퀀트투자의 부상은 수리금융의 발전과 불가분의 관계에 있다. 현대 투자 포트폴리오 이론(MPT)을 기반으로 자본 시장 가격 책정 모델(CAPM)이 개발되었으며 이는 재무 위험 및 수익을 측정하는 기본 모델이 되었습니다. 또 다른 주목할 만한 방향은 Fama 등이 1960년대에 개발한 효율적 시장 가설이며 그 영향력은 오늘날까지 이어지고 있습니다. 또한 Fama와 French도 1990년대에 3요인 모형을 개발하여 후기 요인 분석 모형의 시초가 되었습니다.

파생상품의 지속적인 발전과 함께 1970년대 미국의 경제학자 Black과 Scholes는 옵션가격모형(BSM model)을 정립하여 금융시장에 빠르게 적용하여 금융파생상품의 급속한 발전을 도왔으며, 이는 다시 수학적 이론을 발전시켰다. 금융의 큰 발걸음을 내디뎠습니다.

1980년대에는 '금융공학'이라는 개념이 제시되면서 새로운 학문 형태를 형성하고 관련 성과를 폭넓게 흡수·연구하기 시작했다. 1990년대 가장 중요한 진전은 재무위험관리의 방향성이었다 VaR 위험관리 모델은 전 세계 금융기관에서 널리 사용되고 있으며 가장 중요한 위험측정 지표 중 하나이다.

중국의 퀀트 투자의 역사는 길지 않고 약 10년 정도 발전했을 뿐인데 이는 해외 퀀트 인재들의 귀환과 파생상품 시장의 시작과 관련이 있다. 지난 10년 동안 패시브 투자는 퀀트 펀드와 동시에 발전했습니다. 패시브 투자는 처음에는 양적 범주로 간주되지 않았으나 ETF 상품의 등장으로 양적 수단이 필요하게 되었으며, 특히 근래 등장한 지수강화나 Smart Beta 상품은 기존 지수를 기준으로 다양한 영향요인을 분해하고 자산을 재구성하는 상품이다. , 강력한 양적 플랫폼 지원이 필요합니다.

보조 제목

디지털 통화 시장의 특성은 다음과 같은 이유로 양적 전략 사용에 매우 적합합니다.

• 디지털 화폐 자체의 변동성은 전통적인 금융 시장 상품보다 훨씬 크며 변동성을 판매하는 다양한 정량적 투자 전략에 적합합니다.

• 시장 개발은 상대적으로 초기이며 제품은 유동성이 낮고 가격 효율성이 낮고 가격 책정 오류가 많은 선물 및 옵션 제품과 같이 매우 예비적입니다.양적 투자는 가격 편차의 기회를 잘 포착할 수 있습니다.

• 긴 거래 시간과 7*24시간의 거래는 수동 추적 및 거래에 적합하지 않지만 추적, 조기 경고 및 거래 기회 캡처에서 양적 시스템의 이점을 활용하는 데 더 도움이 됩니다.

• 거래소에는 또한 시장 조성이 필요합니다. 많은 디지털 통화 거래 쌍이 있지만 유동성은 일치하기 어렵습니다.대부분의 거래소는 유동성 요구를 가지고 있으며, 이는 또한 시장 조성자로서 교환 생태계의 필요한 역할로 이어지며, 이는 대부분의 양적 팀이 하나의 생존을 위한 수단이기도 합니다. .

첫 번째 레벨 제목

양적투자도 능동형과 수동형으로 나뉘는데, 능동형은 절대수익을 추구하며 다양한 위험요인을 가정하여 어떤 시장상황에서도 초과안정적 수익을 얻을 수 있는 구조를 추구합니다. 주로.

패시브 투자의 퀀트 전략은 주로 다양한 지수와 유사한 수익을 추구하며, 배분 수익을 얻기 위해 시장의 시스템적 위험과 다양한 하위 섹터 또는 스타일 위험을 감수합니다. 요인 분석이 추가되어 선호도를 얻었으며 거래자는 특정 유형의 위험에 대한 노출을 증가시켜 지수를 초과하는 수익을 얻을 수 있습니다.

보조 제목

액티브 퀀트 투자 전략은 기본적으로 추세형과 변동형으로 나뉜다. 전통적인 금융 시장이든 디지털 통화 시장이든 시장 추세는 두 가지 유형으로 분해될 수 있기 때문에 하나는 추세 시장이고 다른 하나는 변동성 시장입니다. 나머지 추세는 이 두 유형의 추세가 중첩된 것으로 볼 수 있습니다. 퀀트 전략의 의미는 급변하는 시장에서는 일방적인 기회를 포착하고 변동성이 큰 시장에서는 불합리한 가격 책정 기회를 찾는 것입니다.

어떤 전략을 채택하든지 추세장인지 변동장인지를 판단하는 것이 중요하다. 수년간의 통계에 따르면 강세장에서 퀀트헤지펀드의 성과는 롱온리펀드나 롱숏펀드보다 나빴고 변동성이 큰 시장이나 약세장에서는 후자의 두 펀드를 능가할 수 있었다. 시장 상황이 다르면 다양한 소득의 기여도가 그 비율이 크게 다르기 때문에 시장 상황을 판단하는 것이 우선입니다.

보조 제목

추세 판단은 주로 현재 어떤 종류의 시장인지, 위인지 아래인지, 그리고 그러한 시장에 어떤 대상이 더 적합한지를 판단하는 것입니다. 판단이 틀리면 위험이 매우 크지만 판단이 옳다면 그에 상응하는 이익도 크다.

• 양적 종목선정(주화)

• 양적 타이밍

양적 종목선정(주화)

정량적 주식 선택 또는 통화 선택은 주식이든 통화이든 일련의 대상(롱-숏) 조합을 구성하는 것입니다. 양적주식(코인)의 선택에는 많은 종류가 있으며 가장 널리 사용되는 것은 다요소모형이다 그 기본원리는 기초대상의 등락을 구성할 수 있는 요소들을 분해하는 것으로 요소라고도 할 수 있다 분석.

즉, 포트폴리오를 구성할 때 주제 자체(예를 들어 특정 산업에 얼마나 가중치가 부여되는지)에 따라 분류되는 것이 아니라 요인별로 분류되고 특정 유형의 요인에 얼마나 가중치가 부여되는지를 구분합니다. 물론 주식과 디지털 화폐도 다르고, 디지털 화폐 정서(예: 트위터 토론) 또는 이벤트 기반 유형(반감기, 주요 업그레이드, 협력) 요소 더 많지만 핵심은 시뮬레이션 및 백테스트에 적합한 요소를 찾는 것입니다.

겉보기에는 중요해 보이지만 실제로는 중요하지 않은 요소에 너무 많은 가중치를 할당하는 등의 실수를 저지르기 쉬워 위험이 증가하므로 요소의 유효성을 테스트해야 합니다.

주식의 일반적인 요인에는 가치 평가, 성장(예: 순이익 성장률), 자본 구조(예: 외국인 소유) 및 모멘텀이 포함됩니다. 회전율, 자본유입, 산업순환 등

디지털 통화의 일반적인 요소에는 시장 가치, 거래량, 모멘텀, 소셜 플랫폼(토론 수, 팔로우량), 특별 이벤트(업그레이드, Coinbase 상장 등), 매크로 유동성 등이 포함됩니다.

펀더멘탈 투자는 사실 퀀트 투자와 공통점이 있음을 알 수 있습니다. 퀀트 투자 방법을 사용하여 펀더멘털에 투자하는 것도 일부 A 주식 펀드 매니저들이 선호하는 전략입니다. 펀더멘털 자체도 데이터를 기반으로 하는 한 정량화의 한 유형으로 간주됩니다. 다른 양적 주식 선택 모델에는 스타일 순환, 산업 순환 및 자본 흐름과 같은 모델이 포함되며, 그 중 일부는 다중 요소 모델로 통합될 수 있으므로 여기에서 자세히 설명하지 않겠습니다.

양적 타이밍

퀀트타이밍은 추세를 예측하는 방법으로 사실 일종의 팩터분석이라고도 할 수 있으며 시장 방향에 대한 판단을 주요 수익원으로 삼지만 위험하기도 하다.

양적 타이밍은 원래 상대적으로 단순한 기술적 분석 방법(예: 이동 평균, 거래량 에너지 등)의 분석에서 비롯되며 일반적으로 추세 타이밍 지표, 시장 심리 타이밍 지표, 강세장 지표, 시장 비정상 지표, 일부 특수 지표 조정 방법(시변 샤프 비율, 프랙탈 방법 등).

변동성 전략은 체계적 위험을 감수하지 않으려는 시도로, 시스템이 오르락내리락하거나 변동하더라도 체계적 위험은 배제되길 바란다. 예를 들어 유명한 알파 전략은 파생 상품을 통해 시스템 위험의 베타를 헤지하고 나머지는 개별 주식, 개별 쿠폰 및 개별 코인의 수입뿐입니다. 변동성 전략은 여전히 ​​강세장에서 장기 펀드를 능가할 수 없는 반면, 약세장과 변동성 시장은 장기적으로 안정적인 방법인 초과 수익을 얻을 수 있습니다.

• 파생 차익 거래(선물, 옵션)

• 통계 차익 거래

• 디지털 화폐 특유의 차익거래

파생 차익 거래(선물, 옵션)

이 차익거래 방식은 상대적으로 파생상품 시장이 발달한 상품에 사용할 수 있습니다. 선물의 경우 두 가지 유형의 현물 차익 거래와 기간 간 차익 거래가 있습니다. 예를 들어, 현물 시장에서 저가 현물 상품을 사고 선물 시장에서 고가 선물을 매도하여 가격 수익에서 이익을 얻습니다. 선물가격은 결제일에 현물가격으로 돌아가는 것이 기본입니다. 스프레드 차익거래는 만기가 다른 선물의 매수와 매도 간의 차익거래입니다. 선물의 차익거래는 시장이 지속적으로 등락하여 가격편차의 기회를 창출해야 하는 시장중립적인 방식이며, 안정적인 시장에서 차익거래의 기회를 창출하기 어렵다는 것을 알 수 있습니다.

옵션의 경우 상황이 선물보다 더 복잡합니다. 옵션의 수입 구조가 기초 객체의 가격에 비해 선형적이지 않기 때문에 다양한 유형의 옵션 조합에 따라 많은 복잡한 유형의 차익 거래 모델을 구성할 수 있습니다. 전통적인 시장에서 소득에 따라 구조도는 나비 차익 거래, 플라잉 이글 차익 거래, 스트래들 차익 거래, 전환 차익 거래, 수직 차익 거래, 수평 차익 거래, 역 전환 차익 거래, 이중 제한 차익 거래 등과 같은 매우 생생한 이름을 제공합니다. 현재 디지털화폐의 옵션 시장은 개발된 지 2년 정도밖에 되지 않았고, 거래량은 아직 작으며 Deribit, CME와 같은 대형 거래소에 집중되어 있지만 옵션이 큰 잠재 시장이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

통계 차익 거래

통계적 차익거래는 관련 투자대상의 역사적 통계법칙에 대한 연구를 통해 그에 상응하는 장기적인 균형관계(공통합관계)를 발견하는 것을 말하며, 상승편차를 매도하거나 심지어 일방적으로만 운용하고 수익을 낸 후 차익을 취하는 것을 말한다. 장기적인 균형 관계. 통계적 차익거래의 대상은 가장 단순한 쌍 거래(두 대상 간)부터 일련의 대상 투자에 이르기까지 다양하며, 핵심은 대상 간의 공동 통합 관계를 찾는 것입니다.

예를 들어, 디지털 통화 시장에서 누군가가 Litecoin/Bitcoin과 Ethereum/Bitcoin 간의 쌍 거래를 수행했습니다. 즉, 한 쌍의 디지털 통화 비율의 장기 역사적 평균을 계산한 다음 저평가된 것을 구매하는 것입니다. 숏을 할 수 있다면 파생상품 시장에서 매도하고 최종적으로 가치의 수익을 얻기 위해서입니다.

• 디지털 화폐 특유의 차익거래

여기서 소개하는 것은 디지털 통화의 고유한 차익 거래 모델입니다. 즉, 이러한 차익 거래 기회의 존재는 디지털 통화 교환 또는 디지털 통화 거래 쌍 사이에만 존재합니다. 물론 이러한 모델은 외환의 삼각차익거래 등 다른 상품에도 등장했지만 디지털화폐 거래에도 적용되어 디지털화폐 고유의 차익거래 모델에도 포함된다.

• 교차 교환 차익 거래

초기에는 서로 다른 거래소에서 동일한 거래쌍의 가격이 일정하지 않고 계속 존재하여 고가 거래소에서 매도하고 저가 거래소에서 동일한 거래쌍을 매수하여 수익을 낼 수 있었습니다. .

예를 들어, 양쪽 거래소에 상장된 디지털 통화는 양쪽에서 동시에 운영될 수 있습니다. 예를 들어 거래자가 A 거래소에 ETH를, B 거래소에 BTC를 가지고 있고 A 거래소의 ETH/BTC 가격이 B 거래소보다 높다면 A 거래소에서 ETH를 매도하여 BTC를 얻을 수 있습니다. B는 성공할 것입니다 BTC는 ETH를 구매하여 거래소 간 전송 수수료를 피할 수 있으며 ETH와 BTC는 동시에 성장했습니다.

• 거래소에서 여러 디지털 통화 쌍의 차익 거래

거래소에는 여러 개의 디지털 통화 쌍이 필요하며 서로 BTC/USDT, ETH/USDT, ETH/BTC 세 쌍의 가격 통화와 가격 통화입니다. 계산시 취급수수료 후 높은 것을 매도하고 낮은 것을 매수하는 삼각 차익거래가 가능합니다.

예를 들어, BTC/USDT=8000, ETH/USDT=200, ETH/BTC=0.2542, 분명히 ETH/BTC가 과대평가된 경우 ETH/BTC를 매도하고 ETH/USDT를 동시에 매수할 수 있습니다. ETH 및 BTC 포지션은 거의 변동이 없지만 BTC 금액은 증가했습니다. 또는 USDT로 ETH를 사고, ETH/BTC를 팔고, BTC를 얻은 후 BTC/USDT를 팔고, USDT로 ETH를 사고, 반복합니다.

위의 교차 교환 차익 거래는 거래소에서 여러 디지털 통화 쌍의 차익 거래와 결합하여 교차 교환 삼각 차익 거래를 수행하지만 이체 수수료, 이체 시간 및 거래 기회의 생존 가능성과 같은 요소로 인해 더 복잡합니다. 고려되어야 합니다. Cross-pair 삼각 차익거래는 외환시장에서 시작되었지만 외환시장에는 참여자가 많고 차익거래 기회가 거의 없습니다. 초창기에는 디지털 통화 차익 거래에 대한 거래 기회가 많았지만 이제는 점점 더 많은 사람들이 양적 차익 거래를 하고 있기 때문에 감소하기 시작했습니다.

• 피아트 통화 거래 쌍 차익 거래

외환과 디지털 화폐를 결합한 삼각 또는 다각적 차익거래 모델로 BTC/JPY, BTC/KWR, JPY/KWR 등 서로 다른 법정화폐 거래쌍간 가격 차이가 있을 때 교차 디지털화폐와 외환 거래를 할 수 있습니다.

보조 제목

• 패시브 투자(지수 향상 포함)

• 자산 배분

소극적 투자는 사실 인덱스 투자입니다.디지털 통화 시장에서 인정되는 인덱스가 없습니다.대부분의 인덱스는 여러 회사에서 자체적으로 편집하여 일관성과 인지도가 부족합니다. 비트코인의 시가는 여전히 60% 이상을 차지하며 대규모 지수 편성은 상위 몇 개의 디지털 통화를 특정 가중치에 따라 구성하는 것입니다.시장의 이익은 주로 비트코인에서 나옵니다.

기하급수적 향상은 또 다른 흥미로운 방향이지만 현재 디지털 통화 시장에는 그다지 실용적이지 않습니다. 예를 들어, 상대 수익률은 큰 시장 지수의 수익률에 대한 상대적인 매우 인기있는 개념입니다.현재 디지털 통화에 대한 큰 시장 수익률 지수가 없으므로 거의 의미가 없습니다.

우리가 배울 수 있는 것은 상대적으로 합리적인 바스켓을 통해 우리의 주관적 판단과 팩터 조정을 더하면 비트코인보다 높은 수익률, 알트코인보다 안정적인 수익률의 조합을 얻을 수 있고, 계속해서 포지션을 조정하여 수익률의 균형을 유지할 수 있다는 것입니다. 안정. 그러나 그것은 여전히 ​​우리가 달성하고자 하는 혜택의 종류에 달려 있습니다.

지수투자나 지수강화는 여전히 트렌드 투자이고, 앞으로 디지털화폐 시장이 상승할 것이라는 기본 논리입니다.

자산배분은 최근 등장한 개념으로 주식, 귀금속, 선물, 채권, 머니마켓펀드 등의 역자산 등 전통적인 교차자산군 투자와 동일가중방식 등의 방법에 주로 사용된다. 투자, 전천후 투자 등

실제로 디지털 통화는 전천후 투자에서 새로운 유형의 배분 유형이 될 수 있습니다.예를 들어 성장과 인플레이션에 따라 경제 주기를 4개의 사분면으로 나누고 각 사분면은 일련의 가장 유익한 자산을 할당합니다.디지털 통화는 하나가 될 수 있습니다. 이 패키지의 통화 부분입니다. 그러나 위험도가 높기 때문에 무게가 너무 크지 않습니다.

보조 제목

알고리즘 트레이딩 역시 미국에서 탄생했으며 금융 시장의 디지털화와 불가분의 관계에 있습니다. 1970년대에 많은 거래소가 컴퓨터 시스템을 사용하여 위탁 주문 흐름을 자동화하기 시작하여 각 거래 주문이 컴퓨터 프로그램에 의해 캡처되어 주문 시간, 가격, 수량 등을 얻을 수 있습니다. 정보는 알고리즘 거래에 가장 중요한 데이터 소스를 제공합니다. 알고리즘 거래의 등장으로 시장 주문의 상당 부분이 알고리즘에 따라 실행될 수 있게 되었고, 이는 시장 정보 보급의 효율성도 크게 향상되었습니다.

알고리즘 거래의 핵심은 교환 주문의 분해 및 분석과 시장 상태에 대한 효과적인 평가에 있으며, 이를 통해 알고리즘을 지속적으로 조정하고 시간 비용과 영향 비용을 줄입니다. 알고리즘 거래의 주요 전략은 주문 가격, 거래량 및 비용 분석에 있으며 일반적인 전략에는 TWAP, VWAP, MVWAP, VP, Step 및 IS와 같은 몇 가지 일반적인 유형이 포함됩니다.

중국 자본 시장에서 알고리즘 거래의 사용은 늦게 시작되었지만 전자 거래 시스템은 매우 발전했지만 관련 기술 연구 및 시장 시스템에는 약간의 후진성이 있어 알고리즘 거래의 발전에 도움이 되지 않으며 일부 제한이 있습니다. 감독 중.

첫 번째 레벨 제목

디지털 통화 시장에 양적 투자를 적용할 때 두 가지 유형의 위험이 있습니다.

한 범주는 시장 위험, 테일 이벤트, 유동성 위험 등과 같이 모든 유형의 투자 전략이 직면해야 하는 디지털 통화 위험입니다.

시장 위험: 디지털 화폐의 변동성 자체가 수익의 원천일 뿐만 아니라 위험의 원천이기도 합니다. 디지털 화폐는 금융 펀더멘탈이 부족하고, 이자가 없으며, 예상되는 현금 흐름이 없기 때문에 가치는 완전히 기대와 유동성에 의해 가격이 책정되며 이는 일반 금융 상품보다 변동성이 큽니다. 디지털 통화를 기반으로 한 파생 상품은 이러한 변동을 계속해서 여러 번 증폭시킵니다. 현재 대부분의 선물 옵션 시장은 비트코인을 기반으로 하고 있으며 일부는 이더리움을 기반으로 하고 있으며 위험도가 너무 높고 거래소 관리가 어려울 수 있기 때문에 다른 통화의 파생상품은 거의 없습니다.

꼬리 위험유동성 위험

유동성 위험: 유동성은 디지털 통화의 가격 책정 소스 중 하나라고 위에서 설명했습니다. 금 자체가 유동성 풀이며 비트코인은 서서히 유동성 풀로 발전하고 있습니다. 그러나 시가가 작기 때문에 금에 비해 유동성에 쉽게 흔들리고 위험자산의 성격도 가지고 있다. 3.12 급락과 급락 후 급격한 반등이 대표적인 예인데, 주된 이유는 유동성이고, 두 번째 이유는 위험 성향입니다. 또한 많은 디지털 통화 거래 쌍의 유동성도 불안정하고 서로 다른 거래소의 거래 쌍과 거래 규칙이 약간 다르기 때문에 소액 통화의 유동성을 크게 방해합니다.

다른 유형은 정량적 모델 설계 위험, 데이터 무결성 위험, 하드웨어 오류 및 기타 시장 외 블랙 스완 위험과 같은 정량적 투자 전략의 고유한 위험, 모델 피팅, 백테스트 및 미래 간의 관계(시장 변화 조건), 처방전 없이 구입할 수 있는 피팅 및 기타 유형의 위험은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

전략이 충분히 똑똑하지 않고, 백테스트가 제자리에 있지 않고, 피팅이 잘 수행되지 않고(과적합 등), 매개변수에 문제가 있고, 기본 모델이 증명 지원이 부족한 등 경험적입니다.

보조 제목

전략 주도의 다중 지표 위험 통제 원칙

전략 모델은 포지션 청산을 위한 주문을 담당하는 완전한 절차 세트입니다.대부분의 전략 모델에는 손실 중지 시기와 전략 중지 시기와 같은 위험 제어 모듈이 포함됩니다.

모델의 이 부분은 양적 전략가의 책임하에 직접 있습니다. 그들 중 다양한 지표는 위험 관리 및 기타 부서와 협상해야 합니다.

또한 팀이 기본적으로 감당할 수 있는 리스크에는 상한선이 존재하는데, 멀티 전략 모델을 사용할 경우 하나의 전략에 리스크 지표를 부여해야 하므로 전략 모델은 많은 외적 제약을 받게 되며, 이는 여러 지표로 내재화 위험 관리 프로그램.

고급 알고리즘 필터링

또한 일부 퀀트팀은 자연어 처리 NLP, 관계형 네트워크, 지식 그래프 및 기타 기술적 수단을 사용하여 시장에서 분명하지 않지만 상당한 영향을 미치는 위험을 찾고 윤곽을 그리는 것과 같은 독립적인 알고리즘 위험 제어를 설정합니다.

이는 전반적인 위험 노출을 모니터링하고 전략 거래 팀과 소통하는 전략 및 거래 부서 외부에 알고리즘 주도 위험 통제 모니터링 시스템을 설정하는 것과 같습니다.

위험 통제 경고 및 로그

사전 경고는 프런트 엔드 위험 통제, 즉 일반 위험 경고, 경고 라인, 청산 라인 프롬프트 등에 속합니다. 로그는 향후 참조를 위해 위험 이벤트 및 위험 제어 이벤트를 기록하고 위험 제어 및 전략 모델의 개선을 용이하게 하는 사후 배치된 위험 제어에 속합니다.

A주와 같은 전통적인 금융 시장에서는 주문 횟수, 취소 횟수, 주문과 취소 사이의 시간 차이가 필요합니다. 규정을 준수하는 디지털 통화 거래 시장은 어떤 유형의 디지털 통화를 거래할 수 있는지 여부와 같은 유사한 요구 사항이 미래에 있을 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 규제 요건을 준수하기 위해 전략 모델, 특히 고주파 거래 모델을 수정해야 합니다.

주로 전략 시작 및 중지, 수동 주문 배치, 시스템 비상 제동 및 인위적으로 정의된 다양한 위험 제어 규칙을 말하며 전략, 특히 자동 거래 유형에 검은 백조가 나타나는 것을 방지하는 것이 목적입니다. 예를 들어 역사적으로 2012년 Knight Capital은 자동 주문 분배 시스템을 업그레이드한 후 프롬프트 모듈이 부족하여 45분 이내에 대량의 주문을 보내 4억 6천만 달러의 손실을 입었습니다. 이것은 인간의 개입이 필요한 상황입니다.

첫 번째 레벨 제목

퀀트 트레이딩에는 최소한 다음과 같은 5가지 유형의 인프라가 필요하다고 생각합니다.

• 거래처 : 현물거래소, 파생상품거래소, 장외거래소, 프라임브로커

• 거래 상품: 다양한 디지털 통화 거래 쌍, 디지털 통화 선물, 디지털 통화 옵션

• 디지털 통화 관리 시스템: 핫 및 콜드 월렛, 보관, 보험 등 포함

• Fiat 은행 채널 및 자금 관리 시스템

• 양적 거래 시스템

• 데이터 API 인터페이스: 실시간 교환 데이터, 온체인 데이터 및 기타 매크로 데이터 포함

• 데이터베이스: 과거 시장 데이터베이스 및 기타 유형의 과거 데이터베이스

• 모니터링 시스템: 시장 데이터 및 특별 이벤트 캡처

• 백테스팅 플랫폼 및 모의 거래 플랫폼: 전략의 과거 및 실시간 검증

• 전략 개발 플랫폼: 스스로 전략을 개발하거나 성숙한 전략 개발 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

• 다계좌 관리 시스템 : 다계좌 자금관리, 위험가중치 배분

• 핵심 모듈: 양적 전략 거래 엔진

• 거래시스템 : 주문전송, 체결, 거래보고

거래 플랫폼의 개발 단계:

이미지 설명

첫 번째 레벨 제목

정량적 전략은 상대적으로 비밀스럽습니다. 양적 팀을 평가하고 평가 기준을 설정하는 방법은 매우 복잡한 작업입니다. 양적 전략은 식품 산업의 비밀 레시피와 같으며 업계에서는 비밀스럽고 신비합니다.

성능 선택적 공개. 퀀트 팀의 생존선은 퀀트 전략을 선도하는 데 있으며 일반적으로 공개가 제한됩니다. 시장에서 보이는 퀀트 팀의 신화에도 선별적 공시가 있다. 예를 들어 수학자 시몬스가 설립한 메달리온 펀드(내부 직원 펀드)가 가장 좋은 수익률을 보였지만, 외부 투자자가 있는 다른 하위 펀드의 성과는 형편없었다.

어떤 펀드는 특정 연도에 많은 돈을 벌지만 그 후 업계에서 사라지기 때문에 정량적이든 비정량적이든 오래도록 쌓이는 펀드가 거의 없습니다.

팀 배경을 너무 강조하지 마세요. 팀 배경만을 바탕으로 한 평가도 예상치 못한 상황에 부딪히게 되는데, 가장 유명한 사례는 노벨상 수준의 퀀트 회사가 파산한 전례가 있는 장기자본관리회사 LTCM의 실패다.

다양한 지표가 일치합니다. 성과를 볼 때도 문제가 있는데, 성과는 후향적이며, 생존 편향이 있습니다. 이전 성과가 미래 성과를 나타내지 않습니다. 평가가 수행되는 방식에는 특정 운 요소가 있습니다.

특히 외부 투자자 입장에서 참여할 경우 코드 감사의 도움을 받아도 하나의 모듈과 여러 모듈 간의 연계 특성을 이해하기 어렵다. 또한 최대 되돌림, 샤프 비율, 소르티노 비율 등 리스크 관리를 측정하는 지표도 주목해야 한다.

동적 평가. 따라서 우수한 정량적 팀을 평가하려면 먼저 문제를 동적으로 살펴봐야 하며 성과에만 의존해서는 안 됩니다. 다른 시장에서 다른 전략의 수익은 크게 다르며 운의 요소(또는 수학적으로 설명하기 어려운 부분)도 있습니다.

따라서 객관적이고 추적해야합니다. 모든 회사는 위험 제어 모듈이 완전하다고 주장하지만 위험 이벤트가 발생하기 전에는 누가 최고의 위험 제어를 가지고 있는지 알 수 없습니다.

업계에 대한 우리의 이해에 따르면 현재 디지털 통화 양적 투자에서 가장 수익성이 높은 두 가지 유형의 전략이 있습니다.

• 마켓 메이커 전략: 현재 디지털 화폐 퀀트 거래에서 가장 강력한 팀은 전통적인 퀀트 펀드에서 나옵니다.그들의 주요 전략은 마켓 메이커 전략입니다. 현물 거래소 간의 가격 차이와 자체 거래 엔진이 기회를 즉시 포착할 수 있다는 이점, 전략 볼륨이 상대적으로 큽니다.

• 고빈도 매매 전략: 이 유형의 전략은 작은 플레이트 용량이지만 상대적으로 안정적인 수입이 특징이며 우수한 팀의 연간 비율은 30%-40% 이상에 도달할 수 있지만 확장에는 전체의 시장 가치가 필요합니다. 한 단계 더 올라가는 디지털 시장. 이들 팀의 기원도 전통적인 퀀트 펀드다.

첫 번째 레벨 제목

금융 상품은 양적 거래의 기초입니다. 양적 투자는 금융 상품의 풍부함과 밀접한 관련이 있으며 금융 상품이 많을수록 선택할 수 있는 양적 방법이 더 많아집니다.

하나의 현물시장만 이용하여 순전히 정량적인 거래를 한다고 가정하면 추세판단 전략만 사용할 수 있고, 반대로 변동성 판단을 좋아하는 전략은 통하지 않는다.

선물 거래소 Bitmex는 2016년에 무기한 선물 계약을 시작했고 CME와 CBOE는 2017년에만 선물을 열었으며 최대 옵션 거래소 Deribit은 2018년에 설립되었습니다. 현물 거래소가 뒤를 이어 선물 및 옵션 상품을 차례로 추가했습니다. 이러한 거래소와 파생 상품이 없으면 현물 위험을 헤지할 수 없으며 선물 위험도 헤지할 수 없습니다. 따라서 퀀트 거래에는 해당하는 거래 장소와 도구가 필요합니다.

예를 들어 A주 시장에서는 2015년 증시 폭락 이후 포지션 개설 제한 강화, 포지션 청산 수수료 인상 등 주가지수선물에 대한 감독이 강화되기 시작했고, 이는 모두 시스템적 위험을 헤지하는 가장 중요한 수단이 없기 때문입니다.

보조 제목

정량적 전략은 시장 자체의 크기가 제한되어 있기 때문에 용량이 제한적이며, 정량적 전략이 너무 크면 시장 자체를 교란시켜 거래 수익이 낮아지게 됩니다.

예를 들어 선물이나 기간간 차익거래는 일반적으로 선물시장에서의 최근 거래가 선도거래보다 유리하기 때문에 가격차이를 포획하는 전략은 선도선물 거래에 맞게 조정되어야 한다. 가까운 장래에 위험 노출. .

보조 제목

효과적인 전략은 그것에 대해 아는 사람이 적을수록 좋습니다. 동일한 유형의 전략은 다른 매개 변수 선택에 대해 매우 다른 효과를 생성합니다. 동일한 시장 기회에 대해 차익 거래가 많을수록 얻을 수 있는 이익은 줄어듭니다.

보조 제목

전략은 극단적인 시장 상황에서도 실패할 수 있습니다. 예를 들어, 극한 상황에서 시장 중립 전략은 중립성을 이동시키고 일방적 위험 노출이 될 수 있습니다. 예를 들어, 선물이 포지션을 개시하거나 청산할 상대방을 찾을 수 없을 때 겉보기에 중립적인 전략이 추세 전략이 될 수 있습니다.

첫 번째 레벨 제목

이 보고서는 처음에 퀀트 투자의 개발 맥락과 특성을 소개하고 디지털 자산에 대한 퀀트 투자의 현상 유지를 기반으로 간략한 분석을 수행합니다.

전통적인 펀더멘털 투자는 좀 더 상세한 지침 원칙이고 큰 틀과 세부 지표가 비교적 성숙했으며 변화해야 할 것은 신흥 산업을 포함하는 것입니다. 퀀트 투자 전략은 특정 지침 원칙이라기보다는 큰 범주의 투자 전략을 합친 것입니다. 그것의 다양한 세분화는 지속적인 진화 과정에 있으며, 세계를 정복할 수 있고 오랫동안 효과적인 양적 전략이 없습니다.

퀀트 투자 전략은 상대적으로 고정된 원칙 범주를 형성했지만 이론과 실제의 격차도 크다. 그 특징은 지속적으로 새로운 콘텐츠가 추가되고 구식 전략과 알고리즘은 제거되는 반면 최첨단 전략(가장 소득이 높은 부분)은 항상 일부 상위 퀀트 팀의 블랙박스가 되어 완전히 이해했다.

관찰할 가치가 있는 또 다른 방향은 주관적 투자와 양적 투자, 특히 전통적인 주식 투자가 통합되는 과정에 있다는 것입니다.

하나는 주제를 평가할 수 있는 충분한 연구자가 시장에 있는 경우 정량적 방법으로 분류하여 주관적인 평가 신호를 정량적 신호로 전환할 수 있다는 것입니다.

두 번째는 요인모형에도 근본적인 요인들이 많이 존재하는데, 물론 연구자의 주관적인 판단도 일정한 요인으로 추가될 수 있다는 점이다.

사실 주관적 투자는 다양한 펀더멘털 지표에 따른 분류, 귀속 등 정량적 방법을 많이 사용하기 때문에 서로 학습하기도 한다. 미래에는 이러한 통합이 디지털 화폐 시장에서도 일어날 수 있습니다.

디지털 화폐가 양적 투자에 적합한 이유는 위에서 언급한 바 있는데, 산업 초기의 교차 교환 차익 거래는 양적 전략 기간의 효율성을 보여주는 예입니다. 현재 주된 이유는 모든 유동성이 서로 다른 풀에 분산되어 있기 때문에 현물과 현물 간의 차익 거래가 계속 존재할 것입니다.

미래에 양적 전략은 다음과 같은 이유로 디지털 통화에 대해 행동할 가능성이 더 커질 것입니다.

• 선물 및 옵션과 같은 파생 상품의 규모는 매우 클 것이며, 이는 채굴자에 대한 헤징, 거래자에 대한 이익, 프로젝트 자금 관리, 금융 서비스 요구 등과 같은 다양한 사람들의 주관적인 요구에서 비롯될 것입니다.

• 디지털 화폐 시장의 규모는 여전히 개선의 여지가 많고 어느 정도 성장하면 더 많은 종류의 파생 상품이 나타나며 성숙함에 따라 기본 투자가 점차 주류 투자 방법 중 하나가 될 수 있습니다. 요인 분석 더 나은 사용 시나리오가 있을 수 있습니다.

• 많은 전통적인 정량적 팀이 디지털 통화에 진입하여 덜 "전문적인" 디지털 통화 정량화를 위한 새로운 탄약을 제공하는 것으로 나타났으며 메기 스포일러는 정량적 팀이 지속적으로 수준을 향상하도록 자극할 것입니다.

• 디지털 자산의 높은 변동성은 오랫동안 지속되며 수익 공간은 주류화가 완료될 때까지 충분히 큽니다.

요약하면, 이 산업에 대한 양적 투자를 발전시키기 위해서는 한편으로는 지속적으로 기술을 업데이트하고 거래 전략을 개선해야 하며 기관의 진입은 새로운 양적 요구와 산업 수준의 향상을 가져올 것입니다. 정량적 플랫폼/전략 개발에 중점을 둔 일부 기술 서비스 공급자는 현 단계에서 주목할 가치가 있습니다.

회사 소개:

HashKey Group은 홍콩에 기반을 둔 금융 기술 그룹으로 고위 금융 및 기술 전문가들이 설립했습니다. 경영진은 주로 UBS, BNP Paribas, Ant Financial, HSBC, JP Morgan Chase 등과 같은 주요 금융 또는 기술 회사 출신입니다. 그룹 CEO인 Mr. Li Qitai는 투자 은행 분야에서 25년의 경력을 가지고 있으며 한때 UBS에서 근무했습니다. 회장 Dr. Xiao Feng은 금융 분야 및 블록체인 산업의 선임 실무자이기도 합니다. 이 그룹에는 Hashkey Hub, HashQuark, HashKey Trading, Tokyo Hash 및 HashKey Capital과 같은 회사가 포함되며 이들은 서로 다른 부문과 방향을 지향합니다.

Hashkey Hub는 사용자가 Hub에서 자신의 디지털 자산을 저장, 거래 및 성장시킬 수 있는 원스톱 디지털 자산 관리 플랫폼입니다. HashKey 허브의 포지셔닝은 대중을 블록체인 세계로 연결하는 다리이자 전체 HashKey 그룹의 생태학적 입구이기도 합니다.현재 사용자는 자산 성장을 달성하기 위해 Pos 마이닝을 위해 HashQuark에 연결된 스테이킹 서비스를 사용할 수 있습니다. 동시에 HashKey Trading과 연동된 스테이킹 서비스 통합 거래 서비스, 원클릭 가격 비교, 최적의 가격으로 빠른 거래가 가능하며, 향후 Defi, Web 3.0 등 보다 독점적인 블록체인 서비스가 제공될 예정입니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!