Commerce quantitatif

Qu'est-ce que le trading quantitatif ?

Le trading quantitatif consiste en des stratégies de trading basées sur l'analyse quantitative,. qui s'appuient sur des calculs mathématiques et des calculs numériques pour identifier les opportunités de trading. Le prix et le volume sont deux des entrées de données les plus couramment utilisées dans l'analyse quantitative comme principales entrées des modèles mathématiques.

Le trading quantitatif étant généralement utilisé par les institutions financières et les fonds spéculatifs,. les transactions sont généralement importantes et peuvent impliquer l'achat et la vente de centaines de milliers d'actions et d'autres titres. Cependant, le trading quantitatif est de plus en plus utilisé par les investisseurs individuels.

Comprendre le trading quantitatif

Les traders quantitatifs tirent parti de la technologie moderne, des mathématiques et de la disponibilité de bases de données complètes pour prendre des décisions commerciales rationnelles.

Les traders quantitatifs prennent une technique de trading et en créent un modèle à l'aide de mathématiques, puis ils développent un programme informatique qui applique le modèle aux données historiques du marché. Le modèle est ensuite backtesté et optimisé. Si des résultats favorables sont obtenus, le système est alors mis en œuvre sur des marchés en temps réel avec un capital réel.

Le fonctionnement des modèles de trading quantitatifs peut être décrit au mieux à l'aide d'une analogie. Prenons l'exemple d'un bulletin météo dans lequel le météorologue prévoit 90 % de probabilité de pluie alors que le soleil brille. Le météorologue tire cette conclusion contre-intuitive en collectant et en analysant les données climatiques des capteurs de toute la zone.

Une analyse quantitative informatisée révèle des modèles spécifiques dans les données. Lorsque ces schémas sont comparés aux mêmes schémas révélés dans les données climatiques historiques (backtesting), et que 90 fois sur 100 le résultat est de la pluie, le météorologue peut tirer la conclusion avec confiance, d'où la prévision de 90 %. Les traders quantitatifs appliquent ce même processus au marché financier pour prendre des décisions de trading.

Le prix historique, le volume et la corrélation avec d'autres actifs sont quelques-unes des entrées de données les plus couramment utilisées dans l'analyse quantitative comme principales entrées des modèles mathématiques.

Exemples de trading quantitatif

En fonction des recherches et des préférences du trader, les algorithmes de trading quantitatif peuvent être personnalisés pour évaluer différents paramètres liés à une action. Prenons le cas d'un trader qui croit en l'investissement dynamique. Ils peuvent choisir d'écrire un programme simple qui sélectionne les gagnants lors d'une dynamique haussière sur les marchés. Lors de la prochaine reprise du marché, le programme achètera ces actions.

Ceci est un exemple assez simple de trading quantitatif. En règle générale, un assortiment de paramètres, allant de l'analyse technique aux actions de valeur en passant par l'analyse fondamentale, est utilisé pour sélectionner un mélange complexe d'actions conçues pour maximiser les profits. Ces paramètres sont programmés dans un système de trading pour profiter des mouvements du marché.

Les techniques de négociation quantitative sont largement utilisées par certains fonds spéculatifs, sociétés de négociation à haute fréquence (HFT), plateformes de négociation algorithmique et bureaux d'arbitrage statistique . Ces techniques peuvent impliquer une exécution rapide des ordres et ont généralement des horizons d'investissement à court terme.

Avantages et inconvénients du trading quantitatif

L'objectif du trading est de calculer la probabilité optimale d'exécuter une transaction rentable. Un trader typique peut efficacement surveiller, analyser et prendre des décisions de trading sur un nombre limité de titres avant que la quantité de données entrantes ne submerge le processus de prise de décision. L'utilisation de techniques de trading quantitatives éclaire cette limite en utilisant des ordinateurs pour automatiser la surveillance, l'analyse et les décisions de trading.

Surmonter l'émotion est l'un des problèmes les plus répandus du trading. Que ce soit la peur ou la cupidité, lors du trading, l'émotion ne sert qu'à étouffer la pensée rationnelle, ce qui entraîne généralement des pertes. Les ordinateurs et les mathématiques ne possèdent pas d'émotions, donc le trading quantitatif élimine ce problème.

Le commerce quantitatif a ses problèmes. Les marchés financiers comptent parmi les entités les plus dynamiques qui existent. Par conséquent, les modèles de trading quantitatifs doivent être aussi dynamiques pour réussir de manière constante. De nombreux commerçants quantitatifs développent des modèles qui sont temporairement rentables pour les conditions du marché pour lesquelles ils ont été développés, mais ils échouent finalement lorsque les conditions du marché changent.

Questions fréquemment posées

Les commerçants quantitatifs gagnent-ils beaucoup d'argent ?

Parce qu'ils doivent posséder un certain niveau de compétences, de formation et de connaissances en mathématiques, les commerçants quantiques sont souvent en demande sur Wall St. En effet, de nombreux quants ont des diplômes supérieurs dans des domaines tels que les statistiques appliquées, l'informatique ou la modélisation mathématique. En conséquence, les quants qui réussissent peuvent gagner beaucoup d'argent, surtout s'ils sont employés par un fonds spéculatif ou une société commerciale prospère.

Qu'est-ce qu'un trader quantitatif ?

Les traders quantitatifs, ou quants en abrégé, utilisent des modèles mathématiques et de grands ensembles de données pour identifier les opportunités de trading et acheter et vendre des titres.

Comment devenir un quant ?

Un trader quantitatif en herbe doit être exceptionnellement doué et intéressé par tout ce qui touche aux mathématiques. Un baccalauréat en mathématiques, une maîtrise en ingénierie financière ou en modélisation financière quantitative, ou un MBA sont tous utiles pour noter un emploi ; de nombreux analystes auront également un doctorat. dans ces domaines ou dans des domaines similaires. En plus d'un diplôme supérieur, un quant doit également avoir une expérience et une connaissance de l'exploration de données, des méthodes de recherche, de l'analyse statistique et des systèmes de trading automatisés.

Quelle est la différence entre trading algorithmique et quantitatif ?

La principale différence est que le trading algorithmique est capable d'automatiser les décisions et les exécutions de trading. Alors qu'un humain peut être un quant, les ordinateurs sont beaucoup plus rapides et plus précis que même le commerçant le plus habile.

Où puis-je apprendre gratuitement le trading algorithmique ou quantitatif ?

Parce que le trading quantitatif nécessite une maîtrise des mathématiques, des statistiques et de la programmation, il est peu probable que l'on puisse simplement lire quelques livres et devenir expert. Au contraire, les quants qui réussissent investissent beaucoup de temps et d'argent dans l'éducation formelle, les titres de compétences de l'industrie et l'auto-apprentissage. De plus, le coût des systèmes de trading et de l'infrastructure pour commencer à trader en tant que quant est élevé et nécessite beaucoup de capitaux.

Points forts

• L'avantage du trading quantitatif est qu'il permet une utilisation optimale des données disponibles et élimine la prise de décision émotionnelle qui peut survenir pendant le trading.

• Un inconvénient du trading quantitatif est qu'il a une utilisation limitée : une stratégie de trading quantitatif perd de son efficacité une fois que les autres acteurs du marché en ont connaissance, ou lorsque les conditions du marché changent.

• Le trading haute fréquence (HFT) est un exemple de trading quantitatif à grande échelle.

• Le trading quantitatif utilise des fonctions mathématiques et des modèles de trading automatisés pour prendre des décisions de trading.

• Dans ce type de trading, des données backtestées sont appliquées à divers scénarios pour aider à identifier les opportunités de profit.