Kvantitativní versus algoritmické obchodování – průvodce

Co je kvantitativní obchodování - Quantitative Trading? Co znamená algoritmické obchodování? Je to výnosné? Jaké dovednosti potřebuji k vytvoření kvantitativních obchodních strategií, které vydělávají peníze? V tomto průvodci vás naučím základní pojmy o kvantitativním obchodování, které byste měli znát, než začnete. Od začátku do konce. Právě proto jsme se rozhodli napsat tento průvodce kvantitativním obchodováním.

Průvodce kvantitativním a rozdíly s algoritmickým obchodováním (Quantitative Trading)

Než začneme, rád bych zdůraznil, že tento průvodce je určen pro dva typy lidí:

• První budou lidé, kteří sní o získání pracovního místa ve fondu jako kvantitativní obchodník.
• Zatímco druzí jednoduše chtějí vyvinout svůj vlastní systém kvantitativního obchodování.

Říkám to proto, že si uvědomuji, že kvantitativní obchodování se může ze začátku jevit jako komplikované. Zvláště s ohledem na míru využití matematiky, statistiky a programování. Takže s cílem pomoci novým kvantitativním obchodníkům (prostřednictvím různých článků) vyhnout se chybám a ušetřit čas, tento průvodce vám nabídne popis všeho, co byste se měli naučit, než se stanete kvantitativním obchodníkem.

Poznámka: Pro přístup k tomuto přístupu, stejně jako k jakémukoli jinému, je nezbytné velmi dobře znát finanční produkty, se kterými se obchoduje. To není pokryto v tomto průvodci, ale je důležité si to pamatovat.

Co je kvantitativní obchodování?

Jak jinak, první věc, kterou se musíme naučit, je, do čeho se pouštíme. To znamená, co je kvantitativní obchodování, anglicky Quantitative Trading?

Kvantitativní obchodování je typ obchodování, který využívá matematické a/nebo statistické modely k nalezení konzistentních příležitostí k vydělávání peněz a jejich realizaci.

Jinými slovy, kvantitativní obchodování lze také chápat jako aplikaci vědecké metody na finanční trhy. To proto, že zahrnuje měření pravděpodobností změn tržních podmínek a využití těchto dat k rozvoji obchodní strategie založené na pravidlech, která jsou dokonale kvantifikovatelná. A proto se kvantitativní analýza nějakým způsobem staví proti kvalitativní analýze. Ta poslední je založena na subjektivních kritériích, jako je schopnost řízení nebo kultura veřejně obchodované společnosti.

Například hodnotový investor by mohl investovat do společnosti, protože kromě provedení kvantitativní analýzy jejích finančních účtů věří, že má skvělého generálního ředitele, který je schopen podpořit firmu. Nicméně kvantitativní obchodník nebo kvantitativní investor se na to nemůže spoléhat, pokud to není schopen kvantitativně změřit.

V každém případě zde využívám příležitosti k tomu, abych uvedl, že obchodník nebo investor nemusí být vylučující vůči jiným metodám. To znamená, že lze použít kvantitativní metodu k filtrování aktiv a poté učinit konečné rozhodnutí na základě jiných proměnných.

Na konci je důležité na burze vydělat peníze s rizikem měřeným konzistentně v čase. A nezáleží na tom, co si myslím já, ani co si myslíš ty.

Na závěr a před dalším prohloubením do kvantitativního obchodování je důležité zmínit, že se jedná o transverzální přístup. To znamená, že může sloužit obchodníkovi, který provádí makroekonomické analýzy, tomu, kdo analyzuje účetní záznamy, a samozřejmě technickému analytikovi. Bez ohledu na to, jeden z nejjednodušších a nejznámějších kvantitativních systémů je systém klouzavých průměrů.

👉 Více informací: Obchodování - Průvodce, co to je a jak začít.

Algoritmické obchodování

Algoritmické obchodování je moderní přístup k realizaci obchodních transakcí na finančních trzích, který využívá předem definované instrukce a matematické modely k automatizaci nákupu a prodeje aktiv. Díky využití technologií a programovatelných algoritmů dokáže algoritmické obchodování reagovat na tržní pohyby v řádu milisekund, což výrazně zvyšuje efektivitu a snižuje riziko lidské chyby. Tento způsob obchodování je běžně využíván nejen velkými finančními institucemi, ale čím dál častěji i individuálními obchodníky, kteří hledají konkurenční výhodu.

Díky své schopnosti zpracovávat velké objemy dat v reálném čase se algoritmické obchodování stalo klíčovým nástrojem v oblasti high-frequency tradingu i při dlouhodobém investování. Algoritmické obchodování umožňuje nastavit pokročilá pravidla, například reagovat na změny cen, objemů obchodů nebo tržní volatilitu, a zároveň snižovat náklady na provedení obchodů. Správně navržené algoritmické obchodování pomáhá investorům realizovat strategie konzistentně, rychle a bez emocí, což je v dnešním dynamickém tržním prostředí zásadní výhoda.

Algoritmické obchodování a kvantitativní obchodování - rozdíly

Termíny algoritmické obchodování a kvantitativní obchodování (kvantové obchodování) se často zaměňují, ale mezi nimi existuje rozdíl.

Kvantitativní obchodování (Quantitative Trading)- srovnání

👉 Co to je:
Používá matematické modely, statistiku a analýzu dat k vytváření obchodních strategií. Kvantitativní obchodník (tzv. "quant") navrhuje strategie na základě historických dat, korelací, pravděpodobností atd.

👉 Příklad:
Obchodník zjistí, že pokud se určitý index pohne o 1 %, konkrétní akcie má 80% šanci následovat do 30 minut – a vytvoří strategii na základě těchto dat.

Algoritmické obchodování (Algorithmic Trading)- srovnání

👉 Co to je:
Je to způsob, jak strategii automatizovat – obchodní pokyny (nákup/prodej) se provádějí automaticky podle předem definovaných pravidel, algoritmů.

👉 Příklad:
Obchodník vytvoří algoritmus: „Pokud cena akcie klesne o 2 % během 10 minut a objem překročí průměr, nakup.“ Tento algoritmus pak běží automaticky.

Algoritmické obchodování versus kvantitativní obchodování - shrnuté

• Kvantitativní obchodování = Mozek (vymýšlí strategii)
• Algoritmické obchodování = Ruce (vykonává strategii)

Oba přístupy se často kombinují: kvantitativní strategie bývají nasazovány pomocí algoritmů.

Jak funguje kvantitativní obchodování?

Kvantitativní obchodování (Quantitative Trading) funguje tak, že vypočítává pravděpodobnost, že dojde ke konkrétnímu výsledku pomocí strategií založených na datech. K tomu využívá matematické a statistické techniky, stejně jako programování, aby rychleji a věrněji vypočítal skutečné výsledky systému.

Ve skutečnosti je podstata kvantitativního obchodování založena na použitítechnologie, databází a matematiky. Ve skutečnosti je jeho spolehlivost a přesnost tím, co vede k jeho přijetí velkými správci fondů.

K tomu je třeba přidat, že nedávné začlenění umělé inteligence, jako technologie napříč všemi sektory (včetně obchodování), pravděpodobně revolucionizuje a učiní mnohem efektivnějším měření a zpracování dat pro rozhodování o investicích.

V tomto smyslu je nejjasnějším příkladem Jim Simons, který je tvůrcem hedge fondu nejziskovějšího v historii, medallion fund.

Abychom to přiblížili, jednoduchým příkladem kvantitativního obchodního systému by bylo následující:

Obchodník by mohl matematicky studovat jak se mění ceny podle obchodovaného objemu akcie jako je Apple. Poté by získal historická a spolehlivá data, která pokrývají dlouhé časové období. Jakmile je má, naprogramuje kód, který mu umožní provádět studie a testy s cílem objevit nějaký vzor. Jeho závěr by mohl být, že v 76 % případů, kdy se tento vzor objeví, cena akcií vzroste v průměru o 1,5 %.

Jakmile má tento vzor, pokusí se vytvořit obchodní systém založený na kvantitativních pravidlech, aby zjistil, zda je ziskový nebo ne. A pokud je ziskový, může připojit algoritmus ke svému brokerovi, aby se obchody prováděly automaticky.

V tomto bodě vám může vyvstat mnoho otázek. Odkud získám spolehlivá data? Jak dlouhé období je dostatečně dlouhé? Platí to pro všechny časové škály? Jak se naučím programovat?

Pro zodpovězení všech těchto otázek a dalších systematicky, se nyní podíváme na čtyři bloky, které se musíte naučit.

1. Matematika a statistika

Matematika a statistika jsou základním pilířem pro začátek kariéry kvantitativního obchodníka. Pokud je dostatečně neznáte, je pravděpodobné, že skončíte s vytvářením systémů založených na falešných vztazích a přehnané optimalizaci.

Například, jedna z prvních věcí, kterou se naučíte v pokročilé statistice, je, že dvě časové řady mohou mít korelaci, ale ne nutně vztah.

Korelace neznamená příčinnou souvislost. Existují i jiné metody a statistické testy pro posouzení této souvislosti.

Pro hlubší pochopení doporučuji, abyste se seznámili s následujícími koncepty:

• Náhodné proměnné a statistické rozdělení.
• Očekávaná hodnota.
• Intervaly spolehlivosti.
• Kointegrační a stacionární procesy.
• Model jednoduché lineární regrese.
• Model vícenásobné lineární regrese
• Homoskedasticita
• Heteroskedasticita
• Typy statistických zkreslení.

Existuje mnoho dalších konceptů, ale tyto ti budou velmi užitečné pro začátek.

2. Programování

Pokud se pustíte do kvantitativního obchodování, budete se muset naučit programovat v Pythonu nebo v R. Ačkoli R byl po mnoho let výjimečným statistickým programem, komunita Pythonu se rozrostla natolik, že nejenže existuje více balíčků, které můžeš použít, ale také mnohem více zdrojů pro učení.

Jako alternativa mohou sloužit i jiné jazyky jako C++, MQL4 a MQL5 (z Metatraderu) nebo dokonce Matlab.

Moje doporučení? Python. Je to nejjednodušší a má nejvíce zdrojů. Pokud se později rozhodneš pokračovat, nebude pro tebe těžké naučit se také jiné jazyky a další nástroje.

A jak se naučit Python? Běžte na YouTube a vyhledejte jakýkoli tutoriál pro začátek s financemi v Pythonu a postupně objevíte cestu. A pokud chcete jít trochu rychleji a cíleně, najděte si kurz za 20 nebo 30 eur, které jsou k dispozici na online vzdělávacích platformách.

3. Obchodní systémy

Jakmile jste prozkoumali Python a rozumíte tomu, jak fungují hlavní statistické a matematické metriky, je čas vytvořit svůj první systém. Nezáleží na tom, jestli nefunguje. Ve skutečnosti je pravděpodobné, že nebude fungovat. Cestou se budete učit z chyb.

Pamatujte na to, že kvantitativní obchodní systém se skládá ze čtyř částí.

• Identifikace strategie.
• Backtest strategie
• Systém provádění strategie.
• Řízení rizika.

Proto doporučuji začít s učením se následujících základních pojmů před pokračováním.

• Typy kvantitativních strategií
• Backtesting
• Forward test
• Přehnaná optimalizace
• Metriky ziskovosti pro hodnocení obchodního systému
• Řízení rizika
• Slippage

Ačkoli je nejlepší, abyste si to ověřili sami, předem vám sdělím některé běžné problémy, se kterými se setkáte:

• Instalace Pythonu na vašem počítači.
• Nemůžete najít data, která potřebujete k vytvoření svého systému, databáze není přesná, neaktualizuje se dostatečně rychle nebo je časový rozsah omezený. Proto doporučuji, aby systémy byly co nejjednodušší, tím lépe.
• Provize a slippage: Na papíře je vše velmi pěkné, ale v reálném životě se cena pohybuje, brokeři účtují provize a ne vždy vstoupíte na perfektní cenu.

Výhody kvantitativního obchodování

Kvantitativní obchodování nabízí výhody a nevýhody, jako všechny přístupy, které v obchodování existují.

Výhody zahrnují:

• Není třeba ručně sledovat data a analýzy. Protože systémy kvantitativní jsou vytvořeny pro automatizaci nebo poloautomatizaci. Výsledkem je, že množství dat, která obchodníci musí vyhodnotit pro obchodní rozhodnutí, je systematicky lépe zvládnutelné. Nicméně, existují určité typy systémů, jako jsou neuronové sítě (které se učí samy a mění své parametry autonomně), které je třeba kontrolovat častěji.
• Navíc, obchodníci mohou vyhodnotit velké množství trhů pomocí teoreticky nekonečných datových bodů, stejně jako optimalizovat své systémy. Při analýze trhu se typický obchodník obvykle zaměří na několik proměnných a zkoumá pouze ty, které mu jsou známé. Kvantitativní obchodníci mohou využívat matematické strategie k překonání těchto omezení. A ještě více, k rychlejšímu a spolehlivějšímu vyloučení strategií.
• Absence emocí: Navíc, na rozdíl od manuálních obchodníků, tyto automatizované systémy snižují riziko, že emoce jako strach nebo chamtivost ovlivní investiční rozhodnutí. Snížením emocí z procesů rozhodování a provádění mohou obchodníci nebo investoři snížit některé z předsudků, které často mohou ovlivnit jejich operace.

Nevýhody kvantitativního obchodování

Jak bylo uvedeno výše, kvantitativní obchodování má také své nevýhody. Mezi ně patří následující:

• Finanční trhy se neustále mění: Takže se může stát, že strategie, která fungovala velmi dobře po mnoho let, náhle přestane fungovat kvůli strukturálním změnám na trzích.
• Vysoká křivka učení: Jak jsme řekli na začátku, není to rychlé učení. Pokud nemáte dobrý základ v matematice, statistice a programování, je normální, že vám bude trvat déle naučit se jiné přístupy.
• Riziko přeoptimalizace: Mít schopnost a znalosti k ověření výsledků systému prováděním tisíců variací parametrů, na různých aktivech a v různých časových rámcích, nás může vést k tomu, že systém je přeoptimalizován a tedy k systému, který pravděpodobně selže. Proto to, co v některých případech může být výhodou, se může stát nevýhodou, pokud se to neudělá správně.

Na závěr, pokud jste ještě neslyšeli o umělé inteligenci nebo strojovém učení aplikovaném na burzu, je velmi pravděpodobné, že o tom uslyšíte. Až se tak stane, doporučuji, abyste se nepouštěli do těchto technik, dokud nezvládnete základy.

Stručně řečeno, kvantitativní obchodování využívá matematické a statistické modely k identifikaci a realizaci tržních příležitostí, zaměřuje se na kvantifikovatelné údaje místo subjektivních kritérií. Vyžaduje dovednosti v matematice, statistice a programování, přičemž Python je doporučovaným jazykem. A právě jeho hlavní výhody, jako je automatizace a snížení emocionálních vlivů, činí jeho používání mnohem praktičtějším (i když není bez rizik).