Estratégias de negociação de valores mobiliários
Estratégias de negociação de valores mobiliários
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Estratégias de negociação de valores mobiliários
22/02/2018 - Foi mais uma corrida louca para o mercado de ações, com os investidores lidando com a noção de que a economia é tão grande que deve ser descarrilada pelo Federal Reserve.
Comentário recente de Charles.
2/22/2018 8:52:52 AM Por Charles Payne
2/21/2018 1:46:08 PM Por Charles Payne
2/21/2018 9:56:11 AM Por Charles Payne.
2/20/2018 2:01:33 PM Por Charles Payne
2/20/2018 11:00:00 AM Por Charles Payne.
As manchetes sobre o último relatório de vendas de varejo focaram na falta de consenso, mas havia tendências curiosas dentro do relatório que apontam para um consumidor mais confiante mudando seu foco de compra. Eu tenho mais detalhes sobre o estado do consumidor, e porque eu acho que esta ação é uma compra agora. Consulte Mais informação.
15/2/2018 Por Charles Payne, CEO e analista principal.
A história do aumento do medo e do bicho-papão de rendimentos mais altos em resposta à "inflação" criou dois furos de mais de 1.000 pontos no Dow durante um período de três sessões. Fora do portão, eu podia sentir aqueles Leia mais.
14/02/2018 Por Charles Payne, CEO e analista principal.
A questão que o presidente Trump e o Partido Republicano enfrentam - eles podem usar a dívida para ajudar a tirar a economia de sua rotina e, eventualmente, pagar essa mesma dívida no futuro? Esta é uma nova abordagem Leia mais.
Observações de um público preocupado.
Por Roberta Thompson: - 06/02/2018.
Bom dia Charles,
Obrigado por estar em tão cedo e nos levar de volta aos trilhos. Eu tenho quase 80 anos e tenho visto algumas dessas quedas de preços no meu tempo. Eu só lembro que o mercado de ações é de longo prazo e, eventualmente, virá a troca de computadores é o que está ampliando esses altos e baixos. Mais.
Nosso objetivo diário é ajudar nossos assinantes a ganhar dinheiro no mercado de ações. Nossa abordagem imparcial é acompanhada de um serviço personalizado que orienta os investidores ao longo de todo o ciclo de vida de cada negócio. Saber mais.
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Neste mercado dinâmico, os operadores ativos precisam de acesso à melhor tecnologia de baixa latência. Com uma plataforma que não é a opção certa para todos os traders, a T3 Trading oferece uma variedade de software de negociação de nível profissional projetado com os comerciantes ativos em mente. Além disso, oferecemos uma variedade de opções de execução econômicas, incluindo locais de mercado, pools escuros, rotas de criação de mercado, corretores de piso e tecnologia de roteamento inteligente de pedidos.
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T3 Trading Group pode oferecer acordos de compensação com empresas líderes do setor, como ICBC, ETC, Capital GAIN, Advantage Futures e Wedbush. Além disso, oferecemos uma variedade de opções de execução de baixa latência que podemos adaptar às suas necessidades comerciais específicas.
Opções de roteamento.
Apagar Empresas.
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Nova Iorque, NY 10004.
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Suíte Sul, 2º Andar.
Southampton, NY 11968.
348 Millburn Avenue.
Millburn, NJ 07041.
BOCA RATON.
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* Taxas de administração, regulatórias e outras podem ser aplicadas.
Estratégias de Negociação.
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Estratégias de Negociação de Seção Inicial.
Margem: como funciona?
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Eu gosto de pensar que estou no topo da minha carteira de negociação. No entanto, com um emprego em tempo integral e uma família para levantar, acho que não tenho a capacidade de monitorar minhas posições ao longo do dia. Não importa qual seja a sua situação, todos nós achamos.
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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 está planejando 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 títulos 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 as 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 só executar ordens com o melhor lance e pedir, a taxa será igual ao lance pedir spread vezes o 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 apresentar 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 o aprendizado profundo 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. Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
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 em grande detalhe no Executive Program da 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 idéias de modelagem, chego a essa seção do artigo onde vou dizer como criar 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, eu 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 exemplo 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.
O uso de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, alterar a segurança que causa a mudança na outra e que leva a outra. 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 a estimativa do 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, enquanto faz 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.
22/02/2018 - Foi mais uma corrida louca para o mercado de ações, com os investidores lidando com a noção de que a economia é tão grande que deve ser descarrilada pelo Federal Reserve.
Comentário recente de Charles.
2/22/2018 8:52:52 AM Por Charles Payne
2/21/2018 1:46:08 PM Por Charles Payne
2/21/2018 9:56:11 AM Por Charles Payne.
2/20/2018 2:01:33 PM Por Charles Payne
2/20/2018 11:00:00 AM Por Charles Payne.
As manchetes sobre o último relatório de vendas de varejo focaram na falta de consenso, mas havia tendências curiosas dentro do relatório que apontam para um consumidor mais confiante mudando seu foco de compra. Eu tenho mais detalhes sobre o estado do consumidor, e porque eu acho que esta ação é uma compra agora. Consulte Mais informação.
15/2/2018 Por Charles Payne, CEO e analista principal.
A história do aumento do medo e do bicho-papão de rendimentos mais altos em resposta à "inflação" criou dois furos de mais de 1.000 pontos no Dow durante um período de três sessões. Fora do portão, eu podia sentir aqueles Leia mais.
14/02/2018 Por Charles Payne, CEO e analista principal.
A questão que o presidente Trump e o Partido Republicano enfrentam - eles podem usar a dívida para ajudar a tirar a economia de sua rotina e, eventualmente, pagar essa mesma dívida no futuro? Esta é uma nova abordagem Leia mais.
Observações de um público preocupado.
Por Roberta Thompson: - 06/02/2018.
Bom dia Charles,
Obrigado por estar em tão cedo e nos levar de volta aos trilhos. Eu tenho quase 80 anos e tenho visto algumas dessas quedas de preços no meu tempo. Eu só lembro que o mercado de ações é de longo prazo e, eventualmente, virá a troca de computadores é o que está ampliando esses altos e baixos. Mais.
Nosso objetivo diário é ajudar nossos assinantes a ganhar dinheiro no mercado de ações. Nossa abordagem imparcial é acompanhada de um serviço personalizado que orienta os investidores ao longo de todo o ciclo de vida de cada negócio. Saber mais.
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Acreditamos que os investidores devem adotar uma abordagem ao mercado de ações com base principalmente na compreensão dos estoques de seus portfólios além da formação de gráficos. A chave para o sucesso a longo prazo não é escolher ações vencedoras, mas saber qual ação prefere manter durante condições adversas. Saber mais.
Nossa abordagem de consultoria de investimento se concentra em uma alocação equilibrada de fundos, exposição do setor e expectativas realistas. 70% da sua carteira de ações deve estar em posições centrais, enquanto 30% devem tentar gerar dinheiro ativamente. Saber mais.
Por que negociar com o T3 Trading Group?
T3 Trading Group, LLC, um corretor-corretor da SEC registrado & amp; Membro do NASDAQ e do PHLX Exchanges, esforça-se por ser um destino completo para os comerciantes que procuram maximizar o seu desempenho nos mercados financeiros de hoje. Nossos traders proprietários se concentram principalmente na análise técnica para desenvolver suas estratégias de negociação. Utilizando vários prazos, nossos traders empregam estilos de negociação de posição, swing e intraday para maximizar os retornos com base nas condições do mercado. Nosso objetivo é ajudar os traders a se tornarem bem-sucedidos fornecendo treinamento de elite, tecnologia de primeira linha e um ambiente altamente profissional e de valor agregado.
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Formação adequada e educação comercial é vital para você se tornar um profissional bem sucedido. Seja você um veterano experiente e experiente ou um novato, podemos fornecer as ferramentas necessárias para combater os mercados. Através do T3 Live *, nossa subsidiária, você receberá as seguintes assinaturas gratuitas com uma conta T3 Trading:
PISO DE NEGOCIAÇÃO VIRTUAL (VTF)
O VTF é uma plataforma interativa de vídeo, áudio e bate-papo para traders ativos e profissionais, permitindo que você veja o que nossos principais traders, como Marc Sperling, estão comprando e vendendo em tempo real.
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Obtenha uma análise oportuna do mercado do Chief Strategic Officer do T3 Live *, Scott Redler. Você receberá o Morning Note de Scott Redler, o vídeo da Morning Call e os comentários do Twitter Premium.
Neste mercado dinâmico, os operadores ativos precisam de acesso à melhor tecnologia de baixa latência. Com uma plataforma que não é a opção certa para todos os traders, a T3 Trading oferece uma variedade de software de negociação de nível profissional projetado com os comerciantes ativos em mente. Além disso, oferecemos uma variedade de opções de execução econômicas, incluindo locais de mercado, pools escuros, rotas de criação de mercado, corretores de piso e tecnologia de roteamento inteligente de pedidos.
Roteamento & amp; Clearing
T3 Trading Group pode oferecer acordos de compensação com empresas líderes do setor, como ICBC, ETC, Capital GAIN, Advantage Futures e Wedbush. Além disso, oferecemos uma variedade de opções de execução de baixa latência que podemos adaptar às suas necessidades comerciais específicas.
Opções de roteamento.
Apagar Empresas.
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CIDADE DE NOVA YORK.
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Nova Iorque, NY 10004.
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PLANÍCIES BRANCAS.
19 Court Street.
White Plains, NY 10601.
SOUTHAMPTON.
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Suíte Sul, 2º Andar.
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348 Millburn Avenue.
Millburn, NJ 07041.
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Estratégias de Negociação.
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Estratégias de Negociação de Seção Inicial.
Margem: como funciona?
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Eu gosto de pensar que estou no topo da minha carteira de negociação. No entanto, com um emprego em tempo integral e uma família para levantar, acho que não tenho a capacidade de monitorar minhas posições ao longo do dia. Não importa qual seja a sua situação, todos nós achamos.
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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 está planejando 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 títulos 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 as 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 só executar ordens com o melhor lance e pedir, a taxa será igual ao lance pedir spread vezes o 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 apresentar 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 o aprendizado profundo 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. Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
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 em grande detalhe no Executive Program da 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 idéias de modelagem, chego a essa seção do artigo onde vou dizer como criar 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, eu 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 exemplo 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.
O uso de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, alterar a segurança que causa a mudança na outra e que leva a outra. 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 a estimativa do 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, enquanto faz 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.
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