Estratégias de negociação algorítmica

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.

AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.

Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.

Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.

Os Destaques do Swing Trader.

Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os seguintes dados cobrem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-1 / 4/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Mensal P / L.

Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

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. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.

Noções básicas de negociação algorítmica.

O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.

Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.

Exemplo de negociação algorítmica.

Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.

Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver preços, estatísticas comerciais completas, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

Detalhes no Swing Trader System.

Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

Detalhes no triturador S & P.

Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.

Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.

Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.

Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.

Trades During Bear & amp; Mercados de touro.

Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.

O comércio algorítmico funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizada ajuda a remover suas emoções da negociação.

Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.

Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.

Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.

Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.

Swing Trading Strategies.

As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.

Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.

A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.

A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Esse algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégias de Negociação Diária.

As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.

Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo de Negociação de Dia.

A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.

A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.

O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégias de Negociação de Opções.

As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.

Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.

A Estratégia de Negociação de Opções da Iron Condor é perfeita para quem deseja uma taxa de ganhos por negociação mais alta e que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.

A Estratégia de Negociação de Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, são vendidas a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.

Algoritmos de negociação que realmente funcionam?

Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página Press Releases para ver o que os outros estão dizendo sobre nós.

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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?

Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre as técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como para vídeos?

Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizados hoje.

Não perca. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje mesmo com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.

Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.

Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.

O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.

Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.

Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte a mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.

A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que fornece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.

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 frequência 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 obter 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 Possibilidade de erros reduzidos por 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 preços 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 traders 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 do 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 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 uma hora inicial e final. 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 negociadas simultaneamente pelas próximas horas e depois 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.)

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Neste artigo, quero apresentar os métodos pelos quais eu mesmo identifico estratégias lucrativas de negociação algorítmica. Nosso objetivo hoje é entender detalhadamente como encontrar, avaliar e selecionar tais sistemas. Explicarei como as estratégias de identificação envolvem tanto a preferência pessoal quanto o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para testes, como avaliar imparcialmente uma estratégia de negociação e, finalmente, como proceder para a fase de backtesting e implementação estratégica.

Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.

Para ser um profissional bem-sucedido - seja de forma discreta ou algorítmica - é necessário fazer algumas perguntas honestas. Negociação fornece-lhe a capacidade de perder dinheiro a um ritmo alarmante, por isso é necessário "conhecer-se", tanto quanto é necessário compreender a sua estratégia escolhida.

Eu diria que a consideração mais importante no comércio é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico, em particular, exigem um grau significativo de disciplina, paciência e distanciamento emocional. Como você está permitindo que um algoritmo realize sua negociação para você, é necessário que ele seja resolvido para não interferir na estratégia quando ela estiver sendo executada. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que se mostraram altamente lucrativas em um backtest podem ser arruinadas pela simples interferência. Entenda que, se você deseja entrar no mundo do comércio algorítmico, será testado emocionalmente e, para ter sucesso, é necessário superar essas dificuldades!

A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha meio período? Você trabalha em casa ou tem um longo trajeto todos os dias? Essas perguntas ajudarão a determinar a frequência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles que trabalham em tempo integral, uma estratégia de futuros intradiários pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas limitações de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se a sua estratégia é freqüentemente negociada e depende de feeds de notícias caros (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista em relação à sua capacidade de executar isso com sucesso no escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer olhar para uma estratégia de negociação de alta frequência (HFT) mais técnica.

Acredito que é necessário realizar pesquisas contínuas em suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Portanto, uma parte significativa do tempo destinado à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre rentabilidade forte ou um declínio lento em direção a perdas.

Você também precisa considerar seu capital comercial. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50.000 USD (aproximadamente £ 35.000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, começaria com uma quantia maior, provavelmente perto de 100.000 USD (aproximadamente £ 70.000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para as estratégias de média a alta frequência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de rebaixamento. Se você está considerando começar com menos de 10.000 dólares, então você precisará restringir-se a estratégias de baixa frequência, negociando em um ou dois ativos, pois os custos de transação irão rapidamente afetar seus retornos. A Interactive Brokers, que é uma das corretoras mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo de no mínimo 10.000 USD.

A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia automatizada de negociação algorítmica. Ter conhecimento em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, mecanismo de backtest e sistema de execução por conta própria. Isso tem uma série de vantagens, das quais a principal é a capacidade de estar completamente ciente de todos os aspectos da infraestrutura de negociação. Ele também permite que você explore as estratégias de frequência mais alta, pois você estará no controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique testar seu próprio software e eliminar bugs, também significa mais tempo gasto na codificação de infraestrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na primeira parte de sua carreira de negociação de algoritmos. Você pode achar que está confortável negociando no Excel ou no MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso, no entanto, especialmente para aqueles que operam em alta freqüência.

Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por negociação algorítmica. Você está interessado em uma renda regular, em que você espera obter ganhos de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se dar ao luxo de negociar sem a necessidade de levantar fundos? Dependência de renda irá ditar a frequência da sua estratégia. Retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de frequência mais alta com menos volatilidade (ou seja, um índice de Sharpe mais alto). Comerciantes de longo prazo podem ter uma frequência de negociação mais tranqüila.

Finalmente, não se iluda com a noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo! Algo negociação não é um esquema de enriquecimento rápido - se alguma coisa pode ser um esquema de tornar-se pobre rápido. É preciso muita disciplina, pesquisa, diligência e paciência para ter sucesso no comércio algorítmico. Pode levar meses, se não anos, para gerar lucratividade consistente.

Idéias de Negociação Algorítmica de Sourcing.

Apesar das percepções comuns em contrário, é bastante simples localizar estratégias de negociação lucrativas no domínio público. Nunca as ideias de negociação foram mais prontamente disponíveis do que são hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs de negociação, fóruns de negociação, revistas semanais de negociação e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.

Nosso objetivo como pesquisadores de comércio quantitativo é estabelecer um pipeline de estratégia que nos fornecerá um fluxo de ideias de negociação em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para a terceirização, avaliação e implementação de estratégias com as quais nos deparamos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e nos fornecer uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.

Devemos ser extremamente cuidadosos para não deixar que vieses cognitivos influenciem nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples quanto ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque eles são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo deve ser sempre encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativa positiva. A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, como restrições de capital comercial, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.

Se você não estiver familiarizado com o conceito de uma estratégia de negociação, então o primeiro lugar para procurar é com livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de ideias mais simples e diretas, com as quais você pode se familiarizar com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos no comércio quantitativo, que gradualmente se tornam mais sofisticados conforme você trabalha na lista:

Para uma lista mais longa de livros de negociações quantitativas, visite a lista de leitura QuantStart.

O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs de negociação. No entanto, uma nota de cautela: Muitos blogs de negociação contam com o conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.

Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um tanto ineficaz na comunidade financeira quantitativa. Alguns sugeriram que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem sucedidos fazendo uso de análise técnica. No entanto, como pessoas com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias baseadas em AT e tomar decisões baseadas em dados em vez de basear as nossas em considerações emocionais ou preconceitos.

Aqui está uma lista de blogs e fóruns de negociação algorítmica bem respeitados:

Depois de ter alguma experiência em avaliar estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem altas assinaturas ou custos únicos. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você deve ser capaz de obter acesso a alguns desses periódicos financeiros. Caso contrário, você pode ver os servidores de pré-impressão, que são repositórios da Internet de rascunhos atrasados ​​de trabalhos acadêmicos que estão sendo revisados ​​por especialistas. Como estamos interessados ​​somente em estratégias que podemos replicar com sucesso, fazer backtest e obter lucratividade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.

A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes elas podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e caros, negociar em classes de ativos ilíquidos ou não levar em conta taxas, desvios ou spread. Também pode não estar claro se a estratégia de negociação deve ser executada com ordens de mercado, ordens de limite ou se ela contém perdas de parada, etc. Assim, é absolutamente essencial replicar a estratégia você mesmo, fazer o backtest e adicionar transações realistas. custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.

Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras que você pode obter idéias de:

Que tal formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não se limita a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:

Microestrutura de mercado - Para estratégias de maior frequência, em particular, pode-se fazer uso da microestrutura de mercado, ou seja, o entendimento da dinâmica da carteira de pedidos para gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentações, participantes do mercado e restrições que serão abertas à exploração por meio de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Fundos de investimento agrupados, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), assessores de negociação de commodities e fundos mútuos são limitados tanto pela pesada regulamentação quanto por suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisarem rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de títulos, terão que escalonar para evitar "movimentar o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso e de outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem da estrutura do fundo. Aprendizado de máquina / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizado de máquina se tornaram mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) têm sido usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tiver experiência nessa área, poderá ter algumas dicas sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a determinados mercados.

Existem, é claro, muitas outras áreas para os quantos investigarem. Discutiremos como detalhar as estratégias personalizadas em um artigo posterior.

Ao continuar a monitorar essas fontes semanalmente ou diariamente, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de diversas fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de tempo e recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.

Avaliação de estratégias de negociação.

A primeira e indiscutivelmente mais óbvia consideração é se você realmente entende a estratégia. Você seria capaz de explicar a estratégia de forma concisa ou requer uma série de advertências e listas de parâmetros sem fim? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar para algum raciocínio comportamental ou restrição de estrutura de fundos que possa estar causando o (s) padrão (ões) que você está tentando explorar? Essa restrição seria uma mudança de regime, como uma dramática interrupção no ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série temporal financeira ou é específico para a classe de ativos na qual se afirma ser rentável? Você deve estar constantemente pensando sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode perder uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.

Depois de determinar que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ela se encaixa no perfil de personalidade mencionado anteriormente. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! Estratégias diferem substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de levantamento, ou estão dispostos a aceitar um risco maior de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como muitos, tentamos eliminar o máximo de viés cognitivo possível e devemos ser capazes de avaliar uma estratégia imparcialmente, os vieses sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de meios consistentes e sem emoção para avaliar o desempenho das estratégias. . Aqui está a lista de critérios que julgo uma nova estratégia em potencial:

Metodologia - A estratégia é baseada no momento, na reversão da média, no neutro do mercado, no direcional? A estratégia baseia-se em técnicas estatísticas sofisticadas (ou complexas!) Ou de aprendizado de máquina que são difíceis de entender e requerem um PhD em estatística para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? É provável que a estratégia resista a uma mudança de regime (ou seja, nova regulação potencial dos mercados financeiros)? Índice de Sharpe - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente a relação recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você pode obter para o nível de volatilidade suportado pela curva de capital. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência com que esses retornos e a volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de frequência mais alta exigirá uma taxa de amostragem maior do desvio padrão, mas um período de tempo global mais curto de medição, por exemplo. Alavancagem - A estratégia requer alavancagem significativa para ser rentável? A estratégia requer o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Esses contratos alavancados podem ter características pesadas de volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para tal volatilidade? Freqüência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, ao conhecimento tecnológico), ao índice de Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, estratégias de maior frequência exigem mais capital, são mais sofisticadas e mais difíceis de implementar. No entanto, supondo que seu mecanismo de backtesting seja sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas de Sharpe muito mais altas. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A proporção de Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não protegidas, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva de capital e, portanto, menores índices de Sharpe. É claro que estou assumindo que a volatilidade positiva é aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganho / Perda, Lucro Médio / Perda - As estratégias diferem em suas características de ganhos / perdas e lucro / prejuízo médio. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo se o número de negociações perdedoras exceder o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão à média tendem a ter perfis opostos nos quais mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdedores podem ser bastante severos. Drawdown Máximo - O rebaixamento máximo é a maior queda percentual de ponta a ponta na curva de capital da estratégia. As estratégias de dinâmica são bem conhecidas por sofrer de períodos de rebaixamentos prolongados (devido a uma série de muitos comércios de perda incremental). Muitos traders desistirão em períodos de rebaixamento prolongado, mesmo que testes históricos tenham sugerido que isso é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de rebaixamento (e em qual período de tempo) você pode aceitar antes de interromper sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / Liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando com um instrumento altamente ilíquido (como ações de pequena capitalização), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para mais capital. Muitos dos maiores fundos de hedge sofrem com problemas de capacidade significativos à medida que suas estratégias aumentam na alocação de capital. Parâmetros - Determinadas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizado de máquina) exigem uma grande quantidade de parâmetros. Cada parâmetro extra que uma estratégia requer deixa mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar direcionar as estratégias com o menor número de parâmetros possível ou ter quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a alguns benchmarks de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacente na qual a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações de grande capitalização dos EUA, o S & P500 seria um benchmark natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alpha" e "beta", aplicados a estratégias desse tipo. Discutiremos esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.

Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? Isoladamente, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não dão uma visão sobre alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são julgadas apenas por seus retornos. Sempre considere os atributos de risco de uma estratégia antes de examinar os retornos.

Neste estágio, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, pois elas não atenderão às suas necessidades de capital, restrições de alavancagem, tolerância máxima de redução ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para backtesting. No entanto, antes que isso seja possível, é necessário considerar um critério final de rejeição - o dos dados históricos disponíveis sobre os quais testar essas estratégias.

Obtendo dados históricos.

Atualmente, a amplitude dos requisitos técnicos em classes de ativos para armazenamento de dados históricos é substancial. Para manter a competitividade, tanto o lado comprador (fundos) quanto o lado vendedor (bancos de investimento) investem pesadamente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​nos requisitos de pontualidade, precisão e armazenamento. Agora descreverei os conceitos básicos da obtenção de dados históricos e como armazená-los. Infelizmente este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, escreverei muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência anterior no setor financeiro estava principalmente relacionada à aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.

Na seção anterior, criamos um pipeline de estratégia que nos permitia rejeitar determinadas estratégias com base em nossos critérios pessoais de rejeição. Nesta seção, filtraremos mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional de varejo) são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento e seu nível de conhecimento técnico. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.

Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e as principais questões que precisaremos pensar:

Dados Fundamentais - Incluem dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, inflação, ações corporativas (dividendos, desdobramentos), arquivamentos na SEC, contas corporativas, dados de lucros, relatórios de safra, dados meteorológicos etc. Esses dados costumam ser usados ​​para valorizam empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente em sites do governo. Outros dados históricos históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento muitas vezes não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de Notícias - Os dados de notícias são frequentemente de natureza qualitativa. É composto por artigos, posts, postagens de microblog ("tweets") e editorial. Técnicas de aprendizado de máquina, como classificadores, são frequentemente usadas para interpretar sentimentos. Esses dados também costumam estar disponíveis gratuitamente ou são baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais recentes são projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados de Preço do Ativo - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços de ativos. Ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio estão dentro dessa classe. Dados históricos diários geralmente são fáceis de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, depois que a precisão e a limpeza forem incluídas e os desvios estatísticos forem removidos, os dados poderão se tornar caros. Além disso, os dados de série temporal geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intraday são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, obrigações, futuros e as opções de derivativos mais exóticas têm características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve-se dar um cuidado significativo ao projeto e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Discutiremos a situação detalhadamente quando chegarmos a construir um banco de dados mestre de títulos em artigos futuros. Freqüência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários costumam ser suficientes. Para estratégias de alta frequência, pode ser necessário obter dados em nível de escala e até cópias históricas de dados específicos do livro de ordens da bolsa de valores. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito intensiva em tecnologia e adequada apenas para aqueles com forte histórico técnico / de programação. Benchmarks - As estratégias descritas acima serão frequentemente comparadas a um benchmark. Isso geralmente se manifesta como uma série temporal financeira adicional. Para ações, este é frequentemente um benchmark de ações nacionais, como o índice S & P500 (EUA) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (isto é, taxa de juros apropriada) é também outro ponto de referência amplamente aceito. Todas as categorias de classe de ativos possuem uma referência favorecida, portanto, será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se você deseja obter interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo pode apenas arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele gira em torno de um mecanismo de banco de dados, como um RDBMS (Relational Database Management System), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (por exemplo, "NoSQL"). Isso é acessado por meio do código de aplicativo "lógica de negócios" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, essa lógica de negócios é escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal ou remotamente por meio de servidores da Internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e mais barato nos últimos anos, mas ainda exigirão um conhecimento técnico significativo para alcançar de maneira robusta.

Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada por meio do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar necessário rejeitar uma estratégia baseada somente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e as equipes de PhDs trabalham em grandes fundos, garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um data center robusto para seus fins de backtesting!

Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados automaticamente para você - a um custo. Assim, você tirará muito da dor da implementação e poderá se concentrar apenas na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para os fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de frequência mais altas devido às suas taxas de Sharpe mais atraentes, mas elas são freqüentemente acopladas à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.

Agora que discutimos os problemas em torno dos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de backtesting. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!

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Traders e investidores adoram a AlgoTrades, não apenas porque ela identifica tendências de mercado e ciclos ativos enquanto gerencia cada negócio para você; mas também porque o AlgoTrades é tão simples de usar. *

Nosso sistema de negociação algorítmica é construído para indivíduos que procuram ganhar mais renda. É um serviço de negociação All-In-One que aumentará seu desempenho e reduzirá a volatilidade do seu portfólio, além de permitir que você lucre com um mercado de ações em ascensão e queda. **

Controle seus investimentos dentro de sua auto-dirigida IRA.

Conhecimento é poder. Controle e diversidade são essenciais na construção da riqueza para a aposentadoria. IRAs autodirecionados oferecem controle completo na escolha de seus investimentos e lhe dão a liberdade de selecionar investimentos alternativos para gerar renda em IRAs tradicionais, IRAs de Roth e outros planos de poupança.

Investimento Inteligente Com Estratégias De Negociação Algorítmicas. Estava na hora!

Por meio de tecnologias recém-desenvolvidas, como nosso identificador de tendência, analisador de espectro de ciclo, fluxo de caixa de varejo e reversão de momentum de preço, podemos medir o ritmo do mercado de ações como nunca antes usando nossas estratégias de negociação algorítmicas proprietárias.

Durante a incerteza do mercado, o batimento cardíaco ou o pulso do mercado mudam dramaticamente. Nosso sistema de negociação algorítmica ajusta automaticamente suas estratégias de negociação algorítmica e técnicas de gerenciamento de posição para imitar a mudança nas condições de mercado.

A AlgoTrades identifica condições de mercado únicas a partir das quais pode lucrar. * Aplica então uma das suas muitas estratégias de negociação algorítmica, específicas para essa condição de mercado, e negocia e gere posições automaticamente. Pense nisso como uma equipe de profissionais especializados e especialistas em gerenciamento de risco trabalhando para você na velocidade da luz.

Negociação Automatizada em 5 Minutos Usando o Nosso Sistema de Negociação Algorítmica.

Este serviço de negociação de algoritmos tudo-em-um permite-lhe lucrar durante todas as condições do mercado (para cima, para baixo, para os lados). *

Seja você um investidor, um trader ativo ou um novo no mercado, a AlgoTrades tem cobertura para você. **

O AlgoTrades é um serviço de negociação algorítmica 100% automatizado que negocia ao vivo na sua conta de corretagem. Ou você pode seguir manualmente cada negociação, de qualquer forma, deixe que as estratégias de negociação algorítmica da AlgoTrades façam o trabalho para você.

CORRETORES COMPATÍVEIS PARA COMERCIANTES DOS EUA, CANADENSES E ULTRAMARINOS.

Sistemas automatizados de negociação para investidores experientes.

Ações, ETFs, & # 038; Estratégias de Negociação Algorítmica de Futuros.

Em um mundo dirigido pela manchete, com computadores de negociação algorítmica super rápida cuspindo ordens mais rápido do que qualquer um poderia responder a um boato, fato ou notícias de última hora, o que um comerciante ou investidor deve fazer?

Invista em uma estratégia sistemática e disciplinada, como as nossas Estratégias Algorítmicas de Negociação da AlgoTrades. Com base em um intervalo de seis meses, nossos sistemas de negociação algorítmica demonstraram uma forte correlação negativa com o mercado de ações durante os pullbacks e até mesmo com os mercados de bear de vários anos. *** Em outras palavras, ao longo de um período de seis meses, sistemas tendem a crescer sua conta de negociação, quando o mercado de ações tem vindo a diminuir. Criamos nossos algoritmos para capturar tendências em vários mercados, como o índice S & # 0; P500, o índice Dax, ações individuais e o índice de volatilidade do evento. Usando futuros, fundos negociados em bolsa (ETFs), ou ações, podemos aproveitar ao máximo as oscilações mensais do mercado de ações. Use nosso sistema de negociação algorítmica e você pode ter certeza de que possui alguns dos melhores sistemas de negociação automatizados que funcionam para você. *

O S & amp; P Crusher comercializa sete estratégias de negociação algorítmica simultaneamente.

O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Negociação de futuros e amp; opções não é para todos e envolve risco substancial de perda.

S & amp; P Crusher Trades Sete Estratégias Algorítmicas de Negociação:

Troca algoritmos múltiplos simultaneamente.

Combina as estratégias de negociação Covered Calls, Momentum, Breakout Day Trade, Breakdown Day Trade (SHORT), Morning Gap Day Trade, Treasury Note e Iron Condor, na tentativa de aproveitar os mercados em alta, baixa e lateral. Em nossa opinião, negociar múltiplas Estratégias de Negociação Algorítmica simultaneamente aumenta as chances de sucesso em todas as condições de mercado.

Sistema de Negociação de Futuros Automatizado de 100%.

A estratégia de negociação S & amp; P é um sistema de negociação de futuros totalmente automatizado, com compromisso de tempo zero necessário. Receba alertas comerciais em tempo real no seu telefone e declarações diárias. Trades S & amp; P Emini Futures, 10 Yr Note, Futures & amp; Opções em Futuros, day trade, swing trade, long e short.

Rigorosamente Back-Tested 15 Years.

História do comércio ao vivo.

Cada algoritmo de negociação dentro deste pacote foi negociado ao vivo & ndash; por várias durações. O S & P Crusher Track é comercializado em operação desde janeiro de 2016 (Nota do Tesouro, Breakdout Day Trade, Breakdown Day Trade SHORT e Momentum). As adições mais recentes começaram a ser negociadas ao vivo em outubro de 2016 e incluem o algoritmo Gap Short, o Iron Condors, além da adição de chamadas cobertas. Visite nossa página de Demonstrações Financeiras Algorítmicas para ver as declarações reais das contas que negociam este pacote.

Painel do Produto & ndash; S & P Crusher.

Os dados a seguir são obtidos de relatórios de Tradestation compilados e testados novamente.

S & amp; P Crusher v2 Lista de Negociação: Negociação de US $ 30.000 (1 Unidade)

Os dados assumem uma conta inicial de US $ 30.000, negociando 1 unidade (1 contrato por algoritmo / por comércio, sete algos no total). Inclui slippage & amp; comissão. Os resultados são retirados de contas hipotéticas e hipotecadas compiladas que têm limitações (ver CFTC REGRA 4.41 abaixo).

Comece a auto-negociação hoje com o S & amp; P Crusher.

S & P Crusher Trades Sete Algoritmos Simultaneamente.

Quando o mercado for mais alto, a estratégia de negociação algorítmica Momentum colocará negociações de swing bem cronometradas no ES e os algos Covered Calls e Iron Condor venderão chamadas semanais fora do dinheiro & amp; coloca no S & amp; P Futures. Quando o mercado está se recuperando em um pequeno rally de cobertura, a Estratégia de Negociação Algorítmica de Trade do Dia de Fuga brilha colocando um day-trade pela manhã e então sai no fechamento. Durante as vendas no mercado, o momentum, call coberto & amp; algos condor de ferro são projetados para ficar à margem enquanto o Breakdown & amp; As Estratégias de Negociação de Curto Intervalo da Manhã colocam os day-trades curtos e a Estratégia de Negociação da Tesouraria toma uma posição de baixa de longo prazo. Durante períodos de movimento lateral sustentado, o Condor de Ferro vende chamadas semanais & amp; colocar opções potencialmente adicionando a ganhos vistos nos períodos direcionais anteriores.