คู่มือเริ่มต้นการค้าเชิงปริมาณ โดยไมเคิลฮอลล์มัวร์เมื่อวันที่ 26 มีนาคม 2013 ในบทความนี้ผมจะแนะนำคุณกับบางส่วนของแนวคิดพื้นฐานที่มากับแบบ end-to-end ระบบการค้าเชิงปริมาณ โพสต์นี้หวังว่าจะทำหน้าที่สองผู้ชม เป็นครั้งแรกที่จะมีบุคคลพยายามที่จะได้รับงานที่กองทุนเป็นผู้ประกอบการเชิงปริมาณ อย่างที่สองก็จะเป็นบุคคลที่มีความประสงค์ที่จะลองและการตั้งค่าของตัวเอง "ค้าปลีก" ธุรกิจการค้าอัลกอริทึม ปริมาณการซื้อขายเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนอย่างมากของเงินทุน quant มันสามารถใช้เวลาจำนวนเงินที่สำคัญของเวลาที่จะได้รับความรู้ที่จำเป็นในการผ่านการให้สัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเอง ที่ไม่เพียง แต่จะต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมที่ครอบคลุมและมีอย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB, R หรืองูหลาม แต่ความถี่ซื้อขายเพิ่มขึ้นกลยุทธ์ที่ใช้ในด้านเทคโนโลยีกลายเป็นมากขึ้นที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงเป็นที่คุ้นเคยกับ C / C ++ จะมีความสำคัญยิ่ง ระบบการซื้อขายปริมาณประกอบด้วยสี่ส่วนหลัก: การระบุกลยุทธ์ - การหากลยุทธ์ในการใช้ประโยชน์จากขอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับความถี่ในการซื้อขาย กลยุทธ์ Backtesting - ได้รับข้อมูลการวิเคราะห์ผลการดำเนินงานกลยุทธ์และการลบอคติ ระบบการดำเนินการ - การเชื่อมโยงไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายอัตโนมัติและลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม บริหารความเสี่ยง - การจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสมที่สุด "เดิมพันขนาด" / เกณฑ์เคลลี่และจิตวิทยาการซื้อขาย เราจะเริ่มต้นด้วยการดูที่วิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายได้ การระบุกลยุทธ์ ทุกกระบวนการเชิงปริมาณการซื้อขายเริ่มต้นด้วยระยะเวลาเริ่มต้นของการวิจัย กระบวนการวิจัยนี้รวมถึงการหากลยุทธ์ในการมองเห็นไม่ว่าจะเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะกับเป็นผลงานของกลยุทธ์อื่น ๆ ที่คุณอาจจะทำงานที่ได้รับข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นในการทดสอบกลยุทธ์และพยายามที่จะเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ผลตอบแทนที่สูงขึ้นและ / หรือมีความเสี่ยงที่ต่ำกว่า คุณจะต้องคำนึงถึงปัจจัยที่ต้องการเงินทุนของคุณเองหากทำงานกลยุทธ์ที่เป็น "ค้าปลีก" ผู้ประกอบการและวิธีการที่ต้นทุนการทำธุรกรรมใด ๆ ที่จะมีผลต่อกลยุทธ์ที่ ขัดกับความเชื่อที่นิยมก็เป็นจริงค่อนข้างตรงไปตรงมาเพื่อหากลยุทธ์การทำกำไรผ่านแหล่งต่างๆ นักวิชาการประจำเผยแพร่ผลการซื้อขายทางทฤษฎี (แม้ว่าส่วนใหญ่ขั้นต้นของต้นทุนการทำธุรกรรม) บล็อกทางการเงินเชิงปริมาณจะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ในรายละเอียด วารสารการค้าจะร่างบางส่วนของกลยุทธ์ที่ใช้โดยกองทุน คุณอาจจะถามว่าทำไมบุคคลและ บริษัท ที่มีความกระตือรือร้นที่จะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์การทำกำไรของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขารู้ว่าคนอื่น ๆ "crowding การค้า" อาจหยุดกลยุทธ์จากการทำงานในระยะยาว เหตุผลที่ตั้งอยู่ในความจริงที่ว่าพวกเขาจะไม่ได้มักจะหารือเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่แน่นอนและวิธีการปรับจูนที่พวกเขาได้ดำเนินการ optimisations เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนกลยุทธ์ปานกลางค่อนข้างเป็นหนึ่งในผลกำไรสูง ในความเป็นจริงหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างกลยุทธ์ที่ไม่ซ้ำกันของคุณเองคือการหาวิธีการที่คล้ายกันและจากนั้นดำเนินการตามขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเอง นี่คือรายการเล็ก ๆ ของสถานที่ที่จะเริ่มต้นมองหาแนวคิดกลยุทธ์: หลายกลยุทธ์ที่คุณจะมีลักษณะที่จะตกอยู่ในประเภทของหมายถึงการพลิกกลับและแนวโน้มต่อไป / โมเมนตัม กลยุทธ์หมายถึงกลับเป็นหนึ่งที่พยายามที่จะใช้ประโยชน์จากความจริงที่ว่าในระยะยาวหมายถึงใน "ชุดราคา" (เช่นการแพร่กระจายระหว่างสองสินทรัพย์สัมพันธ์) ที่มีอยู่และการเบี่ยงเบนระยะสั้นหมายถึงนี้ในที่สุดจะกลับ กลยุทธ์แรงผลักดันความพยายามที่จะใช้ประโยชน์ทั้งทางด้านจิตวิทยาของนักลงทุนและกองทุนโครงสร้างขนาดใหญ่โดยการ "ผูกนั่ง" ในแนวโน้มตลาดซึ่งสามารถรวบรวมโมเมนตัมในทิศทางเดียวและทำตามแนวโน้มจนกว่าจะกลับ อีกด้านที่สำคัญอย่างมหาศาลของการซื้อขายปริมาณความถี่ของกลยุทธ์การซื้อขาย ซื้อขายความถี่ต่ำ (LFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ใด ๆ ซึ่งถือสินทรัพย์นานกว่าวันซื้อขาย ตามลําดับซื้อขายความถี่สูง (HFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ระหว่างวันซึ่งถือสินทรัพย์ ซื้อขายความถี่สูงพิเศษ (UHFT) หมายถึงกลยุทธ์ที่ถือสินทรัพย์ในการสั่งซื้อของการวินาทีและมิลลิวินาที ในฐานะที่เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกและ HFT UHFT อย่างแน่นอนเป็นไปได้ แต่ด้วยความรู้รายละเอียดของการซื้อขาย "กองเทคโนโลยี" การเปลี่ยนแปลงและการสั่งซื้อหนังสือ เราจะไม่หารือเกี่ยวกับประเด็นเหล่านี้ไปในระดับที่ดีใด ๆ ในบทความนี้เบื้องต้น เมื่อกลยุทธ์หรือชุดของกลยุทธ์ได้รับการยืนยันในขณะนี้จะต้องมีการทดสอบในการทำกำไรจากข้อมูลในอดีต นั่นคือโดเมนของ backtesting กลยุทธ์ Backtesting เป้าหมายของ backtesting คือการให้หลักฐานที่แสดงว่ากลยุทธ์ที่ระบุผ่านกระบวนการดังกล่าวมีผลกำไรเมื่อนำไปใช้ทั้งในอดีตและออกจากตัวอย่างข้อมูล นี้จะตั้งความคาดหวังของวิธีการกลยุทธ์ที่จะดำเนินการใน "โลกจริง" อย่างไรก็ตาม backtesting ไม่รับประกันความสำเร็จด้วยเหตุผลต่างๆ บางทีมันก็เป็นพื้นที่ที่บอบบางที่สุดของการซื้อขายปริมาณเพราะมันสร้างความอคติมากมายซึ่งจะต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและตัดออกมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ เราจะหารือเกี่ยวกับชนิดที่พบบ่อยของการมีอคติรวมทั้งอคติมองไปข้างหน้า อคติรอดและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติ (หรือเรียกว่า "ข้อมูลการสอดแนม" อคติ) พื้นที่อื่น ๆ ที่มีความสำคัญภายใน backtesting รวมถึงความพร้อมและความสะอาดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์แฟในต้นทุนการทำธุรกรรมจริงและตัดสินใจเมื่อแพลตฟอร์ม backtesting ที่แข็งแกร่ง เราจะหารือเกี่ยวกับต้นทุนการทำธุรกรรมต่อไปในการดำเนินการส่วนระบบด้านล่าง เมื่อกลยุทธ์ได้รับการระบุมันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ผ่านทางที่จะดำเนินการทดสอบและบางทีการปรับแต่ง มีจำนวนมากของผู้ขายข้อมูลในทุกชั้นเรียนสินทรัพย์ ค่าใช้จ่ายของพวกเขาโดยทั่วไปที่มีคุณภาพขนาดความลึกและทันเวลาของข้อมูล จุดเริ่มต้นสำหรับการเริ่มต้นดั้งเดิมค้า quant (อย่างน้อยในระดับค้าปลีก) คือการใช้ข้อมูลชุดฟรีจากการเงิน yahoo ฉันจะไม่อาศัยอยู่ในผู้ให้บริการที่นี่มากเกินไป แต่ผมอยากจะให้ความสนใจกับปัญหาทั่วไปเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ความกังวลหลักที่มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์รวมถึงความถูกต้อง / ความสะอาดอคติรอดและการปรับตัวต่อการกระทำขององค์กรเช่นการจ่ายเงินปันผลและหุ้นแยก: ความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพโดยรวมของข้อมูล - ไม่ว่าจะมีข้อผิดพลาดใด ๆ ข้อผิดพลาดบางครั้งอาจจะง่ายต่อการระบุเช่นมีตัวกรองขัดขวาง ซึ่งจะเลือกออกไม่ถูกต้อง "แหลม" ในข้อมูลอนุกรมเวลาและถูกต้องสำหรับพวกเขา ในเวลาอื่น ๆ ที่พวกเขาสามารถเป็นเรื่องยากมากที่จะจุด มันมักจะเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะมีสองหรือผู้ให้บริการมากขึ้นและจากนั้นตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดของพวกเขากับแต่ละอื่น ๆ อคติตกทอดมักจะเป็น "คุณสมบัติ" ของชุดข้อมูลฟรีหรือราคาถูก ชุดข้อมูลที่มีอคติรอดหมายความว่ามันไม่ได้มีสินทรัพย์ที่ไม่ซื้อขายอีกต่อไป ในกรณีที่ตราสารทุนนี้หมายถึงการเพิกถอน / หุ้นเป็นบุคคลล้มละลาย อคติซึ่งหมายความว่ากลยุทธ์การซื้อขายหุ้นทดสอบในชุดข้อมูลดังกล่าวมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีขึ้นกว่าใน "โลกจริง" เป็นประวัติศาสตร์ "ผู้ชนะ" ที่ได้รับการไว้ล่วงหน้า การดำเนินการขององค์กรรวมถึง "จิสติกส์" กิจกรรมที่ดำเนินการโดย บริษัท ที่มักจะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการทำงานในราคาดิบที่ไม่ควรจะรวมอยู่ในการคำนวณผลตอบแทนของราคา ปรับสำหรับการจ่ายเงินปันผลและหุ้นแยกเป็นต้นเหตุที่พบบ่อย กระบวนการที่เรียกว่าการปรับกลับเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะดำเนินการในแต่ละหนึ่งของการกระทำเหล่านี้ หนึ่งจะต้องระมัดระวังมากที่จะไม่ให้เกิดความสับสนแตกหุ้นที่มีการปรับผลตอบแทนที่แท้จริง หลายผู้ประกอบการค้าที่ได้รับการติดออกจากการดำเนินการขององค์กร! เพื่อที่จะดำเนินการตามขั้นตอน backtest มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ คุณมีทางเลือกระหว่างซอฟต์แวร์ backtest เฉพาะเช่น TradeStation แพลตฟอร์มตัวเลขเช่น Excel หรือ MATLAB หรือดำเนินการเองเต็มรูปแบบในการเขียนโปรแกรมภาษาเช่นงูใหญ่หรือซี ++ ฉันจะไม่อาศัยอยู่มากเกินไปใน TradeStation (หรือคล้ายกัน), Excel หรือ MATLAB ที่ผมเชื่อว่าในการสร้างเต็มรูปแบบสแต็คเทคโนโลยีในบ้าน (ด้วยเหตุผลที่ระบุไว้ด้านล่าง) หนึ่งในผลประโยชน์ของการทำเพื่อให้เป็นที่ซอฟแวร์และการดำเนินการ backtest ระบบสามารถผสานรวมแม้จะมีกลยุทธ์ทางสถิติขั้นสูงมาก สำหรับกลยุทธ์ HFT โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะใช้การดำเนินการที่กำหนดเอง เมื่อ backtesting ระบบหนึ่งจะต้องสามารถที่จะหาจำนวนวิธีที่ดีที่มีประสิทธิภาพ "การมาตรฐานอุตสาหกรรม" ตัวชี้วัดเชิงปริมาณสำหรับกลยุทธ์การเป็นผู้เบิกสูงสุดและอัตราชาร์ป เบิกเงินกู้สูงสุดลักษณะที่ใหญ่ที่สุดสูงสุดต่อการลดลงในรางโค้งส่วนของบัญชีในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง (โดยปกติเป็นประจำทุกปี) ที่ยกมานี้ส่วนใหญ่มักจะเป็นเปอร์เซ็นต์ กลยุทธ์ LFT จะมีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่กว่าเบิกถอนกลยุทธ์ HFT เนื่องจากจำนวนของปัจจัยทางสถิติ backtest ประวัติศาสตร์จะแสดงเบิกสูงสุดที่ผ่านมาซึ่งเป็นคำแนะนำที่ดีในการดำเนินงานในอนาคตของการเบิกกลยุทธ์ที่ วัดที่สองคืออัตราส่วนชาร์ปซึ่งถูกกำหนด heuristically เป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนส่วนเกินหารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนส่วนเกินเหล่านั้น นี่คือผลตอบแทนส่วนเกินหมายถึงการกลับมาของกลยุทธ์ที่เหนือมาตรฐานก่อนที่กำหนด เช่น S & P500 หรือ 3 เดือนตั๋วเงินคลัง หมายเหตุผลตอบแทนต่อปีที่ไม่ได้เป็นตัวชี้วัดที่ใช้มักจะเป็นมันไม่ได้คำนึงถึงความผันผวนของกลยุทธ์ (ซึ่งแตกต่างจากอัตราส่วนชาร์ป) เมื่อเป็นกลยุทธ์ที่ได้รับ backtested และถือว่าจะเป็นอิสระจากอคติ (ในมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้!) กับชาร์ปเบิกถอนที่ดีและลดลงเป็นเวลาที่จะสร้างระบบประหาร ระบบการดำเนินการ ระบบการดำเนินการคือวิธีการที่รายการซื้อขายที่เกิดจากกลยุทธ์ที่จะถูกส่งและดำเนินการโดย บริษัท นายหน้า แม้จะมีความจริงที่ว่ารุ่นค้าสามารถทุกครึ่งหรือแม้กระทั่งอย่างเต็มที่โดยอัตโนมัติกลไกการดำเนินการสามารถเป็นคู่มือกึ่งคู่มือ (คือ "คลิกเดียว") หรืออัตโนมัติ สำหรับกลยุทธ์ LFT คู่มือและเทคนิคกึ่งคู่มือการอยู่ร่วมกัน สำหรับกลยุทธ์ HFT มีความจำเป็นต้องสร้างกลไกในการดำเนินการโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ซึ่งมักจะคู่แน่นกับเครื่องกำเนิดไฟฟ้าการค้า (เนื่องจากการพึ่งพาซึ่งกันและกันของกลยุทธ์และเทคโนโลยี) การพิจารณาที่สำคัญเมื่อมีการสร้างระบบการดำเนินการให้บริการติดต่อไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ที่ ลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม (รวมถึงคณะกรรมการการลื่นไถลและการแพร่กระจาย) และความแตกต่างของประสิทธิภาพการทำงานของระบบอยู่จากผลการดำเนินงาน backtested มีหลายวิธีที่จะเชื่อมต่อไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เป็น พวกเขาช่วงจากเรียกโบรกเกอร์ของคุณบนโทรศัพท์ขวาผ่านไปอย่างเต็มที่โดยอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูงอินเตอร์เฟซการเขียนโปรแกรมประยุกต์ (API) เป็นการดีที่คุณต้องการโดยอัตโนมัติการดำเนินการของการค้าของคุณมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ นี้ช่วยให้คุณได้มีสมาธิในการวิจัยต่อไปเช่นเดียวกับช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้กลยุทธ์หลาย ๆ หรือแม้กระทั่งกลยุทธ์ของความถี่สูง (ในความเป็นจริง HFT เป็นหลักโดยไม่ต้องดำเนินการเป็นไปไม่ได้โดยอัตโนมัติ) ซอฟแวร์ที่พบบ่อย backtesting ระบุไว้ข้างต้นเช่น MATLAB, Excel และ TradeStation ที่ดีสำหรับความถี่ต่ำกลยุทธ์ที่เรียบง่าย แต่มันจะมีความจำเป็นในการสร้างระบบการดำเนินการในบ้านที่เขียนในภาษาที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น C ++ เพื่อที่จะทำ HFT จริง ในฐานะที่เป็นเรื่องเล็ก ๆ น้อยในกองทุนที่ผมเคยได้รับการว่าจ้างที่เรามี 10 นาที "ห่วงการค้า" ที่เราจะดาวน์โหลดข้อมูลตลาดใหม่ทุก 10 นาทีและจากนั้นดำเนินธุรกิจการค้าบนพื้นฐานของข้อมูลอยู่ในกรอบเวลาเดียวกันกับที่ นี่คือการใช้สคริปต์หลามที่ดีที่สุด สำหรับสิ่งที่ใกล้ minute - ข้อมูลหรือครั้งที่สองในเรื่องความถี่ของผมเชื่อว่า C / C ++ จะเหมาะมาก ในกองทุนรวมที่มีขนาดใหญ่ก็มักจะไม่ได้โดเมนของผู้ประกอบการค้า quant เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการ อย่างไรก็ตามในร้านค้าขนาดเล็กหรือ บริษัท HFT, ผู้ค้าที่เป็นผู้จัดการและเพื่อให้ skillset กว้างมากมักจะเป็นที่พึงปรารถนา จำได้ว่าในใจถ้าคุณต้องการที่จะได้รับการว่าจ้างจากกองทุน ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณจะเป็นสิ่งที่สำคัญหากไม่ได้มากขึ้นดังนั้นกว่าสถิติเศรษฐและความสามารถของคุณ อีกเรื่องที่สำคัญที่ตกอยู่ภายใต้ร่มธงของการดำเนินการคือการลดค่าใช้จ่ายการทำธุรกรรม โดยทั่วไปมีสามส่วนค่าใช้จ่ายที่เกิดรายการ: คณะกรรมการ (หรือภาษี) ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่เรียกเก็บโดยเป็นนายหน้าซื้อขายแลกเปลี่ยนและสำนักงานคณะกรรมการ ก. ล.ต. (หรือร่างกฎหมายของรัฐบาลที่คล้ายกัน); เลื่อนหลุดซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณตั้งใจสั่งซื้อของคุณจะเต็มไปที่เมื่อเทียบกับสิ่งที่มันเป็นจริงที่เต็มไปด้วยที่; การแพร่กระจายซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างราคาเสนอซื้อ / ขอราคาของการรักษาความปลอดภัยที่มีการซื้อขาย โปรดทราบว่าการแพร่กระจายไม่ได้อย่างต่อเนื่องและขึ้นอยู่กับสภาพคล่องในปัจจุบัน (เช่นความพร้อมของการซื้อ / ขายคำสั่งซื้อ) ในตลาด ต้นทุนการทำธุรกรรมสามารถสร้างความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์การทำกำไรได้มากที่มีอัตราส่วนชาร์ปที่ดีและกลยุทธ์ที่ไม่ได้ประโยชน์อย่างมากกับอัตราส่วนชาร์ปที่น่ากลัว มันอาจจะเป็นความท้าทายที่จะคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องต้นทุนการทำธุรกรรมจาก backtest ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณจะต้องเข้าถึงแลกเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งจะรวมถึงข้อมูลเห็บสำหรับการเสนอราคา / ถามราคา ทีมงานทั้งหมดของ Quants จะทุ่มเทให้กับการเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการในกองทุนที่มีขนาดใหญ่ด้วยเหตุผลเหล่านี้ พิจารณาสถานการณ์ที่กองทุนต้องมีการกำจัดปริมาณมากของการซื้อขาย (ซึ่งเหตุผลที่จะทำเช่นนั้นมีมากมายและหลากหลาย!) โดย "ทิ้ง" หุ้นจำนวนมากเข้าสู่ตลาดที่พวกเขาได้อย่างรวดเร็วจะกดดันราคาและอาจจะไม่ได้รับการดำเนินการที่ดีที่สุด ดังนั้นขั้นตอนวิธีการที่ "หยดอาหาร" คำสั่งซื้อเข้าสู่ตลาดที่มีอยู่แล้วถึงแม้ว่ากองทุนจะเสี่ยงต่อการลื่นไถล ต่อไปที่กลยุทธ์อื่น ๆ "เหยื่อ" ที่จำเป็นเหล่านี้และสามารถใช้ประโยชน์ไร้ประสิทธิภาพ นี้เป็นโดเมนของการเก็งกำไรโครงสร้างกองทุน ประเด็นหลักสุดท้ายสำหรับระบบการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับความแตกต่างของผลการดำเนินงานกลยุทธ์จากการปฏิบัติ backtested นี้สามารถเกิดขึ้นด้วยเหตุผลหลายประการ เราได้กล่าวแล้วมีอคติมองไปข้างหน้าและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติในเชิงลึกเมื่อพิจารณา backtests อย่างไรก็ตามกลยุทธ์บางอย่างไม่ได้ทำให้มันง่ายในการทดสอบสำหรับอคติเหล่านี้ก่อนที่จะใช้งาน นี้เกิดขึ้นใน HFT มากที่สุดส่วนใหญ่ อาจจะมีข้อบกพร่องในระบบการดำเนินการเช่นเดียวกับกลยุทธ์การซื้อขายของตัวเองที่จะไม่แสดงขึ้นบน backtest แต่ไม่แสดงขึ้นในการซื้อขายสด ตลาดอาจได้รับอาจมีการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองภายหลังจากการใช้งานของกลยุทธ์ของคุณ สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบใหม่, การเปลี่ยนความเชื่อมั่นของนักลงทุนและปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจมหภาคที่สามารถนำทุกคนที่จะแตกต่างในวิธีการที่ตลาดมีลักษณะการทำงานและทำให้การทำกำไรของกลยุทธ์ของคุณ การบริหารความเสี่ยง ชิ้นสุดท้ายที่จะปริศนาซื้อขายเชิงปริมาณเป็นกระบวนการของการบริหารความเสี่ยง "ความเสี่ยง" รวมทั้งหมดของอคติก่อนหน้านี้เราได้กล่าวถึง ซึ่งจะรวมถึงความเสี่ยงด้านเทคโนโลยีเช่นเซิร์ฟเวอร์ร่วมอยู่ที่แลกเปลี่ยนก็พัฒนาความผิดปกติของฮาร์ดดิสก์ ซึ่งจะรวมถึงความเสี่ยงในการเป็นนายหน้าซื้อขายเช่นนายหน้ากลายเป็นบุคคลล้มละลาย (ไม่เป็นบ้าเป็นเสียงให้ตกใจที่ผ่านมากับ MF โลก!) ในระยะสั้นจะครอบคลุมเกือบทุกอย่างที่อาจจะยุ่งกับการดำเนินการซื้อขายซึ่งมีหลายแหล่ง หนังสือทั้งจะอุทิศให้กับการบริหารความเสี่ยงสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณเพื่อให้ฉัน wont't พยายามที่จะอธิบายกับแหล่งที่มาที่เป็นไปได้ของความเสี่ยงที่นี่ การบริหารความเสี่ยงนอกจากนี้ยังครอบคลุมสิ่งที่เรียกว่าการจัดสรรทุนที่เหมาะสม ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของทฤษฎีผลงาน นี่คือวิธีการที่เงินทุนจะจัดสรรให้ชุดของกลยุทธ์ที่แตกต่างและการซื้อขายภายในกลยุทธ์เหล่านั้น มันเป็นพื้นที่ที่ซับซ้อนและต้องอาศัยบางคณิตศาสตร์ที่ไม่น่ารำคาญ อุตสาหกรรมมาตรฐานซึ่งการจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสมและการใช้ประโยชน์ของกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องเรียกว่าเกณฑ์เคลลี่ ตั้งแต่นี้เป็นข้อแนะนำที่ผมจะไม่อยู่ในการคำนวณ เกณฑ์เคลลี่ทำให้สมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับลักษณะทางสถิติของผลตอบแทนซึ่งมักจะไม่ถือเป็นจริงในตลาดการเงินเพื่อให้ผู้ค้ามักจะอนุรักษ์นิยมเมื่อมันมาถึงการดำเนินการ อีกองค์ประกอบที่สำคัญของการบริหารความเสี่ยงในการจัดการกับรายละเอียดทางด้านจิตใจของตัวเอง มีอคติทางความคิดหลายอย่างที่สามารถเล็ดลอดในการซื้อขาย แม้ว่านี่จะเป็นที่ยอมรับมีปัญหาน้อยกับการซื้อขายอัลกอริทึมถ้ากลยุทธ์ที่เหลืออยู่คนเดียว! อคติที่พบบ่อยคือการสูญเสียความเกลียดชังที่มีตำแหน่งการสูญเสียจะไม่ถูกปิดเพราะความเจ็บปวดของการมีที่จะตระหนักถึงการสูญเสีย ในทำนองเดียวกันผลกำไรที่สามารถนำมาเร็วเกินไปเพราะกลัวการสูญเสียกำไรอยู่แล้วได้รับอาจจะมากเกินไป อคติร่วมกันเป็นที่รู้จักกันอคติความใหม่ นี้ปรากฏตัวเมื่อผู้ค้าให้ความสำคัญมากเกินไปเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่ผ่านมาและไม่ได้อยู่ในระยะยาว แล้วแน่นอนมีคู่คลาสสิกของอคติทางอารมณ์ - ความกลัวและความโลภ เหล่านี้มักจะนำไปสู่ความเข้าใจหรืออัตราส่วนหนี้สินซึ่งอาจทำให้เกิดระเบิดขึ้น (เช่นหัวส่วนของบัญชีให้เป็นศูนย์หรือแย่ลง!) หรือกำไรลดลง ที่สามารถมองเห็นการค้าเชิงปริมาณเป็นความซับซ้อนมากแม้จะน่าสนใจมากในพื้นที่ของการเงินเชิงปริมาณ ฉันมีรอยขีดข่วนบนพื้นผิวที่แท้จริงของหัวข้อในบทความนี้และมันมีอยู่แล้วได้รับค่อนข้างยาว! ทั้งหนังสือและเอกสารได้รับการเขียนเกี่ยวกับปัญหาที่ฉันได้รับเพียงประโยคหรือสองต่อ สำหรับเหตุผลที่ก่อนที่จะใช้สำหรับงานซื้อขายกองทุนเชิงปริมาณมีความจำเป็นต้องดำเนินการจำนวนเงินที่สำคัญของการศึกษาพื้นฐาน อย่างน้อยที่สุดคุณจะต้องพื้นหลังที่กว้างขวางในสถิติและเศรษฐมิติที่มีจำนวนมากประสบการณ์ในการดำเนินงานที่ผ่านการเขียนโปรแกรมภาษาเช่น MATLAB, Python หรืออาร์สำหรับกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นที่ปลายความถี่สูง, ความสามารถของคุณมีแนวโน้มที่ตั้ง รวมถึงการปรับเปลี่ยนเพื่อเคอร์เนล, C / C ++, การเขียนโปรแกรมการชุมนุมและการเพิ่มประสิทธิภาพแฝงเครือข่าย หากคุณมีความสนใจในการพยายามที่จะสร้างกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมของคุณเองคำแนะนำแรกของฉันจะเป็นที่จะได้รับสิ่งที่ดีที่การเขียนโปรแกรม ตั้งค่าของฉันคือการสร้างมากที่สุดเท่าของ Grabber ข้อมูล backtester กลยุทธ์และการดำเนินระบบด้วยตัวเองเป็นไปได้ หากเงินทุนของตัวเองอยู่บนเส้นจะไม่นอนหลับดีขึ้นในเวลากลางคืนรู้ว่าคุณมีการทดสอบอย่างเต็มที่ของระบบและมีความตระหนักในข้อผิดพลาดและปัญหาเฉพาะของตนหรือไม่ Outsourcing นี้ไปยังผู้ขายในขณะที่อาจช่วยประหยัดเวลาในระยะสั้นอาจจะมีราคาแพงมากในระยะยาว ไมเคิลฮอลล์มัวร์ ไมค์เป็นผู้ก่อตั้ง QuantStart และได้รับการมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมการเงินเชิงปริมาณสำหรับในช่วงห้าปีที่ผ่านมาส่วนใหญ่เป็นนักพัฒนา quant และต่อมาเป็นที่ปรึกษาผู้ประกอบการ quant สำหรับกองทุนป้องกันความเสี่ยง คู่มือเริ่มต้นการค้าเชิงปริมาณ 6 พฤษภาคม 2013 05:00 ความคิดเห็นที่ 1 เข้าชม: 2310 ในบทความนี้ Im จะแนะนำคุณกับบางส่วนของแนวคิดพื้นฐานที่มากับแบบ end-to-end ระบบการค้าเชิงปริมาณ โพสต์นี้หวังว่าจะทำหน้าที่สองผู้ชม เป็นครั้งแรกที่จะมีบุคคลพยายามที่จะได้รับงานที่กองทุนเป็นผู้ประกอบการเชิงปริมาณ อย่างที่สองก็จะเป็นบุคคลที่มีความประสงค์ที่จะลองและการตั้งค่าธุรกิจการค้าอัลกอริทึมของตัวเองค้าปลีก ปริมาณการซื้อขายเป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนอย่างมากของเงินทุน quant มันสามารถใช้เวลาจำนวนเงินที่สำคัญของเวลาที่จะได้รับความรู้ที่จำเป็นในการผ่านการให้สัมภาษณ์หรือสร้างกลยุทธ์การซื้อขายของคุณเอง ที่ไม่เพียง แต่จะต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมที่ครอบคลุมและมีอย่างน้อยที่สุดในภาษาเช่น MATLAB, R หรืองูหลาม แต่ความถี่ซื้อขายเพิ่มขึ้นกลยุทธ์ที่ใช้ในด้านเทคโนโลยีกลายเป็นมากขึ้นที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจึงเป็นที่คุ้นเคยกับ C / C ++ จะมีความสำคัญยิ่ง ระบบการซื้อขายปริมาณประกอบด้วยสี่ส่วนหลัก: การระบุกลยุทธ์การหากลยุทธ์ในการใช้ประโยชน์จากขอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับความถี่ในการซื้อขาย กลยุทธ์ Backtesting ได้รับข้อมูลการวิเคราะห์ผลการดำเนินงานกลยุทธ์และการลบอคติ ระบบการดำเนินการเชื่อมโยงไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ที่มีการซื้อขายอัตโนมัติและลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม การบริหารความเสี่ยงการจัดสรรเงินทุนที่เหมาะสมขนาดเดิมพัน / เกณฑ์เคลลี่และจิตวิทยาการซื้อขาย ดีเริ่มต้นด้วยการดูที่วิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายได้ การระบุกลยุทธ์ ทุกกระบวนการเชิงปริมาณการซื้อขายเริ่มต้นด้วยระยะเวลาเริ่มต้นของการวิจัย กระบวนการวิจัยนี้รวมถึงการหากลยุทธ์ในการมองเห็นไม่ว่าจะเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะกับเป็นผลงานของกลยุทธ์อื่น ๆ ที่คุณอาจจะทำงานที่ได้รับข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นในการทดสอบกลยุทธ์และพยายามที่จะเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ผลตอบแทนที่สูงขึ้นและ / หรือมีความเสี่ยงที่ต่ำกว่า คุณจะต้องคำนึงถึงปัจจัยที่ต้องการเงินทุนของคุณเองหากทำงานกลยุทธ์ที่เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกและวิธีการที่ต้นทุนการทำธุรกรรมใด ๆ ที่จะมีผลต่อกลยุทธ์ที่ ขัดกับความเชื่อที่นิยมก็เป็นจริงค่อนข้างตรงไปตรงมาเพื่อหากลยุทธ์การทำกำไรผ่านแหล่งต่างๆ นักวิชาการประจำเผยแพร่ผลการซื้อขายทางทฤษฎี (แม้ว่าส่วนใหญ่ขั้นต้นของต้นทุนการทำธุรกรรม) บล็อกทางการเงินเชิงปริมาณจะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ในรายละเอียด วารสารการค้าจะร่างบางส่วนของกลยุทธ์ที่ใช้โดยกองทุน คุณอาจจะถามว่าทำไมบุคคลและ บริษัท ที่มีความกระตือรือร้นที่จะหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์การทำกำไรของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขารู้ว่าคนอื่น ๆ เบียดเสียดค้าอาจหยุดกลยุทธ์จากการทำงานในระยะยาว เหตุผลที่ตั้งอยู่ในความจริงที่ว่าพวกเขาจะไม่ได้มักจะหารือเกี่ยวกับพารามิเตอร์ที่แน่นอนและวิธีการปรับจูนที่พวกเขาได้ดำเนินการ optimisations เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนกลยุทธ์ปานกลางค่อนข้างเป็นหนึ่งในผลกำไรสูง ในความเป็นจริงหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างกลยุทธ์ที่ไม่ซ้ำกันของคุณเองคือการหาวิธีการที่คล้ายกันและจากนั้นดำเนินการตามขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณเอง นี่คือรายการเล็ก ๆ ของสถานที่ที่จะเริ่มต้นมองหาแนวคิดกลยุทธ์: หลายกลยุทธ์ที่คุณจะมีลักษณะที่จะตกอยู่ในประเภทของหมายถึงการพลิกกลับและแนวโน้มต่อไป / โมเมนตัม กลยุทธ์หมายถึงกลับเป็นหนึ่งที่พยายามที่จะใช้ประโยชน์จากความจริงที่ว่าในระยะยาวหมายถึงชุดราคา (เช่นการแพร่กระจายระหว่างสองสินทรัพย์สัมพันธ์) ที่มีอยู่และการเบี่ยงเบนระยะสั้นหมายถึงนี้ในที่สุดจะกลับ กลยุทธ์แรงผลักดันความพยายามที่จะใช้ประโยชน์จากทั้งสองด้านจิตวิทยาของนักลงทุนและกองทุนโครงสร้างขนาดใหญ่โดยการผูกนั่งบนแนวโน้มตลาดซึ่งสามารถรวบรวมโมเมนตัมในทิศทางเดียวและทำตามแนวโน้มจนกว่าจะกลับ อีกด้านที่สำคัญอย่างมหาศาลของการซื้อขายปริมาณความถี่ของกลยุทธ์การซื้อขาย ซื้อขายความถี่ต่ำ (LFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ใด ๆ ซึ่งถือสินทรัพย์นานกว่าวันซื้อขาย ตามลําดับซื้อขายความถี่สูง (HFT) โดยทั่วไปหมายถึงกลยุทธ์ระหว่างวันซึ่งถือสินทรัพย์ ซื้อขายความถี่สูงพิเศษ (UHFT) หมายถึงกลยุทธ์ที่ถือสินทรัพย์ในการสั่งซื้อของการวินาทีและมิลลิวินาที ในฐานะที่เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกและ HFT UHFT อย่างแน่นอนเป็นไปได้ แต่ด้วยความรู้รายละเอียดของกองเทคโนโลยีเพื่อการค้าและการเปลี่ยนแปลงของหนังสือ เราเคยหารือเกี่ยวกับประเด็นเหล่านี้ไปในระดับที่ดีใด ๆ ในบทความนี้เบื้องต้น เมื่อกลยุทธ์หรือชุดของกลยุทธ์ได้รับการยืนยันในขณะนี้จะต้องมีการทดสอบในการทำกำไรจากข้อมูลในอดีต นั่นคือโดเมนของ backtesting กลยุทธ์ Backtesting เป้าหมายของ backtesting คือการให้หลักฐานที่แสดงว่ากลยุทธ์ที่ระบุผ่านกระบวนการดังกล่าวมีผลกำไรเมื่อนำไปใช้ทั้งในอดีตและออกจากตัวอย่างข้อมูล นี้จะตั้งความคาดหวังของวิธีการกลยุทธ์ที่จะดำเนินการในโลกจริง อย่างไรก็ตาม backtesting ไม่รับประกันความสำเร็จด้วยเหตุผลต่างๆ บางทีมันก็เป็นพื้นที่ที่บอบบางที่สุดของการซื้อขายปริมาณเพราะมันสร้างความอคติมากมายซึ่งจะต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและตัดออกมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ เราจะหารือเกี่ยวกับชนิดที่พบบ่อยของการมีอคติรวมทั้งอคติมองไปข้างหน้าอคติรอดและการเพิ่มประสิทธิภาพอคติ (หรือเรียกว่าอคติข้อมูลการสอดแนม) พื้นที่อื่น ๆ ที่มีความสำคัญภายใน backtesting รวมถึงความพร้อมและความสะอาดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์แฟในต้นทุนการทำธุรกรรมจริงและตัดสินใจเมื่อแพลตฟอร์ม backtesting ที่แข็งแกร่ง ดีหารือค่าใช้จ่ายการทำธุรกรรมต่อไปในการดำเนินการส่วนระบบด้านล่าง เมื่อกลยุทธ์ได้รับการระบุมันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ผ่านทางที่จะดำเนินการทดสอบและบางทีการปรับแต่ง มีจำนวนมากของผู้ขายข้อมูลในทุกชั้นเรียนสินทรัพย์ ค่าใช้จ่ายของพวกเขาโดยทั่วไปที่มีคุณภาพขนาดความลึกและทันเวลาของข้อมูล จุดเริ่มต้นสำหรับการเริ่มต้นดั้งเดิมค้า quant (อย่างน้อยในระดับค้าปลีก) คือการใช้ข้อมูลชุดฟรีจากการเงิน yahoo ผมเคยอาศัยอยู่ในผู้ให้บริการที่นี่มากเกินไป แต่ผมอยากจะให้ความสนใจกับปัญหาทั่วไปเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ความกังวลหลักที่มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์รวมถึงความถูกต้อง / ความสะอาดอคติรอดและการปรับตัวต่อการกระทำขององค์กรเช่นการจ่ายเงินปันผลและหุ้นแยก: ความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพโดยรวมของข้อมูลที่ไม่ว่าจะมีข้อผิดพลาดใด ๆ ข้อผิดพลาดบางครั้งอาจจะง่ายต่อการระบุเช่นมีตัวกรองขัดขวาง ซึ่งจะเลือกออกแหลมไม่ถูกต้องในข้อมูลอนุกรมเวลาและถูกต้องสำหรับพวกเขา ในเวลาอื่น ๆ ที่พวกเขาสามารถเป็นเรื่องยากมากที่จะจุด มันมักจะเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะมีสองหรือผู้ให้บริการมากขึ้นและจากนั้นตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดของพวกเขากับแต่ละอื่น ๆ อคติตกทอดมักจะเป็นคุณลักษณะของชุดข้อมูลฟรีหรือราคาถูก ชุดข้อมูลที่มีอคติรอดหมายความว่ามันไม่ได้มีสินทรัพย์ที่ไม่ซื้อขายอีกต่อไป ในกรณีที่ตราสารทุนนี้หมายถึงการเพิกถอน / หุ้นเป็นบุคคลล้มละลาย อคติซึ่งหมายความว่ากลยุทธ์การซื้อขายหุ้นใด ๆ ทดสอบในชุดข้อมูลดังกล่าวมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีขึ้นกว่าในโลกแห่งความจริงเป็นผู้ชนะในประวัติศาสตร์ที่ได้รับการไว้ล่วงหน้า การดำเนินการขององค์กรรวมถึงกิจกรรมโลจิสติกดำเนินการโดย บริษัท ที่มักจะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการทำงานในราคาดิบที่ไม่ควรจะรวมอยู่ในการคำนวณผลตอบแทนของราคา ปรับสำหรับการจ่ายเงินปันผลและหุ้นแยกเป็นต้นเหตุที่พบบ่อย กระบวนการที่เรียกว่าการปรับกลับเป็นสิ่งที่จำเป็นที่จะดำเนินการในแต่ละหนึ่งของการกระทำเหล่านี้ หนึ่งจะต้องระมัดระวังมากที่จะไม่ให้เกิดความสับสนแตกหุ้นที่มีการปรับผลตอบแทนที่แท้จริง หลายผู้ประกอบการค้าที่ได้รับการติดออกจากการดำเนินการขององค์กร! เพื่อที่จะดำเนินการตามขั้นตอน backtest มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ คุณมีทางเลือกระหว่างซอฟต์แวร์ backtest เฉพาะเช่น TradeStation แพลตฟอร์มตัวเลขเช่น Excel หรือ MATLAB หรือดำเนินการเองเต็มรูปแบบในการเขียนโปรแกรมภาษาเช่นงูใหญ่หรือซี ++ ผมเคยอาศัยอยู่มากเกินไปใน TradeStation (หรือคล้ายกัน), Excel หรือ MATLAB ที่ผมเชื่อว่าในการสร้างเต็มรูปแบบสแต็คเทคโนโลยีในบ้าน (ด้วยเหตุผลที่ระบุไว้ด้านล่าง) หนึ่งในผลประโยชน์ของการทำเพื่อให้เป็นที่ซอฟแวร์และการดำเนินการ backtest ระบบสามารถผสานรวมแม้จะมีกลยุทธ์ทางสถิติขั้นสูงมาก สำหรับกลยุทธ์ HFT โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะใช้การดำเนินการที่กำหนดเอง เมื่อ backtesting ระบบหนึ่งจะต้องสามารถที่จะหาจำนวนวิธีที่ดีที่มีประสิทธิภาพ ตัวชี้วัดที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณเป็นเบิกสูงสุดและอัตราชาร์ป เบิกเงินกู้สูงสุดลักษณะที่ใหญ่ที่สุดสูงสุดต่อการลดลงในรางโค้งส่วนของบัญชีในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง (โดยปกติเป็นประจำทุกปี) ที่ยกมานี้ส่วนใหญ่มักจะเป็นเปอร์เซ็นต์ กลยุทธ์ LFT จะมีแนวโน้มที่จะมีขนาดใหญ่กว่าเบิกถอนกลยุทธ์ HFT เนื่องจากจำนวนของปัจจัยทางสถิติ backtest ประวัติศาสตร์จะแสดงเบิกสูงสุดที่ผ่านมาซึ่งเป็นคำแนะนำที่ดีในการดำเนินงานในอนาคตของการเบิกกลยุทธ์ที่ วัดที่สองคืออัตราส่วนชาร์ปซึ่งถูกกำหนด heuristically เป็นค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนส่วนเกินหารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนส่วนเกินเหล่านั้น นี่คือผลตอบแทนส่วนเกินหมายถึงการกลับมาของกลยุทธ์ที่เหนือมาตรฐานก่อนที่กำหนด เช่น SP500 หรือ 3 เดือนตั๋วเงินคลัง หมายเหตุผลตอบแทนต่อปีที่ไม่ได้เป็นตัวชี้วัดที่ใช้มักจะเป็นมันไม่ได้คำนึงถึงความผันผวนของกลยุทธ์ (ซึ่งแตกต่างจากอัตราส่วนชาร์ป) เมื่อเป็นกลยุทธ์ที่ได้รับ backtested และถือว่าจะเป็นอิสระจากอคติ (ในมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้!) กับชาร์ปเบิกถอนที่ดีและลดลงเป็นเวลาที่จะสร้างระบบประหาร ระบบการดำเนินการ ระบบการดำเนินการคือวิธีการที่รายการซื้อขายที่เกิดจากกลยุทธ์ที่จะถูกส่งและดำเนินการโดย บริษัท นายหน้า แม้จะมีความจริงที่ว่ารุ่นค้าสามารถกึ่งหรือแม้กระทั่งอย่างเต็มที่โดยอัตโนมัติกลไกการดำเนินการสามารถเป็นคู่มือกึ่งคู่มือ (หนึ่งคือคลิก) หรืออัตโนมัติ สำหรับกลยุทธ์ LFT คู่มือและเทคนิคกึ่งคู่มือการอยู่ร่วมกัน สำหรับกลยุทธ์ HFT มีความจำเป็นต้องสร้างกลไกในการดำเนินการโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ซึ่งมักจะคู่แน่นกับเครื่องกำเนิดไฟฟ้าการค้า (เนื่องจากการพึ่งพาซึ่งกันและกันของกลยุทธ์และเทคโนโลยี) การพิจารณาที่สำคัญเมื่อมีการสร้างระบบการดำเนินการให้บริการติดต่อไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์, การลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม (รวมถึงคณะกรรมการการลื่นไถลและการแพร่กระจาย) และความแตกต่างของประสิทธิภาพการทำงานของระบบอยู่จากผลการดำเนินงาน backtested มีหลายวิธีที่จะเชื่อมต่อไปยังนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เป็น พวกเขาช่วงจากเรียกโบรกเกอร์ของคุณบนโทรศัพท์ขวาผ่านไปอย่างเต็มที่โดยอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูงอินเตอร์เฟซการเขียนโปรแกรมประยุกต์ (API) เป็นการดีที่คุณต้องการโดยอัตโนมัติการดำเนินการของการค้าของคุณมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ นี้ช่วยให้คุณได้มีสมาธิในการวิจัยต่อไปเช่นเดียวกับช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้กลยุทธ์หลาย ๆ หรือแม้กระทั่งกลยุทธ์ของความถี่สูง (ในความเป็นจริง HFT เป็นหลักโดยไม่ต้องดำเนินการเป็นไปไม่ได้โดยอัตโนมัติ) ซอฟแวร์ที่พบบ่อย backtesting ระบุไว้ข้างต้นเช่น MATLAB, Excel และ TradeStation ที่ดีสำหรับความถี่ต่ำกลยุทธ์ที่เรียบง่าย แต่มันจะมีความจำเป็นในการสร้างระบบการดำเนินการในบ้านที่เขียนในภาษาที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น C ++ เพื่อที่จะทำ HFT จริง ในฐานะที่เป็นเรื่องเล็ก ๆ น้อยในกองทุนที่ผมเคยได้รับการว่าจ้างที่เรามีห่วงซื้อขาย 10 นาทีที่เราจะดาวน์โหลดข้อมูลตลาดใหม่ทุก 10 นาทีและจากนั้นดำเนินธุรกิจการค้าบนพื้นฐานของข้อมูลอยู่ในกรอบเวลาเดียวกันกับที่ นี่คือการใช้สคริปต์หลามที่ดีที่สุด สำหรับสิ่งที่ใกล้ minute - ข้อมูลหรือครั้งที่สองในเรื่องความถี่ของผมเชื่อว่า C / C ++ จะเหมาะมาก ในกองทุนรวมที่มีขนาดใหญ่ก็มักจะไม่ได้โดเมนของผู้ประกอบการค้า quant เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการ อย่างไรก็ตามในร้านค้าขนาดเล็กหรือ บริษัท HFT, ผู้ค้าที่เป็นผู้จัดการและเพื่อให้ skillset กว้างมากมักจะเป็นที่พึงปรารถนา จำได้ว่าในใจถ้าคุณต้องการที่จะได้รับการว่าจ้างจากกองทุน ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณจะเป็นสิ่งที่สำคัญหากไม่ได้มากขึ้นดังนั้นกว่าสถิติเศรษฐและความสามารถของคุณ อีกเรื่องที่สำคัญที่ตกอยู่ภายใต้ร่มธงของการดำเนินการคือการลดค่าใช้จ่ายการทำธุรกรรม โดยทั่วไปมีสามส่วนค่าใช้จ่ายที่เกิดรายการ: คณะกรรมการ (หรือภาษี) ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่เรียกเก็บโดยเป็นนายหน้าซื้อขายแลกเปลี่ยนและสำนักงานคณะกรรมการ ก. ล.ต. (หรือร่างกฎหมายของรัฐบาลที่คล้ายกัน); เลื่อนหลุดซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างสิ่งที่คุณตั้งใจสั่งซื้อของคุณจะเต็มไปที่เมื่อเทียบกับสิ่งที่มันเป็นจริงที่เต็มไปด้วยที่; การแพร่กระจายซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างราคาเสนอซื้อ / ขอราคาของการรักษาความปลอดภัยที่มีการซื้อขาย โปรดทราบว่าการแพร่กระจายไม่ได้อย่างต่อเนื่องและขึ้นอยู่กับสภาพคล่องในปัจจุบัน (เช่นความพร้อมของการซื้อ / ขายคำสั่งซื้อ) ในตลาด ต้นทุนการทำธุรกรรมสามารถสร้างความแตกต่างระหว่างกลยุทธ์การทำกำไรได้มากที่มีอัตราส่วนชาร์ปที่ดีและกลยุทธ์ที่ไม่ได้ประโยชน์อย่างมากกับอัตราส่วนชาร์ปที่น่ากลัว มันอาจจะเป็นความท้าทายที่จะคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องต้นทุนการทำธุรกรรมจาก backtest ได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณจะต้องเข้าถึงแลกเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งจะรวมถึงข้อมูลเห็บสำหรับการเสนอราคา / ถามราคา ทีมงานทั้งหมดของ Quants จะทุ่มเทให้กับการเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินการในกองทุนที่มีขนาดใหญ่ด้วยเหตุผลเหล่านี้ พิจารณาสถานการณ์ที่กองทุนต้องมีการกำจัดปริมาณมากของการซื้อขาย (ซึ่งเหตุผลที่จะทำเช่นนั้นมีมากมายและหลากหลาย!) การบริหารความเสี่ยง