Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Carregando o jogador. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um Comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando os impactos emocionais sobre as atividades comerciais. Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias exceda a média móvel de 200 dias. Venda ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente o faz para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, veja: Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) A Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Negociações executadas no melhor preço possível Posicionamento de pedidos comerciais instantâneo e preciso (assim, altas chances de execução nos níveis desejados) Operações Cronometrado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplas condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida Possibilidade de erros cometidos por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos. A maior parte do dia-a-dia é uma negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e decisões múltiplas Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte: Estratégias e segredos das empresas de negociação de alta freqüência (HFT)) A Algo-trading é usada em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo: investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão , Fundos de investimento, companhias de seguros) que compram ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragistas) também se beneficiam da execução comercial automatizada, ajudando a criar uma liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa seja comercializado automaticamente. O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia para negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading: as estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências nas médias móveis. Fugas de canais. Movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através 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 seguida de estratégia. (Para obter mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.) Comprar um estoque duplo listado a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro livre de risco Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra dota, que permitem a negociação com a combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos para que o portfólio delta seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir um intervalo de preço e implementar algoritmos com base em que permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido. A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, esse algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de etapas relacionadas envia ordens em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário. A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de venda têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais elevado. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta frequência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.) Requisitos técnicos para negociação algorítmica A implementação do 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. São necessários os seguintes conhecimentos: conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocação Ordens A capacidade e a infra-estrutura para testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo. Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdã Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: negociações da AEX em euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido por ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e, em seguida, negociação apenas na LSE durante A última hora com o fechamento da AEX Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações do Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes. Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Os feeds de preços tanto da LSE como da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode rotear a ordem para a troca correta. Capacidade de teste traseiro em feeds de preços históricos. O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converte o preço de uma moeda para outra Se existe uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque o pedido de compra em troca de preços mais baixos e venda em câmbio de preços mais altos Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas vender o comércio não como os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado. Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser posto em ação. A análise quantitativa de um desempenho de algoritmos desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante para a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e criar sistemas por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de maneira impertérita. O uso cauteloso e o teste minucioso de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, uma segurança com um preço que é dependente ou derivado de um ou mais ativos subjacentes. Toc 5 Essential Beginner Books for Algorithmic Trading O comércio algorítmico geralmente é percebido como uma área complexa para que os iniciantes possam enfrentar. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de matemática e estatística maturidade. Consequentemente, pode ser extremamente desprezível para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são simples de compreender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de forma iterativa e contínua. A beleza do comércio algorítmico é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras fornecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam algumas advertências associadas a esses sistemas, eles fornecem um ambiente para promover um nível profundo de compreensão, sem absolutamente nenhum risco de capital. Uma pergunta comum que recebo dos leitores do QuantStart é como faço para começar a negociação quantitativa. Já escrevi um guia iniciante para negociação quantitativa. Mas um artigo não pode esperar para cobrir a diversidade do assunto. Assim, eu decidi recomendar meus livros de negociação quantos de nível de entrada favoritos neste artigo. A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Descobriu que seria muito mais fácil evitar grandes discussões matemáticas até que os conceitos básicos fossem cobertos e entendidos. Os melhores livros que encontrei para este propósito são os seguintes: 1) Negociação quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros de finanças preferidos. Dr. Chan fornece uma ótima visão geral do processo de criação de um sistema de negociação quantitativo de varejo, usando MatLab ou Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que qualquer um pode fazê-lo. Embora existam muitos detalhes que são ignorados (principalmente por brevidade), o livro é uma excelente introdução a como funciona a negociação algorítmica. Ele discute a geração alfa (o modelo de negociação), gerenciamento de riscos, sistemas de execução automatizada e certas estratégias (particularmente impulso e reversão média). Este livro é o lugar para começar. 2) Dentro da Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, o Dr. Narang explica detalhadamente como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está considerando se deve investir em uma caixa tão negra. Apesar da aparente irrelevância para um comerciante de varejo, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um sistema de comércio de quantias adequado deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de riscos é delineada, com idéias sobre onde procurar informações adicionais. Muitos comerciantes de aluguel de varejo podem fazer bem para escolher isso e ver como os profissionais realizam suas negociações. 3) Algorithmic Trading amp DMA by Barry Johnson - A frase trading algorítmica, no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução utilizados pelos bancos e corretores para executar negócios eficientes. Estou usando o termo para cobrir não só os aspectos da negociação, mas também o comércio quantitativo ou sistemático. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isto significa que é inútil para o quantum do varejo. Possuir uma compreensão mais profunda de como os intercâmbios funcionam e a microestrutura do mercado podem ajudar imensamente a rentabilidade das estratégias de varejo. Apesar de ser um grande volume, vale a pena pegar. Uma vez que os conceitos básicos são compreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia comercial. Isso geralmente é conhecido como o componente modelo alfa de um sistema comercial. Estratégias são diretas para encontrar esses dias, no entanto, o valor verdadeiro vem na determinação de seus próprios parâmetros de negociação através de pesquisa extensiva e backtesting. Os seguintes livros abordam certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los: 4) Negociação algorítmica por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele evitou o impulso, reversão média e certas estratégias de alta freqüência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes de implementação significativos, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, Filtros Kalman, StationarityCointegration, CADF etc). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C, Pythonpandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o mais recente comportamento do mercado, já que o primeiro livro foi escrito alguns anos atrás. 5) Negociação e Trocas por Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado. Que eu pessoalmente sinto é uma área essencial para aprender sobre, mesmo nos estágios iniciais do comércio de quant. A microestrutura do mercado é a ciência de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem no livro de encomendas. Está intimamente relacionado com a forma como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas sobre coisas a serem conscientes ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais no espaço financeiro de quant consideram isso como um excelente livro e eu também recomendo isso. Nesta fase, como comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e sua relação profunda com os custos de transação), bem como o gerenciamento de riscos e portfólio. Vou divulgar livros para esses tópicos em artigos posteriores. Clique abaixo para aprender mais sobre. A informação contida neste site é a opinião dos autores individuais com base em sua observação pessoal, pesquisa e anos de experiência. A editora e seus autores não são consultores de investimentos registrados, advogados, CPAs ou outros profissionais de serviços financeiros e não prestam assessoria jurídica, fiscal, contábil, de investimento ou outros serviços profissionais. A informação oferecida por este site é apenas de educação geral. 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