Nicht jeder hat vom quantitativen Handel und seinen Vorteilen beim Bitcoin-Handel gehört oder gelesen. In diesem Artikel werde ich einige Konzepte zum quantitativen Studium vorstellen. Während ich unseren Prozess vorstellen werde quantitativer Handel zu bedienen Bitcoin in einem 15-Minuten-Zeitrahmen, 15-Minuten-Kerzen.
Im Finanzwesen ist die quantitative Analyse ist die Verwendung von Finanzmathematik, oft abgeleitet von Physik und Statistik, um eine Finanzanalyse durchzuführen. Ebenso findet diese Art der Analyse in den meisten modernen Industriesektoren statt, obwohl diese Analyse in diesen Sektoren in vielen Fällen nicht als quantitative Analyse bekannt ist. In der Investmentbranche werden Analysten, die quantitative Analysen durchführen, allgemein als „Analysten“ bezeichnet Quants.
Obwohl der übliche Analysebereich dieser Art von Techniken ursprünglich war Vermögensverwaltung, die Risikomanagement und Preisgestaltung Finanzderivate, hat sich die Bedeutung des Begriffs im Laufe der Zeit ausgeweitet und umfasst nun auch Personen, die sich mit nahezu allen Anwendungen der Mathematik im Finanzwesen befassen. Beispiele hierfür sind die statistische Arbitrageist die algorithmischer »Handel« und Durchführung elektronischer Transaktionen auf den Märkten.
Quantitative Finance begann in den 1970er Jahren in den Vereinigten Staaten, als einige Anleger begannen, mathematische Formeln zu verwenden, um die Preise für Aktien und Anleihen zu bestimmen.
Harry Markowitz, in seiner Doktorarbeit «Portfolioauswahl» 1952 veröffentlicht, war einer der ersten, der mathematische Konzepte formell an die Finanzwelt anpasste. Markowitz formalisierte eine Vorstellung von durchschnittlichen Renditen und Konvarianzen für Aktien, die es ihm ermöglichte, das Konzept der „Diversifizierung“ in einem Markt zu quantifizieren. Er zeigte, wie die mittlere Rendite und Varianz für ein bestimmtes Portfolio verarbeitet werden kann, und argumentierte, dass Anleger nur solche Portfolios halten sollten, deren Varianz unter allen Portfolios für eine bestimmte mittlere Rendite minimal war.
Harry Markowitz wurde als Sohn von Morris und Mildred Markowitz in eine jüdische Familie hineingeboren.1 Während der High School entwickelte Markowitz ein Interesse an Physik und Philosophie, insbesondere an den Ideen von David Hume, ein Interesse, das er während seiner Studienzeit an der University of Chicago verfolgte. Nach seinem BA-Abschluss beschloss Markowitz, sein Studium an der University of Chicago fortzusetzen und sich für den Schwerpunkt Wirtschaftswissenschaften zu entscheiden. Dort hatte er Gelegenheit, bei bedeutenden Wirtschaftswissenschaftlern zu studieren, u. a Milton Friedman, Tjalling Koopmans, Jacob Marschak und Leonard Savage. Noch während seines Studiums wurde er eingeladen, Mitglied der Cowles Commission of Research in Economics zu werden, die sich damals in Chicago befand.
Als Thema seiner Dissertation wählte Markowitz die Anwendung der Mathematik auf die Börsenanalyse.
In 1969, Robert Merton stellte die Stochastische Analysis im Studium der Finanzen. Mertons Motivation war der Wunsch zu verstehen, wie die Preise auf den Finanzmärkten festgelegt werden, was die klassische ökonomische Frage des „Gleichgewichts“ darstellt.
Parallel zu Mertons Arbeit und mit seiner Hilfe Fischer Schwarz y Myron Scholes Sie entwickelten die Black-Scholes-Modell, der 1997 mit dem ausgezeichnet wurde Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften.
Mathematische und statistische Ansätze
Die quantitative Analyse basiert normalerweise auf drei Arten der Mathematik: Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, wobei der Schwerpunkt auf der Mathematik liegt Partielle Differentialgleichungen und Ökonometrie. Die meisten quantitativen Analysten verfügen über keine wirtschaftswissenschaftliche Ausbildung und wenden in der Regel eine Reihe von Werkzeugen an, die der Physik entlehnt sind. Physiker haben tendenziell weniger Erfahrung mit statistischen Techniken, daher verlassen sie sich normalerweise auf Näherungen, die auf partiellen Differentialgleichungen basieren, und ihre Lösungen basieren normalerweise auf diesen numerische Analyse.
Die am häufigsten verwendeten numerischen Methoden sind:
- Finite-Differenzen-Methode, wird zur Lösung partieller Differentialgleichungen verwendet.
- Monte-Carlo-Methode, wird auch zur Lösung partieller Differentialgleichungen verwendet. Aber auch der Einsatz der Monte-Carlo-Simulation im Risikomanagement ist üblich.
Arbeitsbereiche
- Entwicklung von Strategien Handel
- Optimierung des Anlageportfolios
- Preisgestaltung von Derivaten und Absicherung
- Risikomanagement
- Kreditanalyse
- Andere Bereiche wie Medizin, Landwirtschaft usw.
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