Livro do sistema de negociação algorítmica

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.

O comércio algorítmico é geralmente percebido como uma área complexa para os iniciantes aprenderem. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desanimador para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são fáceis de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.

A beleza da negociação algorítmica é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras oferecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam certas ressalvas associadas a esses sistemas, elas fornecem um ambiente para promover um nível profundo de entendimento, sem absolutamente nenhum risco de capital.

Uma pergunta comum que recebo dos leitores da QuantStart é "Como faço para começar no comércio quantitativo?". Eu já escrevi um guia para iniciantes sobre negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar cobrir a diversidade do assunto. Assim, decidi recomendar meus livros de negociação de quantia de nível de entrada favoritos neste artigo.

A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Eu descobri que é muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que o básico seja coberto e entendido. Os melhores livros que encontrei para esse fim são os seguintes:

1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros financeiros favoritos. O Dr. Chan oferece uma excelente visão geral do processo de criação de um sistema de negociação quantitativo "de varejo", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora haja muitos detalhes que são omitidos (principalmente por questão de brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona o comércio algorítmico. Ele discute geração alfa ("o modelo comercial"), gerenciamento de risco, sistemas automatizados de execução e certas estratégias (particularmente momentum e reversão à média). Este livro é o lugar para começar. 2) Inside the Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, Dr. Narang explica em detalhes como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está pensando em investir em tal "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante de varejo, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um "bom" sistema de negociação de quantum deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de risco são delineados, com idéias sobre onde procurar mais informações. Muitos comerciantes de algo de varejo poderiam fazer bem para pegar isso e ver como os 'profissionais' realizam sua negociação. 3) Negociação Algorítmica & amp; DMA por Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução usados ​​por bancos e corretores para executar negociações eficientes. Eu estou usando o termo para cobrir não apenas os aspectos de negociação, mas também de negociação quantitativa ou sistemática. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que não tem utilidade para o quant varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como as trocas funcionam e a "microestrutura de mercado" pode ajudar imensamente a lucratividade das estratégias de varejo. Apesar de ser um tomo pesado, vale a pena pegar.

Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia de negociação. Isso é geralmente conhecido como o componente de modelo alfa de um sistema de negociação. As estratégias são fáceis de encontrar nos dias de hoje, no entanto, o verdadeiro valor vem em determinar seus próprios parâmetros de negociação através de extensa pesquisa e backtesting. Os seguintes livros discutem certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:

4) Algorithmic Trading por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele escapou ao momentum, à reversão à média e a certas estratégias de alta frequência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes significativos de implementação, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, filtros de Kalman, estacionariedade / cointegração, CADF, etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o comportamento mais recente do mercado, já que o primeiro livro foi escrito há alguns anos. 5) Negociação e Trocas por Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente acho que é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação de quant. A microestrutura de mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem na carteira de pedidos. Está intimamente relacionado a como as trocas funcionam e o que realmente acontece quando uma negociação é feita. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas mais sobre coisas para estar ciente ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais do espaço financeiro financeiro consideram isso um excelente livro e também o recomendo.

Nesta fase, como um 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 seu profundo relacionamento com os custos de transação), bem como gerenciamento de risco e portfólio. Eu dicarei livros para esses tópicos em artigos posteriores.

A Quantcademy.

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Construindo Sistemas de Negociação Algorítmica Vencedora.

Construindo Sistemas de Negociação Algorítmica Vencedora 1ª Edição.

Nome do livro: Building Winning Algorithmic Trading Systems.

Edição: 1ª Edição | | ISBN: 1118778987.

Formato / Páginas: PDF - 288 Páginas.

Construindo Sistemas de Negociação Algorítmica Vencendo pdf.

Desenvolva seu próprio sistema de negociação com orientação prática e consultoria especializada.

Em Construção de Sistemas de Negociação Algorítmica: A Jornada de um Trader De Data Mining a Simulação de Monte Carlo para Live Training, o premiado trader Kevin Davey compartilha seus segredos para o desenvolvimento de sistemas de negociação que geram retornos de três dígitos. Com explicação e demonstração, Davey guia você passo a passo durante todo o processo de geração e validação de uma ideia, definindo pontos de entrada e saída, testando sistemas e implementando-os em negociações ao vivo. Você encontrará regras concretas para aumentar ou diminuir a alocação para um sistema e regras sobre quando abandonar uma. O site complementar inclui o simulador Monte Carlo da Davey e outras ferramentas que permitem automatizar e testar suas próprias ideias de negociação.

Uma abordagem puramente discricionária à negociação geralmente se divide no longo prazo. Com dados de mercado e estatísticas facilmente disponíveis, os investidores estão cada vez mais optando por empregar um sistema de negociação automatizado ou algorítmico - o suficiente para que as negociações algorítmicas respondam agora pela maior parte do volume de negociações de ações. Construir Algorithmic Trading Systems ensina como desenvolver seus próprios sistemas com um olho para as flutuações do mercado e a impermanência do algoritmo mais eficaz.

Aprenda os sistemas que geraram retornos de três dígitos no Campeonato de Negociação da Copa do Mundo Desenvolva uma abordagem algorítmica para qualquer ideia de negociação usando software de prateleira ou plataformas populares Teste seu novo sistema usando dados de mercado históricos e atuais Dados de mercado de mina para tendências estatísticas pode formar a base de um novo sistema.

Os padrões de mercado mudam e os resultados do sistema também. O desempenho passado não é uma garantia de sucesso futuro, portanto, a chave é desenvolver continuamente novos sistemas e ajustar os sistemas estabelecidos em resposta às tendências estatísticas em evolução. Para os comerciantes individuais que procuram o próximo passo em frente, a Building Algorithmic Trading Systems fornece orientação especializada e conselhos práticos.

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Livros Essenciais sobre Negociação Algorítmica.

Como eu aprendo negociação algorítmica?

Quais são os passos para iniciar a negociação da Algo?

Quais são os livros essenciais sobre o comércio algorítmico?

Qual é o melhor instituto de negociação da Algo?

Estas são algumas das perguntas que os fóruns populares são inundados por aspirantes a traders algorítmicos novatos em todo o mundo. Um bom ponto de partida para um aspirante a comerciante seria pegar um bom livro, mergulhar e absorver tudo o que o livro tem a oferecer. Este post detalha as áreas centrais em que os candidatos a aspirantes precisam se concentrar e aborda algumas das boas leituras em cada uma dessas categorias. No final do post, também compartilhamos uma lista abrangente de livros que são considerados boas leituras neste campo.

A microestrutura do mercado detalha como os comércios / trocas ocorrem nos mercados, e mergulha nos participantes do mercado, métodos de negociação, liquidez, descoberta de preços, custos de transação, etc. A microestrutura de mercado é útil no desenvolvimento de sistemas de negociação algorítmica e, portanto, um conhecimento sólido da microestrutura de mercado pré-requisito para os operadores de alta frequência e criadores de mercado. Aqui estão algumas leituras importantes & # 8211;

O livro é uma boa leitura para qualquer pessoa interessada em entender como os mercados funcionam. O principal objetivo do livro, conforme mencionado pelo autor, é entender as origens das características de qualidade do mercado, como liquidez, custos de transação, preços informativos, volatilidade e lucros comerciais. O livro também detalha como estrutura de mercado - regras de negociação e sistemas de informação afeta as características de mercado acima mencionadas.

Este livro fornece um guia completo para o trabalho teórico na pesquisa de microestrutura de mercado e é uma leitura essencial para um trader de alta frequência.

O livro introduz os leitores para as questões gerais e problemas na microestrutura de mercado e ainda investiga modelos de estoque, modelos baseados em informações e modelos de comerciante estratégicos de comerciantes informados e desinformados. Os capítulos finais do livro detalham a relação entre a informação e o processo de preços, a liquidez e a relação entre os mercados.

As estratégias de negociação algorítmica formam o núcleo do comércio quantitativo. Para aspirantes a quem é essencial conhecer o processo de desenvolvimento de sistemas de negociação e sua implementação nos mercados. Escolhemos os dois livros populares a seguir sobre negociação algorítmica.

Este livro é um guia prático para estratégias de negociação algorítmica que podem ser implementadas por comerciantes varejistas e institucionais. Dr. Ernest Chan cobriu uma ampla gama de estratégias simples e lineares neste livro.

O livro começa com um capítulo sobre backtesting e execução automatizada e, em seguida, abrange as estratégias de reversão de média e sua implementação para ações, ETFs, moedas e futuros. O Dr. Ernest Chan também dedicou capítulos no livro para estratégias de momento inter e intradiário. O livro conclui com um capítulo sobre gerenciamento de riscos.

O livro cobre várias técnicas estatísticas para a detecção de séries temporais & # 8220; & # 8221; significa reversão ou estacionariedade, e para detectar a cointegração de uma carteira de instrumentos. Técnicas simples para a negociação de portfólios com reversão média, como linear, banda de Bollinger e filtro de Kalman, foram explicadas pelo autor no livro.

Na seção sobre estratégias baseadas no momento, o Dr. Ernest Chan detalha os quatro principais impulsionadores do momentum em ações e futuros, e as estratégias baseadas em séries temporais e momentum transversal. Novas estratégias de momentum baseadas em notícias e sentimentos, ETFs alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta frequência também foram abordados no livro.

Este livro é um guia completo sobre comércio algorítmico e acesso direto ao mercado (DMA) para os comerciantes de compra e venda. O livro contém capítulos detalhados sobre tópicos como pedidos, algoritmos de negociação (TWAP, VWAP, déficit de implementação e déficit adaptativo etc.), custos de transação, táticas de execução de estratégia, estratégias avançadas de negociação e vários outros tópicos.

Livros para estatísticas e amp; Econometria.

Em um cenário comercial cada vez mais competitivo, a matemática e a estatística fornecem ferramentas muito poderosas para obter sucesso no comércio sistemático. Os sistemas de negociação usam análise de séries temporais e outros modelos estatísticos para prever e negociar nos mercados. O conhecimento sólido de matemática e estatística é uma habilidade essencial que é desejada por empresas quantias que procuram contratar novos recrutas. Os livros a seguir são uma boa leitura para serem iniciados.

Este livro apresenta uma introdução clara e concisa para estatísticas e econometria. O livro adota uma abordagem de solução de problemas. Os tópicos abordados no livro incluem sua parte teoria, princípios e são totalmente ilustrados com exemplos. O livro cobre numerosos problemas teóricos e práticos com soluções detalhadas, passo a passo.

O livro é uma excelente introdução aos modelos econométricos e suas aplicações para modelagem e previsão de dados de séries temporais financeiras.

O livro aborda tópicos importantes como Análise Linear de Séries Temporais, Modelos Não-Lineares, Análise de Séries Temporais Multivariada, Análise de Dados de Alta Frequência, PCA, Modelos de Espaço de Estado, Filtro de Kalman e outros tópicos. Exemplos empíricos são usados ​​para demonstrar a aplicação dos tópicos abordados no livro.

Livros para Análise Técnica.

A análise técnica e os indicadores técnicos encontram um uso muito amplo na negociação. Indicadores técnicos podem ser usados ​​como filtros adicionais em estratégias quantitativas de negociação por quantos. Os indicadores técnicos também encontram uso em modelos de aprendizado de máquina em que eles são usados ​​como entradas no modelo.

O livro é considerado a bíblia da análise técnica. O livro oferece uma visão profunda da análise técnica dos mercados financeiros e foi escrito em uma linguagem simples e fácil de entender pelo autor. É uma leitura recomendada para comerciantes de dia, bem como para investidores de longo prazo.

O livro cobre a construção de gráficos, conceitos básicos de tendência, padrões de reversão, médias móveis, osciladores, indicadores do mercado de ações, indicadores técnicos avançados, volume e juros em aberto e vários outros tópicos.

O livro é uma boa leitura sobre análise técnica e os exemplos práticos ilustrados no livro podem ser aplicados na negociação no mundo real. O livro é composto por três partes: a Parte 1 detalha as técnicas de determinação de tendência, a Parte 2 descreve a Estrutura de Mercado e a Parte 3 discute outros aspectos da análise de mercado.

O autor acredita que há uma correlação aproximada entre a confiabilidade dos indicadores técnicos e o tempo que está sendo monitorado. Assim, a maior parte da discussão no livro é orientada para tendências de médio prazo e longo prazo. Os livros também oferecem conselhos práticos para evitar sinais falsos de contra-tendência que podem surgir em períodos de tempo curtos.

Livros para negociação de opções.

Opções e futuros são instrumentos altamente negociados nos mercados. A negociacao de opcoes tornou-se extremamente sofisticada e e realmente importante para os aspirantes a negociadores e quants ter uma boa compreensao da volatilidade, dos gregos e varias estrategias de opcoes. Listamos os dois livros seguintes, que são boas leituras em Opções.

Este livro é uma leitura essencial para aqueles interessados ​​em finanças quantitativas. O autor abordou tópicos difíceis com numerosos exemplos e explicações. Os capítulos iniciais do livro cobrem os fundamentos dos contratos de derivativos. Neste livro, Hull abordou diferentes tópicos sobre os mercados de opções que incluem mercados de Mecânica de Opções, propriedades de opções de ações, estratégias de negociação de opções, modelo de Black-Scholes-Merton, opções sobre índices de ações, opções de futuros e moedas, gregos, volatilidade sorrisos etc. O livro é uma boa leitura para aqueles que querem aprender sobre as complexidades das opções para se tornar bem sucedido na negociação de opções.

O livro é uma boa leitura para os comerciantes e lida com os aspectos práticos da cobertura dos riscos de opções padrão e exóticas, como parte da estrutura maior de gerenciamento de risco.

O livro é composto por quatro partes: parte 1 define microestrutura de mercado e produtos, parte 2 define os conceitos básicos de risco de opção de baunilha e ferramentas de medição, parte 3 descreve os riscos de opções exóticas e parte 4 fornece ferramentas quantitativas de análise.

O livro cobre o comportamento dos gregos, volatilidade e correlação, negociação de volatilidade, troca e opções exóticas de cobertura e vários outros tópicos. Os tópicos matemáticos avançados são discutidos na última parte do livro, na categoria "Módulos".

Conclusão:

Estes foram alguns dos livros essenciais sobre negociação algorítmica que pensamos em compartilhar com nossos leitores. Para uma lista mais completa de livros, você pode consultar o compartilhamento de slides aqui.

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Comércio Algorítmico Avançado.

Finalmente. implemente estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatística bayesiana com as linguagens de programação de código aberto R e Python, para obter resultados diretos e acionáveis ​​na lucratividade de sua estratégia.

Tenho certeza que você notou a supersaturação de tutoriais iniciantes e referências de estatísticas / aprendizado de máquina disponíveis na Internet.

Poucos tutoriais realmente informam como aplicá-los às suas estratégias de negociação algorítmica de uma maneira completa.

Existem centenas de livros didáticos, trabalhos de pesquisa, blogs e posts em fóruns sobre análise de séries temporais, econometria, aprendizado de máquina e estatística Bayesiana.

Quase todos eles se concentram na teoria.

E quanto à implementação prática? Como você usa esse método para sua estratégia? Como você realmente programa essa fórmula em software?

Eu escrevi Advanced Algorithmic Trading para resolver esses problemas.

Ele fornece aplicação no mundo real de análise de séries temporais, aprendizado estatístico de máquina e estatística Bayesiana, para produzir diretamente estratégias de negociação lucrativas com software livre disponível gratuitamente.

Mais de 500 páginas de técnicas quantitativas profissionais de gestão de risco e negociação Métodos avançados de quantização implementados em código R e Python de fácil leitura Faça o download do Índice.

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Você está feliz com a programação básica, mas quer aplicar suas habilidades para uma negociação mais avançada.

Se você leu meu livro anterior, Successful Algorithmic Trading, você terá a chance de aprender algumas habilidades básicas de Python e aplicá-las a estratégias simples de negociação.

No entanto, você cresceu além de estratégias simples e quer começar a melhorar sua lucratividade e introduzir algumas técnicas robustas e profissionais de gerenciamento de risco ao seu portfólio.

No Advanced Algorithmic Trading, damos uma olhada detalhada em algumas das bibliotecas de finanças de quantias mais populares para Python e R, incluindo pandas, scikit-learn, statsmodels, QSTrader, timeseries, rugarch e forecast entre muitos outros.

Usaremos essas bibliotecas para analisar uma variedade de métodos nos campos de estatística bayesiana, análise de séries temporais e aprendizado de máquina, usando esses métodos diretamente na pesquisa de estratégia de negociação.

Aplicamos essas ferramentas em um cenário de backtesting end-to-end e de gerenciamento de riscos, usando as bibliotecas R e QSTrader, permitindo que você "encaixe-as" facilmente em sua infra-estrutura comercial atual.

Não há necessidade de software Quant Off-The-Shelf caro.

Você pode ter gasto muito dinheiro comprando algumas ferramentas de backtesting sofisticadas no passado e, finalmente, achou-as difíceis de usar e não relevantes para o seu estilo de negociação quant.

A Advanced Algorithmic Trading faz uso de softwares de código aberto completamente gratuitos, incluindo bibliotecas Python e R, que têm comunidades bem informadas e acolhedoras por trás deles.

Mais importante, aplicamos essas bibliotecas diretamente aos problemas de negociação de quant reais, como geração alfa e gerenciamento de risco de portfólio.

"Mas eu não tenho doutorado em estatística."

Embora o aprendizado de máquina, a análise de séries temporais e as estatísticas bayesianas sejam tópicos quantitativos, eles também contêm uma riqueza de métodos intuitivos, muitos dos quais podem ser explicados sem recorrer à matemática avançada.

No Advanced Algorithmic Trading, fornecemos não apenas a teoria para ajudá-lo a entender o que você está implementando (e aprimorá-lo você mesmo!), Mas também tutoriais detalhados de codificação passo a passo que levam as equações e as aplicam diretamente a reais estratégias .

Assim, se você está mais confortável codificando do que com matemática, você pode facilmente seguir os trechos e começar a trabalhar para melhorar a lucratividade de sua estratégia.

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)

Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:

Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e no ponto que podem, eventualmente, ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]

Benefícios do comércio algorítmico.

Algo-trading fornece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)

O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes do lado da venda (formadores de mercado, especuladores e arbitradores) se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.

O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano.

Estratégias de Negociação Algorítmica.

Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:

As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio de algoritmos, sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)

Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preço e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.

Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.

A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para o seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.

A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem para o mercado, determinados dinamicamente, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.

A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre um horário de início e de término. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.

Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado do lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma ordem grande. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. Os seguintes são necessários:

Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em Libras Esterlinas Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguida pelas duas bolsas sendo negociadas simultaneamente pelas próximas horas e negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preços de LSE e AEX Um feed de taxa de câmbio para taxa de câmbio de GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o feed de preço recebido do estoque RDS de ambas as trocas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, coloque a compra ordem em troca de preço mais baixo e ordem de venda em troca de preço mais alto Se as ordens forem executadas como desejado, o lucro da arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)