상품 기반 알파 거래 전략

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상품 기반 산업이란 무엇입니까?

상품 기반 산업은 가격 경쟁을합니다.

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많은 산업 분야에서 경쟁 업체가 판매하는 제품과 본질적으로 동일한 제품을 판매합니다. 이 제품은 필수품이며 다른 회사의 제품과 상호 교환이 가능하며 주로 가격으로 고객과 경쟁합니다. 산업계는 석유, 철강 또는 고무와 같은 원자재 형 원자재를 구매하기 때문에 단순히 원자재를 기반으로하지 않습니다. 오히려 경쟁 업체의 제품과 제품을 차별화 할 수있는 능력은 해당 업계가 상품 기반인지 여부를 결정합니다.

상품 기반 산업의 특성.

원자재 기반 산업의 기업은 원자재를 완제품으로 전환하기 위해 고정 자산에 많은 돈을 소비해야합니다. 제품은 가격 경쟁에서이기 때문에 비용 절감을 위해 규모의 경제를 달성해야합니다. 이것은 효율성을 달성하기 위해 식물, 다른 건물 및 장비에 많은 지출이 필요합니다. 일반적으로 원자재 기반 산업의 수익 마진은 낮으며 경쟁을 잔인하다고 부르는 것이 타당합니다. 기업들은 상품 기반 산업의 제약을 벗어나기 위해 제품을 차별화 할 수있는 방법을 모색하기도합니다. 예를 들어, 팝콘 제조업체는 독특한 미식가 제품을 제공함으로써 성공합니다.

상품 기반 산업의 예.

박스 스토어는 상품 기반 산업의 제품으로 가득합니다. 여기에는 너트와 볼트, 목재 제품 및 건축 자재가 포함됩니다. 시간이 지남에 따라 일부 산업은 상품 기반이되었습니다. 예를 들어, 많은 소비자들은 한 비행기 좌석이 다른 비행기 좌석만큼 좋고 따라서 가장 저렴한 티켓을 예약한다고 생각합니다. 비슷한 태도가 은행, 컴퓨터 및 주식 중개인에 대해 개발되었습니다. 고객이 제품 또는 서비스의 브랜드 이름에 무관심한 경우, 해당 제품을 생산하는 업계는 상품 기반입니다.

참고 문헌 (1)

리소스 (1)

저자에 관하여.

시카고에 본사를두고있는 Eric Bank는 1985 년부터 비즈니스 관련 기사를, 2010 년부터 과학 기사를 집필 해 왔습니다. 그의 기사는 PC Magazine & # 34; 수많은 웹 사이트에서. 그는 B. S. 뉴욕 대학교 (New York University)의 M. B.A. 그는 또한 M. S. DePaul University에서 재정 지원.

사진 크레딧.

Goodshoot / Goodshoot / Getty 이미지.

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상품 거래자는 점점 알고리즘을 채택합니다.

알고리즘 거래는 자산 클래스를 통해 계속 진행됩니다. 몇몇 전문가들에 따르면 다른 자산 클래스에서의 경험을 가진 독점적 인 트레이딩 샵은 알고리즘 트레이딩을 상품 시장에 가져오고 있습니다.

고성능 무역 기술 인프라를 제공하는 Option IT의 CEO 인 Nigel Kneafsey는 자동 거래 전략이 에너지 및 농업과 같은 필수품으로 확대되고 있다고 말합니다. "많은 이들 기업이 선물 시장의 일부를 거래하고 다른 기업으로 이전하고 있습니다"라고 그는 말합니다. 그들은 "일정한 자본을 전략에 적용한 후에는 다른 자산 클래스로 이동해야한다고 생각합니다." 시카고 지역의 선물과 옵션 거래가 이루어지는 상품 거래의 대부분은 뉴욕에서 일어나고 있지만 CME, CBOE 및 ICE (Intercontinental Exchange)와의 연결성을 제공하는 Kneafsey는 설명합니다.

상품이 새로운 선수와 새로운 전략을 끌어들이는 이유 중 하나는 시장이 주식만큼 성숙하지 않다는 것입니다. Kneafsey는 "주식은 주식보다 덜 힘들지만, 올바른 전략이 있다면 설비가 있어야한다"고 지적하면서, 전자 비약이 시장의 비효율을 활용할 수있는 더 큰 기회가 있음을 시사한다 . 또한 ETF와 상장 된 선물 및 옵션을 통해 상품에 더 많은 기관 자금이 유입되면서 관리자는 상품에서 알파를 생성하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.

"자동화 분야에서 가장 최근에 채택 된 자산 클래스는 필수품입니다."라고 런던의 Progress Software에서 유럽, 중동 및 아프리카 (EMEA) 상품의 책임자 인 마이크 라일리 (Mike Reilly)는 말합니다. 독점 거래 회사는 기본 자산에 대해 신경 쓰지 않는다고 덧붙입니다. "그들은 유동성과 가격 발견 및 충분한 깊이가 있습니다. 그들은 합리적인 기간 내에 폐쇄 할 수없는 위치에 있기를 원하지 않습니다. 그것이 미국 재무부 채권, 석유 또는 설탕 - 중요하지 않습니다. "라고 Reilly가 설명합니다.

Reilly는 거래가 기계 대 인간 거래자에서 비롯된 것임을 분명히 밝히지는 않았지만 가장 활발한 프런트 엔드 석유 계약 (ICE Brent Crude Futures 및 WTI Nymex)에서 볼륨의 35 ~ 50 %는 알고리즘 거래에 의해 생성됩니다.

견적에 따르면 모든 선물 거래의 약 15 ~ 20 %는 원자재 선물 계약에서 발생합니다. 원자재에는 금속을 비롯한 다양한 하위 유형이 있습니다. 설탕, 콩 선물 및 곡물과 같은 농산물; 그리고 에너지, Progress Software의 자본 마케팅 마케팅 매니저 인 Dan Hubscher는 말합니다. 그는 "대부분의 사람들은 에너지, 원유, 천연 가스, 전력 및 석탄, 그리고 정제 된 제품과 같은 난방유에 대해 이야기하고있다"고 덧붙였다. "가장 휘발성이 높은 상품에 자동화 된 거래가 진행되고 있으며 에너지 선물 계약과 특히 원유를 선호하는 경향이있다."

우리가 알고있는 것처럼 알고리즘 거래가 아닙니다.

그러나 Hubscher는 상품 거래의 자동화가 성장하는 동안 "실제 거래 전략은 반드시 주식 및 기타 선물에서 알 수있는 알고리즘 적 알고리즘이 아닙니다."라고 말합니다. 원자재 분야에서의 무역 자동화의 대부분은 전자 거래 및 위험 관리 또는 ETRM 시스템을 통해 이루어집니다. 그는 "거래가 인간의 의사 결정 과정에 의해 실행되는 더 많은 클릭 앤 포인트 거래"라고 덧붙였다.

그러나 최근 설문 조사에 따르면, ETRM 사용자의 3 분의 2는 시장을 따라 잡지 못하고 있기 때문에 시스템을 폐기하고 교체 할 준비가되어 있다고 Hubscher는 지적합니다. ETRM이 스크린 기반 거래 및 자동화 된 리스크 관리 후크를 제공하는 한편 Progress의 Apama 부서는 상품 거래자에 대한 프로그래밍 방식 거래 및 위험 관리 (PTRM) 개념을 홍보하고 있습니다. Hubscher는 PTRM을 통해 Apama의 복잡한 이벤트 처리 (CEP) 기술이 지원하는 통합 된 프로세스로 거래 결정과 위험 관리를 모두 지원한다고 설명합니다.

그러나 일부 상품 거래 자문가는 프로그램 적 규칙뿐만 아니라 인간의 재량과 관련된 전략의 조합에 의존합니다. Boca Raton, Fla. 의 Nautical Capital은 상품에 초점을 맞춘 새로운 유형의 거래 자문가의 일부입니다. "우리는 여러 절대 수익 전략을 개발 및 관리하는 필수 자산 관리 회사입니다."CEO 인 David Henritze는 말합니다. 현재 헨리 제 (Henritze)는 관리 회사의 자본금과 거래를하고 있지만 은행을 통해 전략을 배포하려는 해상 계획을 발표했다.

Nautical은 현재 3 가지 전략, 즉 포트폴리오 관리자의 상품 견해와 하나의 체계적인 전략에 기반한 두 가지 임의의 전략을 거래합니다. 첫 번째 임의적 전략은 상품 간 및 달력 스프레드를 통해 상대 가치 기회를 활용합니다. 두 번째는 방향성보기를 기반으로하며 옵션을 통해 구현됩니다. 체계적인 전략 인 동적 상품 거래 시스템 (Dynamic Commodity Trading System)은 15 가지 상품에 대한 길고, 짧거나, 평평한 (현금) 노출을 결정하기 위해 경향 추종 및 기본 알고리즘을 채택합니다.

Henritze는 "비즈니스의 미래 측면에서 보면 매우 자동화되어 있습니다. "우리가 거래를하는 방식은 선물 수수료 상인을 통해 전자 방식으로 수행됩니다."

Nautical의 최고 투자 책임자 인 Ryan Carrier는 시간이 지남에 따라 다양한 시장에서 임의적 및 체계적 전략이 다르게 수행된다고 강조합니다. "임의적 인 전략을 사용하면 알고리즘에 대한 가중치를 계산할 때 항상 인간의 참여가 있습니다."라고 그는 말합니다. "시간이 지남에 따라 다양한 전략을 취함으로써 투자자는 다양 화되고 최선을 다할 것입니다."

Carrier는 "스프레드 트레이딩에서는 상품이 위 아래로 움직이는 지 상관하지 않으며, 둘 다 임의의 전략이다"라고 덧붙였다. 예를 들어 설탕은 1 월 말에 40 년 최고치에 도달했습니다. Carrier에 따르면 공급 부족이 있으며 3 월 단기 계약은 1 파운드당 9 센트에서 파운드당 31 센트까지 상승했다. 한편, 3 월 설탕 계약은 3 월 계약에서 10 ~ 15 % 할인 된 가격으로 판매되고있다.

"우리는 3 월 설탕을 고가에서 팔았고, 우리는 5 월 설탕을 구입했습니다. 우리는 시장 중립적 인 무역이라고 생각합니다."라고 Carrier는 말합니다. "우리는 설탕의 방향에 관심이 없다. 우리는 일정 스프레드를 통해 구현 된 두 계약 간의 관계에 초점을 맞추고있다." Carrier는 회사가 원유와 난방유와 같은 상품 간 스프레드를 거래한다고 말합니다. "그것의 많은 것은 전자입니다."라고 그는 덧붙여 말하며, 항해상의 모든 거래는 거래소에 상장되어 교환소의 시설을 통해 정리된다는 것을 덧붙입니다. "그것은 모두 매우 투명하고 액체입니다."

알 고스 점프 트레이딩 데스크.

Bloomberg Tradebook의 트레이딩 리서치 및 전략 담당 디렉터 인 게리 스톤 (Gary Stone)은 알고리즘 트레이딩이 주식보다는 상품에서 다르다는 것을 인정했다. "주식 시장에서, 당신은 채울 위치와 질서를 가지고있는 반면, 필수품에서는 구현하려는 전략이 있습니다."라고 그는 말합니다. 그러나 Stone은 상품 알고리즘이 점차 정교 해지고 있다고 지적합니다.

블룸버그의 자회사 인 블룸버그 트레이드 북 (Bloomberg Tradebook)은 약 5 년 전에 미래를위한 프로그래밍 전략을 제공하기 시작했다. 스톤에 따르면, 일부 고객들은 주식 선물 알고리즘을 상품에 담기를 원했고, 상품에 대한 Tradebook의 전략 중 상당수는 자체 거래 은행의 독점 거래 데스크에서 사용 된 전략과 비슷했다. 예를 들어, Tradebook은 컴퓨터가 자동으로 Stop loss orders를 시장 가격보다 낮게 설정하는 동안 상인이 상품 시장을 추적 할 수있게하는 후미 정류장을 제공합니다.

"우리는 고객이 찾고있는 주문 유형을 만드는 데 많은 노력을 기울였습니다."라고 Stone은 말합니다. "에너지와 음식을 다룰 때 균열 확산과 분쇄, 또는 옥수수 대 콩과의 무역을위한 알 고스 쌍을 만들거나 대두 대유를 할 수 있습니다."

올해 스톤은 블룸버그가 내부 거래 또는 차익 거래를 추진하고 있다고 보도했다. "우리는 교환 사내 및 내부 교환 모두에서 교환을 할 수 있었기 때문에 규모가 크게 늘어났습니다.

궁극적으로 스톤 (Stone)은 "상품 거래자들은 이전에 할 수 없었던 일을하고 있으며, 미끄러짐과 정밀도를 현저하게 낮춰 줄 수있다"고 제안했다.

Ivy는 Advanced Trading 및 월스트리트 & 테크놀로지를위한 Editor-at-Large입니다. Ivy는 자본 시장에서 자동화 된 거래에 초점을 맞춘 심층 특집 기사, 일일 블로그 및 뉴스 기사를 작성합니다. 업계 전문가로서 Ivy는 무수한 것으로보고했습니다. 전체 자료보기.

상품 거래.

상품 거래 전략을 개발, 테스트 및 구현합니다.

상품 거래는 다른 상품 및 경제 서비스의 생산에 사용되는 실제 상품에 초점을 둔 거래 전략입니다. 상품 인 상품은 차별화와 대체 성 부족과 같은 공통된 특징을 나타냅니다.

일반적인 상품에는 다음이 포함됩니다.

농산물 - 옥수수, 콩, 밀 에너지 제품 - WTI 원유, 브렌트 원유, 천연 가스 귀금속 - 금, 은, 백금 산업용 금속 - 구리, 알루미늄, 주석 부드러운 상품 - 커피, 코코아, 설탕.

상품은 산업 조직의 생산 비용의 상당 부분을 구성합니다. 따라서 기업은 상품 거래 전략을 사용하여 비용을 관리하고 재무 위험을 관리하고자합니다. 상품은 현물 시장에서 거래되거나 파생 상품으로 포장되어 거래소 또는 거래소에서 거래됩니다. 관리 선물 펀드 및 상품 거래 자문 (CTA)은이 자산 클래스의 적극적인 투자자입니다.

실용적인 구현 방법은 데이터 피드 및 데이터베이스에서 수집 한 데이터를 사용하여 상품 거래 전략을 모델링, 구축 및 테스트하는 것입니다. 효과적인 워크 플로우를 통해 다음을 수행 할 수 있습니다.

맞춤형 상품 파생 상품 애플리케이션 설정 및 조정 맞춤 거래 전략 구축, 테스트 및 최적화 기계 학습 기법을 적용하여 전략 강화 자동화 된 상품 거래 주문 워크 플로우를 관리합니다.

예제와 방법.

에너지 거래 & amp; MATLAB을 이용한 위험 관리 47:31 - 웹 세미나 MATLAB을 통한 에너지 위험 분석, 모델링 및 시뮬레이션 - RWE에서의 SAP 통합 68:49 - MATLAB을 통한 웹 세미나 전기 부하 및 가격 예측 47:43 - Webinar Munich Re Trading은 MATLAB : 프로젝트 개요 4:11 - 비디오 Munich Re Trading은 MATLAB을 사용하여 위험 분석 플랫폼을 만듭니다 : 데모 3:31 - 코드 8 줄 (4:13)의 비디오 Backtesting 거래 전략 - 비디오.

소프트웨어 참조.

대화 형 중개인을위한 워크 플로우 - Trading Toolbox 문서 거래 기술을위한 워크 플로우 X_TRADER - Trading Toolbox 문서 Bloomberg V3 Data Service - Datafeed Toolbox 문서에 연결 Reuters Market 데이터 서버 - Datafeed Toolbox 문서 에너지 파생 상품 가격 결정 - 금융 상품 도구 상자 문서 알고리즘 거래 코드 및 기타 리소스 - MATLAB Central.

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