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Sistemas de negociação.
Sistemas de negociação.
Na RQ, nos concentramos no desenvolvimento, implementação e monitoramento de sistemas de negociação quantitativos e algorítmicos. Nos mercados financeiros eletrônicos, a negociação "quant" e "algo" é definida como a aplicação sistemática de estratégias de negociação através do uso de programas de computador. Nossos modelos são desenvolvidos por nossa equipe de profissionais do mercado, composta por comerciantes, estrategistas e programadores, utilizando pesquisa abrangente e rigorosa. A abordagem do RQ é eliminar ou mitigar as decisões comerciais impulsionadas pela emoção, a indisciplina, a paixão, a ganância e / ou o medo, além de outros fatores que contribuem para o erro humano. Para avaliar um sistema de comércio, é preciso entender a estratégia e a gestão de riscos que estão sendo implementadas. Você também deve aprender o máximo possível sobre o desenvolvedor. Na RQ, nós agradecemos e encorajamos você a conhecer-nos de uma vez por aí.
RQ iNewton.
Automação comercial em múltiplas dinâmicas de mercado.
O RQ iNewton é o nosso sistema de negociação automatizado mais recente e mais avançado até o momento. O modelo quantitativo é projetado para negociação diária, bem como swing trading. As características incluem análise de correlação intermediária, três filtros de movimento e múltiplas estratégias de saída. As inscrições são baseadas em saídas de alta e baixas baixas de ação de preço. Várias estratégias de saída permitem que os comerciantes obtenham lucros a curto prazo e / ou mantenham você na tendência. As características de gerenciamento de dinheiro incluem cortes de negociação de curva de patrimônio para perda de capital e redução de capital. Múltiplos botões de ação no gráfico permitem acesso fácil para ativar ou desativar a automação comercial, além de trocar filtros, incluindo correlações inter-mercado, movimento, apenas longos, apenas shorts e botões de compra e venda.
RQ Einstein III.
Estratégias de negociação de alto desempenho em múltiplas classes de ativos.
O RQ Einstein III é um modelo automatizado quantitativo projetado para atribuições específicas, como a exploração de oportunidades comerciais de curta duração. No centro da estratégia é um código proprietário do RQ com algoritmos orientados para o futuro, projetados para prever e buscar potenciais níveis de preços-chave dos mercados. O foco cria oportunidades oportunistas associadas à volatilidade nesses níveis críticos. É, portanto, um modelo alfa, mais eficaz quando aplicado em várias classes de ativos.
Indicadores de negociação.
Um modelo quantitativo focado na atividade de negociação institucional.
A funcionalidade múltipla do RQ Tech é projetada para ajudar os comerciantes ativos a ganhar clareza quando os mercados parecem estar no caos. O DMS, nosso indicador dinâmico de sentimento dinâmico do mercado, fornece identificação quantitativa de correlações de risco e risco-off em tempo real. O indicador de velocidade Nextreme ajuda os comerciantes a identificar onde o impulso do mercado está se desenvolvendo, tornando-o instrumental para a seleção de mercados prontos para uma ação de preço agressiva. Os indicadores Carry Trade e FX Flows também são benéficos para detectar fluxos de rotação institucionais.
Sobre comprados, vendidos e marcadores de retração.
Os marcadores RQ OBOS-R localizam condições de curto prazo sobre-compradas ou super-vendidas, bem como possíveis retornos de ação de preço recente. Os marcadores sobrecarregados são exibidos em amarelo acima das barras de preços. Os marcadores sobre-vendidos são exibidos em amarelo abaixo das barras de preços. Os marcadores de retração são exibidos em vermelho, acima das barras para um rali recente e exibem em verde abaixo das barras para uma venda recente.
Uma abordagem sistemática construída para auxiliar comerciantes discretos.
Como um pacote abrangente de indicadores, o GnosticK foi projetado para fornecer aos comerciantes acesso a métodos inovadores para tirar lucros dos mercados, controlando o risco. O conceito, os métodos e as ferramentas são delineados em um formato passo-a-passo fácil de entender. A metodologia do Gnostick para negociar os mercados baseia-se em probabilidades e o objetivo é manter as chances a seu favor. A lógica exata é revelada com todas as regras necessárias para entender o conhecimento e o procedimento que impulsiona o algoritmo Gnostick.
Execução de Comércio Automatizada.
Advanz Auto4X.
Automatize sua execução comercial.
A plataforma Advanz Auto4X ™ leva seus sinais de estratégia TradeStation® e automatiza sua execução para várias empresas de compensação. Ele é projetado para ser poderoso, flexível e preciso para atender às necessidades dos complexos departamentos de comércio institucional. Também é projetado para ser simples e eficiente para um comerciante individual. O Advanz Auto4X ™ suporta a execução de qualquer número de estratégias que funcionem em qualquer número de prazos para qualquer ou todos os cruzamentos Forex disponíveis para negociação. A conectividade está disponível para: Currenex (CMS, PFG, Marex, London Capital, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGC / Cantor, etc.) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX , FIXI, DBFX, FXInside (Integral), MB Trading, Interactive Brokers, GAIN, Forex e FXCM.
Advanta Auto Route.
Melhorar a qualidade das suas execuções comerciais.
No mercado de hoje, as execuções de qualidade podem ser a vantagem necessária para o desempenho superior dos sistemas. O Advanz Auto4X com roteamento de pedidos inteligentes pode oferecer estratégias personalizadas para suas necessidades específicas, incluindo operações de alta freqüência, hedge, eventos e negociações oportunistas. Você pode configurar várias estratégias em várias empresas de compensação. Os sinais de negociação podem ser encaminhados para melhores preços de oferta / oferta de várias empresas de compensação para obter execuções ótimas.
Conheça os Insiders. A equipe RQ passou vários anos trabalhando juntos, mesclando ideias complexas e diversas em estratégias e sistemas de negociação e investimento.

Quant trading systems
Nossos sistemas analisam uma grande quantidade de dados em busca de condições de negociação mais precisas e conquistadoras para nossos clientes. Agora, estendemos nosso serviço a uma comunidade de comerciantes individuais ou em pequena escala.
Temos um sistema de assinatura fácil de usar e seguir e fazer negócios de forma transparente. Nós alavancamos vários padrões de comportamento do mercado e baseamos as proposições de negociação em algoritmos estatísticos concebidos para seguir os padrões e gerar opções comerciais com as melhores condições de risco / retorno.
Não importa o que você esteja negociando, você precisa levar em consideração algumas regras:
Mantenha-se informado e leia os sinais; Concentre-se no risco, não no lucro; Use um método simples, mas não exclua indicador importante; Saiba a frequência do sinal do seu método.
Nós construímos um modelo bem sucedido de negociação por ser consistente, disciplinado e pela compreensão do mercado e comportamentos. Continuamente focamos nossos esforços em negócios que excedem a rentabilidade de 70%, mas sem negligenciar qualquer oportunidade.
Nós nos concentramos em uma nova geração de vantagem comercial com base em padrões estatísticos de comportamento do mercado probabilístico.
Quando nosso algoritmo determina que determinados ativos apresentam uma oportunidade de negociação, um sinal é gerado.
Contate-Nos.
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Pesquisa rápida.
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Negociação quantitativa.
O que é 'Negociação Quantitativa'
Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente utilizada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais.
BREAKING 'Quantitative Trading'
As técnicas quantitativas de negociação incluem comércio de alta freqüência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.
Compreender a negociação quantitativa.
Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.
Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.
A maneira como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados climáticos históricos (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.
Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.
O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.
A superação da emoção é um dos problemas mais comuns na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema.
Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis ​​para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam.

QuantStart.
Junte-se ao portal de membros privados da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento. Você encontrará um grupo bem informado de mentalistas quant pronto para responder suas perguntas comerciais mais importantes.
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Dê uma olhada no meu novo ebook sobre estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas, com Python e R.
Por Michael Halls-Moore em 26 de março de 2018.
Neste artigo, vou apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativa de ponta a ponta. Esta postagem esperará servir dois públicos. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo será indivíduos que desejam tentar configurar seu próprio negócio de negociação algorítmica "de varejo".
Negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de financiamento quantitativo. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas exige uma ampla experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência comercial da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, ser familiar com C / C ++ será de suma importância.
Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais:
Estratégia Identificação - Encontrar uma estratégia, explorar uma vantagem e decidir sobre a freqüência comercial Estratégia Backtesting - Obter dados, analisar o desempenho da estratégia e remover os viés Sistema de Execução - Vinculação a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando os custos de transação Gerenciamento de Riscos - Alocação de capital ideal " tamanho da aposta "/ critério Kelly e psicologia comercial.
Começaremos por dar uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.
Identificação de Estratégia.
Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa abrange a busca de uma estratégia, considerando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo todos os dados necessários para testar a estratégia e tentar otimizar a estratégia para maiores retornos e / ou menor risco. Você precisará avaliar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante "varejista" e como qualquer custo de transação afetará a estratégia.
Contrariamente à crença popular, é realmente bastante direto encontrar estratégias lucrativas através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam periodicamente resultados teóricos de negociação (embora na maioria dos custos brutos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão estratégias em detalhes. As revistas comerciais descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.
Você pode questionar por que indivíduos e empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando sabem que outros "aglomerando o comércio" podem impedir a estratégia de trabalhar no longo prazo. A razão está no fato de que eles geralmente não discutem os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente rentável. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.
Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia:
Muitas das estratégias que você olhará cairão nas categorias de reversão média e tendência / impulso. Uma estratégia de reversão média é aquela que tenta explorar o fato de que existe um termo de longo prazo em uma "série de preços" (como a disseminação entre dois ativos correlacionados) e que os desvios de curto prazo desse significado eventualmente reverterão. Uma estratégia de impulso tenta explorar a psicologia dos investidores e a grande estrutura do fundo ao "engatar" uma tendência de mercado, que pode reunir impulso em uma direção e seguir a tendência até reverter.
Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação. A negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais tempo do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que possuem ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um profissional de varejo HFT e UHFT são certamente possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" de negociação e da dinâmica do livro de pedidos. Não discutiremos esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.
Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.
Teste de estratégia.
O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicado a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia será realizada no "mundo real". No entanto, o backtesting NÃO é uma garantia de sucesso, por vários motivos. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica numerosos preconceitos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados o máximo possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo viés avançado, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de dados). Outras áreas de importância no backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, contribuindo com custos de transação realistas e decidindo uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação ainda mais na seção Sistemas de Execução abaixo.
Uma vez que uma estratégia foi identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Os seus custos geralmente variam com a qualidade, a profundidade e a pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes quantos iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuitos da Yahoo Finance. Eu não vou me aprofundar em prestadores muito aqui, e eu gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.
As principais preocupações com dados históricos incluem precisão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e divisões de ações:
A precisão pertence à qualidade geral dos dados - quer contenha quaisquer erros. Os erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como, por exemplo, com um filtro de espiga, que irá escolher "picos" incorretos em dados da série temporal e corrigi-los. Em outras ocasiões, eles podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência geralmente é uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais negociados. No caso de ações, isso significa ações de saída / falência. Este viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente funcionará melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa que geralmente causam uma mudança de função gradual no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e divisões de estoque são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir um estoque de divisão com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa!
Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a opção entre o software de back-test dedicado, como o Tradestation, uma plataforma numérica como Excel ou MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação, como Python ou C ++. Não vou demorar muito na Tradestation (ou similar), no Excel ou no MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios de o fazer é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias HFT em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.
Quando testar um sistema, é preciso quantificar o desempenho. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são a redução máxima e a Ratia Sharpe. A retirada máxima caracteriza a maior queda de pico a calha na curva de equidade da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso geralmente é citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tendem a ter maiores disparidades do que as estratégias de HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará a retirada máxima do passado, que é um bom guia para o futuro desempenho de redução da estratégia. A segunda medida é a Ratia de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos em excesso divididos pelo desvio padrão desses retornos em excesso. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Observe que o retorno anualizado não é uma medida usualmente utilizada, pois não leva em consideração a volatilidade da estratégia (ao contrário do Ratio Sharpe).
Uma vez que uma estratégia foi testada de novo e é considerado livre de preconceitos (na medida em que é possível!), Com um bom Sharpe e reduções minimizadas, é hora de criar um sistema de execução.
Sistemas de Execução.
Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi - ou mesmo totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias LFT, as técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será estreitamente acoplado ao gerador comercial (devido à interdependência da estratégia e da tecnologia).
As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo a comissão, o deslizamento e a propagação) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo com o desempenho testado.
Existem muitas maneiras de se conectar a uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone diretamente para uma interface de programação de aplicativos (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você automatize a execução de seus negócios o máximo possível. Isso liberta você para se concentrar em pesquisas futuras, além de permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, o HFT é essencialmente impossível sem execução automática). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para estratégias mais baixas e mais simples. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que costumava trabalhar, tivemos um "loop de negociação" de 10 minutos, onde iremos baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executar trades com base nessas informações no mesmo período. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de minuto ou de segunda frequência, acredito que o C / C ++ seria mais ideal.
Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em lojas menores ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes desejável. Tenha em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos de econometria!
Outra questão importante que se enquadra na bandeira de execução é a redução de custos de transações. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, a troca e a SEC (ou órgão regulador governamental similar); deslizamento, qual é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido em relação ao que estava preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de oferta / oferta da garantia negociada. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (isto é, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.
Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente rentável com uma boa relação Sharpe e uma estratégia extremamente rentável com uma relação Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará de acesso a dados de troca histórica, que incluirão dados de marca para preços de lances / pedidos. Equipes completas de quants dedicam-se a otimizar a execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais os motivos para isso são muitos e variados!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas comprimirão rapidamente o preço e não poderão obter uma execução ótima. Daí, os algoritmos que os pedidos de "gotejamento de alimentação" no mercado existem, embora o fundo corra o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "presas" sobre essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.
A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por vários motivos. Nós já discutimos o viés avançado e o viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam a verificação desses preconceitos antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver erros no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparecem em um backtest, mas DO show up live trading. O mercado pode estar sujeito a uma mudança de regime posterior à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento dos investidores e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências quanto ao comportamento do mercado e, assim, a rentabilidade da sua estratégia.
Gerenciamento de riscos.
A peça final para o enigma de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de riscos. "Risco" inclui todos os vies anteriores que discutimos. Inclui o risco de tecnologia, como servidores co-localizados na troca de repente, desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui o risco de corretagem, como o corretor se quebrando (não tão louco quanto parece, dado o susto recente com o MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação da negociação, das quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de riscos para estratégias quantitativas, então não tento elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.
O gerenciamento de riscos também abrange o que é conhecido como alocação ótima de capital, que é um ramo da teoria do portfólio. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de estratégias diferentes e para os negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me deter no seu cálculo. O critério de Kelly faz alguns pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que geralmente não são válidos nos mercados financeiros, então os comerciantes são geralmente conservadores quando se trata da implementação.
Outro componente chave do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos viés cognitivos que podem se aproximar da negociação. Embora isso seja certamente menos problemático com o comércio algorítmico se a estratégia for deixada sozinha! Um viés comum é o da aversão à perda em que uma posição perdedora não será encerrada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já obtido pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes colocam muita ênfase nos eventos recentes e não no longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância. Estes podem, muitas vezes, levar a alavancagem insuficiente ou excessiva, o que pode causar explosão (ou seja, o patrimônio da conta em zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.
Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e papéis inteiros foram escritos sobre questões que eu apenas dediquei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a empregos quantitativos em bolsa de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de uma ampla experiência em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, através de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de freqüência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência da rede.
Se você está interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria melhorar a programação. A minha preferência é criar o máximo de captura de dados, backtester de estratégia e sistema de execução por si mesmo possível. Se o seu próprio capital estiver na linha, você não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economizando tempo no curto prazo, poderia ser extremamente caro a longo prazo.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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20 Sistemas de Negociação Quantitativos.
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O termo & # 8216; quant & # 8217; ou sistema de comércio quantitativo & # 8217; evoca a imagem de um graduado de matemática inteligente na mesa de um banco de investimento que gasta seu tempo criando algoritmos sofisticados de curto prazo. Tais algoritmos que puxam milhões de dólares do mercado em um piscar de olhos.
No entanto, e embora existam muitos desses tipos de quants, qualquer pessoa que use uma abordagem matemática e objetiva também pode ser chamada de quant.
Então, quais são os sistemas de negociação quantitativos?
Um sistema de negociação quantitativo pode ser definido como qualquer sistema que use cálculos matemáticos para tomar decisões comerciais. Em finanças, isso é extremamente benéfico por muitas razões. Em primeiro lugar, o uso de um sistema de negociação quantitativo significa que você pode testar suas idéias objetivamente em dados passados ​​e, portanto, chegar a conclusões sobre como essas idéias serão divulgadas em dados reais e futuros. Alguns dos hedge funds mais bem sucedidos utilizam métodos quantitativos até certo ponto. Para um bom exemplo, dê uma olhada em Jim Simons, cujo fundo Medallion ganhou em média 35% desde 1989.
Em segundo lugar, os sistemas de negociação quantitativos podem ser verificados e testados estatisticamente. Eles também podem ser usados ​​para fazer cálculos instantâneos e complexos que um comerciante humano pode não ser capaz de.
Outra vantagem de usar um sistema de negociação quantitativo é que você pode eliminar algumas das emoções humanas envolvidas na negociação.
No entanto, há um ponto importante a ser feito aqui porque um sistema comercial nunca pode eliminar completamente todas as emoções envolvidas.
Na verdade, em alguns casos, as emoções simplesmente são transferidas para o próprio sistema, tornando-o inútil.
Isso pode acontecer de várias maneiras; saltando para dentro e para fora do sistema, criando um sistema que não é robusto, ajustando o sistema aos dados passados, ignorando o sistema ou adivinhando os sinais do sistema & # 8217;
A psicologia é, portanto, extremamente importante, mesmo para os comerciantes quantitativos.
Um bom livro sobre o assunto dos sistemas de negociação quantitativos é o comércio quantitativo de Ernie Chan: Como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. É particularmente bom porque contém algumas das ideias originais de Chan. Alguns são difíceis de implementar e exigem tecnologia sofisticada, mas alguns são simples, como o sistema de Chan que busca aproveitar a deriva dos ganhos.
Outro bom livro sobre o tema é Quantitative Trading Systems pelo Dr. Howard Bandy. Este é um livro muito bom sobre como projetar um sistema de comércio, e dá muitos exemplos, embora seja caro e é principalmente orientado para os usuários da Amibroker.
E então, meu livro contém 20 sistemas, todos testados em 10 anos de dados do mercado de ações e com uma série de métricas de desempenho. Eles são uma mistura de seguidores de tendências e sistemas de reversão média e são principalmente baseados em intervalos de tempo semanais.
20 sistemas de negociação quantitativos:
Sistema 1: cruzamento médio em movimento.
Sistema 2: quatro semanas seguidas.
Sistema 3: negociação do ruído.
Sistema 4: negociação do ruído e mais shorts.
Sistema 5: gradientes de negociação.
Sistema 6: média do dólar em média.
Sistema 7: breakout estilo Donchian.
Sistema 8: Breakout com confirmação EMA.
Sistema 9: Tendência seguinte com TEMA.
Sistema 10: medo de Bull / Bear.
Sistema 11: RSI simples com filtro de curva de equidade.
Sistema 12: o indicador de alcance (TRI)
Sistema 13: ruptura de volatilidade com Bollinger Bands.
Sistema 14: negociação da lacuna.
Sistema 15: RSI com o VIX.
Sistema 16: Negociação do TED.
Sistema 17: MACD simples com filtro EMA.
Sistema 18: Cherry picking penny stocks com cronômetro EMA.
Sistema 19: Usando o relatório Compromisso de Traders (COT).
Sistema 20: Encontrar estoques baratos com regressão linear e alcance verdadeiro médio.
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2 opiniões.
13 de janeiro de 2018.
Oi, eu apenas compro um livro da Amazon. Como faço para baixar os códigos de exemplo sobre o livro?
13 de janeiro de 2018.
ou envie-me seu número de encomenda do Amazon.
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Recursos educacionais recomendados:
Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.
Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
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