David Moche 박사는 알고리즘 거래 전략의 유형과 양자 컴퓨팅이 도움이 될 방법에 대해 설명한다.

Dr David Moche

LONDON, UNITED KINGDOM, May 4, 2021 /EINPresswire.com/ — 자동화 또는 알고리즘 거래와 관련하여 본질적으로 다섯 가지 뚜렷한 거래 전략이 있다. 이는 모멘텀, 복귀권, 시장 조성, 통계적 차익거래, 심리지수 기반 양적 방법 또는 기술적 지표일 수 있다.

아마도 가장 간단한 전략은 매수와 매도에 있어 기술 포인터에 의해 실행된 조건을 기반으로 생성된 시장 동향 을 따르는 것일 것이다.

기본적으로, 통계수치를 활용하여 결정한 시장 동향을 바탕으로 알고리즘적 거래 전략을 종합할 필요가 있다. 이 전략은 또한 날씨 예측에 따라 계속되거나 반전되는 과거와 현재의 데이터를 볼 수 있다.
알고리즘 거래 전략의 또 다른 기본 유형은 시장이 진화하고 있다는 가정하에 작동하는 반환 시스템입니다. 80% 정도, 이 전략을 사용하는 개인은 일반적으로 과거 데이터를 활용하여 평균 자산 가격을 계산하고 현재 가 격이 평균 가격으로 되돌아갈 것이라는 기대로 거래를 한다.

시장 조성자 또는 유동성 공급자는 재고자산에 있는 금융상품이나 상품의 매입가격과 매도가격 모두를 인용하는 조직이나 사람을 말하며, 매도발행으로 이익을 얻기를 기대한다.

시장 조성은 주식 거래소에서 자주 거래되지 않는 증권에 유동성을 제공한다. 시장 제조업체는 증권의 수요 공 급 방정식을 증가시킬 수 있습니다.

통계 차익 거래 또는 통계 차익 전략은 이들 자산의 예상 가치에 기반한 적어도 하나의 자산의 통계적 오가(잘 못된 가격책정)와 관련이 있습니다. 통계 차익 거래는 또한 무역 전략으로서의 평균 반환 전략의 하위 집합이다. 통계적 차익거래는 주식거래를 다루기 위한 강력하게 양적이고 계산적인 방법이다. 가장 널리 알려진 통계 차익 거래 중 하나는 Beyer의 거래로, 한 쌍의 통합 자산이 고려된다. 실적 자산이 가치가 하락하고 매각될 것으로 예 상되는 반면 실패 자산은 상승할 것으로 예상되며 구매된다.

통계적 차익거래는 헤지펀드와 투자은행 모두에서 중요한 힘이 되었다. 많은 은행의 독점적 운영은 이제 통계적 차익거래를 중심으로 다양한 수준으로 전환되고 있다.

심리지수에 근거한 거래를 시도해 본 적이 있는가? 모든 걸 고려해 볼 때, 이 전략은 당신을 위한 것일 수 있다. 뉴스 기반 알고리즘 거래 시스템은 일반적으로 뉴스와이어와 연결되어 있으며, 자동으로 무역 신호를 생성한다. 실제 데이터가 시장 합의나 과거 데이터와 어떻게 대조되느냐에 따라, 복잡한 거래 알고리즘을 구축할 수 있는 능력을 갖추려면 금융 시장 분석과 PC 프로그래밍에 대한 강력한 기반이 필요하다.

정량 분석가는 알고리즘 거래 시스템을 개발하기 전에 파이썬 C 또는 자바 프로그래밍에서 정기적으로 훈련된 다.

그렇다면 양자 컴퓨팅은 어떻게 거래에 혁명을 일으킬까?

양자무역은 기술 분석을 보는 새로운 방법을 제시하고, 금융시장을 예측하기 위해 현대 물리학의 입증된 원리를 사용하는 데 도움이 될 것이다.

상대성 이론과 양자물리학을 사용하여 가격 행동을 이해하고 중장기 상·하위를 예측할 필요가 있다.

클래식 알고리즘은 거래 세계에서 사용되는 것과 같은 복잡한 문제를 처리하는데 오랜 시간이 걸린다. 양자 알 고리즘은 짧은 시간 내에 동일한 문제를 조작할 수 있다.

양자 기계 학습을 통해 벡터의 수와 치수를 모두 취할 수 있으며 고전 알고리즘보다 속도가 기하급수적으로 증 가할 수 있습니다. 이것은 트레이더들이 더 빠르고 더 정확하게 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미한다.

그렇다면 Qfinity는 어떻게 양자 알고리즘을 사용하여 FVP 거래 고객을 지원할 수 있을까?

Qfinity Labs는 양자 알고리즘을 사용하여 몬테 카를로스 시뮬레이션이 고전 컴퓨터에서 할 수 있는 것보다 더 효율적으로 신용 위험을 추정한다.

우리는 경제적 자본 요구사항(즉, 위험에 처한 가치 사이의 차이)을 추정한다. 경제 자본 요구 사항은 주어진 신 뢰 수준에서 지불 능력을 유지하는 데 필요한 자본의 양을 요약하기 때문에 중요한 리스크 메트릭이다.

우리는 이 문제를 현실적 손실분포를 위해 구현하고 실제적인 문제 크기로 분석한다. 특히, 우리는 필요한 총 큐 비트 수, 예상 회로 깊이, 그리고 이것이 미래의 고장 내성 양자 하드웨어에서 어떻게 합리적으로 예상되는 런타 임으로 변환되는지에 대한 추정치를 제공한다.

이 모델링을 사용하여 보상 비율에 대한 위험에 따라 3 가지 거래 알고리즘을 개발했다.

F3은 경험이 많은 투자자에게 보상 전략을 위한 가장 높은 위험이며 F2와 F1는 고객의 리스크 수용범위에 따라 보상 비율에 대한 위험을 줄입니다.

연산 | 보고 | 자본 보호
F1 | 2-4% | 100%
F2 | 4-6% | 95%
F3 | 6-10% |90%

우리는 모든 경험 수준의 FVP 트레이드 고객이 거래 포트폴리오에서 양자 기술을 이용할 수 있도록 하기 위해 이러한 알고리즘을 개발했다.

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Source: EIN Presswire