Quant Options Strategies

Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados - múltiplos feeds de dados de baixa latência suportados (velocidades de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados) - C e. Requisição e otimização de estratégia baseada em rede - execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX QuantFACTORY - Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - QuantDEVELOPER - framework e IDE para estratégias de negociação desenvolvimento, depuração, backtesting e otimização, disponível como Um plug-in de Visual Studio - QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado de latência em tempo real ou ultra baixa de provedores e trocas - QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas - multi-ativos, multi-período baixo Dados de latência, corretores múltiplos suportados. Dados da classe institucional homem Solução de implantação de estratégia de backtesting: - OpenQuant - C e VisualBasic. NET sistema de nível de backtesting e negociação, multi-ativos, testes de nível intradiário, otimização, WFA etc. vários corretores e feeds de dados suportados - QuantTrader - ambiente de negociação de produção - QuantBase - centralizado Gerenciamento de dados - QuantRouter - roteamento de dados e pedidos Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - solução multi-ativos, múltiplos feeds de dados suportados, o banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS fornecendo uma interface JDBC, por exemplo Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL, etc. - os clientes podem usar o IDE para rotear sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE - execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em ordens FIX Institucional - Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe: - solução multi-ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads de derivativos personalizados etc.), múltiplos feeds de dados suportados - estrutura para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting E otimização - execução de vários corretores suportados, sinais de negociação convertidos em pedidos FIX (IB, JPMorgan, FXCM, etc.) Plataforma de software dedicada integrada com dados de Tradestations para backtesting e auto-negociação: - dados intradiários diários (estoques uss para 43 anos, futuros para 61 Anos) - prático para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para linguagem de programação EasyLanguage - suporte de ETF de ações dos EUA Futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, grátis para clientes de corretagem da Tradestation - 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretagem) - 299,95 mensalmente para profissionais (plataforma de software de tradestation somente, sem corretagem) Dedicado Plataforma de software para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias diárias em tempo real, testes de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA etc. - melhor para sinais baseados em preços backtesting (análise técnica) - link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e mais (Yahoo Finance. ) - uma taxa de tempo 279 para edição padrão ou 339 para edição profissional Plataforma de software dedicado para backtesting e auto-negociação: - backtesting e trading do sistema de nível de portfólio, multi-ativos, teste de nível intradiário, otimização, visualização, etc. - permite a integração R, Negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para co-localização do servidor - Suporte nativo do FXCM e Interactive Brokers - suporte gratuito ao FXCM, 100 por mês para a plataforma IB, entre em contato com Salesseertrading para outras opções Plataforma de software dedicado para Backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, testes de nível de portfólio e otimização - melhor para backtesting baseados em preços (análise técnica), C scripting - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégia etc. - 799 por licença, 150 por ano Taxa após plataforma de software dedicado para backtesting, otimização, atribuição de desempenho e análise: - Axioma ou 3ª parte Análise do fator de dados, modelagem de risco, análise do ciclo do mercado Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - melhor para backtesting baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias dailyintraday, teste de nível de portfólio e otimização - Turtle Edition - backtesting engine, Gráficos, relatórios, teste EoD - Edição profissional - editor de sistema mais, análise progressiva, estratégias intradias, teste multi-threaded etc. - Pro Plus Edition - mais gráficos de superfície 3D, scripts etc. - Builder Edition - IB API, depurador etc. - Turtle Edition 990 - Professional Edition 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados etc. - melhor para backtesting Sinais baseados em preços (análise técnica) - link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros - dados de M arquivos de texto, eSignal, Google Finance, Yahoo finance, IQFeed e outros - funcionalidade básica (funcionalidade EoD) - livre - funcionalidade avançada - arrendamento de 50 meses ou 995 licença de vida Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - melhor para backtesting Sinais baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias diárias em tempo real, testes de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados - suporta C e Visual Basic. NET - link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e mais (Yahoo Finance. ) - licença perpétua - 499 - arrendamento 50 por mês Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias diárias em tempo real, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados - sinais técnicos e também fundamentais, suporte multi-ativos - 245 para a Versão Avançada (provedores de dados gratuitos) - 595 para a Versão Premium (suporte a vários provedores de dados e corretores) Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, teste de nível de portfólio e otimização - melhor para sinais baseados em preços de backtesting ( Análise técnica) - dados de compilação de ações, futuros e divisas (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários 31 anos, divisas a partir de 1983, etc.) - preços de 45 meses a 295 meses (os preços dependem da disponibilidade de dados) Plataforma de software dedicado Para backtesting e auto-negociação: - usa linguagem MQL4, usada principalmente para negociar mercado forex - oferece suporte a vários corretores de Forex e feeds de dados - suporta Gerenciamento de contas múltiplas Plataforma de software dedicado para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias diárias em tempo real, testes de nível de portfólio e otimização - melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para linguagem de programação EasyLanguage - suporte a múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal, etc.), suporte direto para vários corretores (Interactive Brokers, etc.) - Multicartros 797 por ano - Multitracts lifetime 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters feed de dados, etc.) Ferramenta de teste back-based com base na Web para testar Estratégias de escolha de estoque: - ETFs de ações dos EUA (diariamente) - dados fundamentais pontuais desde 1999 - estratégias longshort, sinais baseados em preços inflacionados - Designer - 139 meses - Gerente - 199 meses - funcionalidade completa Análise de portfólio usando dados de mercado de alta freqüência: Este produto é para uso de pesquisadores de traders de baixa, média e alta freqüência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta freqüência que beneficiam os comerciantes e pesquisadores de baixa e alta freqüência. - backtesting intradiário, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada preço segundo, minutos, horas, fim de dia. Entradas do modelo totalmente controláveis. - Fontes de dados de mercado de 8k mercado desde 2012 (ações, índices ETFs negociados no NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas). - 40 métricas de portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, razão de Sharpe, razão Omega, etc.) - suporta R, Matlab, Java Python - 10 otimizações de portfólio ferramenta de backtesting baseada na Web: - preços de ações dos EUA (dailyintraday), desde 1998, Dados de QuantQuote - dados de forex da FXCM - suportando Trader Interactive Brokers para negociação ao vivo Ferramenta de backtesting baseada na Web: - Preços dos estoques e ETF dos EUA (diariamente, durante o período), desde 2002 - dados fundamentais da Morningstar (mais de 600 métricas) - suporte Interactive Brokers para negociação ao vivo Ferramentas de backtesting baseadas na Web: - simples de usar, estratégias de alocação de ativos, dados desde 1992 - momentum da série de tempo e estratégias de média móvel em ETFs - Estratégias simples de escolha de estoque de Momentum e Simple Value Ferramenta de backtesting baseada na Web: - dados de até 25 anos para 49 Futuros e estoques SP500 - caixa de ferramentas em Python e Matlab - Quantiacs hospeda concursos de negociação algorítmica com investimentos variando de 500k a 1 milhão de ferramentas baseadas na base de dados WebCloud: - dados FX (ForexCurrency) em ma Jor pairs, voltando a 2007 - SecondMinuteHourlyDaily bars - negociação ao vivo compatível com qualquer corretor que esteja usando o Metatrader 4 como ferramenta de proteção back-test baseada na Web backend: - mais de 10 000 estoques dos EUA, dados até 20 anos de história - critérios técnicos fundamentais - grátis - Funcionalidade limitada (1 ano de dados, sem backtests salvos, etc.) - 50 por mês - ferramenta de backtesting baseada na Web com funcionalidade completa para testar as estratégias de escolha de fator de patrimônio e alocação de ativos: - fatores de equidade múltiplos com valores de referência alfa alocados de mercado, investimentos múltiplos Universos, filtros de gerenciamento de riscos - estratégias de alocação de ativos backtests, mistura de alocação de ativos e seleção de fator em um portfólio - grátis no universo SP 100 - 50 meses ou 480 anos - universidades de investimento mais amplas dos EUA, ações da UE do Reino Unido, estratégias de alocação de ativos MATLAB - Linguagem e linguagem de alto nível Ambiente interativo para computação estatística e gráficos: - computação paralela e GPU, backtesting e otimização, ampla possibilitie S de integração, etc. - preço a pedido aqui Ambiente de software livre para computação estatística e gráficos, muitos quants preferem usá-lo por sua arquitetura aberta e flexibilidade excepcional: - instalações eficazes de armazenamento e armazenamento de dados, instalações gráficas para análise de dados, Facilmente expandido através de pacotes - extensões recomendadas - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfólio, portfolioSim, backtest, etc. Linguagem de programação livre de código aberto, arquitetura aberta, flexível, facilmente estendida por pacotes: - extensões recomendadas - pandas ( Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinanças, etc. O BacktestingXL Pro é um complemento para construir e testar suas estratégias de negociação no Microsoft Excel 2010 e 2013: - os usuários podem usar o VBA para criar estratégias para BacktestingXL Pro, o conhecimento do VBA é opcional, os usuários podem construir regras de negociação em uma planilha usando códigos de teste backtest padrão pré-fabricados - supp Pirâmide de ouro, limitação de posição de curta duração, cálculo de comissão, rastreamento de patrimônio, controle de dinheiro livre, customização de preços buysell - relatórios de performancerisk múltiplos - 74.95 para BacktestingXL Pro Ferramenta de backtesting baseada na Web: - ferramenta de backtesting baseada em nível básico de nível básico Para testar a força relativa e as estratégias de média móvel em ETFs - vários tipos de estratégias para funcionalidade de backtesting gratuita e completa 34,99 Fator FactorWave mensal é uma ferramenta de backtesting baseada na web simples para investir fatores: - permite ao usuário misturar múltiplos fatores ETFoptionsfuturesequity com alfa comprovada Sobre benchmarks de mercado - livre - ETFStock Screener com 5 fatores - 149mo - Opções de opções gratuitas, estratégias de futuros, estratégias vix Ferramenta baseada na Web - Avaliações de ações gratuitas, Análise sazonal, Gráficos Fundamentos - Modelo Freemium grátis Ferramenta de backtesting baseada na web gratuita para Estratégias de escolha de estoque de teste: - estoques dos EUA, dados da ValueLine de 1986 a 2014 - preço e dados fundamentais, 1700 ações, Teste de granularidade mensal Estratégias de participação - são para você As estratégias quantitativas de investimento evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam aos 70 anos. Geralmente são executados por equipes altamente educadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Há até programas disponíveis que são plug-and-play para quem procura simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testados, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se afastam, as estratégias de quant estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A História Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada ao financiamento foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação do portfólio com base na moderna teoria da carteira. O uso de financiamento e cálculo quantitativo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de preços de opções Black-Scholes, que não só ajuda as opções de preços dos investidores e desenvolve estratégias, mas também ajuda a manter os mercados em risco com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso de retorno. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compor modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem quantos modelos lá fora, como quants que os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Uma das estratégias de investimento de quantos pontos mais vendidos é que o modelo e, finalmente, o computador, fazem a decisão real de compra, não um humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias Quant são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles geralmente passam pelo nome de geradores alfa. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como no The Wizard of Oz, alguém está atrás da cortina que conduz o processo. Tal como acontece com qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimentos, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como diplomas de pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalharam nos back offices. Mas, à medida que os modelos quant tornam-se mais comuns, o back office está se movendo para o front office. Benefícios de Quant Strategies Embora a taxa de sucesso global seja discutível, o motivo de algumas estratégias de quant é funcionar é que elas são baseadas em disciplina. Se o modelo for certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores com velocidade relâmpada para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem basear-se em apenas algumas proporções, como PE. Dívida para patrimônio e crescimento de lucros, ou use milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem-sucedidas podem retomar as tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente correm cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar simultaneamente um grande grupo de investimentos, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns por vez. O processo de triagem pode avaliar o universo por níveis de classificação como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito direto, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como longas, curtas e longshort. Os fundos cuidadosos bem sucedidos mantêm um olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant normalmente funcionam com base em custos mais baixos porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de Quant Strategies Existem razões pelas quais tantos investidores não aceitam completamente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos de quantos bem sucedidos lá fora, apenas muitos parecem ser infrutíferos. Infelizmente para a reputação de quants, quando eles falham, eles falham grande momento. O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um dos mais famosos fundos hedge de quant, já que foi dirigido por alguns dos líderes acadêmicos mais respeitados e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Na década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorarem ineficiências, mas usando fácil acesso ao capital para criar grandes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. A Administração de Capital de Longo Prazo foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Os modelos não incluíam a possibilidade de o governo russo estar inadimplente em algumas das suas próprias dívidas. Este evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada por estragos criados por alavancagem. LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, a Reserva Federal entrou para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Esta é uma das razões pelas quais os fundos quantitativos podem falhar, pois eles são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe de quantos fortes estará constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro sempre. Os fundos Quant também podem ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados experimentam uma volatilidade maior do que a média. Os sinais de compra e venda podem chegar tão rapidamente que o alto volume de negócios pode gerar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos quantitos também podem representar um perigo quando são comercializados como resistentes ao incômodo ou baseados em estratégias curtas. Previsão de recessões. O uso de derivados e a alavancagem combinada podem ser perigosos. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem as novidades. The Bottom Line As estratégias quantitativas de investimento evoluíram de caixas pretas do back office para as principais ferramentas de investimento. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes no negócio e os computadores mais rápidos, tanto para explorar ineficiências quanto usar a alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos incluíram todas as entradas certas e são ágeis o suficiente para prever eventos de mercado anormais. Por outro lado, enquanto os fundos quantitativos são rigorosamente testados até que eles funcionam, sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento em estilo quantitativo tenha seu lugar no mercado, é importante estar atento às suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia tratar estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar uma diversificação adequada.