Kantitatif Trading | Başlangıç Rehberi

Kantitatif trading nedir ve karlı mıdır? Kantitatif (nicel) trading stratejileri oluşturmak için hangi becerilere ihtiyaç duyarız? Bu kılavuz, nicel tradinge başlamadan önce bilmeniz gereken temel kavramları ele alacak. İşte bu yüzden nicel trading kılavuzu hazırlamaya karar verdik.

Kantitatif Trading Kılavuzunun Hedefleri

Bu kılavuz, özellikle iki grup insan için hazırlanmıştır: İlk olarak, bir fonun kantitatif trader pozisyonunu hedefleyenler; ikincisi ise kendi nicel trade sistemlerini geliştirmek isteyenler. Nicel trading, matematik, istatistik ve programlama gibi alanlarda derin bilgi gerektirdiği için başlangıçta göz korkutucu olabilir. Bu nedenle, bu kılavuz, yeni nicel traderların hatalardan kaçınarak zaman kazanmalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Unutulmamalıdır ki, işlem yapılan finansal ürünleri iyi tanımanız bu yaklaşım için temel bir gerekliliktir, ancak bu kılavuzun kapsamı dışındadır.

Kantitatif Trading Nedir?

Öncelikle, nicel trading’in ne olduğunu anlamamız gerekir. Nicel trading, finansal piyasalardaki para kazanma fırsatlarını bulmak ve değerlendirmek için matematiksel ve/veya istatistiksel modeller kullanan bir trading türüdür. Bilimsel yöntemin finansal piyasalara uygulanması olarak da görülebilir. Piyasa koşullarındaki değişimlerin olasılıklarını ölçmeyi ve bu verileri kurallara dayalı bir trading stratejisi geliştirmek için kullanmayı içerir. Bu yaklaşım, öznel kriterlere dayanan nitel analiz ile zıtlık teşkil eder. Örneğin, bir değer yatırımcısı, bir şirketin mali durumunu analiz ettikten sonra, yönetimin güçlü liderliğine dayanarak yatırım yapabilir; fakat bir nicel tüccar yalnızca ölçülebilir verilere dayanarak karar verir.

Kantitatif Trading

Bir tüccar veya yatırımcı için, kantitatif ve nitel yöntemlerin birbiriyle çelişkili olması gerekmez. Varlıkları filtrelemek için nicel bir yöntem kullanılabilir ve sonrasında karar, diğer değişkenlere bağlı olarak verilebilir.

Sonuç olarak, borsada önemli olan, tutarlı ve ölçülebilir bir riskle zaman içinde para kazanmaktır. Sonuçta, neye inandığınızdan ziyade, stratejilerinizin sonuçları önemlidir. Ayrıca, nicel trading, farklı analiz türlerini birleştiren kesişen bir yaklaşım olarak da işlev görebilir. Örneğin, bir tüccar makroekonomik analizler yapabilir, muhasebe hesaplarını inceleyebilir ve teknik analiz uygulayabilir. En basit ve ünlü nicel sistemlerden biri hareketli ortalamalar sistemidir.

👉 Daha fazla bilgi için: Trading Nedir?

Kantitatif Trade Nasıl Çalışır?

Kantitatif trade, veriye dayalı stratejiler kullanarak belirli sonuçların oluşma olasılıklarını hesaplar. Bu süreçte matematiksel, istatistiksel teknikler ve programlama tekniklerinden faydalanılır. Kantitatif trade’in temeli, teknoloji, veri tabanları ve matematik kullanımına dayanır. Bu yöntemin güvenilirliği ve hassasiyeti, büyük fon yöneticileri tarafından benimsenmesine neden olmuştur.

Ayrıca, yapay zekanın trading dahil olmak üzere tüm sektörlere entegrasyonu, yatırım kararları alırken veri ölçümü ve analizini daha verimli hale getirebilir. Bu bağlamda, Jim Simons ve tarihin en karlı hedge fonu olan Medallion Fund örneği göze çarpmaktadır.

Kantitatif trade sistemine dair basit bir örnek vermek gerekirse; bir trader, Apple gibi bir hissenin trade hacmine göre fiyat değişimlerini matematiksel olarak analiz edebilir. Bu süreçte, uzun zaman dilimlerini kapsayan güvenilir tarihi verileri toplar. Elde ettiği verilerle bir program kodlar ve bu kod, belirli desenleri bulmaya çalışır. Örneğin, bu desenlerin %76’sında hisse senedi fiyatlarının ortalama %1,5 arttığını tespit edebilir.

Bu deseni tespit ettikten sonra, kantitatif kurallara dayalı bir trade sistemi geliştirebilir. Eğer bu sistem karlıysa, işlemleri otomatik olarak gerçekleştirebilmek için algoritmasını brokera bağlayabilir.

Bu noktada aklınıza takılan birçok soru olabilir: Güvenilir verileri nereden bulabilirim? Ne kadar süre yeterli? Bu analiz tüm zaman dilimleri için geçerli mi? Programlama nasıl öğrenilir?

Bu soruların tümünü ve daha fazlasını düzenli olarak ele alacağız. Şimdi ise, öğrenmeniz gereken dört temel bloğu inceleyelim:

1. Matematik ve İstatistik

Birçok kurs ve kitap bu alanın önemini küçümseme eğilimindedir, ancak ben bunun tam tersini savunuyorum. Matematik ve istatistik, kantitatif bir trader olmanın temel taşlarıdır. Yeterli bilgiye sahip değilseniz, yanıltıcı ve aşırı optimize edilmiş sistemler oluşturma riskiyle karşı karşıya kalabilirsiniz.

İleri düzey istatistik öğrenmenin önemli bir adımı, iki zaman serisinin ilişkili olabileceği ancak mutlaka bağlantılı olmadığı gerçeğidir. Çoğu zaman, iki değişkenin aynı anda hareket ettiğini gösteren grafiklerle karşılaşırız. Ancak, sürekli olarak aralarında neden-sonuç ilişkisi kurmaya çalışırız, bu da yanıltıcı olabilir. Maine’de kişi başına margarin tüketimi ile boşanma oranları arasında %99.26’lık bir korelasyon bulunsa bile, bu, margarin tüketiminin boşanmaları tetiklediği anlamına gelmez.

National Vital Statistics Reports and US Department of Agriculture. Tyler Vigen.

Bu tür hatalardan kaçınmak için, ilişkinin neden olmadığını anlamak ve bu tür durumları değerlendirmek için daha fazla istatistiksel test ve ölçüm bilgisine ihtiyacınız vardır.

Başlamanız için önerdiğim konular şunlardır:

  • Rastgele değişkenler ve istatistiksel dağılımlar
  • Beklenen değer
  • Güven aralıkları
  • Eşbütünleşme ve durağanlık
  • Regresyon modeli
  • Homoscedasticity ve Heteroscedasticity
  • İstatistiksel yanlılık türleri

Bu konular, kantitatif trade dünyasına adım atmanız için sağlam bir temel oluşturacaktır.

2. Programlama

Kantitatif trade alanına adım atarsanız, Python veya R‘de programlama öğrenmeniz gerekecek. R, yıllar boyunca mükemmel bir istatistik programı olarak kabul edilmiştir, ancak Python topluluğunun büyümesiyle birlikte sadece daha fazla paket değil, aynı zamanda daha fazla öğrenme kaynağına da erişim sağlanmıştır.

Alternatif olarak, C++, MQL4 ve MQL5 (Metatrader için) veya Matlab gibi diğer diller de öğrenilebilir.

Benim önerim nedir? Python. Bu dil, en basit yapıya sahip olanıdır ve en geniş kaynaklara erişimi sunar. Python ile başladıktan sonra, diğer dilleri ve araçları öğrenmek daha kolay olacaktır.

kantitatif trading python

Python öğrenmek için nereden başlamalısınız? Youtube’a gidin ve “Python ile finansal başlangıç” için eğitimler arayın, yavaş yavaş yolunuzu bulacaksınız. Daha hızlı ve yönlendirilmiş bir şekilde ilerlemek isterseniz, online eğitim platformlarında uygun fiyatlı kurslar bulabilirsiniz.

👉 MetaTrader 5 hakkında daha fazla bilgi edinmek için yazımızı okuyun: “MetaTrader 5 İncelemesi

3. Trade Sistemleri

Python ile temel bilgileri öğrendikten ve ana istatistiksel ve matematiksel metrikler hakkında bilgi sahibi olduktan sonra, ilk trade sisteminizi oluşturma zamanı gelmiştir. İlk denemeniz muhtemelen başarısız olacak, ancak bu süreçte önemli dersler öğreneceksiniz.

Daha pek çok kavram var, ancak bunlar başlangıç için çok faydalı olacaktır.

Kantitatif trade sistemi, dört ana bileşenden oluşur:

  1. Stratejiyi belirlemek.
  2. Stratejiyi geri test etmek.
  3. Stratejiyi uygulama sistemi.
  4. Risk yönetimi.
kantitatif trading risk yönetimi

Bu nedenle, devam etmeden önce aşağıdaki temel kavramları öğrenmeye başlamanızı öneririm:

  • Kantitatif strateji türleri
  • Geri test
  • İleri test
  • Aşırı optimizasyon
  • Bir trade sistemi değerlendirmek için karlılık metrikleri
  • Risk yönetimi
  • Slippage

En iyisi, bu konuları kendiniz deneyimlemenizdir. Ancak karşılaşabileceğiniz bazı yaygın sorunlardan bahsedelim:

  • Python’un kurulumu bazen zorlayıcı olabilir.
  • İhtiyacınız olan verileri bulmak zordur, veritabanları doğru olmayabilir, yeterince hızlı güncellenmeyebilir veya kapsanan zaman aralığı yetersiz olabilir. Bu nedenle, sistemlerinizi mümkün olduğunca basit tutmanızı öneririm.
  • Komisyonlar ve slippage: Kağıt üzerinde her şey mükemmel görünse de, gerçek dünyada fiyatlar değişir, brokerlar komisyon alır ve her zaman ideal fiyattan işlem yapamazsınız.

Bu konular hakkında veya başka herhangi bir konuda sorularınız varsa, lütfen bu forum konusunda yorum yapmaktan çekinmeyin.

Kantitatif Trade’in Avantajları

Kantitatif trade, tüm trade yaklaşımları gibi avantajlar ve dezavantajlar sunar. Avantajları şunları içerir:

  • Verileri ve analizleri manuel olarak takip etme zorunluluğu yoktur. Çünkü sistemler kantitatif olarak otomatikleştirilmiş veya yarı otomatik hale getirilmiştir. Sonuç olarak, traderların değerlendirmesi gereken veri miktarı sistemli bir şekilde daha yönetilebilir hale gelir. Ancak, sinir ağı sistemleri gibi bazı sistemlerin daha sık gözden geçirilmesi gerekebilir.
  • Traderlar teorik olarak sonsuz veri noktasını kullanarak birçok piyasayı değerlendirip sistemlerini optimize edebilirler. Tipik bir trader, genellikle sınırlı değişkenlere odaklanırken, kantitatif traderlar bu sınırlamaları aşmak için matematiksel stratejiler kullanabilirler.
  • Duygusal etkilenme yoktur: Manuel traderlardan farklı olarak, bu otomatik sistemler duygusal riskleri azaltır. Korku veya hırs gibi duyguların yatırım kararlarını etkilemesi engellenir. Karar verme ve uygulama süreçlerinde duyguların azalması, traderların işlemlerini olumsuz etkileyebilecek bazı önyargıları azaltır.

Kantitatif Trade’in Dezavantajları

  • Kantitatif trade’in birçok avantajı olmasına karşın, bu yöntemin dezavantajları da bulunmaktadır. Öncelikle, finansal piyasaların sürekli değişken doğası göz önünde bulundurulduğunda, yıllar boyunca başarılı olan bir strateji, piyasalardaki yapısal değişiklikler sebebiyle aniden işlevsiz hale gelebilir.
  • Yüksek öğrenme eğrisi de önemli bir dezavantajdır. Kantitatif trade, matematik, istatistik ve programlama gibi alanlarda sağlam bir temel gerektirir. Bu alanlarda yeterli bilgiye sahip olmadan bu yaklaşımı öğrenmek, diğer trade yöntemlerine kıyasla daha uzun sürebilir.
  • Ayrıca, aşırı optimizasyon riski mevcuttur. Kantitatif sistemler, binlerce parametre varyasyonunu, farklı varlıkları ve zaman dilimlerini inceleme yeteneğine sahip olduğundan, sistemler aşırı optimize edilebilir ve bu durum başarısızlığa yol açabilir. Potansiyel bir avantaj olmasına rağmen, doğru şekilde yönetilmediğinde bu durum dezavantaja dönüşebilir.

Eğer hâlâ Yapay Zeka veya Makine Öğrenmesi’nin finans piyasalarına uygulanmasını duymadıysanız, yakında duyacaksınız. Bu tekniklere geçmeden önce, temel bilgileri iyice öğrenmenizi tavsiye ederim.

Sonuç olarak, kantitatif trade, piyasa fırsatlarını belirlemek ve değerlendirmek için matematiksel ve istatistiksel modeller kullanır ve subjektif kriterler yerine nicel verilere dayanır. Matematik, istatistik ve programlama becerileri gerektirirken, Python önerilen programlama dilidir. Otomasyon ve duygusal etkilerin azaltılması gibi avantajları, bu yöntemi kullanımda pratik hale getirir, ancak risklerden tamamen muaf değildir.

İlgili Makaleler