Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)
Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:
Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e no ponto que podem, eventualmente, ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]
Benefícios do comércio algorítmico.
Algo-trading fornece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)
O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes do lado da venda (formadores de mercado, especuladores e arbitradores) se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.
O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano.
Estratégias de Negociação Algorítmica.
Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:
As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio de algoritmos, sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)
Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preço e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.
Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.
A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para o seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.
A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem para o mercado, determinados dinamicamente, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.
A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre um horário de início e de término. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.
Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado do lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma ordem grande. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. Os seguintes são necessários:
Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em Libras Esterlinas Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguida pelas duas bolsas sendo negociadas simultaneamente pelas próximas horas e negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preços de LSE e AEX Um feed de taxa de câmbio para taxa de câmbio de GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o feed de preço recebido do estoque RDS de ambas as trocas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, coloque a compra ordem em troca de preço mais baixo e ordem de venda em troca de preço mais alto Se as ordens forem executadas como desejado, o lucro da arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)
Tipos Comuns de Algoritmos de Negociação.
Esta é uma breve visão geral dos tipos comuns de algoritmos de finanças quantitativas que são negociados hoje. Claro, isso é apenas uma visão geral e não abrangente! Deixe-me saber se você acha que há outros tipos de algoritmos que devo abordar.
Investidores de reversão média assumem que o preço da ação irá, com o tempo, voltar ao seu preço médio de longo prazo. Eles usam a análise do preço das ações para determinar os limites de negociação de significância estatística. Se a ação estiver sendo negociada significativamente acima da média móvel, ela será vendida em baixa. Por outro lado, se a ação estiver tendendo significativamente abaixo de sua média móvel, ela será comprada. Veja a estratégia de exemplo Valuation - Bargain Shopping.
Os investidores criam estratégias que dependem da época do ano. Está bem documentado que os mercados tendem a ter retornos melhores no final do ano e durante os meses de verão, enquanto setembro é geralmente um mês com retornos mais baixos. Para evitar a perda de capital, alguns investidores optam por vender suas posições com perdas no final de dezembro para se beneficiar da clemência tributária. Em janeiro, os investidores retornam em triunfo e compram ações de pequena capitalização e valor, elevando seus preços. Os preços das ações também apresentam uma tendência diferente em torno dos feriados e períodos de fechamento dos trimestres. Uma estratégia simples é comprar e manter ações (SPY) de outubro a abril e depois girar para comprar e manter títulos (BSV) de maio a setembro. Veja o exemplo da estratégia Sentimento - Compre o rumor, venda as notícias.
A negociação da Análise de Sentimentos deriva da psicologia das multidões, onde os investidores mantêm-se atualizados sobre as últimas notícias e compram ações para prever a reação da multidão. Eles tentam capturar mudanças de preço a curto prazo e colher os benefícios rápidos. Os investidores podem monitorar fontes, incluindo tendências de pesquisa do Google, meios de comunicação, blogs / fóruns e postagens no Twitter. Veja a estratégia de exemplo Fundamental Investing.
Esta é uma maneira de avaliar o verdadeiro valor intrínseco de uma ação examinando fatores de nível macro, como indicadores econômicos, comparações setoriais e setoriais, e analisando as demonstrações financeiras da empresa. Os cálculos derivados de dados reais tentam modelar o valor real da ação, que é então comparado ao preço de mercado da ação - conduzindo a decisão de comprar ou vender. Exemplos de pontos de dados para análise fundamental incluem as receitas das empresas, lucros, crescimento futuro, retorno sobre o patrimônio líquido e margens de lucro. Investimento Técnico.
Esse método examina a atividade do mercado anterior quanto a mudanças no preço e volume da ação, acreditando que o desempenho histórico é indicativo de resultados futuros. Os investidores usam gráficos, estatísticas e outras ferramentas para descobrir padrões nos dados para prever movimentos futuros de preços. Esse estilo de investimento não analisa o valor intrínseco do estoque, mas sim o movimento futuro da segurança. Para adicionar uma análise técnica ao seu código Quantopian, consulte a biblioteca de código aberto ta-lib.
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Uma estratégia robusta de negociação algorítmica.
Nossa abordagem para negociação algorítmica é relativamente simples. Reconhecemos que ninguém pode prever a direção do mercado com 100% de precisão. O que sabemos é que o mercado em uma base de mês a mês, fechará fortemente para cima, fortemente para baixo ou em algum lugar no meio (mercado lateral). Em nossa opinião, a estratégia de negociação algorítmica mais robusta é aquela que negocia múltiplos algoritmos não correlacionados, cada um dos quais tem como alvo uma condição específica de mercado. Este tipo de metodologia só é viável, se no contrário as condições de mercado & ndash; os algoritmos têm pequenos ganhos ou pequenas perdas. Portanto, o principal objetivo de nossos esforços de P & D é minimizar as perdas durante as condições de mercado contrárias. Ao revisar nossa estratégia de negociação algorítmica, considere os riscos envolvidos antes de utilizar nossas estratégias de negociação algorítmica. Negociação de futuros e amp; opções tem risco significativo de perda e não é apropriado para todos os investidores.
Este vídeo, apresentado pelo nosso desenvolvedor líder & ndash; abrange detalhadamente a metodologia de design usada na AlgorithmicTrading.
Definindo Estados de Mercado.
O primeiro passo na criação da nossa estratégia de negociação algorítmica foi definir o que significa ser "fortemente para cima", "baixo" e "baixo". ou & ldquo; lateral & rdquo; Enquanto esta análise pode ser feita diariamente, semanalmente ou mensalmente. Decidimos executar a análise inicial usando dados mensais. Nosso objetivo era separar o desempenho mensal do S & P 500 em três categorias, com base em uma distribuição igual de desempenho mensal. A tabela a seguir demonstra como definimos cada categoria ou estado de mercado. Estes dados foram extraídos de um relatório de desempenho mensal do S & P 500, que foi comprado no primeiro dia do mês e vendido no último dia do mês & ndash; para cada mês a partir de outubro de 2003 até outubro de 2016.
Como nossas estratégias de negociação algorítmica fazem em cada condição de mercado?
A tabela a seguir compara cada estratégia de negociação algorítmica oferecida pela AlgorithmicTrading com cada uma das três condições de mercado, conforme definido na seção anterior. A intenção desta tabela é demonstrar como cada estratégia de negociação algorítmica funciona com base no que o mercado fez naquele mês. O P / L Mensal Mostrado representa o ganho médio mensal com base em uma conta de US $ 30.000 negociando 1 unidade em cada estratégia. Inclui slippage, commission & amp; proteção para nossos negócios com a Iron Condor.
CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas como essas sendo exibidas.
As estratégias de negociação algorítmica de chamada coberta e condor de ferro negociam opções de futuros. O backtesting de um algoritmo de opções apresenta muitos desafios devido às estimativas desconhecidas do prêmio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, mais prêmio poderíamos esperar coletar. Além disso, as opções semanais de ES não estavam disponíveis para negociação durante todo o período de backtested. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Observe que essas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que usam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-tests têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testadas novamente têm ainda mais em nossa opinião, devido às possíveis imprecisões usadas na determinação das estimativas coletadas de prêmios.
Como interpretar esses dados?
Esses dados testados novamente capturam como cada algoritmo faz, com base no que o S & P 500 fez naquele mês.
Por exemplo, em todos os testes realizados de outubro de 2003 a outubro de 2016, se o S & P 500 fechou no mês (abaixo), a Treasury Note Strategy realmente teve um desempenho excelente, em US $ 990 / mês em média (por unidade Traded). Isso nos sugere que a Estratégia de Negociação Algorítmica da Treasury Note deve continuar bem durante os meses em que o S & amp; P 500 fechar para esse mês. O algoritmo Covered Call e o algoritmo Breakdown Short Day Trade também fazem bem & ndash; com ganhos de $ 323 & amp; US $ 280 por mês, respectivamente.
Durante os meses em que o S & P 500 fecha em pelo menos US $ 1.500 (Strong Up), o Iron Condor & amp; Algoritmos de impulso funcionam bem com ganhos de $ 1.442 & amp; US $ 1.600 por mês em média (por 1 unidade negociada).
Durante os mercados em que o S & P 500 se elevou ou foi negociado lateralmente (lateralmente), o algoritmo Condor de Ferro, Chamadas Cobertas e Nota de Tesouraria teve um bom desempenho.
Como o AlgorithmicTrading usa esses dados? Qual é o ponto?
Esses dados são usados para criar portfólios (coleções de estratégias de negociação) que possuem certas expectativas, divididas por condições de mercado. Seria ótimo se soubéssemos com antecedência, com 100% de certeza de que o mercado fecharia mais alto para qualquer mês. Se esses dados fossem conhecidos, simplesmente deixaríamos que a estratégia de negociação do Momentum fosse executada e desativássemos todas as outras estratégias. Ou & ndash; basta comprar o S & amp; P 500 no início do mês & amp; vender no final do mês. Infelizmente, ninguém tem uma bola de cristal e, em vez disso, combinamos várias estratégias de negociação, que quando negociadas em conjunto & ndash; Esperamos ter um bom desempenho em TODAS as condições de mercado. Esta metodologia não fornece garantias, mas, em nossa opinião, melhora as probabilidades a nosso favor. Porque temos confiança na capacidade completa de portfólios para lidar com o Strong Up, Sideways & amp; Mercados descendente, somos capazes de deixar o portfólio completo funcionar sem intervenção, não importa o que "pensamos"; o mercado pode fazer.
Estudo de caso da estratégia real de negociação algorítmica: S & amp; P Crusher v2.
Este é o nosso principal portfólio, projetado para se sair bem em todas as condições do mercado. Ele comercializa todas as nossas sete estratégias de negociação & ndash; na tentativa de diversificar melhor sua conta. Como este gráfico demonstra, quando você coloca cada estratégia de negociação em um portfólio de negociação completo, você tem o que parece ser um sistema robusto de negociação algorítmica projetado para fazer bem se o mercado sobe, desce ou em algum lugar no meio.
Veja mais informações sobre o S & amp; P Crusher v2.
CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas como essas sendo exibidas.
As estratégias de call coberta e condor de ferro negociam opções de futuros. O backtesting de um algoritmo de opções apresenta muitos desafios devido às estimativas desconhecidas do prêmio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, mais prêmio poderíamos esperar coletar. Além disso, as opções semanais de ES não estavam disponíveis para negociação durante todo o período de backtested. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Observe que essas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que usam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-tests têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testadas novamente têm ainda mais em nossa opinião, devido às possíveis imprecisões usadas na determinação das estimativas coletadas de prêmios.
Esta estratégia de negociação é perfeita?
É a opinião da AlgorithmicTrading, que não existe santo graal de negociação e que não existe uma estratégia de negociação perfeita. Todas as estratégias têm falhas e até alguém desenha uma bola de cristal & ndash; haverá stress & amp; emoções envolvidas com a negociação. Com isso dito, é nossa experiência que este tipo de metodologia de negociação & ndash; fundamentada na análise quantitativa real (não falando cabeças ou salas de negociação altas), proporciona uma sensação de alívio emocional quando se trata de negociação ativa.
Como todos os comerciantes sabem, a negociação é muito difícil e as emoções podem nos levar a fazer coisas irracionais. Nossa experiência é que alguns dos negócios mais estressantes são aqueles que vão bem. Sua natureza humana para querer bloquear lucros & ndash; mas os comerciantes estão todos familiarizados com sair cedo demais e ver o mercado continuar em alta. Eles voltam, querendo capturar mais ganhos apenas para reverter o mercado. Eles seguram o perdedor por muito tempo e acabam tendo uma perda maior do que o esperado depois de passarem por suas paradas. Este processo se repete e é uma das razões pelas quais muitos comerciantes de dia falham.
Enquanto a nossa metodologia não é perfeita & ndash; nós tomamos comércios perdedores, perdemos meses e até perdemos trimestres às vezes, o comércio de estratégias múltiplas ajuda com um aspecto da troca de emoções, a saber, o medo de "pegar a direção do mercado". errado. Os dados nos mostram que, mesmo com nossa metodologia de negociação, o mercado pode ser mais alto e o mercado de melhor desempenho “bull market & rdquo; estratégia de negociação que temos (Momentum Trading Strategy) ainda pode ter perdas. No entanto, isso não deve ser a norma e, assim, somos capazes de descansar um pouco mais, sabendo que temos um conjunto equilibrado de estratégias, prontas para (esperançosamente) executá-las, independentemente da direção que o mercado decidir seguir.
Como mencionado repetidamente, futuros e opções de negociação não são para todos. Você deve negociar apenas com o Capital de Risco. Se você estiver em dúvida, discuta nossas estratégias de negociação algorítmica com um CTA ou Consultor de Investimento registrado. Como desenvolvedor de sistemas de negociação de terceiros, não estamos registrados na NFA como Consultores de Negociação de Commodities (reivindicamos a isenção de auto-execução de registro) e não podemos fornecer consultoria de investimento exclusiva para sua situação pessoal.
Estratégias de Negociação Algorítmica, Paradigmas e Idéias de Modelagem.
"As aparências enganam", disse uma pessoa sábia. A frase vale para as estratégias de negociação algorítmica. O termo estratégias de negociação algorítmica pode soar muito chique ou muito complicado. No entanto, o conceito é muito simples de entender, uma vez que o básico é claro. Neste artigo, vou falar sobre estratégias de negociação algorítmica com alguns exemplos interessantes.
Se você olhar de fora, um algoritmo é apenas um conjunto de instruções ou regras. Esse conjunto de regras é usado em uma bolsa de valores para automatizar a execução de ordens sem intervenção humana. Este conceito é chamado Algorithmic Trading.
Deixe-me começar com uma estratégia de negociação muito simples. Aqueles que já estão negociando saberão sobre S. M.A e para aqueles que não o fazem; S. M.A é média móvel simples. O S. M.A pode ser calculado usando qualquer número predefinido e fixo de dias. Uma estratégia de negociação algorítmica baseada em S. M.A pode ser simplificada nestes quatro passos simples:
Calcular 5 dias SMA Calcular 20 dias SMA Tomar uma posição longa quando o SMA de 5 dias for maior ou igual a 20 dias SMA Tomar uma posição curta quando o SMA de 5 dias for menor que SMA de 20 dias.
Referimo-nos a esta estratégia de negociação algorítmica como Moving Average Crossover Strategy. Este foi apenas um exemplo simples. Agora, não pense que tudo vai ser uma cama de rosas. Mesmo que fosse, então esteja preparado para os espinhos. Na negociação cotidiana, algoritmos de negociação muito mais complexos são usados para gerar estratégias de negociação algorítmica.
Todas as estratégias de negociação algorítmica que estão sendo usadas hoje podem ser classificadas amplamente nas seguintes categorias:
Momento / Tendência Após Arbitragem Tomada de Mercado de Arbitragem Estatística.
Deixe-me entrar em alguns detalhes.
Estratégias baseadas no momento.
Supondo que haja uma tendência específica no mercado. Como um comerciante de algo, você está seguindo essa tendência. Além de nossa suposição, os mercados caem dentro da semana. Agora, você pode usar estatísticas para determinar se essa tendência continuará. Ou se vai mudar nas próximas semanas. Assim, você fará o seu próximo passo. Você baseou sua estratégia de negociação algorítmica nas tendências de mercado que você determinou usando estatísticas.
Este método de seguir as tendências é chamado de estratégia baseada em dinâmica.
Existem inúmeras maneiras de implementar essa estratégia de negociação algorítmica e discuti isso em detalhes em um de nossos artigos anteriores, chamado “Metodologia de Quantificação de Notícias para o Comércio Automático”.
Se assumirmos que um pharma-corp deve ser comprado por outra empresa, então o preço das ações de nosso corp pode subir. Isso é acionado pela aquisição, que é um evento corporativo. Se você planeja investir com base nas ineficiências de preços que podem acontecer durante um evento corporativo (antes ou depois), então você está usando uma estratégia orientada a eventos. Falência, aquisição, fusão, spin-offs, etc. podem ser o evento que conduz esse tipo de estratégia de investimento.
Essas estratégias podem ser neutras em termos de mercado e usadas amplamente por corretores de hedge funds e proprietários.
Arbitragem Estatística.
Quando surge uma oportunidade de arbitragem por causa de citação incorreta nos preços, pode ser muito vantajoso para a estratégia de negociação de algo. Embora tais oportunidades existam por um período muito curto, os preços no mercado são ajustados rapidamente. E é por isso que esse é o melhor uso de estratégias de negociação algorítmica, já que uma máquina automatizada pode acompanhar essas alterações instantaneamente.
Por exemplo, se o preço da Apple cair para menos de US $ 1, a Microsoft cairá US $ 0,5, mas a Microsoft não caiu, então você vai vender a Microsoft para obter lucro. Você pode ler sobre os equívocos comuns que as pessoas têm sobre Arbitragem Estatística aqui.
Fabricação de mercado.
Para entender o mercado, deixe-me falar primeiro sobre os criadores de mercado.
Segundo a Wikipedia:
Um criador de mercado ou provedor de liquidez é uma empresa, ou um indivíduo, que cita tanto um preço de compra quanto um preço de venda em um instrumento financeiro ou mercadoria mantida em estoque, esperando lucrar com o spread de oferta ou oferta.
A criação de mercado fornece liquidez a valores mobiliários que não são frequentemente negociados na bolsa de valores. O formador de mercado pode melhorar a equação demanda-oferta de títulos. Deixe-me lhe dar um exemplo:
Vamos supor que você tenha Martin, um criador de mercado, que compra por Rs. 500 do mercado e vendê-lo em 505. Ele lhe dará uma cotação bid-ask de Rs. 505-500. O lucro de Rs. 5 não pode ser vendido ou trocado por dinheiro sem perda substancial de valor. Quando Martin assume um risco maior, o lucro também é maior.
Eu achei o livro de Michael Lewis "Flash Boys" no Indian Bull Market bastante interessante e ele fala sobre liquidez, criação de mercado e HFT em grande detalhe. Confira depois de terminar de ler este artigo.
Desde que você precisará ser analítico & amp; Embora seja quantitativo ao entrar ou atualizar para a negociação algorítmica, é imperativo aprender programação (alguns, se não todos) e construir sistemas infalíveis e executar a estratégia de negociação algorítmica correta. Lendo este artigo sobre negociação automatizada com Interactive Brokers usando Python será muito benéfico para você. Você pode ler o artigo aqui.
Paradigmas & amp; Idéias de Modelagem.
Agora que eu apresentei estratégias de negociação algorítmica, estarei lançando alguma luz sobre os paradigmas de estratégia e idéias de modelagem pertencentes a cada estratégia.
Tomada De Mercado Estatística Arbitragem Momentum Machine Learning Based.
Fabricação de mercado.
Como mencionei anteriormente, o objetivo primordial da criação de mercado é infundir liquidez em títulos que não são negociados em bolsas de valores. Para medir a liquidez, levamos em consideração o spread de compra e venda e os volumes de negociação.
Os algoritmos de negociação tendem a lucrar com o spread bid-ask. Vou me referir ao nosso amigo, Martin, novamente nesta seção. Martin sendo um criador de mercado é um provedor de liquidez que pode cotar tanto no lado de compra quanto de venda em um instrumento financeiro que espera lucrar com o spread de oferta de oferta. Martin aceitará o risco de manter os títulos para os quais citou o preço e, uma vez recebido o pedido, muitas vezes ele venderá imediatamente de seu próprio inventário. Ele pode procurar uma oferta de compensação em segundos e vice-versa.
Quando se trata de títulos ilíquidos, os spreads são geralmente mais altos e os lucros também. Martin assumirá um risco maior nesse caso. Vários segmentos do mercado não têm interesse dos investidores devido à falta de liquidez, já que não conseguem sair de várias ações de pequena e média capitalização em um dado momento.
Fabricantes de mercado como Martin são úteis, pois estão sempre prontos para comprar e vender ao preço cotado por eles. De fato, grande parte da negociação de alta frequência (HFT) é uma atividade de mercado passiva. As estratégias estão presentes nos dois lados do mercado (muitas vezes simultaneamente) competindo entre si para fornecer liquidez àqueles que precisam.
Então, quando essa estratégia é mais lucrativa?
Essa estratégia é lucrativa desde que o modelo preveja com precisão as variações futuras de preço.
Modelando idéias baseadas neste paradigma.
O spread bid-ask e o volume de transações podem ser modelados em conjunto para obter a curva de custo de liquidez, que é a taxa paga pelo tomador de liquidez. Se o tomador de liquidez apenas executar ordens com a melhor oferta e pedir, a taxa será igual à oferta de compra, multiplicada pelo volume. Quando os negociadores vão além do melhor lance e pedem mais volume, a taxa também se torna uma função do volume.
O volume de negociação é difícil de modelar, pois depende da estratégia de execução dos tomadores de liquidez. O objetivo deve ser encontrar um modelo para volumes de comércio que seja consistente com a dinâmica de preços. Modelos de criação de mercado são geralmente baseados em um dos dois:
O primeiro se concentra no risco de estoque. O modelo é baseado na posição de estoque preferencial e nos preços com base no apetite de risco. O segundo é baseado na seleção adversa que distingue entre negociações informadas e de ruído. Negociações de ruído não possuem qualquer visão sobre o mercado, enquanto que as transações informadas fazem. Quando a visão do tomador de liquidez é de curto prazo, seu objetivo é obter lucro a curto prazo, utilizando a margem estatística. No caso de visão de longo prazo, o objetivo é minimizar o custo da transação. As estratégias de longo prazo e as restrições de liquidez podem ser modeladas como ruído em torno das estratégias de execução de curto prazo.
Para saber mais sobre o Market Makers, você pode conferir este interessante artigo no blog da QuantInsti.
Arbitragem Estatística.
Se a criação de mercado for a estratégia que faz uso do spread de compra e venda, a Arbitragem Estatística busca lucrar com a precificação estatística de um ou mais ativos com base no valor esperado desses ativos.
Uma maneira mais acadêmica de explicar a arbitragem estatística é espalhar o risco entre mil a milhões de negociações em um período de detenção muito curto, esperando lucrar com a lei dos grandes números. Algoritmos de Arbitragem Estatística são baseados na hipótese de reversão da média, principalmente como um par.
O comércio de pares é uma das várias estratégias coletivamente referidas como Estratégias de Arbitragem Estatística. Em pares estratégia comercial, as ações que exibem co-movimento histórico nos preços são emparelhadas usando semelhanças fundamentais ou baseadas no mercado. A estratégia baseia-se na noção de que os preços relativos em um mercado estão em equilíbrio e que os desvios desse equilíbrio serão eventualmente corrigidos.
Quando um estoque supera o outro, o outperformer é vendido a descoberto e o outro é comprado com a expectativa de que o desvio de curto prazo termine em convergência. Isto frequentemente protege o risco de mercado de movimentos adversos do mercado, isto é, torna a estratégia beta neutra. No entanto, o risco total de mercado de uma posição depende do montante de capital investido em cada ação e da sensibilidade das ações a esse risco.
A Momentum Strategies busca lucrar com a continuidade da tendência existente, aproveitando as oscilações do mercado.
“Em palavras simples, compre alto e venda mais alto e vice-versa.”
E como conseguimos isso?
Nesta estratégia de negociação de algoritmos em particular, teremos posições de curto prazo em ações que estão subindo ou descendo até que apresentem sinais de reversão. É contra-intuitivo para quase todas as outras estratégias bem conhecidas. O investimento em valor é geralmente baseado em reversão de longo prazo para significar, enquanto o investimento em momentum é baseado na lacuna no tempo antes da reversão da média ocorrer.
O momentum está perseguindo o desempenho, mas de uma maneira sistemática, tirando vantagem de outros caçadores de desempenho que estão tomando decisões emocionais. Normalmente, há duas explicações dadas para qualquer estratégia que tenha funcionado historicamente, ou a estratégia é compensada pelo risco extra que ela assume ou por fatores comportamentais, devido a qual prêmio existe.
Há uma longa lista de preconceitos comportamentais e erros emocionais que os investidores exibem devido a que o momento funciona. No entanto, é mais fácil falar do que fazer, pois as tendências não duram para sempre e podem exibir reversões rápidas quando atingem o pico e chegam ao fim. O momento de negociação carrega um grau mais alto de volatilidade do que a maioria das outras estratégias e tenta capitalizar a volatilidade do mercado. É importante ter tempo para comprar e vender corretamente para evitar perdas, usando técnicas adequadas de gerenciamento de risco e interrompendo as perdas. O investimento em momento requer monitoramento adequado e diversificação apropriada para salvaguardar contra esses acidentes graves.
Em primeiro lugar, você deve saber como detectar o momentum do preço ou as tendências. Como você já está negociando, sabe que as tendências podem ser detectadas seguindo ações e ETFs que estão continuamente subindo por dias, semanas ou até vários meses seguidos. Por exemplo, identifique as ações negociadas dentro de 10% de suas 52 semanas de alta ou olhe para a variação do preço percentual nas últimas 12 ou 24 semanas. Da mesma forma para detectar uma tendência mais curta, inclua uma mudança de preço a curto prazo.
Se você se lembra, em 2008, o setor de petróleo e energia foi continuamente classificado como um dos principais setores, mesmo quando estava em colapso. Também podemos analisar os ganhos para entender os movimentos nos preços das ações. Estratégias baseadas em retornos passados (“estratégias de momentum de preço”) ou em surpresa de ganhos (conhecidas como “estratégias de momentum de ganhos”) exploram a reação do mercado a diferentes informações. Uma estratégia de ganho de lucros pode lucrar com a reação negativa a informações relacionadas a ganhos de curto prazo. Da mesma forma, uma estratégia de momentum de preço pode lucrar com a resposta lenta do mercado a um conjunto mais amplo de informações, incluindo a lucratividade de longo prazo.
Aprendizado de Máquina baseado.
Na negociação baseada em Aprendizado de Máquina, os algoritmos são usados para prever o intervalo para movimentos de preço de curtíssimo prazo em um determinado intervalo de confiança. A vantagem de usar a Inteligência Artificial (IA) é que os humanos desenvolvem o software inicial e a própria IA desenvolve o modelo e o aprimora com o tempo. Um grande número de fundos depende de modelos computacionais construídos por cientistas de dados e quants, mas eles geralmente são estáticos, ou seja, não mudam com o mercado. Modelos baseados em ML, por outro lado, podem analisar grandes quantidades de dados em alta velocidade e melhorar-se através de tais análises.
Uma forma de inclinação da máquina chamada “redes Bayesianas” pode ser usada para prever tendências de mercado enquanto utiliza algumas máquinas. Uma IA que inclua técnicas como a computação evolucionária (que é inspirada pela genética) e a aprendizagem profunda pode ser executada em centenas ou mesmo milhares de máquinas. Ele pode criar uma coleção grande e aleatória de operadores de ações digitais e testar seu desempenho em dados históricos. Em seguida, ele escolhe os melhores artistas e usa seu estilo / padrões para criar um novo tipo de trader evoluído. Esse processo é repetido várias vezes e um comerciante digital que pode operar totalmente é criado.
Esse processo é repetido várias vezes e um comerciante digital que pode operar totalmente é criado.
Estes foram alguns importantes paradigmas de estratégia e idéias de modelagem. Em seguida, vamos passar pelo procedimento passo a passo para construir uma estratégia de negociação.
Você pode aprender esses paradigmas detalhadamente no Programa Executivo QuantInsti em Algorithmic Trading (EPAT), um dos mais extensivos cursos de negociação algorítmica disponíveis on-line com gravações de palestras e acesso e suporte vitalícios.
Construindo uma estratégia de negociação algorítmica.
De estratégias de negociação de algoritmos a paradigmas e ideias de modelagem, chego a essa seção do artigo onde vou lhe dizer como construir uma estratégia de negociação algorítmica básica.
Como você começa com a implementação de estratégias de negociação de algo?
Essa é a primeira pergunta que deve ter vindo à sua mente, presumo. A questão é que você já começou conhecendo os fundamentos e os paradigmas das estratégias de negociação algorítmica ao ler este artigo. Agora, que o nosso vagão tem o motor ligado, é hora de pressionar o acelerador.
E como exatamente isso é feito?
Vou explicar como uma estratégia de negociação algorítmica é construída, passo a passo. A descrição concisa lhe dará uma idéia sobre todo o processo.
O primeiro passo é decidir o paradigma da estratégia. Pode ser Market Making, Arbitrage based, Alpha, Hedging ou Execution based strategy. Para este caso em particular, escolherei negociação em pares, que é uma estratégia de arbitragem estatística que é neutra em termos de mercado (beta neutro) e gera alfa, ou seja, gera dinheiro independentemente do movimento do mercado.
Você pode decidir sobre os títulos reais que deseja negociar com base na visão de mercado ou através de correlação visual (no caso de estratégia de negociação de pares). Estabelecer se a estratégia é estatisticamente significativa para os títulos selecionados. Por exemplo, no caso de troca de pares, verifique a cointegração dos pares selecionados.
Agora, codifique a lógica com base na qual você deseja gerar sinais de compra / venda na sua estratégia. Para a troca de pares, verifique a “reversão à média”; calcule o escore z para o spread do par e gere os sinais de compra / venda quando você espera que ele reverta para o significado. Decida sobre as condições de “Stop Loss” e “Profit Taking”.
Stop Loss & # 8211; Uma ordem de stop-loss limita a perda de um investidor em uma posição em um título. Ele dispara uma ordem para eliminar a posição longa ou curta existente para evitar mais perdas e ajuda a tirar a emoção das decisões de negociação. Take Profit & # 8211; ordens take-profit são usadas para fechar automaticamente as posições existentes, a fim de garantir lucros quando há um movimento em uma direção favorável. Citando ou batendo estratégia.
É muito importante decidir se a estratégia será “citando” ou “batendo”. A estratégia de execução, em grande medida, decide o quão agressiva ou passiva sua estratégia será.
Citando & # 8211; Na negociação em pares, você cita uma garantia e, dependendo se essa posição é preenchida ou não, você envia a ordem para a outra. Nesse caso, a probabilidade de obter um preenchimento é menor, mas você salva bid-ask em um lado. Batendo - Neste caso, você envia ordens de mercado simultâneas para ambos os títulos. A probabilidade de obter um preenchimento é maior, mas, ao mesmo tempo, a derrapagem é maior e você paga bid-ask em ambos os lados.
A escolha entre a probabilidade de preenchimento e execução otimizada em termos de derrapagem e executivo cronometrado é o que é isso se eu tiver que colocar dessa maneira. Se você optar por citar, então você precisa decidir para o que está citando, é assim que funciona o par de operações. Se você decidir fazer uma cotação para o título menos líquido, o escorregamento será menor, mas os volumes de negociação cairão em títulos líquidos, por outro lado, aumentarão o risco de derrapagem, mas os volumes de negociação serão altos.
A utilização de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, a mudança na qual a segurança causa a mudança na outra e na qual ela leva. O teste de causalidade determinará o par de "lead-lag"; citar para o líder e cobrir a segurança de atraso.
Como você decide se a estratégia escolhida foi boa ou ruim?
Como você julga sua hipótese?
É aí que o back-testing da estratégia surge como uma ferramenta essencial para estimar o desempenho da hipótese projetada com base em dados históricos. Uma estratégia pode ser considerada boa se os resultados do backtest e as estatísticas de desempenho apoiarem a hipótese.
Por isso, é importante escolher dados históricos com um número suficiente de pontos de dados. Isso é para criar um número suficiente de negociações de amostra (pelo menos 100 negociações) cobrindo vários cenários de mercado (alta, baixa, etc.). Certifique-se de fazer provisão para custos de corretagem e derrapagem também. Isso vai te dar resultados mais realistas, mas você ainda pode ter que fazer algumas aproximações durante o backtesting. Por exemplo, enquanto backtesting citando estratégias é difícil descobrir quando você obtém um preenchimento. Assim, a prática comum é assumir que as posições são preenchidas com o último preço negociado.
Para que tipo de ferramentas você deve ir, durante o backtesting?
Desde backtesting para estratégias de negociação algorítmica envolve uma enorme quantidade de dados, especialmente se você for usar dados tick by tick. Então, você deve ir para ferramentas que podem lidar com essa enorme quantidade de dados.
R ou MATLAB?
R é excelente para lidar com grandes quantidades de dados e também possui um alto poder de computação. Assim, tornando-se uma das melhores ferramentas para backtesting. Além disso, R é open source e livre de custos. Também podemos usar o MATLAB, mas ele vem com um custo de licenciamento.
Tudo bem, eu acabei de tirar a famosa citação de Ben Parker do filme Homem-Aranha (não do Incrível). Mas confie em mim, é 100% verdade. Não importa o quão confiante você pareça com a sua estratégia ou quão bem sucedido ela possa ser, você deve ir e avaliar cada um e tudo em detalhes. Existem vários parâmetros que você precisa monitorar ao analisar o desempenho e o risco de uma estratégia. Algumas métricas / proporções importantes são mencionadas abaixo:
Retorno Total (CAGR) - Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR). É a taxa de crescimento média anual de um investimento durante um período de tempo especificado superior a um ano. Taxa de acerto - ordem de negociação. Lucro Médio por Lucro Total do Comércio dividido pelo número total de negócios Perda Média por Comércio - Perda Total dividida pelo número total de negócios Retirada Máxima & # 8211; Perda máxima em qualquer negociação Volatilidade de devoluções - Desvio padrão dos “retornos” Sharpe Ratio - Retornos ajustados pelo risco, ou seja, retornos excedentes (sobre a taxa livre de risco) por unidade de volatilidade ou risco total.
Todo o processo de estratégias de negociação algorítmica não termina aqui. O que eu forneci neste artigo é apenas o pé de um Everest sem fim. Para conquistar isso, você deve estar equipado com o conhecimento correto e orientado pelo guia certo. É aí que entra o QuantInsti, para guiá-lo nessa jornada. QuantInsti irá ajudá-lo a conquistar o Everest no final. Se você quiser saber mais sobre estratégias de negociação algorítmica, clique aqui.
Negociação Algorítmica 101.
O comércio algorítmico está aqui para ficar. Assista à CNBC e veja o andar vazio da outrora gloriosa Bolsa de Valores de Nova York.
Bilhões de ações ainda são negociadas no pregão todos os dias, mas a maioria dessas ordens de compra e venda é feita por computadores. Já se foram os dias do especialista, market-maker ou trader de chão
Vamos descobrir o que os algoritmos de negociação podem fazer e como você pode se tornar um operador de algo ou desenvolvedor.
O que é negociação algorítmica?
A negociação algorítmica é um processo que usa computadores para colocar as negociações com perfeição. O principal benefício é o computador e o algoritmo, nunca quebra suas regras.
Este método é freqüentemente chamado de negociação de algoritmos. Outras variações incluem negociação automatizada e negociação de caixa preta. A negociação de alta frequência ou “HFT” é uma forma especializada de negociação algorítmica. Para lhe dar uma visão completa, devemos também mencionar o comércio de caixa cinza.
Uma caixa preta permite que o computador tome 100% das decisões. Uma caixa cinza permite decisões discricionárias do comerciante.
Algo negociação é fascinante e misterioso, mas significa simplesmente suas idéias de comércio, são executadas na perfeição. O computador faz todo o trabalho depois de inserir seus critérios.
Repare que eu disse "coloca os negócios perfeitamente" e "executado sem falhas". Quando desenvolvemos um algoritmo para negociação, nosso objetivo é escrever um programa que siga nossa estratégia 100% do tempo.
O algoritmo é um conjunto de critérios específicos que:
1: Encontra trocas que correspondem à nossa vantagem.
2: Identifica os critérios de entrada predefinidos.
3: Coloque a entrada de comércio.
4: Analisa e rastreia o movimento de preços, lances, ofertas e transações.
5: identifica os critérios de saída predefinidos.
6: Coloca as ordens de saída para concluir a negociação.
O passo 1 é crucial para o processo. Uma borda bem definida, identifica a oportunidade. Os computadores poderosos de hoje permitem que traders como nós identifiquem e negociem oportunidades, anteriormente disponíveis apenas para as grandes instituições monetárias.
Uma simples estratégia de algoritmos se parece com isso.
A) Compre um contrato (ou 100 ações, se a negociação de ações), quando o último preço, comércios acima do alto do dia anterior.
B) Venda a nova posição, sempre que o preço tiver um declínio de 0,35.
Este algoritmo é puro. Não há qualificadores para ajustar a borda. Qualificadores podem ser:
* O último preço deve estar acima do preço aberto de hoje.
* O último preço deve estar acima do máximo do dia anterior, por pelo menos 30 minutos.
* O último preço deve ser superior ao preço de abertura, no primeiro dia do mês.
* O SPY ETF deve ser positivo para o dia.
Desenvolver uma vantagem e convertê-la em código de programação é onde o dinheiro é ganho em negociações algorítmicas. Os qualificadores forçam a ação e o volume do preço, a se desdobrar de acordo com o nosso plano, ou não entraremos em um novo negócio.
O desenvolvimento da estratégia algorítmica está crescendo mais rapidamente do que os computadores pessoais no início dos anos 80. Hoje estima-se que até 70% de todos os negócios nos mercados acionários dos EUA são executados por computadores .. Nunca houve um melhor momento para se tornar um algo comerciante ou desenvolvedor.
Para colocar o crescimento em perspectiva, uma pesquisa no Google sobre o comércio de algoritmos & # 8221; retorna 1,2 milhão de resultados. Uma pesquisa usando o Google Trends, para a palavra & # 8220; algo & # 8221; e & # 8220; HFT & # 8221; mais do que duplicou nos últimos 5 anos.
Como desenvolver uma estratégia algorítmica lucrativa.
Uma vantagem de algoritmo vencedora significa que você identificou um momento de preço, volume e tempo, que ocorre mais frequentemente do que não.
O prazo de negociação para isso é expectativa de negociação.
Você está procurando uma razão para alocar capital, porque você acredita que o lucro potencial, vale o risco potencial. Estratégias e programas de negociação algorítmica, digitalizar todos os dados disponíveis e executar negociações quando sua borda é válida.
Identificar uma aresta é bastante simples. Escolher os melhores qualificadores que correspondem aos seus objetivos, recursos e capital é onde o seu item se torna especial.
Existem basicamente três melhores práticas para validar sua estratégia de algo: back-testing | negociação simulada | negociação ao vivo.
Algo Trading Development: Como validar o seu Edge.
O teste retroativo de uma estratégia de algo envolve simular o desempenho de uma estratégia de negociação usando dados históricos. Isso significa que você testa uma estratégia, usando uma ação de preço que já ocorreu. Essa forma de validação oferece uma oportunidade para estimar a eficácia de sua margem.
Testar de volta seu algoritmo é um ponto de partida.
Ele não deve ser usado como validação final, mas funciona bem para determinar se vale a pena investigar sua vantagem. Uma ressalva a ser considerada no backtesting e na análise dos resultados é a armadilha da otimização.
É tentador ajustar o seu algoritmo para corresponder aos dados anteriores, por isso gera resultados impressionantes. Esta é uma armadilha viciosa de perfeição. Depois de ter a validação preliminar, passe para negociação simulada.
Negociação simulada, acompanha sua estratégia de algo contra dados do mercado ao vivo. Você obtém resultados e feedback sem o benefício de saber o resultado da ação do preço. Em essência, você não pode escolher o dia perfeito para validar sua vantagem.
Este processo é obviamente mais lento, porque você só pode testar um dia de cada vez. O benefício é que você não pode fazer ajustes em retrospectiva. Você permite que sua estratégia de algoritmo seja executada durante todo o dia e, em seguida, analise os dados em busca de possíveis alterações.
A negociação ao vivo para validar sua estratégia de algoritmos é de longe o método mais eficaz para uma validação verdadeira. Você obtém um feedback que mostra as execuções reais e como o seu programa de negociação executou dentro das duas condições críticas de mercado, liquidez e volatilidade.
Teste Algorítmico aplicado à Liquidez e Volatilidade.
Enquanto valioso, back-teste e simulação de negociação fornecem feedback para negociações que nunca ocorrem. Isso pode dar uma falsa esperança.
Como o backtesting e as operações simuladas nunca adicionam ou removem ações de um mercado, você nunca conhecerá o desempenho até tentar negociações que interajam com as ações disponíveis no mercado.
A liquidez identifica a facilidade com a qual você pode executar uma negociação, porque há ações cotadas na oferta ou compra, e seu algoritmo e uma transação ocorreram. Você verá isto ocorrer na fita & # 8220; & # 8221;
À medida que você desenvolve e testa sua estratégia algorítmica, deve levar em consideração o tamanho do contrato (ou o tamanho da ação) que planeja negociar e a facilidade com a qual você pode razoavelmente executar essa negociação.
Quanto menos liquidez, a sua estratégia de negociação terá de considerar o & # 8220; slippage & # 8221; em desempenho.
Escorregamento significa que você não está recebendo o preço de preenchimento perfeito que você recebeu durante o teste de retorno ou negociação simulada. Grandes encomendas, sem liquidez, podem ser um desastre de derrapagem.
Volatilidade representa, com que rapidez e até onde, uma segurança se move, dentro de um período designado de tempo. Na linguagem comercial, muitos que usam análise técnica determinam a volatilidade, usando o indicador Average True Range. Ou & # 8220; ATR & # 8221;
O ATR determina até que ponto uma segurança é negociada de alta a baixa durante um determinado período de tempo. Por exemplo; o ATR de BOA, Bank of America é .58 nos últimos 14 dias. O ATR para AMZN, Amazon é de $ 27,52.
Isso significa que se você está negociando AMZN, as oscilações são muito mais amplas e o tamanho da ação deve corresponder à sua tolerância ao risco.
O mesmo se aplica aos contratos futuros. Negociar o S & # 038; P 500 é muito diferente de negociar o Eurodollar. Liquidez e volatilidade são elementos-chave a serem considerados ao validar seu algoritmo.
Estratégias de Negociação Algorítmica.
Existem literalmente milhares de potenciais estratégias de negociação algorítmica, aqui estão algumas das mais comuns para iniciar a sua jornada:
Tendência Seguindo os Algores: Sua borda é determinada identificando uma direção óbvia para ordenar o fluxo. Essa borda pode durar meses ou minutos. A chave para o sucesso dessa estratégia é definir o prazo para operar.
O objetivo é escolher um lado e depois escolher um ponto para entrar. Quanto menor o período de tempo, mais frequentemente você irá negociar, porque a tendência mudará mais rapidamente e você receberá mais sinais.
Algo Estratégias baseadas no Momentum: Os algos Momentum buscam o contrato futuro para se mover rapidamente em uma direção em alto volume.
Essa borda procura entrar rapidamente em uma pausa, aproveitar o momento e, em seguida, sair na próxima pausa. Este algoritmo não possui grandes vencedores. O lado positivo é que ele não deve ter grandes perdedores também. Estratégias de impulso na direção do fluxo de pedidos são geralmente consideradas negociações inteligentes.
Estratégias de Algo de Contra-Tendência: Esta estratégia normalmente identifica um ponto de saturação no momento e & # 822; fades & # 8221; o movimento, em vez de negociar com o momento. O comércio de contra-tendência é uma forma especializada de alocar capital e não para pessoas de coração fraco.
Esta última afirmação é especialmente verdadeira por causa de algoritmos! Houve um período no tempo, quando a ação do preço tinha um bom ritmo de ida e volta fluida. Se você estivesse em uma negociação perdida, havia uma boa chance que você poderia, "negocie fora de uma posição perdedora". # 8221;
Algos tem mudanças que drasticamente. O mundo do algoritmo de hoje verá múltiplos programas algorítmicos dispararem ao mesmo tempo, e o preço explodirá ou implodirá em uma direção. Deixando nenhum alívio para o neófito contra-tendência.
Reversão para as Estratégias Mé - dia de Algo: Imagine um elástico que normalmente se expande para & # 8220; 10. & # 8221; Quando chega tão longe, ele se afasta ou reverte para a distância normal. Esta é a reversão para a negociação de algo médio. Seu algo disseca dados e coloca pedidos quando um contrato de futuros se expande além de sua média.
O objetivo dessa negociação é calcular a entrada, a um preço extremo, antecipando uma reversão lucrativa.
Escalpelamento Estratégias Algo: Certos mercados oferecem oportunidades para rastrear grandes compradores e vendedores. A estratégia aqui é "capturar o spread". # 8221; Isso significa comprar na oferta e depois vender na oferta, para um lucro de alguns ticks.
Esta estratégia de algo foi o pão com manteiga para muitos comerciantes de dia / pregadores de piso ao longo dos anos. Spreads mais apertados e computadores mais rápidos, tornaram este desafio para o comerciante manual. Uma porta se fecha e uma porta se abre, oportunidades de escalpelamento abriram para desenvolvedores e comerciantes de algos inteligentes.
HFT | Algos de Negociação de Alta Frequência: Este é o algoritmo que recebe toda a publicidade. A máquina de dinheiro percebida pelos assistentes quantificados privilegiados. Os programas de HFT são executados em um segundo mili e exigem o que é conhecido como & # 8220; co-localizado & # 8221; servidores perto de uma troca.
A velocidade da execução é crucial para o sucesso.
A indústria sempre em expansão do comércio computadorizado é um cenário em mudança que parece não ter limites, nem imaginação e velocidade de computação.
A linha inferior, há um milhão de maneiras de descrever o comércio algorítmico, e pode parecer intimidante, mas o "homenzinho" & # 8221; pode e deve, procurar competir. O acesso a programadores, consultores, acesso de alta velocidade e poderosos servidores, estão ao seu alcance.
Para toda a linguagem do comerciante de fantasia, isso é simplesmente negociação automatizada. É apenas uma questão do seu tempo.
Linguagem de programação visual para Algo Trading.
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Linguagem de programação visual, permite aos negociadores de futuros e opções projetar, criar e implantar algoritmos automatizados de negociação de alta frequência sem ter que escrever uma única linha de código.
Com uma interface de arrastar e soltar fácil de usar, os usuários aplicam blocos de construção para construir designs semelhantes a circuitos em suas telas de computador.
A linguagem e o programa oferecem a flexibilidade para projetar sua própria estratégia e a oportunidade de estudar e implementar estratégias pré-fabricadas.
A linguagem de programação visual preferida dos consultores do Professor Algo e dos parceiros certificados é o Algo Design Lab da TT.
Quando uma estratégia "ADL" é implantada no servidor de negociação, a estratégia é compilada e executada como se fosse um programa de computador tradicional. A ADL torna o design do algoritmo acessível a qualquer pessoa, não apenas aos programadores avançados.
A ADL fornece medidas de segurança (em tempo de projeto e em tempo de execução) que não estão disponíveis no contexto de programação tradicional, reduzindo o risco e o tempo necessário para projetar, criar e testar programas, proporcionando um ambiente comercial mais seguro.
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O que uma vez levou dias ou semanas, agora leva minutos.
Além disso, ao manusear código escrito & # 8220; nos bastidores & # 8221; para o usuário, o ADL reduz os riscos para traders, firmas de trading e bolsas de valores # 8211; especialmente para negociação automatizada de alta frequência.
** Professor Algo Nota: Linguagem Visual de Programação é o foco do nosso Programa de Certificação ADL. Assista ao vídeo Quick-Start abaixo para saber mais.
Algo Trading Languages para codificadores e desenvolvedores.
Java é popular e com boas razões. Esta linguagem sofisticada é construída em torno de um importante benefício, codifique um programa uma vez e você pode se integrar de forma transparente entre as plataformas.
Outra vantagem, alimentando a ascensão do Java, é que a linguagem é fácil de implementar (para codificadores) e é confiável. Ele pode ser depurado, o que enfatiza a verificação de erros. Problemas que não apareceriam até o tempo de execução ao usar outros idiomas são encontrados rapidamente com o Java.
O Python é conhecido como uma linguagem orientada a objetos. A linguagem de programação é interativa e portátil, o que facilita o trabalho (para codificadores profissionais).
Sua estrutura de programação é bem organizada, o que significa que codificadores de longa data podem se adaptar rapidamente e começar a produzir programas com Python.
Essa linguagem de propósito geral é normalmente usada na programação de sistemas e é bastante popular. C ++ é uma linguagem avançada que não é para iniciantes.
Ele foi projetado com um viés para programação de sistemas e sistemas embarcados, com recursos restritos e grandes, com desempenho, eficiência e flexibilidade de uso como seus destaques de design.
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