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 rentáveis. Negociação de alta frequência: um guia prático para estratégias algorítmicas e sistemas de negociação, 2ª edição Uma segunda edição totalmente revisada do melhor guia para negociação de alta freqüência A negociação de alta freqüência é Um esforço difícil, mas lucrativo, que pode gerar lucros estáveis em várias condições de mercado. Mas uma base sólida na teoria e na prática desta disciplina é essencial para o sucesso. Se você é um investidor institucional que procura uma melhor compreensão das operações de alta freqüência ou um investidor individual procurando uma nova maneira de negociar, este livro tem o que você precisa para aproveitar ao máximo seu tempo nos mercados dinâmicos de hoje. Com base no sucesso da edição original, a Segunda Edição de Negociação de Alta Frequência incorpora as últimas pesquisas e questões que surgiram desde a publicação da primeira edição. Ele aborda habilmente tudo, desde novas técnicas de gerenciamento de portfólio para negociação de alta freqüência e os mais recentes desenvolvimentos tecnológicos, permitindo que o HFT atualize as estratégias de gerenciamento de riscos e como proteger a informação e o fluxo de pedidos em mercados escuros e leves. Inclui inúmeras estratégias e ferramentas de negociação quantitativas para construir um sistema de negociação de alta freqüência. Dirija os aspectos mais essenciais do comércio de alta freqüência, desde a formulação de idéias até a avaliação de desempenho. O livro também inclui um site complementar onde as estratégias selecionadas de troca de amostras podem ser baixadas e testadas Escrito pela respeitada perita da indústria Irene Aldridge Embora o interesse na negociação de alta freqüência continue a crescer, pouco foi publicado para ajudar os investidores a entender e implementar essa abordagem8212 até agora. Este livro tem tudo o que você precisa para obter um aperto firme sobre o funcionamento da alta freqüência e o que é preciso para aplicá-lo aos seus esforços comerciais diários. Capítulo 1 Como os mercados modernos se diferenciam dos últimos 1 mídia, mercados modernos e HFT 6 HFT como evolução da metodologia de negociação 7 O que é o comércio de alta freqüência 13 O que os comerciantes de alta freqüência fazem 15 Quantos comerciantes de alta freqüência existem 17 Principais Jogadores na HFT Espaço 17 Organização deste livro 18 Perguntas de fim de capítulo 19 Capítulo 2 Inovações tecnológicas, sistemas e HFT 21 Breve histórico de hardware 21 Questões de fim de capítulo 35 Capítulo 3 Microstructure de mercado, ordens e limites Livros de pedidos 37 Tipos de mercados 37 Livros de pedidos de limite 39 Execução agressiva versus passiva 43 Ordens complexas 44 Horas de negociação 45 Microstrução moderna: Convergência e divergência do mercado 46 Fragmentação em ações 46 Fragmentação em futuros 50 Fragmentação em opções 51 Fragmentação em Forex 51 Fragmentação em renda fixa 51 Fragmentação em trocas 51 Perguntas de fim de capítulo 52 Capítulo 4 Dados de alta freqüência 53 O que são dados de alta freqüência 53 Como é gravado o registro de dados de alta freqüência 54 Apropriado Laços de dados de alta freqüência 56 Dados de alta freqüência são volumosos 57 Dados de alta freqüência estão sujeitos ao salto de lance-pedido 59 Os dados de alta freqüência não são normais ou anormais 62 Os dados de alta freqüência são espaçados irregularmente no tempo 62 A maioria dos dados de alta freqüência, Os dados de frequência não contêm identificadores de compra e venda 70 Perguntas de fim de capítulo 74 Capítulo 5 Custos de negociação 75 Visão geral dos custos de execução 75 Custos de execução transparentes 76 Custos de execução implícitos 78 Antecedentes e definições 82 Estimativa do impacto no mercado 85 Estimativa empírica de permanente Impacto no mercado 88 Perguntas sobre o fim do capítulo 96 Capítulo 6 Desempenho e capacidade das estratégias de negociação de alta freqüência 97 Princípios de medição do desempenho 97 Medidas básicas de desempenho 98 Razões comparativas 106 Atribuição de desempenho 110 Avaliação da capacidade 112 Alfa Decadência 116 Perguntas sobre o final do capítulo 116 Capítulo 7 O Negócio da Negociação de Alta Frequência 117 Processos-chave dos Mercados Financeiros HFT 117 Adequados para HFT 121 Economia do HFT 122 Market Parti Cipantes 129 Perguntas de fim de capítulo 130 Capítulo 8 Estratégias de arbitragem estatística 131 Aplicações práticas de arbitragem estatística 133 Questões de fim de capítulo 144 Capítulo 9 Negociação direcional em torno de eventos 147 Desenvolvimento de estratégias direcionais baseadas em eventos 148 O que constitui um evento 149 Metodologias de previsão 150 Notícias negociáveis 153 Aplicação do arbitragem de eventos 155 Questões de fim de capítulo 163 Capítulo 10 Fabricação automatizada de mercado8212Na239ve Modelos de inventário 165 Mercado: princípios principais 167 Simulando uma estratégia de criação de mercado 167 Estratégias de fabricação do Na239ve 168 Mercado como serviço 173 Mercado lucrativo Fazendo 176 perguntas de fim de capítulo 178 Capítulo 11 Fabricação automatizada de mercado II 179 What8217s nos dados 179 Informações de modelagem no fluxo de pedidos 182 Perguntas de fim de capítulo 193 Capítulo 12 Estratégias adicionais de HFT, manipulação de mercado e falhas de mercado 195 Arbitragem de latência 196 Spread Scalping 197 Rebate Capture 198 Quote Matching 199 Quote Stuffing 201 Machine Aprendizagem 207 Perguntas sobre o fim do capítulo 208 Capítulo 13 Regulamento 209 Iniciativas-chave dos reguladores em todo o mundo 209 Perguntas sobre o fim do capítulo 223 Capítulo 14 Gerenciamento de risco da HFT225 Medição do risco HFT 225 Perguntas sobre o fim do capítulo 244 Capítulo 15 Minimização do impacto do mercado 245 Por que Algoritmos de execução 245 Algoritmos de roteamento de pedidos 247 Problemas com modelos básicos 258 Modelos avançados 262 Implementação prática de estratégias de execução ótimas 269 Perguntas de fim de capítulo 270 Capítulo 16 Implementação de sistemas HFT 271 Desenvolvimento de modelo Ciclo de vida 271 Implementação do sistema 273 Testando sistemas comerciais 283 Fim O IRENE ALDRIDGE é um consultor de investimentos, gerente de portfólio, um especialista reconhecido em assuntos de investimento quantitativo e comércio de alta freqüência e um educador experiente. Atualmente, é professora da indústria na Universidade de Nova York, Departamento de Finanças e Engenharia de Riscos, Instituto Politécnico, bem como gerente de parceria e gerente de carteira quantitativa da Able Alpha Trading Ltd., uma empresa de consultoria de investimentos e um veículo comercial comercial especializado em investimentos quantitativos e de alto nível, Estratégias de negociação de freqüência. Aldridge também é um dos fundadores da AbleMarkets, um recurso on-line que faz a mais recente pesquisa de alta freqüência para investidores institucionais e corretores. Aldridge possui um MBA do INSEAD, um MS em engenharia financeira da Columbia University, um BE em engenharia elétrica da Cooper Union em Nova York e está em processo de completar seu doutorado na Universidade de Nova York. Ela é oradora freqüente nos principais eventos da indústria e contribui para o acadêmico, o profissional e as publicações de imprensa, incluindo o Journal of Trading. Revista Futures, Reuters HedgeWorld, Advanced Trading, FX Week. FINALTERNAS. Lidar com a tecnologia. E Huffington Post. Negociação de alta frequência: um guia prático para estratégias algorítmicas e sistemas de negociação, 2ª edição Conecte-se com a publicidade Wiley Desde a sua criação no início da década de 1980, o comércio de alta freqüência (HFT) continuou a evoluir e crescer. Enquanto alguns tentaram demonizá-lo nos últimos anos, o fato é que a HFT produziu consideráveis melhorias operacionais nos mercados, que resultaram em menor volatilidade, maior estabilidade do mercado, melhor transparência do mercado e menores custos de execução para comerciantes e investidores . Enquanto os geeks muitas vezes afirmam HFT como seu domínio, qualquer um pode integrar essa abordagem comprovada em seus esforços comerciais. Com o investimento mínimo exigido, as barreiras para a entrada neste campo nunca foram menores, e a oportunidade de gerar lucros significativos nunca foi maior. Ninguém entende isso melhor do que a especialista da indústria, Irene Aldridge. E agora, com a Segunda Edição de Comércio de Alta Frequência, ela volta a compartilhar sua experiência nesta arena com você. Com base no sucesso da primeira edição, este recurso confiável incorpora a última informação aplicada e pronta para implementar informações sobre essa abordagem comercial essencial. Também inclui perguntas desafiadoras de fim de capítulo para testar seu comando sobre os tópicos abordados. Ao longo do caminho, descreve a evolução tecnológica que permitiu o algoritmo e o HFT, e estabelece as bases da análise através de descrições da microestrutura moderna do mercado, dados de alta freqüência e custos de negociação Avança para a economia da HFT, explorando as metodologias para avaliar O desempenho e a capacidade das estratégias de HFT, e descrevendo o negócio real da HFT aborda a implementação real da HFT, detalhando os modelos principais das estratégias HFT de hoje, da arbitragem estatística e da negociação baseada em eventos direcionais para a criação automatizada de mercado e detecção de liquidez. Examina o real Riscos inerentes a muitas estratégias de HFT e as formas de mitigar ou minimizá-las. Discute legislação moderna relevante para HFT, abordagens tradicionais e atuais e direções iminentes prováveis, High-Frequency Trading, Second Edition também é acompanhada por um site que complementa o material encontrado neste livro. Inclui slides de ensino personalizáveis, código CC básico para estimar coeficientes de regressão, uma amostra de dados de tiques e muito mais. Para negociar eficazmente nos mercados de hoje, você precisa se adaptar rapidamente à paisagem do mercado em mudança. High-Frequency Trading, Second Edition irá colocá-lo em uma posição melhor para alcançar este objetivo evasivo e permitir que você lucre com isso no processo.
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