Kwantitatieve Handel voor Beginners

Wat is kwantitatieve handel? Is het rendabel? Welke vaardigheden heb ik nodig om winstgevende kwantitatieve handelsstrategieën te creëren? In deze gids leer ik je de basisbegrippen van kwantitatieve handel die je moet kennen voordat je begint. Van begin tot eind. Precies daarom hebben we besloten om deze gids voor kwantitatieve handel te schrijven.

Doelen van de Gids voor Kwantitatieve Handel

Desalniettemin, en voordat we beginnen, wil ik benadrukken dat deze gids bedoeld is voor twee soorten mensen:

• De eersten zullen mensen zijn die dromen van een baan bij een fonds als kwantitatieve handelaar.

• Terwijl de tweede groep simpelweg hun eigen kwantitatieve handelssysteem wil ontwikkelen.

Met dat gezegd, ben ik me ervan bewust dat kwantitatieve handel in het begin intimiderend kan zijn. Vooral gezien de grote belasting die wiskunde, statistiek en programmeren met zich meebrengen. Dus met het doel om nieuwe kwantitatieve handelaren (via verschillende artikelen) te helpen fouten te vermijden en tijd te besparen, zal deze gids je een beschrijving geven van alles wat je moet leren om een kwantitatieve handelaar te worden.

Opmerking: Om deze aanpak of een andere te benaderen, is het essentieel om de financiële producten waarmee je handelt zeer goed te kennen.

Wat is Kwantitatieve Handel?

Het spreekt voor zich dat het eerste wat we moeten leren is waar we ons in begeven. Dat wil zeggen, wat is kwantitatieve handel?

De kwantitatieve handel is een type handel dat wiskundige en/of statistische modellen gebruikt om consistente geldverdienende kansen te vinden en uit te voeren.

Met andere woorden, kwantitatieve handel kan ook worden begrepen als de toepassing van de wetenschappelijke methode op de financiële markten. Dit komt omdat het gaat om het meten van de waarschijnlijkheid van veranderingen in de marktomstandigheden en het gebruik van die gegevens om een handelsstrategie te ontwikkelen op basis van perfect kwantificeerbare regels. En dus, op een bepaalde manier, staat kwantitatieve analyse tegenover kwalitatieve analyse. De laatste is gebaseerd op subjectieve criteria zoals het managementvermogen of de cultuur van een beursgenoteerd bedrijf.

Bijvoorbeeld, een value-investeerder zou kunnen investeren in een bedrijf, omdat naast het uitvoeren van een kwantitatieve analyse van zijn financiële rekeningen, hij gelooft dat het een geweldige CEO heeft, in staat om het bedrijf te stimuleren. Echter, een kwantitatieve handelaar, of een kwantitatieve investeerder, kan hier niet op vertrouwen, tenzij hij in staat is om het kwantitatief te meten.

Hoe dan ook, ik wil hier benadrukken dat een handelaar of investeerder niet noodzakelijkerwijs exclusief hoeft te zijn met andere methoden. Dat wil zeggen, je kunt een kwantitatieve methode gebruiken om activa te filteren en vervolgens de definitieve beslissing nemen op basis van andere variabelen.

Uiteindelijk is wat telt op de beurs het verdienen van geld met een risico dat consistent in de tijd wordt gemeten. En het maakt niet uit wat ik geloof, of wat jij gelooft.

Ten slotte, en voordat we dieper ingaan op kwantitatieve handel, is het belangrijk om te vermelden dat het een transversale benadering is. Dat wil zeggen, het kan nuttig zijn voor de handelaar die macro-economische analyses uitvoert, degene die financiële rekeningen analyseert en natuurlijk de technische analist. Een van de eenvoudigste en bekendste kwantitatieve systemen is het voortschrijdend gemiddelde systeem.

👉 Meer informatie: Trading | Wat het is Hoe te Beginnen

Hoe Werkt Kwantitatieve Handel?

De kwantitatieve handel werkt door de kans op een specifiek resultaat te berekenen met behulp van datagestuurde strategieën. Hiervoor maakt het gebruik van wiskundige en statistische technieken, evenals programmering om de werkelijke resultaten van een systeem sneller en nauwkeuriger te berekenen.

De essentie van kwantitatieve handel is in feite gebaseerd op het gebruik van technologie, databanken en wiskunde. De betrouwbaarheid en nauwkeurigheid ervan leiden tot de adoptie door grote fondsbeheerders.

Daarbij moet worden opgemerkt dat de recente integratie van kunstmatige intelligentie, als een technologie die alle sectoren doorkruist (ook de handel), waarschijnlijk een revolutie zal veroorzaken en de meting en dumping van gegevens voor investeringsbeslissingen veel efficiënter zal maken.

In dit opzicht is het duidelijkste voorbeeld dat van Jim Simons, de maker van het meest winstgevende hedge fund in de geschiedenis, het medallion fund.

Om het te aarden, een eenvoudig voorbeeld van een kwantitatief handelssysteem zou het volgende zijn:

Een handelaar zou wiskundig kunnen bestuderen hoe prijzen veranderen, afhankelijk van het verhandelde volume van een aandeel zoals Apple. Vervolgens zou hij betrouwbare historische gegevens verzamelen over een lange periode. Eenmaal hij deze heeft, zal hij een code programmeren die hem in staat stelt studies en tests uit te voeren om te proberen een patroon te ontdekken. Zijn conclusie zou kunnen zijn dat in 76% van de gevallen dat dit patroon optreedt, de aandelenprijs gemiddeld met 1,5% stijgt.

Eenmaal hij dit patroon heeft, zal hij proberen een handelssysteem te maken op basis van kwantitatieve regels, om te weten of het winstgevend is of niet. En als het winstgevend is, kan hij het algoritme aansluiten op zijn broker zodat de transacties automatisch worden uitgevoerd.

Op dit punt heb je misschien veel vragen. Waar haal ik betrouwbare gegevens vandaan? Hoe lang is een lange genoeg periode? Is dit van toepassing op alle tijdschalen? Hoe leer ik programmeren?

Om al deze vragen en nog enkele meer op een geordende manier aan te pakken, gaan we vanaf nu de vier blokken bekijken die je moet leren.

1. Wiskunde en Statistiek

Uit mijn ervaring heb ik kunnen vaststellen hoe vaak veel cursussen, academies en boeken proberen het belang van dit onderdeel te bagatelliseren. En ik kan het daar niet meer sterk mee oneens zijn. Wiskunde en statistiek zijn de fundamentele basis om te beginnen als kwantitatieve handelaar. Als je ze niet voldoende kent, is het waarschijnlijk dat je systemen eindigt die gebaseerd zijn op spurious relaties en overgeoptimaliseerd zijn.

Bijvoorbeeld, een van de eerste dingen die je leert in gevorderde statistiek is dat twee tijdreeksen een correlatie kunnen hebben, maar niet noodzakelijkerwijs een relatie. Hoe vaak hebben we grafieken gezien waarin twee variabelen synchroon lijken te lopen? Veel, toch? We proberen voortdurend relaties te creëren tussen dingen: oorzaak en gevolg. Maar dat betekent niets. Kijk naar de volgende grafiek.

In deze grafiek zien we het echtscheidingspercentage in de staat Maine en de per capita consumptie van margarine. Ze hebben een correlatie van 99,26%!

We zouden kunnen speculeren en proberen uit te leggen dat de margarine die ze in Maine consumeren een stof bevat die ervoor zorgt dat koppels scheiden. Maar dat zou alleen dienen om onszelf te overtuigen. En, in het geval van handel, om geld te verliezen.

Hoe kan men zo'n grote fout vermijden? Is correlatie niet een statistische maat? Om dit te voorkomen, moet je statistiek studeren om te leren dat correlatie geen causaliteit impliceert, en dat er andere maatregelen en andere statistische tests zijn.

Met dat gezegd, raad ik je aan om te beginnen met het bestuderen van de volgende concepten:

• Willekeurige variabelen en statistische distributies.
• Verwachte waarde.
• Vertrouwensintervallen.
• Cointegratie en stationariteit.
• Eenvoudig lineair regressiemodel.
• Meervoudig lineair regressiemodel
• Homoscedasticiteit
• Heteroscedasticiteit
• Soorten statistische bias.

Er zijn veel meer concepten, maar deze zullen erg nuttig zijn om te beginnen.

2. Programmeren

Als je je verdiept in kwantitatieve handel, moet je leren programmeren in Python of in R. Hoewel R jarenlang het statistische programma bij uitstek was, is de Python gemeenschap zo gegroeid dat er niet alleen meer pakketten zijn die je kunt gebruiken, maar ook veel meer bronnen om te leren.

Alternatief, er zijn ook andere talen zoals C++, MQL4 en MQL5 (van Metatrader) of zelfs Matlab.

Mijn aanbeveling? Python. Het is de meest eenvoudige en heeft de meeste bronnen. Als je later verder wilt gaan, zal het niet moeilijk zijn om ook andere talen en tools te leren.

Hoe leer je Python? Ga snel naar Youtube en zoek een tutorial om te beginnen met financiën in Python en je zult geleidelijk de weg vinden. En als je iets sneller en gerichter wilt gaan, zoek dan een cursus van 20 of 30 euro; die zijn er, op online onderwijsplatforms.

3. Handelssystemen

Eenmaal je hebt gespeeld met Python en begrijpt hoe de belangrijkste statistische en wiskundige metrieken werken, is het tijd om je eerste systeem te creëren. Het maakt niet uit als het niet werkt. Sterker nog, het is zeer waarschijnlijk dat het niet zal werken. Onderweg zul je leren van je fouten.

Met dat gezegd, een kwantitatief handelssysteem bestaat uit vier delen.

• Identificeer de strategie.
• Backtest van de strategie
• Uitvoeringssysteem van de strategie.
• Risicobeheer.

Daarom raad ik je aan om te beginnen met het leren van de volgende basisconcepten voordat je verder gaat:

1. Soorten kwantitatieve strategieën
2. Backtesting
3. Forward test
4. Overoptimalisatie
5. Rendementsmetrieken om een handelssysteem te waarderen
6. Risicobeheer
7. Slippage

Hoewel het het beste is om het zelf te controleren, geef ik je alvast enkele veelvoorkomende problemen die je zult tegenkomen:

1. Installatie van Python op je computer.
2. Je vindt de gegevens die je nodig hebt voor je systeem niet, de database is niet nauwkeurig, wordt niet snel genoeg bijgewerkt of de tijdspanne is beperkt. Daarom raad ik je aan dat hoe eenvoudiger de systemen, hoe beter.
3. Commissies en slippage: Op papier is alles heel mooi, maar in het echte leven beweegt de prijs, brokers rekenen commissies en je komt niet altijd binnen tegen de perfecte prijs.

Voordelen van Kwantitatieve Handel

Kwantitatieve handel biedt zowel voordelen als nadelen, zoals alle handelsbenaderingen. Belangrijke voordelen zijn onder andere:

• Geautomatiseerde gegevensmonitoring en analyses: Kwantitatieve systemen zijn ontworpen om geautomatiseerd of semi-geautomatiseerd te zijn, waardoor handelaren niet handmatig gegevens hoeven te monitoren. Hierdoor is de hoeveelheid gegevens die handelaren moeten evalueren om handelsbeslissingen te nemen systematisch beheersbaarder. Bepaalde systemen, zoals neurale netwerken, vereisen echter frequenter beoordeling.
• Uitgebreide marktevaluatie en optimalisatie: Kwantitatieve handel stelt handelaren in staat een groot aantal markten te evalueren met behulp van theoretisch oneindige datapunten, en hun systemen te optimaliseren. Terwijl traditionele handelaren zich vaak beperken tot een paar variabelen en bekende onderzoeken, kunnen kwantitatieve handelaren wiskundige strategieën gebruiken om deze beperkingen te overwinnen. Dit stelt hen ook in staat om strategieën sneller en betrouwbaarder te verwerpen.
• Afwezigheid van emotie: Geautomatiseerde systemen verminderen het risico dat emoties zoals angst of hebzucht investeringsbeslissingen beïnvloeden. Door emoties uit de besluitvormings- en uitvoeringsprocessen te verwijderen, kunnen handelaren of beleggers enkele van de vooroordelen verminderen die hun transacties vaak beïnvloeden.

Nadelen van Kwantitatieve Handel

Zoals gezegd, heeft kwantitatieve handel ook zijn nadelen. Deze omvatten het volgende:

• Financiële markten veranderen voortdurend: Een strategie die jarenlang zeer goed heeft gewerkt, kan plotseling stoppen met werken vanwege structurele veranderingen in de markten.
• Hoge leercurve: Tenzij je een goede basis hebt in wiskunde, statistiek en programmeren, is het normaal dat het je meer tijd kost om andere benaderingen te leren.
• Risico van overoptimalisatie: Het vermogen en de kennis hebben om te controleren wat de resultaten van een systeem zijn door duizenden variaties in de parameters uit te voeren, op verschillende activa en in verschillende tijdsframes, kan ertoe leiden dat een systeem overgeoptimaliseerd is en dus een systeem dat waarschijnlijk zal mislukken. Daarom kan wat in sommige gevallen een voordeel kan zijn, als het niet goed wordt gedaan, een nadeel worden.

Ten slotte, als je nog niet hebt gehoord van Kunstmatige Intelligentie of Machine Learning toegepast op de beurs, is het zeer waarschijnlijk dat je dat wel zult doen. Wanneer je dat doet, is mijn aanbeveling dat je niet verder gaat met deze technieken, voordat je de basis onder de knie hebt.

Kortom, kwantitatieve handel gebruikt wiskundige en statistische modellen om marktkansen te identificeren en uit te voeren, met de focus op kwantificeerbare gegevens in plaats van subjectieve criteria. Het vereist vaardigheden in wiskunde, statistiek en programmeren, met Python als aanbevolen taal. En het is dat de belangrijkste voordelen zoals automatisering en verm.

Bent u op zoek naar een broker?

Trading 212

• Nessuna commissione su azioni ed ETF.
• Piattaforma intuitiva: interfaccia user-friendly.
• Investimento frazionato: Per azioni ed ETF.

Bezoek

Quando investi, il tuo capitale è a rischio.

eToro

• Azioni, ETF, crypto sia reali che con prodotti derivati
• Social trading e copy trading
• Piattaforma user-friendly e conto demo

Bezoek

Il 51% dei conti degli investitori perde denaro negoziando CFD con questo fornitore.

DEGIRO

• Regolamentato da organismi di alto livello (BaFin).
• Buon portafoglio di prodotti, con altri prodotti complessi come opzioni e futures per iniziare.
• Servizio clienti in lingua italiana.

Bezoek

Investire comporta un rischio di perdita.

*Om een ​​gratis fractioneel aandeel te krijgen ter waarde van maximaal 100 EUR/GBP, kunt u een account openen bij Trading 212 via deze link. Voorwaarden zijn van toepassing.