Estratégias de negociação quantitativa fx

8 tipos de estratégias algorítmicas de Forex.

Como prometido, aqui está a próxima parte da minha série sobre sistemas de negociação algorítmica de forex. Certifique-se de verificar a primeira parte sobre o que você precisa saber sobre o Algo FX Trading antes de continuar lendo!

Essa abordagem comercial normalmente atrai aqueles que desejam eliminar ou reduzir a interferência emocional humana na tomada de decisões comerciais. Afinal, os sinais de compra ou venda podem ser gerados usando um conjunto programado de instruções e podem ser executados diretamente na sua plataforma de negociação.

“Amazonas! Aqui está meu dinheiro! Onde eu assino?"

Segure seus cavalos, jovem padawan! Coloque seu dinheiro suado de volta em sua carteira e gaste um pouco mais de tempo compreendendo a negociação algorítmica primeiro. Para começar, vamos dar uma olhada nas diferentes classificações dessa abordagem de negociação.

Estratégias de Negociação Algorítmica.

Existem oito tipos principais de negociação de algoritmos com base nas estratégias utilizadas. Bonita demais, hein? É claro que você também pode misturar e combinar essas estratégias, o que gera muitas combinações possíveis.

Uma das estratégias mais simples é simplesmente seguir as tendências do mercado, com ordens de compra ou venda geradas com base em um conjunto de condições preenchidas por indicadores técnicos. Essa estratégia também pode comparar dados históricos e atuais para prever se as tendências provavelmente continuarão ou serão revertidas.

Outro tipo básico de estratégia de negociação de algoritmos é o sistema de reversão à média, que opera sob a suposição de que os mercados estão variando 80% do tempo. As caixas pretas que empregam essa estratégia normalmente calculam um preço médio do ativo usando dados históricos e realizam negociações antecipando o preço atual retornando ao preço médio.

Já tentou trocar as notícias? Bem, essa estratégia pode fazer isso por você! Um sistema de negociação algorítmica baseado em notícias é geralmente ligado a fios de notícias, gerando automaticamente sinais de negociação, dependendo de como os dados reais acabam sendo comparados ao consenso de mercado ou aos dados anteriores.

Como você aprendeu em nossa lição escolar sobre o sentimento do mercado, o posicionamento comercial e não comercial também pode ser usado para identificar topos e fundos do mercado. Estratégias de algoritmos Forex baseadas no sentimento do mercado podem envolver o uso do relatório COT ou um sistema que detecta posições líquidas curtas ou longas extremas. Abordagens mais modernas também são capazes de escanear redes de mídia social para avaliar tendências de moeda.

Agora aqui é onde fica um pouco mais complicado do que o habitual. Fazer uso da arbitragem no comércio algorítmico significa que o sistema procura desequilíbrios de preços em diferentes mercados e lucra com os mesmos. Como as diferenças de preço do Forex geralmente são em micropips, você precisaria trocar posições realmente grandes para obter lucros consideráveis. A arbitragem triangular, que envolve dois pares de moedas e uma moeda cruzada entre os dois, também é uma estratégia popular sob essa classificação.

Como o nome sugere, esse tipo de sistema de negociação opera a velocidades velozes, executando sinais de compra ou venda e fechando negociações em questão de milissegundos. Estes geralmente usam estratégias de arbitragem ou escalpelamento com base em flutuações rápidas de preços e envolvem altos volumes de negociação.

Esta é uma estratégia empregada por grandes instituições financeiras que são muito sigilosas sobre suas posições de forex. Em vez de colocar uma enorme posição longa ou curta com apenas um corretor, eles dividem suas operações em posições menores e as executam sob diferentes corretores. Seu algoritmo pode até permitir que essas ordens menores sejam colocadas em momentos diferentes para impedir que outros participantes do mercado descubram! Desta forma, as instituições financeiras são capazes de executar negociações em condições normais de mercado, sem flutuações bruscas de preços. Os comerciantes de varejo que acompanham os volumes de negociação são capazes de ver apenas a “ponta do iceberg” quando se trata desses grandes negócios.

Se você acha que o iceberg é sorrateiro, então a estratégia furtiva é ainda mais furtiva! Iceberging tem sido uma prática tão comum nos últimos anos que os observadores do mercado hardcore foram capazes de hackear essa idéia e criar um algoritmo para juntar essas ordens menores e descobrir se um grande participante do mercado está por trás de tudo isso.

Como você provavelmente adivinhou, é preciso ter um sólido conhecimento em análise do mercado financeiro e programação de computadores para projetar algoritmos de negociação tão sofisticados. Analistas quantitativos ou quantos são tipicamente treinados em programação em C ++, C # ou Java antes de conseguirem sistemas de negociação algorítmica.

Não deixe que isso te desencoraje embora! Os primeiros três ou quatro tipos de estratégias de negociação algorítmica já devem ser muito familiares para você, se você estiver negociando há algum tempo ou se você fosse um estudante diligente em nossa Escola de Pipsologia.

Fique atento para a próxima parte desta série, já que planejo deixá-lo nos desenvolvimentos mais recentes e no futuro da negociação algorítmica de FX. Até a próxima semana!

Negociação Quantitativa.

O que é 'negociação quantitativa'

A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais.

Análise quantitativa.

Tendência de Atributos.

Dinâmica de mercado.

Volatilidade Local.

QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"

As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Compreender Negociação Quantitativa.

Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.

Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.

A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contraintuitiva ao coletar e analisar dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados históricos do clima (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.

Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.

O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.

A negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Neste artigo, vou apresentar alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativo de ponta a ponta. Espera-se que este post atenda a dois públicos-alvo. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. A segunda será pessoas que desejam tentar montar seu próprio negócio de comércio algorítmico "de varejo".

A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quânticas. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas requer extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com o C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de negociação quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Identificação Estratégica - Encontrando uma estratégia, explorando uma vantagem e decidindo sobre a frequência de negociação Backtesting da estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo vieses Sistema de Execução - Vinculando a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando custos de transação tamanho da aposta "/ critério de Kelly e psicologia de negociação.

Começaremos dando uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.

Identificação de estratégia.

Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa engloba encontrar uma estratégia, verificando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo quaisquer dados necessários para testar a estratégia e tentando otimizar a estratégia para retornos mais altos e / ou menor risco. Você precisará levar em conta suas próprias necessidades de capital se administrar a estratégia como um operador de "varejo" e como os custos de transação afetarão a estratégia.

Ao contrário da crença popular, é bastante simples encontrar estratégias lucrativas através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados teóricos de negociação (embora, em sua maioria, sejam brutos dos custos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão as estratégias em detalhes. Os jornais de comércio delinearão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que os indivíduos e as empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias lucrativas, especialmente quando sabem que outras pessoas "que estão ocupando o mercado" podem impedir que a estratégia funcione a longo prazo. A razão está no fato de que eles não costumam discutir os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente lucrativa. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.

Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar ideias estratégicas:

Muitas das estratégias que você irá analisar se encaixarão nas categorias de reversão à média e tendência / momento. Uma estratégia de reversão à média é aquela que tenta explorar o fato de que existe uma média de longo prazo em uma "série de preços" (como o spread entre dois ativos correlatos) e que desvios de curto prazo dessa média eventualmente reverterão. Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia do investidor quanto a grande estrutura de fundos, "pegando carona" em uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela se reverta.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a frequência da estratégia de negociação. A negociação de baixa frequência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais de um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta frequência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Negociação de frequência ultra-alta (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como profissionais de varejo, HFT e UHFT certamente são possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" e da dinâmica do livro de pedidos. Não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, tenha sido identificada, ela agora precisa ser testada quanto à lucratividade nos dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Backtesting de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada por meio do processo acima é lucrativa quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia funcionará no "mundo real". No entanto, backtesting não é garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de polarização, incluindo viés de antecipação, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de "espionagem de dados"). Outras áreas de importância dentro do backtesting incluem a disponibilidade e a limpeza de dados históricos, levando em consideração custos de transação realistas e decidindo sobre uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia tenha sido identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Seus custos geralmente variam de acordo com a qualidade, profundidade e pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes de quantia iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuito do Yahoo Finance. Eu não vou me debruçar muito sobre provedores aqui, ao invés disso eu gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem exatidão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e desdobramentos:

Precisão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Às vezes, os erros podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico, que detecta "picos" incorretos nos dados de séries temporais e os corrige. Em outras ocasiões, podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência é muitas vezes uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais sendo negociados. No caso de ações, isso significa ações excluídas / falidas. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente terá um desempenho melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa, que geralmente causam uma mudança na função de etapa do preço bruto, que não deve ser incluída no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e desdobramentos são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de costas é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir uma divisão de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos traders foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre softwares backtest dedicados, como o Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou o MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C ++. Não vou me demorar muito com Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha completa de tecnologia interna (pelas razões descritas abaixo). Um dos benefícios disso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser totalmente integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias de HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Ao fazer o backtest de um sistema, é preciso ser capaz de quantificar o desempenho do mesmo. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são o rebaixamento máximo e o Índice de Sharpe. O rebaixamento máximo caracteriza a maior queda de ponta a ponta na curva de patrimônio da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais frequentemente citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tenderão a ter rebaixamentos maiores do que as estratégias de HFT, devido a vários fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o último drawdown máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho de drawdown da estratégia. A segunda medida é o Índice de Sharpe, que é definido heuristicamente como a média dos retornos excedentes dividida pelo desvio padrão desses retornos excedentes. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Note que o retorno anualizado não é uma medida normalmente utilizada, pois não leva em conta a volatilidade da estratégia (diferentemente do Índice de Sharpe).

Uma vez que uma estratégia tenha sido testada novamente e seja considerada livre de vieses (na medida em que isso seja possível!), Com um bom Sharpe e rebaixamentos minimizados, é hora de construir um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negociações geradas pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi ou totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias de LFT, técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias de HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será fortemente acoplado ao gerador de comércio (devido à interdependência entre estratégia e tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface com a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo comissão, derrapagem e spread) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo do desempenho do backtested.

Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor por telefone até uma Application Programming Interface (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você queira automatizar a execução de seus negócios o máximo possível. Isso libera você para se concentrar em novas pesquisas, bem como permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior frequência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem execução automatizada). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation, é bom para estratégias mais simples e de menor frequência. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que eu costumava trabalhar, tínhamos um "ciclo de negociação" de 10 minutos, onde baixávamos novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executávamos negociações com base nessas informações no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de frequência de minutos ou segundos, acredito que C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante de quantificação para otimizar a execução. No entanto, em pequenas lojas ou empresas de HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é geralmente desejável. Tenha isso em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos econométricos!

Outra questão importante que cai sob a bandeira da execução é a minimização dos custos de transação. Geralmente, há três componentes nos custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela SEC (ou órgão regulador governamental similar); escorregamento, que é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido versus o que foi realmente preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de compra / venda do título negociado. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (ou seja, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com um bom índice de Sharpe e uma estratégia extremamente não lucrativa com um índice de Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará acessar os dados históricos do câmbio, que incluirão dados de ticks para preços de compra / venda. Equipes inteiras de quantos são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por esses motivos. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negociações (das quais as razões para isso são muitas e variadas!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas rapidamente deprimirão o preço e podem não obter uma execução ideal. Daí algoritmos que "gotejam feed" ordens para o mercado existem, embora o fundo corre o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "atacam" essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A última grande questão para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia do desempenho do backtested. Isso pode acontecer por vários motivos. Já analisamos o viés de look-ahead e o viés de otimização em profundidade, ao considerar os backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam o teste desses vieses antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparece em um backtest, mas aparece no live trading. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime após a implementação da sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento do investidor e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, portanto, na rentabilidade de sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final do quebra-cabeça de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de risco. "Risco" inclui todos os vieses anteriores que discutimos. Isso inclui risco de tecnologia, como servidores co-localizados na central de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui risco de corretagem, como o corretor estar falido (não tão louco quanto parece, dado o recente susto com a MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação comercial, dos quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de risco para estratégias quantitativas, então eu não tentarei elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

A gestão de risco também abrange o que é conhecido como alocação de capital ideal, que é um ramo da teoria de portfólio. Esse é o meio pelo qual o capital é alocado a um conjunto de estratégias diferentes e aos negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério de Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me alongar em seu cálculo. O critério de Kelly faz algumas suposições sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiros nos mercados financeiros, de modo que os operadores geralmente são conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente fundamental do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos vieses cognitivos que podem surgir na negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia for deixada em paz! Um viés comum é o da aversão à perda, em que uma posição perdedora não será fechada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já ganho pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os operadores enfatizam demais os eventos recentes e não a longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de preconceitos emocionais - medo e ganância. Estes podem muitas vezes levar a sub ou sobre-alavancagem, o que pode causar blow-up (ou seja, o título da conta indo para zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.

Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e documentos inteiros foram escritos sobre questões para as quais eu só dei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a cargos quantitativos de negociação de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso conhecimento em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, por meio de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de frequência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir a modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência de rede.

Se você estiver interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria se programar bem. Minha preferência é construir o máximo possível de dados capturados, backtester de estratégia e sistema de execução. Se o seu próprio capital está em jogo, não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente o seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economiza tempo a curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo.

A Quantcademy.

Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.

S T R E E T E D E L A L S.

Tipos de estratégias de negociação Quantitative Hedge Fund.

Os Quant Hedge Funds vêm em todas as formas e tamanhos - desde pequenas empresas com empregados na adolescência, até fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maior não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; em vez disso, a equipe do Hedge Fund provavelmente é uma função do número de estratégias que emprega. Os Hedge Funds Quant podem se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund estivesse envolvido em uma estratégia de longo prazo de picking individual de ações sem proteção. Muitos CTAs ou “Consultores de Negociação de Commodities” também seriam considerados Quant Hedge Funds, dado seu papel na compra ou venda de contratos futuros, opções sobre futuros ou contratos de forex fora da bolsa de varejo (ou aconselhamento a outros para negociar nessas commodities).

A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre diferentes tipos de estratégias de investimento no Hedge Funds; É importante notar que versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento do Hedge Fund podem ser construídas:

Negociação Relativa de Valor vs. Negociação Direcional.

A maioria das abordagens de investimento / investimento do Quantitative Hedge Fund se enquadra em uma das duas categorias: aquelas que usam estratégias de Relative Value e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.

As estratégias de Relative Value tentam capitalizar sobre relacionamentos de preços previsíveis (geralmente relacionamentos de "reversão") entre vários ativos (por exemplo, a relação entre rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo versus títulos de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo ou o relacionamento volatilidade em dois contratos de opções diferentes). Enquanto isso, as estratégias direcionais geralmente baseiam-se em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo para um título ou conjunto de títulos (por exemplo, apostar que os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA aumentam ou que implicavam volatilidade declínio).

Estratégias Relativas de Valor.

Exemplos comuns de estratégias de Relative Value incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados:

Títulos públicos de dois países diferentes Títulos do governo de dois tamanhos diferentes até o vencimento Títulos corporativos versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos Índices acionários versus preços de títulos de um emissor de títulos corporativos ) se espalha.

A lista de potenciais estratégias de Valor Relativo é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para estar ciente, no entanto:

Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão à média dos valores de cestas de ativos similares com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Stat Arb," trading, é conhecida como negociação neutra de Equity Market. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma cesta "longa" e uma cesta "curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas saiam do fundo com exposição líquida zero a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também pode envolver a negociação de um índice contra um ETF similar, ou um índice versus ações de uma única empresa. Arbitragem conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e, simultaneamente, venda das mesmas ações ordinárias da empresa, com a ideia de que, caso as ações de uma determinada empresa caiam, o lucro da posição vendida mais que compense qualquer perda no posição de obrigações convertíveis, dado o valor das obrigações convertíveis como instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de subida das acções ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão das suas obrigações convertíveis em acções, vendendo essas acções no mercado. valor por uma quantia que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de Renda Fixa: negociar títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias percebidas de taxa de juros relativa. As posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, em que se vende (compra) títulos do Tesouro e compra ( vende) uma quantia correspondente da obrigação potencial de entrega. Aqui, está-se tendo uma visão sobre a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato ajustado futuro (preço futuro - fator de conversão) e negociando os pares de ativos em conformidade.

Estratégias direcionais.

As estratégias de negociação direcional, por sua vez, baseiam-se tipicamente em seguir tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso ascendente ou descendente para um preço de segurança. O comércio direcional muitas vezes incorpora algum aspecto da Análise Técnica ou do gráfico. de preços através do estudo de dados de mercado anteriores de preço e volume. O “direcionamento” negociado pode ser aquele de um ativo em si (momentum nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o mercado. próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).

A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a única base para um investimento do Quantitative Hedge Fund. estratégia; Os Quante Hedge Funds empregam muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preço e volume. Em outras palavras, os Fundos Quantitativos de Hedge que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a Análise Técnica geral.

Isto não é sugerir que os comerciantes do dia podem não ser capazes de lucrar com a Análise Técnica - ao contrário, muitas estratégias de negociação baseadas no momento podem ser lucrativas. Assim, para os propósitos deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas as estratégias baseadas na Análise Técnica.

Outras estratégias quantitativas.

Outras abordagens quantitativas de negociação que não são facilmente categorizadas como estratégias de valor relativo ou estratégias direcionais incluem:

High-Frequency Trading, onde os investidores tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitos negócios ao longo do dia. As estratégias de Volatility gerenciadas usam contratos futuros e forward para focar em gerar retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo o número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das bolsas de valores, títulos e outros mercados mudam. As Estratégias de Volatilidade Gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. O que é um fundo de hedge quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

Negociação Quantitativa.

Investimento quantitativo e idéias de negociação, pesquisa e análise.

Sexta-feira, 02 de fevereiro de 2018.

Fluxo de ordens de FX como um preditor.

30 comentários:

Obrigado por este Ernie, pensamento provocando coisas. Eu sempre ignorei o volume em meus sistemas, talvez tenha que revisitar. Gostaria de saber se o sistema de fluxo de pedidos seria transferido para movimentos intra-dia? Diga o fluxo de pedidos por hora?

Obrigado, David. O fluxo de pedidos deve se traduzir em previsão de retorno intradiário, mas meu estudo de fluxo horário no EURUSD não funcionou.

Artigo interessante, embora eu não ache que você pode tirar muitas conclusões em um backtest de 1 ano. A estratégia mantém outras taxas de câmbio?

Concordo - infelizmente há apenas 1 ano de dados disponíveis. Isso também não funciona bem para outras taxas.

O Joe médio não pode obter esses dados de um corretor de balcão.

Funcionaria usando dados de ticks de futuros do CME FX (a classificação compra ou vende por um trabalho de big data correspondente a negociações reais com timestamp com a oferta / compra justa anterior ou a determinação de compra e venda pela parte inferior, mas mais tratável? & quot; classificação em massa & quot;)

Sim, se você tiver um verdadeiro feed de carrapato de futuros (não como o feed fornecido pela IB que é amostrado em 250ms), é possível aplicar a regra de carrapato para estimar o fluxo de pedidos. Se você está pagando pelo caro MDP feed direto do CME, eles lhe dirão o fluxo de pedidos explicitamente (através do tag agressor em cada negociação).

Obrigado pelo artigo, Dr. Chan!

Você resumiu corretamente!

Tks Dr! Definitivamente digno de mais testes.

Obrigado. É perspicaz. Acho que apenas a Oanda fornece informações sobre o fluxo de pedidos, mas acho que não pode ser baixado. Talvez os comerciantes de varejo precisem negociar manualmente.

Bom saber sobre Oanda - obrigado.

A propósito, a FXCM me disse que eles podem oferecer dados de fluxo de pedidos históricos gratuitos para 6 meses em 2017. Basta enviar um e-mail para premiumdata@fxcm.

obrigado por um post interessante. Isso parece ser um forte indicador que pode ser transformado em uma estratégia de Sharpe Ratio alta mesmo nos dados diários. Acho que já vi trabalhos sobre o poder preditivo do fluxo de pedidos.

Suspeito, no entanto, que o fluxo de pedidos proprietário seria correlacionado fortemente com a pressão de compra na carteira de pedidos, relação das somas de tamanhos limite nos livros de compra e venda. Isso significaria que pode ser estimado a partir de dados disponíveis publicamente.

Sim, o desequilíbrio do livro de ordens também mostrou ser preditivo de futuras mudanças de preço.

Veja Cartea 2015 (o livro HFT na minha lista de livros recomendados na barra lateral direita).

Você está certo sobre Quandl. O custo, no entanto, está além do alcance da maioria dos investidores de varejo.

Informe-se sobre o problema moral da negociação:

Ao comprar pressão, eu quis dizer a soma do volume em todos os níveis do livro de encomendas, ou restrito a 10 melhores ou similares. Na minha experiência, um indicador quase tão forte quanto o desequilíbrio de ordem, com dinâmicas um pouco diferentes.

Presumivelmente, você está apenas resumindo todas as ordens de compra para uma pressão de compra?

Você sabe se existe algum tipo de feed similar para dados futuros de CME? Existem algumas técnicas para inferir comprar vs venda que são razoavelmente precisas. A maioria dos algos eu vi apenas assumir que as compras estão em oferta e as vendas estão na oferta.

Sim, se você assinar o feed MDP do CME, ele terá uma tag agressora para cada negociação que permite calcular o fluxo de pedidos. Meu terceiro livro falou sobre isso.

Qual é a natureza do sinal que você negocia na estratégia do mini S & amp; P? Parece longo - como você consegue esse tipo de perfil ao projetar uma estratégia?

Estratégias de momentum de curto prazo são tipicamente uma grande volatilidade.

Pergunta rápida. Em comentários anteriores, você mencionou que seus registros de negociação eram públicos no epchan / accounts. No entanto, recebo um erro ao acessar isso. Isso não é mais público?

Foi movido para qtscm / accounts.

Desde que descobri que o CQG está faltando carrapatos em seus dados históricos, parei de usá-los. Então, eu tenho medo de não saber nada sobre as APIs deles.