Estratégias De Negociação Quantitativa Forex

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e Desvantagens da Negociação Quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições de mercado mudam. Estratégias de mútuo em futuros e forex Há muito tempo que descobri que é mais fácil encontrar bons ) Estratégias de reverter a média do que boas estratégias de momentum. Em parte, isso é porque eu era principalmente um comerciante conservado em estoque em vez de um comerciante dos futuros / moedas, e os estoques individuais significam-revertem a maioria do tempo. Há exceções, como após eventos corporativos especiais, como anúncios de ganhos, e eu testei estratégias de momentum com base nesses eventos. Mas o sucesso de até mesmo estas estratégias impulsionadas por eventos tem sido desigual, especialmente desde que mais comerciantes tomam consciência deles. Agora que estou me concentrando mais na negociação de futuros e moedas, eu tenho sido gradualmente introduzido para o mundo de investimento momentum. Há um bom livro nesta área que merece ser mais conhecido: Joe Duffys The Ultimate Trading Robot. Que é um guia quase passo a passo para a construção de estratégias de tendências de futuros que dependem apenas dos preços. Outro exemplo seria a estratégia de London Breakout mencionada pelo nosso leitor Bernd nos comentários aqui. Depois de estudar esses exemplos, percebi por que minha pesquisa anterior, bastante desproporcionada, de estratégias de momentum nos mercados de futuros e FX tinha sido em vão: o hiato noturno nesses mercados parece crítico. Para os futuros, a diferença de um dia para o outro é óbvia, mas no caso da estratégia de London Breakout, por exemplo, o trader tem a tarefa de definir para si mesmo o que os horários ótimos de fechamento e abertura são para calcular a diferença. Intraday tendência sem uma fuga durante a noite não parece persistente o suficiente para ser negociado rentável. Eu também me pergunto se existe uma forma mais elegante (isto é, matemática) para quantificar tais fenômenos breakout sem usar os indicadores técnicos tradicionais. Se você sabe de idéias para estratégias de bom momento, você é muito bem-vindo para compartilhar e discuti-los aqui 68 comentários: Eu geralmente confio em suas recomendações de livros, mas uma pesquisa rápida do Google sobre este parece duvidosa. Reivindicações de 1000 retornos anualizados, etc Tem certeza sobre este eu prefiro separar as decisões da classe de ativos de momentum no nível da classe de sub-ativos. Por exemplo, uma indústria cíclica poderia rally fortemente simplesmente devido à sua alta beta se o mercado rallys. Tome os retornos idiossincráticos, calcular o retorno de 2-12 meses (primeiro mês tende a ter alguma reversão média), escala que pela volatilidade idiossincrática. Uma vez por semana / mês (eles não mudarão tão freqüentemente quanto seus sinais tradicionais), converta-os para um Z-score que pode ser usado em alguma outra parte do processo de construção da vista ou formar um portfólio do top 25, bottom 25 e Meio 50 e acompanhar o desempenho. Você poderia fazer isso dentro de cada classe de ativos ou em todas as classes de ativos. Você também pode ter algumas opiniões em um nível de classe de ativos, bem como com uma abordagem semelhante. O truque então é métodos para combinar vistas em conjunto (Black-Litterman / Entropy Pooling). Depois de ter um método para combinar diferentes tipos de pontos de vista em conjunto, você poderia facilmente incorporar a reversão de média e estratégias de momento em um portfólio. No SensoBeat (sensobeat) nós assumimos que há um quotmomentumum para notícias, e nós tentamos controlar esse momentum (stock quotbuzzquot). Fazemos isso apenas para ações, mas também pode ser adaptado para outros campos, desde que eles possam ter um quotbuzzquot. Pensamos em usá-lo para algo-trading, que é mais relevante para você, mas torná-lo totalmente automático foi um grande problema. Por exemplo. O sentimento de uma notícia é positivo, mas se ele perde as expectativas, o efeito é negativo. Decidimos ir para uma ferramenta de ajuda à decisão, que o comerciante faz a decisão final. Seria interessante ouvir o que algo-comerciantes profissionais pensam da idéia Anon, como eu mencionei em meu livro, eu raramente encontrar qualquer estratégia publicada rentável como está. Muitas vezes, ele won39t até mesmo stand up backtesting, para não mencionar a negociação ao vivo. Então eu não vou colocar muito peso na reivindicação 1000. O importante take-away do livro é algumas técnicas que eu didn39t saber antes que eu possa modificar e melhorar. Ernie John, Obrigado pela sua ideia. Na verdade, isso me lembra uma classe inteira de estratégias de impulso que eu leio sobre: ​​basicamente, segurando um portfólio de curto prazo com base em alguns critérios de classificação simples, como os retornos defasados ​​como você sugeriu. Aparentemente, isso funciona não apenas em ações, mas também em futuros de commodities. (Google o papel por Joelle Miffre e Georgios Rallis chamado quotMomentum em Commodity Futures Marketsquot). O problema para mim (mas não necessariamente para, digamos, fundos de pensão) é que o período de detenção é muito longo eo retorno comparativamente baixo. O longo período de detenção implica necessariamente que a carteira sofra volatilidade temporária, suprimindo assim a relação de Sharpe. O que não quer dizer que sua sugestão tem necessariamente este problema. Ernie Guy, Obrigado por compartilhar seu produto conosco. Neste contexto, devo mencionar que a empresa Ravenpack tem um indicador de sentimento de notícia semelhante que acredito que pode ser usado para negociação algorítmica, e Ravenpack39s indicadores podem ser integrados na plataforma Alphacet Discovery39s. Além disso, se alguém está interessado em notícias recolhidas da internet, mas não necessariamente de newswire financeiro, a empresa Recorded Future também oferece dados de sentimento semelhante através de uma API adequada para negociação algorítmica. Ernie, Obrigado por me apontar para a Ravenpack. Fazem a análise do sentimento que algumas outras companhias fazem também (thestocksonar, sentigo). Todos eles tentam decidir se uma notícia é positiva ou não. SensoBeat tenta responder a uma pergunta diferente: quanto tem a notícia propagação (em tempo real) Tanto quanto sabemos que esta informação não está disponível para os comerciantes. 2 itens semelhantes de 2 empresas diferentes podem ter propagação muito diferente e, portanto, impacto diferente sobre o estoque. Quando o comerciante lê uma notícia de sua alimentação favorita não sabe se esta notícia está começando agora a espalhar, é já quotall-overquot o Internet, e assim por diante. Gtgt quotI evitaria entrar em posições de ações que anunciaram ou são esperados para anunciar ganhos para mean-reverting strategies. quot eu fui evitando ganhos. Mas o meu palpite seria que ainda há expectativa positiva lá. Apenas muito mais volatilidade. Eu tive dificuldade em obter datas de ganhos para um conjunto de dados grande o suficiente para realmente testar que - você foi capaz de backtest este Free Trade as probabilidades. Centro estatístico completo para padrões sazonais e estatísticos para Dow, SP, Nasdaq, Dax. Pesquise seus melhores padrões de negociação escolhendo mês, dia do mês, semanas de expiração, fase da lua, ciclo presidencial, política etc. Ferramentas extras: 1) E se. (Retornar n dias depois se a mudança é.) 2) estatísticas intraday surpreendente e rentável. 3) Previsão do dia para Dax e Nasdaq. Experimente e lucre. Microbolsa. blogspot / p / micro-pautas-novo. html Comentários e sugestões são bem-vindos. Mark, Você já ouviu falar de PEAD: Post Earnings Anúncio Drift Research indica que o preço não significa reverter após o anúncio de ganhos. Eu backtested tais situações por web-scrapping dados de ganhos. Obrigado por suas respostas, Ernie. Quando se trata de PEAD e teste de reversão média com ganhos de dados raspados, o que foi a) o tempo médio de espera para a sua estratégia b) e quantos dias antes ou após os ganhos entrada seriam excluídos A maior parte da pesquisa PEAD que li sobre fala sobre um Drift duração 3-12 meses, enquanto o meu médio reversão swing trades don39t duram mais de 4 dias. Uma pergunta semelhante à minha foi levantada em seu blog em epchan. blogspot / 2007/07 / more-on-news-driven-trading. html por quotvivkrishquot Mark, eu não posso revelar a você o período exato de exploração da minha estratégia, mas eu posso Dizer-lhe que a escala de tempo é bastante semelhante à sua média reverter estratégias. PEAD momentum não pode possivelmente durar mais de 3 meses, uma vez que há um anúncio de ganhos a cada 3 meses que irá desencadear uma nova tendência. Ernie, acho que estratégias de negociação rentável momentum para carteiras de futuros, não são impossivelmente difíceis de encontrar. Normalmente, eles têm uma média ganhando tempo de espera de comércio de 25-100 dias e uma média perdendo tempo de espera de comércio de 5-25 dias. (Porque eles cortar os perdedores e deixar os vencedores correr.) Mesmo o livro triplo sistema de média móvel é solidamente rentável, mesmo com punishingly grandes comissões e derrapagem, quando testado em um portfólio diversificado de 50 mercados de futuros. (Certifique-se de usar uma carteira globalmente diversificada, para obter mais daquela free-lunch noncorrelation). Ajustar parâmetros para obter gt75 dias espera vezes para ganhar comércios, voila: lucros. Outro sistema de momentum simples e lucrativo para futuros aparece no site de Ed Seykota39s. Ele o chama de Suporte e Resistência, mas na verdade é um sistema de Breakout clássico: vá muito tempo quando o preço rompe (acima) a resistência, etc. bit. ly/e5tTRo Com que tipo de capital você acha possível iniciar o trading de prop (day trading) para Uma vida Com algum capital inicial necessário apenas para ser capaz de day-trade na maioria dos intercâmbios e muitos machos hedge funds sendo feliz com 4 acima LIBOR de 3 meses nestes dias (mencionando-o como um indicador de ambicioso, mas possivelmente realista de expectativa de desempenho - Nota: a LIBOR é muito baixa nestes dias também), realisticamente você acha que é um período ruim e fundamentalmente diferente do tempo que você configurar o seu próprio negócio Estaríamos falando sobre um mínimo de 100-150k disponível puramente para iniciar Ok Então deixe-me colocar-me na pele de um novo comerciante com não tanto capital e não muita experiência, vamos dizer 10 ou 20k, apenas tentando obter um bom retorno sobre suas economias, não fazer uma vida fora de negociação O comerciante encontra Um modelo que é rentável, ele / ela não tem os recursos para automatizar seu sistema usando matlab (precisa pagar por isso tornando-o capaz de interagir com a plataforma de corretor) O comerciante irá desenvolver a sua actividade em Forex, por exemplo, Por causa das melhores condições para alavancar seu capital (um retorno desalavancado de 20 no forex --gt 40 se a alavancagem for 1: 2, que é uma alavanca bastante conservadora. ) Qual seria a melhor escolha para este comerciante para backtest as estratégias Se esta pessoa negocia a tempo parcial e faz isso no período de 4 horas, por exemplo, será que ele vai conseguir altos sharpe rácios ou é que apenas inversamente correlacionado com o período de tempo que pergunto Sobre isso porque, quando você tem 500k ou 1 milhão ou mais, pode ser rentável para investir 10 ou 15k na automatização de suas operações, ainda mais, mas se você é um comerciante de 20k, que apenas drenar seu capital. Agradecemos antecipadamente Ernest Olá M chan, Tenho vindo a desenvolver estratégias de negociação perto de fechar dados por cerca de um ano e i39m olhando para começar a negociar intraday (1 hora bares). Você sabe de qualquer livro que eu poderia encontrar o básico das técnicas envolvidas. Por exemplo quais são as suposições de deslizamento Que tipo de execução de ordem devo usar para backtest (comércio no próximo preço de abertura de barra, VWAP) etc. Agradecemos antecipadamente. Eu suponho que quando você disse quotdoes-lo em 4 hr timeframequot, você quer dizer esta pesquisa comerciante e enviar uma ordem com este 4 horas Não que o comerciante executar muitos negócios dentro deste 4 horas Se assim for, então o comerciante pode usar o Excel, ou um Padrão FX automação programa como Metatrader para automatizar a estratégia. Na verdade, se o comerciante é bom em programação, mas curto de dinheiro, ela pode usar R em vez disso. Oi Anon, Na verdade, você pode apenas backtest que tipos de ordem irá produzir os melhores resultados backtest. Quanto à derrapagem, é igual a metade do spread bid-ask, assumindo que o tamanho do pedido não é maior do que o tamanho típico de lance / solicitação. Parece haver muitos estudos sobre a rentabilidade da negociação Pair para ações / ETF, mas não para FX. Você tem alguma referência a artigos que têm conduzido tais estudos para negociação de par de FX Parece Par Trading usando ações / etf parece mais direto do que FX, em termos de dimensionamento de posição. Digamos que encontremos um par de FX cointegrado usando diferentes moedas base, AUD. CAD e NZD. JPY. Se quisermos arriscar dizer apenas USD10000 em cada perna longa / curta, quantos lotes devemos obter para cada perna Espero obter o seu conselho sobre isso. Tks Oi Adrian, Se NZD. USD0.75, então US10.000 é equivalente a 13.333 unidades de NZD. JPY. Você tem que converter ambos os lados do par para USD primeiro antes de executá-los através das estratégias de negociação par habitual. Em vez de ler documentos sobre negociação de pares de FX, eu recomendo a leitura em negociação FX básica. Por exemplo, Materiais de estudo para o exame FINRA Série 34 em thectr. Primeiro, obrigado por produzir um blog muito informativo. I39m lutando um pouco com a forma de encontrar cointegrated pares e trigêmeos em futuros, mas you39re último comentário re: primeiro a necessidade de converter em valor no forex pode ter ajudado. Antes de testar a cointegração (ou mesmo o r do Paerson), se eu primeiro multiplicar os vários contratos pelo seu valor em dólares, a fim de obtê-los em dólares, por exemplo, multiplicar o contrato ES por 50, eo ENQ por 20. i aplicar Uma relação de cobertura para esses valores antes do teste. Eu tenho ficado pendurado ao tentar comparar um índice de ações com uma moeda ou commodity. Oi Mike, Quando o multiplicador é uma constante (como é o caso de um futuro ou ETF negociado em uma bolsa dos EUA), a taxa de cobertura vai cuidar dele automaticamente. Se o multiplicador variar (como uma moeda estrangeira onde a moeda de quotquote não é USD), então você tem que converter a série de tempo usando a taxa de câmbio de volta para USD primeiro, porque o PampL deste par é denominado na moeda de cotação. Você poderia explicar mais sobre o porquê de futuros futuros, o fosso overnight é óbvio? Muitos contratos de futuros negociam quase 24 horas no Globex. Há uma definição quotconsensusquot do aberto e fechar nestes mercados, a fim de definir gapsQuant estratégias - eles são para você As estratégias de investimento quantitativo evoluíram em ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos, mas as raízes estratégias remontam mais de 70 anos. Eles são normalmente executados por equipes altamente educadas e usar modelos proprietários para aumentar sua capacidade de bater o mercado. Há mesmo off-the-shelf programas que são plug-and-play para aqueles que procuram simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testado, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se esgotam, estratégias quanti está sujeita aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A história Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de carteiras com base na teoria da carteira moderna. O uso de finanças e cálculos quantitativos levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a Black-Scholes fórmula de precificação opção, que não só ajuda os investidores preço opções e desenvolver estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso retorna. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos lá fora como quants que desenvolvê-los, e todos afirmam ser o melhor. Um dos pontos de venda mais vantajosos é que o modelo, e, em última instância, o computador, faz a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa pode experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias de Quant são agora aceitas na comunidade de investimento e geridas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles normalmente vão pelo nome alfa geradores. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como em O Mágico de Oz, alguém está por trás da cortina de condução do processo. Como com qualquer modelo, seu somente tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back offices. Mas como os modelos de quant tornou-se mais comum, o back office está se movendo para a frente do escritório. Benefícios de estratégias Quant Enquanto a taxa de sucesso global é discutível, a razão de algumas estratégias quant trabalho é que eles são baseados em disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem ser baseados em tão poucas como algumas relações como P / E. Dívida para capital próprio e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem sucedidas podem pegar em tendências em seus estágios iniciais como os computadores constantemente executar cenários para localizar ineficiências antes que outros fazem. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de grau como 1-5 ou A-F dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Quant modelos também abrem variações de estratégias como longo, curto e longo / curto. Fundos quantos bem sucedidos mantêm um olho afiado no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant funcionam normalmente em uma base de custo mais baixo porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de estratégias Quant Há razões por que tantos investidores não abraçar totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, apenas como muitos parecem ser malsucedido. Infelizmente para a reputação dos quants, quando falham, falham grande. Long-Term Capital Management foi um dos mais famosos fundos de hedge, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas premiados com o Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante os anos 90, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorar as ineficiências, mas usando o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluem a possibilidade de que o governo russo poderia inadimplência em parte de sua própria dívida. Esse evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada pelo caos causado pela alavancagem. A LTCM estava tão envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiou LTCM para evitar quaisquer danos adicionais. Esta é uma das razões pelas quais os fundos podem fracassar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe forte quant será constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro cada vez. Quant fundos também podem se tornar oprimido quando a economia e os mercados estão experimentando maior do que a volatilidade média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Quant fundos também podem representar um perigo quando eles são comercializados como à prova de urso ou são baseados em estratégias de curto. Prevendo recessões. Usando derivativos e alavancagem de combinação pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem a notícia. Bottom Line As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas negras de back office para ferramentas de investimento mainstream. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes nos negócios e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos têm incluído todas as entradas direita e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quant são rigorosamente testados até que funcionam, a sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Enquanto o estilo de estilo de investimento tem seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Ser coerente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia para tratar estratégias quant como um estilo de investimento e combiná-lo com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.