COMMODITY STRATEGY – QUANTUMROCK
 

COMMODITY STRATEGY

Commodity Strategy – Rohstoffhandel basierend auf Machine Learning und klassischen statistischen Methoden (Live-Trackrecord seit 09|2014)

Die COMMODITY STRATEGY analysiert historische Marktdaten verschiedener Rohstoffe, um saisonale Preisschwankungen zu isolieren, und beobachtet das Verhalten wichtiger Marktteilnehmer, die hoch korrelierte Kalender-Spreads derselben Rohstoff-Futures mit unterschiedlichen Laufzeiten handeln. Das Ziel der Strategie besteht darin, die Risiko- und Renditemerkmale einer quantitativen, technischen und systematischen Portfoliostrategie zu replizieren, die verschiedene Systeme für Anlagen an globalen Rohstoffmärkten unter Verwendung eines diversifizierten Portfolios aus börsennotierten Rohstoffen und deren Derivaten kombiniert. Das Portfolio wird unter Anwendung verschiedener Techniken, wie z. B. eines vorausschauenden Rebalancing-Prozesses, der auf der impliziten Volatilität des Optionsmarktes basiert, regelmäßig neu gewichtet. Der Schwerpunkt liegt auf Product-Spread-Systemen, wobei historische Marktdaten analysiert werden, um die Saisonalität zu isolieren. Wenn jedoch zusätzliche Strategien entwickelt werden, erstreckt sich das Portfolio der Strategien. Analysiert man historische Preis- und Fundamentaldaten über 30 Jahre, so isolieren die marktneutralen Spread-Trading-Rohstoffstrategien saisonale Preisschwankungen und identifizieren kurz- / mittelfristige Trends, Breakouts und Mean-Reversion-Möglichkeiten. Neben der technischen Analyse sind einige der Rohstoffstrategien in der Behavioral Finance verwurzelt, wo periodisch wiederkehrende Handelsmöglichkeiten in stark korrelierenden Kalender-Spreads identifiziert werden. Ein Pair-Trading-System analysiert Anomalien von Warentermingeschäften. Das Low Latency Directional / Breakout System wird angewendet und eine Event-Driven-Strategie basierend auf industriellen Rohstoffberichten.

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