¿Matemáticas cuantitativas necesarias para la creación de mercados?

Question

Entiendo que hay una gran cantidad de Matemáticas Cuantitativas requeridas para el arbitraje estadístico / comercio algorítmico. Sin embargo, ¿podría alguien "entendido" decirme si hay menos requisitos cuantitativos para ser un creador de mercado?

Mi punto de vista (simplista) sobre la creación de mercado es que simplemente quieres seguir cotizando, recoger los reembolsos de la bolsa y si te golpean en un lado del diferencial de compra, necesitas cubrir esa operación. Utilizando este punto de vista (ciertamente simplista), tengo la impresión de que hay mucho menos matemáticas a nivel de doctorado involucradas que en el comercio de stat arb/algo.

Lo pregunto porque yo mismo y un grupo de amigos somos programadores de baja latencia y estamos pensando si podríamos montar un pequeño negocio de creación de mercados y utilizar nuestra experiencia de baja latencia. Sin embargo, como nuestra especialidad es la técnica y no somos doctores en matemáticas, no estábamos seguros de que fuera plausible.

Suponiendo que fuera plausible, ¿sugeriría empezar con una bolsa/mercado más pequeño? ¿Importan las acciones directas o los futuros/opciones sobre índices?

Cualquier consejo útil será bienvenido.

Answer 1

La principal habilidad cuántica necesaria para hacer el mercado es control óptimo (un papel típico es Guéant, O., L, y J. Fernandez-Tapia (2013, septiembre). Tratando con el riesgo de inventario: una solución al problema de creación de mercado. Mathematics and Financial Economics 4 (7), 477-507 ), porque necesita controlar su inventario y ajustar sus comillas en consecuencia:

• ser más agresivo con la pierna larga
• y menos en la corta.

Pero tiene que hacerse con respecto a su función de costes (cómo valora el riesgo de tener una posición, el coste de su inventario en corto, las comisiones, cuáles son sus suposiciones sobre los movimientos de los precios, etc.). En realidad, si se hace eso para una institución grande, el riesgo de su inventario probablemente se medirá en todo el libro de la empresa (añade preguntas sobre las correlaciones -por eso el efecto Epps-, etc.).

Además, tendrá que cubrir su inventario Si usted hace el mercado de los derivados, tendrá que entender las variaciones marginales de su valor con respecto a los cambios en su subyacente (es decir, las cosas "griegas", ver Stoikov, S. y M. Saglam (2009). Creación de mercados de opciones con riesgo de inventario. ).

Por supuesto, hay que tener algunos conocimientos en microestructura: Kyle ( Kyle, A. P. (1985). Continuous auctions and insider trading. Econometrica 53 (6), 1315-1335. ) y Glosten-Milgrom ( Glosten, L. R. y P. R. Milgrom (1985, marzo). Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders. Journal of Financial Economics 14 (1), 71-100. ) como la literatura: selección adversa, impacto del mercado, etc. Y como el diablo está en los detalles, hay que conocer los tipos de órdenes, las reglas de negociación, etc.

Por cierto, tengo una (larga) lista de artículos sobre la creación de mercados cuánticos en mi cuenta de citeulike que también se almacena ici

Answer 2

Las estrategias exitosas en ambas áreas pueden tener el mismo requisito matemático. Sólo depende del algoritmo. Las matemáticas a nivel de doctorado no son un requisito en ninguna de las dos áreas, a pesar de la impresión que se pueda tener de los artículos académicos (nótese que muchos de estos artículos utilizan las matemáticas para construir un mercado de simulación, lo que está completamente dislocado de lo que necesita hacer un investigador). Creo que, si alguien está empantanado en las matemáticas esotéricas en cualquiera de las dos áreas, su estrategia está a punto de romperse .

Lo que más hay que saber hacer es analizar datos y elaborar modelos estadísticos, y ser capaz de aportar buenas ideas.

¿Por qué creen que tendrán éxito sin una formación en investigación? He hablado con unos cuantos ingenieros de software de baja latencia que no habían tenido exposición a la investigación y puedo garantizar al 100% que no habrían ganado un céntimo si estuvieran por su cuenta y tuvieran que construir estrategias. El trading es una profesión real y un conjunto de habilidades reales que no es tan simple como "ajustar sus comillas alrededor de los niveles internos". Los artículos académicos tampoco van a ayudar con la estrategia (todavía no he leído nada que haga ganar dinero).

En resumen, no deberíais preocuparos por la falta de capacidad matemática (mi postura sigue siendo válida si la mitad de vosotros sois doctores en matemáticas), deberíais preocuparos por la falta de capacidad de negociación.

Answer 3

Desgraciadamente, la capacidad y las herramientas para desarrollar un sistema de negociación de baja latencia están muy mercantilizadas y serán insuficientes para ganarse la vida en este campo. La inmensa mayoría de los creadores de mercado electrónicos están formados al 100% por doctores, ya que la experiencia comercial y la investigación son sus principales factores de diferenciación, por ejemplo:

1. SIG EMM - 100% PhD.
2. DRW EMM - Casi 100% de doctorado.
3. Chopper EMM - Sólo 1 no-PhD.
4. Dos Sigma EMM - Alrededor del 80% de doctorado.

La lista continúa. Hay algunas tiendas que contratan principalmente a personas con formación matemática de nivel B.Sc, pero también todas estas tiendas fueron iniciadas por antiguos veteranos del comercio de piso y/o los primeros en adoptar el comercio electrónico, por ejemplo:

1. Optiver
2. Tower Research Capital
3. Virtu Financial
4. GETCO
5. IMC Mercados Financieros

...o a los adoptantes tardíos que eran antiguos veteranos de Citadel, Tower Research, SIG, etc. y que se escindieron, por ejemplo:

1. Hudson River Trading
2. Calle Jane
3. Tecnologías de cabecera

Uno estará muy equivocado si espera llevar la lista de papeles de @lehalle y alguna habilidad de codificación a través del obstáculo de la rentabilidad. Yo no soñaría con hacerlo solo, aunque escribí toda una capa UDP/TCP personalizada contra una arquitectura reducida en las primeras etapas de mi empresa. Podrías votar en contra e ignorar este consejo, pero te invito a inyectar unos cuantos dólares en el mercado.

Answer 4

No. Todo lo que necesitas es ser naturalmente inteligente, y no carecer de sentido común.

Bueno, está claro que un mínimo de educación (las 4 operaciones deberían ser suficientes) ;-)

Además, a veces, una formación demasiado especializada puede ser realmente perjudicial (es común el caso de los doctores en Física, que tienen una tendencia nefasta hacia los modelos predictivos).

Por lo general, y en términos generales, un fondo de estadísticas es el mejor (claramente, la mayoría depende de la persona. Seguro que también hay estadísticos despistados, sin duda).

Answer 5

Creo que mucha gente busca a los doctores no sólo por sus conocimientos matemáticos o cuantitativos, sino también por su mentalidad investigadora. Se necesitan muchas iteraciones, probar muchas ideas, la mayoría de las cuales no funcionan, para dar con una estrategia comercial rentable. Tener un doctorado se convierte en una especie de testimonio de que se tiene la perseverancia necesaria para trabajar en problemas abiertos y llevarlos a su conclusión. No digo que no se requieran conocimientos matemáticos, sino que se necesita mucho más que conocimientos matemáticos.