Non tutti hanno sentito o letto del trading quantitativo e dei suoi vantaggi nel trading di Bitcoin. In questo articolo getterò alcuni concetti sullo studio quantitativo. Mentre presenterò il nostro corso trading quantitativo operare Bitcoin in un intervallo di tempo di 15 minuti, candele da 15 minuti.
Nella finanza, il analisi quantitativa è l'uso di matematica finanziaria, spesso derivato da fisica e della statistiche, per effettuare analisi finanziarie. Allo stesso modo, questo tipo di analisi si verifica nella maggior parte dei settori industriali moderni, anche se in molti casi questa analisi non è conosciuta in quei settori come analisi quantitativa. Nel settore degli investimenti, gli analisti che eseguono analisi quantitative sono comunemente noti come quanti.
Sebbene la consueta area di analisi di questo tipo di tecniche fosse originariamente gestione delle risorse, il gestione del rischio e prezzi derivati finanziari, il significato del termine si è ampliato nel tempo fino a includere quegli individui impegnati in quasi tutte le applicazioni della matematica in finanza. Gli esempi includono il arbitraggio statistico, la »trading algoritmico» e lo svolgimento di operazioni elettroniche sui mercati.
La finanza quantitativa è nata negli Stati Uniti negli anni ’70, quando alcuni investitori iniziarono a utilizzare formule matematiche per allocare i prezzi di azioni e obbligazioni.
Harry Markowitz, nella sua tesi di dottorato «Selezione del portafoglio» pubblicato nel 1952, è stato uno dei primi ad adattare formalmente i concetti matematici alla finanza. Markowitz ha formalizzato una nozione di rendimento medio e convarianza per le azioni che gli ha permesso di quantificare il concetto di "diversificazione" in un mercato. Ha mostrato come elaborare il rendimento medio e la varianza per un dato portafoglio e ha sostenuto che gli investitori dovrebbero detenere solo quei portafogli la cui varianza era minima tra tutti i portafogli per un dato rendimento medio.
Harry Markowitz è nato in una famiglia ebrea, figlio di Morris e Mildred Markowitz.1 Durante il liceo, Markowitz sviluppò un interesse per la fisica e la filosofia, in particolare per le idee di David Hume, un interesse che ha perseguito durante i suoi anni da studente presso l'Università di Chicago. Dopo aver conseguito la laurea, Markowitz ha deciso di proseguire gli studi presso l'Università di Chicago, scegliendo di specializzarsi in economia. Lì ha avuto l'opportunità di studiare con importanti economisti, tra cui Milton Friedman, Tjalling Koopmans, Jacob Marschak e Leonard Savage. Mentre era ancora studente, fu invitato a diventare membro della Cowles Commission of Research in Economics, che all'epoca si trovava a Chicago.
Markowitz scelse di applicare la matematica all'analisi del mercato azionario come argomento della sua tesi.
In 1969, Roberto Merton introdotto il calcolo stocastico nello studio della finanza. Merton era motivato dal desiderio di capire come vengono fissati i prezzi nei mercati finanziari, che è la classica questione economica dell'"equilibrio".
Parallelamente al lavoro di Merton e con il suo aiuto, Fischer nero y Myron Scholes hanno sviluppato il Modello Black-Scholes, che è stato premiato nel 1997 con il Premio Nobel per l'economia.
Approcci matematici e statistici
L'analisi quantitativa si basa solitamente su tre tipi di matematica: statistica e probabilità, su cui si concentra il calcolo equazioni alle derivate parziali e econometria. La maggior parte degli analisti quantitativi ha una scarsa formazione in economia e di solito applica una serie di strumenti presi in prestito dalla fisica. I fisici tendono ad avere meno esperienza nelle tecniche statistiche, quindi di solito si affidano ad approssimazioni basate su equazioni alle derivate parziali e le loro soluzioni sono solitamente basate sulle analisi numerica.
I metodi numerici più utilizzati sono:
- Metodo delle differenze finite, utilizzato per risolvere equazioni alle derivate parziali.
- Metodo Montecarlo, utilizzato anche per risolvere equazioni alle derivate parziali. Ma è comune anche l’uso della simulazione Monte Carlo nella gestione del rischio.
Aree di lavoro
- Sviluppo di strategie trading
- Ottimizzazione del portafoglio di investimenti
- Prezzi dei derivati e copertura
- Gestione del rischio
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- Altri campi come la medicina, l’agricoltura, ecc.
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