Kurze Zusammenfassung
Das Video erklärt, wie man die Strategien von Quant-Tradern wie Jim Simons durch die Analyse von Konzepten wie Markov-Ketten und Mean-Reversion-Strategien verstehen und anwenden kann. Es wird gezeigt, wie man Markov-Prozesse nutzt, um Handelsstrategien zu entwickeln, indem man Wahrscheinlichkeiten basierend auf dem aktuellen Zustand des Marktes berechnet. Abschließend wird demonstriert, wie man diese Konzepte in Python anwendet, um eine Transition Matrix für den SPY zu erstellen und eine einfache Trading-Strategie in Pine Script zu testen.
- Jim Simons' Erfolg basiert auf quantitativen Strategien, die auf mathematischen Modellen und Datenanalysen beruhen.
- Markov-Prozesse können verwendet werden, um Handelsstrategien zu entwickeln, indem man Wahrscheinlichkeiten basierend auf dem aktuellen Zustand des Marktes berechnet.
- Die Anwendung von Markov-Modellen in Python ermöglicht die Erstellung von Transition Matrixen und die Analyse von Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Marktszenarien.
Einführung
Der Sprecher diskutiert die Erfolge von Quant-Tradern wie Jim Simons und dessen Medallion Fund, der über drei Jahrzehnte eine Nettorendite von 39 % erzielt hat. Simons' Strategien basieren auf quantitativen Ansätzen, die im Verborgenen liegen, aber durch Bücher und Analysen aufgedeckt werden können. Viele der persönlichen Strategien des Sprechers sind von diesem Buch inspiriert. Ziel des Videos ist es, Informationen aus diesem Buch zu nutzen, um Handelsstrategien zu entwickeln und zu codieren, um so Einblicke in Simons' Arbeitsweise zu gewinnen.
Buchbeweise und Interpretationen
Der Sprecher geht auf Erkenntnisse aus dem Buch über Jim Simons ein, insbesondere auf die Arbeit von Axe, einem ehemaligen Mitarbeiter von Simons, der sich auf Markov-Ketten konzentrierte. Markov-Ketten ermöglichen es, zukünftige Schritte mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, basierend auf einem geeigneten Modell. Eine weitere wichtige Strategie, die von Loer, einem anderen mathematischen Genie bei Simmons, angewendet wurde, ist die Mean-Reversion-Strategie. Diese basiert auf der Idee, dass Preise nach anfänglichen Bewegungen dazu neigen, sich wieder zu normalisieren. Der Sprecher betont, dass Simons auch in Rezessionszeiten hohe Renditen erzielte, was auf den Erfolg seiner Strategien in volatilen Marktphasen hindeutet.
Markov-Strategie-Ergebnisse im Kurs
Der Sprecher demonstriert die Ergebnisse einer Mean-Reversion-Strategie (Q5) aus seinem Kurs, die in den letzten zwei Jahren und während der Rezession von 2008 sehr erfolgreich war. Die Strategie zeigt viele erfolgreiche Trades in einem Rezessionsumfeld. Die Ergebnisse dieser Strategie auf dem SPY zeigen, dass sie in Zeiten, in denen der S&P 500 stark gefallen ist, gut performt hat. Dies war insbesondere in den Jahren 2001, 2002 und in den letzten zwei Jahren der Fall. Der Sprecher ermutigt die Zuschauer, die Strategie im Quant Program Prometheus zu erkunden, das zehn Strategien sowie Tools für Simulation, Portfoliooptimierung und Forward-Testing umfasst.
Was ist ein Markov-Prozess, Beispiele
Ein Markov-Prozess ist eine zufällige Abfolge von Ereignissen, bei denen die Wahrscheinlichkeiten der Zukunft auf dem aktuellen Zustand basieren und nicht auf der Vergangenheit. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeiten für morgen von heute abhängen und nicht von gestern. Der Sprecher erklärt den Markov-Prozess anhand eines Beispiels: Die Wettervorhersage für morgen basiert auf dem heutigen Wetter und nicht auf dem gestrigen. Markov-Prozesse werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, nicht nur im quantitativen Handel, sondern auch in der Wettervorhersage.
Markov-Wahrscheinlichkeiten Beispiele
Der Sprecher veranschaulicht den Markov-Prozess anhand eines Beispiels mit einem "Markov-Typ" und einem Menschen. Ein Mensch, der von zu Hause zum Laden und dann zur Arbeit geht, weiß, dass er nicht zum Laden zurückkehren muss. Ein Markov-Typ hingegen, der sich im Laden befindet, kann entweder nach Hause oder zur Arbeit gehen, da er sich nicht an den vorherigen Zustand erinnert. Die Wahrscheinlichkeiten basieren auf dem aktuellen Zustand. Wenn sich der Markov-Typ zu Hause befindet, geht er mit 100%iger Wahrscheinlichkeit zum Laden. Befindet er sich im Laden, hat er eine 50%ige Chance, nach Hause oder zur Arbeit zu gehen. Befindet er sich bei der Arbeit, geht er mit 100%iger Wahrscheinlichkeit zum Laden.
Markov-Trading-Beispiel
Der Sprecher erklärt, wie Markov-Wahrscheinlichkeiten im Trading angewendet werden können. Er verwendet hypothetische Zahlen, um zu veranschaulichen, wie die Wahrscheinlichkeit für einen positiven oder negativen Tag berechnet wird. Wenn der Markt heute um 5 % gestiegen ist, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass der nächste Tag ebenfalls positiv ist, beispielsweise 0,7. Die Wahrscheinlichkeit für einen negativen Tag beträgt dann 0,3 (1 - 0,7). Wenn der heutige Tag negativ ist, beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen negativen Tag am nächsten Tag beispielsweise 0,2, und die Wahrscheinlichkeit für einen positiven Tag beträgt 0,8. Diese Zahlen können auf Basis historischer Daten oder mithilfe von Machine-Learning-Modellen berechnet werden.
Transition Matrix Wahrscheinlichkeiten
Der Sprecher erklärt, wie die berechneten Wahrscheinlichkeiten in einer Transition Matrix dargestellt werden können. Diese Matrix zeigt die Wahrscheinlichkeiten für den Übergang von einem Zustand (positiver oder negativer Tag) zum nächsten. Beispielsweise beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass auf einen positiven Tag ein weiterer positiver Tag folgt, 0,7, und die Wahrscheinlichkeit, dass auf einen positiven Tag ein negativer Tag folgt, 0,3. Die Summe der Wahrscheinlichkeiten in jeder Zeile der Matrix beträgt 1. Die Matrix kann erweitert werden, um mehr Permutationen und Kombinationen von Tagen zu berücksichtigen.
Anwendung von Markov in Python für SPY
Der Sprecher demonstriert, wie man den Markov-Prozess in Python anwendet, um die Wahrscheinlichkeiten für den SPY zu berechnen. Er verwendet Bibliotheken wie Y Finance, Pandas und NumPy. Zuerst werden die Daten für den SPY von 2010 bis 2022 heruntergeladen. Anschließend wird die tägliche Rendite berechnet und der Zustand (Up oder Down) für jeden Tag bestimmt. Die Daten werden in einem Dataframe gespeichert, der die tägliche Rendite und den Zustand anzeigt.
Transition Matrix für SPY
Der Sprecher erklärt, wie die Wahrscheinlichkeiten für den SPY berechnet werden, basierend auf historischen Daten. Er berechnet die Anzahl der Up- und Down-Tage sowie die Anzahl der aufeinanderfolgenden Up- und Down-Tage. Anschließend berechnet er die Wahrscheinlichkeiten für Übergänge wie "Up to Up", "Down to Up", "Up to Down" und "Down to Down". Diese Wahrscheinlichkeiten werden in einer Transition Matrix dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Wahrscheinlichkeit für einen Up-Tag nach einem Down-Tag am höchsten ist (57 %).
Anwenden einer einzelnen Bedingung auf Pinescript
Der Sprecher demonstriert, wie man die Erkenntnisse aus der Markov-Analyse in eine einfache Trading-Strategie in Pine Script umsetzt. Er verwendet die Bedingung, dass der Schlusskurs niedriger ist als der vorherige Schlusskurs für fünf bis sechs Tage in Folge als Einstiegssignal. Die Position wird geschlossen, wenn der Schlusskurs am nächsten Tag höher ist als der heutige Schlusskurs.
Interpretation der Ergebnisse und Verbesserung
Die Ergebnisse der einfachen Strategie zeigen eine Trefferquote von 46 % mit einem Drawdown von 5 %. Der Sprecher betont, dass dies nur eine einfache Strategie mit einer einzigen Bedingung ist. Durch das Hinzufügen weiterer Bedingungen und die Kombination mit anderen Strategien können die Ergebnisse verbessert werden. Er schlägt vor, verschiedene Kombinationen von Up- und Down-Tagen zu testen und die Strategie auf mehrere Aktien anzuwenden, um den Drawdown zu reduzieren. Das Ziel ist es, die Wahrscheinlichkeiten zu Gunsten des Traders zu verschieben und effiziente Strategien zu entwickeln.
