2 апреля 2015 The Wall Street Journal
1. Лучшие умы
Рекрутеры для таких фирм как Two Sigma Investments с хедж-фондом размером 24 миллиарда долларов охотятся за лучшими математиками, учеными и компьютерными экспертами, чтобы создать трейдинговые системы, которые могли бы делать лучшие рыночные прогнозы.
2. Большой массив данных
Кванты традиционно опираются на подробные данные с рынка, чтобы сделать лучшие ставки на стоимость ценных бумаг, однако некоторые фирмы сейчас исследуют возможности для автоматизирования процесса обработки новостей, СМИ, погоды и другие данных из реального мира для генерации торговых идей.
3. Компьютерная мощность
Чтобы обрабатывать огромные массивы данных в реальном времени эти фирмы создают компьютерные системы для быстрого поиска корреляций и фундаментальных трендов. Two Sigma, например, построила компьютерную систему с более чем 100 террафлопами обрабатывающей мощности, способной производить 100 триллионов операций в секунду, и более чем 11 петабайтами памяти, что эквивалентно размерам информации в пять раз превышающей всю информацию всех научных библиотек США.
4. Использование новейших достижений в математике
Каждодневный поиск сигналов в огромных массивах информации требует глубоких математических знаний. Кванты следят за последними тенденциями в математике, чтобы найти новые способы определения фундаментальных трендов.
5. Оптимизируя торговлю
У успешного трейдера должен быть свой способ оптимизации торговых идей. Некоторые фирмы разрабатывали свои автоматизированные системы, которые способны взвешивать каждую модель, предлагая покупку из-за всплеска интереса к компании в социальных сетях, и предлагая продажу в другом случае, когда становится известно, что директор недавно продал большое количество акций. Как только система оценивает вероятность успеха стратегии, она предлагает торговую схему.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба