最終更新日2021年1月25日
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市場はより洗練され、効率的になっています。 10年前に働いていた戦略を実行することによって、長期的に利益を上げることはほとんど不可能です。
だから、どのような取引戦略は、今日の仕事？ ここでは、（ある程度）動作する戦略の4つのカテゴリがあります：
- オルタナティブデータ
- あいまいで小さな市場
- 高頻度取引
- 機械学習
オルタナティブデータ取引戦略
オルタナティブデータは、金融市場で予測価値を持つ非伝統的な（価格やボリュームではない）データです。
代替データ戦略の例
- ウォルマートの駐車場の衛星画像は、ヘッジファンドがウォルマートに行く人の数の変化を分析することができます。 これにより、ウォルマートの売上高を予測することができます。
- 測量士は、A社の工場を離れるトラックの数を記録します。 このデータにより、トレーダーはA社の収益を予測することができます。
- レストランXの店舗の周りにソーシャルメディアの足の交通量データ（Foursquareのチェックインデータなど）を持つことで、トレーダーはレストランXの売上高を予代替データの5つの一般的なタイプは次のとおりです。
:
- 位置データ
- 消費者支出データ
- 衛星/ドローン画像
- 気象データ
- ウェブ廃棄データ
伝統的な取引機会が減少するにつれて、トレーダーは競争の一歩先を行くことができる情報を必要としている。
彼らは彼らの情報源と創造的である必要があります。 彼らは質の高い代替データを必要とするだけでなく、他のトレーダーがアクセスできない質の高い代替データを必要とします。
トレーダーやヘッジファンドは、データプロバイダからこれらのデータを購入するか、自分で収集します。
ここでは、代替データベンダーのリストです。
データの価格+小売トレーダーのための回避策
これらのデータは高価になる可能性があることに注意してください。 優れた予測値を持つ新鮮で排他的なデータはさらに高価です。
小売業者がウェブからデータを収集または掻き集めることは、より実現可能です。
その後、これらのデータセットを単独で使用するか、他の購入/廃棄されたデータと混合して合成インデックスを作成することができます。
合成インデックスの例: MongoDBの人気-歴史的傾向
あいまいで小さな市場
あいまいな市場は、あまり人気がなく規制されている市場を指します。
小さな市場は、大きな価格の動きなしに少量の取引量を吸収することができる市場を指します。
ビッグファンドは、特定の規制された大規模な市場にのみ資本を置くことができます。
私たちは、任意の製品を取引することができます：
- Cryptocurrencies？ ファイトだ。.
- 発展途上国の株式市場？ ファイトだ。.
- 規制されていないデリバティブ？ ファイトだ。.
- 地政学的な理由による価格の不一致が、あなたは信頼できる地元の男を知っているので、あなたはそれらを取引することができますか？ ファイトだ。.
- その価格がスパイクせずに一日$50Kを吸収することができますペニー株？ ファイトだ。.
- アジアの奇妙な商品市場？ うん…それのために行く！
- 競馬quant取引？ 誰かがそれをやって億ドルを作った！ （ブルームバーグの記事）
規制の少ない小さな市場を取引する理由は、それらの市場があまり効率的ではないということです。 作られるより多くの機会があります。私は個人的にあまり人気のない市場で明らかな機会を見てきました。
これらの機会は、年間の一貫した利益（ほぼ毎月有益だった）を提供します。
しかし、これらの市場がより人気を得て、他の大きなプレーヤーが来ると、市場行動の変化と機会が大幅に侵食されます。
“カレンダスプレッドは、半あいまいな戦略の一例です。 私たちの”5先物取引戦略ガイド”からそれを実行する方法を学びます。
High-Frequency Trading(HFT)
High-frequency tradingは、高いコンピューティングと通信速度を必要とする取引を説明します。
HFTは、高い通信と計算速度、取引の数が多い、貿易当たりの低利益と高価なソフトウェアインフラストラクチャによって特徴付けられます。
高周波トレーダーは、利益と他のトレーダーの裏をかくために通信速度を使用しています。
高頻度戦略タイプ
裁定
主な記事: 裁定
裁定取引は、資産が2つの取引所で異なる価格に設定され、トレーダーがより高価なものを短絡しながら安いものを購入するときに起こります。
ニュースへの反応
主要なニュースがリリースされると、最速の反応をするトレーダーが勝ちます。 この場合、高頻度トレーダーはニュースを分析し、他の人の前に取引を発射する必要があります
レイテンシ裁定
伝統的な（遅い）ヘッジファンドが大量の株Aを購入すると、HFTヘッジファンドがそれを検出します。
HFTヘッジファンドは、他の取引所のすべての株式Aを購入し、小さな利益のために遅いヘッジファンドに売却します。
HFTヘッジファンドは、一日にわたってこの何百万回も行う可能性があります。
統計裁定
同様の株式の多数は、同様の方法で移動する可能性があります。 株式のいずれかが発散すると、高周波トレーダーは安価なものを購入し、および/または高価なものを短くします。
インデックス裁定
インデックスまたは上場ファンドは、S&P500などのインデックスのリターンを追跡するように設計されています。
その他の戦略
HFTは秘密の分野です。 戦略が明らかにされ、他の資金が参加すると、利益の機会が速く消えます。
したがって、多くの新しい革新的な戦略は毎日作成され、一般には知られていません。
インフラへの投資
HFTは、通常、勝者テイク-オール業界です。 あなたの競争よりも速い場合（わずかな量であっても）、あなたはすべての利益を得ることができます。
相対速度は絶対速度よりも重要であるため、HFTファンドは常にライバルよりも速くなろうとします。
HFTの資金は、ミリ秒単位で彼らのコンピューティングと通信速度を低下させるために、ハードウェアとソフトウェアのインフラに数億を費や
インフラへの投資には、通信回線を敷設するための直線トンネルを構築し、金融取引所のサーバーのすぐそばにサーバーを置くことが含まれます。
機械学習
機械学習技術は、コンピュータがそれらを行う方法を明示的に言われることなく物事を行うことを可能にします。 機械学習の本質は、コンピュータがデータを分析することによって、またはそれ自身の経験を通じて学習する能力です。
機械学習の本質は、コンピュータ
伝統的な計算ルール
画像に4本の足、毛皮、先のとがった耳、ひげがある場合は、それを猫としてラベル付けします。
機械学習ルール
私たちは、コンピュータに1000の猫の写真と1000の猫ではない写真を与えます。 これらの2000枚の写真を分析した後、コンピュータは写真に猫が含まれているかどうかを知ることができます。
機械学習の利点
- 何を探すべきかを明示的に言わずに大量のデータを分析することができる
- テキスト（大量と異なる言語）を理解できる
- 画像を解釈できる
- 創造的なソリューションを考え出すことができる
- 予測を高速に分析して出力できる
機械学習取引戦略の例
- テキストを速く読む。 新しく公開されたニュース記事が市場にどのように影響するかをすぐに知ることができます。
- テキストの巨大な塊を読んで。 要約を効果的に得ることができるように。
- 多くのドローンや衛星画像を見て。 私たちは画像が私たちに言っているものを知ることができるように。 大豆作物は、死にかけているのか、活気づいているのですか? その後、私たちは買うか、短い大豆よ！
- 市場に入ってくる多くの注文をスキャンします。 私たちは、誰かが大量のApple株を売買しようとしているかどうかを確認するためのパターンを探しています。
機械学習の詳細はこちら：機械学習の簡略化
これらの戦略を実行すると利益が得られるということですか？残念ながら、ほとんどの場合、そうではありません。
これらの戦略は機能しますが、それらを実行するのは簡単ではありません。
多くのハンバーガーのレストランが成功しているという理由だけで、あなたが簡単に成功したハンバーガーの関節を実行できるようになることを意
同様に、上記の取引戦略をうまく実行しているトップトレーダーとファンドがいるからといって、それらの戦略を簡単に実行できるわけではありません。これらの戦略をうまく実行するには、ハードワークを行う必要があります。
試して、失敗し、改善し、再び失敗し、改善し、成功するまで繰り返します。
どのような取引戦略は、初心者に適しています
1）webスクレイピングを介して、またはベンダーから安価に取得することができ、2）あいまいで小
高頻度取引には、何百万ドルものインフラストラクチャと博士号のチームが含まれているので、それは問題外です。機械学習は情報を分析するためのツールであり、出発点ではありません。
機械学習は情報を分析するためのツールであり、出発点ではありません。
関連する質問
価格アクションは機能しますか？ あなただけの他の資産や外部変数からの情報なしで一つの資産の価格を分析している場合は、長期的に収益性の高いことは困難です。 あなたは外国為替のような効率的な市場を取引している場合、それは悪化しています。 短期的に任意の肯定的なリターンは可能性が高い運です。 20のトレンドラインを描画し、10の指標をオーバーレイすると、あなたを保存しません。
トレンドフォローは機能しますか？ 1980年代のタートルトレーダーの時代から、トレンドフォローの機会は大幅に減少しています。 しかし、トレンドフォローは、単に価格ブレイクアウト戦略であることに加えて、それは良いお金の管理、リスク削減（反対の取引がお互いをヘッジするこ