Noções básicas de Algorithmic Trading conceitos e exemplos. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. Algorithmic trading trading automatizado, black-box comercial, ou simplesmente algo-trading é o processo de utilização de computadores programados para Seguir um conjunto definido de instruções para a colocação de um comércio, a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um comerciante humano Os conjuntos de regras definidas são baseadas em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático Além das oportunidades de lucro para a Comerciante, algo-negociação torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha um comerciante segue estes critérios comerciais simples. Compre 50 ações de uma ação quando a sua média móvel de 50 dias vai acima dos 200 Dia. Ações móveis do estoque quando sua média móvel de 50 dias vai abaixo da média móvel de 200 dias. Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil de wr Ite um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações e os indicadores de média móvel e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas são atendidas O comerciante já não precisa manter um relógio para os preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Para mais informações sobre médias móveis, veja Médias Móveis Simples Faça Trends Stand Out. Algo-trading fornece os seguintes benefícios. Trades executados com os melhores preços possíveis. Instant e precisas Trocar a colocação da ordem assim as possibilidades elevadas da execução em níveis desejados. Os tempos cronometrados corretamente e imediatamente, para evitar mudanças significativas do preço. Os custos de transação reduzidos vêem o exemplo da insuficiência da execução abaixo. Verificações automatizadas automáticas em condições de mercado múltiplas. Trades. Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis. Reduzida possibilidade De erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos. A maior parte do atual dia algo-trading é HFT de alta freqüência de negociação, que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplos parâmetros de decisão, Baseado em instruções pré-programadas Para mais informações sobre a negociação de alta freqüência, consulte Estratégias e segredos de negociação de alta freqüência HFT Firms. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo. Mid para investidores de longo prazo ou comprar empresas de direito Fundos, fundos mútuos, companhias de seguros que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com discreto, de grande volume de investimentos. Comerciantes de curto prazo e vender participantes laterais especuladores de mercado especuladores e arbitradores beneficiam de execução de comércio automatizado, Algo-trading ajudas na criação de liquidez suficiente para os vendedores no market. Systematic comerciantes tendência seguidores pares tra Ders hedge fundos etc encontrar muito mais eficiente para programar suas regras de negociação e deixar o comércio do programa trade. Algorithmic automaticamente oferece uma abordagem mais sistemática para a negociação ativa do que métodos baseados na intuição de um comerciante humano ou instinct. Algorithmic Trading Strategies. Any estratégia para Negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que é rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos As estratégias de negociação mais comuns usadas em algo-trading. The estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências em movimentação média breakouts nível de preços movimentos nível e relacionados com indicadores técnicos Estes São as estratégias mais simples e simples de implementar através de negociação algorítmica porque estas estratégias não envolvem fazer quaisquer previsões ou previsões de preços Trades são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva Sis O exemplo acima mencionado de 50 e 200 dias de média móvel é uma estratégia de tendência popular seguinte Para mais sobre as estratégias de negociação de tendência, consulte Estratégias simples para capitalizar sobre Trends. Buying um ações cotadas dual a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo em Um preço mais elevado em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro sem risco ou arbitragem A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos Implementando um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens Permite oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer suas participações ao mesmo nível dos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para comerciantes algorítmicos que capitalizam negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base dependendo do número Das ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo índice Essas operações São iniciados através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutra, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente, onde os comércios são colocados para compensar deltas positivos e negativos assim Que o delta da carteira é mantido em zero. A estratégia de reversão da média é baseada na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente Identificando e definindo um intervalo de preço e implementando algoritmo baseado que permite Negociações para ser colocado automaticamente quando o preço do ativo quebra dentro e fora de seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando estoque específico histórico volume perfis O objetivo é Executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume VWAP, beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderada rompe uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre um início e fim tempo O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim vezes , Minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua a enviar encomendas parciais, de acordo com o rácio de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados A estratégia de passos relacionados envia encomendas a uma percentagem de mercado definida pelo utilizador Volumes e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário. A estratégia de redução da implementação tem como objetivo minimizar o custo de execução de uma ordem negociando fora do mercado em tempo real, poupando assim o custo da ordem e beneficiando A partir do custo de oportunidade de execução atrasada A estratégia irá aumentar a taxa de participação alvo quando o preço da ação se move Estes algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de lado de venda têm a inteligência embutida para Identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma grande ordem Tal detecção através de algoritmos vai ajudar o fabricante de mercado identificar grandes oportunidades de ordem e permitir-lhe beneficiar por preencher as encomendas a um preço mais elevado Isso às vezes é identificado como de alta tecnologia front - Correndo Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. Technical Requisitos para Algorithmic Trading. Implementing o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting O desafio é Transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para a colocação de ordens. R conhecimento de programação para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou pre-made trading softwarework conectividade e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar ordens. Infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes que ele vai viver em mercados reais. Dados disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas em algorithm. Here é um exemplo abrangente Royal Dutch Shell RDS está listado na Amex Amsterdam Stock Exchange e Stock Exchange LSE Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem Aqui estão algumas observações interessantes. AEX negocia em euros, enquanto LSE comércios em Sterling Pounds. Due para a diferença de uma hora de tempo, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas Negociando simultaneamente para próximas horas e negociando então somente em LSE durante a última hora como AEX fecha. Podemos explorar t Ele possibilidade de negociação de arbitragem sobre as 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. Preço alimenta a partir de ambos LSE e AEX. A feed forex taxa para a taxa de câmbio GBP-EUR. Ordem que coloca a capacidade que pode encaminhar a ordem para o exchange. Back-testando capacidade em feeds de preços históricos. O programa de computador deve executar o seguinte. Leia o feed de preço de entrada de estoque RDS de ambas as câmeras. Usando as taxas de câmbio disponíveis converter o Preço de uma moeda para outro. Se existe uma discrepância de preço suficientemente grande descontando os custos de corretagem levando a uma oportunidade rentável, em seguida, coloque a ordem de compra em menor preço de câmbio e ordem de venda em maior preço exchange. If as ordens são executadas como desejado, O lucro de arbitragem seguirá. Simple e fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar Lembre-se, se você pode colocar um algo-g No caso acima, o que acontece se o seu comércio de compra é executado, mas vender o comércio doesn t como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o Existem riscos e desafios adicionais, por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, imperfeições Algoritmos Quanto mais complexo um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes que seja posto na ação. A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo joga um papel importante e deve ser examinada criticamente É excitante ir para a automatização ajudada por computadores com uma noção para Fazer o dinheiro sem esforço Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados Os comerciantes analíticos devem considerar o programa de aprendizagem Ming e sistemas de construção por conta própria, para estar confiante sobre a implementação das estratégias corretas em forma infalível uso cauteloso e testes minuciosos de algo-trading pode criar oportunidades rentáveis. Uma pesquisa feita pelo Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados dos empregadores. O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Medida da dispersão de retornos para um determinado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o congresso de ESTADOS UNIDOS passou em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu bancos comerciais de participar no investimento. Fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos. O Escritório de Trabalho dos EUA. Não Parece Possível, Mas É Com Nosso Alg Orithmic Trading Strategies. It doesn t parece possível Um sistema de negociação algorítmica com tanta identificação de tendência, análise de ciclo, comprar vender fluxo de volume lateral, múltiplas estratégias de negociação, entrada dinâmica, preços de destino e parar e tecnologia de sinal ultra-rápido Mas está em O AlgoTrades algoritmo plataforma de sistema de negociação é o único do seu tipo. Não mais à procura de ações quentes, setores, commodities, índices ou opiniões de mercado de leitura Algotrades faz toda a pesquisa, timing e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica. AlgoTrades Comprovada estratégias 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 a negociação automatizada a qualquer momento para que você esteja sempre no controle de seu destino. Para Savvy Investors. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM ALGUMAS LIMITAÇÕES SEM RELAÇÃO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL TAMBÉM, DESDE QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODEM TER SOB OU COMPENSADO PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FACTORES DE MERCADO, COMO, POR FAVOR, A FALTA DE PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO DE SIMULAÇÃO DE LIQUIDEZ EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT, NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO A CONTA SERÁ OU É POSSÍVEL PARA CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Nenhuma representação está sendo feita nem implícita que o uso do sistema de negociação algorítmica irá gerar renda ou garantir um lucro Há um risco substancial de perda associada com futuros de negociação e troca de valores negociados. A negociação de futuros ea negociação de valores negociados em bolsa envolvem um risco substancial de perda e não é apropriado para todos. Esses 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. Também, porque esses negócios não foram realmente executados, esses resultados podem ter sub-ou Sobre-compensado o impacto, se for o caso, de certos factores de mercado, tais 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 Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta Será ou será susceptível de obter lucros ou perdas semelhantes aos que estão sendo mostrado. Informações sobre este site foi preparado sem levar em conta os objetivos de investimento de qualquer investidor particular, situação financeira e necessidades e ainda aconselha os assinantes a não agir sobre qualquer informação sem obter aconselhamento específico Consultores financeiros a não confiarem nas informações do website como base Suas decisões de investimento e considerar o seu próprio perfil de risco, tolerância ao risco e suas próprias perdas stop - powered by Enfold WordPress Theme. How para identificar Algorithmic Trading Strategies. In neste artigo quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu mesmo identificar rentável Estratégias de negociação algorítmica Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas Eu vou explicar como identificar estratégias é tanto sobre a preferência pessoal quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo ea quantidade de dados históricos para Testes, como avaliar de forma desapaixonada uma estratégia de negociação e, finalmente, como proceder para a fase de backtesting e implementação da estratégia. Identificar suas próprias preferências pessoais para Trading. In para ser um comerciante bem sucedido - discricionária ou algoritmicamente - é necessário perguntar-se alguns Perguntas honestas Negociação oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é nece Ssary saber thyself tanto quanto é necessário compreender sua estratégia escolhida. Eu diria que a consideração a mais importante na troca está sendo ciente de sua própria personalidade Trading, e negociação algorítmica em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e emocional Desprendimento Uma vez que você está deixando um algoritmo realizar a sua negociação para você, é necessário ser resolvido a 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 foram mostradas Para ser altamente rentável em um backtest pode ser arruinado por simples interferência Entenda que se você deseja entrar no mundo de negociação algorítmica você será emocionalmente testado e que, a fim de ser bem sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades. A próxima consideração É um de tempo Você tem um emprego a tempo inteiro Você trabalha a tempo parcial Você trabalha em casa ou tem um longo trajeto todos os dias Estas perguntas Uma estratégia de futuros intraday pode não ser apropriada pelo menos até que esteja totalmente automatizada. As restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia Se o seu Estratégia é freqüentemente negociado e dependente de notícias caras feeds, como um terminal Bloomberg você terá que ser claramente realista sobre a sua capacidade de executar com êxito, enquanto no escritório Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar a sua estratégia , Você pode querer olhar para um mais técnico de alta freqüência HFT estratégia de negociação. Minha crença é que é necessário realizar pesquisas contínuas em suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente rentável poucas estratégias ficar sob o radar para sempre Por isso, uma parte significativa Do tempo atribuído à negociação será na realização de pesquisa em curso Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, como pode ser o di A diferença entre a rentabilidade forte ou um declínio lento para perdas. Você também precisa considerar o seu capital comercial O montante mínimo ideal geralmente aceite para uma estratégia quantitativa é 50.000 USD aproximadamente 35.000 para nós no Reino Unido Se eu estava começando novamente, eu começaria com um Maior porque provavelmente os custos de transação podem ser extremamente caros para as estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em momentos de redução Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará restringir-se a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, como os custos de transação vai comer rapidamente em seus retornos Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigável para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API , Tem uma conta de varejo mínimo de 10.000 USD. Programação habilidade é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada Bei Ng conhecedor em uma linguagem de programação como C, Java, C, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, motor de backtest e sistema de execução você mesmo Isto tem um número de vantagens, chefe de que é a capacidade Para estar completamente consciente de todos os aspectos da infra-estrutura de negociação Ele também permite que você explore as estratégias de maior freqüência como você estará no controle total de sua pilha de tecnologia Enquanto isso significa que você pode testar seu próprio software e eliminar bugs, também significa mais Tempo gasto codificação de infra-estrutura e menos sobre a implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua negociação algo comercial Você pode achar que você está confortável negociação no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes Eu não recomendo isso no entanto, particularmente Para aqueles que operam em alta freqüência. Você precisa perguntar a si mesmo o que você espera alcançar por negociação algorítmica Você está interessado em uma renda regular, através do qual você espera tirar ganhos A partir de sua conta de negociação Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode dar ao luxo de comércio sem a necessidade de fundos de levantamento dependência de renda irá ditar a freqüência de sua estratégia mais regulares retiradas de renda exigirá uma estratégia de negociação mais freqüência com menos volatilidade Ou seja, uma razão Sharpe mais elevada Os comerciantes a longo prazo podem pagar uma frequência de negociação mais silenciosa. Finalmente, não se deixe iludir pela noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo Algo negociação não é um esquema de get-rich-quick - Pode ser um esquema de tornar-pobre-rápido É preciso disciplina significativa, pesquisa, diligência e paciência para ser bem sucedido em negociação algorítmica Pode demorar meses, se não anos, para gerar rentabilidade consistente. Algoritmos Trading Trading Idéias. Apesar das percepções comuns ao contrário , É realmente bastante simples para localizar estratégias de negociação rentável no domínio público Nunca ter idéias comerciais foram mais facilmente disponíveis do que eles são Oday jornais de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas semanais de negociação e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com a qual basear suas idéias em cima. Nosso objetivo como pesquisadores de negociação quantitativa é estabelecer uma estratégia pipeline que irá fornecer Nós com um fluxo contínuo de idéias de negociação Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliar e implementar estratégias que encontramos Os objectivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos com uma estrutura para rejeitar A maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional. Nós devemos ser extremamente cuidadosos para não deixar influências cognitivas influência nossa tomada de decisão metodologia Isso poderia ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outro ouro e outros metais preciosos vêm à mente Porque eles são percebidos como mais exóticos Nosso objetivo deve ser sempre encontrar estratégias consistentemente rentáveis, com Expectativas positivas A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, tais como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem. Se você está completamente familiarizado com o conceito de uma estratégia de negociação, em seguida, o primeiro lugar para olhar é com textos estabelecidos Textos clássicos Fornecer uma ampla gama de idéias mais simples, mais direto, com o qual se familiarizar com o comércio quantitativo Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para a negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados como você trabalha através da lista. Lista de livros de negociação quantitativa, 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 de negociação 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 global de negociação, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade financeira quantitativa Alguns têm sugerido que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo Na realidade, Uso de análise técnica 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 TA-based e tomar decisões baseadas em dados em vez de basear o nosso em considerações emocionais ou preconceptions. Here é Uma lista de blogs e fóruns de negociação algorítmicos bem respeitados. 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 difíceis de acessar, sem altas assinaturas ou one-off Se você é um membro ou aluno de uma universidade, você deve ser capaz de obter acesso A alguns destes diários financeiros Caso contrário, você pode olhar para servidores de pré-impressão que são repositórios de internet de rascunhos tardios de documentos acadêmicos que estão passando por revisão de pares Como estamos apenas interessados em estratégias que podemos replicar com êxito, backtest e obter rentabilidade para, Uma revisão de pares é de menor importância para nós. A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizados, exigir dados históricos obscuros e caros, o comércio de classes de ativos ilíquidos ou não factor de taxas, escorregar ou espalhar Também pode ser claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens de limite ou se ele contém stop loss etc Assim, é absolutamente essencial para replicar a estratégia de si mesmo como melhor você pode, backtest-lo e adicionar em custos de transação realistas que Incluir tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar. Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras que você pode sou O que sobre a formação de suas próprias estratégias quantitativas Isso geralmente requer, mas não se limita a experiência em uma ou mais das seguintes categorias. Materialização do mercado - Para estratégias de alta freqüência, em particular, pode-se fazer uso da microestrutura do mercado ie compreensão da Dinâmica de livros de encomendas para gerar rentabilidade Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes no 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, bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em comum, tais como fundos de pensão, fundos de hedge de sócios de investimento privado, consultores de negociação de commodities e fundos mútuos são limitados por regulamentos pesados e Suas grandes reservas de capital Assim c Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente vender vender uma quantidade de títulos, eles terão de cambaleá-lo, a fim de evitar a movimentação O mercado Algoritmos sofisticados podem aproveitar isso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundo. Aprendizagem de máquina de inteligência artificial - Algoritmos de aprendizagem de máquina tornaram-se mais prevalente nos últimos anos nos mercados financeiros Classificadores como Naive-Bayes, et Todos os algoritmos genéticos têm sido utilizados para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação Se você tem um fundo nesta área você pode ter alguma introspecção em como determinados algoritmos podem ser aplicados a determinados mercados. São, naturalmente, muitas outras áreas para quants para investigar Vamos discutir como chegar com personalizado st Rategies em detalhes em um artigo posterior. Continuando a monitorar essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diariamente, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma gama 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 backtesting recursos em estratégias que são susceptíveis de ser rentável. Evaluating Trading Strategies. The primeira e, provavelmente, a mais óbvia consideração é se você realmente entender a estratégia Você seria capaz de explicar A estratégia de forma concisa ou requer uma série de advertências e listas de parâmetros intermináveis Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade Por exemplo, você poderia apontar para algum raciocínio comportamental ou restrição estrutura do fundo que pode estar causando o padrão s Você está tentando explorar Esta restrição manter-se-ia até uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulador A estratégia re Em regras estatísticas ou matemáticas complexas. Será que se aplica a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos que é reivindicada como rentável em Você deve constantemente estar pensando sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode perder um Uma quantidade significativa de tempo tentando backtest e otimizar estratégias rentáveis. Uma vez que você determinou que você entende os princípios básicos da estratégia que você precisa para decidir se ele se encaixa com o perfil de personalidade acima mencionado Isso não é tão vago uma consideração como soa Estratégias serão diferentes 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 maior risco de maior retorno Apesar do fato de que nós, quants, tentar e eliminar o viés cognitivo tanto quanto possível e deve ser Capaz de avaliar uma estratégia de forma desapaixonada, os preconceitos sempre fluem. Assim, precisamos de um consi Stent, meios unemotional através dos quais para avaliar o desempenho das estratégias Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por. Metodologia - É a estratégia de impulso baseado, média reverter, mercado neutro, direcional A estratégia confiar em sofisticadas Ou complexas técnicas estatísticas ou de aprendizagem mecânica que são difíceis de entender e requerem um doutorado em estatística para entender Estas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização É a estratégia susceptível de suportar uma mudança de regime ou seja, uma nova regulamentação potencial A relação de Sharpe caracteriza heuristicamente a relação de risco de recompensa da estratégia. Quantifica quanto retorno você pode conseguir para o nível de volatilidade suportado pela curva de equidade naturalmente, nós precisamos determinar o período e a freqüência que estes retornos e Volatilidade, ou seja, desvio padrão são medidos em uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior amostragem Taxa de desvio padrão, mas um menor período de tempo global de medição, por exemplo. Leverage - A estratégia requer alavancagem significativa, a fim de ser rentável A estratégia exige a utilização de derivados com alavancagem contratos futuros, opções, swaps, a fim de fazer um Retorno Estes contratos de alavancagem pode ter volatilidade pesada caracteriza e, portanto, pode facilmente levar a chamadas de margem Você tem o capital de negociação eo temperamento para tal volatilidade. Freqüência - A freqüência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia e, portanto, Razão de Sharpe e nível geral de custos de transação Todas as outras edições consideradas, as estratégias mais elevadas da freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e mais duras de se implementar. No entanto, supondo que seu motor backtesting é sofisticado e livre de bugs, - A volatilidade está fortemente relacionada com o risco da estratégia. Esta volatilidade mais alta das classes de ativos subjacentes, se não coberto, muitas vezes leva a maior volatilidade na curva de equidade e, portanto, menores rácios Sharpe Estou naturalmente assumindo que a volatilidade positiva é aproximadamente igual à volatilidade negativa Algumas estratégias podem ter maior volatilidade de baixa Você precisa estar ciente desses atributos. Perda de Velocidade, Perda de Lucro Média - Estratégias diferem em sua perda de ganhos e características de perda de lucro médio. Pode-se ter uma estratégia muito rentável, mesmo se o número de negociações perdedoras exceder o número de negócios vencedores Momentum Estratégias tendem a ter esse padrão como eles dependem de um pequeno número de grandes sucessos, a fim de ser rentável estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos, onde mais dos comércios são vencedores, mas os comércios perdedores podem ser bastante severos. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda global percentual na curva de equidade da estratégia As estratégias Momentum são bem conhecidas Sofrem de períodos de alongamentos devido a uma série de muitas negociações perdedoras incrementais Muitos comerciantes vão desistir em períodos de retirada prolongada, mesmo se o teste histórico sugeriu que este é o negócio como de costume para a estratégia Você precisará determinar qual a percentagem de redução e Sobre o período de tempo que você pode aceitar antes de cessar a negociação de sua estratégia Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser cuidadosamente considerada. Capacidade Liquidez - No nível de varejo, a menos que você está negociando em um instrumento altamente ilíquido como um estoque de pequena capitalização, Você não terá que se preocupar muito com a capacidade de estratégia Capacidade determina a escalabilidade da estratégia para mais capital Muitos dos maiores hedge funds sofrem de problemas de capacidade significativa como suas estratégias de aumento na alocação de capital. Parâmetros - certas estratégias, especialmente aqueles encontrados na máquina Comunidade de aprendizagem exigem uma grande quantidade de parâmetros Cada parâmetro extra que uma Ires deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização também conhecido como ajuste de curva Você deve tentar e estratégias de destino com o menor número de parâmetros possível ou certifique-se de que você tem quantidades suficientes de dados com os quais testar suas estratégias on. Benchmark - Como o retorno absoluto é medido contra algum benchmark de desempenho O benchmark é geralmente um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacente que a estratégia negocia em Se a estratégia negocia grandes capitais ações dos EUA, então o S P500 seria um ponto de referência natural para Medir a sua estratégia contra Você vai ouvir 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 isso é isoladamente, os retornos Realmente fornecer-nos com informações limitadas sobre a eficácia da estratégia Eles don t dar-lhe uma visão sobre a alavancagem, a volatilidade , Benchmarks ou requisitos de capital Assim, as estratégias raramente são julgadas em seus retornos sozinho Sempre considerar os atributos de risco de uma estratégia antes de olhar para o returns. At esta fase muitas das estratégias encontradas a partir de seu pipeline será rejeitada fora de mão, Satisfazer seus requisitos de capital, restrições de alavancagem, tolerância máxima de levantamento ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para backtesting. No entanto, antes que isso seja possível, é necessário considerar um critério final de rejeição - A fim de manter a competitividade, tanto os fundos compradores como os bancos de investimento vendedores investem pesadamente em sua infra-estrutura técnica. Em particular, estamos interessados em pontualidade, precisão e D requisitos de armazenamento Vou agora esboçar os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo Infelizmente este é um tópico muito profundo e técnico, então eu não vou ser capaz de dizer tudo neste artigo No entanto, vou escrever muito mais sobre Isso no futuro como minha experiência anterior indústria no setor financeiro foi principalmente preocupado com a aquisição de dados financeiros, armazenamento e acesso. Na seção anterior, tínhamos criado um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias baseadas em nossos próprios critérios de rejeição pessoal Nesta seção, filtraremos mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações, especialmente no nível de profissionais de varejo, são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento eo seu nível de conhecimento técnico. Também precisamos discutir os diferentes tipos de Os dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados irá impor-nos. Vamos começar por discutir os tipos de dados disponíveis Dados Financeiros - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, tais como taxas de juros, números de inflação, dividendos de ações corporativas, separações de ações, depósitos na SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de safras, Dados meteorológicos, etc. Estes dados são muitas vezes utilizados para valorizar as empresas ou outros activos numa base fundamental, ou seja, através de alguns meios de esperados fluxos de caixa futuros Não inclui séries de preços das ações Alguns dados fundamentais são livremente disponíveis a partir de sites governamentais Outros históricos fundamentais de longo prazo Os dados podem ser extremamente caros Requisitos de armazenamento muitas vezes não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estão sendo estudadas ao mesmo tempo. Notícias - Dados de notícias é muitas vezes de natureza qualitativa Consiste em artigos, posts, microblog posts tweets e editorial Como classificadores são muitas vezes utilizados para interpretar o sentimento Estes dados também é muitas vezes livremente disponíveis ou baratos, através da assinatura de med Ia outlets As novas bases de dados de armazenamento de documentos NoSQL são projetados para armazenar este tipo de dados não estruturados, qualitativos. Dados de preço de configuração - Este é o domínio de dados tradicional do quant É composto por séries de tempo de preços de ativos Equities ações, E os preços de câmbio todos se enquadram dentro desta classe dados históricos diários é muitas vezes simples de obter para as classes de ativos mais simples, como as ações No entanto, uma vez exatidão e limpeza são incluídos e vícios estatísticos removidos, os dados podem tornar-se caro Além disso, Muitas vezes possui requisitos de armazenamento significativo, especialmente quando dados intraday é considerado. Instrumentos Financeiros - ações, títulos, futuros e as opções mais exóticas derivado têm características muito diferentes e parâmetros Assim, não há um único tamanho se encaixa toda estrutura de banco de dados que pode acomodá-los Um cuidado significativo deve ser Dados para a concepção e implementação de estruturas de bases de Ious instrumentos financeiros Vamos discutir a situação em comprimento quando chegarmos a construir um banco de dados mestre de títulos em futuros articles. Frequency - Quanto maior a freqüência dos dados, maiores os custos e os requisitos de armazenamento Para as estratégias de baixa freqüência, os dados diários são muitas vezes Suficiente Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de carrapatos e até mesmo cópias históricas de determinados dados do catálogo de ordens de trocas comerciais Implementar um mecanismo de armazenamento para este tipo de dados é muito tecnológico intensivo e somente adequado para aqueles com uma forte programação técnica Background image Benchmarks - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a um benchmark Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional Para as ações, este é muitas vezes um benchmark de ações nacionais, como o S P500 index US ou FTSE100 UK Para uma renda fixa É útil comparar com uma cesta de obrigações ou produtos de rendimento fixo A taxa livre de risco, ou seja, T é também um outro benchmark amplamente aceito Todas as categorias de classes de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base na sua estratégia específica, se você deseja ganhar o interesse em sua estratégia externamente. Centro de armazenamento de dados são complexos Este artigo só 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 Relational Database Management System RDBMS, como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine ie NoSQL Isso é acessado via código de aplicativo de lógica de negócios que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel Muitas vezes esta lógica de negócios é escrita em C, C, Java ou Python Você também precisará hospedar este Dados em algum lugar, em seu próprio computador pessoal, ou remotamente via servidores de internet Produtos como o Amazon Web Services fizeram isso mais simples e mais barato nos últimos anos, Mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para conseguir de forma robusta. Como pode ser visto, uma vez identificada uma estratégia através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos Dados Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada exclusivamente em considerações de dados históricos Esta é uma área grande e equipes de PhDs trabalhar em grandes fundos certificando-se de preços é preciso e oportuno Não subestime as dificuldades de criar um data center robusto para o seu Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas backtesting pode fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo Assim, vai demorar muito da dor de implementação longe de você, e você pode se concentrar puramente na implementação da estratégia e ferramentas de otimização Como TradeStation possuem esta capacidade No entanto, a minha opinião pessoal é implementar tanto quanto possível internamente e evitar a terceirização partes do E pilha para fornecedores de software Eu prefiro estratégias de maior freqüência devido a suas relações mais atraentes Sharpe, mas eles são muitas vezes fortemente acoplado à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica. Agora que discutimos os problemas em torno de dados históricos, é hora de começar Implementando nossas estratégias em um motor de backtesting Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área igualmente grande de discussão. Apenas começando com Quantitative Trading.
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