Квантовый анализ в трейдинге

Квантовый анализ многим кажется чем-то далеким, как высшая математика. И не факт, что работающим. Технические индикаторы кажутся более понятными и логичными. И тем более логичны фундаментальные факторы. Квантовый анализ недооценен из-за его сложности. Но с появлением в последние 1-2 года в общем доступе нейросетей, искусственного интеллекта, работать с ним стало проще.

Как работает квантовый анализ

Квантовый анализ в трейдинге, часто называемый «квантитативным анализом» или «квант-трейдингом», относится к применению математических моделей, статистических методов и алгоритмических подходов для анализа и торговых решений на финансовых рынках. Он включает в себя использование большого объема данных и вычислительных мощностей для поиска торговых возможностей, анализа риска и оптимизации портфелей.

Простыми словами: в искусственный интеллект с машинным обучением сгружают исторические данные и просят выдать максимально точный результат. Обучение происходит на истории. Путем подбора параметров и постановки задач добиваются нужного результата, после чего ПО запускается на текущих котировках.

Основные элементы квантового анализа в трейдинге:

Математическое моделирование. Использование сложных математических моделей для прогнозирования ценовых движений и определения торговых стратегий. Например, модели временных рядов (ARIMA, GARCH), регрессионные модели и стохастические модели.
Статистический анализ. Применение статистических методов для анализа исторических данных, выявления закономерностей и тестирования гипотез. Включает методы, такие как регрессионный анализ, анализ главных компонент (PCA), кластерный анализ и более сложные машинные методы обучения.
Алгоритмический трейдинг. Разработка алгоритмов, которые автоматически исполняют торговые сделки на основе предопределенных критериев и математических моделей. Включает высокочастотный трейдинг (HFT), арбитражные стратегии, стратегии следования за трендом.
Обработка массива данных. Использование технологий Big Data для обработки и анализа больших объемов данных из различных источников (например, рыночные данные, новостные ленты, социальные сети).
Машинное обучение и искусственный интеллект. Применение методов машинного обучения (нейронные сети, глубокое обучение, дерево решений) для выявления сложных паттернов и прогнозирования рыночных движений.

Применение квантового анализа в трейдинге:

Разработка и тестирование стратегий:
Бектестинг. Проведение тестирования торговых стратегий на исторических данных для оценки их эффективности и устойчивости. Это помогает понять, как стратегия могла бы работать в реальных рыночных условиях.
Форвардное тестирование. Тестирование стратегии на новых данных, которые не использовались при разработке, чтобы проверить ее адаптивность и устойчивость.
Оптимизация портфеля. Использование математических моделей для оптимизации состава портфеля, минимизации риска и максимизации доходности. Примеры: модель Марковица, оптимизация на основе Value-at-Risk (VaR) и Conditional Value-at-Risk (CVaR).
Управление рисками. Применение статистических методов для оценки и управления рисками, связанными с торговыми стратегиями и портфелями. Включает расчет риска и доходности, стресс-тестирование и сценарный анализ.
Арбитражные стратегии. Использование ценовых расхождений между связанными инструментами для получения прибыли. Примеры: статистический арбитраж, конвертируемый арбитраж.
Торговля на основе новостей и настроений рынков. Анализ новостных потоков и данных из социальных сетей для выявления настроений рынка и предсказания ценовых движений. Включает обработку естественного языка (NLP) и анализ тональности.

Примеры квантовых стратегий:

Статистический арбитраж. Торговля парными позициями на основе отклонений от исторических корреляций между активами. Например, покупка одной акции и продажа другой, если их историческая корреляция временно нарушена.
Стратегия маркетмейкера. Использование алгоритмов для предоставления ликвидности на рынке путем выставления заявок на покупку и продажу с небольшими спредами, что позволяет зарабатывать на разнице между ценой покупки и продажи.
Импульсная торговля. Торговля на основе выявления трендов и импульсов в движении цен активов. Алгоритмы могут выявлять и следовать за восходящими или нисходящими трендами.
Машинное обучение. Использование методов машинного обучения для прогнозирования будущих цен на основе исторических данных и других факторов (например, макроэкономических показателей, данных о настроениях).

Ограничения и риски квантового анализа:

Сложность моделей. Сложные модели могут быть трудны для понимания и интерпретации, что может привести к неправильным торговым решениям.
Переобучение. Модели настроены на исторические данные и могут не справляться с новыми рыночными условиями. Есть нейросети, которые учатся в процессе поступления новых данных и допускаемых ошибок. Фактически они делают то же, что и человек, но гораздо быстрее и алгоритмичнее.
Зависимость от данных. Качество и доступность данных критичны для квантового анализа. Ошибки или неточности в данных могут привести к неверным выводам.
Рыночные риски. Несмотря на математическую точность, модели могут не учитывать неожиданные рыночные события («черные лебеди») или изменения в экономике.

Вывод. Для частного трейдера квантовый анализ в трейдинге – пока еще азбука. Но уже открытая азбука, которую стоит учить. В ChatGPT можно задать промпт (prompt – запрос к нейросети), который по вводным данным и указанной модели сделает краткосрочный прогноз. Он пока еще далек от точности, но задача трейдера как раз в том, чтобы научиться правильно делать запросы и загружать все объективные данные.