퀀트 외환 거래

Forex 알고리즘 거래의 기본.

거의 30 년 전에 외환 시장 (Forex)은 전화, 기관 투자가, 불투명 한 가격 정보, 인터내셔널 트레이딩과 딜러 고객 거래의 명백한 구별 및 낮은 시장 집중을 통해 수행 된 거래로 특징 지어졌습니다. 오늘날 기술 발전에 힘 입어 시장이 변화했습니다. 거래는 주로 컴퓨터를 통해 이루어지기 때문에 소매 상인이 시장에 진입 할 수있게되어 실시간 스트리밍 가격이 투명성을 높이고 딜러와 가장 정교한 고객 간의 구별이 거의 사라졌습니다.

특히 중요한 변화는 알고리즘 트레이딩의 도입입니다. 알고리즘 트레이딩은 Forex 거래의 기능을 크게 향상시키는 동시에 여러 가지 위험을 제기합니다. Forex 시장 및 알고리즘 거래의 기본 사항을 살펴봄으로써 알고리즘 트레이딩이 통화 거래로 가져온 몇 가지 장점을 확인하면서 일부 위험을 지적합니다.

외환 기본.

Forex는 통화 쌍이 견적 가격에 따라 다양한 거래량으로 거래되는 가상 장소이며 기본 통화에 견적 통화로 가격이 부여됩니다. 일주일에 5 일 하루 24 시간 운영되는 Forex는 세계에서 가장 크고 가장 유동적 인 금융 시장으로 간주됩니다. BIS (Bank for International Settlements)에 따르면 2013 년 4 월 일일 세계 평균 거래량은 2 조 달러였습니다. 이 거래의 대부분은 미국 달러, 유로 및 일본 엔으로 이루어지며 민간 은행, 중앙 은행, 연기금, 기관 투자가, 대기업, 금융 회사 및 개인 소매업 종사자를 포함한 다양한 플레이어가 참여합니다.

투기 거래가 특정 투자자의 주된 동기 일지 몰라도 외환 시장의 존재의 주된 이유는 사람들이 외국 상품과 서비스를 구매하기 위해 통화를 거래해야한다는 것입니다. 외환 시장의 활동은 실질 환율에 영향을 미치므로 특정 국가의 생산, 고용, 물가 상승 및 자본 흐름에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 이런 이유로 정책 입안자, 대중 및 언론은 모두 외환 시장에서 일어나는 일에 기득권을 가지고 있습니다.

알고리즘 트레이딩의 기초.

알고리즘은 본질적으로 명확하게 정의 된 작업을 완료하도록 설계된 특정 규칙 집합입니다. 금융 시장 거래에서 컴퓨터는 거래를 구성하는 타이밍, 가격 또는 수량과 같은 매개 변수로 구성된 일련의 규칙으로 특징 지어진 사용자 정의 알고리즘을 수행합니다.

금융 시장 내에서 통계, 자동 헤징, 알고리즘 실행 전략 및 직접 시장 접근이라는 네 가지 기본 유형의 알고리즘 거래가 존재합니다. 통계는 과거의 시계열 데이터의 통계 분석을 기반으로 수익성있는 거래 기회를 찾는 알고리즘 전략을 나타냅니다. 자동 헤징은 상인의 ​​위험 노출을 줄이기위한 규칙을 생성하는 전략입니다. 알고리즘 실행 전략의 목표는 시장 영향을 줄이거 나 신속하게 거래를 실행하는 것과 같은 사전 정의 된 목표를 실행하는 것입니다. 마지막으로 직접 시장 접근은 알고리즘 거래자가 여러 거래 플랫폼에 액세스하여 연결할 수있는 최적의 속도와 비용을 설명합니다.

알고리즘 거래의 하위 범주 중 하나는 높은 빈도의 거래로 거래 질서 집행의 빈도가 매우 높다는 특징이 있습니다. 고속 거래는 물가 상승분을 밀리 초 단위로 거래 할 수있는 능력을 제공함으로써 거래자에게 상당한 이점을 줄 수 있지만, 특정 위험을 부담 할 수도 있습니다.

외환 시장에서의 알고리즘 트레이딩.

지난 수년간 외환 시장에서의 알고리즘 거래 증가의 상당 부분은 특정 프로세스를 자동화하고 외환 거래를 수행하는 데 필요한 시간을 단축하는 알고리즘 때문이었습니다. 자동화로 생성 된 효율성은 이러한 프로세스를 수행하는 데 드는 비용을 줄입니다. 그러한 과정 중 하나가 거래 주문의 집행입니다. 지정된 기간 또는 특정 가격으로 주문을 실행하는 것과 같이 미리 결정된 기준에 따라 거래하는 알고리즘을 사용하여 거래 프로세스를 자동화하는 것은 사람이 수동으로 실행하는 것보다 훨씬 효율적입니다.

은행은 또한 전자 거래 플랫폼에서 통화 쌍의 가격을 업데이트하도록 프로그램 된 알고리즘을 이용했습니다. 이러한 알고리즘은 은행이 시장 가격을 인용 할 수있는 속도를 높이는 동시에 가격을 견적하는 데 필요한 수작업 시간을 줄입니다.

일부 은행은 위험 노출을 줄이기 위해 알고리즘을 프로그램합니다. 알고리즘은 특정 통화의 일정한 수량을 유지하기 위해 은행이 동등한 금액을 구입 한 고객의 거래와 일치하도록 특정 통화를 판매하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 은행은 해당 통화를 보유하기 위해 미리 지정된 수준의 위험 노출을 유지할 수 있습니다.

이러한 프로세스는 알고리즘을 통해 훨씬 더 효율적으로 만들어 졌으므로 트랜잭션 비용이 절감됩니다. 그러나 이들은 Forex 알고리즘 거래의 성장을 주도 해 온 유일한 요인은 아닙니다. 높은 빈도와 알고리즘의 데이터 해석 및 주문 실행 기능의 결합으로 거래자는 통화 쌍 간의 작은 가격 편차로 인해 차익 거래 기회를 활용할 수있게되어 투기 거래에 점점 더 많이 사용되었습니다.

이러한 모든 장점으로 인해 Forex 시장에서 알고리즘 사용이 증가했지만 알고리즘 거래와 관련된 몇 가지 위험을 살펴 보겠습니다.

알고리즘 외환 거래와 관련된 위험.

알고리즘 거래가 많은 개선을 이루었지만 Forex 시장의 안정성과 유동성을 위협 할 수있는 단점이 있습니다. 이러한 단점 중 하나는 시장 참여자의 거래 능력 불균형과 관련이있다. 일부 참가자는 정보를 얻고 다른 사람보다 훨씬 빠른 속도로 주문을 실행할 수있는 정교한 기술을 습득 할 수있는 방법을 가지고 있습니다. 가장 정교한 알고리즘 기술 측면에서 헤게모와 소유주 사이의 이러한 불균형은 시간이 지남에 따라 유동성 부족을 초래할 수있는 시장 내 단편화로 이어질 수 있습니다.

게다가 주식 시장과 외환 시장 간에는 근본적인 차이가 있지만 2010 년 5 월 6 일 주식 시장의 플래시 충돌을 악화시키는 고주파 거래는 외환 시장에도 마찬가지로 영향을 줄 수 있습니다. 특정 시장 시나리오를 위해 알고리즘이 프로그래밍되어 있기 때문에 시장이 급격하게 변화 할 경우 신속하게 대응하지 못할 수도 있습니다. 이 시나리오를 피하기 위해 시장의 난기류 동안 시장을 모니터링하고 알고리즘 거래를 중지해야 할 수도 있습니다. 그러나 이러한 극단적 인 시나리오에서는 수많은 시장 참여자에 의한 알고리즘 거래가 동시에 중단되면 변동성이 커지고 시장 유동성이 급격히 감소 할 수 있습니다.

결론.

알고리즘 트레이딩은 효율성을 높여 화폐 거래 비용을 절감 할 수 있지만 추가 위험이 따릅니다. 통화가 제대로 기능하기 위해서는 통화 가치가 다소 안정적이고 유동성이 높아야합니다. 따라서 외환 시장은 낮은 가격 변동성으로 유동성을 유지하는 것이 중요합니다.

모든 분야의 삶과 마찬가지로 신기술은 많은 이점을 가져다 주지만 새로운 위험도 내재합니다. 알고리즘 외환 거래의 미래에 대한 도전은 위험을 줄이면서 이익을 극대화하는 변화를 수립하는 방법이 될 것입니다.

우리는 무역 과학에 중점을 둡니다.

Rios Quantitative는 거래 및 투자 커뮤니티를위한 전자 거래 전략 및 소프트웨어 개발을 전문으로하는 원 스톱 금융 부티크입니다. 그 어느 때보 다 시장 도전이 더 많고 복잡해 짐에 따라 우리는 상인과 투자자 모두에게 요구를 제기합니다. 선물, 외환 또는 주식 거래 여부에 관계없이 다양한 기술과 자원을 제공 할 수 있습니다. 우리는 솔루션을 제공합니다.

이것은 세계 시장에서 차세대 양적 다중 자산 거래입니다. 우리는 당신을 그것의 일부가되도록 초대합니다.

우리의 서비스.

교통 연구소에 액세스하십시오.

ACCESS RQ 크로스 박스.

RQ 크로스 박스.

RQ 크로스 박스 : 2017-12-22.

세계 표도 - 카탈로니아 분리 주의자가 스페인의 지역 선거에서 승리 한 후 유럽의 주식 시장은 견인을 위해 어려움을 겪었고 유로화는 하락했다. 주식 - 아시아의 주식은 1991 년 이래 최고치를 기록한 일본의 Topix Index로 대체로 녹색으로 마감했다. 스페인의 Ibex 35가 Underperform됨에 따라 Stoxx Europe 600 Index는 옆으로 거래되었다. 유가 증권 (BONDS) - 재무부가 안정화 되긴했지만, 투자자들은 지속적인 성장과 중앙 은행 부양책에 대한 전망을 예상하면서 9 월 이후 가장 큰 주간 손실을 기록했습니다. 상품 - 서부 텍사스 원유는 하락했지만 미국산 비축 물량이 2 년 이상 최저 수준으로 떨어지면서 배럴당 58 달러를 넘었다. Bitcoin은 물결 치는 암호화 통화 판매 물결로 21 % 하락했지만 6.3 % 낮아졌다. 통화 - 대부분의 외화는 미국 거래 세션을 앞두고 옆으로 거래되었습니다. ECONOMIC DATA - CAD GDP 및 미국 내구재 주문은 8:30, 신규 주택 매매 및 UOM 소비자 기준치는 10:00에 종료 예정 임.

라이브 거래실에서 우리와 거래하십시오. 당신의 접근을 얻으십시오!

내부자를 만나십시오. RQ 팀은 복잡하고 다양한 아이디어를 작업 거래 및 투자 전략 및 시스템에 병합하여 수년간 함께 작업 해 왔습니다.

양적 거래.

'양적 거래'란 무엇인가?

양적 거래는 거래 기회를 파악하기 위해 수학 계산 및 번호 계산에 의존하는 정량 분석을 기반으로하는 거래 전략으로 구성됩니다. 양적 거래는 일반적으로 금융 기관 및 헤지 펀드에서 사용되므로 거래 규모가 대개 크며 수십만 주 및 기타 증권의 매매가 필요할 수 있습니다. 그러나 양적 거래는 개인 투자자들에 의해 보편적으로 사용되고 있습니다.

'수량 거래'를 깨고

양적 거래 기법에는 고주파 거래, 알고리즘 거래 및 통계적 재정 거래가 포함됩니다. 이러한 기술은 빠른 속도로 진행되며 일반적으로 단기 투자의 시야가 있습니다. 많은 양적 거래자는 이동 평균 및 발진기와 같은 정량적 도구에 더 익숙합니다.

양적 거래의 이해.

양적 거래자는 최신 기술, 수학 및 합리적인 거래 결정을 내리는 데 필요한 포괄적 인 데이터베이스를 이용할 수 있습니다.

양적 거래자는 거래 기법을 사용하여 수학을 사용하여 거래 모델을 만든 다음 모델을 과거 시장 데이터에 적용하는 컴퓨터 프로그램을 개발합니다. 그런 다음 모델을 다시 테스트하고 최적화합니다. 유리한 결과가 얻어지면 시스템은 실제 자본으로 실시간 시장에서 구현됩니다.

양적 거래 모델이 작동하는 방식은 비유를 사용하여 가장 잘 묘사 될 수 있습니다. 태양이 비치는 동안 기상 학자가 비가 내릴 확률이 90 %가 될 것이라는 기상 예보를 고려하십시오. 기상 학자는이 지역 전체의 센서로부터 기후 데이터를 수집하고 분석함으로써이 직관적이지 않은 결론을 도출합니다. 전산화 된 정량 분석은 데이터의 특정 패턴을 나타냅니다. 이러한 패턴을 역사적인 기후 데이터 (백 테스팅)에서 나타난 동일한 패턴과 비교하고 100 배 중 90 %가 비가되면 기상 학자는 결론을 확신 할 수 있으므로 90 % 예측을 이끌어 낼 수 있습니다. 양적 거래자는 이와 동일한 절차를 금융 시장에 적용하여 거래 의사 결정을 내립니다.

양적 거래의 장점과 단점.

거래의 목적은 수익성있는 거래를 실행할 최적의 확률을 계산하는 것입니다. 일반적인 거래자는 유입되는 데이터의 양이 의사 결정 프로세스를 압도하기 전에 제한된 수의 증권에 대해 효과적으로 모니터링, 분석 및 거래 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 양적 거래 기법을 사용하면 컴퓨터를 사용하여 모니터링, 분석 및 거래 의사 결정을 자동화함으로써 이러한 한계가 드러납니다.

감정을 극복하는 것은 거래에서 가장 보편적 인 문제 중 하나입니다. 두려움이나 탐욕, 거래 할 때, 감정은 합리적 사고를 억 누르는 역할을합니다. 합리적인 사고는 대개 손실로 이어집니다. 컴퓨터와 수학은 감정을 가지고 있지 않으므로 양적 거래는이 문제를 해결합니다.

양적 거래에는 그 문제가 있습니다. 금융 시장은 존재하는 가장 역동적 인 실체의 일부입니다. 따라서 양적 거래 모델은 지속적으로 성공하기 위해서는 역동적이어야합니다. 많은 양적 거래자들은 시장 상황에 따라 일시적으로 수익을내는 모델을 개발하지만 시장 상황이 바뀌면 궁극적으로 실패합니다.

Forex의 정량 분석.

당신의 마음과 당신의 용기가 아닌 거래 방법.

정량 분석이란 무엇입니까?

정량 분석을 통해 거래자는 투자 프로세스에서 감정을 제거 할 수 있습니다. 정량 분석은 직감에 대한 통계 또는 확률에 초점을 맞춘 접근법입니다. 컴퓨터 기술과 정교한 수학 모델을 바탕으로 월 스트리트 (Wall Street)와 월스트리트 (Wall Street)의 신규 상인 및 직원 또는 양적 사고 방식을 가진 사람들의 대다수가 정량 분석을 통해 인수되었습니다.

정량 분석은 다른 시장과 마찬가지로 외환 시장에서의 위치를 ​​차지합니다.

계량적인 관점에서 시장에 접근하는 누군가가 자신을 퀀트로 생각하지 않더라도 여러 형태의 정량 분석에 익숙 할 것입니다. 손목 보상, 주당 수익 또는 옵션 가격 책정 및 할인 현금 흐름과 같은 간단한 재무 비율은 정량 분석의 한 형태입니다. 여러분이 상상할 수 있듯이, 분석에서 중요한 데이터는 종종 들어가는 데이터만큼 우수합니다. 많은 퀀트는 수학 및 통계 모델을 작성하는 데 사용되는 데이터의 품질에 중점을 둡니다.

정량 분석 ​​또는 통계 분석의 예.

통계 분석의 혜택을 누리려면 계량 경제학자가 될 필요가 없습니다. 통계를 사용하면 두 개의 임의 변수 또는 데이터 집합의 종속성 또는 연관성을 조사하고 있습니다. 거래자는 광범위한 통계적 관계와 의존성을 나타내는 상관 관계에 대한 일반적인 통계 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.

외환 시장의 공통 상관 관계는 달러 약세가 신흥 시장 약세와 상관 관계가 있다는 것입니다. 다른 Intermarket 관계 엔 힘과 주식 시장 약점.

통계 분석은 미래의 확률을 결정하는 데 도움이되지만 순전히 예측적인 것은 아닙니다. 일반적인 진술은 상관 관계가 인과 관계가 아니라는 것입니다.

인과 관계는 명백한 인과 관계를 의미하는 반면, 상관 관계 란 단순히 두 개의 무작위 변수 간의 잠재적 공통 운동을 의미합니다. 상관 계수의 척도는 -1에서 & # 43; 1이며, 반면에 음의 값은 완전한 역 관계 또는 상관이며, 0은 상관 관계가 0이고, 양의 값은 두 변수 또는 시장이 각각 수갑을 채우는 것과 같은 완벽한 양의 상관 관계입니다 다른.

또 다른 유리한 형태의 통계 분석을 회귀 분석이라고합니다. 회귀 분석은 변수 사이의 관계를 파악하는 데 도움이되는 매우 바람직한 통계 모델 및 정량 분석입니다. 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 종속 변수 간의 관계에 초점을 맞 춥니 다. 특히 회귀 분석을 통해 독립 변수 중 하나가 다양 할 때 종속 변수의 일반적인 값이 어떻게 변하는지를 이해할 수 있습니다. 대부분의 FX 차트 패키지에는 회귀 분석 계산을 수행하는 회귀 채널이 있으며 상관 관계보다 액세스하기가 쉽습니다.

회귀 분석은 일반적으로 독립 변수가 주어질 때 종속 변수의 가격에 대한 조건부 기대 또는 방향을 추정합니다.

이것은 고정 독립 변수에 대한 종속 변수의 평균값을 의미합니다. 이것은 경향의 방향으로 가격을 높이거나 낮추는 경 사진 선으로 종종 보입니다. 또는 회귀선은 종종 평평합니다.

무엇이 필요합니까?

수학적 모델은이 기사의 범위를 벗어나지 만 많은 트레이더는 Microsoft의 Excel을 활용하고 특정 시간 집합에 대한 변수 간의 상관 함수를 사용하여 양수 또는 음수 상관 관계가 있는지 확인합니다. 그러나 많은 연구 기관이 상관 관계 보고서를 작성하고 Bloomberg 나 Reuters와 같은 연구 단말기에서도 발견 될 수 있습니다.

이러한 유형의 모델을 직접 수행하는 데 관심이있는 경우 결과가 데이터를 유도하고 누락되거나 불완전한 데이터로 인해 이탈하게 될 수 있습니다.

따라서 데이터를 효과적으로 분석하려면 누락 된 데이터를 먼저 처리해야합니다. Excel은 간단한 분석을 수행하는 데있어 최선의 방법 일 가능성이 높지만 많은 브로커는 많은 분석을 수행하는 데 도움이되는 도구를 제공합니다.

결론적으로, 통계 분석은 당신이 거래 할 수있는 패턴에 대해 겉보기 임의의 변수 주위에 머리를 감쌀 예정입니다. 위험은 항상 관리되어야하지만 이러한 패턴은 인과 관계가 없어도 오랫동안 지속될 수 있습니다. 겉보기에는 비슷하지만 백 테스팅은 종종 통계 또는 정량 분석의 양 의류에 속한 속담의 늑대입니다. 현재의 환경이 데이터 세트와 다른 경우에 대해 잘못된 신뢰, 초과 레버리지 및 잠재적으로 큰 손실을 가져올 수있는 이상화 된 데이터 세트를 통해 백 테스트를 수행하는 것보다 더 자주 수행되기 때문에 통계 모델링으로 다시 테스트하는 것을 숙지하는 것이 좋습니다.