اسرار معاملات غیرقانونی

صندوق پرچین کمی چیست؟

یک صندوق پرچین کمی یک صندوق سرمایه گذاری غیر سنتی و منفعل است و اوراق بهادار با کمک داده های عددی جمع آوری شده از تجزیه و تحلیل کمی انتخاب شده است. سرمایه گذاری با مدل های سفارشی با استفاده از برنامه های نرم افزاری تعیین می شود.

طرفداران صندوق های کمکی بر این باورند که انتخاب سرمایه گذاری با کمک برنامه های رایانه ای به شرکت ها کمک می کند تا ضررها و ریسک های مرتبط با مدیریت انجام شده توسط یک مدیر صندوق انسانی را کاهش دهند.

چگونه یک صندوق کم کار می کند

تصمیمات سرمایه گذاری گرفته شده توسط یک صندوق کم بر اساس استفاده از تجزیه و تحلیل کمی و مدلهای ریاضی پیشرفته است. مدیران برای انتخاب سرمایه گذاری از مدل های رایانه ای و الگوریتم های سفارشی استفاده می کنند.

این بدان معناست که وجوه کوکتی از داوری ها ، نظرات یا تجربه مدیران انسانی برای اتخاذ این تصمیمات استفاده نمی کنند. استفاده از تجزیه و تحلیل کمی به جای تجزیه و تحلیل اساسی همان چیزی است که نام آنها ، وجوه کمی را می دهد. دسترسی بیشتر به داده های بزرگ در بازار و تعداد فزاینده راه حل های مربوط به استفاده از داده های بزرگ باعث رشد صندوق های کمتری شده است. نوآوری فزاینده نرم افزار اتوماسیون و تحولات فناوری مالی به طور چشمگیری مجموعه داده هایی را که مدیران صندوق های کمتری می توانند با آنها کار کنند ، افزایش داده است. فیدهای داده قوی امکان تجزیه و تحلیل گسترده تر از افق های زمانی و سناریوها را فراهم می کنند.

از آنجا که مدیران صندوق با گذشت زمان در ضرب و شتم معیارهای بازار مشکل دارند ، مدیران دارایی بزرگ سرمایه گذاری خود را در صندوق های کوانت افزایش داده اند. مدیران صندوق های تامینی کوچکتر نیز پیشنهادات صندوق کمیت خود را نیز افزایش داده اند.

الگوریتم های کمی و برنامه نویسی صندوق های کمی هزاران سیگنال معاملاتی که می توانند از آنها استفاده کنند ، از روند روند دارایی جهانی گرفته تا نقاط داده های اقتصادی. وجوه کوانتین همچنین به کمک الگوریتم های توسعه یافته در برنامه های نرم افزاری پیشرفته ، برای ساختن مدلهای پیچیده پیرامون کیفیت ، ارزش ، حرکت و قدرت مالی شناخته شده است.

مزایا

وجوه کمی با کمک الگوریتم هایی که بر اساس حقایق سخت و منطق سرد ساخته می شوند ، مدیریت می شوند. این الگوریتم معاملات را دقیقاً به صورت برنامه ریزی شده اجرا می کند ، بدون جایی برای تعصب و احساسات انسانی.

مزایای اصلی صندوق کمکی عبارتند از:

• از آنجا که مدل های ریاضی مسئول معاملات و سرمایه گذاری ها هستند ، زمینه کمتر برای خطای انسانی وجود دارد.
• تصمیمات و استراتژی ها با اهداف صندوق سازگار است.
• صندوق های کمی تحت تأثیر احساسات انسانی نیستند، که می تواند قضاوت را مخفی کند و بر سودآوری صندوق تأثیر بگذارد. این بدان معناست که جایی برای تعصبات مانند ضرر گریزی یا ترجیح برای سهام خاص وجود ندارد.
• سرعت سرمایه گذاری افزایش یافته و روند سرمایه گذاری روان است.
• سرمایه گذاری ها به صورت منظم و سیستماتیک انجام می شود. مواردی از تصمیمات ارتجاعی تصادفی یا خرید ناگهانی به دلیل شرایط بازار، نوسانات در بازار، تصمیمات سیاسی یا احساسات وجود نخواهد داشت.

فناوری مورد استفاده صندوق های تامینی کوانت برای دستیابی سریعتر به اهداف بزرگتر

بخش مالی به دلیل دسترسی به سرمایه، بخشی بوده است که پیش از سایر صنایع، پیشرفت‌های فناوری را پذیرفته است. بنابراین وقتی فناوری نرم افزار جدید با برنامه های الگوریتمی در قرن بیستم وارد شد، طبیعی بود که بخش مالی ابتدا این قدرت را مهار کند.

مزیت اصلی استفاده از معاملات خودکار با کمک نرم افزار، کاهش هزینه عملیاتی بود. صندوق های شاخص برای تصمیم گیری انتخاب و تخصیص نیازی به پرداخت منابع انسانی نداشتند. تا به امروز، صندوق های کمی به طور پیوسته به سمت بالا حرکت کرده اند تا بیشترین سهم معاملات نهادی در بورس های ایالات متحده را در اختیار داشته باشند.

دیوید سیگل، یکی از بنیانگذاران صندوق کوانت دو سیگما، در سال 2015 گفت: «زمانی فرا خواهد رسید که هیچ مدیر سرمایه گذاری انسانی قادر به شکست دادن رایانه نخواهد بود».

تجارت خودکار برتر است زیرا تجارت بدون احساس است. ربات‌ها برخلاف انسان‌ها احساسات درونی ندارند. آنها در معرض FOMO (ترس از دست دادن) نیستند و از FUD (ترس، عدم اطمینان و شک) رنج نمی برند. آنها بی طرف هستند، سرد هستند و با داده های سخت معامله می کنند، چیزی که توسط انسان ها قابل تکرار نیست.

یک ربات معامله گر به الگوریتم پایبند است و منظم است. از سوی دیگر، چیدمان و پایبندی به یک استراتژی به صورت دستی دشوار است. فرصت‌های عالی خیلی وقت‌ها به وجود می‌آیند و ما در انحراف از برنامه خود برای «فروش بالا» یا خرید پایین تردید نخواهیم کرد.

این بالاها و نزول ها ممکن است منجر به نتایج معاملات ضعیفی شود که سرمایه گذار را می سوزاند و او را برای معامله فرصت بعدی مردد می کند - حتی اگر این فرصت همان فرصتی باشد که سرمایه گذار باید در پایان برای کسب سود از آن استفاده می کرد.

ربات‌ها همچنین در انجام سفارش‌ها بسیار سریع‌تر از انسان‌ها هستند. ربات 24/7 کار می کند و معاملات را در دقیق ترین زمان در بازاری انجام می دهد که چند دقیقه می تواند بین سود و زیان تفاوت ایجاد کند. در بازار کریپتو که به سرعت در حال حرکت است، سرعت از اهمیت بیشتری برخوردار است.

علاوه بر تجارت با سرعت بیشتر، ربات ها همچنین می توانند در چندین حساب معامله کنند و چندین استراتژی را به طور همزمان اجرا کنند. این بدان معناست که صندوق های تامینی می توانند ریسک را در بسیاری از ابزارها رد یا پخش کنند.

آخرین مزیت تکنولوژیکی که تجارت الگوریتمی به ارمغان می آورد، استفاده از بک تست است. بک تست به سرمایه گذار اجازه می دهد تا ریسک و سودآوری یک استراتژی را با شبیه سازی آن با استفاده از داده های تاریخی تجزیه و تحلیل کند. تئوری این است که هر استراتژی که در گذشته خوب کار می کرد، احتمالاً در آینده نیز عملکرد خوبی خواهد داشت.

پیچیدگی بک تست و نحوه انجام آن توسط افراد حرفه ای

همانطور که گفتیم، بک تست به سرمایه گذار اجازه می دهد تا با تجزیه و تحلیل گذشته نگر و با استفاده از داده های تاریخی، دوام یک استراتژی معاملاتی را بررسی کند. این به سرمایه گذار کمک می کند تا سود و ریسک را بدون استفاده از سرمایه واقعی تجزیه و تحلیل کند.

هنگام آزمایش یک استراتژی با داده های تاریخی، یک دوره زمانی انتخاب شده برای اهداف آزمایشی استفاده می شود. آزمایش استراتژی بر روی داده های خارج از نمونه یا دوره های زمانی متناوب می تواند میزان موفقیت آن را بیشتر تایید کند.

یک پس آزمون خوب انجام شده با نتایج مثبت به سرمایه گذار اطمینان می دهد که استراتژی درست است و احتمالاً در صورت استفاده از سرمایه، سود خواهد داشت. هنگامی که با تجارت الگوریتمی سر و کار دارید، این امر حتی بیشتر ضروری است، زیرا چنین استراتژی هایی برای آزمایش با پول بسیار پرهزینه هستند.\

پس آزمون ایده آل با استفاده از داده های نمونه انجام می شود که بازه زمانی مربوطه را در شرایط مختلف بازار منعکس می کند. یک استراتژی خوب باید در زمانی که شرایط بازار مساعد است رشد کند و همچنین زمانی که شرایط بازار نامطلوب است تا حد ممکن ضرر کند.

نحوه دریافت صحیح ترین نتایج از بک تست

داده‌های تاریخی مورد استفاده برای بک‌آزمایی باید نمونه‌های معرف سهام، از جمله شرکت‌هایی باشد که منحل شده یا فروخته شده‌اند. اگر فقط از شرکت‌هایی استفاده شود که هنوز وجود دارند، آزمایش بک‌آزمایی به طور مصنوعی بازده بالایی ایجاد می‌کند.

بک تست باید هزینه های معاملاتی را نیز در نظر بگیرد، صرف نظر از اینکه چقدر بی ربط به نظر می رسند، زیرا می توانند در بک تست جمع شوند و بر ظاهر یک استراتژی تاثیر بگذارند. سرمایه گذاران باید بررسی کنند که آیا نرم افزار بک تست آنها شامل این هزینه ها می شود یا خیر.

برای به دست آوردن صحیح ترین نتایج از بک تست، سرمایه گذار باید از سوگیری هایی که بر عملکرد بک تست تاثیر می گذارد آگاه باشد. این سوگیری ها تمایل به افزایش عملکرد استراتژی دارند، بنابراین اگر استراتژی به درستی بررسی نشود، خطر زیادی از دست دادن سرمایه را به همراه دارد.

در حالی که تعصبات را نمی توان به طور کامل حذف کرد ، آنها باید تا حد امکان به حداقل برسد تا به معامله گر اجازه دهد تا آگاهانه ترین تصمیم را در مورد استراتژی الگوریتمی اتخاذ کند.

تعصب بهینه سازی

یکی از سخت ترین تعصبات برای تشخیص ، تعصب بهینه سازی شامل تنظیم استراتژی تجارت به داده های پشتی است تا جایی که در آینده ناکارآمد می شود. این تعصب دشوار است زیرا یک استراتژی الگوریتمی معمولاً شامل پارامترهای زیادی است. مشکل تعصب بهینه سازی این است که استراتژی نباید برای مجموعه خاصی از داده های تاریخی بهینه شود ، زیرا این امر آن را برای تجارت در زمان واقعی آسیب پذیر می کند.

بهترین راه برای جلوگیری از این تعصب استفاده از پارامترهای کمتری و ساده نگه داشتن سیستم شبیه سازی است. الگوریتم خود را در دوره ها و بازارهای متنوع آزمایش کنید. پس از اتمام اولین پشتی ، الگوریتم را از طریق داده های جدید و ناآشنا اجرا کنید تا از اثربخشی آن اطمینان حاصل شود.

تعصب به نظر می رسد

از آنجا که ما با یک مجموعه داده کامل از اطلاعات تاریخی سر و کار داریم ، ذهن انسان معمولاً غافل می شود که می توانید از اطلاعات آینده در یک پس آزمون استفاده کنید. وقتی چندین بار در همان مجموعه داده ها پشت سر می گذارید ، معرفی این نوع خطا بسیار ساده تر است.

تعصب نگاه به نظر می رسد وقتی داده های آینده به طور تصادفی در یک سیستم پشتی در یک نقطه از شبیه سازی گنجانده می شوند که این داده های خاص در دسترس نبودند. تعصب نگاه می تواند واقعاً ظریف و سخت باشد.

یک نمونه مشترک از تعصب نگاه ، زمانی است که سرمایه گذار پارامترهای بهینه مانند رگرسیون خطی بین سری زمانی را محاسبه می کند. اگر از کل مجموعه داده برای محاسبه ضرایب رگرسیون استفاده شود ، که از آن برای بهینه سازی یک استراتژی معاملاتی استفاده می شود ، داده های آینده به این استراتژی معرفی شده است.

برای جلوگیری از این تعصب ، لازم است که سرمایه گذار از داده های اختصاصی موجود در زمان تجارت استفاده کند. این به سرمایه گذار کمک می کند تا از کاهش دقت عملکرد واقعی استراتژی جلوگیری کند.

تعصب زنده ماندن

این یک پدیده خطرناک است که می تواند منجر به عملکرد تورم برای برخی از استراتژی ها شود. این اتفاق می افتد که استراتژی های الگوریتمی روی مجموعه داده هایی آزمایش می شوند که فقط دارایی هایی را شامل می شوند که کل دوره آزمایش شده را زنده می کنند ، بنابراین بسیاری از سهام را که ورشکسته می شوند ، به استثنای بسیاری از سهام.

با آزمایش یک استراتژی فقط با سهام که موفق به ماندن در آنجا یا رونق در آن دوره آزمایش شده است ، تصویری تغییر یافته از عملکرد الگوریتم ایجاد می کند. این تعصب بقاء یک مورد خاص از تعصب نگاه است زیرا فقط اطلاعات آینده می تواند تمایز بین سهام موفق و ناموفق را ایجاد کند ، بنابراین ما فقط در صورت استفاده از سهام زنده مانده ، اطلاعات آینده را درج می کنیم.

برای جلوگیری از تعصب بقا ، سرمایه گذار همیشه باید تمام داده ها را از یک دوره زمانی صرف نظر از موفقیت یا عدم موفقیت آینده خود درج کند. استفاده از دوره های مختلف زمان برای آزمایش و استفاده از داده های اخیر راهی عالی برای تأیید اینکه یک الگوریتم به درستی آزمایش شده است و این تعصب کاهش یافته است.

بهترین نرم افزار و راه حل برای پشتی

هنگامی که به دنبال نرم افزار پشتی برای صندوق پرچمدار هستید ، بیشتر از توانایی پشتی به دنبال آن هستید. شما همچنین به بستری احتیاج دارید که به شما امکان می دهد صندوق پرچین خود را مدیریت کرده و به راحتی مدیریت ، ابزارهای مالی و دسترسی جداگانه برای کارمندان ، مدیران و سرمایه گذاران خود را تنظیم کنید. Metatrader 5 برای صندوق های تامینی همه این کارها را انجام می دهد ، یک بستر همه در یک برای ایجاد و خودکار کردن صندوق Quant در 5 دقیقه است.

این پلتفرم دارای یک سیستم منحصر به فرد است که دسترسی به سرمایه گذاران را برای دیدن عملکرد AUM در زمان واقعی از هر دستگاه فراهم می کند.

Metatrader همچنین با یکی از بزرگترین جوامع بازرگانان الگوریتمی در جهان همراه است ، جامعه ای که بیش از یک دهه رشد کرده است. اطلاعات زیادی در مورد تجارت الگوریتمی و گروه های حرفه ای زیادی برای کمک به شما وجود دارد.

شما می توانید با استفاده از داده های بازار تاریخی یا واقعی ، استراتژی الگوریتمی خود را برای صندوق کمیت خود به راحتی با تستر استراتژی آزمایش کنید. استراتژی خود را با تنظیمات مختلف تجزیه و تحلیل کنید و ببینید کدام تنظیمات قبل از استفاده از استراتژی در سرمایه ، بهترین نتایج را ارائه می دهند.

ابزار پشتی در گزارش ها به راحتی قابل استفاده و جامع است. می توانید روبات هایی را که می سازید یا مواردی که از بازار MQL5 خریداری کرده اید با چند کلیک آزمایش کنید.

یکی از مشکلی که با استفاده از پشتی ایجاد می شود ، محدودیت قدرت محاسبات است ، زیرا ابزارهای منظم پشتی برای انجام آزمایش الگوریتمی به رایانه کاربر متکی هستند. Metatrader 5 از شبکه Cloud MQL5 استفاده می کند تا به شما امکان دسترسی به هزاران عامل در سراسر جهان را برای افزایش قدرت محاسبات خود می دهد و به شما امکان می دهد تست هایی را انجام دهید که به جای 3 ساعت 15 دقیقه طول می کشد.

ابزار قدرتمند پشت پرده همراه با ابزارهای صندوق پرچین که این پلتفرم ارائه می دهد ، Metatrader 5 را به یکی از بهترین گزینه ها برای مدیریت و رشد صندوق شما با استفاده از معاملات ALGO تبدیل می کند.