Cita il problema dei ricercatori che estraggono dati e cercano modelli senza un'ipotesi specifica in anticipo, risultando in significatività statistica senza un effettivo utilizzo pratico. Vojtko suggerisce di aumentare il punto limite per la significatività statistica a 3,0 o 3,5 per essere il più difficile possibile sulla strategia trovata, utilizzando test fuori campione per confrontare portafogli di fattori azionari basati sui dati pubblicati. In questo modo, i dati parlano da soli nella scelta dei vincitori, consentendo una replica più accurata e un potenziale utilizzo nel trading futuro.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, Radovan Vojtko discute una strategia di momentum inedita per le anomalie in cui ogni anno le anomalie vengono classificate in base alla loro performance e quelle con le migliori prestazioni vengono scambiate l'anno successivo. Questa strategia aiuta a filtrare strategie irrealistiche, poco performanti o di arbitraggio, aumentando le possibilità di scoprire strategie redditizie attraverso la ricerca accademica. Tuttavia, la strategia non è a prova di proiettile e occorre tenere conto della liquidità e dei costi di transazione. Inoltre, le prestazioni delle anomalie possono diminuire e devono essere affrontati bias e punti ciechi. Vojtko consiglia di creare un database di più strategie e di scegliere quelle con le migliori prestazioni per aumentare le possibilità di trovare strategie redditizie.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione del video, l'oratore risponde alle domande degli spettatori e consiglia risorse per trovare strategie di trading quantitative. Suggeriscono di controllare il sito Web Social Science Network in quanto è un archivio di documenti di ricerca delle scienze sociali, che possono essere cercati con parole chiave come scambio di coppie o scambio di slancio. L'oratore consiglia anche il proprio sito Web, Quantpedia, che ha una sezione gratuita con oltre 60 strategie comuni e ben note e una sezione premium con strategie più uniche. Alla domanda su quale strategia dovrebbero iniziare i principianti, l'oratore suggerisce di esaminare la selezione dei costi delle attività e le strategie di momentum su EPS. Per il calcolo del decadimento beta, il relatore consiglia di fare riferimento agli articoli accademici menzionati nella loro pubblicazione o di eseguire una ricerca su Google per articoli accademici sul decadimento alfa.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore discute i linguaggi di programmazione consigliati per la finanza quantitativa, affermando che ce ne sono molti disponibili online e che alla fine dipende dalle preferenze personali. Forniscono un collegamento al loro sito Web che ha diversi collegamenti a circa 50 back tester e personalmente preferiscono Python, ma notano che altri sono altrettanto validi. Suggeriscono di scegliere una lingua con cui ti senti a tuo agio e di utilizzare una soluzione precostruita da fonti fornite come Tradestation, Ninjatrader o Ami Broker per iniziare a fare trading o testare. Inoltre, il relatore afferma che il trading algoritmico di successo richiede una fusione di competenze in finanza e tecnologia e offre programmi educativi per formare individui in entrambe le aree.

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Passare ai dati per un vantaggio commerciale · Dave Bergstrom, commerciante quantitativo

Passare ai dati per un vantaggio commerciale · Dave Bergstrom, commerciante quantitativo

In questo video Dave Bergstrom, un quant trader di successo, condivide il suo viaggio nel mondo del trading e sottolinea l'importanza di utilizzare tecniche di analisi dei dati per scoprire i margini del mercato. Sottolinea la necessità di evitare l'adattamento alla curva e l'eccessiva ottimizzazione, raccomanda di sfruttare più risorse per apprendere il trading e la programmazione e sottolinea l'importanza di una corretta gestione del rischio e di avere aspettative realistiche. Bergstrom discute anche del potenziale declino del trading ad alta frequenza e presenta il suo pacchetto software, Build Alpha, che aiuta i trader a trovare e generare strategie di trading redditizie.

Dave Bergstrom, inizialmente un commerciante ad alta frequenza, racconta il suo percorso dalla quasi laurea in giurisprudenza a diventare un commerciante. Durante i suoi studi universitari, ha approfondito il trading e ha cercato informazioni su piattaforme come Finance Twitter e podcast per conoscere i modelli di trading e le azioni Momentum. Sebbene abbia sperimentato un successo iniziale, Bergstrom riconosce che le sue prime strategie e tecniche differiscono in modo significativo dai suoi attuali metodi di trading. Sottolinea il suo uso delle tecniche di data mining durante lo sviluppo della strategia e introduce il suo pacchetto software, Build Alpha, che consente ai trader di utilizzare varie forme di analisi discusse in questo episodio.

A partire dai suoi umili inizi, Bergstrom rivela la sua prima incursione nel commercio vendendo maglie e borse della NFL contraffatte. Successivamente, ha finanziato un conto di trading e si è impegnato nel trading di azioni sulla base dello slancio e dell'analisi tecnica, in particolare dei modelli grafici. Tuttavia, ha affrontato l'incoerenza e ha lottato per capire perché il suo saldo azionario tornasse costantemente a zero. Con più esperienza, Bergstrom si rese conto che l'assenza di un approccio sistematico ostacolava la sua capacità di ottenere rendimenti consistenti. È stato solo dopo essersi trasferito in Florida e aver lavorato come assistente commerciale presso una società di trading ad alta frequenza che ha scoperto il regno dell'analisi quantitativa, aprendo la strada alla coerenza nei suoi sforzi commerciali.

Bergstrom discute ulteriormente la sua transizione a un ruolo che richiedeva l'analisi dei dati. Per eccellere in questa posizione, programmava da autodidatta e si concentrava sull'analisi tecnica obiettiva, poiché la sua azienda credeva nell'identificazione di anomalie o modelli nei dati che potessero portare a operazioni redditizie. Spiega il processo di test e strategie di backtesting prima che possano essere impiegate, un viaggio che ha richiesto diversi anni di tentativi ed errori per ottenere un successo costante. Le opinioni di Bergstrom sull'analisi tecnica si sono evolute, favorendo l'analisi oggettiva che utilizza i dati per identificare i modelli rispetto all'analisi soggettiva che si basa sull'intuizione.

La programmazione gioca un ruolo significativo nel viaggio commerciale di Bergstrom, che considera una superpotenza. Riconoscendo che Excel non era sufficiente per gestire la grande quantità di dati nel trading ad alta frequenza, ha imparato a programmare per passare da un ruolo di assistente commerciale a un ruolo di trade desk. Bergstrom considera la programmazione un investimento eccellente grazie ai suoi guadagni asimmetrici e al rischio minimo. Consiglia agli aspiranti programmatori di esplorare diverse risorse, rimanere diligenti e cercare la guida di persone esperte per accelerare il processo di apprendimento.

Bergstrom sottolinea l'importanza di cercare più risorse quando si impara a commerciare e programmare. Raccomanda di utilizzare piattaforme come Stack Exchange per la programmazione e incoraggia l'apprendimento di più linguaggi di programmazione, come Python, C++ e Java. Durante la discussione del suo approccio al trading, Bergstrom si identifica come un data miner e crede che numerosi margini di mercato possano essere scoperti attraverso l'analisi dei dati. Mentre alcuni percepiscono il data mining come incline all'overfitting, sostiene che può essere uno strumento prezioso quando vengono prese misure per prevenire l'overfitting e l'eccessiva ottimizzazione.

Bergstrom fa luce su come scopre i margini di trading attraverso il data mining e utilizza una funzione di fitness che cerca strategie redditizie in base a criteri specifici. Sottolinea l'importanza di evitare l'adattamento della curva impiegando tecniche come il mantenimento di un numero minimo di operazioni e l'utilizzo della convalida incrociata. Spiega che un vantaggio si riferisce a qualcosa con un'aspettativa positiva, che può essere identificata attraverso l'analisi dei dati. In definitiva, cerca strategie redditizie, anche se non si basano su ipotesi preesistenti, ma ripone più fiducia nelle strategie che si allineano al ragionamento logico.

Avere un numero significativo di operazioni è fondamentale quando si testa una strategia, secondo Bergstrom. Sottolinea i rischi dell'adattamento alla curva e sconsiglia di ottimizzare i parametri con periodi di riflessione. Invece, preferisce utilizzare metriche non parametriche come il conteggio delle misure. Inoltre, Bergstrom sottolinea l'importanza dei regimi di mercato, nonché del volume e della volatilità, nella comprensione del comportamento del mercato. Cita un potente grafico che ha condiviso su Twitter che illustra l'importanza di stabilire aspettative realistiche e di utilizzare l'analisi Monte Carlo per evitare una sottoallocazione di fondi a un sistema di trading.

Le aspettative realistiche nel trading vengono esplorate ulteriormente, poiché Bergstrom sottolinea che anche se un backtest mostra una strategia redditizia, è fondamentale capire che i risultati nella vita reale possono differire. Strumenti come le simulazioni Monte Carlo e i test della varianza aiutano i trader a creare una distribuzione dei possibili risultati e a stabilire aspettative realistiche per le operazioni future. Bergstrom introduce le sue tre leggi del trading, con la prima legge che favorisce rapporti rischio/rendimento asimmetrici. Ciò significa che preferisce una percentuale di vincita inferiore ma una vincita più alta, piuttosto che il contrario.

La corretta gestione del rischio è al centro della filosofia di trading di Bergstrom, in particolare per quanto riguarda il dimensionamento delle scommesse. Spiega che non è vantaggioso per un trader avere uno scambio con dimensioni significativamente maggiori rispetto ad altri all'interno dello stesso modello o sistema. Bergstrom mette in guardia dall'investire eccessivamente in operazioni "entusiasmanti", in quanto impedisce alle probabilità matematiche di giocare su un gran numero di operazioni, il che è necessario affinché la legge dei grandi numeri entri in vigore. Suggerisce che il trading in modo più conservativo e coerente su un numero significativo di operazioni garantisce che il vantaggio positivo si manifesti. Mentre il trading intraday e ad alta frequenza si allinea meglio con la legge dei grandi numeri, Bergstrom ritiene che anche i tempi giornalieri possano essere efficaci se il test della varianza è soddisfacente.

Bergstrom approfondisce l'importanza della solidità della strategia in tutti i mercati. Pur riconoscendo il valore della creazione di strategie che funzionano su più mercati, tende a rifuggire da quelle che generano scambi insufficienti. Per quanto riguarda i costi di transazione e la ricerca di maggiori profitti in ogni operazione, Bergstrom ritiene che sia possibile raggiungere un approccio equilibrato. La strategia non dovrebbe essere gravata da costi di transazione eccessivi, ma allo stesso tempo non dovrebbe essere progettata per generare un numero eccessivo di scambi. Cambiando marcia, Bergstrom affronta le idee sbagliate comuni che circondano il trading ad alta frequenza (HFT), affermando che è stato spesso ingiustamente diffamato a causa di persone che cercano un capro espiatorio. Crede fermamente che HFT sia vantaggioso e non abbia intenzioni predatorie.

Infine, Bergstrom discute il potenziale declino del trading ad alta frequenza, che attribuisce all'aumento della concorrenza e all'esposizione delle strategie. Il dibattito ruota attorno alla questione se il calo sia dovuto a un mercato troppo saturo o alle politiche monetarie attuate dalle banche centrali, che non supportano il mercato bilaterale richiesto per il trading ad alta frequenza. Bergstrom presenta il suo pacchetto software, Build Alpha, che consente agli utenti di selezionare segnali e cercare diverse strategie basate su criteri di uscita e una funzione di fitness. Il software identifica le migliori strategie e genera codice negoziabile per ciascuna, consentendo la creazione di portafogli e un'analisi approfondita. Le persone interessate possono visitare il sito Web buildalpha.com o contattare Dave Bergstrom via e-mail all'indirizzo [e-mail] o su Twitter @Deeper_DB.

In conclusione, il viaggio di Dave Bergstrom per diventare un trader di successo mette in mostra l'importanza delle tecniche di analisi dei dati nella ricerca di margini di mercato. La sua enfasi sulla prevenzione dell'adattamento alla curva, sull'utilizzo di molteplici risorse per l'apprendimento, sulla pratica di una corretta gestione del rischio e sul mantenimento di aspettative realistiche fornisce preziose informazioni per gli aspiranti trader. Inoltre, i suoi pensieri sul trading ad alta frequenza e l'introduzione di Build Alpha dimostrano il suo impegno nel far progredire le strategie di trading e nel potenziare i trader attraverso soluzioni software innovative.

• 00:00:00 Dave Bergstrom, un trader ad alta frequenza, parla del suo viaggio dall'andare quasi alla scuola di legge al trading. Ha iniziato a fare trading durante gli studi universitari e ha cercato informazioni su Internet, come Twitter finanziario e podcast, per conoscere i modelli di trading e le azioni momentum. Ha avuto successo nel trading iniziale, ma riconosce che le sue prime strategie e tecniche di trading che ha usato allora sono molto diverse da come fa trading ora. Dave parla anche di come utilizza le tecniche di data mining durante lo sviluppo della strategia e suggerisce modi per ridurre l'adattamento della curva. Ha persino sviluppato un pacchetto software chiamato Build Alpha, che consente ai trader di eseguire molte delle tecniche e delle diverse forme di analisi discusse in questo episodio.
  
  
• 00:05:00 Dave Bergstrom, un commerciante quantitativo, condivide i suoi umili inizi nel commercio, iniziando a fare soldi vendendo maglie e borse della NFL contraffatte. Ha quindi finanziato un conto di trading, inizialmente scambiando azioni sulla base dello slancio e dell'analisi tecnica, in particolare dei modelli grafici. Tuttavia, ha lottato con l'incoerenza e non riusciva a capire perché continuasse a tornare a un saldo di capitale pari a zero. Con più esperienza, Bergstrom si è reso conto di non avere un sistema e ha continuato a riavviare, impedendo qualsiasi ritorno consistente. È stato solo quando si è trasferito in Florida ed è diventato assistente commerciale presso una società di trading ad alta frequenza che ha scoperto l'analisi quantitativa e ha trovato un nuovo percorso verso la coerenza nel trading.
  
  
• 00:10:00 Dave Bergstrom, un quant trader, parla del suo passaggio a un ruolo che gli richiedeva di analizzare i dati. Bergstrom ha dovuto insegnare da solo a programmare e concentrarsi sull'analisi tecnica obiettiva perché l'azienda per cui lavorava credeva nella ricerca di anomalie o schemi nei dati che potessero portare a operazioni redditizie. Spiega che esiste un processo di test e backtesting prima che un vantaggio o un modello possa essere utilizzato per il trading, e ha dovuto intraprendere prove ed errori per alcuni anni per ottenere un successo costante. Le opinioni di Bergstrom sull'analisi tecnica sono cambiate e crede che l'analisi oggettiva, che utilizza i dati per determinare i modelli, sia migliore dell'analisi soggettiva, che dipende dall'intuizione per identificare i modelli.
  
  
• 00:15:00 Dave Bergstrom spiega come ha imparato a programmare e perché lo considera un superpotere. Ha imparato a programmare perché voleva passare da un ruolo di assistente formatore a un ruolo di trade desk poiché si è reso conto che Excel non era in grado di gestire la quantità di dati coinvolti nel trading ad alta frequenza. Bergstrom considera la programmazione il miglior scambio che chiunque possa fare perché i guadagni sono asimmetrici mentre il rischio è minimo. Consiglia a chiunque stia pensando di imparare a programmare di esaminare diverse risorse, essere diligente e trovare persone che possano rispondere alle domande per accelerare il processo.
  
  
• 00:20:00 Dave Bergstrom parla dell'importanza di cercare più risorse quando si impara a fare trading e programmare. Raccomanda di utilizzare Stack Exchange per la programmazione e suggerisce di imparare più linguaggi, come Python, C++ e Java. Alla domanda sul suo approccio al trading, Bergstrom ammette di essere un data miner e crede che ci siano molti margini nel mercato che aspettano solo di essere scoperti attraverso l'analisi dei dati. Sebbene alcuni possano considerare il data mining come un overfitting, sostiene che sia uno strumento utile fintanto che si adottano misure per prevenire l'overfitting e l'eccessiva ottimizzazione.
  
  
• 00:25:00 Dave Bergstrom parla di come trova vantaggio nel trading attraverso il data mining e utilizzando una funzione di fitness che cerca strategie redditizie in base a criteri specifici. Sottolinea l'importanza di prevenire l'adattamento della curva utilizzando tecniche come il numero minimo di operazioni e la convalida incrociata. Spiega anche che un vantaggio è qualcosa che ha un'aspettativa positiva, che può essere identificata attraverso l'analisi dei dati. In definitiva, cerca strategie redditizie anche se non si basa su un'ipotesi preesistente, ma se ha un senso logico, ci ripone più fiducia.
  
  
• 00:30:00 Dave Bergstrom discute l'importanza di avere un gran numero di scambi quando si testa una strategia. Cita anche i rischi dell'adattamento alla curva e come evitarlo non ottimizzando i parametri con periodi di ritorno. Invece, preferisce utilizzare metriche non parametriche come il conteggio delle misure. Sottolinea inoltre l'importanza dei regimi di mercato, nonché del volume e della volatilità quando si comprende il comportamento del mercato. Inoltre, spiega un potente grafico che ha pubblicato su Twitter che mostra l'importanza di avere aspettative realistiche e di utilizzare l'analisi Monte Carlo per evitare una sottoallocazione di fondi a un sistema di trading.
  
  
• 00:35:00 Apprendiamo aspettative realistiche nel trading. Anche se un backtest può mostrare una strategia redditizia, è importante capire che questi risultati potrebbero non essere gli stessi nella vita reale. Strumenti come le simulazioni Monte Carlo e i test della varianza possono aiutare i trader a creare una distribuzione dei possibili risultati e determinare aspettative realistiche per le operazioni future. L'oratore ospite introduce anche le sue tre leggi del trading, la prima delle quali è che preferisce il rischio asimmetrico alla ricompensa, il che significa che preferirebbe avere una percentuale di vincita inferiore ma una vincita più alta rispetto al contrario.
  
  
• 00:40:00 Il commerciante quantistico Dave Bergstrom sottolinea l'importanza di una corretta gestione del rischio nel trading, in particolare per quanto riguarda il dimensionamento delle scommesse. Spiega che non è nell'interesse di un trader avere uno scambio con dimensioni significativamente maggiori rispetto agli altri nello stesso modello o sistema. Bergstrom mette in guardia contro le scommesse eccessive su scambi "eccitanti", in quanto non consente alla matematica di giocare su un gran numero di scambi, il che è necessario affinché entri in gioco la legge dei grandi numeri. Bergstrom suggerisce che è meglio fare trading in modo noioso e rimanere in gioco su un gran numero di operazioni per garantire che il vantaggio positivo si svolga. Mentre il trading intraday e ad alta frequenza si presta meglio alla legge dei grandi numeri, Bergstrom ritiene che anche i tempi giornalieri possano funzionare se il test della varianza è soddisfacente.
  
  
• 00:45:00 Dave Bergstrom discute l'importanza della solidità nei mercati per una strategia di trading. Sebbene creda che sia un buon approccio creare una strategia che funzioni su più mercati, tende a rifuggire da qualcosa che non genera scambi sufficienti. Alla domanda su come i costi di transazione possono influire su una strategia di trading e se vale la pena cercare maggiori profitti in ogni operazione, Bergstrom ritiene che sia possibile raggiungere un mezzo felice, in cui la strategia non ti uccide con i costi di transazione, ma forse non genera mille mestieri neanche. In una nota diversa, Bergstrom afferma che gli HFT (trading ad alta frequenza) sono fraintesi e spesso sono stati dipinti con un brutto colpo a causa di persone che cercano un capro espiatorio. Crede che HFT sia vantaggioso e non c'è nulla di predatorio in questo.
  
  
• 00:50:00 Dave Bergstrom discute il potenziale declino del trading ad alta frequenza poiché diventa sempre più difficile da eseguire a causa della concorrenza e dell'esposizione delle strategie. Si discute se sia dovuto a troppi attori del mercato o alla politica monetaria stabilita dalla Fed e da altre banche centrali che non supportano un mercato a due facce, che è ciò che richiede il trading ad alta frequenza. Bergstrom sta lavorando a un pacchetto software chiamato Build Alpha che consente agli utenti di selezionare da un elenco di segnali e cercare strategie diverse in base ai criteri di uscita e alla funzione fitness. Quindi trova le migliori strategie e genera codice negoziabile per ciascuna, consentendo la creazione di portafogli e l'analisi degli stessi. Il sito Web per Build Alpha è buildalpha.com, che gli utenti possono contattare Dave all'indirizzo [e-mail] o su Twitter @Deeper_DB.
  

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Quale linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e HFT

Quale linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e HFT

Questo video fornisce una panoramica completa dei linguaggi di programmazione comunemente utilizzati nel trading quantitativo e nel trading ad alta frequenza (HFT). Il relatore classifica questi linguaggi in linguaggi di ricerca di prototipazione e di scripting interpretativo, nonché linguaggi compilati legacy come Java, C#, C e C++. Pro e contro dei linguaggi più diffusi per la modellazione delle idee di trading, tra cui Python, R, MATLAB e Microsoft Visual Studio, vengono discussi in dettaglio. Inoltre, il video evidenzia considerazioni importanti nella scelta di un linguaggio di programmazione, come la co-locazione, la prototipazione conveniente e il supporto del broker. Sottolinea l'importanza di utilizzare strumenti di produttività e di tenere conto dell'intero sistema di negoziazione, compresa la gestione del rischio e la gestione del portafoglio.

Il relatore inizia classificando i linguaggi di programmazione in diversi gruppi in base alla loro idoneità per la ricerca di prototipi e lo scripting interpretativo. Nel contesto del trading quantitativo, si rivolge specificamente a Python e MATLAB come scelte popolari per modellare idee di trading. Tuttavia, sottolinea la sfida delle versioni frammentate di Python (2.7 e 3.x) ed evidenzia i problemi con la compatibilità e le prestazioni di R. Python, da un lato, offre numerose opzioni, che possono essere travolgenti per gli sviluppatori e richiedono una formazione aggiuntiva. D'altra parte, R ha alcune limitazioni in termini di compatibilità e prestazioni.

Andando avanti, l'oratore approfondisce vari linguaggi di programmazione comunemente usati nel trading quantitativo e HFT. Viene discusso Python, sottolineando i suoi punti di forza in termini di pacchetti di dati, ma anche i suoi svantaggi come l'esecuzione più lenta e le limitate capacità di gestione degli ordini. Il relatore cita anche MATLAB 2015 e Microsoft Visual Studio 2015, che consentono l'integrazione di Python. Vengono evidenziati i linguaggi compilati legacy come Java, C#, C e C++, con Java consigliato come punto di partenza adatto per i principianti della programmazione. C# è apprezzato per la facilità di comprensione e le tecniche avanzate, mentre le prestazioni ottimali con C# sono limitate agli ambienti Windows.

Il video esplora ulteriormente i linguaggi di programmazione adatti al trading quantitativo e ad alta frequenza, tra cui Java, C/C++ e MATLAB. Java e C# sono noti per la loro facile integrazione con i database, ma possono sorgere limitazioni a causa della raccolta dei rifiuti che influisce sulle prestazioni. C e C++ sono lodati come linguaggi che offrono velocità e controllo della memoria ottimali, ma possono essere più complessi da imparare. MATLAB è riconosciuto come una piattaforma potente e versatile con vari toolbox per l'acquisizione dei dati, l'analisi, l'esecuzione del trading e la gestione del rischio. Sono evidenziati il suo supporto avanzato di apprendimento automatico e matematico, insieme alla capacità di generare codice in C/C++ tramite MATLAB Coder. Il relatore menziona anche la possibilità di incorporare MATLAB in un server Web ad alte prestazioni utilizzando MATLAB Production.

Le considerazioni per la selezione di un linguaggio di programmazione nel trading quantitativo e HFT sono discusse in modo approfondito. Il relatore sottolinea il vantaggio della co-locazione negli scambi commerciali, in particolare nel trading HFT, e cita MathWorks come fornitore che facilita la co-locazione. L'accessibilità di Lab Home Edition, a partire da $ 150, è indicata come un ambiente di prototipazione conveniente. Inoltre, la scelta del broker è sottolineata come un fattore critico che influenza la selezione del linguaggio di programmazione. Interactive Brokers è evidenziato come un broker che supporta linguaggi legacy come Java, C++ e C#. Il relatore consiglia ai nuovi arrivati di utilizzare strumenti di produttività e sottolinea la necessità di considerare gli aspetti più ampi del sistema di trading, tra cui la gestione del rischio, la valutazione e la gestione del portafoglio.

Nel complesso, il video fornisce preziose informazioni sui diversi linguaggi di programmazione utilizzati nel trading quantitativo e HFT, sui loro punti di forza e limiti e sui fattori chiave da considerare quando si seleziona una lingua per scopi di trading. Sottolinea l'importanza di comprendere l'intero sistema di trading e di utilizzare strumenti adeguati per operazioni di trading efficienti ed efficaci.

• 00:00:00 Il relatore discute le diverse opzioni del linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e ad alta frequenza. Classifica i linguaggi in linguaggi di ricerca di prototipazione e linguaggi di scripting interpretativi, insieme a linguaggi compilati legacy. Il relatore copre Python e MATLAB, che sono tipicamente usati per modellare idee di trading, e in particolare, sottolinea il problema della frammentazione nelle due versioni principali di Python (2.7 e 3.x). L'oratore fornisce anche alcune informazioni sui pro e contro di R e Python e suggerisce che R ha alcuni problemi con compatibilità e prestazioni. Nel frattempo, Python ha troppe opzioni, il che può creare confusione per gli sviluppatori e richiede un po' più di formazione.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute diversi linguaggi di programmazione utilizzati per il trading quantistico e HFT, a partire da Python, che è noto per i suoi pacchetti di dati ma è anche lento e ha una capacità di gestione degli ordini limitata. Cita anche MATLAB 2015 e Microsoft Visual Studio 2015, che consentono l'uso di Python, per poi passare a linguaggi legacy come Java, C#, C e C++, che sono tutti linguaggi compilati. Sottolinea Java come un buon punto di partenza per i neofiti della programmazione, sebbene sia limitato in termini di esecuzione corretta e nativa, e consiglia C# per la sua facilità di comprensione e le tecniche avanzate. Tuttavia, le prestazioni ottimali con C# sono possibili solo su Windows.
  
  
• 00:10:00 Il video illustra vari linguaggi di programmazione utili per il trading quantistico e ad alta frequenza, tra cui Java, C/C++ e MATLAB. Java e C# possono integrarsi facilmente con altri database, ma le prestazioni potrebbero essere limitate con le Garbage Collection. C e C++ sono i linguaggi dalle prestazioni ottimali per il controllo della velocità e della memoria, ma possono essere complicati da imparare. MATLAB è una piattaforma potente e universale con molti toolbox per l'acquisizione e l'analisi dei dati, l'esecuzione del trading e la gestione dell'acqua. Ha anche un supporto avanzato per la matematica e l'apprendimento automatico e la capacità di generare codice in C/C++ con una stretta conformità tramite il codificatore MATLAB. Può anche essere incorporato in un server Web ad alte prestazioni con MATLAB Production.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute le considerazioni per la scelta di un linguaggio di programmazione per il trading quantitativo e HFT. Menziona come MathWorks consenta la co-locazione in una borsa di scambio, il che è vantaggioso per il trading HFT. Continua parlando di Lab Home Edition come ambiente di prototipazione economico a partire da $ 150. Inoltre, sottolinea che la scelta del broker influirà notevolmente sul linguaggio da utilizzare, con Interactive Brokers che supporta linguaggi legacy come Java, C++ e C#. L'oratore consiglia ai neofiti di utilizzare gli strumenti di produttività e di essere consapevoli della porzione più piccola dell'intero sistema, che include la gestione del rischio, la valutazione e la gestione del portafoglio.

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"Arbitraggio statistico di base: comprendere la matematica dietro il trading di coppie" di Max Margenot

"Arbitraggio statistico di base: comprendere la matematica dietro il trading di coppie" di Max Margenot

Nel video intitolato "Basic Statistical Arbitrage: Understanding the Math Behind Pairs Trading" presentato da Max Margenot, viene spiegato a fondo il concetto di arbitraggio statistico. Margenot descrive come l'arbitraggio statistico implichi la creazione di scambi basati su squilibri identificati attraverso analisi statistiche e un modello di come dovrebbe comportarsi il mercato. Il video si concentra sul trading di coppie, che si basa su concetti statistici fondamentali come stazionarietà, ordini di integrazione e cointegrazione.

Margenot inizia introducendo Quantopian, la piattaforma della sua azienda che offre statistiche gratuite e lezioni di finanza per assistere le persone nello sviluppo di algoritmi di trading. Quindi approfondisce il significato della stazionarietà, degli ordini di integrazione e della cointegrazione nel trading di coppie. La stazionarietà si riferisce a tutti i campioni in una serie temporale tratti dalla stessa distribuzione di probabilità con gli stessi parametri, spesso considerati normalmente distribuiti nelle applicazioni finanziarie. Il test di Dickey-Fuller aumentato viene introdotto come mezzo per testare la stazionarietà.

Il relatore sottolinea l'incertezza associata ai dati del mondo reale, evidenziando il potenziale di falsi positivi nei test di ipotesi, in particolare quando si tratta di relazioni sottili o subdole tra variabili. Lo dimostra generando una relazione patologica in una serie temporale che potrebbe non essere rilevata da un test di ipotesi. Margenot sottolinea l'importanza di un'interpretazione prudente dei risultati e ricorda al pubblico che anche l'ispezione visiva di un grafico potrebbe non rivelare le proprietà statistiche sottostanti.

Vengono discussi i limiti della modellazione delle serie temporali e la possibilità di falsi positivi. Sebbene una serie temporale possa mostrare un comportamento di ritorno alla media, non sempre indica stazionarietà. La stazionarietà rappresenta uno scenario in cui una serie temporale ripristina la media e segue una distribuzione stazionaria, deterministica e casuale. Viene introdotto il concetto di ordini di integrazione, dove l'integrazione di ordine zero non implica stazionarietà, ma stazionarietà implica integrazione di ordine zero. Vengono anche spiegate le somme cumulative, illustrando come integrazioni multiple di ordine zero si traducano in ordini di integrazione più elevati.

Vengono affrontate l'ipotesi di rendimenti stazionari in finanza e la difficoltà di trovare serie temporali stazionarie. Si presume che i rendimenti siano distribuiti normalmente, indicando stazionarietà. La notazione integrata dell'ordine e della differenza viene utilizzata per testare la stazionarietà. Il relatore osserva che teoricamente le serie di prezzi dovrebbero essere integrate di ordine uno a causa della loro relazione con i rendimenti, che sono integrati di ordine zero. Viene fornito un esempio utilizzando i dati sui prezzi di un'azienda.

Margenot procede spiegando il concetto di cointegrazione, che implica l'integrazione di serie temporali in modi specifici definiti per produrre una combinazione lineare stazionaria. Sebbene trovare due serie temporali integrate stazionarie insieme possa essere difficile, la cointegrazione può essere preziosa quando si esplorano serie di prezzi che hanno una ragionevole base economica. Il relatore sottolinea che le scommesse possono essere piazzate in base al valore corrente dello spread stazionario, anche senza un modello temporale specifico per il mean reversion.

Viene dimostrato il processo di creazione di dati simulati per illustrare il calcolo e la stima dello spread utilizzando la regressione lineare. Margenot sottolinea che i dati finanziari raramente sono così semplici come sottrarre una variabile da un'altra, richiedendo una regressione lineare per stimare la relazione tra le variabili. L'obiettivo è determinare il valore beta, che indica la composizione del portafoglio in termini di rendimenti di mercato. Queste informazioni consentono posizioni lunghe e corte nel trading di coppie. Viene fornito un esempio che coinvolge una coppia di titoli di energia alternativa per illustrare il concetto.

Viene spiegata la costruzione di una regressione lineare tra due potenziali titoli per l'arbitraggio statistico di base. Margenot consiglia di trovare due titoli all'interno dello stesso settore che presentino una relazione come punto di partenza per identificare potenziali relazioni di cointegrazione, che possono indicare opportunità di arbitraggio. Sebbene la stazionarietà tra due titoli sia vantaggiosa, l'oratore sottolinea la necessità di fare trading su quante più scommesse indipendenti possibili piuttosto che fare affidamento esclusivamente su una coppia.

Il calcolo delle coppie e delle manovre all'interno dell'arbitraggio statistico si basa sui rendimenti logaritmici delle coppie esaminate. La regressione lineare tra i rendimenti logaritmici, nota come metodo Engle-Granger, viene utilizzata per determinare se la regressione è stazionaria. Una volta stabilito un modello ragionevole del mondo, un trader può ottenere un vantaggio avendo più informazioni di altri e facendo scommesse relativamente informate. Per scambiare attivamente e aggiornare lo spread mobile, è necessaria una nozione mobile della media e della deviazione standard. Diversi metodi come medie mobili e filtri comuni possono essere utilizzati per iterare e migliorare la strategia di trading.

L'oratore sottolinea che l'arbitraggio statistico può essere una strategia unitaria semplice o complessa. Implica l'identificazione della stazionarietà, della cointegrazione e delle relazioni tra coppie di azioni su cui fare trading. Più informazioni si hanno rispetto agli altri, meglio possono capitalizzare queste relazioni. Costruire un portafoglio diversificato richiede scommesse indipendenti che non dipendono l'una dall'altra. La frequenza del ribilanciamento dipende dalle singole coppie e dalla durata della stazionarietà osservata nei dati.

Il video passa a discutere la simulazione del trading algoritmico con dati in tempo reale. Le ipotesi alla base delle regressioni lineari, come l'eteroschedasticità, sono menzionate come fattori che possono influenzare la loro fattibilità. La cointegrazione è favorita rispetto alla correlazione quando si modellano le relazioni tra coppie di azioni, in quanto rappresenta una condizione più forte che indica stazionarietà. Le dimensioni delle scommesse possono essere determinate sistematicamente utilizzando la media e la deviazione standard dello spread ipotizzato, a differenza delle correlazioni, che potrebbero non prestarsi ad approcci sistematici.

In sintesi, il video fornisce una spiegazione completa dell'arbitraggio statistico e del trading di coppie. Copre concetti essenziali come stazionarietà, ordini di integrazione e cointegrazione. Viene sottolineata l'importanza di un'attenta interpretazione dei risultati statistici e la necessità di scommesse indipendenti. Il relatore sottolinea il ruolo della regressione lineare nella stima delle relazioni tra coppie di azioni e l'importanza della mean reversion nell'identificazione delle opportunità di arbitraggio. Il video si conclude discutendo la simulazione del trading algoritmico e le considerazioni per la costruzione di un portafoglio diversificato nell'arbitraggio statistico.

• 00:00:00 Max Margenot introduce il concetto di arbitraggio statistico e come può essere utilizzato per sfruttare le inefficienze del mercato utilizzando l'analisi statistica. Spiega che l'arbitraggio statistico implica l'utilizzo di un modello di come dovrebbe essere il mondo e l'esecuzione di operazioni basate sullo squilibrio creato dall'analisi statistica. Quindi spiega la piattaforma della sua azienda, Quantopian, e come offrono statistiche gratuite e lezioni di finanza per aiutare le persone a scrivere algoritmi di trading. Margenot prosegue discutendo l'uso della stazionarietà, degli ordini di integrazione e della cointegrazione durante la costruzione degli scambi di Parigi, che si basano su concetti statistici fondamentali.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute il concetto di stazionarietà nei dati delle serie temporali e la sua importanza nei modelli statistici, come i modelli autoregressivi ea media mobile. Il relatore osserva che stazionarietà significa che tutti i campioni nei dati delle serie temporali sono tratti dalla stessa distribuzione di probabilità con gli stessi parametri e che si presume che questa sia normalmente distribuita nelle applicazioni finanziarie. Il relatore introduce il test di Dickey-Fuller aumentato come test di ipotesi per la stazionarietà e ne dimostra l'uso su dati di serie temporali sia stazionarie che non stazionarie.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute l'incertezza intrinseca di lavorare con i dati del mondo reale poiché non si è mai sicuri del processo di generazione dei dati che li fa comportare in un modo particolare. Ciò porta alla possibilità di falsi positivi nei test di ipotesi, in particolare con relazioni sottili o subdole tra variabili. L'oratore lo dimostra generando una relazione patologica con una serie temporale che ha un piccolo andamento periodico nella media, che potrebbe essere sfuggito al test di ipotesi. Il relatore sottolinea l'importanza della cura nell'interpretazione dei risultati dei test di ipotesi e sottolinea che anche guardando il grafico potrebbe non rivelare le proprietà statistiche sottostanti.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute i limiti della modellazione delle serie temporali e la possibilità di falsi positivi. Spiega che sebbene una serie temporale possa tornare alla media (ritorna alla media), non implica sempre stazionarietà. Invece, la stazionarietà rappresenta un'istanza di una serie temporale che ritorna alla media e segue una distribuzione stazionaria, deterministica e casuale. Il relatore introduce quindi la nozione di ordini di integrazione, dove l'integrazione di ordine zero non implica stazionarietà, ma essere stazionari implica integrazione di ordine zero. La discussione si conclude con il concetto di somma cumulativa, dove sommando più volte una serie integrata di ordine zero si ottiene una serie integrata di ordine uno e così via.
  
  
• 00:20:00 Vengono discussi il concetto di ordine integrato e l'ipotesi di rendimenti stazionari in finanza. Il relatore spiega che è difficile trovare serie temporali stazionarie e che si presume che i rendimenti siano distribuiti normalmente, nel senso che sono stazionari. Per testare la stazionarietà, l'oratore dimostra l'uso dell'ordine integrato e della notazione della differenza. Inoltre, il relatore afferma che teoricamente, le serie di prezzi dovrebbero essere integrate di ordine uno a causa della loro relazione con i rendimenti, che sono integrati di ordine zero. Viene fornito un esempio utilizzando i dati sui prezzi di un'azienda.
  
  
• 00:25:00 Margenot spiega il concetto di cointegrazione, che implica l'integrazione di serie temporali in certi modi definiti risultanti nella combinazione lineare di quelle serie che diventano stazionarie. Sebbene sia difficile trovare due serie temporali integrate che siano stazionarie insieme, la cointegrazione può essere utile nei casi in cui esiste una ragionevole base economica per esplorare un particolare insieme di serie di prezzi. Lo spread stazionario viene utilizzato per scommettere se qualcosa tornerà o meno alla media e, sebbene non esista un modello temporale specifico di come possono verificarsi questi ripristini, le scommesse possono comunque essere piazzate in base al valore corrente dello spread.
  
  
• 00:30:00 Max Margenot spiega il processo di creazione di dati simulati per illustrare il calcolo di uno spread e come stimarlo utilizzando una regressione lineare. Sottolinea che i dati finanziari non sono mai così semplici come avere un'istanza di una variabile meno un'istanza dell'altra, quindi la regressione lineare è necessaria per stimare la relazione tra le due variabili. L'obiettivo è trovare il valore beta, che ci dirà come è composto il portafoglio dai rendimenti del mercato. Trovando il valore beta, possiamo determinare cosa è long e cosa short, permettendoci di acquistare una X 2 e una beta short X 1 nel trading di coppie. Margenot utilizza un esempio specifico di una coppia di titoli di energia alternativa per spiegare il concetto.
  
  
• 00:35:00 Il relatore spiega come costruire una regressione lineare tra due titoli potenziali per un arbitraggio statistico di base. Il relatore avverte che trovare due titoli all'interno dello stesso settore che hanno qualche relazione tra loro fornisce una buona base per saltare e vedere se esiste una relazione cointegrativa che potrebbe indicare una potenziale opportunità di arbitraggio. L'oratore avverte che mentre la stazionarietà tra due titoli è ottima, è solo una previsione e che costruire un asset basato su una coppia è una pessima idea se si vogliono scambiare coppie, sottolineando la necessità di scambiare quante più scommesse indipendenti possibili.
  
  
• 00:40:00 Max Margenot spiega che il calcolo delle coppie e delle manovre all'interno dell'arbitraggio statistico si basa sui rendimenti logaritmici delle coppie in esame. La regressione lineare tra i rendimenti logaritmici, nota come metodo Engle-Granger, viene utilizzata per determinare se la regressione lineare è stazionaria o meno. Una volta che un modello ragionevole di come è costruito il mondo, una scommessa può essere piazzata sulla base di un minimo di informazioni più di qualcun altro, dando un vantaggio per fare una scommessa relativamente ragionevole. Per scambiare attivamente e aggiornare lo spread mobile, abbiamo bisogno di una nozione mobile della media e della deviazione standard. È possibile utilizzare diversi metodi, come medie mobili e filtri comuni, per iterare e migliorare la strategia di trading.
  
  
• 00:45:00 Il relatore spiega come l'arbitraggio statistico sia una strategia unitaria che può essere mantenuta semplice o resa complessa. La strategia prevede l'identificazione di stazionarietà, cointegrazione e relazioni tra coppie di azioni su cui fare trading. Più informazioni si hanno rispetto agli altri, meglio possono fare trading su queste relazioni. Finché queste relazioni sono indipendenti l'una dall'altra, l'oratore raccomanda di avere quante più scommesse indipendenti possibili per costruire un portafoglio diversificato. Inoltre, il relatore spiega che la frequenza del ribilanciamento dipende dalla singola coppia e dalla durata della stazionarietà riscontrata nei dati.
  
  
• 00:50:00 Il relatore spiega come simulare il trading algoritmico con dati in tempo reale. Parla anche delle ipotesi che entrano nelle regressioni lineari, come l'eteroschedasticità, che potrebbe renderla non praticabile. L'oratore condivide la sua preferenza per la cointegrazione rispetto alla correlazione quando si modellano le relazioni tra coppie di azioni, poiché la prima è una condizione più forte che rappresenta la stazionarietà. Osserva che le dimensioni delle scommesse possono essere costruite sistematicamente con la media e la deviazione standard dello spread ipotizzato, mentre ciò potrebbe non essere fatto in modo sistematico con le correlazioni.

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Panoramica completa della programmazione C++ pratica per quant financial e HFT

Panoramica completa della programmazione C++ pratica per quant financial e HFT

Il video fornisce una panoramica completa dell'uso della programmazione C++ nella finanza e nel trading ad alta frequenza (HFT), offrendo preziose informazioni su vari aspetti di questo campo. Inizia discutendo il libro "Practical C++ Financial Programming", evidenziandone l'importanza nel settore finanziario. Il libro copre argomenti essenziali come le azioni a reddito fisso e fornisce esempi pratici con sezioni di codice ben strutturate. Presuppone un livello di familiarità con la programmazione C++ e fornisce indicazioni sull'utilizzo efficace dei modelli C++. Il relatore sottolinea il corretto utilizzo delle librerie STL e boost, nonché l'uso di librerie open source come new plot per il plottaggio e QT per il design dell'interfaccia.

Andando avanti, il video esplora l'uso di QT, un potente strumento per lo sviluppo di interfacce utente in C++. Sebbene QT consenta la creazione di interfacce grafiche sofisticate, si discosta dalla metodologia C++ tradizionale e il video fa luce su questo aspetto. La presentazione approfondisce quindi concetti matematici come l'algebra lineare, l'interpolazione e l'integrazione numerica, scomponendoli in algoritmi ed equazioni di base per facilitarne la comprensione. Vengono inoltre discussi algoritmi popolari e tecniche di modellazione rilevanti per la finanza, con approfondimenti sulla loro implementazione in C++. Il video sottolinea l'importanza delle simulazioni Monte Carlo per le applicazioni finanziarie, dedicando un capitolo a questo argomento critico. Inoltre, viene esplorato l'uso di Lua e Python per estendere le librerie finanziarie, insieme a una panoramica dei linguaggi di programmazione più popolari per le posizioni lavorative HFT.

Man mano che il video avanza, evidenzia l'integrazione di Python e Lua con C++ e mostra come Lua può essere efficacemente utilizzato con Redis, sfruttando la sua incorporabilità all'interno di un'applicazione C++. Vengono trattate anche varie tecniche C++, incluso il multi-threading con Plaza e l'utilizzo delle funzionalità C++ 11 e 14. Il video funge da eccellente risorsa introduttiva per le persone che si avventurano nella programmazione C++, affrontando alcune delle sfide di gestione della memoria associate al linguaggio. Fornisce una tabella di marcia completa per l'apprendimento della programmazione C++, che comprende un'ampia gamma di opzioni e tecniche disponibili per gli utenti.

Verso la fine, il relatore condivide una recensione positiva di un libro pubblicato di recente sulla programmazione C++ per applicazioni finanziarie e di trading ad alta frequenza. Questo libro copre specificamente le nuove funzionalità introdotte in C++ 17 che risolvono problemi hardware di basso livello, rendendolo una risorsa inestimabile per coloro che sono interessati a questo campo specializzato. Sebbene il relatore riconosca di non avere alcuna affiliazione con il libro, lo raccomanda vivamente come una preziosa aggiunta alle risorse esistenti in questo dominio.

• 00:00:00 Il relatore fornisce una panoramica del libro "Practical C++ Financial Programming", concentrandosi sull'importanza del C++ nel settore finanziario. Il libro copre le azioni a reddito fisso e fornisce esempi con un formato utile che suddivide il codice in sezioni. Il libro presuppone che il lettore sia a suo agio con C++ e fornisce indicazioni su come utilizzare in modo efficiente i modelli C++, oltre a evidenziare i modi giusti per utilizzare STL e potenziare le librerie. L'oratore tocca anche l'utilizzo di librerie open source come new plot per il plottaggio e QT per il design dell'interfaccia.
  
  
• 00:05:00 Il video discute l'uso di QT, uno strumento per lo sviluppo di interfacce utente in C++. Sebbene QT sia utile per creare sofisticate interfacce utente grafiche, si distacca dalla tradizionale metodologia C++. Il video passa quindi ad argomenti più matematici, come l'algebra lineare, l'interpolazione e l'integrazione numerica, tutti suddivisi in algoritmi ed equazioni di base per una facile comprensione. Il video copre anche gli algoritmi e le tecniche di modellazione più diffusi e come possono essere implementati in C++. Il libro include un capitolo su Monte Carlo, che è fondamentale per le applicazioni finanziarie. Infine, il video discute l'uso di Lua e Python per estendere le librerie finanziarie e i linguaggi più popolari per le posizioni lavorative HFT.
  
  
• 00:10:00 Il video copre l'integrazione di Python e Lua con C++ e come Lua può essere utilizzato con Redis, in particolare grazie alla sua capacità di essere incorporato in un'applicazione C++. Il video esplora anche varie tecniche C++, tra cui il multithreading tramite Plaza e l'utilizzo delle funzionalità C++ 11 e 14. Il video funge da eccellente introduzione per coloro che desiderano passare alla programmazione C++ e copre anche alcune delle sfide di gestione della memoria associate a C++. Nel complesso, il video offre un'ottima tabella di marcia per l'apprendimento della programmazione C++ e copre una varietà di opzioni e tecniche disponibili per gli utenti.
  
  
• 00:15:00 Il relatore fa una recensione positiva di un nuovo libro sulla programmazione C++ per applicazioni finanziarie e di trading ad alta frequenza. Il libro copre le nuove funzionalità in C++ 17 che affrontano l'hardware di basso livello, rendendolo una risorsa preziosa per chi è interessato a questo campo. L'oratore raccomanda vivamente il libro e sottolinea che non ha alcuna affiliazione con esso, ma lo ha trovato un'ottima aggiunta al campo.

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Nozioni di base sul trading algoritmico: esempi e tutorial

Nozioni di base sul trading algoritmico: esempi e tutorial

Questo video fornisce una panoramica completa del trading algoritmico, coprendo vari aspetti come stili di trading, mercati e sistemi. Il relatore inizia spiegando i fondamenti del trading algoritmico, sottolineando l'uso dell'analisi tecnica basata sull'azione dei prezzi, sul volume e sugli indicatori matematici. Si evidenzia che il trading algoritmico prevede l'esecuzione di operazioni e il back-testing di algoritmi tramite computer, distinguendolo dall'analisi tecnica tradizionale.

Vengono introdotti diversi tipi di trading quantitativo/algoritmico, tra cui il trading ad alta frequenza, l'arbitraggio statistico e il trading di trend/mean reversion/momentum. L'oratore si concentra in particolare sullo swing e sul day trading nel mercato dei futures. L'arbitraggio statistico comporta la capitalizzazione delle differenze di prezzo acquistando e vendendo simultaneamente un asset, mentre il trading di tendenza/inversione media/momentum utilizza i computer per eseguire operazioni direzionali a scopo di lucro. Per illustrare questi concetti, viene dimostrato un esempio di programma di trading algoritmico utilizzando il software TradeStation. Il programma è progettato per acquistare in un giorno negativo con una candela rossa e vendere il giorno positivo successivo, incorporando un obiettivo in dollari e uno stop. L'oratore mostra l'integrazione di questo programma algoritmico in un grafico dell'S&P 500 E-mini a scopo di backtesting.

Il segmento successivo esplora una strategia di trading su TradeStation. L'oratore utilizza un grafico per dimostrare i casi in cui la strategia avrebbe avuto successo o meno in base ai colori delle candele. Rimpiccioliscono per mostrare i rapporti sulle prestazioni generati da TradeStation, fornendo metriche come profitto netto, profitto totale, tasso di vincita, scambi medi e drawdown. L'ottimizzazione della strategia viene affrontata anche regolando stop e target per valutare le prestazioni con input diversi. Il relatore sottolinea l'aspetto del risparmio di tempo del trading algoritmico, in quanto può fornire preziose informazioni che altrimenti avrebbero richiesto mesi per essere scoperte.

I vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico sono discussi nella sezione successiva. I vantaggi includono la riduzione degli errori umani ed emotivi, il rapido back-test delle idee di trading, l'immissione degli ordini più rapida e la capacità di testare più idee e creare portafogli. Tuttavia, vengono riconosciuti anche svantaggi come l'eccessiva fiducia, l'eccessiva ottimizzazione e l'incapacità di considerare eventi geopolitici o tecniche di trading fondamentali. Mentre un algoritmo può essere programmato per evitare il trading in giorni politici o economici significativi, generalmente funziona in tutte le condizioni di mercato.

Il video si conclude riassumendone il contenuto. Chiarisce la distinzione tra trading quantitativo e trading tecnico fondamentale o regolare, sottolineando il potere del trading algoritmico attraverso un semplice esempio di algoritmo. I vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico sono ribaditi per una comprensione completa. L'oratore incoraggia gli spettatori a rispondere a qualsiasi domanda ed esprime la speranza che il video sia stato informativo e utile.

• 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore fornisce un'introduzione al trading algoritmico, inclusi i diversi stili, mercati e sistemi di trading. Il trading algoritmico si concentra principalmente sull'analisi tecnica, utilizzando l'azione dei prezzi, il volume e gli indicatori matematici per informare le negoziazioni. L'istruttore spiega che l'analisi tecnica in sé non è necessariamente algoritmica, poiché il trading algoritmico implica l'utilizzo di un computer per eseguire operazioni e algoritmi di backtest. L'istruttore identifica anche diversi tipi di trading quantistico/algoritmico, tra cui il trading ad alta frequenza, l'arbitraggio statistico e il trading di trend/mean reversion/momentum, spiegando che la sua azienda si concentra sullo swing e sul day trading nel mercato dei futures.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute due tipi di trading algoritmico: arbitraggio statistico e trading di trend/mean reversion/momentum. L'arbitraggio statistico comporta l'acquisto e la vendita simultanea di un asset per trarre profitto da una differenza di prezzo, mentre il trading di tendenza/inversione media/momentum comporta l'utilizzo di computer per effettuare operazioni direzionali per generare profitti. Il relatore fornisce quindi un esempio di base di un programma di trading algoritmico che utilizza il software TradeStation. Il codice si basa sull'acquisto su una candela rossa in un giorno negativo e sulla vendita il successivo giorno positivo con un obiettivo in dollari e uno stop. Il programma viene quindi aggiunto a un grafico dell'S&P 500 E-mini a scopo di backtesting.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore fornisce un esempio di strategia di trading su TradeStation. Usano un grafico per mostrare esempi di quando la strategia avrebbe funzionato e quando non avrebbe funzionato in base ai colori delle candele. L'oratore quindi ingrandisce per mostrare come TradeStation popola i rapporti sulle prestazioni, fornendo l'utile netto e il profitto totale della strategia, nonché la percentuale di vincita, le negoziazioni medie e il prelievo. Mostrano anche come ottimizzare la strategia modificando gli stop e gli obiettivi per vedere come si sarebbe comportata la strategia con input diversi. L'oratore sottolinea che lo scopo dell'utilizzo di algoritmi per il trading è fornire informazioni che senza di essi avrebbero richiesto mesi per essere capite.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione vengono discussi i vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico. I vantaggi includono la ridotta possibilità di errore umano ed errore emotivo, la capacità di testare rapidamente le idee di trading, un inserimento degli ordini più rapido e la capacità di testare più idee e creare portafogli. Gli svantaggi includono un senso di eccessiva fiducia e eccessiva ottimizzazione, così come il trading algoritmico che non tiene conto degli eventi geopolitici o delle tecniche di trading fondamentali. Sebbene un algoritmo possa essere programmato per non eseguire operazioni nei giorni politici o economici chiave, generalmente funziona in tutte le condizioni di mercato.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore conclude riassumendo il contenuto del video. Prima esaminano la differenza tra trading quantitativo e trading tecnico fondamentale o regolare, quindi forniscono un esempio di un semplice algoritmo per mostrare il potere del trading algoritmico. Vengono trattati anche i vantaggi e gli svantaggi del trading algoritmico. L'oratore incoraggia gli spettatori a contattare se hanno domande e spera che il video sia stato utile.