Livros de estratégias de negociação algorítmica

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.

O comércio algorítmico é geralmente percebido como uma área complexa para os iniciantes aprenderem. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desanimador para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são fáceis de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.

A beleza da negociação algorítmica é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras oferecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam certas ressalvas associadas a esses sistemas, elas fornecem um ambiente para promover um nível profundo de entendimento, sem absolutamente nenhum risco de capital.

Uma pergunta comum que recebo dos leitores da QuantStart é "Como faço para começar no comércio quantitativo?". Eu já escrevi um guia para iniciantes sobre negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar cobrir a diversidade do assunto. Assim, decidi recomendar meus livros de negociação de quantia de nível de entrada favoritos neste artigo.

A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Eu descobri que é muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que o básico seja coberto e entendido. Os melhores livros que encontrei para esse fim são os seguintes:

1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros financeiros favoritos. O Dr. Chan oferece uma excelente visão geral do processo de criação de um sistema de negociação quantitativo "de varejo", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora haja muitos detalhes que são ignorados (principalmente por questão de brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona o comércio algorítmico. Ele discute geração alfa ("o modelo comercial"), gerenciamento de risco, sistemas automatizados de execução e certas estratégias (particularmente momentum e reversão à média). Este livro é o lugar para começar. 2) Inside the Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, Dr. Narang explica em detalhes como funciona um fundo profissional de hedge quantitativo. É lançado em um investidor experiente que está pensando em investir em tal "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante de varejo, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um "bom" sistema de negociação de quantum deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de risco são delineados, com idéias sobre onde procurar mais informações. Muitos comerciantes de algo de varejo poderiam fazer bem para pegar isso e ver como os 'profissionais' realizam sua negociação. 3) Negociação Algorítmica & amp; DMA por Barry Johnson - A expressão "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução usados ​​por bancos e corretores para executar transações eficientes. Eu estou usando o termo para cobrir não apenas os aspectos de negociação, mas também de negociação quantitativa ou sistemática. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que não tem utilidade para o quant varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como as trocas funcionam e a "microestrutura de mercado" pode ajudar imensamente a lucratividade das estratégias de varejo. Apesar de ser um tomo pesado, vale a pena pegar.

Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia de negociação. Isso é geralmente conhecido como o componente de modelo alfa de um sistema de negociação. As estratégias são fáceis de encontrar nos dias de hoje, no entanto, o verdadeiro valor vem em determinar seus próprios parâmetros de negociação através de extensa pesquisa e backtesting. Os seguintes livros discutem certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:

4) Algorithmic Trading por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele escapou ao momentum, à reversão à média e a certas estratégias de alta frequência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes significativos da implementação, embora com mais complexidade matemática do que na primeira (por exemplo, filtros de Kalman, estacionariedade / cointegração, CADF, etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o comportamento mais recente do mercado, já que o primeiro livro foi escrito há alguns anos. 5) Negociação e Trocas por Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura de mercado, que eu pessoalmente acho que é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação de quant. A microestrutura de mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem na carteira de pedidos. Está intimamente relacionado a como as trocas funcionam e o que realmente acontece quando uma negociação é feita. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas mais sobre coisas para estar ciente ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais do espaço financeiro financeiro consideram isso um excelente livro e também o recomendo.

Nesta fase, como um comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e seu profundo relacionamento com os custos de transação), bem como gerenciamento de risco e portfólio. Eu dicarei livros para esses tópicos em artigos posteriores.

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Negociação Algorítmica Bem Sucedida.

Você não teve a intenção de perder dinheiro quando negociou, mas muitos pequenos erros ao longo do caminho fizeram com que o desempenho de sua estratégia em backtests não desse certo quando você foi ao ar.

Eu estive envolvido em negociação algorítmica por mais de sete anos e naquele tempo eu vi alguns grandes erros de negociação.

Depois de muita tentativa e erro, acabei descobrindo que o trabalho árduo, a disciplina e a abordagem científica são a chave da lucratividade com o comércio quantitativo.

No êxito da negociação algorítmica, ensinarei a você um processo para identificar estratégias lucrativas desde o início, backtest-los, reduzir seus custos de transação e executar eficientemente seus negócios de forma totalmente automatizada.

Não importa o quão longe você esteja na sua carreira de negociação quantitativa, você pode aplicar essas idéias para criar um lucrativo negócio de comércio algorítmico.

Mais de 200 páginas de técnicas de negociação algorítmica Como implementar um backtester end-to-end de ações com bibliotecas Python Baixe o Índice.

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Criar estratégias de negociação lucrativas é difícil. Muito difícil.

Apesar de todos esses benefícios, não quero que você entenda errado e pense que é fácil desenvolver um sistema de comércio algorítmico. Nada poderia estar mais longe da verdade. Não há caminho para riquezas fáceis com negociação de algoritmos.

No entanto, se você dividir o problema, em pequenas partes componentes fáceis de manusear e progredir de forma consistente na melhoria do seu sistema todos os dias, ele poderá se tornar muito bem sucedido.

No início, é uma luta para ganhar dinheiro de forma consistente com a negociação.

Agora eu construí o hábito de criar um pipeline de estratégia que constantemente me fornece novas idéias de estratégia de negociação com as quais testar. Não importa se uma estratégia começa a ter um desempenho ruim porque eu tenho muito mais para escolher - e você também.

O progresso lento e consistente em pesquisa, teste e execução é a chave para alcançar lucratividade de negociação algorítmica.

Assuma o compromisso de trabalhar com afinco em seus componentes de estratégia, com uma abordagem disciplinada, e você verá o sucesso muito mais cedo do que o esperado.

E se você não for um especialista em negociação algorítmica?

Na verdade, nem eu quando comecei! Eu não sabia ordens de mercado de ordens de limite, o lado de compra do lado de venda ou o que era uma perda de parada! Mas eu pratiquei nos últimos sete anos e aprendi muito sobre o comércio algorítmico no processo.

Está bem dentro de sua capacidade de aprender o que sei sobre quant finance e trading. Eu certamente não estou no topo da minha área, mas estive envolvido no desenvolvimento de estratégias de negociação lucrativas e estou muito ansioso para mostrar a você como fazer o mesmo.

Eu imagino que há um tópico sobre o qual você sabe muito e aposto que há muitos que sabem menos sobre a área do que você. Ser um especialista vem através da prática, disciplina e trabalho duro. O mesmo acontece com a formação de um conjunto consistente de estratégias lucrativas de negociação algorítmica.

Toda pessoa de sucesso que conheço no comércio algorítmico começou antes de saber muito sobre os mercados.

Use o fato de que você ainda não está confortável com a negociação algorítmica para se esforçar mais e aprender a se tornar um especialista.

Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Sua Justificativa.

Descrição.

Louvor por negociação algorítmica.

"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas teoria. Conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com estratégias reais de negociação, que dão ao leitor uma visão de como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como foi implementada e até mesmo como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para qualquer pessoa que queira criar suas próprias estratégias de negociação sistemática. na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e diferenciada com os gerentes ".

& # 151; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, diretor administrativo, gerente de seleção & amp; Construção de Portfólio, Universidade de Toronto Asset Management.

"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica a lógica por trás de cada um, mostra como testá-lo, como melhorá-lo e discute questões de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado a Para os operadores sérios de varejo, não conheço nenhum outro livro que forneça essa gama de exemplos e níveis de detalhes. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam as estratégias e o gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis. "

& # 151; Roger Hunter, Matemático e Trader Algorítmico.

Sobre o autor.

ERNEST P. CHAN é o membro gestor da QTS Capital Management, LLC. Ele trabalhou para vários bancos de investimento (Morgan Stanley, Credit Suisse, Maple) e hedge funds (Mapleridge, Millennium Partners, MANE) desde 1997. Chan recebeu seu PhD em física pela Cornell University e foi membro do grupo Human Language Technologies da IBM antes juntando-se ao setor financeiro. Ele foi co-fundador e diretor da EXP Capital Management, LLC, uma empresa de investimentos sediada em Chicago. Chan também é autor de Quantitative Trading: Como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica (Wiley) e um popular blogueiro financeiro em epchan. blogspot. Saiba mais sobre ele no epchan.

Permissões.

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Livros Essenciais sobre Negociação Algorítmica.

Como eu aprendo negociação algorítmica?

Quais são os passos para iniciar a negociação da Algo?

Quais são os livros essenciais sobre o comércio algorítmico?

Qual é o melhor instituto de negociação da Algo?

Estas são algumas das perguntas que os fóruns populares são inundados por aspirantes a traders algorítmicos novatos em todo o mundo. Um bom ponto de partida para um aspirante a comerciante seria pegar um bom livro, mergulhar e absorver tudo o que o livro tem a oferecer. Este post detalha as áreas centrais em que os candidatos a aspirantes precisam se concentrar e aborda algumas das boas leituras em cada uma dessas categorias. No final do post, também compartilhamos uma lista abrangente de livros que são considerados boas leituras neste campo.

A microestrutura do mercado detalha como os negócios / trocas ocorrem nos mercados, e mergulha nos participantes do mercado, métodos de negociação, liquidez, descoberta de preços, custos de transação, etc. A microestrutura de mercado é útil no desenvolvimento de sistemas de negociação algorítmica e, portanto, um conhecimento sólido da microestrutura do mercado pré-requisito para os operadores de alta frequência e criadores de mercado. Aqui estão algumas leituras importantes & # 8211;

O livro é uma boa leitura para qualquer pessoa interessada em entender como os mercados funcionam. O objetivo principal do livro, conforme mencionado pelo autor, é entender as origens das características de qualidade do mercado, como a liquidez, os custos de transação, os preços informativos, a volatilidade e os lucros comerciais. O livro também detalha como estrutura de mercado - regras de negociação e sistemas de informação afeta as características de mercado acima mencionadas.

Este livro fornece um guia completo para o trabalho teórico na pesquisa de microestrutura de mercado e é uma leitura essencial para um trader de alta frequência.

O livro introduz os leitores para as questões gerais e problemas na microestrutura de mercado e ainda investiga modelos de estoque, modelos baseados em informações e modelos de comerciante estratégicos de comerciantes informados e desinformados. Os capítulos finais do livro detalham a relação entre a informação e o processo de preços, a liquidez e a relação entre os mercados.

As estratégias de negociação algorítmica formam o núcleo do comércio quantitativo. Para aspirantes a quem é essencial conhecer o processo de desenvolvimento de sistemas de negociação e sua implementação nos mercados. Escolhemos os dois livros populares a seguir sobre negociação algorítmica.

Este livro é um guia prático para estratégias de negociação algorítmica que podem ser implementadas por comerciantes varejistas e institucionais. Dr. Ernest Chan cobriu uma ampla gama de estratégias simples e lineares neste livro.

O livro começa com um capítulo sobre backtesting e execução automatizada e, em seguida, abrange as estratégias de reversão de média e sua implementação para ações, ETFs, moedas e futuros. O Dr. Ernest Chan também dedicou capítulos no livro para estratégias de momento inter e intradiário. O livro conclui com um capítulo sobre gerenciamento de riscos.

O livro cobre várias técnicas estatísticas para a detecção de séries temporais & # 8220; & # 8221; significa reversão ou estacionariedade, e para detectar a cointegração de uma carteira de instrumentos. Técnicas simples para a negociação de portfólios de reversão de médias, como linear, banda de Bollinger e filtro de Kalman, foram explicadas pelo autor no livro.

Na seção sobre estratégias baseadas no momento, o Dr. Ernest Chan detalha os quatro principais impulsionadores do momentum em ações e futuros, e as estratégias baseadas em séries temporais e momentum transversal. Novas estratégias de momentum baseadas em notícias e sentimentos, ETFs alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta frequência também foram abordados no livro.

Este livro é um guia completo sobre comércio algorítmico e acesso direto ao mercado (DMA) para os comerciantes de compra e venda. O livro contém capítulos detalhados sobre tópicos como pedidos, algoritmos de negociação (TWAP, VWAP, déficit de implementação e déficit adaptativo etc.), custos de transação, táticas de execução de estratégia, estratégias de negociação avançadas e vários outros tópicos.

Livros para estatísticas e amp; Econometria.

Em um cenário comercial cada vez mais competitivo, a matemática e a estatística fornecem ferramentas muito poderosas para obter sucesso no comércio sistemático. Os sistemas de negociação usam análise de séries temporais e outros modelos estatísticos para prever e negociar nos mercados. O conhecimento sólido de matemática e estatística é uma habilidade essencial que é desejada pelas empresas quantias que procuram contratar novos recrutas. Os livros a seguir são uma boa leitura para serem iniciados.

Este livro apresenta uma introdução clara e concisa para estatísticas e econometria. O livro adota uma abordagem de solução de problemas. Os tópicos abordados no livro incluem sua parte teoria, princípios e são totalmente ilustrados com exemplos. O livro cobre numerosos problemas teóricos e práticos com soluções detalhadas, passo a passo.

O livro é uma excelente introdução aos modelos econométricos e suas aplicações para modelagem e previsão de dados de séries temporais financeiras.

O livro aborda tópicos importantes como Análise Linear de Séries Temporais, Modelos Não-Lineares, Análise de Séries Temporais Multivariada, Análise de Dados de Alta Frequência, PCA, Modelos de Espaço de Estado, Filtro de Kalman e outros tópicos. Exemplos empíricos são usados ​​para demonstrar a aplicação dos tópicos abordados no livro.

Livros para Análise Técnica.

A análise técnica e os indicadores técnicos encontram um uso muito amplo na negociação. Indicadores técnicos podem ser usados ​​como filtros adicionais em estratégias quantitativas de negociação por quantos. Os indicadores técnicos também encontram uso em modelos de aprendizado de máquina em que eles são usados ​​como entradas no modelo.

O livro é considerado a bíblia da análise técnica. O livro oferece uma visão profunda da análise técnica dos mercados financeiros e foi escrito em uma linguagem simples e fácil de entender pelo autor. É uma leitura recomendada para comerciantes de dia, bem como para investidores de longo prazo.

O livro cobre a construção de gráficos, conceitos básicos de tendência, padrões de reversão, médias móveis, osciladores, indicadores do mercado de ações, indicadores técnicos avançados, volume e juros em aberto e vários outros tópicos.

O livro é uma boa leitura sobre análise técnica e os exemplos práticos ilustrados no livro podem ser aplicados na negociação no mundo real. O livro é composto por três partes: parte 1 detalha técnicas de determinação de tendência, parte 2 descreve a estrutura de mercado e parte 3 discute outros aspectos da análise de mercado.

O autor acredita que há uma correlação aproximada entre a confiabilidade dos indicadores técnicos e o tempo que está sendo monitorado. Assim, a maior parte da discussão no livro é orientada para tendências de médio prazo e longo prazo. Os livros também oferecem conselhos práticos para evitar sinais falsos de contra-tendência que podem surgir em períodos de tempo curtos.

Livros para negociação de opções.

Opções e futuros são instrumentos altamente negociados nos mercados. A negociacao de opcoes tornou-se extremamente sofisticada e e realmente importante para os aspirantes a negociadores e quants ter uma boa compreensao da volatilidade, dos gregos e varias estrategias de opcoes. Listamos os dois livros seguintes, que são boas leituras em Opções.

Este livro é uma leitura essencial para aqueles interessados ​​em finanças quantitativas. O autor abordou tópicos difíceis com numerosos exemplos e explicações. Os capítulos iniciais do livro cobrem os fundamentos dos contratos de derivativos. Neste livro, Hull abordou diferentes tópicos sobre os mercados de opções que incluem mercados de Mecânica de Opções, propriedades de opções de ações, estratégias de negociação de opções, modelo de Black-Scholes-Merton, opções sobre índices de ações, opções de futuros e moedas, gregos, volatilidade sorrisos etc. O livro é uma boa leitura para aqueles que querem aprender sobre as complexidades das opções para se tornar bem sucedido na negociação de opções.

O livro é uma boa leitura para os comerciantes e lida com os aspectos práticos da cobertura dos riscos de opções padrão e exóticas, como parte da estrutura maior de gerenciamento de risco.

O livro é composto por quatro partes: parte 1 define microestrutura de mercado e produtos, parte 2 define os conceitos básicos de risco de opção de baunilha e ferramentas de medição, parte 3 descreve os riscos de opções exóticas e parte 4 fornece ferramentas quantitativas de análise.

O livro cobre o comportamento dos gregos, volatilidade e correlação, negociação de volatilidade, troca e opções exóticas de cobertura e vários outros tópicos. Os tópicos matemáticos avançados são discutidos na última parte do livro, na categoria "Módulos".

Conclusão:

Estes foram alguns dos livros essenciais sobre negociação algorítmica que pensamos em compartilhar com nossos leitores. Para uma lista mais completa de livros, você pode consultar o compartilhamento de slides aqui.

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Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Neste artigo, quero apresentar os métodos pelos quais eu mesmo identifico estratégias lucrativas de negociação algorítmica. Nosso objetivo hoje é entender detalhadamente como encontrar, avaliar e selecionar tais sistemas. Explicarei como as estratégias de identificação envolvem tanto a preferência pessoal quanto o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para testes, como avaliar imparcialmente uma estratégia de negociação e, finalmente, como proceder para a fase de backtesting e implementação estratégica.

Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.

Para ser um profissional bem-sucedido - seja de forma discreta ou algorítmica - é necessário fazer algumas perguntas honestas. Negociação fornece-lhe a capacidade de perder dinheiro a um ritmo alarmante, por isso é necessário "conhecer-se", tanto quanto é necessário compreender a sua estratégia escolhida.

Eu diria que a consideração mais importante no comércio é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico, em particular, exigem um grau significativo de disciplina, paciência e distanciamento emocional. Como você está permitindo que um algoritmo realize sua negociação para você, é necessário que ele seja resolvido para não interferir na estratégia quando ela estiver sendo executada. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que se mostraram altamente lucrativas em um backtest podem ser arruinadas pela simples interferência. Entenda que, se você deseja entrar no mundo do comércio algorítmico, será testado emocionalmente e, para ter sucesso, é necessário superar essas dificuldades!

A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha meio período? Você trabalha em casa ou tem um longo trajeto todos os dias? Essas perguntas ajudarão a determinar a frequência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles que trabalham em tempo integral, uma estratégia de futuros intradiários pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas limitações de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se a sua estratégia é freqüentemente negociada e depende de feeds de notícias caros (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista em relação à sua capacidade de executar isso com sucesso no escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer olhar para uma estratégia de negociação de alta frequência (HFT) mais técnica.

Acredito que é necessário realizar pesquisas contínuas em suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Portanto, uma parte significativa do tempo destinado à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre rentabilidade forte ou um declínio lento em direção a perdas.

Você também precisa considerar seu capital comercial. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50.000 USD (aproximadamente £ 35.000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, começaria com uma quantia maior, provavelmente perto de 100.000 USD (aproximadamente £ 70.000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para as estratégias de média a alta frequência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de rebaixamento. Se você está considerando começar com menos de 10.000 dólares, então você precisará restringir-se a estratégias de baixa frequência, negociando em um ou dois ativos, pois os custos de transação irão rapidamente engolir seus retornos. A Interactive Brokers, que é uma das corretoras mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo de no mínimo 10.000 USD.

A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia automatizada de negociação algorítmica. Ter conhecimento em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, mecanismo de backtest e sistema de execução por conta própria. Isso tem uma série de vantagens, das quais a principal é a capacidade de estar completamente ciente de todos os aspectos da infraestrutura de negociação. Ele também permite que você explore as estratégias de frequência mais alta, pois você estará no controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique testar seu próprio software e eliminar bugs, também significa mais tempo gasto na codificação de infraestrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na primeira parte de sua carreira de negociação de algoritmos. Você pode achar que está confortável negociando no Excel ou no MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso, no entanto, especialmente para aqueles que operam em alta freqüência.

Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por negociação algorítmica. Você está interessado em uma renda regular, em que você espera obter ganhos de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se dar ao luxo de negociar sem a necessidade de levantar fundos? Dependência de renda irá ditar a frequência da sua estratégia. Retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de frequência mais alta com menos volatilidade (ou seja, um índice maior de Sharpe). Comerciantes de longo prazo podem ter uma frequência de negociação mais tranqüila.

Finalmente, não se iluda com a noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo! Algo negociação não é um esquema de enriquecimento rápido - se alguma coisa pode ser um esquema de tornar-se pobre rápido. É preciso muita disciplina, pesquisa, diligência e paciência para ter sucesso no comércio algorítmico. Pode levar meses, se não anos, para gerar lucratividade consistente.

Idéias de Negociação Algorítmica de Sourcing.

Apesar das percepções comuns em contrário, é bastante simples localizar estratégias de negociação lucrativas no domínio público. Nunca as ideias de negociação foram mais prontamente disponíveis do que são hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs de negociação, fóruns de negociação, revistas semanais de negociação e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.

Nosso objetivo como pesquisadores de comércio quantitativo é estabelecer um pipeline de estratégia que nos fornecerá um fluxo de ideias de negociação em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para a terceirização, avaliação e implementação de estratégias com as quais nos deparamos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e nos fornecer uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.

Devemos ser extremamente cuidadosos para não deixar que vieses cognitivos influenciem nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples quanto ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque eles são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo deve ser sempre encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativa positiva. A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, como restrições de capital comercial, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.

Se você não está familiarizado com o conceito de uma estratégia de negociação, então o primeiro lugar a olhar é com livros de texto estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de ideias mais simples e diretas, com as quais você pode se familiarizar com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos no comércio quantitativo, que gradualmente se tornam mais sofisticados conforme você trabalha na lista:

Para uma lista mais longa de livros de negociações quantitativas, visite a lista de leitura QuantStart.

O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs de negociação. No entanto, uma nota de cautela: Muitos blogs de negociação contam com o 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 comercial geral, a análise técnica é considerada um tanto ineficaz na comunidade financeira quantitativa. Alguns sugeriram que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem sucedidos fazendo uso de análise técnica. No entanto, como pessoas com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias baseadas em TA e tomar decisões baseadas em dados em vez de basear as nossas em considerações emocionais ou preconceitos.

Aqui está uma lista de blogs e fóruns de negociação algorítmica bem respeitados:

Depois de ter alguma experiência em avaliar estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem altas assinaturas ou custos únicos. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você deve ser capaz de obter acesso a alguns desses periódicos financeiros. Caso contrário, você pode ver os servidores de pré-impressão, que são repositórios da Internet de rascunhos atrasados ​​de trabalhos acadêmicos que estão sendo revisados ​​por especialistas. Como estamos interessados ​​apenas em estratégias que podemos replicar com sucesso, fazer backtest e obter lucratividade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.

A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes elas podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e caros, negociar em classes de ativos ilíquidos ou não levar em consideração taxas, escorregões ou spread. Também pode não estar claro se a estratégia de negociação deve ser executada com ordens de mercado, ordens de limite ou se ela contém perdas de parada, etc. Assim, é absolutamente essencial replicar a estratégia você mesmo, fazer o backtest e adicionar transações realistas. custos que incluem 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 obter idéias de:

Que tal formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:

Microestrutura de mercado - Para estratégias de maior frequência, em particular, pode-se fazer uso da microestrutura de mercado, ou seja, o entendimento da dinâmica da carteira de pedidos para gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentações, participantes do mercado e restrições que serão abertas à exploração por meio 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 e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Fundos de investimento agregados, tais como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos mútuos são limitados tanto pela regulamentação pesada quanto por suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisarem rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de títulos, terão que escalonar para evitar "movimentar o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso e de outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem da estrutura do fundo. Aprendizado de máquina / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizado de máquina se tornaram mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) têm sido usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tiver experiência nessa área, poderá ter algumas dicas sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a determinados mercados.

Existem, é claro, muitas outras áreas para os quantos investigarem. Discutiremos como detalhar as estratégias personalizadas em um artigo posterior.

Ao continuar a monitorar essas fontes semanalmente ou diariamente, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de diversas fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de tempo e recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.

Avaliação de estratégias de negociação.

A primeira e indiscutivelmente mais óbvia consideração é se você realmente entende a estratégia. Você seria capaz de explicar a estratégia de forma concisa ou requer uma série de advertências e listas de parâmetros sem fim? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar para algum raciocínio comportamental ou restrição de estrutura de fundos que possa estar causando o (s) padrão (ões) que você está tentando explorar? Essa restrição seria uma mudança de regime, como uma dramática interrupção no ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série temporal financeira ou é específico para a classe de ativos na qual se afirma ser rentável? Você deve estar constantemente pensando sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode perder uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.

Depois de determinar que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ela se encaixa no perfil de personalidade mencionado anteriormente. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! Estratégias diferem substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de levantamento, ou estão dispostos a aceitar um risco maior de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como muitos, tentamos eliminar o máximo de viés cognitivo possível e devemos ser capazes de avaliar uma estratégia imparcialmente, os vieses sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de meios consistentes e sem emoção para avaliar o desempenho das estratégias. . Aqui está a lista de critérios que julgo uma nova estratégia em potencial:

Metodologia - A estratégia é baseada no momento, na reversão da média, no neutro do mercado, no direcional? A estratégia baseia-se em técnicas estatísticas sofisticadas (ou complexas!) Ou de aprendizado de máquina que são difíceis de entender e requerem um PhD em estatística para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? É provável que a estratégia resista a uma mudança de regime (ou seja, nova regulação potencial dos mercados financeiros)? Índice de Sharpe - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente a relação recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você pode obter para o nível de volatilidade suportado pela curva de capital. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência com que esses retornos e a volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de frequência mais alta exigirá uma taxa de amostragem maior do desvio padrão, mas um período de tempo global mais curto de medição, por exemplo. Alavancagem - A estratégia requer alavancagem significativa para ser rentável? A estratégia requer o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Esses contratos alavancados podem ter características pesadas de volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para tal volatilidade? Freqüência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, ao conhecimento tecnológico), ao índice de Sharpe e ao nível geral de custos de transação. Todas as outras questões consideradas, estratégias de maior frequência exigem mais capital, são mais sofisticadas e mais difíceis de implementar. No entanto, supondo que seu mecanismo de backtesting seja sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas de Sharpe muito mais altas. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A proporção de Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não protegidas, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva de capital e, portanto, menores índices de Sharpe. É claro que estou assumindo que a volatilidade positiva é aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganho / Perda, Lucro Médio / Perda - As estratégias diferem em suas características de ganhos / perdas e lucro / prejuízo médio. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo se o número de negociações perdedoras exceder o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão à média tendem a ter perfis opostos nos quais mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdedores podem ser bastante severos. Drawdown Máximo - O rebaixamento máximo é a maior queda percentual de ponta a ponta na curva de capital da estratégia. As estratégias de dinâmica são bem conhecidas por sofrer de períodos de rebaixamentos prolongados (devido a uma série de muitos comércios de perda incremental). Muitos traders desistirão em períodos de rebaixamento prolongado, mesmo que testes históricos tenham sugerido que isso é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de rebaixamento (e em qual período de tempo) você pode aceitar antes de interromper sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / Luidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando com um instrumento altamente ilíquido (como ações de pequena capitalização), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para mais capital. Muitos dos maiores fundos de hedge sofrem com problemas de capacidade significativos à medida que suas estratégias aumentam na alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizado de máquina) exigem uma grande quantidade de parâmetros. Cada parâmetro extra que uma estratégia requer deixa mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar direcionar as estratégias com o menor número de parâmetros possível ou ter quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a alguns benchmarks de desempenho. O benchmark é geralmente um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacente na qual a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações de grande capitalização dos EUA, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alpha" e "beta", aplicados a estratégias desse tipo. Discutiremos esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.

Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? Isoladamente, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não dão uma visão sobre alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são julgadas apenas por seus retornos. Sempre considere os atributos de risco de uma estratégia antes de examinar os retornos.

Neste estágio, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, pois elas não atenderão às suas necessidades de capital, limitações de alavancagem, tolerância máxima de redução 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 - o dos dados históricos disponíveis sobre os quais testar essas estratégias.

Obtendo dados históricos.

Atualmente, a amplitude dos requisitos técnicos em classes de ativos para armazenamento de dados históricos é substancial. Para manter a competitividade, tanto o lado comprador (fundos) quanto o lado vendedor (bancos de investimento) investem pesadamente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​nos requisitos de pontualidade, precisão e armazenamento. Agora descreverei os conceitos básicos da obtenção de dados históricos e como armazená-los. Infelizmente este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, escreverei muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência anterior no setor financeiro estava principalmente relacionada à aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.

Na seção anterior, criamos um pipeline de estratégia que nos permitia rejeitar determinadas estratégias com base em nossos critérios pessoais de rejeição. Nesta seção, filtraremos mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional de varejo) são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento e seu nível de especialização técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.

Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e as principais questões que precisaremos pensar:

Dados Fundamentais - Incluem dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, inflação, ações corporativas (dividendos, desdobramentos), arquivamentos na SEC, contas corporativas, dados de lucros, relatórios de safra, dados meteorológicos etc. Esses dados costumam ser usados ​​para valorizam empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente em sites do governo. Outros dados históricos históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento muitas vezes não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de Notícias - Os dados de notícias são frequentemente de natureza qualitativa. É composto por artigos, posts, postagens de microblog ("tweets") e editorial. Técnicas de aprendizado de máquina, como classificadores, são freqüentemente usadas para interpretar sentimentos. Esses dados também costumam estar disponíveis gratuitamente ou são baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais recentes são projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados de Preço do Ativo - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços de ativos. Ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio estão dentro dessa classe. Dados históricos diários geralmente são fáceis de obter para classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, depois que a precisão e a limpeza forem incluídas e os desvios estatísticos forem removidos, os dados poderão se tornar caros. Além disso, os dados de série temporal geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intraday são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, obrigações, futuros e as opções de derivativos mais exóticas têm características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve-se dar um cuidado significativo ao projeto e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Discutiremos a situação detalhadamente quando chegarmos a construir um banco de dados mestre de títulos em artigos futuros. Freqüência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários costumam ser suficientes. Para estratégias de alta frequência, pode ser necessário obter dados em nível de escala e até cópias históricas de dados específicos do livro de ordens da bolsa de valores. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito intensiva em tecnologia e adequada apenas para aqueles com forte histórico técnico / de programação. Benchmarks - As estratégias descritas acima serão frequentemente comparadas a um benchmark. Isso geralmente se manifesta como uma série temporal financeira adicional. Para ações, este é frequentemente um benchmark de ações nacionais, como o índice S & P500 (EUA) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (isto é, taxa de juros apropriada) é também outro ponto de referência amplamente aceito. Todas as categorias de classe de ativos possuem uma referência favorecida, portanto, será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se você deseja obter interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo pode apenas arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele gira em torno de um mecanismo de banco de dados, como um RDBMS (Relational Database Management System), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (por exemplo, "NoSQL"). Isso é acessado por meio do código de aplicativo "lógica de negócios" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, essa lógica de negócios é escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal ou remotamente por meio de servidores da Internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e mais barato nos últimos anos, mas ainda exigirão um conhecimento técnico significativo para alcançar de maneira robusta.

Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada por meio do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar necessário rejeitar uma estratégia baseada somente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e as equipes de PhDs trabalham em grandes fundos, garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um data center robusto para seus fins de backtesting!

Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados automaticamente para você - a um custo. Assim, você tirará muito da dor da implementação e poderá se concentrar apenas na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para os fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de frequência mais altas devido às suas taxas de Sharpe mais atraentes, mas elas são freqüentemente acopladas à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.

Agora que discutimos os problemas em torno dos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de backtesting. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.

AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.

Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.

Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.

Os Destaques do Swing Trader.

Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os dados seguintes abrangem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-3 / 14/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Mensal P / L.

Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou insuficiente pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.

Noções básicas de negociação algorítmica.

O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.

Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.

Exemplo de negociação algorítmica.

Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.

Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver preços, estatísticas comerciais completas, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

Detalhes no Swing Trader System.

Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

Detalhes no triturador S & P.

Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.

Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.

Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.

Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.

Trades During Bear & amp; Mercados de touro.

Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar várias condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.

O comércio algorítmico funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizada ajuda a remover suas emoções da negociação.

Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.

Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.

Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.

Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.

Swing Trading Strategies.

As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.

Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.

A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.

A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Este algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégias de Negociação Diária.

As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.

Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo Curto de Negociação Diária.

A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.

A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.

O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégias de Negociação de Opções.

As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.

Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.

A Estratégia de Negociação de Opções de Condor da Iron é perfeita para quem quer uma taxa de ganhos por negociação mais alta, ou que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.

A Estratégia de Negociação das Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, estão a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.

Algoritmos de negociação que realmente funcionam?

Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página Press Releases para ver o que os outros estão dizendo sobre nós.

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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?

Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como para vídeos?

Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

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Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.

Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.

O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.

Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.

Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte para mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.

A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que oferece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.

Não deixe de visitar nossa página Perguntas frequentes para ver uma lista de perguntas e respostas comuns. Você também pode clicar aqui para saber mais sobre a AlgorithmicTrading e seu Lead Developer.

Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Sua Justificativa.

Louvor por negociação algorítmica.

"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas teoria. Conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com estratégias reais de negociação, que dão ao leitor uma visão de como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como foi implementada e até mesmo como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para qualquer pessoa que queira criar suas próprias estratégias de negociação sistemática. na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e diferenciada com os gerentes ".

—DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, Diretor Administrativo, Seleção de Gerente e Construção de Portfólio, Asset Management da Universidade de Toronto.

"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica a lógica por trás de cada um, mostra como testá-lo, como melhorá-lo e discute questões de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado a Para os operadores sérios de varejo, não conheço nenhum outro livro que forneça essa gama de exemplos e níveis de detalhes. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam as estratégias e o gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis. "

- Roger Hunter, matemático e comerciante algorítmico.

Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Sua Justificativa.

Descrição.

Louvor por negociação algorítmica.

"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas teoria. Conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com estratégias reais de negociação, que dão ao leitor uma visão de como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como foi implementada e até mesmo como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para qualquer pessoa que queira criar suas próprias estratégias de negociação sistemática. na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e diferenciada com os gerentes ".

& # 151; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, diretor administrativo, gerente de seleção & amp; Construção de Portfólio, Universidade de Toronto Asset Management.

"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica a lógica por trás de cada um, mostra como testá-lo, como melhorá-lo e discute questões de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado a Para os operadores sérios de varejo, não conheço nenhum outro livro que forneça essa gama de exemplos e níveis de detalhes. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam as estratégias e o gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis. "

& # 151; Roger Hunter, Matemático e Trader Algorítmico.

Sobre o autor.

ERNEST P. CHAN é o membro gestor da QTS Capital Management, LLC. Ele trabalhou para vários bancos de investimento (Morgan Stanley, Credit Suisse, Maple) e hedge funds (Mapleridge, Millennium Partners, MANE) desde 1997. Chan recebeu seu PhD em física pela Cornell University e foi membro do grupo Human Language Technologies da IBM antes juntando-se ao setor financeiro. Ele foi co-fundador e diretor da EXP Capital Management, LLC, uma empresa de investimentos sediada em Chicago. Chan também é autor de Quantitative Trading: Como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica (Wiley) e um popular blogueiro financeiro em epchan. blogspot. Saiba mais sobre ele no epchan.

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