Tout le monde n’a pas entendu ou lu le trading quantitatif et ses avantages dans le trading Bitcoin. Dans cet article, je présenterai quelques concepts sur l'étude quantitative. Pendant que je présenterai notre cours de trading quantitatif opérer Bitcoin dans un laps de temps de 15 minutes, bougies de 15 minutes.
En finance, le analyse quantitative est l'utilisation de mathématiques financières, souvent dérivé du physique et statistique, pour effectuer une analyse financière. De même, ce type d’analyse se produit dans la plupart des secteurs industriels modernes, même si dans de nombreux cas, cette analyse n’est pas connue dans ces secteurs sous le nom d’analyse quantitative. Dans le secteur de l'investissement, les analystes qui effectuent des analyses quantitatives sont communément appelés quants.
Bien que le domaine habituel d'analyse de ce type de techniques était à l'origine la gestion d'actifs, la gestion des risques et les prix produits financiers dérivés, le sens du terme s'est élargi au fil du temps pour inclure les personnes engagées dans presque toutes les applications des mathématiques en finance. Les exemples incluent le arbitrage statistique, l' »trading» algorithmique et effectuer des opérations électroniques sur les marchés.
La finance quantitative a débuté aux États-Unis dans les années 1970, lorsque certains investisseurs ont commencé à utiliser des formules mathématiques pour répartir les prix des actions et des obligations.
Harry Markowitz, dans sa thèse de doctorat «Sélection de portefeuille» publié en 1952, fut l'un des premiers à adapter formellement les concepts mathématiques à la finance. Markowitz a formalisé une notion de rendements moyens et de convariances pour les actions qui lui a permis de quantifier la notion de « diversification » sur un marché. Il a montré comment traiter le rendement moyen et la variance pour un portefeuille donné et a soutenu que les investisseurs ne devraient détenir que les portefeuilles dont la variance était minimale parmi tous les portefeuilles pour un rendement moyen donné.
Harry Markowitz est né dans une famille juive, fils de Morris et Mildred Markowitz.1 Au lycée, Markowitz a développé un intérêt pour la physique et la philosophie, en particulier les idées de David Hume, un intérêt qu'il a poursuivi pendant ses années d'étudiant à l'Université de Chicago. Après avoir obtenu son baccalauréat, Markowitz a décidé de poursuivre ses études à l'Université de Chicago, choisissant de se spécialiser en économie. Là, il a eu l'occasion d'étudier avec d'importants économistes, dont Milton Friedman, Tjalling Koopmans, Jacob Marschak et Leonard Savage. Alors qu'il était encore étudiant, il a été invité à devenir membre de la Commission Cowles de recherche en économie, qui se trouvait alors à Chicago.
Markowitz a choisi d'appliquer les mathématiques à l'analyse boursière comme sujet de sa thèse.
En 1969, Robert Merton introduit le calcul stochastique dans l'étude de la finance. Merton était motivé par le désir de comprendre comment les prix sont fixés sur les marchés financiers, ce qui constitue la question économique classique de « l'équilibre ».
En parallèle des travaux de Merton et avec son aide, Fischer Noir y Myron Scholes ils ont développé le Modèle Black – Scholes, qui a été récompensé en 1997 par le Prix Nobel d'économie.
Approches mathématiques et statistiques
L'analyse quantitative repose généralement sur trois types de mathématiques : les statistiques et les probabilités, le calcul axé sur équations aux dérivées partielles et la économétrie. La plupart des analystes quantitatifs ont peu de formation en économie et appliquent généralement un ensemble d’outils empruntés à la physique. Les physiciens ont tendance à avoir moins d'expérience dans les techniques statistiques, ils s'appuient donc généralement sur des approximations basées sur des équations aux dérivées partielles, et leurs solutions sont généralement basées sur la analyse numérique.
Les méthodes numériques les plus utilisées sont :
- Méthode des différences finies, utilisé pour résoudre des équations aux dérivées partielles.
- Méthode Monte-Carlo, également utilisé pour résoudre des équations aux dérivées partielles. Mais l’utilisation de la simulation Monte Carlo dans la gestion des risques est également courante.
Zones de travail
- Développement de stratégies commerce
- Optimisation du portefeuille d'investissement
- Tarification des produits dérivés et couverture
- Gestion des risques
- Analyse de crédit
- D'autres domaines comme la médecine, l'agriculture, etc.
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