I sistemi di trading automatici funzionano davvero? E se è così, perché non lo fanno tutti?
Answers
04/28/2024
Gillead
Divulgazione completa: dirigo le operazioni su una grande piattaforma di investimento quantitativo ( Quantiacs ) e ho scritto ampiamente sullo spazio di negoziazione algoritmica e ho sviluppato personalmente programmi di negoziazione algoritmica per la parte migliore di un decennio, quindi ho i miei pregiudizi ma mi sento abbastanza almeno minimamente qualificato per rispondere a questa domanda.
In breve: assolutamente! Sì, molti sistemi di trading algoritmici e automatizzati funzionano effettivamente da anni. Detto questo, la maggior parte dei sistemi di trading automatizzato non funziona in modo coerente (nonostante ciò che possono mostrare i backtest) ed è qui che i dilettanti sono separati dalle richieste professionali. Inoltre, la maggior parte dei sistemi di trading automatizzati redditizi ha una durata di conservazione limitata a causa di qualcosa chiamato alfa-decadimento (l'erosione della redditività dovuta all'efficienza del mercato).
Il motivo per cui "tutti non lo fanno" è in gran parte perché solo una piccola parte della popolazione mondiale ha le conoscenze e le competenze per sviluppare un sistema di trading automatizzato ... e tanto meno un sistema costantemente performante.
Gli algoritmi sono in genere codificati in una delle poche lingue: Python, C #, Matlab, Proprietary Easy Languages o altre varianti di C. Inoltre, gli algoritmi con le migliori prestazioni incorporano tecnologie complementari come Machine Learning e Deep Learning sia nella funzione dell'algoritmo che nell'ottimizzazione e test retrospettivi.
La ricerca suggerisce che ci sono circa 25 milioni di sviluppatori di software professionali e amatoriali nel mondo. Forse il 40% (10 milioni) di questi sviluppatori è esperto in un linguaggio comunemente usato per sviluppare algoritmi di trading.
Forse il 25% (e questo è generoso) di quei 10 milioni ha anche una conoscenza sufficiente dei mercati finanziari e delle negoziazioni.
Di quei circa 2-3 milioni di potenziali "quants" con entrambe le competenze tecniche e le conoscenze finanziarie, forse il 50% (dai o dai), in realtà hanno i fondi (il capitale discrezionale di "rischio") per speculare sui loro algoritmi pur rimanendo un po ' diversificato. (Tieni presente che molti di questi opteranno anche per le carriere nel settore finanziario e non rischieranno mai il proprio capitale.)
Inoltre, di quei 1–2 milioni di potenziali sussidi con i fondi, significativamente meno della metà avrà il tempo e la propensione a imparare come ed effettivamente farlo considerando vari altri obblighi familiari e personali (lo sviluppo e il collaudo dei sistemi è un processo che richiede molto tempo) .
Diciamo quindi che una stima fermi molto, molto retrospettiva, suggerisce che ci sono 1/2 milione di quants nel mondo con le capacità, le conoscenze, il capitale, il tempo e l'inclinazione sufficienti per sviluppare algoritmi di trading.
Ora di quei 500,000, una maggioranza significativa (ma diciamo che il 50% è generosa) non potrà mai trovare il coraggio di provare a lanciare i loro algoritmi dal vivo con soldi veri. La realtà è che molte persone sono abbastanza avverse al rischio e soccombono a varie barriere e preconcetti psicologici. Non posso dirvi quante "quants" autoproclamate ho incontrato che passano ore ogni giorno a sviluppare algoritmi ma che non hanno mai messo un solo dollaro dietro di loro ... ora ne restano 250,000.
-E di quei 250,000 "Quants" che trovano il coraggio di tentare la fortuna, la maggior parte fallirà rapidamente. Non so che percentuale sia. Potrebbe essere il 60%, potrebbe essere l'80%. Potrebbe essere uno stupido errore di programmazione, scarsa abilità o solo sfortuna, ma la maggior parte di coloro che all'inizio perdono un po 'di soldi all'inizio si scoraggeranno per sempre di riprovare e si arrenderanno o perderanno interesse.
Quindi ... Questo ci lascia forse tra le 50,000 e le 100,000 persone in tutto il mondo che in realtà sono esperti di rischio, istruiti, tecnicamente competenti, finanziariamente disponibili, disponibili, coraggiosi, testardi e abbastanza persistenti da continuare a sviluppare algoritmi fino a un punto in cui sono ragionevolmente redditizi. Immagino che l'attuale curva di distribuzione del "successo" sia in qualche modo normale, con solo il 10-20% in alto di successo (abbastanza considerevolmente e costantemente al di sopra del mercato) abbastanza da incentivare la partecipazione continua.
Quindi, il numero di persone che fanno effettivamente trading algoritmico è costantemente nelle cinque cifre basse ... forse anche nelle 4 cifre alte. Certamente cambierà man mano che il nostro mondo diventerà più tecno-centrico ma per rispondere alla tua domanda: ecco perché tutti non lo fanno; )
Le torri erano 110 piani, alte 1363 piedi. Gli ingegneri hanno affermato nella fase di progettazione che il progetto sarebbe sopravvissuto a un incidente con un jetliner 4 a 707 motori che volava a 600 mph. L'ingegnere capo disse al Seattle Times nel 1993 che le torri sarebbero sopravvissute non solo all'impatto del getto, ma anche ai conseguenti incendi.Secondo due reporter della NYT, il ...
Divulgazione completa: dirigo le operazioni su una grande piattaforma di investimento quantitativo ( Quantiacs ) e ho scritto ampiamente sullo spazio di negoziazione algoritmica e ho sviluppato personalmente programmi di negoziazione algoritmica per la parte migliore di un decennio, quindi ho i miei pregiudizi ma mi sento abbastanza almeno minimamente qualificato per rispondere a questa domanda.
In breve: assolutamente! Sì, molti sistemi di trading algoritmici e automatizzati funzionano effettivamente da anni. Detto questo, la maggior parte dei sistemi di trading automatizzato non funziona in modo coerente (nonostante ciò che possono mostrare i backtest) ed è qui che i dilettanti sono separati dalle richieste professionali. Inoltre, la maggior parte dei sistemi di trading automatizzati redditizi ha una durata di conservazione limitata a causa di qualcosa chiamato alfa-decadimento (l'erosione della redditività dovuta all'efficienza del mercato).
Il motivo per cui "tutti non lo fanno" è in gran parte perché solo una piccola parte della popolazione mondiale ha le conoscenze e le competenze per sviluppare un sistema di trading automatizzato ... e tanto meno un sistema costantemente performante.
Gli algoritmi sono in genere codificati in una delle poche lingue: Python, C #, Matlab, Proprietary Easy Languages o altre varianti di C. Inoltre, gli algoritmi con le migliori prestazioni incorporano tecnologie complementari come Machine Learning e Deep Learning sia nella funzione dell'algoritmo che nell'ottimizzazione e test retrospettivi.
La ricerca suggerisce che ci sono circa 25 milioni di sviluppatori di software professionali e amatoriali nel mondo. Forse il 40% (10 milioni) di questi sviluppatori è esperto in un linguaggio comunemente usato per sviluppare algoritmi di trading.
Forse il 25% (e questo è generoso) di quei 10 milioni ha anche una conoscenza sufficiente dei mercati finanziari e delle negoziazioni.
Di quei circa 2-3 milioni di potenziali "quants" con entrambe le competenze tecniche e le conoscenze finanziarie, forse il 50% (dai o dai), in realtà hanno i fondi (il capitale discrezionale di "rischio") per speculare sui loro algoritmi pur rimanendo un po ' diversificato. (Tieni presente che molti di questi opteranno anche per le carriere nel settore finanziario e non rischieranno mai il proprio capitale.)
Inoltre, di quei 1–2 milioni di potenziali sussidi con i fondi, significativamente meno della metà avrà il tempo e la propensione a imparare come ed effettivamente farlo considerando vari altri obblighi familiari e personali (lo sviluppo e il collaudo dei sistemi è un processo che richiede molto tempo) .
Diciamo quindi che una stima fermi molto, molto retrospettiva, suggerisce che ci sono 1/2 milione di quants nel mondo con le capacità, le conoscenze, il capitale, il tempo e l'inclinazione sufficienti per sviluppare algoritmi di trading.
Ora di quei 500,000, una maggioranza significativa (ma diciamo che il 50% è generosa) non potrà mai trovare il coraggio di provare a lanciare i loro algoritmi dal vivo con soldi veri. La realtà è che molte persone sono abbastanza avverse al rischio e soccombono a varie barriere e preconcetti psicologici. Non posso dirvi quante "quants" autoproclamate ho incontrato che passano ore ogni giorno a sviluppare algoritmi ma che non hanno mai messo un solo dollaro dietro di loro ... ora ne restano 250,000.
-E di quei 250,000 "Quants" che trovano il coraggio di tentare la fortuna, la maggior parte fallirà rapidamente. Non so che percentuale sia. Potrebbe essere il 60%, potrebbe essere l'80%. Potrebbe essere uno stupido errore di programmazione, scarsa abilità o solo sfortuna, ma la maggior parte di coloro che all'inizio perdono un po 'di soldi all'inizio si scoraggeranno per sempre di riprovare e si arrenderanno o perderanno interesse.
Quindi ... Questo ci lascia forse tra le 50,000 e le 100,000 persone in tutto il mondo che in realtà sono esperti di rischio, istruiti, tecnicamente competenti, finanziariamente disponibili, disponibili, coraggiosi, testardi e abbastanza persistenti da continuare a sviluppare algoritmi fino a un punto in cui sono ragionevolmente redditizi. Immagino che l'attuale curva di distribuzione del "successo" sia in qualche modo normale, con solo il 10-20% in alto di successo (abbastanza considerevolmente e costantemente al di sopra del mercato) abbastanza da incentivare la partecipazione continua.
Quindi, il numero di persone che fanno effettivamente trading algoritmico è costantemente nelle cinque cifre basse ... forse anche nelle 4 cifre alte. Certamente cambierà man mano che il nostro mondo diventerà più tecno-centrico ma per rispondere alla tua domanda: ecco perché tutti non lo fanno; )