El trading cuantitativo es un método de trading que utiliza programas informáticos y modelos estadísticos para tomar decisiones de inversión basadas en big data. Transforma la intuición y la experiencia humana en reglas matemáticas claras y regularmente repetibles, ejecutando automáticamente órdenes de compra y venta, minimizando la interferencia emocional y mejorando la eficiencia y precisión del trading.
El trading cuantitativo típicamente consiste en cinco etapas: desarrollo de la estrategia, retroceso de la estrategia, gestión de riesgos, implementación del programa y ejecución en vivo. Primero, se construye un modelo matemático analizando datos del mercado, verificando la efectividad de la estrategia utilizando datos históricos, luego estableciendo las proporciones de posición y la máxima reducción, y finalmente programando la estrategia y conectándola a la interfaz de trading, permitiendo la ejecución continua de órdenes de compra y venta en operaciones reales.
Las estrategias cuantitativas comunes incluyen estrategias de momentum (comprar activos con tendencias alcistas fuertes), reversión a la media (operaciones inversas cuando los precios se desvían del promedio), estrategias de arbitraje (beneficiarse de diferencias de precios de bajo riesgo en diferentes mercados) y el uso de modelos de aprendizaje automático para descubrir patrones complejos del mercado. Estas estrategias se implementan a menudo utilizando Python o plataformas cuantitativas especializadas y se prueban repetidamente en retrospectiva.
Los principiantes pueden optar por usar Gate Strategy Square para estrategias de trading automatizadas, o pueden escribir sus propias estrategias de retroceso utilizando marcos de código abierto como QuantConnect y Backtrader. BigQuant admite operaciones en chino y ofrece una función de arrastrar y soltar para construir, reduciendo el umbral de programación y facilitando a los usuarios sin antecedentes en programación el inicio en el trading cuantitativo.