David Moche博士讲解算法交易策略的类型以及量子计算将如何发挥作用
Dr David Moche
动量法
均值回归法
做市法
统计套利法
基于情绪的定量方法或技术指标
其中较为直接的获利策略或许是，根据技术指标所满足的一组条件所生成的买入或售出订单以跟踪市场趋势。
基本上，您需要根据通过使用统计数据确定的市场趋势来组合算法交易策略。该策略还可以查看历史和当前数据，以预测趋势可能会持续或逆转。算法交易策略的另一种基本类型是均值回归系统，它在市场正在发展的既定下运作。在80％的情况下，使用此策略的交易者通常会使用历史数据来计算平均资产价格，并在期望当前价格返回到平均价格的情况下进行交易。
做市商或流动性供应商是对库存中的金融工具或商品，同时提供买价及卖价的组织或个人，并期望从报价价差中获利。做市商为不常在证券交易所交易的证券提供流动性，以此增加该证券的供应与需求。
统计套利或称为Stat Darb，与至少一项基于这些资产的预期价值的统计错误定价有关。 作为一种交易策略，Stat Darb也是均值回归策略的子集。统计套利是一种有效处理股票交易的定量和计算方法。其中最被广泛认可的统计AAB策略之一是Beyer的交易策略，即考虑一对共同资产。该策略指出不良资产预计会升值并被购买，而正常资产预计会贬值并被出售。
如今统计套利已成为对冲基金和投资银行的一股重要力量。现在，许多银行的优先业务都以不同的程度围绕于统计套利交易的发展。
基于情绪，你试过依赖情绪执行交易吗？此策略包含了所有的因素，相信对你而言是可行的。基于新闻的算法交易系统通常与新闻专线相连，自动产生交易信号。正如你可能猜到的那样，根据实际数据与市场共识或过去数据的对比情况，需要在金融市场分析和PC编程方面打下坚实的基础，才能有能力构建复杂的交易算法。在开发算法交易系统之前，定量分析师需要定期接受Python C或Java编程的培训。
那么量子计算将如何颠覆交易？
量子交易提供了一种引人注目的新方法来查看技术分析，并使用经过验证的现代物理学原理帮助投资者预测金融市场。
我们需要使用相对论和量子物理学来了解价格行为并预测中长期的波动。
经典算法需要很长时间来处理复杂的问题，例如交易里曾经发生的那些问题。而量子算法可以在较短的时间内处理相同的问题。
借助量子机器学习的力量，您既可以获取向量的数量，也可以获取其维数，从而获得比经典算法更快的速度增长。这意味着交易者可以更快，更准确地制定交易决策。
那么Qfinity是如何使用量子算法来帮助FVP Trade的客户呢？
Qfinity Labs使用量子算法来评估信用风险，其效率要比在经典计算机上进行蒙特卡罗模拟的效率来的高。
我们估计经济资本需求，即风险值与给定损失分布的期望值之间的差值。经济资本需求是一个重要的风险度量标准，因为它总结了在给定信心水平下保持偿付能力的所需资本数额。
我们实现了实际的损失分配问题，并分析了该问题在实际规模上的扩展。特别是，我们提供了所需量子位的总数量估计、预期的量子线路深度，以及未来容错量子硬件在合理假设下的预期运行时间。
我们利用该模型，根据风险回报比开发了3种交易算法：
对于经验丰富的投资者来说，F3是风险回报最高的策略，而F2和F1则根据客户的风险偏好来降低风险回报比。
算法 | 回报 | 资本保障
F1 | 2-4% | 100%
F2 | 4-6% | 95%
F3 | 6-10% | 90%
我们开发了上述算法，以确保不同经验水平的客户可以在他们的交易组合中利用量子技术。
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