Fundamentos do comércio algorítmico: 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 em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso 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 impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende 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 faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas 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 múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem 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 arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de 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 comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de 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 em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível 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 direitas 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 seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo 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 ou arbitragem sem risco. 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 do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso 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 pedaços menores determinados dinamicamente 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 o início e o fim do tempo. 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, este 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" relacionada envia ordens a 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 market maker market market 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 alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência 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. São necessários os seguintes:
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 colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a 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: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir 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, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar somente na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da 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 de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
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, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme 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 o comércio de vendas não acontece à medida que 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 é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela 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 a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)
Forex Mecânico.
Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.
Discretionary Vs Algorithmic Trading: Será melhor do que o outro? Não!
Eu aposto que a maioria de vocês já teve uma pergunta muito simples em suas mentes desde que você começou sua jornada na negociação. O comércio discricionário é melhor do que o comércio sistemático? Faça comerciantes que "obtê-lo" # 8221; tem uma vantagem sobre aqueles que simplesmente usam sistemas de som estatisticamente? A negociação algorítmica até mesmo & # 8220; trabalho & # 8221; em absoluto? A resposta a essas questões não é muito fácil, uma vez que existem simplesmente poucas fontes de evidências bem conhecidas, onde podemos realmente ver qual é o sucesso a longo prazo de ambas as maneiras de se aproximar dos mercados. Na publicação de hoje, vou falar sobre os índices de comerciantes algorítmicos Vs discricionários do grupo Barclay Hedge, onde você verá que os comerciantes discricionários não têm vantagem sobre os comerciantes algorítmicos. No final, ambas as formas de negociação obtêm retornos muito semelhantes, embora ambos tenham diferenças específicas que discutiremos nos próximos parágrafos.
Como sabemos se a negociação algorítmica é melhor do que a negociação discricionária? Fácil, encontre uma fonte de informações que tenha coletado informações de mais de 100 empresas e indivíduos que negociam os mercados e comparem o desempenho nos últimos 20 anos. Existe uma fonte de informação? Sim! O grupo Barclay Hedge coletou esses dados nos últimos 20 anos com um índice sistemático e um índice sistemático com a esperança de mostrar qual abordagem é melhor. O índice discricionário atualmente possui 150 contribuidores (entre comerciantes individuais e empresas) que tomam suas decisões de forma discricionária em pelo menos 65% dos casos, enquanto o índice de comerciante algorítmico possui mais de 400 colaboradores que tomam sua decisão usando sistemas automatizados em pelo menos 95 % de casos.
Quando comparamos os dois gráficos, os resultados são evidentes a olho nu. O resultado final de ambos os índices após 24 anos de seguimento foi muito semelhante e # 8211; do ponto de vista do lucro & # 8211; Ambos os contribuintes algorítmicos e discricionários têm tido um retorno semelhante. Isso prova o ponto em que negociação discricionária e algorítmica são & # 8211; em seus níveis mais altos & # 8211; bastante semelhante em relação às suas capacidades de lucro globais. Isso faz sentido como & # 8211; depois de tudo # 8211; ambos os tipos de comerciantes estão após os mesmos mercados e, portanto, as características que podem explorar a longo prazo são fundamentalmente as mesmas. Se um comerciante discricionário lucrar com as tendências de longo prazo, então, um comerciante manual e, enquanto um sistema automatizado pode lucrar com a execução rápida e comercial de 24/5, isso parece ser compensado pelo nível mais alto de & # 8220; compreensão & # 8221; inerente ao cérebro humano através de negociação discricionária. No final, resultados em relação aos lucros são muito similares.
A partir de uma perspectiva de retirada, a profundidade máxima de desdobramento do índice de comerciante sistemático é mais do dobro do índice de comerciante discricionário, embora o período máximo de retirada do período seja pelo menos duas vezes maior do que o primeiro. Global & # 8211; quando considerar ambos os fatores # 8211; o índice de comerciante sistemático tem um índice de úlcera mais baixo do que o índice de comerciante discricionário. Por assim dizer, teríamos que dizer aqui que os comerciantes sistemáticos tendem a entrar em descrições mais profundas, mais curtas, do que os comerciantes discricionários, enquanto os comerciantes discricionários tendem a entrar em períodos de retirada menores, mas muito mais longos. No final, o índice sistemático tem uma curva de equidade muito mais linear, enquanto o índice discricionário tem um número maior de & # 8220; menos linear e # 8221; Veja.
Outro fator importante aqui é a significância estatística dos resultados. Os comerciantes sistemáticos são quase 3 vezes mais abundantes do que os comerciantes discricionários e, portanto, o índice sistemático tem mais valor estatístico, pois representa uma maior porcentagem da população comercial ativa. Enquanto os comerciantes discricionários são apenas 150, os comerciantes sistemáticos são 457, esse número maior deve implicar que o índice de comerciante sistemático abrange mais & # 8220; extremos & # 8221; da mesma população, enquanto o índice discricionário é mais limitado.
Em geral, esses índices nos dão informações muito importantes sobre os mercados, eles mostram que os TRABALHOS de negociação sistemática que reduzem os períodos de duração são geralmente menores do que os comerciantes discricionários e que diminuir as profundidades tendem a ser em média maiores do que para os sistemas discricionários. Os sistemas discricionários conseguem uma tonelada de mais lucro do que os comerciantes algorítmicos? Não! Ambos os tipos de negociação têm # 8211; em seus níveis mais altos & # 8211; as mesmas capacidades de lucro. Será extremamente interessante observar esses índices à medida que os computadores evoluem, pois veremos como isso afeta o desempenho de um tipo de negociação contra o outro. Minha previsão seria que o efeito será maior e maior à medida que os sistemas ganham capacidades muito maiores (quando começam a se aproximar do poder de processamento do cérebro humano). Observe como, durante 1987-1995, os comerciantes discricionários apresentaram melhor desempenho, mas durante os últimos anos (2008-2011), os comerciantes sistemáticos começaram a avançar em termos de rentabilidade.
Na próxima vez que alguém lhe perguntar se a negociação algorítmica funciona, basta apontar para o índice de comerciante sistemático da Barclay! Se você quiser saber mais sobre minha jornada no comércio automatizado e como você também pode aprender e obter uma educação verdadeira neste campo, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas comerciais, desenvolvimento e um som, honesto e transparente abordagem para negociação automatizada em geral. Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)
5 Respostas ao "Algoritmico Discrecional": é melhor do que o outro? Não! & # 8221;
Você não acredita o quanto este tema foi derrubado no meu thoat. As pessoas continuam me dizendo que o comércio automatizado é impossível, mas eu mudei e as ignorei, muito feliz eu fiz isso :)
Obrigado pela evidência!
Você consegue qual EA você usa?
Então os comerciantes sistemáticos ganharam dinheiro, os comerciantes discricionários ganharam dinheiro # 8211; mas como todos sabemos que a negociação é um jogo de soma menos zero (corretores / criadores de mercado ganharam dinheiro) & # 8211; então, quem perdeu dinheiro, então hmm.
O demônio está no detalhe ou, se você quiser, há pequenas mentiras, grandes mentiras e, então, há estatísticas. Duvido do valor desses números, a menos que eu conheça a metodologia. Gostaria de saber de onde o dinheiro que ganhou veio de & # 8230;
Obrigado por publicar: o) Tenha em mente que o índice do comerciante da Barclay cobre apenas uma pequena fração de artistas do mercado, mas todos eles são perfomers auditados que negociaram nos últimos 10-20 anos usando estratégias de negociação dicrecionárias ou automatizadas. Quem perdeu dinheiro para que esses comerciantes pudessem ganhar dinheiro? Bem, alguns dos outros comerciantes lá: o) O índice é apenas uma amostra de perfomers auditados, mas certamente não cobre uma grande porcentagem do mercado (lembre-se de que a maioria dos participantes do mercado perde dinheiro, aponta pontos para +90 -99% no Forex de varejo). O importante é que esses resultados mostram que, a longo prazo, os artistas auditados sérios produzem quantidades de dinheiro aproximadamente semelhantes, sejam eles comerciais de uma forma 100% mecânica ou discricionária. Espero que isso acenda: o)
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