Bu, 𝕏'de başka hiçbir yerde bulamayacağınız bir şey.
Geçenlerde Claude Code'u kullanarak meşru bir niceliksel (quant) masa ticaret stratejisi oluşturdum ve otomatize ettim - ve gerçekten akıl almaz bir şey.
Bu niceliksel strateji, Nasdaq, Bitcoin ve daha birçok varlıkta 15+ yıllık fiyat verisi üzerinde geriye dönük test edilmiş olup, gerçek niceliksel masalar tarafından en çok kullanılan ticaret stratejilerinden biridir.
Adı GARCH modelidir ve bu hesaplamanın arkasındaki ekonomist, 2003 yılında bu modelle Nobel Ödülü kazanmıştır - işte bu kadar güçlüdür.
Bu makalede, Claude Code'u kullanarak bu akıl almaz niceliksel ticaret stratejisini nasıl otomatize ettiğimin tüm sürecini açıklıyorum.
Ticaret topluluğuna bir katkı olarak, ticaret stratejisinin arkasındaki tüm metodolojiyi içeren GitHub reposunu açık kaynak haline getirdim - yeniden kullanılabilir bir Claude Skill, tam TradingView kurulum talimatları ve daha fazlası dahil.
Bölüm V'te (Claude Skill'in Kurulumu ve Test Edilmesi) bu stratejiyi canlı piyasalarda kendiniz çalıştırmak için kullanabileceğiniz GitHub bağlantısını bulacaksınız.
- Açık Kaynak GARCH Ticaret Stratejisi
İçindekiler
I: Niceliksel Analist (Quant) Nedir?
II: Niceliksel Model Oluşturma 101
III: GARCH Modeli
IV: Gerçek Pozisyonların Hesaplanması
V: Claude Skill'in Kurulumu ve Test Edilmesi
VI: TradingView'e Aktarma
Bu, şimdiye kadar yazdığım en iyi finans x AI makalelerinden biri olduğuna gerçekten inanıyorum - kaybetmemek için bunu yer imlerine eklemeyi unutmayın.
I: Niceliksel Analist (Quant) Nedir?
Tamam. Asıl stratejiye dalmadan önce, "quant"ın ne olduğunu tanımlamamız gerekiyor çünkü bu kelime sürekli ortalıkta dolaşıyor ve kimse gerçekte ne anlama geldiğini açıklamıyor.
Quant, niceliksel analistin kısaltmasıdır.
Kısacası, bunlar genellikle ileri düzey matematik, fizik veya bilgisayar bilimi alanlarından gelen kişilerdir ve fonlar, onları finans dünyasındaki en yüksek maaşlardan bazılarıyla işe alır.
Bir niceliksel analist olarak görevleri, bir piyasa görüşünü temsil eden finansal modeller oluşturmak ve bu görüşü, gerçek kısıtlamaları olan bir ticaret sistemine dönüştürmektir.
Bir örnek: Diyelim ki piyasa görüşünüz "piyasa tehlikeli hale geliyor, daha dikkatli olmalıyım."
Bu sadece bir fikirdir.
Bir niceliksel analist bir fikirle işlem yapamaz, bu yüzden onu ölçülebilir parçalara ayırır. Ne kadar tehlikeli, tam olarak? Bunu son bir yıllık veriye göre ölçün. Ne kadar daha dikkatli olmalıyız? Tolere edebileceğiniz riski, piyasanın şu anda ödediği riske bölün. Ya yanılıyorsam?
Kısacası, bir niceliksel analistin işi, farklı piyasa değişkenlerine dayalı niceliksel, ölçülebilir modeller ve sistemler oluşturmaktır.
Niceliksel analist nedir?
II: Niceliksel Model Oluşturma 101
Çoğu perakende yatırımcı bir grafik açar ve fiyatı (neredeydi, nereye gidebilir) görür - ve tüm okumaları yönlüdür.
Bir niceliksel analist aynı grafiği açar ve tamamen farklı bir değişken seti okur.
Niceliksel analistler fiyat yönünü tahmin etmeye çalışmazlar, bunun yerine genellikle şunlara bakarlar:
- Volatilite (oynaklık)
- Risk altındaki değer (Value at Risk)
- Pozisyon büyüklüğü
- Maruziyet
- Beklenen hareketler
Ardından, tüm bu çeşitli değişkenleri tek bir puana/hesaplamaya sıkıştırırlar.
Bu makale için buna "şiddet" (violence) puanı diyeceğim - ancak işlerin bundan daha incelikli olduğunun farkındayım.
Örneğin:
Mart 2020 S&P500 (%34 piyasa çöküşü)
Mart 2020 çöküşü
FTX Çöküşü 2022 $BTC (Tek bir haftada %25 düşüş)
FTX çöküşü
Bunlar oldukça "şiddetli" piyasa işlem günlerine (yüksek volatilite) iki örnektir.
Bir niceliksel analist, bu iki şiddetli fiyat hareketine de bakar ve her ikisini de ölçmek için kullanılabilecek bir puan bulur (GARCH çerçevesinin yaptığı şey tam olarak budur - bunun hakkında daha sonra daha fazla bilgi).
Tipik bir günde, $BTC'de şiddetli bir hareket olma olasılığı yaklaşık %10'dur. FTX çöküşü gibi bir günün ardından, bu olasılık yaklaşık %30'a üç katına çıkar (bu sayılar 15+ yıllık Bitcoin fiyat verilerinden geriye dönük test edilmiştir).
Bu model mükemmel değildir, ancak bir niceliksel analistin gerçek piyasa değişkenlerine dayalı olarak işlem yapılabilir bir modeli nasıl oluşturacağına dair kabaca bir çerçeve sunar.
Niceliksel analistler (ve GARCH modeli) genellikle portföy riskini yönetmek için kullanılabilecek öngörülebilir piyasa volatilitesi ararlar.
III: GARCH Modeli
Piyasa şiddetinin öngörülebilir olduğunu tespit ettik. Şimdi soru, bunu nasıl ölçeceğimiz ve tahmin edeceğimizdir.
İşte tam bu noktada Robert F. Engle'ın Nobel Ödülü kazanan hesaplaması devreye giriyor.
Robert F. Engle başlangıçta "ARCH" çerçevesini geliştirdi, daha sonra öğrencisi Tim Bollerslev tarafından bugün birçok niceliksel masanın kullandığı "GARCH" çerçevesine genişletildi.
GARCH piyasa volatilite modeli
GARCH hesaplaması nasıl çalışır
GARCH, yarının piyasa şiddetini üç şeyin toplamı olarak tahmin eder:
- Temel seviye piyasa hareketi
Her varlık, temel bir hareket miktarı taşır.
Örneğin, Bitcoin'inki S&P'den daha yüksektir ve bu asla gerçekten değişmez.
- Dünkü şok
Piyasa son seansta ne kadar sert hareket etti?
- Dünkü volatilite seviyesi
Bu hareket gerçekleşmeden önce volatilite neredeydi?
Bu üç şeyi birbirine ekleyerek, yarınki potansiyel piyasa şiddeti için bir tahmin elde edersiniz - ve modelin tamamı budur.
Unutmayın, bu üç piyasa değişkeniyle GARCH modeli, piyasanın gelecekte ne kadar şiddetli olabileceğini tahmin eder, ancak bize yönsel bir eğilim (long/short) vermez.
IV: Gerçek Pozisyonların Hesaplanması
İşte bu noktada GARCH volatilite tahmini işlem yapılabilir hale gelir.
Mantık şu şekilde işler:
Herhangi bir işlemdeki risk, pozisyon büyüklüğünüzün piyasa şiddeti ile çarpımıdır - piyasa şiddetini kontrol edemezsiniz, bu nedenle bunun yerine pozisyon büyüklüğünü kontrol edersiniz.
Bu üç adıma ayrılır:
Birinci Adım: Hesap Düşüş Limitinizi Belirleyin
Hesabınızda tolere etmeye istekli olduğunuz yıllık dalgalanmayı belirleyin - kurumsal masalar genellikle ~%15 ile çalışır.
İkinci Adım: Şiddet Puanını Çekin
GARCH modelinden mevcut şiddet puanını çekin.
Bunu yazarken, Nasdaq yaklaşık %30 yıllıklandırılmış olarak çalışıyor.
Şiddet puanı hesaplaması
Üçüncü Adım: Hesaplayın
Hesap düşüş limitinizi model puanına bölün (15/30 = 0.5).
Bugün bir işlem sinyali gelirse, bu, normal pozisyon büyüklüğünüzün yarısını alacağı anlamına gelir (0.5).
Örneğin, 10.000 dolarlık bir temel pozisyonda bu 5.000 dolar eder.
GARCH modelinin zayıf kaldığı noktalar
Bu model asla bir tepe veya dip noktası belirlemez. Aslında, hiçbir yönsel bilgi içermez ve gerçekten sakin bir piyasa döneminden bir çöküş patlak verirse, bu sizi kurtarmaz ve teorik olarak onu tam boyutta yakalarsınız.
Bu niceliksel modelin riski ortadan kaldırdığını iddia etmiyorum - ancak risk hakkında profesyonellerin gerçekte düşündüğü gibi düşünmek için bulduğum en iyi başlangıç noktası olduğunu söylüyorum.
Ve açık olmak gerekirse, gerçek giriş ve çıkışlar, finansal ticaret masaları içindeki başka bir ticaret departmanı tarafından belirlenir - bir niceliksel analistin işi, zaman içinde riski yönetmeye yardımcı olmak için GARCH modeli gibi öngörülebilir, tekrarlanabilir çerçeveler geliştirmektir.
V: Claude Skill'in Kurulumu ve Test Edilmesi
Bu niceliksel risk çerçevesinin tamamını, kendi portföyünüzün riskini yönetmenize yardımcı olması için kurabileceğiniz, yeniden kullanılabilir bir Claude Skill'e kodladım.
İşte nasıl kurulacağına dair adım adım bir kılavuz - kurmanın iki yolu var:
Birinci Yöntem: Eklenti komutu
- GitHub'a gidin: https://github.com/milesdeutscher/garchmethod/tree/main
- Kurulum bölümünü bulun, kopyalayın
Kurulum
Kurulum komutunu Claude Code'a yapıştırın ve eklentiyi otomatik olarak kuracaktır.
örnek
İkinci Yöntem: Manuel dosya yapılandırması.
Stratejiyi satır satır görmek isterseniz, repodaki garchmethod.md dosyasını açın, dosyanın tamamını kopyalayın ve Claude Code'a yapıştırın.
Skill dosyalarını repodan alacak ve stratejiyi sizin için doğrulayacaktır.
manuel yapılandırma dosyası
Her iki yönteme de ihtiyacınız yok - seçebilmeniz için ikisini de gösteriyorum.
Kurulduktan sonra, onunla konuşabilirsiniz ve yukarıda ana hatları verilen GARCH modelini kullanarak çalışır.
Örnek komutlar
"Bitcoin'deki volatilite tahmini nedir?"
"[$BTC](https://x.com/search?q=%24BTC&src=cashtag_click) üzerindeki mevcut volatilite tahmininin basit terimlerle ne anlama geldiğini ve Bitcoin pozisyon büyüklüğümü nasıl etkilemesi gerektiğini açıkla."
"Mevcut piyasa volatilitesine göre S&P500 pozisyonumu boyutlandırmama yardım et"
örnek
Stratejinin geriye dönük test edilmesi
Aynı ticaret stratejisini iki şekilde geriye dönük test ettim. Biri sabit pozisyon büyüklüğü ile, diğeri ise GARCH pozisyon büyüklüğü çerçevesi ile.
Stratejinin kendisi, 15 yıllık Bitcoin verisi üzerinde çalışan basit bir EMA kesişimiydi. Her ikisinde de aynı girişleri, aynı çıkışları ve aynı sinyalleri kullandım.
15 yıllık zaman diliminde, GARCH çerçevesi toplam 21.205 dolarlık bir portföy öz sermayesi ile sonuçlanırken, sabit pozisyon büyüklüğü 17.957 dolarda kaldı.
Önemli olan kısım, GARCH çerçevesinin önemli ölçüde daha az düşüş yaşaması ve genel olarak daha büyük bir portföy dengesi elde etmek için daha az piyasa riski almasıydı.
geriye dönük test (gerçek sonuçlar)
geriye dönük test (gerçek sonuçlar)
GARCH çerçevesinin açık bir kazanan olduğu bu tür daha birçok geriye dönük test yaptım ve bu niceliksel çerçevenin bu kadar güçlü olmasının nedeni budur.
VI: TradingView'e Aktarma
Bu, tüm çerçeveyi canlı bir sayı olarak grafiğinize koyan son parçadır.
Repo içinde bir Pine Script klasörü var.
Açın ve dosyanın tamamını kopyalayın.
Pine script
Ardından TradingView'e gidin, Pine Editor'ü açın, yapıştırın, enter'a basın ve yenileyin.
Bu, tüm göstergeyi ve hesaplama puanını canlı grafiklerinize yükleyecektir.
TradingView'e aktarma
Eklendikten sonra, TradingView grafiklerinizde canlı bir "Storm Gauge" (Fırtına Göstergesi) hesaplaması göreceksiniz (GARCH volatilite hesaplaması gerçek zamanlı olarak).
Storm Gauge
Kapanış
Umarım bu niceliksel çerçeveyi değerli bulmuşsunuzdur - piyasalarda AI'yı başka hiç kimsenin böyle kullandığını görmedim.
Eğer bunu değerli bulduysanız, beni burada takip etmeyi unutmayın @milesdeutscher - her hafta, finansal piyasalarda avantaj elde etmek için AI'yı nasıl kullandığımı anlatan makaleler yayınlıyorum.
Daha derin AI içgörüleri için beni @aiedge_ adresinden takip edin.
Yazılı içerikten hoşlanıyorsanız, ücretsiz piyasa bültenime abone olmaktan çekinmeyin.
Her hafta, ücretsiz piyasa araştırması, gerçek finans x AI iş akışları ve daha fazlasını yayınlıyoruz.
https://newsletter.milesdeutscher.com.au/
Miles tarafından Piyasa Bülteni
%100 ücretsiz, asla spam yok ve istediğiniz zaman abonelikten ayrılabilirsiniz
Buraya kadar okuduğunuz için teşekkür ederim.
- Miles
