Estratégias de negociação automáticas rentáveis

Prós e contras de sistemas de negociação automatizados.

Os comerciantes e os investidores podem transformar regras de entrada, saída e gerenciamento de dinheiro precisas em sistemas de negociação automatizados que permitem aos computadores executar e monitorar os negócios. Uma das maiores atrações da automação de estratégia é que pode tirar parte da emoção fora da negociação, uma vez que os negócios são automaticamente colocados assim que determinados critérios forem atendidos. Este artigo apresentará os leitores e explicará algumas das vantagens e desvantagens, bem como as realidades, dos sistemas de negociação automatizados. (Para leitura relacionada, veja The Power Of Program Trades.)

O que é um sistema de negociação automatizado?

Os sistemas de negociação automatizados, também denominados sistemas mecânicos de negociação, negociação algorítmica, negociação automatizada ou negociação de sistemas, permitem que os comerciantes estabeleçam regras específicas para ambas as entradas comerciais e saídas que, uma vez programadas, podem ser executadas automaticamente através de um computador. As regras de entrada e saída comercial podem ser baseadas em condições simples, como um crossover médio móvel, ou podem ser estratégias complicadas que requerem uma compreensão abrangente da linguagem de programação específica para a plataforma de negociação do usuário ou a experiência de um programador qualificado. Os sistemas de negociação automatizados normalmente exigem o uso de software que esteja vinculado a um corretor de acesso direto, e quaisquer regras específicas devem ser escritas na linguagem proprietária dessa plataforma. A plataforma TradeStation, por exemplo, usa a linguagem de programação EasyLanguage; A plataforma NinjaTrader, por outro lado, utiliza a linguagem de programação NinjaScript. A Figura 1 mostra um exemplo de uma estratégia automatizada que desencadeou três negociações durante uma sessão de negociação. (Para leitura relacionada, veja Comércio Global e Mercado Moeda.)

[Os sistemas de negociação automatizada podem usar muitos indicadores técnicos diferentes para definir pontos de entrada e saída. O Curso de Análise Técnica da Investopedia fornece uma visão geral detalhada desses indicadores técnicos e padrões de gráficos que os comerciantes podem usar ao criar sistemas de negociação automatizados.]

Algumas plataformas de negociação possuem "assistentes" de construção de estratégias que permitem aos usuários fazer seleções a partir de uma lista de indicadores técnicos comumente disponíveis para construir um conjunto de regras que podem ser negociadas automaticamente. O usuário poderia estabelecer, por exemplo, que um longo comércio será inserido uma vez que a média móvel de 50 dias cruza acima da média móvel de 200 dias em um gráfico de cinco minutos de um instrumento comercial específico. Os usuários também podem inserir o tipo de ordem (mercado ou limite, por exemplo) e quando o comércio será acionado (por exemplo, no fechamento da barra ou aberto da próxima barra), ou use as entradas padrão da plataforma. Muitos comerciantes, no entanto, optam por programar seus próprios indicadores e estratégias personalizados ou trabalhar em estreita colaboração com um programador para desenvolver o sistema. Embora isso geralmente requer mais esforço do que usar o assistente da plataforma, ele permite um grau de flexibilidade muito maior e os resultados podem ser mais gratificantes. (Infelizmente, não existe uma estratégia de investimento perfeita que garanta o sucesso. Para mais informações, consulte Usando Indicadores Técnicos para Desenvolver Estratégias de Negociação.)

Uma vez que as regras foram estabelecidas, o computador pode monitorar os mercados para encontrar oportunidades de compra ou venda com base nas especificações da estratégia comercial. Dependendo das regras específicas, assim que uma negociação for inserida, serão gerados automaticamente quaisquer pedidos de perdas de proteção de paradas, paradas de trânsito e metas de lucro. Em mercados em movimento rápido, esta entrada de ordem instantânea pode significar a diferença entre uma pequena perda e uma perda catastrófica no caso de o comércio se mover contra o comerciante.

Vantagens de Sistemas de Negociação Automatizados.

Há uma longa lista de vantagens em ter um computador monitorando os mercados para oportunidades comerciais e executar os negócios, incluindo:

Minimize Emoções. Os sistemas de negociação automatizados minimizam as emoções ao longo do processo de negociação. Ao manter as emoções sob controle, os comerciantes normalmente têm um tempo mais fácil de aderir ao plano. Uma vez que as ordens comerciais são executadas automaticamente uma vez que as regras comerciais foram cumpridas, os comerciantes não poderão hesitar ou questionar o comércio. Além de ajudar os comerciantes que têm medo de "puxar o gatilho", o comércio automatizado pode conter aqueles que estão aptos a vender demais - comprando e vendendo em todas as oportunidades percebidas.

Capacidade de Backtest. Backtesting aplica as regras de negociação aos dados históricos do mercado para determinar a viabilidade da idéia. Ao projetar um sistema de negociação automatizada, todas as regras precisam ser absolutas, sem espaço para interpretação (o computador não pode fazer suposições - é preciso dizer exatamente o que fazer). Os comerciantes podem tomar esses conjuntos precisos de regras e testá-los em dados históricos antes de arriscar dinheiro em negociação ao vivo. O backtesting cuidadoso permite aos comerciantes avaliar e afinar uma idéia comercial e determinar a expectativa do sistema - o valor médio que um comerciante pode esperar para ganhar (ou perder) por unidade de risco. (Oferecemos algumas dicas sobre este processo que podem ajudar a repor suas estratégias de negociação atuais. Para mais informações, consulte Backtesting: Interpreting the Past.)

Preserve Discipline. Como as regras comerciais são estabelecidas e a execução comercial é executada automaticamente, a disciplina é preservada mesmo em mercados voláteis. A disciplina é muitas vezes perdida devido a fatores emocionais, como o medo de sofrer uma perda, ou o desejo de obter um pouco mais de lucro de um comércio. O comércio automatizado ajuda a garantir que a disciplina seja mantida porque o plano de negociação será seguido exatamente. Além disso, o erro piloto é minimizado, e uma ordem para comprar 100 ações não será inserida incorretamente como uma ordem para vender 1.000 ações.

Alcançar Consistência. Um dos maiores desafios na negociação é planejar o comércio e negociar o plano. Mesmo que um plano de negociação tenha o potencial de ser rentável, os comerciantes que ignoram as regras estão alterando a expectativa de que o sistema teria tido. Não existe um plano de negociação que ganhe 100% do tempo - as perdas são parte do jogo. Mas as perdas podem ser psicologicamente traumatizantes, então um comerciante que tem duas ou três negociações perdidas em uma fila pode decidir ignorar o próximo comércio. Se esse próximo comércio fosse um vencedor, o comerciante já havia destruído qualquer expectativa do sistema. Os sistemas de negociação automatizados permitem que os comerciantes obtenham consistência ao negociar o plano. (É impossível evitar o desastre sem regras de negociação. Para mais informações, veja 10 Passos para construir um Plano de Negociação vencedor.)

Velocidade de entrada de pedido aprimorada. Uma vez que os computadores respondem imediatamente às mudanças nas condições do mercado, os sistemas automatizados são capazes de gerar ordens assim que os critérios comerciais forem atendidos. Entrar ou sair de um comércio alguns segundos antes pode fazer uma grande diferença no resultado do comércio. Assim que uma posição é inserida, todos os outros pedidos são gerados automaticamente, incluindo perdas protetoras de parada e metas de lucro. Os mercados podem se mover rapidamente, e é desmoralizante ter um comércio atingindo o objetivo de lucro ou superar um nível de perda de parada - antes que as ordens possam ser inseridas. Um sistema de negociação automatizado evita que isso aconteça.

Desvantagens e Realidades dos Sistemas Automatizados de Negociação.

Os sistemas de negociação automatizados possuem muitas vantagens, mas existem algumas quedas e realidades a que os comerciantes devem estar cientes.

Falhas mecânicas. A teoria por trás do comércio automatizado faz com que pareça simples: configurar o software, programar as regras e assisti-lo comercializar. Na realidade, no entanto, a negociação automatizada é um método sofisticado de negociação, mas não infalível. Dependendo da plataforma de negociação, uma ordem comercial pode residir em um computador - e não em um servidor. O que isso significa é que, se uma conexão com a Internet for perdida, um pedido pode não ser enviado ao mercado. Também pode haver uma discrepância entre os "negócios teóricos" gerados pela estratégia e o componente da plataforma de entrada de pedidos que os transforma em trades reais. A maioria dos comerciantes deve esperar uma curva de aprendizado ao usar sistemas de negociação automatizados, e geralmente é uma boa idéia começar com pequenos tamanhos comerciais enquanto o processo é refinado.

Monitoramento. Embora seja ótimo ligar o computador e sair para o dia, os sistemas de negociação automatizados requerem monitoramento. Isso é devido ao potencial de falhas mecânicas, como problemas de conectividade, perdas de energia ou falhas no computador, e às peculiaridades do sistema. É possível que um sistema de negociação automatizado experimente anomalias que possam resultar em ordens erradas, ordens faltantes ou pedidos duplicados. Se o sistema for monitorado, esses eventos podem ser identificados e resolvidos rapidamente.

Os comerciantes têm a opção de executar seus sistemas de negociação automatizados através de uma plataforma de negociação baseada no servidor, como o Strategy Runner. Essas plataformas freqüentemente oferecem estratégias comerciais para venda, um assistente para que os comerciantes possam projetar seus próprios sistemas ou a capacidade de hospedar sistemas existentes na plataforma baseada no servidor. Por uma taxa, o sistema de negociação automatizado pode pesquisar, executar e monitorar negócios - com todos os pedidos que residem em seu servidor, resultando em entradas de pedidos potencialmente mais rápidas e confiáveis.

Embora seja atraente por uma variedade de fatores, os sistemas automáticos de negociação não devem ser considerados um substituto para negociações cuidadosamente executadas. Falhas mecânicas podem acontecer e, como tal, esses sistemas requerem monitoramento. As plataformas baseadas em servidor podem fornecer uma solução para comerciantes que desejam minimizar os riscos de falhas mecânicas. (Para leitura relacionada, veja Day Trading Strategies For Beginners.)

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Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu próprio identifico estratégias de negociação algorítmicas rentáveis. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas. Vou explicar como as estratégias de identificação são tanto sobre preferências pessoais quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para o teste, como avaliar de forma imparcial uma estratégia de negociação e, finalmente, como avançar para a fase de backtesting e implementação estratégica.

Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.

Para ser um comerciante bem sucedido - de forma discricionária ou algorítmica - é necessário fazer-se algumas perguntas honestas. O Trading oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é necessário "conhecer você mesmo" tanto quanto é necessário entender a estratégia escolhida.

Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Como você está deixando um algoritmo executar sua negociação para você, é necessário ser resolvido para não interferir com a estratégia quando está sendo executado. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que mostraram ser altamente rentáveis ​​em um backtest podem ser arruinadas por uma simples interferência. Compreenda que se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, você será testado emocionalmente e, para ser bem-sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades!

A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha a tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem diária? Essas perguntas ajudarão a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de você no emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intradiária pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista sobre sua capacidade de executar com sucesso durante o escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer examinar uma estratégia mais técnica de negociação de alta freqüência (HFT).

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

Você também precisa considerar seu capital de negociação. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50,000 USD (aproximadamente £ 35,000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, eu começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais perto de 100,000 USD (aproximadamente £ 70,000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de redução. Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão comer rapidamente em seus retornos. Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínima de 10.000 USD.

A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Estar bem informado em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o sistema de armazenamento de dados, o sistema de backtest e o sistema de execução de ponta a ponta. Isso tem uma série de vantagens, cujo chefe é a capacidade de estar completamente atento a todos os aspectos da infra-estrutura comercial. Também permite que você explore as estratégias de freqüência mais alta, pois você terá o controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique que você possa testar seu próprio software e eliminar erros, também significa mais tempo gasto na codificação de infra-estrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua carreira de trading. Você pode achar que você está confortável negociando no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que negociavam em alta freqüência.

Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por meio de negociação algorítmica. Você está interessado em um rendimento regular, pelo qual você espera obter lucros de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a freqüência de sua estratégia. As retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior freqüência com menor volatilidade (ou seja, uma proporção Sharpe mais alta). Os comerciantes de longo prazo podem pagar uma frequência comercial mais tranquila.

Finalmente, não se ilude com a noção de tornar-se extremamente rico num curto espaço de tempo! O comércio de Algo não é um esquema rápido e rápido - se alguma coisa pode ser um esquema rápido e rápido. É preciso disciplina, pesquisa, diligência e paciência importantes para serem bem-sucedidos no comércio algorítmico. Pode levar meses, senão anos, gerar rentabilidade consistente.

Sourcing Algorithmic Trading Ideas.

Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante direto localizar estratégias de negociação rentáveis ​​no domínio público. Nunca as idéias comerciais estão mais disponíveis do que hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.

Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negócios é estabelecer um pipeline estratégico que nos forneça um fluxo de idéias comerciais em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliação e implementação de estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.

Devemos ser extremamente cuidadosos para não permitir influências cognitivas na nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (o ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo sempre deve ser encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativas positivas. A escolha da classe de ativos deve basear-se em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.

Se você não está completamente familiarizado com o conceito de estratégia comercial, então o primeiro lugar a procurar é com os livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples e diretas, para se familiarizarem com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados enquanto você trabalha através da lista:

Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart.

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

Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade de finanças quantitativas. Alguns sugeriram que não é melhor que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem-sucedidos que utilizam análises técnicas. No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias "baseadas em TA" e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear nossas em considerações ou preconceitos emocionais.

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

Depois de ter tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem inscrições elevadas ou custos pontuais. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você poderá obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para os servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de documentos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão pelos pares. Uma vez que estamos apenas interessados ​​em estratégias que possamos replicar com sucesso, fazer backtest e obter rentabilidade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.

A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e dispendiosos, negociar classes de ativos ilíquidas ou não influenciar taxas, derrapagens ou propagação. Também não está claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens limitadas ou se contém perdas de parada, etc. Portanto, é absolutamente essencial replicar a estratégia o melhor que puder, fazer o backtest e adicionar uma transação realista custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.

Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras das quais você pode criar ideias:

E sobre como formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:

Microestrutura de mercado - Para estratégias de freqüência mais altas em particular, pode-se usar a microestrutura do mercado, ou seja, a compreensão da dinâmica do livro de pedidos, a fim de gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes do mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em conjunto, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos de investimento, são limitados por uma forte regulamentação e suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de valores mobiliários, eles terão que diminuí-lo para evitar "mover o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundos. Aprendizado de máquinas / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizagem de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Os classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) foram todos usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tem um histórico nesta área, você pode ter alguma visão sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a certos mercados.

Há, é claro, muitas outras áreas para investigar quants. Vamos discutir como apresentar estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior.

Ao continuar monitorando essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma variedade diversificada de fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de seu tempo e os recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.

Avaliando Estratégias de Negociação.

A primeira consideração, e indiscutivelmente mais óbvia, é se você realmente entende a estratégia. Você poderia explicar a estratégia de forma concisa ou exigir uma série de advertências e listas de parâmetros infinitas? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar alguma lógica comportamental ou restrição da estrutura do fundo que possa estar causando o (s) padrão (s) que você está tentando explorar? Esta restrição suportaria uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativo? Você deve constantemente pensar nesses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.

Uma vez que você tenha determinado que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ele se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionado. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução ou estão dispostos a aceitar um maior risco de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quants, tentamos eliminar todo o viés cognitivo quanto possível e devemos avaliar uma estratégia de forma imparcial, os preconceitos sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de um meio consistente e sem emoção através do qual avaliar o desempenho das estratégias . Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por:

Metodologia - O impulso da estratégia está baseado, o retorno médio, o mercado neutro, direcional? A estratégia baseia-se em técnicas de aprendizado estatístico ou de máquinas complexas (ou complexas) que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? A estratégia é susceptível de suportar uma mudança de regime (ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros)? Sharpe Ratio - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente o índice de recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você consegue para o nível de volatilidade sofrido pela curva patrimonial. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência em que esses retornos e volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo geral mais curto, por exemplo. Alavancagem - A estratégia exige alavancagem significativa para ser lucrativa? A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Estes contratos alavancados podem ter uma forte volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para essa volatilidade? Frequência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, à experiência tecnológica), ao índice Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, as estratégias de maior freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e difíceis de implementar. No entanto, assumindo que seu mecanismo de teste de backtest é sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas Sharpe muito maiores. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A relação Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não coberta, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva patrimonial e, portanto, menores índices de Sharpe. Naturalmente, suponho que a volatilidade positiva seja aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganhe / Perda, Lucro / Perda Médio - As estratégias serão diferentes nas suas ganhos / perdas e características médias de lucro / perda. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo que o número de negócios perdidos exceda o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdidos podem ser bastante graves. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda percentual global na curva de equidade da estratégia. As estratégias de Momentum são bem conhecidas por sofrerem períodos de redução prolongada (devido a uma série de muitos negócios perdidos incrementais). Muitos comerciantes vão desistir em períodos de redução prolongada, mesmo que os testes históricos sugeriram que este é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de redução (e em que período de tempo) você pode aceitar antes de deixar de negociar sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando em um instrumento altamente ilíquido (como um estoque de pequena capital), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para aumentar o capital. Muitos dos maiores hedge funds sofrem de importantes problemas de capacidade à medida que suas estratégias aumentam em alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizagem de máquinas) requerem uma grande quantidade de parâmetros. Todo parâmetro adicional que uma estratégia exige deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar segmentar estratégias com o menor número possível de parâmetros ou garantir que você tenha quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que sejam caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a um benchmark de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacentes em que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações americanas de grande capitalização, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alfa" e "beta", aplicado a estratégias deste tipo. Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.

Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? De forma isolada, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não lhe dão uma visão de alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são avaliadas apenas em seus retornos. Considere sempre os atributos de risco de uma estratégia antes de analisar os retornos.

Nesta fase, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, uma vez que não atenderão aos requisitos de capital, alavancar restrições, tolerar a tolerância máxima ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para testes anteriores. No entanto, antes disso é possível, é necessário considerar um critério de rejeição final - o dos dados históricos disponíveis para testar essas estratégias.

Obtenção de dados históricos.

Hoje em dia, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento histórico de dados é substancial. Para se manter competitivo, tanto o lado da compra (fundos) como os de venda (bancos de investimento) investem fortemente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​em requisitos de tempo, precisão e armazenamento. Agora vou descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo. Infelizmente, este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, vou escrever muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência na indústria anterior no setor financeiro estava principalmente preocupada com aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.

Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios de rejeição pessoal. Nesta seção, vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional varejista) são os custos dos dados, dos requisitos de armazenamento e do seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.

Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e os principais problemas sobre os quais devemos pensar:

Dados fundamentais - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, ações corporativas (dividendos, estoque-divisões), registros da SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de culturas, dados meteorológicos etc. Esses dados são freqüentemente usados ​​para valorizar as empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente nos sites do governo. Outros dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento geralmente não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de notícias - Os dados de notícias são geralmente de natureza qualitativa. Consiste em artigos, postagens de blog, postagens de microblog ("tweets") e editoriais. As técnicas de aprendizagem de máquinas, como os classificadores, costumam ser usadas para interpretar o sentimento. Esses dados também são freqüentemente disponíveis gratuitamente ou baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais novos foram projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados do preço do recurso - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços dos ativos. As ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio se enquadram nesta classe. Os dados históricos diários são geralmente simples de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão e a limpeza estão incluídas e os preconceitos estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados das séries temporais geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intradiários são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, títulos, futuros e opções derivadas mais exóticas possuem características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve ser dado um cuidado significativo à concepção e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Vamos discutir a situação ao longo de quando chegamos a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários em futuros artigos. Frequência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários são frequentemente suficientes. Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de tiquetaque e até mesmo cópias históricas de determinados dados de cadastro de trocas comerciais. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito tecnicamente intensiva e só é adequada para aqueles que possuem uma sólida base de programação / técnica. Pontos de referência - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a uma referência. Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional. Para as ações, isso geralmente é um benchmark de estoque nacional, como o índice S & P500 (US) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar-se com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (ou seja, a taxa de juros apropriada) também é outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classe de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se desejar ganhar interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo apenas pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (ou seja, "NoSQL"). Isso é acessado através do código de aplicativo "lógica comercial" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, esta lógica de negócios está escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal, seja remotamente através de servidores de internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e barato nos últimos anos, mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para alcançar de forma robusta.

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

Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, demorará muito da dor de implementação para você, e você pode se concentrar exclusivamente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como a TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de freqüência mais altas devido aos seus índices de Sharpe mais atraentes, mas muitas vezes estão fortemente acoplados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.

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

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O ciclo de um comerciante de algoritmo rentável: O que é preciso para ter sucesso usando estratégias de negociação automatizadas.

O comércio mecânico deve ser uma das formas mais incompreendidas de obter lucro no mercado. Todos os novos traders acreditam que o trading mecânico é a resposta para as suas orações & nbsp; porque acreditam que lucrar a longo prazo com sistemas com regras claras é fácil, sem problemas e sem preocupações. Sem dúvida, comerciantes inexperientes acreditam que a única coisa que eles precisam para se tornar bem sucedido usando o comércio mecânico é encontrar um & # 8220; bom & # 8221; EA comercial e depois de conseguir isso não haverá obstáculo entre eles e rentabilidade a longo prazo. Boy, não poderia estar mais errado. Na publicação de hoje, vou falar sobre o ciclo de um comerciante algorítmico rentável, o que precisa ser feito e por que não existe uma maneira fácil & # 8221; rumo à negociação lucrativa no uso de estratégias automatizadas, embora o & # 8220; hype & # 8221; pode dizer algo diferente.

Há muitos & # 8220; senso comum & # 8221; argumentos que explicam por que negociação automatizada não deve ser uma tarefa fácil. Coisas como "se fosse assim tão fácil, estaríamos todos fazendo isso" # 8221; e, "se fosse assim, os bancos simples ficariam loucos por consultores especializados", # 8221; são alguns dos argumentos mais comuns que você encontrará contra a existência de um & # 8220; caminho fácil & # 8221; para tornar-se rico ou mesmo fazer uma renda estável com sistemas de negociação automatizados. No entanto, esses argumentos não convencem os comerciantes inexperientes porque não conseguem ver os motivos pelos quais o acima é verdadeiro, pois a maioria dos novos comerciantes não parece ser um problema. Se eu puder carregar um sistema que o & # 8220; trabalha & # 8221; o que me impediria de ficar rico? Novos comerciantes se perguntam.

Existem várias verdades sobre os sistemas de negociação automatizados que eles ignoram, e essa ignorância é o que os leva a acreditar que a riqueza acima e # 82201 fácil e # 8221; e possivel. O que é realmente necessário para ter sucesso no comércio automatizado? O que os traders algorítmicos de sucesso fazem que lhes permitam realmente obter lucro na vida real? Agora vou explicar os passos do bem sucedido ciclo algorítmico rentável & # 8221; para que você possa ver a enorme quantidade de esforço que leva para ter sucesso e por que não há maneiras de evitar este ciclo # 8221; se você quiser obter sucesso através do uso de estratégias de negociação mecânica.

O primeiro passo do ciclo é o que eu chamo de “fase de desenvolvimento” & # 8221; Dentro dessa fase, um trader desenvolve e avalia uma estratégia que tem uma clara vantagem estatística de longo prazo, baseada em simulações realistas. Durante esta fase, o comerciante também usa outras ferramentas estatísticas # 8211; como as simulações de Monte Carlo discutidas ontem e # 8211; para determinar o pior caso ou o & # 8220; failing threshold & # 8221; da estratégia, o ponto em que o sistema será considerado arriscado para ser negociado. Durante a fase de desenvolvimento, o trader analisa profundamente a estratégia, compreendendo os ciclos de extração, as profundidades, os períodos de rentabilidade, etc.

A próxima fase é a fase de negociação. Para comerciantes lucrativos experientes e lucrativos, não há tal como um teste de demonstração, teste vivo pequeno, grande seqüência de teste ao vivo, pois se tornou popular com os comerciantes de varejo. Se um sistema foi desenvolvido com todas as precauções em mente, um pequeno teste de demonstração para confirmar a execução da codificação será seguido pelo carregamento em grande escala do sistema em um portfólio.

Uma coisa muito importante que distingue os comerciantes algorítmicos rentáveis ​​dos comerciantes de varejo é o fato de que o primeiro grupo possui uma variedade de sistemas de negociação que codificaram para satisfazer suas necessidades, um grupo de sistemas que continuamente funciona como um portfólio em que muitos sistemas são perfeitamente entendidos (tudo passou pela primeira fase) são usados ​​para alcançar o sucesso.

A última fase & # 8211; e provavelmente o mais importante & # 8211; é a fase de avaliação. Durante esta fase, um comerciante analisa os resultados estatísticos dos sistemas durante um determinado período e avalia se esses resultados se enquadram ou não no lucro esperado e desencadeiam cenários previstos pela extensa análise inicial. Se isso for verdade, o comerciante remove o sistema do portfólio e entra em uma nova fase de desenvolvimento para criar um novo sistema para preencher seu lugar.

A verdade é dita, dos poucos comerciantes rentáveis ​​de algoritmos de varejo que conheço, que não cai fora deste ciclo e nenhum deles usa sistemas de comércio comercial. Todos eles desenvolvem seus próprios sistemas e os avaliam de tal forma que os entendem melhor do que a palma da mão. O conceito de troca de uma caixa preta & # 8220; caixa preta & # 8221; В (como em um sistema comercial) é estrangeiro para todos os comerciantes automatizados bem-sucedidos e o foco está no desenvolvimento de sistemas para construir carteiras, avaliação contínua dessas carteiras e sistemas para alterá-los quando eles caem fora de sua performance previsivelmente estatística em relação ao desembarage, perdas consecutivas , reduzir os comprimentos do período, etc. Todos os sistemas de negociação podem eventualmente falhar (esta é uma realidade) e a única coisa que garante o sucesso é o esforço contínuo para desenvolver novos sistemas e avaliar os atuais.

É fácil entender por que não existe uma negociação mecânica fácil & # 8221; quando você olha para a realidade do campo. O sucesso com os sistemas de negociação automatizados requer muito trabalho e muito compromisso. Eu pessoalmente gasto 40-60 horas toda semana, criando e pesquisando apenas as estratégias que negocio atualmente, para o comerciante algorítmico bem-sucedido, o comércio é apenas a ponta do iceberg, já que o desenvolvimento e avaliação do sistema leva muito tempo.

Definitivamente acredito que qualquer um pode ter sucesso com a negociação automatizada se for dedicado tempo, dedicação e esforço suficientes para isso. Como com tudo o mais na vida, o sucesso não é alcançado pelo & # 8220; dormindo & # 8221; e assistindo o dinheiro & # 8201 ;, o sucesso é alcançado pelo comprometimento com o desenvolvimento de sistemas rentáveis ​​e # 8211; mais importante & # 8211; para a compreensão de TUDO que está sendo feito. A compreensão aprofundada dos sistemas de negociação e das carteiras usadas é o que finalmente permite que os comerciantes façam uma violação de & # 8221; as barreiras psicológicas e de ignorância entre eles e o sucesso a longo prazo na negociação.

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One Response to & # 8220; The Cycle of a rentable Algorithmic Trader: O que é necessário para ter sucesso usando estratégias de negociação automatizada & # 8221;

Isso está de volta a partir de 2010.

Eu me pergunto o que o autor teria a dizer sobre sites como o Quantopian que oferecem plataformas de backtesting de graça.

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