Estratégias Quantitativas de Negociação. 256 páginas 1 edição (16 de julho de 2003) 0071412395 Tipo de arquivo: PDF 2 mb Aproveitando o Poder de Técnicas Quantitativas para Criar um Programa de Negociação Vencedor Winning Trading ProgramLars Kestner estratégias de negociação quantitativa leva os leitores através do desenvolvimento e avaliação das fases de hoje mais popular e mercado comprovada técnicas estratégias de negociação. Quantificando cada decisão subjetiva no processo de negociação, este livro analítico avalia o trabalho de quants bem conhecidos de John Henry para Truta Monroe e introduz 12 novas estratégias de negociação. Ele debunks inúmeros equívocos populares, e é certo para fazer wavesand muda mindsin no mundo da análise técnica e negociação. Copyright Disclaimer: Este site não armazena nenhum arquivo em seu servidor. Apenas indexamos e vinculamos ao conteúdo fornecido por outros sites. Entre em contato com os provedores de conteúdo para excluir conteúdos de direitos autorais, se houver e e-mail, bem remover links relevantes ou conteúdo imediatamente. Beginner39s Guia de Negociação Quantitativa Neste artigo Im vai apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um fim-de-final Quantitativo. Este post esperamos servir duas audiências. O primeiro será indivíduos que tentam obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo serão os indivíduos que desejam tentar criar seu próprio negócio de negociação algorítmica de varejo. A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quantitativas. 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 uma extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. Contudo, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com CC será de suma importância. Um sistema de negociação quantitativo consiste em quatro componentes principais: Identificação da Estratégia - Encontrar uma estratégia, explorando uma vantagem e decidir sobre a freqüência de negociação Backtesting Estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo viéses Execution System - Ligação a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando Custos de transação Gerenciamento de Risco - alocação de capital otimizada, a aposta critério de tamanhoKelly e psicologia de negociação Bem, comece por dar uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação. Identificação da estratégia Todos os processos de negociação quantitativa começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa abrange encontrar uma estratégia, ver se a estratégia se enquadra em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo todos os dados necessários para testar a estratégia e tentar otimizar a estratégia para maiores retornos e / ou menor risco. Você precisará considerar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante varejista e como quaisquer custos de transação afetarão a estratégia. Ao contrário da crença popular é realmente bastante simples de encontrar estratégias rentáveis através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados de negociação teóricos (embora na maior parte brutos dos custos de transação). Os blogs quantitativos das finanças discutirão estratégias detalhadamente. Revistas de comércio descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos. Você pôde questionar porque os indivíduos e as empresas são afiados discutir suas estratégias rentáveis, especial quando sabem que outros que aglomeram o comércio podem parar a estratégia do trabalho no prazo. A razão reside no fato de que eles não costumam discutir os parâmetros exatos e métodos de ajuste que eles têm realizado. Estas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente rentável. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar o seu próprio processo de otimização. Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia: Muitas das estratégias que você vai olhar para cair nas categorias de média-reversão e trend-followingmomentum. Uma estratégia de reversão de 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 correlacionados) e que os desvios a curto prazo dessa média reverterão. Uma estratégia de dinamismo tenta explorar tanto a psicologia dos investidores quanto a estrutura de grandes fundos ao engatar uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela reverta. Outro aspecto extremamente importante do comércio quantitativo é a freqüência da estratégia de negociação. Negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detém ativos mais do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que detém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um praticante de varejo HFT e UHFT são certamente possível, mas apenas com conhecimento detalhado da pilha de tecnologia de negociação e dinâmica livro de pedidos. Nós não vamos discutir estes aspectos em grande medida neste artigo introdutório. Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado para rentabilidade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting. Backtesting da estratégia O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia irá funcionar no mundo real. No entanto, backtesting não é uma garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica vieses numerosos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo o viés prospectivo. Viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de snooping de dados). Outras áreas de importância dentro de backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, factoring em custos de transação realistas e decidir sobre uma robusta plataforma de backtesting. Bem discutir os custos de transação ainda mais na seção Execution Systems abaixo. Uma vez que uma estratégia foi identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais para realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Os seus custos geralmente variam em função da qualidade, profundidade e actualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para comerciantes começantes do princípio (pelo menos no nível de varejo) é usar o jogo de dados livre de Finanças de Yahoo. Eu não vou me debruçar demais sobre os provedores, mas gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos. As principais preocupações com dados históricos incluem a precisão de limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, tais como dividendos e divisões de ações: A precisão diz respeito à qualidade geral dos dados - se ele contém quaisquer erros. Erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico. Que selecionará pontos incorretos em dados de séries de tempo e corrigirá para eles. Em outros momentos, eles 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 são mais comerciais. No caso de acções, isto significa ações de delistedbankrupt. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em um desses conjuntos de dados provavelmente funcionará 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 de função no preço bruto, que não deve ser incluída no cálculo dos retornos do preço. Os ajustes para dividendos e divisões de ações são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste posterior é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. Deve-se ter muito cuidado para não confundir um grupamento de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes têm sido pegos por uma ação corporativa Para realizar um backtest procedimento é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre software de backtest dedicado, como Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C. Eu não vou morar demais em Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, como eu acredito em criar uma pilha inteira da tecnologia interna (pelas razões esboçadas abaixo). Um dos benefícios de fazer isso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para estratégias HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada. Quando backtesting um sistema um deve ser capaz de quantificar o quão bem ele está realizando. As métricas padrão da indústria para estratégias quantitativas são a redução máxima ea Taxa de Sharpe. A descida máxima caracteriza a maior queda pico-a-minucioso na curva de equidade da conta durante um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais freqüentemente citado como uma porcentagem. As estratégias LFT tendem a ter maiores reduções do que as estratégias HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o drawdown máximo passado, que é um bom guia para o desempenho de drawdown futuro da estratégia. A segunda medição é a Relação de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos excedentes divididos pelo desvio padrão desses retornos excedentes. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um ponto de referência pré-determinado. Como o SP500 ou um Tesouro de 3 meses. Observe que o retorno anualizado não é uma medida normalmente utilizada, pois não leva em conta a volatilidade da estratégia (ao contrário do Índice de Sharpe). Uma vez que uma estratégia tem sido backtested e é considerado livre de preconceitos (na medida do possível), com um bom Sharpe e minimizado drawdowns, é hora de construir um sistema de execução. Sistemas de Execução Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia são enviados e executados pelo corretor. Apesar do fato de que a geração comercial pode ser semi - ou mesmo totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, um clique) ou totalmente automatizado. Para estratégias 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 associado com o gerador de comércio (devido à interdependência de estratégia e tecnologia). As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora. Minimização dos custos de transação (incluindo comissão, deslizamento e spread) e divergência de desempenho do sistema ao vivo de desempenho backtestado. Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone direto para um totalmente automatizado de alto desempenho Application Programming Interface (API). Idealmente, você deseja automatizar a execução de seus negócios, tanto quanto possível. Isso libera você para se concentrar em mais pesquisas, bem como permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem a execução automatizada). O software de backtesting comum descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para menor frequência, estratégias mais simples. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C, a fim de fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo que eu costumava ser empregado em, tivemos um loop de negociação de 10 minutos, onde iria baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e, em seguida, executar comércios com base nessa informação no mesmo período de tempo. Isso foi usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxima de minutos ou de dados de segunda freqüência, eu acredito CC seria mais ideal. Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em pequenas lojas ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes 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 grande questão que cai sob a bandeira de execução é a de minimização de custos de transação. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela derrogação da SEC (ou órgão regulador governamental semelhante), que é a diferença entre o que você pretendia que sua ordem fosse Preenchido em relação ao que foi realmente preenchido no spread, que é a diferença entre o preço bidask do título negociado. Observe que o spread não é constante e é dependente da liquidez atual (ou seja, disponibilidade de ordens de compra) no mercado. Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com uma boa relação de Sharpe e uma estratégia extremamente desprotegida com uma proporção de Sharpe terrível. Pode ser um desafio para prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará acessar dados históricos de troca, que incluirão dados de tick para os preços de bidask. Equipes inteiras de quants são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais as razões para fazê-lo são muitas e variadas). Ao lançar tantas ações para o mercado, elas rapidamente diminuirão o preço e poderão não obter uma execução ótima. Daí os algoritmos que gotejam ordens de alimentação para o mercado existem, embora então 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 de estrutura de fundo. A grande questão final para os sistemas de execução diz respeito à divergência do desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por várias razões. Nós já discutimos o viés prospectivo eo viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não tornam mais fácil testar esses vieses antes da implantação. Isto ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparecem em um backtest, mas mostrar-se na negociação ao vivo. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime subseqüente à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, a mudança do sentimento dos investidores e os fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, portanto, a rentabilidade de sua estratégia. Gestão de Risco A peça final para o quebra-cabeça negociação quantitativa é o processo de gestão de risco. Risco inclui todos os preconceitos anteriores que discutimos. Ele inclui o risco de tecnologia, tais como servidores co-localizado na troca de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Inclui o risco da corretora, tal como o corretor que torna-se falido (não tão louco como soa, dado o susto recente com MF global). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a execução de negociação, de que há muitas fontes. Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas assim que eu wontt tentativa de elucidate em todas as fontes possíveis do risco aqui. A gestão de risco também engloba o que é conhecido como alocação de capital ótima. Que é um ramo da teoria da carteira. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de diferentes estratégias e para os negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não-triviais. O padrão da indústria, através do qual a otimização da alocação de capital e alavancagem das estratégias estão relacionadas, é chamado de critério de Kelly. Uma vez que este é um artigo introdutório, eu não ficarei no 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 comerciantes são frequentemente conservadores quando se trata da implementação. Outro componente chave do gerenciamento de risco é lidar com o perfil psicológico próprio. Há muitos preconceitos cognitivos que podem fluir para a negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia é deixada sozinho Um preconceito comum é que a aversão perda, onde uma posição perdedora não será encerrada devido à dor de ter que perceber uma perda. Similarmente, os lucros podem ser tomados demasiado cedo porque o medo de perder um lucro já ganhado pode ser demasiado grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isto manifesta-se quando os comerciantes colocam demasiada ênfase em eventos recentes e não a longo prazo. Então, claro, há o par clássico de preconceitos emocionais - medo e ganância. Estes podem muitas vezes levar a sub ou excesso de alavancagem, o que pode causar blow-up (ou seja, o título da conta de equidade para zero ou pior) ou lucros reduzidos. Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de finanças quantitativas. Eu literalmente arranhado a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longa livros inteiros e artigos foram escritos sobre questões que eu só deu uma frase ou duas para. Por essa razão, antes de aplicar para empregos quantitativos de negociação de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso histórico em estatística e econometria, com muita experiência na implementação, através de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de freqüência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável Para incluir modificação do kernel do Linux, CC, 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 ficar bom em programação. Minha preferência é construir o máximo de dados grabber, backtestter estratégia e sistema de execução por si mesmo como possível. Se o seu próprio capital está na linha, wouldnt você dormir melhor à noite sabendo que você testou plenamente o seu sistema e estão cientes de suas armadilhas e questões específicas Outsourcing isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economizando tempo no curto prazo, poderia ser extremamente Caro a longo prazo. Basta começar com Quantitative TradingIt Não parece possível. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmica Não parece possível. Um sistema de negociação algorítmica com tanta identificação de tendências, análise de ciclos, fluxos de volume de buysell, estratégias de negociação múltiplas, entrada dinâmica, preços de destino e de parada e tecnologia de sinal ultra-rápida. Mas isso é. Na verdade, AlgoTrades plataforma de sistema de negociação algorítmica é o único do seu tipo. Não mais procurar por estoques quentes, setores, commodities, índices ou opiniões de mercado de leitura. Algotrades faz toda a pesquisa, sincronização e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica. AlgoTrades estratégias comprovadas podem ser seguidas manualmente por receber e-mail e SMS texto alertas, ou pode ser 100 hands-free negociação, cabe a você Você pode ativar onoff negociação automatizada a qualquer momento para que você esteja sempre no controle de seu destino. Sistemas automatizados de negociação para investidores experientes Copyright 2017 - ALGOTRADES - Sistema de negociação algorítmica automatizada CFTC REGRA 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implica que o uso do sistema de negociação algorítmico irá gerar renda ou garantir um lucro. Há um risco substancial de perda associado com futuros de negociação e troca de valores negociados em bolsa. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Estes resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que têm certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, uma vez que estas transacções não foram efectivamente executadas, estes resultados podem ter sub-ou sobre-compensado o impacto, se for o caso, de determinados factores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício de retrospectiva. 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