همه چیز درمورد معامله گری کمی (Quantitative Trading) + مقایسه با معامله گری سنتی و بررسی بازار کار

همه چیز درمورد معامله گری کمی (Quantitative Trading) + مقایسه با معامله گری سنتی و بررسی بازار کارمعامله گری کمی چیست؟معاملات کمی شامل استراتژی های معاملاتی مبتنی بر تجزیه و تحلیل کمی است که برای شناسایی فرصت های معاملاتی بر محاسبات ریاضی و عددی متکی است. قیمت و حجم دو مورد از رایج‌ترین ورودی‌های داده هستند که در تحلیل کمی به‌عنوان ورودی‌های اصلی مدل‌های ریاضی استفاده می‌شوند.از آنجایی که معاملات کمی معمولاً توسط مؤسسات مالی و صندوق های تامین سرمایه (financial institutions and hedge funds) استفاده می شود، معاملات معمولاً بزرگ هستند و ممکن است شامل خرید و فروش صدها هزار سهم و سایر اوراق بهادار باشد. با این حال، اخیرا معاملات کمی جای خود را در میان سرمایه گذاران فردی (individual investors) باز کرده است.درک معاملات کمیمعامله گران کمی از فناوری مدرن، ریاضیات و در دسترس بودن پایگاه های اطلاعاتی جامع برای تصمیم گیری منطقی معاملات بهره می برند.معامله گران کمی یک تکنیک معاملاتی را انتخاب می کنند و با استفاده از ریاضیات مدلی از آن ایجاد می کنند و سپس یک برنامه کامپیوتری ایجاد می کنند که مدل را در داده های تاریخی بازار (historical market data) اعمال می کند. سپس مدل بک تست شده و بهینه می شود. در صورت حصول نتایج مطلوب، سیستم سپس در بازارهای بلادرنگ (real-time) با سرمایه واقعی پیاده سازی می شود.نحوه عملکرد مدل های معاملاتی کمی را می توان با استفاده از یک قیاس به بهترین شکل توصیف کرد. گزارشی از آب و هوا را در نظر بگیرید که در آن هواشناس احتمال بارش باران را در حالی که خورشید می تابد ۹۰ درصد پیش بینی کرده است. هواشناس با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های آب و هوایی از حسگرهای سراسر منطقه، این نتیجه‌گیری غیرقابل درک را به دست می‌آورد.تجزیه و تحلیل کمی کامپیوتری الگوهای خاصی را در داده ها نشان می دهد. وقتی این الگوها با همان الگوهای آشکار شده در داده‌های آب و هوایی تاریخی (آزمایش پس‌آزمون) مقایسه می‌شوند و ۹۰ بار از ۱۰۰ بار نتیجه آن باران است، هواشناس می‌تواند با اطمینان نتیجه‌گیری کند—بنابراین ۹۰ درصد پیش‌بینی می‌کند. معامله گران کمی همین فرآیند را در بازار مالی برای تصمیم گیری معاملات اعمال می کنند.نمونه هایی از معاملات کمیبسته به تحقیقات و ترجیحات معامله گر، الگوریتم های معاملاتی کمی را می توان برای ارزیابی پارامترهای مختلف مربوط به یک سهام سفارشی کرد. مورد معامله‌گری را در نظر بگیرید که به سرمایه‌گذاری حرکتی اعتقاد دارد. آن‌ها می‌توانند برنامه‌ای ساده بنویسند که برندگان را در طول یک حرکت صعودی در بازارها انتخاب کند. در طول جهش بعدی بازار، برنامه آن سهام را خریداری خواهد کرد.این یک مثال نسبتا ساده از معامله کمی است. به طور معمول مجموعه ای از پارامترها، از تحلیل تکنیکال گرفته تا ارزش سهام تا تحلیل بنیادی، برای انتخاب ترکیب پیچیده ای از سهام که برای به حداکثر رساندن سود طراحی شده اند، استفاده می شود. این پارامترها در یک سیستم معاملاتی برنامه ریزی می شوند تا از حرکات بازار استفاده کنند.تکنیک های معاملاتی کمی به طور گسترده توسط صندوق های تامینی خاص، شرکت های معاملاتی با فرکانس بالا (HFT)، پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی، و میزهای آربیتراژ آماری استفاده می شوند. این تکنیک‌ها ممکن است شامل اجرای سریع سفارش باشد و معمولاً افق‌های سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدتی دارند.مزایا و معایب تجارت کمیهدف از معاملات، محاسبه احتمال بهینه اجرای یک معامله سودآور است. یک معامله گر معمولی می تواند قبل از اینکه حجم داده های دریافتی بر فرآیند تصمیم گیری غلبه کند، به طور مؤثری بر روی تعداد محدودی اوراق بهادار نظارت، تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری در مورد معاملات انجام دهد. استفاده از تکنیک‌های معاملاتی کمی این محدودیت را با استفاده از رایانه‌ها برای خودکارسازی نظارت، تجزیه و تحلیل و تصمیم‌های معاملاتی برطرف می‌کند.غلبه بر احساسات یکی از فراگیرترین مشکلات در تجارت است. چه ترس باشد و چه طمع، در هنگام معامله، احساسات فقط برای خفه کردن تفکر منطقی عمل می کند که معمولاً منجر به ضرر می شود. کامپیوتر و ریاضیات دارای احساسات نیستند، بنابراین تجارت کمی این مشکل را از بین می برد.معاملات کمی مشکلات خود را دارد. بازارهای مالی برخی از پویاترین نهادهای موجود هستند. بنابراین، مدل‌های معاملاتی کمی باید به همان اندازه پویا باشند تا به طور مداوم موفق باشند. بسیاری از معامله گران کمی مدل هایی را توسعه می دهند که به طور موقت برای شرایط بازاری که برای آن توسعه یافته اند سودآور هستند، اما در نهایت با تغییر شرایط بازار شکست می خورند.جمع بندیمعاملات کمی از توابع ریاضی و مدل های معاملاتی خودکار برای تصمیم گیری معاملات استفاده می کند.در این نوع معاملات، داده های بک تست شده برای سناریوهای مختلف اعمال می شوند تا به شناسایی فرصت های سود‌ده کمک کنند.مزیت معاملات کمی این است که امکان استفاده بهینه از داده های موجود را فراهم می کند و تصمیم گیری احساسی را که می تواند در طول معامله رخ دهد حذف می کند.یک نقطه ضعف معاملات کمی این است که کاربرد محدودی دارد: یک استراتژی معاملاتی کمی زمانی که سایر بازیگران بازار از آن مطلع شوند یا با تغییر شرایط بازار کارایی خود را از دست می دهد.معاملات با فرکانس بالا (HFT) نمونه ای از معاملات کمی است با قابلیت اجرا در مقیاس بزرگ.سوالات متداولآیا معامله گران کمی درآمد خوبی دارند؟از آنجایی که آنها باید سطح مشخصی از مهارت، آموزش و دانش ریاضی را داشته باشند، معامله‌گران کوانت اغلب در وال استریت مورد تقاضا هستند. در نتیجه، کوانت های موفق می توانند پول زیادی کسب کنند، به خصوص اگر توسط یک صندوق تامین سرمایه یا شرکت تجاری موفق به کار گرفته شوند.معامله گر کمی چیست؟معامله گران کمی یا به اختصار کوانت (مخفف : Quantitative trader)، از مدل های ریاضی و مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی فرصت های معاملاتی و خرید و فروش اوراق بهادار استفاده می کنند.چگونه یک معامله گر کمی شوم؟یک معامله گر مشتاق کوانت باید مهارت فوق العاده ای داشته باشد و به همه چیزهای ریاضی علاقه مند باشد. مدرک لیسانس در ریاضی، مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مالی یا مدل سازی کمی مالی، یا MBA همه برای به دست آوردن یک شغل مفید هستند. بسیاری از تحلیلگران نیز مدرک Ph.D. دارند. در این یا زمینه های مشابه کوانت علاوه بر مدرک پیشرفته، باید با داده کاوی، روش های تحقیق، تجزیه و تحلیل آماری و سیستم های معاملاتی خودکار نیز تجربه و آشنایی داشته باشد.تفاوت بین معاملات الگوریتمی و کمی چیست؟تفاوت اصلی این است که معاملات الگوریتمی قادر است تصمیمات و اجرای معاملات را خودکار کند. در حالی که یک انسان می تواند یک کوانت (Quantitative trader) باشد، کسی که این الگوریتم ها را توسعه می‌دهد، کامپیوترها حتی از ماهرترین تاجرها سریعتر و دقیق تر هستند.کجا می توانم تجارت الگوریتمی یا کمی را به صورت رایگان یاد بگیرم؟از آنجایی که تجارت کوانتی مستلزم تسلط بر ریاضیات، آمار و برنامه نویسی است، بعید است که فرد بتواند به سادگی چند کتاب بخواند و ماهر شود. در عوض، کوانت‌های موفق، زمان و پول زیادی را صرف آموزش رسمی، اعتبارسنجی صنعتی و خودآموزی می‌کنند. علاوه بر این، هزینه سیستم‌ها و زیرساخت‌های معاملاتی برای شروع معاملات به صورت حرفه ای یک مقدار بالا و سرمایه‌بر است.برای مطالعه مطالب مشابه میتوانید به سایت اقتصاد با دانشجویان بهشتی سر بزنید.