Estratégias de negociação quantitativas forex

Estratégias de negociação quantitativas Forex
A FX Quant é especializada em negociação quantitativa-algorítmica nos mercados globais de Forex.
Nosso objetivo é alcançar a valorização do capital com retrações controladas. Nossa metodologia sofisticada e inovadora é uma alternativa de investimento viável para investidores privados e institucionais, especialmente nos mercados caóticos de hoje.
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8 Tipos de Estratégias Algoritmicas de Forex.
Como prometido, aqui está a próxima parte da minha série em sistemas de negociação forex algorítmica. Certifique-se de verificar a primeira parte sobre o que você precisa saber sobre a Algo FX Trading antes de ler!
Essa abordagem comercial geralmente atrai aqueles que procuram eliminar ou reduzir a interferência emocional humana na tomada de decisões comerciais. Afinal, comprar ou vender sinais podem ser gerados usando um conjunto de instruções programadas e podem ser executados diretamente em sua plataforma de negociação.
"Amazeballs! Aqui está o 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 comprando a negociação algorítmica primeiro. Para começar, vamos dar uma olhada nas diferentes classificações desta abordagem comercial.
Estratégias de negociação algorítmica.
Existem oito principais tipos de troca de algo com base nas estratégias utilizadas. Muito esmagadora, hein? Claro que você pode misturar e combinar essas estratégias também, o que produz 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 cumpridas por indicadores técnicos. Esta estratégia também pode comparar os dados históricos e atuais para prever se as tendências provavelmente continuarão ou reverterão.
Outro tipo básico de estratégia de negociação é o sistema de reversão médio, que opera sob o pressuposto de que os mercados variam 80% do tempo. Caixas pretas que empregam esta estratégia tipicamente calculam um preço médio de ativos usando dados históricos e levam negócios em antecipação ao preço atual retornando ao preço médio.
Já tentou trocar as novidades? Bem, esta estratégia pode fazer isso por você! Um sistema de negociação algorítmica baseado em notícias geralmente é enganchado aos fios de notícias, gerando automaticamente sinais de comércio dependendo de como os dados reais se revelam em comparação com o consenso do mercado ou os dados anteriores.
Como você aprendeu na nossa lição da Escola sobre o sentimento do mercado, o posicionamento comercial e não comercial também pode ser usado para identificar os tops e os fundos do mercado. Estratégias Forex relacionadas com o sentimento do mercado podem envolver o uso do relatório COT ou de um sistema que detecta posições nítidas de curto ou longo prazo. Abordagens mais modernas também são capazes de escanear redes de mídia social para avaliar os viés de moeda.
Agora, é aqui que fica um pouco mais complicado do que o habitual. Fazer uso da arbitragem em negociações algorítmicas significa que o sistema caça por desequilíbrios de preços em diferentes mercados e faz lucro com esses. Uma vez que as diferenças de preços do forex são normalmente em micropips, você precisaria negociar posições realmente grandes para obter lucros consideráveis. A arbitragem triangular, que envolve dois pares de moedas e um cruzamento monetário entre os dois, também é uma estratégia popular nesta classificação.
Como o nome sugere, esse tipo de sistema comercial opera a velocidades rápidas, executando sinais de compra ou venda e negociações de fechamento em questão de milissegundos. Estes tipicamente usam estratégias de arbitragem ou scalping 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 segredos sobre seus cargos forex. Em vez de colocar uma enorme posição longa ou curta com apenas um corretor, eles dividem seu comércio em posições menores e executá-los sob diferentes corretores. Seu algoritmo pode até permitir que essas ordens comerciais menores sejam colocadas em momentos diferentes para evitar que outros participantes do mercado descobrissem! Desta forma, as instituições financeiras podem executar operações em condições normais de mercado sem flutuações repentinas de preços. Os comerciantes de varejo que acompanham os volumes de negociação podem ver apenas a "ponta do iceberg" quando se trata desses grandes negócios.
Se você acha que o iceberg é sneaky, então a estratégia furtiva é ainda mais furiosa! Iceberging tem sido uma prática tão comum nos últimos anos que os observadores do mercado hardcore conseguiram invadir essa idéia e chegar a um algoritmo para juntar essas ordens menores e descobrir se um grande jogador de mercado está por trás de tudo isso.
Como você provavelmente adivinhou, é preciso um histórico sólido na análise de mercado financeiro e na programação de computadores para poder projetar algoritmos de negociação tão sofisticados. Analistas quantitativos ou quants são normalmente treinados em C ++, C # ou programação Java antes que eles sejam capazes de criar sistemas de negociação algorítmica.
Não permita que isso o desencoraje! Os primeiros três ou quatro tipos de estratégias de negociação algorítmicas já devem ser muito familiares para você se você estiver negociando por algum tempo ou se você fosse um estudante diligente em nossa Escola de Pipsologia.
Fique atento para a próxima parte desta série, já que eu planejo deixar você entrar nos últimos desenvolvimentos e no futuro da negociação FX algorítmica. Até a próxima semana!
Sucesso e falha vem em pares. Ou você tem um par de ases chamado & # 39; Resolve and Undenied & # 39 ;. ou um par de jokers chamado & # 39; Wishing and Won? & # 39; t-ing & # 39 ;. sua mão para jogar. Doug Firebaugh.
O BabyPips ajuda os comerciantes individuais a aprender como negociar o mercado cambial.
Apresentamos as pessoas ao mundo do comércio de moeda e fornecemos conteúdos educacionais para ajudá-los a aprender a se tornarem comerciantes rentáveis. Nós também somos uma comunidade de comerciantes que se apoiam na nossa jornada de negociação diária.

Forex Algorithmic Trading: um conto prático para engenheiros.
Como você pode saber, o mercado cambial (Forex, ou FX) é usado para negociação entre pares de moedas. Mas você pode não estar ciente de que é o mercado mais líquido do mundo.
Alguns anos atrás, impulsionados pela minha curiosidade, fiz os primeiros passos no mundo da negociação algorítmica Forex criando uma conta demo e jogando simulações (com dinheiro falso) na plataforma de negociação Meta Trader 4.
Depois de uma semana de "negociação", quase dobrava meu dinheiro. Estimulado pela minha própria negociação algorítmica bem sucedida, cavei e, eventualmente, me inscrevi para vários fóruns de FX. Logo, passava horas lendo sobre sistemas de negociação algorítmica (conjuntos de regras que determinam se você deve comprar ou vender), indicadores personalizados, modos de mercado e muito mais.
Meu primeiro cliente.
Por volta dessa época, por acaso, ouvi dizer que alguém estava tentando encontrar um desenvolvedor de software para automatizar um sistema comercial simples. Isso estava de volta aos dias da faculdade quando eu estava aprendendo sobre programação simultânea em Java (threads, semáforos e todo esse lixo). Eu pensei que este sistema automatizado não poderia ser muito mais complicado do que o meu curso avançado de ciências de dados funcionar, então eu perguntei sobre o trabalho e entrou a bordo.
O cliente queria um software de negociação algorítmica construído com o MQL4, uma linguagem de programação funcional usada pela plataforma Meta Trader 4 para realizar ações relacionadas a estoque.
O papel da plataforma de negociação (Meta Trader 4, neste caso) é fornecer uma conexão com um corretor Forex. O corretor fornece uma plataforma com informações em tempo real sobre o mercado e executa suas ordens de compra / venda. Para leitores que não estão familiarizados com o comércio de Forex, aqui estão as informações fornecidas pelo feed de dados:
Através do Meta Trader 4, você pode acessar todos esses dados com funções internas, acessíveis em vários prazos: a cada minuto (M1), a cada cinco minutos (M5), M15, M30, a cada hora (H1), H4, D1, W1, MN .
O movimento do preço atual é chamado de tiquetaque. Em outras palavras, um tiquetaque é uma alteração no preço de lance ou pedido para um par de moedas. Durante os mercados ativos, pode haver vários carrapatos por segundo. Durante os mercados lentos, pode haver minutos sem um tiquetaque. O tiquetaque é o batimento cardíaco de um robô de mercado de moeda.
Quando você faz um pedido através dessa plataforma, você compra ou vende um determinado volume de uma determinada moeda. Você também define os limites stop-loss e take-profit. O limite de stop-loss é a quantidade máxima de pips (variações de preço) que você pode perder antes de desistir de um comércio. O limite de lucro obtido é a quantidade de pips que você irá acumular a seu favor antes de descontar.
As especificações de negociação algorítmica do cliente eram simples: eles queriam um robô Forex com base em dois indicadores. Para o fundo, os indicadores são muito úteis ao tentar definir um estado de mercado e tomar decisões comerciais, já que eles são baseados em dados passados ​​(por exemplo, valor de preço mais alto nos últimos n dias). Muitos vieram integrados ao Meta Trader 4. No entanto, os indicadores de que meu cliente estava interessado vieram de um sistema de comércio personalizado.
Eles queriam trocar todas as vezes que dois desses indicadores personalizados se cruzassem, e apenas em certo ângulo.
À medida que eu resolvi as mãos, eu aprendi que os programas MQL4 têm a seguinte estrutura:
A função de início é o coração de cada programa MQL4, uma vez que é executado sempre que o mercado se move (ergo, esta função será executada uma vez por marca). Este é o caso, independentemente do prazo que você está usando. Por exemplo, você poderia estar operando no cronograma H1 (uma hora), mas a função inicial executaria muitos milhares de vezes por período de tempo.
Para contornar isso, forcei a função a executar uma vez por unidade de período:
Obtendo os valores dos indicadores:
A lógica de decisão, incluindo a interseção dos indicadores e seus ângulos:
Enviando os pedidos:
Se você estiver interessado, você pode encontrar o código completo e executável no GitHub.
Backtesting.
Uma vez que eu construí meu sistema de negociação algorítmica, eu queria saber: 1) se estava se comportando adequadamente e 2) se a estratégia de negociação Forex fosse usada.
Backtesting (às vezes escrito "back-testing") é o processo de testar um sistema particular (automatizado ou não) sob os eventos do passado. Em outras palavras, você testa seu sistema usando o passado como um proxy para o presente.
MT4 vem com uma ferramenta aceitável para backtesting uma estratégia de negociação Forex (hoje em dia, existem mais ferramentas profissionais que oferecem maior funcionalidade). Para começar, você configura seus prazos e executa seu programa sob uma simulação; A ferramenta irá simular cada tico sabendo que, para cada unidade, ele deve abrir a certo preço, fechar a um determinado preço e alcançar altos e baixos especificados.
Depois de comparar as ações do programa com preços históricos, você terá um bom senso se está ou não executando corretamente.
Do backtesting, eu chequei a taxa de retorno do robô FX para alguns intervalos de tempo aleatórios; Escusado será dizer que sabia que o meu cliente não iria ficar rico com isso - os indicadores que ele havia escolhido, juntamente com a lógica da decisão, não eram lucrativos. Como amostra, aqui estão os resultados da execução do programa na janela M15 para 164 operações:
Observe que nosso equilíbrio (a linha azul) termina abaixo do seu ponto de partida.
Otimização de parâmetros e suas mentiras.
Embora o backtesting me tenha deixado cauteloso com a utilidade desse robô FX, fiquei intrigado quando comecei a brincar com seus parâmetros externos e notei grandes diferenças na relação de retorno geral. Esta ciência particular é conhecida como otimização de parâmetros.
Eu fiz alguns testes difíceis para tentar inferir o significado dos parâmetros externos na Razão de retorno e surgiu algo como isto:
Você pode pensar (como eu fiz) que você deve usar o Parâmetro A. Mas a decisão não é tão direta como pode aparecer. Especificamente, observe a imprevisibilidade do Parâmetro A: para valores de erro pequenos, seu retorno muda drasticamente. Em outras palavras, o Parâmetro A é muito provável que a previsão excessiva de resultados futuros, uma vez que qualquer incerteza, qualquer alteração no total resultará em um desempenho pior.
Mas, de fato, o futuro é incerto! E o retorno do Parâmetro A também é incerto. A melhor escolha, de fato, é confiar na imprevisibilidade. Muitas vezes, um parâmetro com um retorno máximo mais baixo, mas uma previsibilidade superior (menor flutuação) será preferível a um parâmetro com alto retorno, mas uma previsibilidade fraca.
O único que você pode ter certeza é que você não conhece o futuro do mercado, e pensar que você sabe como o mercado vai atuar com base em dados passados ​​é um erro. Por sua vez, você deve reconhecer essa imprevisibilidade em suas previsões Forex.
Isso não significa necessariamente que devemos usar o Parâmetro B, porque mesmo os retornos mais baixos do Parâmetro A funcionam melhor do que o Parâmetro B; Isso é apenas para mostrar que os Parâmetros de Otimização podem resultar em testes que exageram os resultados futuros prováveis, e esse pensamento não é óbvio.
Considerações globais de comércio de algoritmo Forex.
Desde essa primeira experiência de negociação de Forex algorítmica, construí vários sistemas de negociação automatizados para clientes e posso dizer que há espaço para explorar e continuar a análise de Forex a ser feito. Por exemplo, recentemente construí um sistema baseado em encontrar os chamados movimentos de "Big Fish"; isto é, grandes variações de pips em pequenas e minúsculas unidades de tempo. Este é um assunto que me fascina.
Construir o seu próprio sistema de simulação FX é uma excelente opção para aprender mais sobre o comércio de Forex e as possibilidades são infinitas. Por exemplo, você poderia tentar decifrar a distribuição de probabilidade das variações de preços em função da volatilidade em um mercado (EUR / USD, por exemplo), e talvez criar um modelo de simulação de Monte Carlo usando a distribuição por estado de volatilidade, usando qualquer grau de precisão que você deseja. Vou deixar isso como um exercício para o leitor ansioso.
O mundo Forex pode ser esmagador às vezes, mas espero que este artigo tenha dado alguns pontos sobre como começar em sua própria estratégia de negociação Forex.
Leitura adicional.
Hoje em dia, existe um vasto conjunto de ferramentas para construir, testar e melhorar as Automatizações do Sistema de Negociação: Trading Blox para testes, NinjaTrader para negociação, OCaml para programação, para citar alguns.
Eu li extensivamente sobre o mundo misterioso que é o mercado de moeda. Aqui estão alguns write-ups que eu recomendo para programadores e leitores entusiasmados:
Compreendendo o básico.
Sobre o que Forex é negociado?
O comércio Forex (ou FX) está comprando e vendendo por meio de pares de moedas (por exemplo, USD vs. EUR) no mercado de câmbio.
Como o Forex ganha dinheiro?
Os corretores de Forex ganham dinheiro através de comissões e taxas. Os comerciantes de Forex ganham (ou perdem) o dinheiro com base em seu tempo: se eles conseguirem vender alto o suficiente em comparação com quando eles compraram, eles podem lucrar.
O que há para testar uma estratégia de negociação?
Backtesting é o processo de testar uma estratégia ou sistema específico usando os eventos do passado.
O que é o comércio algorítmico?
O comércio algorítmico é quando um robô / programa usa um conjunto de regras que dizem quando comprar ou vender.

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Por Michael Halls-Moore em 26 de março de 2018.
Neste artigo, vou apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativa de ponta a ponta. Esta postagem esperará servir dois públicos. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo será indivíduos que desejam tentar configurar seu próprio negócio de negociação algorítmica "de varejo".
Negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de financiamento quantitativo. 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 exige uma ampla experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência comercial da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, ser familiar com C / C ++ será de suma importância.
Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais:
Estratégia Identificação - Encontrar uma estratégia, explorar uma vantagem e decidir sobre a freqüência comercial Estratégia Backtesting - Obter dados, analisar o desempenho da estratégia e remover os viés Sistema de Execução - Vinculação a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando os custos de transação Gerenciamento de Riscos - Alocação de capital ideal " tamanho da aposta "/ critério Kelly e psicologia comercial.
Começaremos por dar 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 abrange a busca de uma estratégia, considerando se a estratégia se encaixa 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 avaliar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante "varejista" e como qualquer custo de transação afetará a estratégia.
Contrariamente à crença popular, é realmente bastante direto encontrar estratégias lucrativas através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam periodicamente resultados teóricos de negociação (embora na maioria dos custos brutos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão estratégias em detalhes. As revistas comerciais descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.
Você pode questionar por que indivíduos e empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando sabem que outros "aglomerando o comércio" podem impedir a estratégia de trabalhar no longo prazo. A razão está no fato de que eles geralmente não discutem 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 rentável. 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 idéias de estratégia:
Muitas das estratégias que você olhará cairão nas categorias de reversão média e tendência / impulso. Uma estratégia de reversão média é aquela que tenta explorar o fato de que existe um termo de longo prazo em uma "série de preços" (como a disseminação entre dois ativos correlacionados) e que os desvios de curto prazo desse significado eventualmente reverterão. Uma estratégia de impulso tenta explorar a psicologia dos investidores e a grande estrutura do fundo ao "engatar" uma tendência de mercado, que pode reunir impulso em uma direção e seguir a tendência até reverter.
Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação. A negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais tempo do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que possuem ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um profissional de varejo HFT e UHFT são certamente possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" de negociação e da dinâmica do livro de pedidos. Não discutiremos esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.
Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.
Teste de estratégia.
O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicado a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia será realizada no "mundo real". No entanto, o backtesting NÃO é uma garantia de sucesso, por vários motivos. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica numerosos preconceitos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados o máximo possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo viés avançado, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de dados). Outras áreas de importância no backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, contribuindo com custos de transação realistas e decidindo uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação ainda mais na seção Sistemas de Execução abaixo.
Uma vez que uma estratégia foi 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. Os seus custos geralmente variam com a qualidade, a profundidade e a pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes quantos iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuitos da Yahoo Finance. Eu não vou me aprofundar em prestadores muito aqui, e eu gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.
As principais preocupações com dados históricos incluem precisão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e divisões de ações:
A precisão pertence à qualidade geral dos dados - quer contenha quaisquer erros. Os erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como, por exemplo, com um filtro de espiga, que irá escolher "picos" incorretos em dados da série temporal e corrigi-los. Em outras ocasiões, 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 geralmente é 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 negociados. No caso de ações, isso significa ações de saída / falência. Este viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto 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 gradual no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e divisões de estoque são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir um estoque de divisão com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa!
Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a opção entre o software de back-test dedicado, como o Tradestation, uma plataforma numérica como Excel ou MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação, como Python ou C ++. Não vou demorar muito na Tradestation (ou similar), no Excel ou no MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios de o fazer é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias HFT em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.
Quando testar um sistema, é preciso quantificar o desempenho. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são a redução máxima e a Ratia Sharpe. A retirada máxima caracteriza a maior queda de pico a calha na curva de equidade da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso geralmente é citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tendem a ter maiores disparidades do que as estratégias de HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará a retirada máxima do passado, que é um bom guia para o futuro desempenho de redução da estratégia. A segunda medida é a Ratia de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos em excesso divididos pelo desvio padrão desses retornos em excesso. 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. Observe que o retorno anualizado não é uma medida usualmente utilizada, pois não leva em consideração a volatilidade da estratégia (ao contrário do Ratio Sharpe).
Uma vez que uma estratégia foi testada de novo e é considerado livre de preconceitos (na medida em que é possível!), Com um bom Sharpe e reduções minimizadas, é hora de criar um sistema de execução.
Sistemas de Execução.
Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio 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, as técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será estreitamente acoplado ao gerador comercial (devido à interdependência da estratégia e da tecnologia).
As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo a comissão, o deslizamento e a propagação) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo com o desempenho testado.
Existem muitas maneiras de se conectar a uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone diretamente para uma interface de programação de aplicativos (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você automatize a execução de seus negócios o máximo possível. Isso liberta você para se concentrar em pesquisas futuras, além de permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, o HFT é essencialmente impossível sem execução automática). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para estratégias mais baixas e mais simples. 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 costumava trabalhar, tivemos um "loop de negociação" de 10 minutos, onde iremos baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executar trades com base nessas informações no mesmo período. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de minuto ou de segunda frequência, acredito que o C / C ++ seria mais ideal.
Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em lojas menores ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes desejável. Tenha 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 de econometria!
Outra questão importante que se enquadra na bandeira de execução é a redução de custos de transações. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, a troca e a SEC (ou órgão regulador governamental similar); deslizamento, qual é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido em relação ao que estava preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de oferta / oferta da garantia negociada. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (isto é, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.
Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente rentável com uma boa relação Sharpe e uma estratégia extremamente rentável com uma relação Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará de acesso a dados de troca histórica, que incluirão dados de marca para preços de lances / pedidos. Equipes completas de quants dedicam-se a otimizar a execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais os motivos para isso são muitos e variados!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas comprimirão rapidamente o preço e não poderão obter uma execução ótima. Daí, os algoritmos que os pedidos de "gotejamento de alimentação" no mercado existem, embora o fundo corra o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "presas" sobre essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.
A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por vários motivos. Nós já discutimos o viés avançado e o viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam a verificação desses preconceitos antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver erros no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparecem em um backtest, mas DO show up live trading. O mercado pode estar sujeito a uma mudança de regime posterior à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento dos investidores e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências quanto ao comportamento do mercado e, assim, a rentabilidade da sua estratégia.
Gerenciamento de riscos.
A peça final para o enigma de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de riscos. "Risco" inclui todos os vies anteriores que discutimos. Inclui o risco de tecnologia, como servidores co-localizados na troca de repente, desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui o risco de corretagem, como o corretor se quebrando (não tão louco quanto parece, dado o susto recente com o MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação da negociação, das quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de riscos para estratégias quantitativas, então não tento elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.
O gerenciamento de riscos também abrange o que é conhecido como alocação ótima de capital, que é um ramo da teoria do portfólio. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de estratégias diferentes e para os 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 Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me deter no seu cálculo. O critério de Kelly faz alguns pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que geralmente não são válidos nos mercados financeiros, então os comerciantes são geralmente conservadores quando se trata da implementação.
Outro componente chave do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos viés cognitivos que podem se aproximar da negociação. Embora isso seja certamente menos problemático com o comércio algorítmico se a estratégia for deixada sozinha! Um viés comum é o da aversão à perda em que uma posição perdedora não será encerrada 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 obtido pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes colocam muita ênfase nos eventos recentes e não no longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância. Estes podem, muitas vezes, levar a alavancagem insuficiente ou excessiva, o que pode causar explosão (ou seja, o patrimônio da conta em 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 papéis inteiros foram escritos sobre questões que eu apenas dediquei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a empregos quantitativos em bolsa de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de uma ampla experiência em estatística e econometria, com muita experiência em 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, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência da rede.
Se você está interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria melhorar a programação. A minha preferência é criar o máximo de captura de dados, backtester de estratégia e sistema de execução por si mesmo possível. Se o seu próprio capital estiver na linha, você não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economizando tempo no curto prazo, poderia ser extremamente caro a longo prazo.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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ANANTA: uma Estratégia de Negociação Quantitativa Sistemática FX.
20 Páginas Publicadas: 2 Abr 2018 Última revisão: 29 de maio de 2018.
Nicolas Georges.
Data escrita: 1º de abril de 2018.
Este artigo é o primeiro de uma série que visa estudar detalhadamente a estratégia da ANANTA, um modelo FX sistemático de curto prazo que usa sinais de renda fixa. Concentraremos nesta parte em delinear o contexto e uma implementação básica inicial da metodologia, desde hipóteses de negociação até construção de sinal e resultados.
Palavras-chave: taxas de juros, diferencial, momentum, sistemático, quantitativo, FX, estratégia, moeda, premium, tático, Alocação, GTAA, negociação, propriedade, Hedge, Volatilidade, Alpha, Beta, Efficient Markets, G10, G4, euro, dólar.
Classificação JEL: C00, C10, C50, G00, G11.
Nicolas Georges (Autor do Contato)
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