Was Sie über quantitativen Handel wissen müssen: Anwendungen, Beispiele und Strategien

Was ist quantitativer Handel?

Unter quantitativem Handel versteht man den Einsatz mathematischer Berechnungen und statistischer Modelle, um Chancen an den Finanzmärkten zu erkennen. Die beim quantitativen Handel, kurz Quant Trading, verwendeten Berechnungsinstrumente nehmen große Datenmengen auf, um Gelegenheiten viel schneller zu erkennen, als Sie dies manuell selbst tun könnten.

Um quantitativen Handel betreiben zu können, müssen Sie ein quantitatives Handelssystem aufbauen, indem Sie Computermodelle entwickeln, mit denen Sie Gelegenheiten erkennen können, die zu Ihrer Handelsstrategie passen. Der Aufbau eines solchen Modells oder auch nur dessen Ausführung erfordert ein hohes Maß an institutionellem Wissen in den Bereichen Finanzen, Mathematik und Programmierung.

Backtesting - eine Methode zum Testen eines quantitativen Modells anhand historischer Marktdaten - ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der Entwicklung quantitativer Strategien. Durch Backtesting können Quant-Trader sehen, wie oft ein Datenmuster in der Vergangenheit zu einem bestimmten Ergebnis geführt hat und ihre Strategie dann entsprechend gestalten.

Diese Methode der quantitativen Analyse wird für Prognosen in allen Anlageklassen und Branchen eingesetzt. Stiltrends, Wetterberichte und Lagerbestände eines Unternehmens können mit Hilfe der quantitativen Analyse prognostiziert werden. Natürlich werden für die verschiedenen Branchen unterschiedliche Methoden und Inputs verwendet.

Beim quantitativen Handel kann auch auf den Hochfrequenzhandel (HFT) zurückgegriffen werden. Bei dieser Technik werden Hochleistungs-Computerprogramme eingesetzt, um Positionen schneller zu eröffnen und zu schließen, als es dem Menschen möglich ist. Der Hochfrequenzhandel ermöglicht eine Reihe von quantitativen Handelsstrategien, die sich auf winzige Kursveränderungen eines Wertpapiers konzentrieren.

Wie unterscheidet sich der quantitative Handel vom algorithmischen Handel?

Quantitativer Handel unterscheidet sich vom algorithmischen Handel durch die Art der Handelsausführung und das für die verschiedenen Modelle erforderliche Maß an technischem Wissen. Obwohl beide Handelsstile automatisierte Berechnungen verwenden, um Marktchancen zu ermitteln, gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden Techniken.

Quantitative Systeme verwenden mehr Datensätze und fortgeschrittene mathematische Berechnungen im Vergleich zu algorithmischen Systemen, die sich in der Regel auf traditionelle Methoden der technischen Analyse stützen und nur von den Börsen veröffentlichte Daten verwenden.

Außerdem führen algorithmische Systeme den Handel immer automatisch aus, während quantitative Handelssysteme den Handel automatisch ausführen können, aber auch so konzipiert sein können, dass die Händler Positionen manuell eröffnen und schließen können.

Warum nutzt man den quantitativen Handel?

Quantitativer Handel wird genutzt, weil es sich dabei um ein äußerst lukratives Feld handelt, wenn man sich die erforderlichen Kenntnisse und Ressourcen angeeignet hat. Es ist auch ein extrem anspruchsvoller Job, bei dem viele Quants schon nach wenigen Jahren ausgebrannt sind.

Da der quantitative Handel von Computern durchgeführt wird, gilt er auch als objektivere und datengesteuerte Methode als die technische Analyse, die von Händlern manuell und mit Hilfe von Datenvisualisierung durchgeführt wird.

Im Vergleich zum algorithmischen Handel, der sich bei der Erstellung von Handelsmodellen auf die eher traditionelle technische Analyse konzentriert, kann der quantitative Handel aus einer Reihe unterschiedlicher Datensätze und Datenquellen entwickelt werden.

Quantitativer Handel bietet auch eine schnellere und genauere Möglichkeit, verschiedene Handelsmodelle zu testen. Die große Rechenleistung und die blitzschnelle Geschwindigkeit, mit der quantitativer Handel funktioniert, ist ein großer Anreiz für Händler, die experimentieren und neue Möglichkeiten finden wollen.

Trader können die quantitative Analyse auch zum Backtesting ihrer Strategien anhand historischer Daten nutzen, um ihren eigenen Handelsstil zu verfeinern oder zu sehen, wie ihre Ideen unter anderen Marktbedingungen funktionieren würden. Trader, die die quantitative Analyse auf diese Weise nutzen, sind keine reinen Quants. Vielmehr verwenden sie die Berechnungsstrategie als ein Element von vielen in ihrem Handelsinstrumentarium.

Was ist ein Quant?

Quants sind Trader, die ihre gesamte Strategie auf die quantitative Analyse stützen. Diese Trader sind oft diejenigen, die quantitative Handelssysteme entwickeln und backtesten. Quants verfügen in der Regel über ein hohes Maß an Fachwissen in den Bereichen Mathematik, Statistik und Computerprogrammierung, das sie in die Lage versetzt, quantitative Handelssysteme zu entwickeln.

Während Sie als Einzelhändler quantitative Analysen nutzen können, arbeiten die meisten Quants für große Finanzinstitute, die die erforderliche Rechenleistung und Ressourcen bereitstellen können.

Professionelle Quants werden in Händler und Forscher unterteilt:

• Quants, die als Trader arbeiten, erstellen und pflegen die verwendeten Berechnungsmodelle und Algorithmen. Sie können Parameter verändern, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, aber wenn ein Modell nicht mehr wie erwartet funktioniert, kann ein quantitativer Forscher die Aufgabe übernehmen
• Quantitative Forscher durchforsten die Daten, die zur Erstellung eines Modells oder Handelssystems verwendet wurden, und finden die genauen Signale, die das System zur Ausführung von Geschäften veranlassen. In dieser Funktion pflegen und reparieren quantitative Forscher die Modelle.

Wie wird man ein quantitativer Trader?

Um als quantitativer Trader oder Quant zu arbeiten, muss man über Fachwissen in den Bereichen Finanzen, fortgeschrittene Mathematik und Computerprogrammierung verfügen.

Eine Karriere als quantitativer Trader erfordert Geschicklichkeit im Umgang mit Statistiken und dem Rechnen mit Zahlen. Sie brauchen auch die Handelsfähigkeiten, um einzigartige Strategien zu entwickeln, die von den von Ihnen erstellten Modellen umgesetzt werden können. Um die Programme zu erstellen, müssen Sie außerdem mindestens eine Programmiersprache fließend beherrschen und Zugang zu hoher Rechenleistung haben.

Viele Quants haben einen höheren Abschluss in Finanztechnik oder quantitativer Finanzmodellierung. Die meisten beginnen als Datenforschungsanalysten, bevor sie zu vollwertigen Händlern werden.

Fünf Strategien für den quantitativen Handel

Es gibt mehrere Arten von quantitativen Handelsstrategien. Je nach den Marktdaten, auf die sie sich konzentrieren wollen, wie z. B. Preistrends, Handelsvolumen oder Händlerstimmung, kann der Quant eine bestimmte Strategie anwenden.

Mittlere Umkehrung

Mean Reversion ist eine beliebte Quantitative Strategie, die auf der Idee beruht, dass Kursbewegungen langfristige Trends haben, so dass sich Abweichungen vom Trend in der Zukunft wahrscheinlich von selbst korrigieren werden. Quantitative Systeme, die auf Mean Reversions aufbauen, stellen fest, dass die Märkte von langjährigen Trends abweichen, und eröffnen einen Handel in die entgegengesetzte Richtung.

Wenn ein Kurs von einem Aufwärtstrend nach unten abweicht, berechnet das System die Wahrscheinlichkeit einer profitablen Kaufposition. Ob das System eine Long-Position eröffnet, hängt davon ab, ob es eine baldige Korrektur für wahrscheinlich hält oder nicht. Dies ist ein einfaches Beispiel für Mean Reversion, aber die Strategie kann auch auf mehrere Märkte mit langfristigen Korrelationen angewendet werden.

Trendfolge

Ähnlich wie bei den Momentum-Strategien werden bei den Trendfolgestrategien bestimmte Muster in der Kursbewegung erkannt. Eine gängige Trendfolgestrategie besteht darin, bei steigenden Kursen zu kaufen und bei fallenden Kursen zu verkaufen. Ein quantitatives System kann die Kursentwicklung eines bestimmten Vermögenswerts überwachen, der sich in Korrelation zu einem größeren Markt bewegt.

Quantitative Händler, die Systeme mit Schwerpunkt auf der Trendfolge entwickeln, haben viele verschiedene Möglichkeiten, einen Trend zu definieren. Das System kann so aufgebaut sein, dass es die Stimmung von Händlern in einflussreichen Unternehmen erkennt, um Bewegungen von institutionellen Anlegern vorherzusagen. Sie könnten sich auch auf Momentum-Trends konzentrieren und die Volatilität und das Handelsvolumen beobachten, um die Stärke eines neuen Trends zu bestimmen.

Statistische Arbitrage

Statistische Arbitragemodelle konzentrieren sich auf eine bestimmte Gruppe von Vermögenswerten, von denen man annimmt, dass sie korrelieren, wie z. B. US-Getränkeunternehmen. Die Aktien von Coca-Cola und Pepsi werden an derselben Börse gehandelt und sind von ähnlichen Marktbedingungen betroffen. Das statistische Arbitragemodell würde einen durchschnittlichen fairen Preis für diese beiden Aktien ermitteln. Dann würde das Modell mithilfe von HFT Short- oder Long-Positionen für beide Unternehmen eröffnen, je nachdem, ob der aktuelle Marktpreis über oder unter dem ermittelten durchschnittlichen fairen Preis liegt.

Arbitrage kann man sich als eine Kombination aus computerberechneter Fundamentalanalyse zur Ermittlung des durchschnittlichen fairen Preises und schnellen HFT-Ausführungen vorstellen, um aus den sich schnell verändernden Abweichungen bei mehreren Aktien gleichzeitig Nutzen zu ziehen. Beim Arbitrage-Handel werden Mean-Reversion-Strategien noch ein bisschen weiter getrieben, indem sie auf korrelierte Unternehmen oder ganze Märkte angewendet werden. Da der Arbitrage-Handel eine hohe Rechenleistung über kleinste Zeiträume erfordert, wird er meist von Hochfrequenzhändlern und Hedge-Fonds durchgeführt, die über die erforderliche Technologie verfügen.

Algorithmische Mustererkennung

Algorithmische Mustererkennung bezieht sich auf quantitative Modelle, die erkennen, wann ein institutionelles Market-Making-Unternehmen einen großen Handel tätigen wird. Alle institutionellen Handelsunternehmen platzieren große Aufträge über Algorithmen. Sie verwenden Modelle, die ihre Aufträge über mehrere Börsen, Makler, Dark Pools usw. verteilen, die alle leicht gestaffelt sind, um ihre Aufträge zu verschleiern.

Wenn Sie ein ausreichend starkes quantitatives Handelssystem aufbauen, das diese "getarnten" Aufträge interpretieren kann, können Sie den Handel vorwegnehmen. Wenn Ihr Modell also einen eingehenden Auftrag zum Kauf einer großen Menge von HSBC-Aktien erkennt, können Sie die Aktie vor dem größeren Handel kaufen und mit Gewinn wieder verkaufen, sobald der große Auftrag den Kurs von HSBC nach oben treibt. Algorithmische Mustererkennung ist eine weitere Quant-Strategie, die ein besonders hohes Maß an Rechenleistung und HFT-Systeme erfordert.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse nutzt Daten, die außerhalb der Märkte gesammelt werden, z. B. Beiträge in sozialen Medien und Forschungsberichte, um die allgemeine Marktstimmung in Bezug auf bestimmte Vermögenswerte zu ermitteln. Auf der Grundlage dieser Daten können Sie dann mit kurzfristigen Kursbewegungen handeln.

Die Modelle der Stimmungsanalyse unterscheiden sich von einem Quant zum anderen, da die Klassifizierung von positiver und negativer Stimmung unterschiedlich ausfallen kann. Bei den meisten Modellen wird jedoch jedes Datenelement mit einem bestimmten Vermögenswert und Datum in Verbindung gebracht und auf einer festen Skala eingestuft. Verschiedene Anlageklassen erfordern unterschiedliche Modelle für die Stimmungsanalyse, da die Händler für jede Klasse eine andere Sprache verwenden können. Bei Aktien beispielsweise muss das quantitative System maschinelles Lernen einsetzen, um bearishe und bullishe Formulierungen zu erkennen und sie entsprechend einzustufen.

Wie man ein quantitatives Handelssystem aufbaut

Der Aufbau eines quantitativen Handelssystems erfordert mehrere iterative Schritte, die mit der Formulierung Ihrer Strategie beginnen und mit der Implementierung des Systems enden.

Die meisten quantitativen Trader arbeiten bei Hedge-Fonds und anderen Finanzinstituten, die die für die Entwicklung solcher Systeme erforderliche hohe Rechenleistung bereitstellen können. Es ist jedoch auch möglich, als Privatanleger ein quantitatives Handelssystem zu entwickeln.

Viele Broker bieten Anwendungs-Programmier-Schnittstellen (APIs) an, die es Tradern ermöglichen, ihre eigenen Algorithmen und Modelle mit ihrer Handelsplattform zu verbinden. Oft werden die Daten für diese Modelle auch vom Broker bereitgestellt.

Wenn Sie Ihre eigenen Handelsstrategien programmieren möchten, ist REST API vielleicht eher Ihr Stil. Mit REST API können Sie Ihre selbst erstellten quantitativen Modelle in ein automatisches Ausführungssystem eingeben.

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr eigenes quantitatives Handelssystem aufzubauen, finden Sie hier vier allgemeine Schritte für den Einstieg.

1. Identifizieren Sie Ihre Strategie

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Handelsstrategie zu bestimmen. Dies kann eine der oben genannten Strategien sein: Momentum, Trendfolge, Arbitrage usw. Oft entsteht Ihre Strategie aus einer Vermutung oder Hypothese, nachdem Sie Daten aus den Marktquellen, mit denen Sie handeln möchten, gesammelt und analysiert haben. Sie können dann Techniken wie die Regressions- oder Korrelationsanalyse verwenden, um die Daten zu analysieren und die Signifikanz zu bestimmen.

Sobald Sie eine Strategie im Kopf haben und bevor Sie zum nächsten Schritt übergehen, ist es wichtig, alle beteiligten Parameter zu bestimmen. Dazu gehören Stop-Loss- und Take-Profit-Levels, Positionsgrößen, Einstiegs- und Ausstiegspunkte und vieles mehr.

2. Backtesting Ihrer Strategie

Sobald Sie die Marktdaten analysiert und eine gründliche Strategie entwickelt haben, können Sie den Handel mit diesen Regeln simulieren, um zu sehen, wie sie sich unter vergangenen Marktbedingungen entwickelt hätten. Backtesting ist nützlich, weil Sie das Ergebnis Ihrer Handelsstrategie sofort über mehrere Märkte und Ereignisse hinweg erfahren können. Natürlich bedeutet das Backtesting Ihres Modells und das Erzielen eines hohen Maßes an korrelierenden Ergebnissen nicht immer, dass Ihr Modell auch auf den realen Märkten funktioniert. Falsche Korrelationen können auftreten, und in allen Anlageklassen kommt es immer wieder zu unerwarteten Ereignissen.

Um ein erfolgreiches Backtesting zu gewährleisten, müssen Sie eine solide Plattform verwenden, alle Handelskosten einbeziehen, genaue und detaillierte historische Daten verwenden und sicherstellen, dass Ihre eigene Voreingenommenheit die Ergebnisse nicht beeinträchtigt. Wenn die Ergebnisse Ihres Backtestings schlecht sind, sollten Sie die Strategie ändern und erneut versuchen oder sie ganz verwerfen und mit einer neuen Strategie beginnen. Wenn die Ergebnisse positiv sind, müssen Sie Ihre Strategie weiterhin gründlich testen. Vielleicht gibt es Möglichkeiten, Ihre Strategie weiter zu optimieren und sie noch stärker zu machen. Sobald dies geschehen ist, ist Ihre Strategie validiert.

3. Implementieren Sie Ihre Strategie

Um Ihre gut getestete Strategie umsetzen zu können, benötigen Sie ein System, das die von der Strategie generierten Handelssignale automatisch an den Broker senden kann. Ein vollautomatisches System wird im Hochfrequenzhandel eingesetzt, aber Sie können auch manuelle oder halbautomatische Ausführungsmethoden verwenden. Strategien wie der Arbitragehandel erfordern jedoch ein vollautomatisches System.

Die meisten Quant Trader nutzen die Systeme, die von Ingenieuren in ihren Unternehmen entwickelt wurden, um Geschäfte auszuführen. Für die Entwicklung dieser Systeme sind Kenntnisse in Programmiersprachen wie C/C++, R, Python oder MATLAB erforderlich. Achten Sie bei der Ausführung Ihrer Strategie auf unvorhergesehene Handelskosten und Abweichungen zwischen der Live-Performance und derjenigen der Backtests.

4. Risikomanagement

Das Risikomanagement ist ein entscheidendes Element jeder Strategie, auch des quantitativen Handels. Quantitative Händler müssen jedes Element des Handelssystems, das sie aufgebaut haben, berücksichtigen, da sonst die gesamte Strategie zusammenbrechen könnte. So müssen beispielsweise auch die Kapitalallokation und die Größe der einzelnen Geschäfte im Verhältnis zu den Gesamtbeständen von einem quantitativen System sorgfältig beurteilt werden.

Ein weiteres großes Risiko für den quantitativen Handel ist die menschliche Voreingenommenheit, die von Quant-Tradern bei der Verwaltung ihrer Systeme eingebracht werden kann. Jede Voreingenommenheit, die das Modell infiziert, kann es stören. Wenn Sie ein rigoroses Backtesting durchgeführt haben, sollten Sie in der Lage sein, Ihr quantitatives System mit minimalen Eingriffen laufen zu lassen, um zusätzliche Risiken zu vermeiden.

FAQs zum quantitativen Handel:

Was sind die Vor- und Nachteile des quantitativen Handels?

Quantitativer Handel mag wie der geheime Schlüssel zu erfolgreichem Handel erscheinen, aber die hochkomplexen Systeme erfordern ein hohes Maß an Wissen und ein breites Spektrum an Fähigkeiten, um sie aufzubauen und zu verwalten. Außerdem besteht immer das Risiko, dass unvorhergesehene Ereignisse die von Quant Trader entwickelten Systeme negativ beeinflussen und ganze Handelsstrategien zunichte machen können.

Was ist Hochfrequenzhandel?

Der Hochfrequenzhandel (HFT) ist eine Technik, bei der automatisierte Computersysteme eingesetzt werden, um Positionen in extrem kurzen Zeitspannen zu öffnen und zu schließen. HFT erfolgt so schnell, dass nur ein Computer in der Lage ist, Abschlüsse in der erforderlichen Geschwindigkeit zu erkennen und auszuführen. Es wird häufig in Verbindung mit quantitativem Handel verwendet, da die quantitativen Modelle den HFT-Computern ausführliche Leitlinien für ihre Arbeit liefern.

Nicht alle Hochfrequenzhandelssysteme verwenden quantitative Strategien, und nicht jeder quantitative Handel nutzt HFT. Manchmal führen Quant Trader die Geschäfte selbst aus.

Was ist der Quant-Token?

Quant kann sich auch auf den Ethereum-basierten Token Quant (QNT) beziehen, der verwendet wird, um den Overledger von Quant Network zu betreiben. Overledger ist eine Unternehmenssoftware, die es jedem Blockchain-basierten Projekt ermöglicht, auf allen anderen öffentlichen und privaten Blockchains zu arbeiten.