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Plano de estudo individual para se tornar um comerciante quantitativo & # 8211; Parte I.

Os papéis quantitativos dos operadores em grandes fundos quant são frequentemente vistos como uma das posições mais prestigiosas e lucrativas no cenário de emprego em finanças quantitativas. Negociando carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; Os fundos são muitas vezes vistos como um trampolim para eventualmente permitir que se forme o seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador pai e uma lista de investidores iniciais para trazer a bordo.

A competição por posições de negociação quantitativa é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira em negociação quântica. Neste artigo, vou descrever os caminhos de carreira comuns, rotas para o campo, o plano de fundo necessário e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e pretensos profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.

Definindo expectativas.

Antes de nos aprofundarmos nas listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei definir algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa de negociação quantitativa está muito mais alinhada com os testes de hipóteses científicas e com o rigor acadêmico do que o usual & # 8220; usual & # 8221; percepção dos operadores dos bancos de investimento e a bravata associada. Há muito pouca (ou inexistente) entrada discricionária ao realizar negociações quantitativas, pois os processos são quase universalmente automatizados.

O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade financeira de quant e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar em campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através de um mestrado em nível de doutorado ou pós-graduação em um campo quantitativo. Embora se possa entrar em negociações quantitativas em nível profissional por meios alternativos, isso não é comum.

As habilidades exigidas por um pesquisador de negociação quantitativa sofisticado são diversas. Uma extensa experiência em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornecem a base quantitativa sobre a qual construir. É essencial compreender os componentes da negociação quantitativa, incluindo métodos de previsão, geração de sinais, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, aprendizagem estatística / máquina (incluindo métodos não lineares), otimização e microestrutura de troca / mercado. Juntamente com isso, há um bom conhecimento de programação, incluindo como obter modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.

Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de ânimo leve. Costuma-se dizer que são necessários de 5 a 10 anos para se aprender material suficiente para ser consistentemente lucrativo no comércio quantitativo de uma firma profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo muito inteligente. Ele fornecerá desafios contínuos em um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar um empreendedor, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.

Antecedentes Necessários

É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisa de negociação quantitativa), enquanto estudava em um diploma de graduação numerada ou dentro de um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável àqueles que desejarem fazer a transição para uma carreira de negociação quant de outro, embora com a ressalva de que levará um pouco mais de tempo e envolverá extensa rede de contatos e muito autoestudo.

No nível mais básico, a pesquisa quantitativa profissional requer uma sólida compreensão da matemática e do teste de hipóteses estatísticas. Os suspeitos usuais de cálculo multivariado, álgebra linear e teoria da probabilidade são todos necessários. Uma boa marca de classe em um curso de graduação em matemática ou física de uma escola bem conceituada geralmente fornecerá a base necessária.

Se você não tem formação em matemática ou física, sugiro que você faça um curso de graduação em uma das melhores escolas em um desses campos. Você estará competindo com pessoas que têm esse conhecimento e, portanto, será altamente desafiador obter uma posição em um fundo sem algumas credenciais acadêmicas definitivas.

Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, via programação de computadores. As opções comuns de linguagens de modelagem nos dias de hoje incluem R, a linguagem estatística de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar extensa familiaridade com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um profissional quantitativo. Se você tem uma extensa experiência em programação de computadores, talvez queira considerar entrar em um fundo por meio da rota do Quantitative Developer.

A grande habilidade final necessária aos pesquisadores quantitativos de negociação é a capacidade de interpretar objetivamente novas pesquisas e implementá-las rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos a PhD das melhores escolas geralmente são os primeiros a serem escolhidos para cargos de negociação quantitativa. Obter um PhD em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é um bom caminho para um fundo quantificado sofisticado.

Troca Quantitativa Introdutória.

O comércio quantitativo explodiu em popularidade tanto no espaço do fundo profissional quanto no de varejo. É, naturalmente, o principal tema deste site! Escrevi alguns artigos sobre como começar a negociação quantitativa / algorítmica introdutória. A seguir, você terá uma breve visão geral do campo:

Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos do gerente de fundos hedge Ernie Chan, que incluem detalhes significativos sobre a implementação de estratégias de negociação quant. Eles são dedicados ao sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de risco são sólidas e transitam para o espaço do fundo profissional:

Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes da implementação de estratégias de negociação quant (particularmente no nível de varejo), dê uma olhada nos artigos de negociação de quantia neste site.

Econometria / Análise de Séries Temporais.

Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas trata da análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente séries de preços de ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de negociação quantitativa. Escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para aprender econometria financeira. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e início de programação em R, que discutiremos com mais detalhes na segunda parte desta série de artigos.

Os três textos fundamentais que eu recomendo para começar em econometria e análise de séries temporais são:

Se você quiser ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro dar uma olhada no meu artigo sobre recursos econométricos.

Recentemente me deparei com um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para previsão:

Previsão: Princípios e Prática de Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre previsão estatística através do ambiente de programação R. Ele abrange técnicas de regressão simples e multivariada, suavização exponencial e ARIMA, além de modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para começar quantos.

Com os fundamentos das séries temporais em seu currículo, o próximo passo é começar a estudar as técnicas de aprendizado de estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro do financiamento quantitativo.

Estatística Intermediária / Aprendizado de Máquina.

A moderna pesquisa de negociação quantitativa depende de extensas técnicas de aprendizado de estatística. Até há relativamente pouco tempo, o único local para aprender técnicas como as aplicadas às finanças quantitativas estava na literatura. Atualmente existem livros didáticos bem estabelecidos que preenchem a lacuna entre teoria e prática. É o próximo acompanhamento lógico das técnicas de previsão de econometria e de séries temporais, embora haja sobreposição significativa nas duas áreas.

A maneira recomendada para começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):

Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma ótima introdução às modernas técnicas de aprendizado estatístico. Ele é voltado para o profissional, e não para o estatístico acadêmico, portanto, será útil para aqueles que vêm de um ambiente financeiro com experiência mínima em aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isto antes de ler o livro subseqüente abaixo. Os elementos do aprendizado estatístico: mineração de dados, inferência e previsão por Hastie, et al & # 8211; Carinhosamente conhecido como & # 8220; ESL & # 8221; dentro da comunidade estatística, este livro é uma continuação fantástica para o recém lançado “ISL & # 8221; acima. É muito mais profundo na teoria e fornecerá uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita do livro no site do autor (statweb. stanford. edu/

As principais técnicas de interesse incluem Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Reamostragem, Métodos Baseados em Árvore (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Meios, Hierárquicos), Kernal Métodos e Redes Neurais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo mais referências para um estudo mais profundo.

Um conjunto particularmente útil (e gratuito!) De cursos na Web sobre Machine Learning / AI é fornecido pelo Coursera:

Aprendizado de Máquina por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que mencionei brevemente acima. Ele recebeu elogios de pessoas que participaram. É provavelmente melhor assistido como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquina por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso se concentra principalmente em redes neurais, que têm uma longa história de associação com finanças quantitativas. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena dar uma olhada neste curso, em conjunto com um livro sólido na área.

Próximos passos.

No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado de máquina não linear, otimização matemática, trocas / microestrutura de mercado, teoria de portfólios e programação de computadores & # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um pesquisador prospectivo de negociação quantitativa.

Sobre o autor Mike Halls-Moore.

Michael graduou-se com um MMath em Matemática pela University of Warwick, obteve PhD do Imperial College London em Fluid Dynamics e trabalhou em um fundo de hedge como desenvolvedor de trading quantitativo nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias de negociação algorítmica intradia.

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Sistemas Quantitativos de Negociação: Métodos Práticos para Projeto, Teste e Validação, 2007, Howard B. Bandy, 0979183804, 9780979183805, Blue Owl Press, 2007.

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Eu encontrei os “Sistemas de Negociação Quantitativa” do Dr. Howard Bandy utilizando os motores de busca do médico no prazo de 08 enquanto nós queríamos uma ajuda enquanto entendíamos o Amibroker, o verdadeiro kit de ferramentas de compra e venda. Dentro dos dezesseis anos anteriores, mudei meu mercado monetário pessoal comprando e vendendo através de serviços básicos para especializados, após os quais, através de uma especialização comum, para algo muito mais mecanizado, incluindo o rastreamento de volta, o monte-carlo e o perigo. avaliação. Este particular mostrado meus encontros pessoais gêmeos dentro da existência de negócios, eu tinha vários anos dentro dele (investigação de operações, avaliação, bem como programação), bem como muitos anos dentro de vendas de administração. Meus sistemas pessoais de compra e venda anteriores não eram suficientes em relação ao meu concentrado de desenvolvimento pessoal - exigíamos algo mais rápido e muito mais completo, assim como as avaliações do meu programa de software pessoal me acionaram pessoalmente para escolher a Amibroker. O primeiro guia do doutor Bandy forneceu um excelente sinal de teste Amibroker - um excelente ponto de partida.

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No entanto, percebemos rapidamente como o guia tinha sido muito mais comparado a esse particular. Isto ofereceu provavelmente a construção mais razoável no que diz respeito ao conhecimento de mercados monetários, compra e venda de versões, bem como técnicas de compra e venda que eu experimentei no entanto observado. Possivelmente isso apareceu em um determinado momento depois que eu entendi suficiente, bem como experimentou encontro suficiente, para entender exatamente o que queríamos - mesmo que não tenha sido realmente o objetivo da minha busca pessoal única na internet! Logo depois de ler o guia de verdade, viajamos por Sydney para ir a Vegas para a oficina de dois dias enviada através de Howard - isso não era insatisfatório. O guia real e também as versões de raciocínio oferecidos, portanto, obviamente, dentro, possuem foi a verificação real do seu tempo e também acabam por ser um elemento fundamental dos meus métodos pessoais de compra e venda.

Como o 08 eu estudo e re-leio “Sistemas Quantitativos de Negociação” com frequência, nós frequentemente nos deparamos com algo que eu posso ter que permitir, ou mesmo obter uma nova compreensão. No entanto, extraímos fragmentos associados ao sinal.

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Tenho certeza que você notou a supersaturação de tutoriais iniciantes e referências de estatísticas / aprendizado de máquina disponíveis na Internet.

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Assim, se você está mais confortável codificando do que com matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a lucratividade de sua estratégia.

Sobre o autor.

Então, quem está por trás disso?

Oi! Meu nome é Mike Halls-Moore e sou o cara por trás do QuantStart e do pacote 'Advanced Algorithmic Trading'.

Desde que trabalhei como desenvolvedor de negociação quantitativa em um fundo de hedge, sou apaixonado pela pesquisa e implementação de negociações quantitativas.

Iniciei a comunidade QuantStart e escrevi "Advanced Algorithmic Trading" para expor os praticantes de varejo aos métodos usados ​​em fundos de hedge quantitativos e empresas de gestão de ativos.

Quais tópicos estão incluídos no livro?

Análise de Séries Temporais.

Você receberá um guia completo para iniciantes para análise de séries temporais, incluindo características de retorno de ativos, correlação serial, modelos de ruído branco e passeio aleatório.

Modelos de Séries Temporais.

Fornecerei uma discussão completa dos modelos de média móvel regressiva (ARMA) e autorregressivo condicional heterocedástico (ARCH) usando o ambiente estatístico R.

Séries Temporais Cointegradas.

Continuaremos a discussão sobre séries temporais cointegradas da Successful Algorithmic Trading e consideraremos o teste de Johansen, aplicando-o às estratégias da ETF.

Modelos de espaço de estado e filtros de Kalman.

Você encontrará uma discussão aprofundada sobre como o Filtro de Kalman pode ser usado para criar proporções de hedge dinâmicas entre pares de ativos do ETF, usando ferramentas Python disponíveis gratuitamente.

Modelos ocultos de Markov.

Você terá uma introdução aos Modelos Ocultos de Markov e como eles podem ser aplicados a dados financeiros para fins de detecção de regime.

Aprendizado de Máquina.

Descobriremos exatamente o que é "aprendizado de máquina estatística", incluindo o aprendizado supervisionado e não supervisionado, e como eles podem nos ajudar a produzir estratégias de negociação sistemáticas lucrativas.

Regressão linear.

Inicialmente, usaremos a técnica familiar de regressão linear, tanto no sentido Bayesiano quanto clássico, como forma de ensinar conceitos mais avançados de aprendizado de máquina.

O tradeoff de viés-variância.

Falarei sobre um dos conceitos mais importantes no aprendizado de máquina, ou seja, o trade-off de viés-variância e como podemos minimizar seus efeitos usando a validação cruzada.

Métodos Baseados em Árvore.

Discutirei um dos modelos mais versáteis de famílias ML, ou seja, os modelos Decision Tree, Random Forest e Boosted Tree, e como podemos aplicá-los para prever retornos de ativos.

Métodos do Kernel.

Discutiremos a família de Classificadores de Vetores de Suporte, incluindo a Máquina de Vetores de Suporte, e como podemos aplicá-los a séries de dados financeiros.

Métodos não supervisionados.

Explicarei como você pode aplicar técnicas de aprendizado não supervisionadas, como o K-Means Clustering, a dados de barra financeiros do OHLCV, a fim de agrupar "velas" em regimes.

Processamento de linguagem natural.

Discutiremos como aplicar métodos de aprendizado de máquina a um grande corpus de documentos em linguagem natural e prever categorias em dados de teste não vistos, como um precursor de modelos baseados em sentimentos.

Estatística Bayesiana.

Fornecerei uma introdução completa aos modelos de probabilidade bayesianos, incluindo uma análise detalhada da inferência, que forma a base para modelos mais complexos ao longo do livro.

Markov-Chain Monte Carlo.

Você aprenderá sobre o MCMC, em particular o algoritmo Metropolis-Hastings, que é uma das principais técnicas de amostragem em estatística bayesiana, usando o software PyMC3.

Volatilidade Estocástica Bayesiana.

Examinaremos os modelos de volatilidade estocástica em uma estrutura bayesiana, usando-os para identificar períodos de grande volatilidade do mercado para o gerenciamento de riscos.

Quais habilidades técnicas você aprenderá?

R: Análise de Séries Temporais.

Você será apresentado ao R, que é um dos ambientes de pesquisa mais amplamente usados ​​em fundos de hedge quantitativos e gerentes de ativos. Vamos fazer uso de muitas bibliotecas, incluindo timeseries, rugarch e previsão.

Decaimento da Estratégia.

Usaremos R e Python para estimar o desempenho da nossa estratégia ao longo do tempo, permitindo-nos produzir curvas de decaimento de estratégia. Isso ajudará a determinar se uma estratégia precisa ser retirada ou se ainda é viável e lucrativa.

Python: Scikit-Learn.

Nós nos aprofundaremos nos recursos avançados da biblioteca ML do Python, scikit-learn, incluindo otimização de parâmetros, validação cruzada, paralelização e produção de modelos preditivos sofisticados.

Backtesting robusto.

Como criar backtests eficientes vetorizados e orientados a eventos para pesquisa preliminar, com suposições de custos de transação realistas e manipulação de posição, usando R e a popular biblioteca QSTrader.

Python: PyMC3.

Apresentaremos o PyMC3, o kit de ferramentas de modelagem bayesiana flexível ou "Programação probabilística" e o amostrador Markov Chain Monte Carlo para nos ajudar a realizar inferências bayesianas efetivas sobre dados de séries temporais financeiras.

Gerenciamento de riscos.

Continuaremos nossa discussão sobre gerenciamento de risco de livros anteriores e analisaremos a detecção de regime e a volatilidade estocástica como meio de determinar nosso nível de risco atual e alocação de portfólio.

Quais estratégias de negociação e gerenciamento de riscos você implementará?

Carteiras Mensais de Reequilíbrio.

Apresentaremos nossa estrutura de backtesting com carteiras FEF de longo prazo reajustadas mensalmente, em vários mercados financeiros, comparando nossos resultados a um benchmark.

ARIMA + GARCH.

Vamos olhar para uma técnica de séries temporais lineares baseada no modelo ARIMA + GARCH sobre uma série de índices de ações e ver como o desempenho da estratégia muda ao longo do tempo.

Filtros de Kalman para negociação de pares.

Aplicaremos o Filtro Bayman de Kalman a séries temporais cointegradas para estimar dinamicamente a relação de proteção entre pares de ativos, melhorando a estimativa estática de uma relação de hedge tradicional.

Detecção de regime.

Usaremos modelos ocultos de Markov para produzir um modelo de detecção de regime de volatilidade. Isso será usado para vetar ordens em uma tendência de curto prazo seguindo a estratégia para aumentar a lucratividade.

O ativo retorna a previsão usando o Aprendizado de máquina.

Usaremos várias técnicas de aprendizado de máquina, como a Random Forests, para prever a direção e o nível do ativo, regredindo em relação a outros recursos transformados.

Análise de sentimentos.

Usaremos os dados do fornecedor de análise de sentimento para gerar um gerador de sinal de negociação baseado em sentimento, aplicando-o a um conjunto de ações S & amp; P500 em vários setores do mercado.

Onde você pode aprender mais sobre nós?

Nós escrevemos mais de 200 posts no QuantStart cobrindo quant trading, quant careers, quant development, data science e machine learning. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre nossa metodologia e estratégias de negociação.

E se você não estiver feliz com o livro?

Enquanto achamos que você encontrará o Advanced Algorithmic Trading muito útil em sua educação de negociação quantitativa, também acreditamos que, se você não estiver 100% satisfeito com o livro por qualquer motivo, poderá devolvê-lo sem perguntas para um reembolso total.

Você vai obter uma cópia impressa do livro?

Não. Neste estágio, o livro está disponível apenas no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts R e Python totalmente funcionais, se você adquirir a opção "Livro + Software".

Qual pacote você deve comprar?

Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código-fonte extra completo é o melhor se você quiser entrar no código imediatamente, mas o livro em si contém uma enorme quantidade de trechos de código que ajudarão no seu processo de negociação de quantia.

Podemos ser contatados?

Claro! Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e faremos o melhor para fornecer uma resposta necessária. No entanto, por favor, dê uma olhada na lista de artigos, que também pode ajudá-lo.

Você precisará de um diploma em matemática?

A maior parte do livro requer uma compreensão de cálculo, álgebra linear e probabilidade. No entanto, muitos dos métodos são intuitivos e o código pode ser seguido sem recurso à matemática avançada.