Negociação algorítmica significa estratégia de reversão

Negociação Algorítmica.
O que é 'Algorithmic Trading'
O comércio de algoritmos, também conhecido como trading e trading black box, é um sistema de negociação que utiliza modelos matemáticos avançados e complexos e fórmulas para tomar decisões e transações de alta velocidade nos mercados financeiros. O comércio algorítmico envolve o uso de programas de computador rápidos e algoritmos complexos para criar e determinar estratégias de negociação para retornos ideais.
BREAKING Down 'Algorithmic Trading'
Algumas estratégias de investimento e estratégias de negociação, como arbitragem, propagação de intermediários, mercado e especulação podem ser aprimoradas através de negociação algorítmica. As plataformas eletrônicas podem operar completamente estratégias de investimento e negociação através de negociação algorítmica. Como tal, os algoritmos são capazes de executar instruções comerciais em condições particulares de preço, volume e cronograma. O uso de negociação algorítmica é mais utilizado pelos grandes investidores institucionais devido à grande quantidade de ações que compram todos os dias. Algoritmos complexos permitem que esses investidores obtenham o melhor preço possível sem afetar significativamente o preço do estoque e aumentar os custos de compra.
As estratégias populares incluem arbitragem, negociação antes do reequilíbrio do fundo do índice, reversão média e escalpelamento.
Arbitragem é a diferença de preços de mercado entre duas entidades diferentes. Arbitragem é comumente praticada em negócios globais. Por exemplo, as empresas podem aproveitar os fornecimentos ou mão de obra mais barata de outros países. Essas empresas são capazes de reduzir os custos e aumentar os lucros. Arbitragem também pode ser utilizada na negociação de futuros S & amp; P e os estoques S & amp; P 500. É típico para os estoques S & amp; P futuros e S & P 500 para desenvolver diferenças de preços. Quando isso ocorre, as ações negociadas nos mercados NASDAQ e NYSE ficam atrasadas ou ficam à frente dos futuros de S & amp; P, proporcionando uma oportunidade de arbitragem. O comércio algorítmico de alta velocidade pode rastrear esses movimentos e lucrar com as diferenças de preços.
Negociação antes do retorno do fundo do índice.
As poupanças de aposentadoria, como os fundos de pensão, são principalmente investidas em fundos de investimento. Os fundos do índice de fundos de investimento são regularmente ajustados para corresponder aos novos preços dos ativos subjacentes do fundo. Antes disso, as instruções de negociação pré-programadas são desencadeadas por estratégias algorítmicas apoiadas por negociação, que podem transferir lucros de investidores para comerciantes algorítmicos.
Reversão média.
A reversão média é um método matemático que calcula a média dos preços temporários e baixos temporários de uma segurança. A negociação algorítmica calcula essa média e o lucro potencial do movimento do preço da segurança, já que ele se afasta ou vai para o preço médio.
Os Scalpers lucram com a negociação do spread bid-ask o mais rápido possível várias vezes ao dia. Os movimentos de preços devem ser menores que o spread da segurança. Esses movimentos ocorrem em poucos minutos ou menos, portanto, a necessidade de decisões rápidas, o que pode ser otimizado por fórmulas de negociação algorítmica.
Outras estratégias otimizadas por negociação algorítmica incluem redução de custo de transação e outras estratégias pertencentes a pools escuros.

O quantum acidental.
Publicado em Automated Trader Magazine Issue 32 Q1 2014.
Ernie Chan diz que não era por design, mas, por acaso, ele acabou no mercado. Quando os acidentes acontecem, acabou por ser feliz. Um físico teórico treinando, ele também é o mais raro dos comerciantes que gosta de falar abertamente sobre suas idéias em vez de mantê-las secretas. Ernie diz ao Editor Automático de Comerciantes Adam Cox sobre sua pesquisa sobre estratégias de reversão e momentum e sua jornada da ciência para o financiamento.
Adam: Você fez muito trabalho sobre a questão de usar ou não estratégias de reversão ou tendência. Vamos começar com o que sua pesquisa atual está dizendo.
Ernie: sim. No meu primeiro livro, tenho me concentrado nas estratégias de reversão média principalmente e que, na verdade, foi meu foco na minha própria negociação, bem como nas estratégias que administramos em nosso fundo anterior. E a razão é que eu estava meio obcecada com a razão de Sharpe. Eu estava obcecado por gerar lucros e consistência consistentes nesses lucros. Agora, isso tem uma desvantagem. As estratégias de reversão média produzem ganhos consistentes e produzem altos índices de Sharpe, mas com uma desvantagem escondida. E a desvantagem escondida é a presença das caudas gordas e dos outliers. Muitas pessoas comparam as estratégias de reversão de corridas correntes com o levantamento de centavos na frente de um rolo compressor. Na maioria das vezes, você recebe esses centavos, mas de vez em quando você é atropelado. E essa tem sido a minha experiência. Outras pessoas podem comparar isso com as opções de venda. Você ganha a maior parte dos dias, mas de vez em quando você obtém problemas.
A menos que você imponha várias técnicas de gerenciamento de risco, como parar de perdas. Mas parar a perda em si é problemático para as estratégias de reversão média porque a) se você estiver negociando ações, não há interrupção da sua perda durante o intervalo durante a noite. Você só pode efetivamente usar stop loss para forex e futuros, e mesmo aqueles mercados que você não pode aplicar parar de perder durante os fins de semana. Portanto, a perda de paradas tem benefícios um tanto limitados, a menos que você esteja negociando intraday. Outro problema com a perda de parada é que tipicamente com uma estratégia de reversão média uma perda de parada contradiz seu sinal de negociação. Então, se o preço for menor, você deveria comprar mais em vez de sair. Então, em princípio, uma perda de parada para uma estratégia de reversão média só deve ser colocada em algum lugar, de modo que no back-test nunca tenha sido violado. Uma vez que um nível de perda de parada é violado em uma estratégia de reversão média, você deve desistir dessa estratégia, você nunca deve trocar novamente. Essa é uma perda de parada muito única que podemos impor.
Retornos cumulativos para uma estratégia de Momentum.
Esta figura mostra o perfil de retorno cumulativo típico para uma estratégia de impulso. A estratégia realizou-se soberbamente durante a crise financeira de 2008 a 9, atingindo uma alta marca de água em torno de abril de 2009. Mas quando o mercado de ações começou a se recuperar, o desempenho dessa estratégia também iniciou um declínio implacável. Este é um fenômeno chamado "Momentum Crashes", e muitos fundos de commodities sofreram um destino semelhante a esta estratégia.
Adam: Em outras palavras, a regra simples é que, seja qual for o teste de volta para uma estratégia de reversão média bem-sucedida, a perda de parada precisa estar fora desse intervalo para que você não cancele sua própria estratégia prematuramente. Você precisa estar preparado para perder tanto.
Ernie: Isso é correto, sim. Se você colocar a perda de parada fora do preço mais baixo em um teste de reversão de retorno médio, para que nunca seja violado, e se na negociação ao vivo for violado, isso praticamente invalida seu teste de volta imediatamente. Deveria desistir. Seu teste de volta diz que nunca deve ser violado, então, como é que a negociação ao vivo é violada?
Adam: Muito, então, depende da extensão do teste de back, então, em sua experiência nessas estratégias, quão grande pode ser uma perda?
Ernie: Bem, depende muito da sua própria tolerância ao risco e da tolerância ao risco de seus investidores. Esse é um número bastante arbitrário. Algumas pessoas podem tolerar 10% de redução máxima, portanto, a perda de stop deve ser menor ou igual a 10%. Outras pessoas podem tolerar uma redução máxima de 50%. Ok, isso é ótimo, então devemos colocar a perda de parada em 50%. Mas, novamente, deve-se ter em mente que a perda de parada só é efetiva somente durante as horas do mercado, então, se alguém estiver segurando uma posição durante a noite ou durante um fim de semana, todas as apostas estão desligadas.
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Negociação algorítmica significa estratégia de reversão
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis ​​por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curtir também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:
As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.
Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.
A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.
A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.
Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:
Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

Negociação quantitativa.
Investimentos quantitativos e idéias comerciais, pesquisas e análises.
Quinta-feira, 07 de abril de 2016.
Estrutura média de reversão, momentum e volatilidade.
onde Var significa tomar a variância em muitos tempos de amostra. Se os preços realmente seguem uma caminhada aleatória geométrica, então Var (τ) & # 8801; Var ((z (t) - z (t-τ)) & # 8733; τ, e a volatilidade simplesmente se escala com a raiz quadrada de O intervalo de amostragem. É por isso que se medimos o retorno diário, precisamos multiplicar a volatilidade diária por & # 8730; 252 para obter a volatilidade anualizada.
Os comerciantes também sabem que os preços realmente não seguem uma caminhada aleatória geométrica. Se os preços forem significativos, veremos que eles não se afastarão do valor inicial tão rápido quanto uma caminhada aleatória. Se os preços estiverem tendendo, eles se afastarão mais rápido. Em geral, podemos escrever.
onde H é chamado de "Expositor Hurst", e é igual a 0,5 para uma caminhada aleatória geométrica verdadeira, mas será inferior a 0,5 para preços de reversão médios e maior que 0,5 para preços de tendências.
Se anualizamos a volatilidade de uma série de preços de reversão média, ela terá uma menor volatilidade anualizada do que a de uma caminhada aleatória geométrica, mesmo que ambas tenham exatamente a mesma volatilidade medida em, digamos, barras de 5 min. O contrário é verdadeiro para uma série de preços de tendências. Por exemplo, se tentarmos isso no AUDCAD, uma série de tempo obviamente significante, nós obteremos H = 0,43.
Todos os itens acima são bem conhecidos de muitos comerciantes e, de fato, são discutidos no meu livro. Mas o que é mais interessante é que o expoente de Hurst em si pode mudar em uma escala de tempo, e essa mudança às vezes sinaliza uma mudança de uma reversão média para um regime de impulso, ou vice-versa. Para ver isso, vamos traçar a volatilidade (ou mais convenientemente, variância) como uma função de τ. Isso geralmente é chamado de estrutura de prazo de volatilidade (realizada).
Comece com o familiar SPY. podemos calcular os retornos intraday usando midprices de 1 minutos a 2 ^ 10 minutos (
17 horas), e traçar o log (Var (τ)) contra log (τ). O ajuste, mostrado abaixo, é excelente. (Clique na figura para ampliar). A inclinação, dividida por 2, é o expoente de Hurst, que resulta ser 0.494 e # 177; 0.003, que é muito ligeiramente reverso.
Podemos fazer a mesma análise para o USO (o ETF de futuros do petróleo bruto WTI). O intradase H é 0,515 & # 177; 0,001, indicando comportamento de tendência significativo. O diário H é 0.56 & # 177; 0.02, ainda mais significativamente tendência. Portanto, as estratégias de impulso devem funcionar para futuros de petróleo bruto em qualquer escala de tempo razoável.
Nick em mintegration. eu discute os novos bancos de dados intraday em Quandl e Kerf. Factorwave (criação de Euan Sinclair) iniciou um novo fórum: slack. factorwave. Tem algumas discussões muito ativas e aprofundadas sobre muitos tópicos de negociação e investimento. O Prof. Matthew Lyle da Kellogg School of Management tem um novo documento que relaciona os fundamentos com os prêmios de risco de variância: papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? Abstract_id = 2696183.
20-21 de abril: estratégias de reversão média.
93 comentários:
Como você calculou as 10 horas = 1 dia, simplesmente ajustando o ponto de 1 dia em seu ajuste linear, resolvendo para colocá-lo na linha? Não existe um risco de lavagem significativa tendência noturna / reversão média desse jeito? E, suponho, em geral, há algumas referências sobre como lidar com lacunas durante a noite ao tentar fazer negociação no prazo de 3-5 dias usando dados intradiários?
Você apenas indica "variância em muitos tempos de amostra". Ou você deseja manter o segredo? :)
Agradeço, agora faz sentido.
Na verdade, eu quis dizer t = 2 * 14/10/60 dias = 27 dias acima!
Agradável novamente, mas eu tenho uma observação. O expoente Hurst é diferente para movimentos brownianos com diferentes distribuições. Você pode simular isso com Monte Carlo e testar.
Você está se referindo ao movimento Browniano fracionário?
Eu me refiro ao artigo deste mecânico mechanicalforex / 2016/03 / the-hurst-exponent-and-forex-trading-instruments. html.
Oi, Dr. Chan,
Ou, você usa o expoente de Hurst em pares ou resíduos cointegrados, a fim de os filtrar adicionalmente como "mais" inversão média se mostrarem um H & lt; .5?
Não, a escala de tempo de transição não indica quanto tempo demoraria para uma série de preços significar-reverter. Para isso, você precisa usar a equação de Ornstein-Uhlenbeck.
Eu não recomendo parar a perda para a estratégia de reversão média em geral, a menos que nunca seja esperado que seja acionado. Veja o último capítulo do meu segundo livro Algorithmic Trading.
Obrigado pela resposta, Dr.!
Eu também uso a equação de OU para HL de negociação de pares.
Esse é um bom ponto. Sim, você pode usar o tempo de transição como um limite superior para o período de espera.
Oi, ótimo blog que você tem, realmente. Eu aprendi muito de suas postagens já, então, por favor, jude manter o bom trabalho! :)
Ótimo artigo! Informações muito úteis. Eu estava tentando reproduzir o enredo do interio SPY. Eu usei o preço diário de log da SPY. Mas parece que recebo um resultado diferente. Por exemplo, o primeiro ponto de dados, 1 dia de atraso, a variação de log que recebi é -9,61, mas sua trama mostra deve ser em torno de -8,9. Estou faltando com alguma coisa? Obrigado.
Também interessado em ouvir a opinião da Ernie sobre isso ..
Obrigado pelas suas amáveis ​​palavras.
Muitas técnicas de negociação podem ser consideradas processamento de sinal digital. Por exemplo. Filtro Kalman, wavelets, etc. Alguns deles são úteis, outros não. Portanto, é preciso ser específico sobre a técnica.
Não, eu não leio John Ehlers.
Esses indicadores funcionam para você?
Desculpe, estava me referindo especificamente aos filtros de bypass alto / baixo e à FFT muito bem documentada.
Obrigado pelo link.
Muito obrigado pela sua resposta ... Eu estava usando o mesmo período SPY dados. Desde que eu estava tentando fazer o enredo interdial, então usei os dados do preço diário da SPY. Como você sugeriu, eu mudei para o preço médio. (Eu usei 0,5 * (Alto + Baixo)). Mas o expoente de Hurst que recebi é apenas cerca de 0,387.
Midprice não significa meio de alto e baixo. Significa a metade da oferta e perguntar no mercado próximo.
Sinta-se à vontade para me enviar um e-mail para discutir isso.
Eu planejei a correção automática dos retornos diários da USO e encontrei um pico estatisticamente significativo em um intervalo de 1 dia. No entanto, o valor é negativo, indicando reversão média. Então testei duas estratégias simples para confirmar este comportamento diário de MR e a diferença nas curvas de equidade confirma esse pequeno comportamento diário de MR. Não sei como conectar autocorrelação de retornos com o parâmetro Hurst e seus resultados.
Seu resultado é realmente contrário ao expoente de Hurst.
No entanto, como um teste adicional, sugiro que você teste usando o preço médio do lance-pedido no mercado fechado, e não o fechamento consolidado.
Principalmente retornos atrasados.
Preferimos o comércio de curto prazo, portanto, fatores fundamentais não são de grande ajuda.
O curto prazo para nós é intradiário.
Sim, incluindo a intercepção geralmente é recomendada, a menos que você tenha uma razão fundamental para não.
Depende do par exato. Mas geralmente eu não ganhei.
Sim, o IB é tão bom quanto qualquer em termos de FX para contas & lt; = $ 100K.
Apenas curioso, quais opções você olharia para contas & gt; $ 100K?
Se você é um Participante de Contrato Elegível, conforme definido pela CFTC, você pode abrir qualquer conta de corretor principal e acessar qualquer ECN de FX diretamente, como HotspotFX, LMAX, EBS, etc.
Normalmente, assumimos o custo de transação de ida e volta de 5bps para os estoques SP500.
Eu concordo que é difícil fazer estratégias de estoque long-short funcionar este ano (veja relatórios de hedge funds também nesta categoria).
Não, nós não tentamos os pares de ações comerciais do dia como você sugeriu. Eu concordo que ainda pode haver oportunidades lá.
Normalmente, estratégias long-short dependem da volatilidade para ganhar retornos. A volatilidade no mercado de ações tem sido muito baixa nos últimos meses.
Veja a estratégia VX discutida em torno da Figura 5.12 no meu livro Algorithmic Trading.
Obrigado por compartilhar sua experiência!
Você tem explicações incríveis de ações de preços. Quem quer aprender forex trading deve olhar para o seu material que me ajudou tremendamente com a minha negociação.
A capacidade das estratégias intradiárias é limitada?
Nós negociamos principalmente estratégias intradias, devido à sua maior significância estatística e menor risco. Sim, eles têm menor capacidade, mas então não temos bilhões para gerenciar neste momento. No entanto, estamos trabalhando em estratégias com um período de espera mais longo e maior capacidade, e poderemos lançar-se em breve.
Não no momento.
Você está certo.
Se eu entendo corretamente do seu segundo livro p. 45, o Exponente Hurst pode estar entre + 1 / -1. Quando 0.50 é uma caminhada aleatória, ele parece ser ousado para alegar que H = 0.56 é FORTE tanto como você faz no artigo acima. Eu teria adivinhado que forte tendência seria H = 0,8 ou aproximadamente ??
Na verdade, H está entre 0 e 1. Não é realista ter H negativo, porque isso implicaria que os preços permanecem constantes a longo prazo.
Desculpe, entre 0 e 1, meu mau.
Sim, eu uso a palavra "quot; significativa" em um sentido específico. Isso significa que é mais de 2 desvios padrão longe da média.
O que significa exatamente o que?
O teste de significância neste contexto específico é ver se o expoente Hurst para dados aleatórios do mesmo tamanho terá o mesmo valor que o que obtivemos. A conclusão é que se assumirmos a distribuição Gaussiana de tais valores, a chance de isso ocorrer é inferior a 2,5%. Portanto, com uma probabilidade superior a 97,5%, esta é uma série de preços de tendências.
O log2 (t) no eixo dos x é apenas para fins de exibição. Na minha regressão linear real, tomei o log natural da variância e da escala de tempo.
Espero que isto ajude.
τ = intervalo de tempo?
t = o que se encaixa em t?
Tome variância em muitos tempos de amostragem, neste caso. preço médio de 1 minuto a 2 ^ 10 (1024 minutos ou 17 horas) para intraday.
2013-01-06 a 2016-01-15.
Ou eu simplesmente pego de vez em quando e traço o log (Var (τ)) contra log (τ)?
Não, você não anualiza a volatilidade neste estudo. Todo o ponto do exercício é que não devemos assumir um processo de difusão gaussiano para os preços do registro. Isto é, O expoente de Hurst não é necessariamente 0,5.
Ok, então, para cada dia, eu diria os preços médios de 1 minuto a 2 ^ 10 minutos (1024 minutos)
Digamos a data de início de: 2013-01-06.
2. Calcule a variância desses retornos.
3. Subtrair a variância desses retornos - o log retorna?
nós fazemos o retorno do log e a variância do log retorna.
Fazemos isso por cada bar. primeiro bar de 1 minuto até o último bar de 1024 minutos.

Algoritmos (Algos)
Negociação algorítmica e o Bridgewater Hedge Fund.
O que são Algoritmos (Algos)?
Algoritmos (Algos) são um conjunto de instruções que são introduzidas para realizar uma tarefa específica. Algoritmos são introduzidos para automatizar o comércio para gerar lucros a uma frequência impossível para um comerciante humano. O processo é chamado de negociação algorítmica e estabelece regras baseadas em preços, quantidade, tempo e outros modelos matemáticos. Outras variações de negociação algorítmica incluem negociação automatizada e negociação em caixa preta.
A negociação algorítmica exclui o impacto humano (emocional) nas atividades de negociação. O uso de algoritmos sofisticados é comum entre os investidores institucionais, como bancos de investimento, fundos de pensão e hedge funds, devido aos grandes volumes de ações que comercializam diariamente. Isso lhes permite obter o melhor preço possível com custos mínimos e sem afetar significativamente o preço das ações.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer boa estratégia para negociação de algoritmos deve visar melhorar as receitas de negociação e reduzir os custos de negociação. As estratégias mais populares são arbitragem, reequilíbrio do fundo do índice, reversão média e tempo de mercado. Outras estratégias são scalping, redução de custos de transação e trading de pares.
Reajuste do Fundo do Índice.
As carteiras de fundos de índices de fundos de investimento como contas individuais de aposentadoria e fundos de pensão são regularmente ajustadas para refletir os novos preços dos ativos subjacentes do fundo. O "reequilíbrio" cria oportunidades para comerciantes algorítmicos que capitalizam os negócios esperados, dependendo do número de ações no fundo do índice. Os negócios são realizados por sistemas de negociação algorítmica para permitir melhores preços, baixos custos e resultados oportunos.
Algos e Arbitragem.
O Arbitrage é a prática de aproveitar as pequenas discrepâncias ocasionais de preços de mercado que surgem no preço de mercado de um valor que é negociado em duas bolsas diferentes. Comprar um estoque duplo listado a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece um lucro ou arbitragem sem risco. A prática pode ser aplicada na negociação dos contratos de futuros S & amp; P 500 e dos estoques S & P 500, uma vez que é comum que surjam ligeiros diferenciais de preços entre o preço de futuros e o preço total das ações subjacentes reais. Quando ocorre, a negociação de valores mobiliários no NASDAQ e na NYSE se avança ou está atrasada nos futuros da S & amp; P negociados no mercado da CME, criando uma oportunidade de arbitragem.
Para que a arbitragem ocorra, ela deve atender a três condições. Primeiro, os mesmos ativos não devem trocar ao mesmo preço em todos os mercados. Em segundo lugar, dois ativos com os mesmos fluxos de caixa não devem negociar ao mesmo preço. Por último, um activo com um preço conhecido no futuro não deve negociar hoje no preço futuro, descontado com a taxa de juros livre de risco. O arbitramento só é possível com a negociação de títulos e produtos financeiros eletronicamente. Além disso, as transações devem ocorrer simultaneamente para minimizar a exposição ao risco de mercado ou a probabilidade de que o preço de um mercado possa mudar antes que ambas as transações estejam completas.
Reversão média.
A reversão média é um método matemático utilizado no estoque de investimento e calcula a média dos preços temporários e baixos temporários de um estoque. Ele envolve a identificação da faixa de negociação para um estoque e calculando seu preço médio usando técnicas analíticas. Quando o preço atual do mercado está atrasado em relação ao preço médio, o estoque é considerado atrativo, com a esperança de que o preço aumente. Por outro lado, quando os preços atuais do mercado ultrapassam o preço médio, o estoque é considerado indesejável, já que os investidores esperam que o preço caia, voltando para o preço médio. O desvio padrão dos preços recentes do estoque geralmente é usado como indicador de compra ou venda. Negociar a reversão média é um uso comum de algos.
Ritmo do mercado.
As estratégias que são projetadas para gerar alfa são consideradas estratégias de timing de mercado, e eles usam um método que inclui testes em tempo real, backtesting e testes diretos. Backtesting é a primeira etapa do timing do mercado, e envolve a simulação de negociações hipotéticas através de um período de dados na amostra. O próximo passo é realizar otimização para obter os resultados mais ótimos. A segunda etapa do timing do mercado é o teste direto, e envolve executar os algoritmos através de dados de amostra para garantir que ele seja executado dentro das expectativas anteriores. A última etapa é o teste ao vivo, e requer um desenvolvedor para comparar negócios ao vivo com os modelos testados e testados de frente.
Benefícios da negociação algorítmica.
Existem várias vantagens de permitir que um computador monitore e execute os negócios ao vivo. Um dos benefícios do comércio de algoritmos é a capacidade de minimizar as emoções ao longo do processo comercial, uma vez que os negócios são limitados a um conjunto de instruções predefinidas. O comércio humano é suscetível a emoções como o medo e a ganância que podem levar a uma tomada de decisões precária. Através de negociação automatizada, os comerciantes têm um tempo fácil de aderir ao plano. A automatização do processo também ajuda a reduzir o overtrading, onde alguns comerciantes podem comprar e vender em todas as oportunidades que eles obtêm e reduz as chances de erros induzidos pelo ser humano.
O comércio com algoritmos (Algos) também ajuda a alcançar consistência. O maior desafio no processo de negociação é planejar o comércio e comercializar o plano. A falha em seguir todas as regras provavelmente alterará negativamente qualquer chance de um comerciante, mesmo que o plano de negociação tenha o potencial de ser lucrativo. Embora as perdas façam parte da negociação, os comerciantes humanos podem ficar desanimados depois de sofrer duas ou mais perdas consecutivas e não conseguem mudar para o próximo comércio. Ao cair no meio do processo, o comerciante destrói quaisquer chances de ganhar em outras rodadas de negociação. O comércio automatizado ajuda a alcançar a consistência, o comércio de acordo com o plano e aumentar as chances de ganhar.
Na negociação, cada segundo conta e a velocidade da negociação algorítmica torna uma opção favorável para investir. Os computadores respondem imediatamente às mudanças nas condições do mercado e podem ajudar a gerar ordens assim que os critérios são atendidos, muito mais rápido do que qualquer pessoa pode reconhecer uma mudança no mercado e inserir manualmente ordens comerciais. Além disso, sair ou muito cedo ou atrasado pode fazer uma grande diferença na negociação do dia e automatizar o processo ajuda a curar os erros propensos a humanos.
Desvantagens da negociação algorítmica.
Assim como outros processos mecânicos, o comércio algorítmico é um processo sofisticado, e é propenso a falhas. Problemas de conectividade na Internet, perdas de energia e falhas no computador podem resultar em ordens erradas, pedidos duplicados e até mesmo pedidos faltantes que podem não ser enviados ao mercado. Além disso, pode haver uma diferença entre os negócios gerados pela estratégia de negociação e os resultados reais dos sistemas de negociação automatizados. Sistemas de negociação automatizados devem ser monitorados em todos os momentos para evitar falhas mecânicas.
Os comerciantes que usam técnicas de backtesting para otimizar seus sistemas podem criar sistemas que parecem bons em papel, mas que não funcionam em um mercado ao vivo. O problema pode ocorrer devido à sobre-otimização, onde os comerciantes criam uma curva excessiva que produz um plano de negociação que é cuidadosamente ajustado ao comportamento anterior do preço do mercado, mas não confiável nos mercados atuais e atuais. Alguns comerciantes assumem que um plano de negociação deve ter negócios 100% rentáveis, sem permitir espaço para cobranças.
The Bridgewater Hedge Fund.
A Bridgewater Associates é o maior fundo de hedge do mundo, com mais de US $ 160 bilhões em ativos sob gerenciamento. De um começo humilde, o fundador Ray Dalio construiu uma fortuna considerável, mas depois quase liquidou a empresa depois de erroneamente prever uma desaceleração do mercado em 1982. Em vez disso, a economia foi o caminho oposto para um aumento fortemente bullish. Esse fracasso, no entanto, forçou Ray Dalio a reavaliar seu pensamento. A partir desses eventos, ele finalmente desenvolveu a estratégia do Fundo Pure Alpha, que é em grande parte um fundo algo e é um dos principais contribuintes para o sucesso da Bridgewater. Na verdade, essa estratégia funcionou com tanta sucesso que Dalio agora está falando sobre o desenvolvimento de um programa AI (inteligência artificial) para executar a empresa puramente baseada nas metodologias algorítmicas empregadas pelo Pure Alpha.