Perdagangan kuantitatif adalah metode perdagangan yang menggunakan program komputer dan model statistik untuk membuat keputusan investasi berdasarkan big data. Ini mengubah intuisi dan pengalaman manusia menjadi aturan matematika yang jelas dan dapat diulang secara teratur, secara otomatis mengeksekusi pesanan beli dan jual, meminimalkan gangguan emosional, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi perdagangan.
Perdagangan kuantitatif biasanya terdiri dari lima tahap: pengembangan strategi, pengujian kembali strategi, manajemen risiko, implementasi program, dan eksekusi langsung. Pertama, model matematis dibangun dengan menganalisis data pasar, memverifikasi efektivitas strategi menggunakan data historis, kemudian menetapkan rasio posisi dan penarikan maksimum, dan akhirnya memprogram strategi dan menghubungkannya ke antarmuka perdagangan, memungkinkan eksekusi terus-menerus dari order beli dan jual dalam operasi sebenarnya.
Strategi kuantitatif umum meliputi strategi momentum (membeli aset dengan tren naik yang kuat), mean reversion (operasi pembalikan ketika harga menyimpang dari rata-rata), strategi arbitrase (menghasilkan keuntungan dari perbedaan harga berisiko rendah di pasar), dan menggunakan model machine learning untuk menemukan pola pasar yang kompleks. Strategi ini sering diimplementasikan menggunakan Python atau platform kuantitatif khusus dan diuji kembali secara berulang.
Pemula dapat memilih untuk menggunakan Gate Strategy Square untuk strategi trading otomatis, atau mereka dapat menulis strategi backtesting sendiri menggunakan kerangka kerja sumber terbuka seperti QuantConnect dan Backtrader. BigQuant mendukung operasi dalam bahasa Mandarin dan menawarkan fitur drag-and-drop untuk membangun, menurunkan ambang pemrograman dan memudahkan pengguna tanpa latar belakang pemrograman untuk memulai trading kuantitatif.