Aprender y aplicar con éxito las Finanzas Cuantitativas como individuo y no como equipo

Question

En los últimos meses, me he interesado mucho por el uso de técnicas de aprendizaje automático en el ámbito de las finanzas cuantitativas y el comercio. Hice algunos modelos rudimentarios e inmediatamente me di cuenta de lo difícil que es.

He cogido un libro "Advances in Financial Machine Learning" de Marcos Prado. Es una fuente de información asombrosa, pero es un gran reto. El autor comienza el libro diciendo que hay que trabajar en equipo para tener éxito en esto y el libro fue escrito de la misma manera.

Esto es un poco desalentador y me pregunto si la única manera de llevarlo a cabo con éxito es encontrando un grupo de individuos con doctorado que estén tan motivados como yo en abordar este dominio.

¿Hay personas que hayan leído este libro u otros similares por su cuenta y hayan tenido éxito en la elaboración de modelos con capacidad de predicción?

Answer 1

Bienvenido a Quant-Stackexchange Sleepy Panda, esta es una pregunta interesante y también parece ser un libro interesante.

En cuanto a su pregunta:

Depende de tu objetivo y de tu definición de éxito. Si pretende aprender mucho sobre un tema interesante y profundizar en la dinámica de los mercados financieros, los compañeros de estudio y las personas que trabajan con el libro o temas similares y con las que puede mantener conversaciones le serán sin duda muy útiles.

Sin embargo, si pretendes ganarte la vida con el trading algorítmico utilizando el aprendizaje automático, probablemente ni siquiera sea suficiente con tener un equipo de personas motivadas y capaces. La inversión y el trading son una carrera armamentística que requiere no sólo un talento increíble, sino también una infraestructura adecuada y una inversión inicial. Los que ganan mucho dinero gastan millones en conexiones rápidas e información exclusiva.

En cualquier caso, no debes dejar que eso te desanime. En lugar de eso, simplemente inténtalo y, si te quedas atascado, deja el libro, estudia lo que te frene (programación, teoría de los mercados financieros, ...) y luego continúa.

Answer 2

Este post de r/answers puede ayudarle con su segunda pregunta. La respuesta corta es no. Es probable que una persona no consiga hacer modelos con capacidad de predicción.

Incluso si eres un quant de éxito (extremadamente difícil y raro), ser tan necesitas recursos costosos que no están disponibles para los individuos.

El conocimiento y el aprendizaje son siempre muy útiles para desarrollar las habilidades. pero lo que voy a decir después de 15 años en las finanzas es que la gente realmente sobreestima la posibilidad de "ganar" los mercados especialmente si eres un inversor minorista sentado en casa. A menos que sea una raza excepcionalmente rara y un sabio a nivel de genio no descubierto (en cuyo caso debería encontrar un trabajo en un fondo de cobertura real para monetizarlo), no recogerá de cobertura para monetizarlo), no obtendrá una ventaja significativa *que pueda ser monetizarse/aplicarse".

He aquí una lista no exhaustiva de razones, algunas prácticas, otras teóricas, etc.

1. Para obtener una ventaja como quant en en el mercado, se necesita acceso a bases de datos limpias muy grandes, y éstas pueden costar mucho. Los verdaderos inversores quant se gastan millones en estos millones en estos conjuntos de datos y es poco probable encontrar datos comparables proveedores no institucionales. Así que, en casa, tendrás absolutamente problemas de escala de costes. Por no hablar de la potencia informática y los analistas de datos necesarios para su mantenimiento.

Algunos fondos de cobertura utilizan una "granja de servidores" de más de 100 cuchillas servidores para realizar análisis durante la noche.

Gran parte de la inversión cuántica se centra en la negociación de alta frecuencia y, a menos que pague por una alimentación de datos institucional ($mms / año) y se centre en la ejecución a nivel de milisegundos, también perderá esto.

2. Otro truco utilizado son las redes de expertos, es decir, los antiguos ejecutivos de las empresas que, tras un periodo de, por ejemplo, 12 meses, se considera legalmente que no poseen información pública importante. Los fondos de cobertura les llamarán y les preguntarán (a cambio de una cuantiosa comisión) sobre la realidad de la gestión de estas empresas, su opinión sobre lo que la empresa intentará hacer, etc. Todo esto es información crucial que no está disponible para usted como quant.

3. Las finanzas cuantitativas se basan en modelos y, por tanto, en correlaciones y relaciones históricas que se repiten. A partir de junio de 2020, esto está siendo destruido por cosas como la insana demanda técnica como resultado de las políticas de la Fed, la intervención, etc. Entender los resultados de las políticas es lo más importante ahora mismo. No es una crítica a las finanzas cuantitativas, pero sólo estoy señalando que es un mal entorno para tales estrategias.

4. Para poner las cosas en perspectiva, incluso los mejores inversores institucionales tienen tasas de éxito $<70\%$ . En realidad, la mayoría pierde dinero para los inversores cuando se comparan los rendimientos después de las comisiones con los índices de referencia, razón por la cual la inversión pasiva ha ganado en popularidad, y con razón.

Answer 3

Las dudas que aplastan el alma son la mitad de la diversión.

Yo diría que lo más importante que hay que entender son las probabilidades del bote, la ventaja comparativa, la selección adversa y la estructura del mercado (microestructura y macroagentes).

Personalmente, creo que es necesario encontrar un nicho en el que se tenga una ventaja comparativa, en el que los principales actores no puedan competir eficazmente o no les interese hacerlo, buscando oportunidades en las que las probabilidades del bote superen los costes de transacción, y en las que se pueda estimar y contabilizar la selección adversa en la ejecución. La microestructura le ayudará en los márgenes a mejorar la rentabilidad.

Es poco probable que meter una cesta de plátanos ML en una batidora sea fructífero.

Answer 4

Rodearse de personas con ideas afines es una ruta probada hacia el éxito.

Ahora, investigar por tu cuenta está bien, pero asegúrate de cotejar tu investigación y tus hallazgos con los de otras personas en los foros, quantopian por ejemplo, tiene una comunidad, prueba conjuntos de datos y concursos, las cosas siempre son diferentes cuando se ven a través del paradigma de otra persona, y el backtesting sólo te lleva hasta cierto punto y no reemplaza la retroalimentación de otro humano.

Para un enfoque más individual, recomendaría los libros de Michael Halls Moore de quanttart que son muy asequibles y garantizan que el lector medio de la venta al por menor se mantenga a mano en todo momento.

Answer 5

Primero hay que idear algo realmente ingenioso. El siguiente paso es convencer a alguien con toneladas de dinero para que respalde tus ideas porque eso le hará ganar mucho dinero. Sin recursos financieros significativos, la posibilidad es escasa.