Forex Quantitative Trading

Los fundamentos de Forex Algorithmic Trading Hace casi treinta años, el mercado de divisas (Forex) se caracterizó por las operaciones realizadas a través de teléfono, los inversores institucionales. Opaca información sobre los precios, una clara distinción entre interdealer comercio y comerciante-cliente de comercio y baja concentración del mercado. Hoy en día, los avances tecnológicos han transformado el mercado. Las transacciones se realizan principalmente a través de ordenadores, lo que permite a los comerciantes al por menor entrar en el mercado, los precios de streaming en tiempo real han llevado a una mayor transparencia y la distinción entre distribuidores y sus clientes más sofisticados ha desaparecido en gran medida. Un cambio particularmente significativo es la introducción del trading algorítmico. Que, al mismo tiempo que mejora considerablemente el funcionamiento del comercio de divisas, también plantea una serie de riesgos. Al mirar los conceptos básicos del mercado Forex y el comercio algorítmico, vamos a identificar algunas ventajas trading algorítmico ha traído a la negociación de divisas, mientras que también señala algunos de los riesgos. Fundamentos de Forex Forex es el lugar virtual en el que pares de divisas se negocian en volúmenes variables de acuerdo a los precios cotizados por lo que una moneda base se da un precio en términos de una moneda de cotización. Operando 24 horas al día, cinco días a la semana, Forex es considerado como el mercado financiero más grande y más líquido del mundo. Según el Banco de Pagos Internacionales (BIS), el volumen promedio diario de transacciones en abril de 2013 fue de 2,0 billones de dólares. El grueso de este comercio se hace por dólares de los EE. UU., euros y yenes japoneses e involucra una gama de jugadores, incluyendo bancos privados, bancos centrales, fondos de pensiones. Inversionistas institucionales, grandes corporaciones, compañías financieras y minoristas individuales. Aunque el comercio especulativo puede ser la principal motivación para ciertos inversores, la principal razón para la existencia del mercado Forex es que la gente necesita para negociar divisas con el fin de comprar bienes y servicios extranjeros. La actividad en el mercado Forex afecta los tipos de cambio reales y por lo tanto puede afectar profundamente la producción, el empleo, la inflación y los flujos de capital de cualquier nación en particular. Por esta razón, los políticos, el público y los medios de comunicación todos tienen un interés en lo que sucede en el mercado Forex. Fundamentos de Algorithmic Trading Un algoritmo es esencialmente un conjunto de reglas específicas diseñadas para completar una tarea claramente definida. En el mercado financiero, las computadoras llevan a cabo algoritmos definidos por el usuario caracterizados por un conjunto de reglas que consisten en parámetros tales como el tiempo, el precio o la cantidad que estructuran las operaciones que se realizarán. Existen cuatro tipos básicos de negociación algorítmica dentro de los mercados financieros: estadísticas, cobertura automática, estrategias de ejecución algorítmica y acceso directo al mercado. Estadístico se refiere a una estrategia algorítmica que busca oportunidades comerciales rentables basadas en el análisis estadístico de datos históricos de series de tiempo. La cobertura automática es una estrategia que genera reglas para reducir la exposición de un comerciante al riesgo. El objetivo de las estrategias de ejecución algorítmica es ejecutar un objetivo predefinido, como reducir el impacto en el mercado o ejecutar un comercio rápidamente. Por último, el acceso directo al mercado describe las velocidades óptimas y los costes más bajos a los que los comerciantes algorítmicos pueden acceder y conectarse a múltiples plataformas de negociación. Una de las subcategorías del comercio algorítmico es el comercio de alta frecuencia, que se caracteriza por la frecuencia extremadamente alta de las ejecuciones de órdenes comerciales. El comercio de alta velocidad puede dar ventajas significativas a los comerciantes dándoles la capacidad de hacer operaciones en milisegundos de cambios de precios incrementales. Pero también puede comportar ciertos riesgos. Comercio Algorítmico en el Mercado Forex Gran parte del crecimiento en el trading algorítmico en los mercados Forex en los últimos años se ha debido a algoritmos que automatizan ciertos procesos y reducen las horas necesarias para realizar transacciones de divisas. La eficiencia creada por la automatización conduce a menores costos en la realización de estos procesos. Uno de estos procesos es la ejecución de órdenes comerciales. Automatizar el proceso de negociación con un algoritmo que se negocia sobre la base de criterios predeterminados, tales como la ejecución de órdenes durante un período de tiempo especificado o en un precio específico, es significativamente más eficiente que la ejecución manual por los seres humanos. Los bancos también han aprovechado algoritmos que están programados para actualizar los precios de los pares de divisas en plataformas de negociación electrónica. Estos algoritmos aumentan la velocidad a la que los bancos pueden cotizar precios de mercado mientras que simultáneamente reduce el número de horas de trabajo manual que toma cotizar precios. Algunos bancos programan algoritmos para reducir su exposición al riesgo. Los algoritmos se pueden utilizar para vender una moneda particular para que coincida con el comercio de un cliente en el que el banco compró la cantidad equivalente para mantener una cantidad constante de esa moneda en particular. Esto permite al banco mantener un nivel de exposición al riesgo preestablecido para mantener esa divisa. Estos procesos se han hecho significativamente más eficientes por los algoritmos, lo que lleva a menores costos de transacción. Sin embargo, estos no son los únicos factores que han estado impulsando el crecimiento en el comercio de algoritmos de Forex. Los algoritmos se han utilizado cada vez más para el comercio especulativo, ya que la combinación de alta frecuencia y la capacidad del algoritmo para interpretar datos y ejecutar órdenes ha permitido a los operadores explotar oportunidades de arbitraje derivadas de pequeñas desviaciones de precios entre pares de divisas. Todas estas ventajas han llevado al uso creciente de algoritmos en el mercado Forex, pero veamos algunos de los riesgos que acompañan al comercio algorítmico. Los riesgos involucrados en Algorithmic Forex Trading Aunque el comercio algorítmico ha hecho muchas mejoras, hay algunas desventajas que podrían amenazar la estabilidad y la liquidez del mercado Forex. Uno de estos inconvenientes está relacionado con los desequilibrios en el poder de negociación de los participantes en el mercado. Algunos participantes tienen los medios para adquirir tecnología sofisticada que les permite obtener información y ejecutar órdenes a una velocidad mucho más rápida que otras. Este desequilibrio entre los que tienen y los que no tienen en términos de la tecnología algorítmica más sofisticada podría conducir a la fragmentación dentro del mercado que puede conducir a la escasez de liquidez con el tiempo. Además, si bien hay diferencias fundamentales entre los mercados de valores y el mercado de divisas, hay algunos que temen que el comercio de alta frecuencia que exacerbó el desplome del mercado de valores el 6 de mayo de 2010 podría afectar de manera similar el mercado de divisas. Como los algoritmos están programados para escenarios de mercado específicos, pueden no responder con la suficiente rapidez si el mercado cambia drásticamente. Con el fin de evitar este escenario, los mercados pueden necesitar ser monitoreados y el trading algorítmico suspendido durante la turbulencia del mercado. Sin embargo, en estos escenarios extremos, una suspensión simultánea de la negociación algorítmica por numerosos participantes en el mercado podría resultar en una alta volatilidad y una drástica reducción de la liquidez del mercado. La línea de fondo Aunque el comercio algorítmico ha sido capaz de aumentar la eficiencia, por lo tanto reducir los costos de las monedas de comercio, también ha llegado con algunos riesgos adicionales. Para que las monedas funcionen correctamente, deben ser reservas algo estables de valor y ser altamente líquidas. Por lo tanto, es importante que el mercado Forex siga siendo líquido con baja volatilidad de precios. Como con todas las áreas de la vida, la nueva tecnología introduce muchos beneficios, pero también viene con nuevos riesgos. El desafío para el futuro de la negociación algorítmica de Forex será cómo instituir cambios que maximicen los beneficios mientras se reducen los riesgos. Forex Geometry: Quantitative Trading Introducción En el mapa del mercado, Forex es un archipiélago. En un vistazo rápido podemos ver que las islas están relacionadas por proximidad. Esto es evidente, por ejemplo, para los pares que comparten una divisa base: EURUSD, EURGBP. Como resultado, el movimiento en una de las islas afectan el movimiento de los adyacentes: el movimiento de EURSD afecta a EURGBP, EURJPY. Esta relación es matemáticamente explícita por una ecuación simple: EURUSD x EURGBP Donde x es algo que explica la relación entre EURUSD y EURGBP en este caso x GBPUSD Es decir, el precio de un par se puede deducir a través del producto de los pares próximos. Esta igualdad algebraica puede expresarse geométricamente: Esta igualdad es una constante que se deduce del primer axioma del mercado: el no-arbitraje. O, asimismo: es imposible obtener rentabilidad sin riesgo. La igualdad anterior es lo que se conoce como una posición triangular, pero podemos crear todo tipo de posiciones, por ejemplo, una posición cuadrada: Estas igualdades algebraicas son mucho más fáciles de ver si reemplazamos el nombre de la moneda con un número : EUR 1 USD 2 GBP 3 JPY 4 Como resultado de esta sustitución, las igualdades anteriores pueden expresarse de la siguiente manera: 1/2 1/3 3/2 1/4 1/3 3/2 2/4 Ahora, como el Conjunto de números racionales es un campo matemático tal que la multiplicación satisface la propiedad conmutativa y hay un número neutro al producto de fracciones, entonces podemos generar un número infinito de igualdades que se limitan a cero: 1/5 1/3 3 / 2 2/4 4/5 1/6 1/3 3/2 2/4 4/5 5/6 O, igualmente, podemos generar un número infinito de formas geométricas cuya área se está acercando a un círculo. En última instancia, este hecho demuestra que todas las monedas se salvaron mutuamente una relación lineal (la correlación puede ser positiva o negativa). Es decir. Hay un valor constante. Si en el artículo anterior hablamos de forex como un juego de suma cero entre los comerciantes: la suma de las ganancias y las pérdidas de todos los agentes es un valor constante igual a 0 en este artículo vamos a interpretar forex como un juego de suma cero entre los Las monedas mismas: la suma de depreciación y apreciación de todas las monedas es un valor constante que limita a 0. La constante de proximidad puede ser explotada económicamente por medio de la variación de pip. El valor de un pip no es una constante, ni pares, ni entre el mismo par a lo largo del tiempo. El valor pip se expresa grosso modo en función del tipo 1 / x. Por ejemplo, para un lote estándar es: Si EURUSD 1.39, entonces su pip ((0.0001 / 1.39) 100.000) 7.2 Si EURGBP 0.83, entonces su pip ((0.0001 / 0.83) 100.000) 12 El valor de pip no es ergo: Tienden a cero a medida que su precio aumenta: Vamos a volver a mirar el mapa: lo que importa no son las islas, sino la tectónica. El movimiento de las islas es el resultado visible de movimientos más profundos. Como no podemos ver el movimiento de las placas tectónicas, hablamos de ellas como una fuente de incertidumbre. Sin embargo, suponemos que existe una relación más profunda entre islas según la placa tectónica que se asientan. Si las islas estuvieran relacionadas antes a través de su proximidad (correlación), ahora las relacionaremos para compartir o no cualquier fuente de incertidumbre (cointegración). Tomando la relación triangular mencionada anteriormente y proyectando el tiempo, entonces tenemos la siguiente figura: Sin embargo, esta proyección no es realista: la intensidad (o velocidad) del movimiento es menor a medida que aumenta la distancia desde el epicentro. O, en otras palabras: el mapa de los mercados no puede ser explicado por la geometría euclidiana. Lo que tenemos en el tiempo es una forma de triángulo que cambia por movimientos de contracción y expansión: En el artículo anterior hablamos de cómo podríamos aprovechar la divergencia entre el valor objetivo y el valor subjetivo. En este artículo la divergencia está entre: 1) valor pip y 2) velocidad (o intensidad) del movimiento del par. Como se mencionó anteriormente, en el mercado es imposible el arbitraje entre los precios de los activos sin embargo, es factible arbitrar la volatilidad de las relaciones entre los activos. Por ejemplo, en el caso del triángulo, el arbitraje se realiza entre el activo EUR / USD y el spread EUR / GBP / USD. En la posición cuadrada, el arbitraje se produce entre el spread EURJPY-USDJPY y el spread GBPUSD-EURGBP. Hablamos de arbitraje porque, en teoría, nuestra posición no tiene ningún riesgo. Es lo que se conoce como mercado neutral porque cada moneda se ha comprado y vendido por lo tanto la cancelación de cada riesgo inherente: Vender EURJPY vender EUR y comprar JPY Comprar EURGBP comprar EUR y vender GBP Comprar GBPUSD comprar GBP y vender USD Comprar USDJPY comprar USD y vender JPY Y hay una desigualdad en la volatilidad (valores tomados con un ATR estándar en el momento de la escritura): EURJPY 0.0741 EURGBP 0.0005 GBPUSD 0.0005 USDJPY 0.0564 Como consecuencia de estas desigualdades, las posiciones deben lanzarse al mercado con una relación de cobertura que satisfaga la condición de mercado neutral. Después de un terremoto siempre ocurre la calma. La apuesta es un beneficio de bajo riesgo. O lo que es lo mismo: la volatilidad puede ser interpretada por un modelo sinusoidal sin pérdida de información. Por lo tanto, apostar en la regresión a la media es un beneficio de bajo riesgo. Sin embargo, debe establecerse para las posiciones para asegurar un mercado neutral para la primera, porque no estamos interesados ​​en el movimiento inherente a cada isla (una variable imposible de estimar), pero el archipiélago (una constante debido a la naturaleza del cero - suma). Muy científico Me pregunto si Usted puede construir una estrategia sobre esta teoría ¿Ha pensado en ello? De acuerdo con la teoría de la isla. ) Pero las mayores serán siempre más importantes que las cruces. Creo que el tercer par que se deriva de mayores tendrá siempre menos impacto en los otros dos. Pero eso es sólo mi opinión subjetiva. ) Este es un pensamiento muy profundo. Creo que de esta teoría se puede producir algo muy útil. Oh si. Estrategias de reversión media basadas en correlaciones y cointegraciones son muy estudiadas, puede encontrar alguna información en Quatitative Trading por Ernest Chan y Trading Spreads y Seasonals por Joe Ross. En realidad, estos libros no se centran en la divisa, pero son muy útiles. Además, los libros de Paul Wilmott podrían ser una buena introducción. En FAQ en finanzas cuantitativas escribió sobre cointegración, criterio de Kelly, comercio de cobertura, movimiento browniano, simulación de Monte Carlo y todo lo que necesita para mejorar una estrategia ganadora. El problema para realizar la estrategia es, principalmente, cómo ajustar adecuadamente el tiempo para evitar la excesiva reducción e intercambio. Piense que son operaciones a largo plazo. Los costos de operación hacen la diferencia entre una estrategia extremadamente rentable con una buena relación riesgo-beneficio y una estrategia extremadamente poco rentable con una terrible relación riesgo-beneficio. Por otra parte, es necesario tener un buen poder de cálculo para evitar el deslizamiento. Piensa que toda la información de la tradestación debe pasar por R o Matlab donde se procesa y, pocos minutos después, volver a la tradestación para lanzar la operación. Comercio cuantitativo y algorítmico Trading cuantitativo y algorítmico Este hilo está dedicado a la negociación cuantitativa y algorítmica. La primera página debe ser vista como un punto focal en relación con los temas mencionados. Esta primera página está en construcción y, si está interesado, visita de vez en cuando para ver si hay nuevos materiales / enlaces. En primer lugar, algunas cosas a considerar en las finanzas, grasa colas se consideran indeseables debido a los riesgos adicionales que implican. Por ejemplo, una estrategia de inversión puede tener un rendimiento esperado, después de un año, que es cinco veces su desviación estándar. Suponiendo una distribución normal, la probabilidad de su fracaso (rendimiento negativo) es inferior a uno en un millón en la práctica, puede ser mayor. Las distribuciones normales que surgen en las finanzas generalmente lo hacen porque los factores que influyen en el valor o el precio de un activo son matemáticamente eventos (como un shock petrolero, una gran bancarrota corporativa o un cambio abrupto en una situación política) no son matemáticamente bien comportados . Investopedia explica el riesgo de cola Cuando se compone una cartera de inversiones, se supone que la distribución de retornos seguirá un patrón normal. Bajo este supuesto, la probabilidad de que los rendimientos se muevan entre la media y tres desviaciones estándar, sea positiva o negativa, es 99.97. Esto significa que la probabilidad de que los retornos se muevan más de tres desviaciones estándar más allá de la media es 0,03, o virtualmente nula. Sin embargo, el concepto de riesgo de cola sugiere que la distribución no es normal, sino sesgada, y tiene colas más gruesas. Las colas más gruesas aumentan la probabilidad de que una inversión se mueva más allá de tres desviaciones estándar. Las distribuciones que se caracterizan por las colas gordas se ven a menudo cuando se mira en los rendimientos de los fondos de cobertura. Investtopedia /terms/t/tailrisk. asp Qué pueden los comerciantes cuantitativos Aprender de Taleb s Aquí hay algunos juegos de recortes que encontré particularmente interesantes: 1) Las estrategias de impulso son más antifragas que las estrategias de reversión media. Taleb no dijo eso, pero ese fue el primer pensamiento que me vino a la cabeza. Como he argumentado en muchos lugares, las estrategias de revertir medios tienen límites de beneficios naturales (salida cuando el precio ha revertido a la media), pero no naturales (no debemos comprar más de algo si se vuelve más barato), por lo que está muy sujeto a la cola izquierda Riesgo, pero no puede tomar ventaja de la buena suerte inesperada de la cola derecha. Muy frágil, por el contrario, las estrategias de impulso tienen pérdidas naturales de parada (salida cuando el momento se invierte) y no hay límites de beneficio natural (mantener la misma posición mientras el momento persista). En general, muy antifragil Excepto: ¿qué pasa si durante una interrupción de la negociación (debido a la brecha diaria durante la noche, o los interruptores automáticos), no podemos salir de una posición de impulso en el tiempo Bueno, siempre se puede comprar una opción para simular una parada de pérdida. Taleb ciertamente aprobaría eso. 2) Las estrategias de alta frecuencia son más antifragiles que las de baja frecuencia. Taleb tampoco dijo eso, y no tiene nada que ver con si es más fácil predecir los retornos a corto plazo frente a largo plazo. Dado que las estrategias de HF nos permiten acumular ganancias mucho más rápido que las de baja frecuencia, no necesitamos aplicar ningún apalancamiento. Por lo tanto, incluso cuando no tenemos la suficiente suerte de mantener una posición de la señal equivocada cuando un Cisne Negro golpea, el daño será pequeño en comparación con los beneficios acumulados. Así que mientras que las estrategias de HF no se benefician exactamente del riesgo de la cola derecha, son al menos robustas con respecto al riesgo de cola izquierda. 5) Las correlaciones son imposibles de estimar / predecir. Lo único que podemos hacer es cortar a 1 y comprar a -1. Taleb odia la optimización de la cartera de Markowitz, y una de las razones es que se basa en estimaciones de covarianzas de los rendimientos de los activos. Como dijo, un par de activos que pueden tener una correlación de -0,2 durante un período largo pueden tener una correlación de 0,8 en otro largo período. Esto es especialmente cierto en tiempos de estrés financiero. Estoy totalmente de acuerdo en este punto: Creo que la asignación manual de correlaciones con valores de /-0,75, /-0,5, / 0,25, 0 a las entradas de la matriz de correlación basada en (conocimiento fundamental) puede generar como buena fuera de la muestra Rendimiento como cualquier número meticulosamente estimado. La pregunta más fascinante es si realmente hay reversión de la media de las correlaciones. Y si es así, ¿qué instrumentos podemos utilizar para sacar provecho de él? Tal vez este artículo ayudará: web-docs. stern. nyu. edu/salomon/docs/derivatives/GSAM 20- 20NYU 20conference 20042106 20- 20Correlation 20trading. pdf 6) Backtest Sólo puede utilizarse para rechazar una estrategia, no para predecir su éxito. Esto se hace eco del punto formulado por el comentarista Michael Harris en un artículo anterior. Dado que los datos históricos nunca serán lo suficientemente largos como para capturar todos los posibles eventos del Cisne Negro que pueden ocurrir en el futuro, nunca podremos saber si una estrategia fallará miserablemente. Sin embargo, si una estrategia ya falló en un backtest, podemos estar bastante seguros de que volverá a fallar en el futuro. El flujo de pedidos es un volumen de transacción firmado: si un pedido se ejecuta a precio de pedido, el flujo de pedido incremental es (tamaño del pedido) si se ejecuta al precio de la oferta, Es - (tamaño del pedido). En ciertos mercados donde los comerciantes sólo pueden comprar y vender a los creadores de mercado, pero no entre sí, un flujo de pedido positivo significa que los comerciantes son compradores netos de un valor. Pero incluso en los mercados donde todo el mundo puede colocar y llenar órdenes en un libro de órdenes comunes, un flujo de pedido positivo indica que los comerciantes informados (aquellos dispuestos a agresivamente entrar en una posición) están ansiosamente adquiriendo una seguridad. Lo bueno del flujo de pedidos es que ha demostrado ser un buen indicador de impulso. Es decir, un flujo positivo predice un retorno futuro positivo. Esto puede parecer trivialmente obvio, pero usted debe recordar que, en términos generales, un retorno pasado positivo no predice un retorno futuro positivo. Ese flujo de órdenes de FX posee este poder predictivo fue mostrado por Evans y Lyons en una serie de documentos, pero este indicador es útil en muchos otros mercados y en diferentes escalas de tiempo. Por ejemplo, en un artículo de Coval y Stafford, se demostró que si se puede extraer el flujo de pedidos de una acción debido a los fondos mutuos que negocian por sí solo, también puede predecir su rendimiento futuro hasta, digamos, un cuarto. Este trabajo no sólo demuestra que el flujo de órdenes es predictivo, sino que a veces un tipo específico de flujo de órdenes (en este caso, el de fondos mutuos solamente) es a veces más predictivo que el flujo de orden general. En muchos casos, los comerciantes encuentran que al contar sólo el flujo de pedidos debido a los comerciantes institucionales, o el flujo de pedidos debido a pedidos grandes, pueden predecir mejor las rentabilidades futuras. (No es de extrañar que los comerciantes institucionales están tratando de su mejor para romper sus órdenes en pequeños trozos, o para el comercio de piscinas oscuras) Recientemente, también escuché que el flujo de pedidos en el sector ETFs puede ser predictivo de retorno de ese sector. Si algún lector ha leído documentos o tiene experiencia con este tipo de modelo de rotación del sector, por favor deje un comentario A pesar de la utilidad probada del flujo de pedidos, no muchos comerciantes al por menor lo utilizan. La razón es simple: puede ser difícil de medir. En FX en particular, muchos mercados no informan sobre la información comercial, o informan con un retraso suficiente para que la información no tenga utilidad predictiva. Incluso para los mercados que informan información comercial instantánea, se necesita una buena pieza de software para capturar todas las pujas, pedir, comercio y tamaño del comercio, y almacenarlos en una matriz, a fin de calcular el flujo de pedidos, una operación que la mayoría de comercio al por menor Software no puede lograr. Sin embargo, esta barrera a la entrada sólo puede significar que todavía hay alfa decente que se extrae de este indicador. Muy buena lectura: Considere una vez más el puro paseo al azar juego de lanzar monedas sin RTM. Dijimos que no había estrategia de tiempo en este caso. Pero ahora supongamos que encontramos una bola de cristal antes de que comience el juego que nos dice cuál será el valor final cuando el juego termine. Recuerde que es probable que este valor final real esté bien por encima o por debajo de 0. Dibuje una línea recta en el gráfico vacío desde el punto inicial hasta el punto final conocido. Empieza a jugar. Siempre que la gráfica esté por encima de la línea, pronostique las colas y saque su dinero de la mesa. Siempre que el gráfico esté por debajo de la línea, pronostique las cabezas y ponga su dinero en la mesa. Debe ser fácil convencerse de que sus pronósticos serán mucho más precisos que 50/50, y usted ganará con su estrategia de sincronización (en el sentido de que usted hará mucho mejor que alguien que no pronostica o tiempo). Esto es, incluso sin RTM De manera similar, con la inversión, si pudiéramos de alguna manera saber lo que el rendimiento medio futuro será de antemano, podríamos mercado de tiempo, incluso sin RTM. Hoy, por ejemplo, sabemos que el rendimiento promedio de los últimos 75 años es de aproximadamente 10 anualizados. Entrar en una máquina del tiempo y volver a 1930. Invertir por los próximos 75 años. Siempre que los rendimientos anualizados acumulados desde 1930 superan los 10, aligerar las existencias. Cada vez que los rendimientos anualizados acumulados desde 1930 van por debajo de 10, poner más dinero de nuevo en las existencias. Para el 2005, habrá superado el mercado con un margen muy bueno. Esto se llama una prueba), la estrategia de sincronización de mercado no funciona. Este es un tipo simple pero no sabemos el valor medio futuro. Sólo conocemos el valor medio pasado, y esa información no sirve de nada en un paseo aleatorio puro sin RTM. La mayoría de los métodos de predicción y las estrategias de tiempo basado en los pronósticos son más sofisticados. Usualmente usan índices financieros fundamentales como D / P (relación de dividendo a precio) o P / E (relación precio-ganancia) para hacer las previsiones. El argumento es que estas proporciones son a veces altas ya veces bajas, pero no es razonable pensar que pueden crecer o encogerse sin límites (como los académicos a menudo les gusta decirlo). Es mucho más razonable pensar que mientras que a veces se ponen muy altos o muy bajos, deben eventualmente volver a algún tipo de nivel más normal. RTM, en otras palabras. Si estas relaciones tienen RTM, es bastante razonable suponer que este RTM en las proporciones induce un efecto RTM similar en los retornos, y que las relaciones pueden usarse para pronosticar rendimientos futuros. ¿Esta clase de pronóstico fundamental funciona realmente? Aunque la idea general ciertamente parece más que plausible, la prueba está en el budín, y las teorías necesitan ser probadas. Es posible examinar el registro histórico para ver si los diversos esquemas habrían funcionado en el pasado. Muchas personas han hecho este tipo de estudios, tanto en el mundo financiero popular y en el mundo financiero académico. El punto clave es que al volver a probar este tipo de métodos de previsión fundamentales para ver si hubieran funcionado en el pasado, es hacer trampa si utiliza los medios reales de las variables de pronóstico fundamentales calculadas durante todo el período de la prueba, Esa información no estaba disponible para los inversionistas en el pasado. Debe hacer una copia de seguridad utilizando únicamente la información disponible en ese momento. En otras palabras, debe realizar exámenes fuera de la muestra, no pruebas en la muestra. La mayoría de los estudios populares que llegan a la conclusión de que los rendimientos son predecibles no son válidos por esta razón. Sorprendentemente, muchos de los estudios académicos parecen sufrir el mismo defecto fatal. Amit Goyal e Ivo Welch discuten y exploran esta percepción en su artículo Una mirada comprensiva al rendimiento empírico de la predicción de la prima de equidad. Cuando realizaron exámenes fuera de muestra de todas las variables de pronóstico populares, incluyendo D / P y P / E, encontraron que ninguna de ellas funcionó: En nuestro trabajo se explora el rendimiento de estas variables y se encuentra Que ninguna de ellas habría ayudado a un inversionista del mundo real a superar la prima de equidad histórica que prevalecía entonces. La mayoría habría herido. Por lo tanto, encontramos que, para todos los propósitos prácticos, la prima de equidad no ha sido predecible. Este resultado también sorprende a mucha gente. La sabiduría común es que los rendimientos futuros del mercado de valores son altamente predecibles usando medidas comunes de valoración como D / P y P / E. La investigación de Goyal y Welch indica que esta creencia, como tantos otros, puede ser simplemente otro ejemplo de cómo la gente suele ser engañada por la aleatoriedad y ver patrones en datos aleatorios que realmente no están ahí. Todavía hay controversia en la comunidad académica acerca de si las rentabilidades de las acciones son predecibles y en qué medida podrían ser predecibles y cuáles podrían ser las mejores variables de pronóstico. Goyal y Welch han puesto en tela de juicio esta hipótesis y han realizado el valioso servicio de demostrar cuán importante es utilizar sólo las pruebas fuera de la muestra, pero la investigación y el debate continúan. En cualquier caso, la previsibilidad, si existe, es claramente mucho más débil y más difícil de explotar de lo que la mayoría de la gente piensa. Los analistas financieros, columnistas y otros expertos están aficionados a notar que a medida que el tiempo aumenta, la desviación estándar de la rentabilidad anualizada disminuye. Esto es cierto, pero es engañoso. Ellos citan esto como evidencia de que la incertidumbre de invertir en activos volátiles como las existencias disminuye a medida que aumenta el horizonte temporal. Sin embargo, hemos visto muy claramente que la incertidumbre del valor final aumenta rápidamente con el tiempo. Para un inversionista preocupado por el valor de su inversión en algún momento en el futuro, es el valor final y su incertidumbre que es importante, no el rendimiento anualizado. La volatilidad del rendimiento anualizado puede disminuir con el tiempo, pero debido a la composición, la volatilidad del valor final del dólar, que es lo importante, aumenta con el tiempo. Este concepto erróneo, que es casi omnipresente, se llama la falacia de la diversificación del tiempo. 5 Es el rendimiento total que importa en términos de la línea de fondo. Esto determina la cantidad de dinero que tenemos al final de los años. La desviación estándar del rendimiento promedio disminuye a medida que t aumenta, pero no nos importa eso. Nos preocupa la desviación estándar del rendimiento total, que aumenta a medida que aumenta t. 6.8 Riesgo a largo plazo La falacia de la diversificación del tiempo está muy extendida. La mayoría de la gente parece creer que el riesgo de invertir en activos volátiles como las acciones disminuye cuanto más largo sea su horizonte de tiempo. De hecho, si usted lee la prensa financiera, libros populares sobre la inversión, o la literatura producida por el fondo mutuo y otras empresas de gestión de inversiones, se escucha este argumento constantemente. Este problema merece más exploración. Zvi Bodie, un profesor de finanzas de la Universidad de Boston, ha demostrado que con al menos una definición razonable de la noción de riesgo, este seguro es sólo una opción de venta simple, y la ecuación de Black-Scholes para el precio de opción muestra que la opción de venta aumenta en Valor con el tiempo hasta la expiración. Aquí está el argumento en detalle: Supongamos que la tasa libre de riesgo es r. Sea S el valor actual de nuestra cartera. Supongamos que la rentabilidad anual compuesta continuamente de nuestra cartera tiene una desviación estándar de. Sea E el valor futuro de S después de t años de ganar interés a la tasa r. Esto es lo mucho que tendremos después de t años si ponemos nuestro dinero en el banco. Tenga en cuenta que E Sert. Tenemos dos alternativas: podemos mantener nuestro dinero en nuestra cartera, o podemos vender nuestra cartera y poner todo nuestro dinero en el banco. Si guardamos nuestro dinero en la cartera, es razonable pensar en el riesgo que corremos de no estar tan bien como si hubiéramos puesto el dinero en el banco. El comercio cuantitativo El comercio cuantitativo consiste en estrategias comerciales basadas en análisis cuantitativo. Que se basan en cálculos matemáticos y crujidos numéricos para identificar oportunidades comerciales. Como el comercio cuantitativo es generalmente utilizado por las instituciones financieras y los fondos de cobertura. Las transacciones suelen ser grandes en tamaño y puede implicar la compra y venta de cientos de miles de acciones y otros valores. Sin embargo, el comercio cuantitativo es cada vez más comúnmente utilizado por los inversores individuales. DESCANSO Cuantitativo El precio y el volumen son dos de los insumos de datos más comunes utilizados en el análisis cuantitativo como los principales insumos de los modelos matemáticos. Las técnicas de comercio cuantitativas incluyen el comercio de alta frecuencia. Trading algorítmico y arbitraje estadístico. Estas técnicas son rápidas y típicamente tienen horizontes de inversión a corto plazo. Muchos comerciantes cuantitativos están más familiarizados con las herramientas cuantitativas, como los promedios móviles y los osciladores. Comprensión del comercio cuantitativo Los comerciantes cuantitativos aprovechan la tecnología moderna, las matemáticas y la disponibilidad de bases de datos completas para tomar decisiones comerciales racionales. Los comerciantes cuantitativos toman una técnica comercial y crean un modelo de la misma utilizando matemáticas, y luego desarrollan un programa informático que aplica el modelo a los datos históricos del mercado. A continuación, el modelo se prueba de nuevo y se optimiza. Si se logran resultados favorables, el sistema se implementa en mercados en tiempo real con capital real. La forma en que la función de los modelos de comercio cuantitativos puede describirse mejor utilizando una analogía. Considere un informe meteorológico en el que el meteorólogo pronostica una probabilidad de 90 de lluvia mientras el sol brilla. El meteorólogo obtiene esta conclusión contraintuitiva recolectando y analizando los datos climáticos de los sensores en toda la zona. Un análisis cuantitativo computarizado revela patrones específicos en los datos. Cuando estos patrones se comparan con los mismos patrones revelados en los datos climáticos históricos (backtesting), y 90 de cada 100 veces el resultado es lluvia, entonces el meteorólogo puede sacar la conclusión con confianza, de ahí el pronóstico 90. Los comerciantes cuantitativos aplican este mismo proceso al mercado financiero para tomar decisiones comerciales. Ventajas y desventajas de la negociación cuantitativa El objetivo de la negociación es calcular la probabilidad óptima de ejecutar un comercio rentable. Un comerciante típico puede efectivamente monitorear, analizar y tomar decisiones comerciales sobre un número limitado de valores antes de que la cantidad de datos entrantes sobrecoge el proceso de toma de decisiones. El uso de técnicas comerciales cuantitativas ilumina este límite utilizando computadoras para automatizar las decisiones de monitoreo, análisis y negociación. Superar la emoción es uno de los problemas más generalizados con el comercio. Sea el miedo o la avaricia, cuando el comercio, la emoción sirve sólo para ahogar el pensamiento racional, que por lo general conduce a las pérdidas. Las computadoras y las matemáticas no poseen emociones, por lo que el comercio cuantitativo elimina este problema. El comercio cuantitativo tiene sus problemas. Los mercados financieros son algunas de las entidades más dinámicas que existen. Por lo tanto, los modelos comerciales cuantitativos deben ser tan dinámicos para tener éxito consistente. Muchos comerciantes cuantitativos desarrollan modelos que son temporalmente rentables para la condición de mercado para la cual fueron desarrollados, pero finalmente fracasan cuando cambian las condiciones del mercado. Una abreviatura del Índice Sensible a la Bolsa de Bombay (Sensex) - el índice de referencia de la Bolsa de Valores de Bombay (BSE). Un bono sin fecha de vencimiento. Los bonos perpetuos no son canjeables pero pagan un flujo constante de interés para siempre. Algunos de los. El primero de una serie de años en un índice económico o financiero. Un año de base se fija normalmente a un nivel arbitrario de 1. Un bono que se puede convertir en una cantidad predeterminada de la equidad de la compañía en ciertos momentos durante su vida, generalmente. El exceso de retorno que la inversión en el mercado de valores ofrece sobre una tasa libre de riesgo, como el rendimiento de los bonos del gobierno. OANDA. : OANDA. . ). OANDA. . Nikkei. 24/7. . . . . 542574. OANDA Japan Co. 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