sidst opdateret i januar 25, 2021

markederne bliver mere sofistikerede og effektive. Det er næsten umuligt at være rentabel på lang sigt ved at køre strategier, der plejede at arbejde for 10 år siden.

så hvilke handelsstrategier fungerer i dag? Her er 4 kategorier af strategier, der fungerer (til en vis grad):

1. Alternative Data
2. obskure og små markeder
3. højfrekvent handel
4. maskinlæring

Alternative Datahandelsstrategier

Alternative data er ikke-traditionelle (ikke pris eller volumen) data, der har forudsigelig værdi på de finansielle markeder.

eksempler på Alternative Datastrategier

• satellitbilleder af parkeringspladser giver hedgefond mulighed for at analysere ændringen i antallet af mennesker, der går til Valmart. Dette gør det muligt for dem at forudsige Valmarts salgstal.
• landmålere registrerer antallet af lastbiler, der forlader Company A ‘ S fabrikker. Disse data giver erhvervsdrivende mulighed for at forudsige virksomhed A ‘ S omsætning.
• at have fodtrafikdata på sociale medier (som f.eks.

de 5 populære typer alternative data er:

• placeringsdata
• Data om forbrugerudgifter
• satellit/Drone-billeder
• vejrdata
• internet-skrottede Data

efterhånden som traditionshandelsmulighederne falder, har forhandlere brug for information, der kan sætte dem et skridt foran konkurrencen.

de skal være kreative med deres informationskilder. Ikke kun har de brug for alternative kvalitetsdata, de har brug for alternative kvalitetsdata, som andre erhvervsdrivende ikke har adgang til.

forhandlere og hedgefonde køber enten disse data fra dataleverandører eller indsamler dem selv.

Her er en liste over alternative dataleverandører.

pris på data + løsninger for detailhandlere

Bemærk, at disse data kan være dyre. Friske og eksklusive data med god forudsigelig værdi er endnu dyrere.

det er mere muligt for detailhandlere at indsamle eller skrabe data fra internettet selv.

de kan derefter bruge disse datasæt alene eller blande dem med nogle andre købte/skrottede data for at oprette et syntetisk indeks.

eksempel på et syntetisk indeks: Mongodbs popularitetshistoriske tendens

obskure og små markeder

obskure markeder henviser til markeder, der er mindre populære og regulerede.

små markeder henviser til markeder, der kun kan absorbere en lille mængde handelsvolumen uden en stor prisbevægelse.

store fonde kan kun sætte deres kapital på visse regulerede og store markeder.

Vi kan handle nogen produkter:

• Cryptocurrencies? Gå efter det.
• aktiemarkedet i udviklingslandene? Gå efter det.
• uregulerede derivater? Gå efter det.
• pris uoverensstemmelse på grund af geopolitiske grunde, men du kan handle dem, fordi du kender en betroet lokal fyr? Gå efter det.Penny stock, der kun kan absorbere $50k om dagen uden sin pris spiking? Gå efter det.
• underlige råvaremarkeder i Asien? Yup … gå efter det!
• hestevæddeløb kvantehandel? Nogen tjente en milliard dollars på at gøre det! (Bloomberg artikel)

grunden til at handle mindre regulerede og små markeder er, at disse markeder er mindre effektive. Der er flere muligheder at gøre.

Jeg har personligt set åbenlyse muligheder på mindre populære markeder. Disse muligheder giver konsekvent overskud (næsten hver måned var rentabel) i årevis.

men når disse markeder bliver mere populære og andre store spillere kommer ind, ændres markedsadfærden og mulighederne bliver eroderet betydeligt.

” kalender spredning er et eksempel på en semi-obskur strategi. Lær hvordan du udfører det fra vores “5 Futures Trading Strategies Guide”.

højfrekvent handel (HFT)

højfrekvent handel beskriver handel, der kræver høje computer-og kommunikationshastigheder.

HFT er kendetegnet ved høj kommunikations-og computerhastighed, stort antal handler, lav fortjeneste pr.

højfrekvente forhandlere bruger kommunikationshastighed til at tjene penge og overvinde andre forhandlere.

højfrekvente Strategityper

Arbitrage

Hovedartikel: Arbitrage

Arbitrage handler sker, når et aktiv er prissat forskelligt på 2 udvekslinger, og en erhvervsdrivende køber den billigere, mens den forkorter den pricier.

reaktion på nyheder

Når en større nyhed frigives, vinder den erhvervsdrivende, der reagerer hurtigst. I dette tilfælde skal højfrekvenshandleren analysere nyhederne og affyre handelen før alle andre

Latency Arbitrage

Når en traditionel (langsommere) hedgefond køber en stor mængde Lager A, vil en HFT hedgefond opdage det.

HFT hedgefond vil derefter købe hele aktien A på de andre børser og sælge den tilbage til den langsommere hedgefond for et lille overskud.HFT hedgefond kan gøre dette millioner af gange over en dag.

statistisk Arbitrage

et stort antal lignende aktier kan bevæge sig på en lignende måde. Når nogen af aktierne afviger, vil den højfrekvente erhvervsdrivende købe den billigere og / eller korte den pricier.

Indeksarbitrage

et indeks eller en børshandlet fond er designet til at spore afkastet af et indeks som S&P500.

andre strategier

HFT er et hemmelighedsfuldt felt. Når en strategi er afsløret, og de andre midler deltager, forsvinder profitmuligheden hurtigt.

således skabes mange nye innovative strategier hver dag og er ikke kendt for offentligheden.

investering i infrastruktur

HFT er normalt en vinder-tage-alle industri. Hvis du er hurtigere end din konkurrence (selv med et lille beløb), får du hele overskuddet.

da relativ hastighed er vigtigere end absolut hastighed, forsøger HFT-midler konstant at være hurtigere end deres rivaler.HFT-midler bruger hundreder af millioner på udstyrs-og programmelinfrastruktur for at reducere deres computer-og kommunikationshastighed med millisekunder.

investeringer i infrastruktur omfatter opbygning af en lige tunnel til at lægge kommunikationslinjer og sætte deres servere lige ved siden af den finansielle børs servere.

maskinlæring

maskinlæringsteknikker gør det muligt for computere at gøre ting uden at blive fortalt eksplicit, hvordan man gør dem. essensen af maskinlæring er evnen for computere til at lære ved at analysere data eller gennem sin egen erfaring.

traditionelle beregningsregler

Hvis et billede har 4 ben, pels, spidse ører og knurhår, skal du mærke det som en kat.

Maskinindlæringsregler

Vi giver computeren 1000 kattebilleder og 1000 billeder, der ikke er katte. Efter at have analyseret disse 2000 billeder, vil computeren kunne fortælle, om et billede indeholder en kat.

fordele ved maskinlæring

• at kunne analysere store mængder data uden at blive eksplicit fortalt, hvad man skal kigge efter
• at kunne forstå tekster (i store mængder og forskellige sprog)
• at kunne fortolke billeder
• at kunne komme med kreative løsninger
• at kunne analysere og udsende en forudsigelse hurtigt

eksempler på handelsstrategier for maskinlæring

• læsning af tekster hurtigt. Så vi hurtigt kan vide, hvordan en nyligt offentliggjort nyhedsartikel påvirker markedet.
• læsning enorme bidder af tekster. Så vi kan få resume effektivt.
• ser på mange drone-og satellitbilleder. Så vi kan vide, hvad billederne fortæller os. Dør eller blomstrer sojabønneafgrøderne? Så køber vi eller korte sojabønner!
• Scanning af de mange ordrer, der kommer ind på markedet. Vi leder efter mønstre for at se, om nogen prøver at købe eller sælge en stor mængde Apple-aktier.

mere om maskinindlæring her: maskinindlæring forenklet

betyder det, at vi vil være rentable at køre disse strategier?

desværre, sandsynligvis ikke. Disse strategier fungerer, men at udføre dem er ikke ligetil.

bare fordi mange burger restauranter er vellykket, betyder ikke, at du vil være i stand køre en vellykket burger fælles med lethed.

tilsvarende, bare fordi der er tophandlere og fonde, der kører ovenstående handelsstrategier med succes, betyder det ikke, at vi let kan køre disse strategier.

for at køre disse strategier godt, skal du lægge det hårde arbejde.

prøv, fejle, forbedre, fejle igen, forbedre, gentag indtil det lykkes.

hvilke handelsstrategier er egnede til begyndere

Start med handelsstrategier, der involverer 1) alternative data, der kan fås via skrabning på nettet eller billigt fra leverandører og 2) uklare og små markeder.

højfrekvent handel involverer millioner af dollars infrastruktur og et team af ph.d. er, så det er ude af spørgsmålet.

maskinlæring er et værktøj til at analysere information, det er ikke et udgangspunkt.

relaterede spørgsmål

virker prishandling? Hvis du bare analyserer prisen på et aktiv uden oplysninger fra andre aktiver eller eksterne variabler, er det svært at være rentabel i det lange løb. Det er værre, hvis du handler et effektivt marked som valuta. Ethvert positivt afkast på kort sigt er sandsynligvis held. Tegning af 20 trendlinjer og overlejring af 10 indikatorer sparer dig ikke.

virker trend efter arbejde? Mulighederne i trend efter er stærkt faldet siden Skildpaddehandlernes dage i 1980 ‘ erne. Trendfølgende kan dog stadig fungere, hvis den ud over bare at være en pris breakout-strategi suppleres med god pengestyring, risikoreduktion (ved at have modsatte handler afdækning hinanden) og kvalitetsinformationskilder (kvantitativ og kvalitativ forskning).