2017

十月
25

為什麼交易者不再能夠賺到錢,而不機器人

這種做法貿易只會在未來得到普及,並最終幾乎完全從市場上取代人為因素

近年來,越來越多的基金和投資銀行正在削減交易員和投資組合經理, 數學家替換它們, 廣達和機械. 著名的金融家保羅·都鐸·瓊斯還原後 15% 基金組織工作人員說,他的其餘人員: 沒有人比機器更好, 而沒有機器比人與機器更好 (“沒有人是更好的機器, 沒有機器是沒有更好的人機“).

我們完全有理由相信, 該貿易這樣的做法只會在未來得到普及,並最終幾乎完全從市場上取代人為因素. 為了驗證這一點, 足以採取在細看, 不是成為現代金融市場.

機器人的勝利

證券市場行情, 我們看到在終端, - 是實際交易的結果, 一個非常現實的市場參與者, 這與對方最好的交易競爭, 最好的想法.

然而, 儘管在他們自己的方式,所有的市場參與者都獨一無二, 他們的行為特點是一些共同的特點. 因此, 所有的交易者和投資者的可分為組, 其特徵為決策的特定模型. 要認識到在市場上的任何組的主導地位和定義的想法, 激勵的組來執行特定交易, 你可以在同一個操作的任何參與中獲益, 或, 面前, 在相反的事務參與 (逆勢交易). 試圖模擬市場參與者的行為不僅是大多數技術分析工具的基礎, 但許多算法策略.

當交易買家“推”的資產了價格, 而賣家 - 下. 也就是說,每個參與者, 進行交易, 它改變了市場的總體狀況及其成員定位. 所以, 如果一方的任務作出處理大量上, 然後, 揭“市場”的命令, 他的風險極大地影響了資產的價值, 從而讓最差的可能執行價格.

優化這些交易成本是不同的方式. 其中最簡單的 - 把應用程序“玻璃”全卷,並等待, 同時有其執行承包商. 但是,在這種情況下,是有風險, 該投標人的其他, 看到市場大買家或賣家, 開始希望“frontranit”他, 他將上述買入或賣出以下的價格, 在其申請中.

這是更有效的大訂單拆分成許多小的訂單,並通過一定的算法執行它們, 買或賣無形市場的特定量. 這是大訂單的執行,並已被稱為“算法交易”這些方法周圍 40 年前.

今天, 根據各種估計, 算法交易的證券市場成交總比例 80-90%, 還包括高頻 (HFT - 高頻交易) 戰略 (45-55%), 算法的應用 (程序化交易) 從大的投資基金 (15-25%), 其特徵在於,執行的長時間, 定量和系統的資金算法應用 (10-20%).

複雜系統

與投資基金, 經營證券投資組合, 定量和系統的資金運作的投資組合“的戰略體系”. 在這種戰略的核心是一組特定的規則, 這是一個購買的基礎上或出售信號上產生. 風險過濾器的通道中,該信號被轉換成一個應用程序, 之後執行位置形成基金. 在一般情況下,使用的系統策略甚至不使用電腦, 但沒有數據收集和分析過程的完全自動化, 控制和執行應用程序幾乎是不可能實現穩定的交易結果.

這些自動交易系統, 作為一項規則, 操作數百, 有時甚至數千種不同的策略, 同時運行. 而且, 大部分交易是在多種資產類別,並在世界各地幾家交易所進行. 為了優化交易成本 (在獲取市場數據和訂單發送到交易所時間延遲) 服務器, 其採用連接器和交易算法, 放在盡可能接近到Exchange, 理想情況下進行數據交換中心 (搭配).

作為這樣的自動交易系統的一個結果 - 在多個服務器的分佈式系統, 這同時也有數百種不同的策略, 作為一項規則, 單點風險控制和會計崗位. 建立和支持這些自動交易系統 - 一個非常費時和昂貴的事情, 其中的交易策略發展, - 整個過程中的一部分, 但不是它的基礎. 即使是一個完美的策略是注定要失敗的交易系統的基礎設施一般只有一個子系統的故障事件.

對於全身性策略, 儘管它們的創造者的多樣化人才, 在數學和獨特方法的複雜性, 其特徵在於,共同的特徵, 只是, 作為“現場”市場參與者行為.

搜索藝術

有一個相當普遍的看法, 什麼可以做一個單一的策略, 這將賺錢的創造者在任何市場很長一段時間, 但, 不幸的是, 並非如此. 要了解這一點很重要, 任何系統策略的基礎是如果 - 則邏輯. 這是有一定的規律性,發現作為研究的結果, 和算法輸出基於所述交易信號, 那一段時間後分析資產的價格會漲還是向下的可能性, 比在相反的方向.

然而, 當相同的圖案將檢測到足夠數量的交易者, 這將不可避免地丟失. 其後, 最有可能, 會有新的法律, 這將最終消失得, 所以圈. 而且, 不同的策略不同市場條件或工作, 更準確, 不同的市場條件, 這是在不同的時間實施資產的波動的主要指標.

如果我們談論的HFT-策略, 這裡, 微型賽車世界- 和nanosekundy, 市場機會, 作為一項規則, 不要走開, 但你需要不斷地投入大筆資金在基礎設施建設和優化算法, 是首先發現一些模式的出現,有時間可以先發送申請,證券交易所. 因此,, 不幸的是, 內不上市交易策略少數是幾乎不可能實現可持續的成果.

然而,在新的法律不斷的追求, 基於這些,並嵌入到自動交易系統建設戰略,這個問題就解決了. 管理系統投資組合策略中最難的部分 - 這是按類型和風險指標的正確分類,並根據市場情況和成功概率的估計及時參展的最優權重為每個組的每個單獨的政策和戰略.

目前,市場上有很多球隊賺大錢, 對大片的系統性戰略工作, 暴露自己的弱點. 情況, 當一些購物“抓”其他機器人不小心機器人, 這是絕對真實. 因此,自動交易系統的效率, 操作系統策略, 最終將由操作來確定, 他們正在採取的情況下,, 如果市場出現意外的行為, 一個鬆散的框架戰略.

來源: HTTP://www.forbes.ru/amp/351467

紐約證交所教育行業股, 納斯達克, 美國運通
  • Natik8888

    Absolutely agree. Now there is a mass replacement of many professions by robots. But at the expense of the fact that a person is no better than a robot, there are doubts. Why is this so? 畢竟, robots do not need to eat and feed their family unlike a person. And such a replacement will bring benefits to the new employers, but the masses of people have already lost their jobs.

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