Sistema de negociação quantitativa

Negociação Quantitativa.

O que é 'negociação quantitativa'

A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais.

QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"

As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Compreender Negociação Quantitativa.

Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.

Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.

A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva ao coletar e analisar 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 históricos do clima (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 este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.

Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.

O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.

A negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

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 por meio do uso de programas de computador. Nossos modelos são desenvolvidos por nossa equipe de profissionais de mercado formada por traders, estrategistas e programadores, utilizando uma pesquisa abrangente e rigorosa. A abordagem do RQ é eliminar ou mitigar as decisões de negociação motivadas por emoção, indisciplina, paixão, ganância e / ou medo, além de outros fatores que contribuem para o erro humano. Para avaliar um sistema de negociação, é preciso entender a estratégia e o gerenciamento de risco que está sendo implementado. Você também deve aprender o máximo que puder sobre o desenvolvedor. Na RQ recebemos e encorajamos você a nos conhecer em uma base individual.

RQ iNewton.

Automação Comercial em Dinâmica de Múltiplos Mercados.

O RQ iNewton é o nosso sistema de negociação automatizado mais recente e avançado até hoje. O modelo quantitativo é projetado para o dia de negociação, bem como o comércio de swing. Os recursos incluem análise de correlação entre mercados, três filtros de movimento e várias estratégias de saída. As inscrições são baseadas em breakouts otimistas e breakdowns da ação de preço. Múltiplas estratégias de saída permitem que os traders obtenham lucros de curto prazo e / ou mantenham você na tendência. Recursos de gerenciamento de dinheiro incluem paradas de negociação de curva de capital para subidas de capital e draw downs. Múltiplos botões de ação no gráfico permitem fácil acesso para habilitar ou desabilitar rapidamente a automação comercial, bem como os filtros de negociação, incluindo correlações entre mercados, movimento, somente longs, 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 está um código proprietário da RQ com algoritmos voltados para o futuro projetados para prever e buscar potenciais níveis-chave de preços dos mercados. O foco cria oportunidades oportunistas associadas à volatilidade nesses níveis críticos. É um modelo alfa, portanto, 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 operadores ativos a ganhar clareza quando os mercados parecem estar em caos. O DMS, nosso indicador dinâmico de sentimento de mercado, fornece identificação quantitativa das correlações de risco e risco em tempo real. O indicador de velocidade Nextreme ajuda os comerciantes a identificar onde o momento de mercado está se desenvolvendo, tornando-o fundamental para a seleção de mercados preparados para uma ação de preço agressiva. Os indicadores Carry Trade e FX Flows também são benéficos para detectar fluxos de rotação institucional.

Mais comprou, mais vendidos e marcadores de retracement.

Os marcadores RQ OBOS-R identificam condições de curto prazo sobre-compradas ou sobre-vendidas, bem como potenciais retracements da ação recente do preço. Os marcadores comprados em excesso aparecem em amarelo acima das barras de preço. Os marcadores de excesso de vendas são exibidos em amarelo abaixo das barras de preço. Marcadores de retração são exibidos em vermelho, acima das barras para uma reunião recente e exibidos em verde abaixo das barras para uma venda recente.

Uma abordagem sistemática construída para auxiliar os comerciantes discricionários.

Como um pacote abrangente de indicadores, o GnosTICK é projetado para fornecer aos comerciantes acesso a métodos inovadores para obter lucros dos mercados e, ao mesmo tempo, controlar os riscos. O conceito, os métodos e as ferramentas são descritos em um formato passo-a-passo fácil de entender. A metodologia do GnosTICK para negociar os mercados é baseada em probabilidades e o objetivo é manter as probabilidades a seu favor. A lógica exata é revelada com todas as regras necessárias para entender o conhecimento e o procedimento que conduz o algoritmo GnosTICK.

Execução Automática do Comércio.

Advanz Auto4X.

Automatize sua execução comercial.

A plataforma Advanz Auto4X ™ leva seus sinais de estratégia do TradeStation® e automatiza sua execução para várias empresas de compensação. Ele foi projetado para ser poderoso, flexível e preciso para atender às necessidades de departamentos comerciais institucionais complexos. Ele também é projetado para ser simples e eficiente para um operador individual. Advanz Auto4X ™ suporta a execução de qualquer número de estratégias trabalhando em qualquer número de intervalos de tempo para qualquer ou todos os cruzamentos de Forex disponíveis para negociação. Conectividade disponível para: Currenex (CMS, PFG, Marex, Londres 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, corretores interativos, GAIN, Forex e FXCM.

Rota Automóvel Advanz.

Melhorar a qualidade de suas execuções comerciais.

No mercado atual, as execuções de qualidade podem ser a vantagem necessária para o desempenho dos principais sistemas. A Advanz Auto4X com roteamento de pedidos inteligente pode oferecer estratégias customizadas para suas necessidades específicas, incluindo negociação de alta frequência, cobertura, orientada a eventos e oportunista. Você pode configurar várias estratégias em várias empresas de compensação. Sinais de negociação podem ser roteados para melhores preços de oferta / oferta de várias empresas de compensação para obter execuções ideais.

Conheça os Insiders. A equipe da RQ passou muitos anos trabalhando em conjunto, mesclando idéias complexas e diversas em estratégias e sistemas de negociação e investimento.

O QUE AS PESSOAS DIZEM

A maioria dos recrutadores com quem trabalhei simplesmente encaminha os primeiros 2 a 3 candidatos que se deparam com a mesa e você nunca mais ouve falar deles novamente. Os recrutadores da QS são totalmente diferentes, são uma extensão da minha própria equipe.

Diretor de Recursos Humanos, Nova York, NY.

Sistemas quantitativos me ajudaram na busca de emprego. Eu então me referi a um amigo e eles me deram um iPad para fazer isso.

Fiquei surpreso com a rapidez com que eles conseguiram marcar uma entrevista por telefone e, em pouco tempo, eu estava indo a um dia de entrevistas no local. Poucos dias depois recebi uma ótima oferta para uma posição de desenvolvimento de software de front office.

Engenheiro de Software, Jersey City, NJ.

Quando conversei com a Quantitative Systems, sabia que eles eram sérios - eu estava sendo conectado com entrevistas com grandes empresas como JPM, Goldman, Morgan Stanley e vários fundos de hedge. Agora eu tenho um ótimo trabalho em um banco de investimento com o mínimo de esforço!

Trabalhar com QS foi um prazer e simplificou muito minha vida, pois estava trabalhando para finalizar minha tese. Meu recrutador lidou com o cliente, revisou meu currículo e sugeriu melhorias, e lidou com todos os aspectos do processo de solicitação de emprego.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Neste artigo, vou apresentar alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativo de ponta a ponta. Espera-se que este post atenda a dois públicos-alvo. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. A segunda será pessoas que desejam tentar montar seu próprio negócio de comércio algorítmico "de varejo".

A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quânticas. 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 requer extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com o C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de negociação quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Identificação Estratégica - Encontrando uma estratégia, explorando uma vantagem e decidindo sobre a frequência de negociação Backtesting da estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo vieses Sistema de Execução - Vinculando a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando custos de transação tamanho da aposta "/ critério de Kelly e psicologia de negociação.

Começaremos dando 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 engloba encontrar uma estratégia, verificando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo quaisquer dados necessários para testar a estratégia e tentando otimizar a estratégia para retornos mais altos e / ou menor risco. Você precisará levar em conta suas próprias necessidades de capital se administrar a estratégia como um operador de "varejo" e como os custos de transação afetarão a estratégia.

Ao contrário da crença popular, é bastante simples encontrar estratégias lucrativas por meio de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados teóricos de negociação (embora, em sua maioria, sejam brutos dos custos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão as estratégias em detalhes. Os jornais de comércio delinearão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que os indivíduos e as empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias lucrativas, especialmente quando sabem que outras pessoas "que estão ocupando o mercado" podem impedir que a estratégia funcione a longo prazo. A razão está no fato de que eles não costumam discutir 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 lucrativa. 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 ideias estratégicas:

Muitas das estratégias que você irá analisar se encaixarão nas categorias de reversão à média e tendência / momento. Uma estratégia de reversão à média é aquela que tenta explorar o fato de que existe uma média de longo prazo em uma "série de preços" (como o spread entre dois ativos correlatos) e que desvios de curto prazo dessa média acabarão sendo revertidos. Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia do investidor quanto a grande estrutura de fundos, "pegando carona" em uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela se reverta.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a frequência da estratégia de negociação. A negociação de baixa frequência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais de um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta frequência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Negociação de frequência ultra-alta (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como profissionais de varejo, HFT e UHFT certamente são possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" e da dinâmica do livro de pedidos. Não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, tenha sido identificada, ela agora precisa ser testada quanto à lucratividade nos dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Backtesting de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada por meio do processo acima é lucrativa quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia funcionará no "mundo real". No entanto, backtesting não é garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de polarização, incluindo viés de antecipação, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de "espionagem de dados"). Outras áreas de importância dentro do backtesting incluem a disponibilidade e a limpeza de dados históricos, levando em consideração custos de transação realistas e decidindo sobre uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia tenha sido 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. Seus custos geralmente variam de acordo com a qualidade, profundidade e pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes de quantia iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuito do Yahoo Finance. Não vou me debruçar muito sobre fornecedores aqui, em vez disso, gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem exatidão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e desdobramentos:

Precisão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Às vezes, os erros podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico, que detecta "picos" incorretos nos dados de séries temporais e os corrige. Em outras ocasiões, 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 é muitas vezes 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 sendo negociados. No caso de ações, isso significa ações excluídas / falidas. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente terá um desempenho 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 na função de etapa do preço bruto, que não deve ser incluída no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e desdobramentos são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de costas é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir uma divisão de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos traders foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre softwares backtest dedicados, como o Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou o MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C ++. Eu não vou me demorar muito em Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, como eu acredito em criar uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios disso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser totalmente integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias de HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Ao fazer o backtest de um sistema, é preciso ser capaz de quantificar o desempenho do mesmo. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são o rebaixamento máximo e o Índice de Sharpe. O rebaixamento máximo caracteriza a maior queda de ponta a ponta na curva de patrimônio da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais frequentemente citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tenderão a ter rebaixamentos maiores do que as estratégias de HFT, devido a vários fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o último drawdown máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho de drawdown da estratégia. A segunda medida é o Índice de Sharpe, que é definido heuristicamente como a média dos retornos excedentes dividida pelo desvio padrão desses retornos excedentes. 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. Note-se que o retorno anualizado não é uma medida normalmente utilizada, pois não leva em conta a volatilidade da estratégia (ao contrário do Índice de Sharpe).

Uma vez que uma estratégia tenha sido testada novamente e seja considerada livre de vieses (na medida em que isso seja possível!), Com um bom Sharpe e rebaixamentos minimizados, é hora de construir um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negociações geradas pela estratégia é enviada e executada pelo intermediário. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi ou totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias de LFT, técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias de HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será fortemente acoplado ao gerador de comércio (devido à interdependência entre estratégia e tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface com a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo comissão, derrapagem e spread) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo do desempenho do backtested.

Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor por telefone até uma Application Programming Interface (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você queira automatizar a execução de seus negócios o máximo possível. Isso libera você para se concentrar em mais pesquisas, bem como permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior frequência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem execução automatizada). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation, é bom para estratégias mais simples e de menor frequência. 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 eu costumava trabalhar, tínhamos um "ciclo de negociação" de 10 minutos, onde baixávamos novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executávamos negociações com base nessas informações no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de frequência de minutos ou segundos, acredito que C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante de quantificação para otimizar a execução. No entanto, em pequenas lojas ou empresas de HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é geralmente desejável. Tenha isso 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 econométricos!

Outra questão importante que cai sob a bandeira da execução é a minimização dos custos de transação. Geralmente, há três componentes nos custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela SEC (ou órgão regulador governamental similar); escorregamento, que é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido versus o que foi realmente preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de compra / venda do título negociado. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (ou seja, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com um bom índice de Sharpe e uma estratégia extremamente não lucrativa com um índice de Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará acessar os dados históricos do câmbio, que incluirão dados de ticks para preços de compra / venda. Equipes inteiras de quantos são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por esses motivos. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negociações (das quais as razões para isso são muitas e variadas!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas rapidamente deprimirão o preço e podem não obter uma execução ideal. Daí algoritmos que "gotejam feed" ordens para o mercado existem, embora o fundo corre o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "atacam" essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A última grande questão para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia do desempenho do backtested. Isso pode acontecer por vários motivos. Já analisamos o viés de look-ahead e o viés de otimização em profundidade, ao considerar os backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam o teste desses vieses antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparece em um backtest, mas aparece no live trading. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime após a implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento do investidor e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, consequentemente, na rentabilidade de sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final do quebra-cabeça de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de risco. "Risco" inclui todos os vieses anteriores que discutimos. Isso inclui risco de tecnologia, como servidores co-localizados na central de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui risco de corretagem, como o corretor estar falido (não tão louco quanto parece, dado o recente susto com a MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação comercial, dos quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas, então eu não tentarei elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

A gestão de risco também abrange o que é conhecido como alocação de capital ideal, que é um ramo da teoria de portfólio. Esse é o meio pelo qual o capital é alocado a um conjunto de estratégias diferentes e aos 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 de Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me alongar em seu cálculo. O critério de Kelly faz algumas suposições sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiros nos mercados financeiros, de modo que os operadores geralmente são conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente fundamental do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos vieses cognitivos que podem surgir na negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia for deixada em paz! Um viés comum é o da aversão à perda, em que uma posição perdedora não será fechada 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 ganho pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os operadores enfatizam demais os eventos recentes e não a longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de preconceitos emocionais - medo e ganância. Estes podem muitas vezes levar a sub ou sobre-alavancagem, o que pode causar blow-up (ou seja, o título da conta indo para 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 documentos inteiros foram escritos sobre questões para as quais eu só dei uma ou duas sentenças. Por esse motivo, antes de se candidatar a cargos quantitativos de negociação de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso conhecimento em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, por meio de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de frequência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir a modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência de rede.

Se você estiver interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria se programar bem. Minha preferência é construir o máximo possível de dados capturados, backtester de estratégia e sistema de execução. Se o seu próprio capital está em jogo, não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente o seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economiza tempo a curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo.

A Quantcademy.

Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.

Negociação Algorítmica Bem Sucedida.

Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.

Comércio Algorítmico Avançado.

Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Negociação Quantitativa e Desenvolvimento de Sistemas.

O uso de sistemas de negociação automatizados cresceu enormemente na última década. Os volumes de negociação de instituições financeiras e empresas proprietárias de trading agora são impulsionados principalmente por algoritmos de computador. Este crescimento foi impulsionado pela disponibilidade de tecnologias modernas. O desafio para os comerciantes é como usar as tecnologias modernas para suas vantagens e construir sistemas de negociação quantitativos robustos.

Este curso visa remediar isso, fornecendo aos estudantes que têm experiência de negociação um conhecimento fundamental de negociação sistemática que lhes permitirá desenvolver sistemas de negociação automatizados com base em finanças quantitativas e princípios de gestão de risco. Após a conclusão deste curso, os alunos terão aprendido como projetar um sistema de negociação quantitativo robusto para uma variedade de mercados e terão desenvolvido um sistema de negociação funcional de seu próprio projeto. Eles também terão adquirido conhecimento de negociação do "mundo real" que os promoverá ao longo de sua carreira como um comerciante de quantificação, analista ou desenvolvedor de sistemas.

Key 'takeaways' e tópicos a serem abordados neste curso.

Desenvolver um sistema de negociação quantitativo de trabalho de seu próprio projeto; Ser capaz de realizar testes dentro da amostra e fora da amostra; Aprenda a otimizar adequadamente as paradas e as metas de lucro de acordo com o tipo de mercado. Empregar técnicas de portfólio e gerenciamento de risco, como dimensionamento de posição, otimização de portfólio, alocação de ativos e riscos; Aprenda conceitos avançados de negociação, como negociação de volatilidade, correlação (arbitragem estatística); Utilize métodos quantitativos, como testes de autocorrelação, cointegração e razão de variância para encontrar bordas estatísticas.

Módulo 1. Introdução à negociação quantitativa.

Por que devemos empregar negociação algorítmica: vantagens, desafios, oportunidades. A história da negociação algorítmica e as tendências atuais do setor. Linguagens de programação e plataformas Como sistemas algorítmicos são empregados Trajetória profissional e como se preparar para uma carreira: HFT prop, empresas de mercado, fundos de hedge HFT, macro hedge funds, empresas CTA, fundos de pensão, seguradoras.

Módulo 2. Características dos Mercados.

Como caracterizar um mercado: tendências versus reversão à média Ferramentas usadas para identificar os tipos de mercado. Como quantificar as volatilidades do mercado.

Módulo 3. Design do sistema.

Parâmetros do sistema de entrada Parâmetros do sistema de saída: perdas de parada, meta de lucro Otimização de parâmetros Validação do sistema: teste fora da amostra, teste de avanço, simulação de Monte Carlo.

Módulo 4. Gerenciamento de riscos e dimensionamento de posições.

Dimensionamento de posição em um único subjacente Dimensionamento de posição em um portfólio de múltiplos subjacentes, portfólio de sistemas: paridade de risco, direcionamento de volatilidade Otimização de portfólio Alocação de ativos / Modelos de alocação de risco.

Módulo 5. Tópicos Avançados.

Estratégias avançadas: escalpelamento, HFT, arbitragem estatística, market making Negociação Spread: correlação, cointegração Métodos quantitativos aplicados ao spread, opções, volatilidade.

Apêndice e Referências.

Conceitos matemáticos: correlação, autocorrelação, cointegração, variância, desvio padrão, processo aleatório, simulação de Monte Carlo.

Formato do curso.

Duração do curso: 30 horas (5 semanas x 6 horas por dia)

Tempo total da turma: 20 horas (2 x 10 aulas) + acesso ilimitado à sala de bate-papo do News vs. Noise trader.

Módulos de estudo acessíveis aos alunos por meio de um sistema de gerenciamento de aprendizado baseado na Web e ministrados on-line via Skype.

Os módulos de ensino variam de módulos de estudo em casa para garantir uma atmosfera de classe envolvente e interativa.

Aulas realizadas em um ambiente de negociação ao vivo sempre que possível.

A participação dos alunos, como Q & A, análise de comércio e crítica, é incentivada, pois a participação ativa ajuda a garantir o reforço efetivo do material do curso.

Pré-requisito: um conhecimento básico do Excel.

Preço do curso:

O que vem depois?

Após a conclusão deste curso, você terá uma base sólida nos três pilares da negociação: análise técnica, análise macro-fundamental e gerenciamento de risco e conhecimento suficiente para executar com confiança seu plano de negociação ao vivo. Neste ponto, você também terá uma idéia de suas fraquezas, pontos fortes e o estilo de negociação mais adequado a você. O que agora?

É difícil prever como um comerciante irá evoluir a partir deste ponto. Alguns começam como incêndios de grama, tornam-se confiantes e depois explodem. Outros se desenvolvem muito mais devagar e perdem seu capital através do atrito de muitas pequenas perdas. Os comerciantes mais bem sucedidos olham para a negociação como um negócio. Eles negociam de acordo com um plano e consideram a negociação como um negócio de gerenciamento de probabilidades. Eles sabem que os mercados evoluem e que o que pode ter funcionado antes não funcionará necessariamente no futuro. Eles sabem que precisam continuar aprendendo e estar sempre um passo à frente.

Para ajudar os novos operadores a fazer a transição do estudante para o profissional, mantemos uma sala de chat online gratuita para todos os alunos. Nossos professores também são todos mentores experientes, com uma média de mais de 25 anos de experiência em negociação. Estamos aqui para você depois da formatura. Nossa sugestão para todos os graduados do curso de Mestrado em Trading Core é manter uma presença ativa em nossa sala de bate-papo e continuar aprendendo através de qualquer um dos nossos cursos, incluindo: Macro-Fundamentos do Mercado Financeiro, Gestão de Risco e Psicologia e Quant Trading e System Desenvolvimento. Você também pode decidir se especializar em um determinado estilo ou produto e, nesse caso, nossos cursos de escalpelamento ou espalhamento ajudarão você a alcançar um sucesso ainda maior em sua carreira.

Saber mais.

Tenha acesso às ideias e pesquisas de traders e analistas de elite. Descubra programas de financiamento e vagas de emprego. Converse com outros estudantes e junte-se a uma comunidade de apoio de comerciantes.

Londres 1 Primrose Street, Londres. EC2A 2EX | Chicago 141 W Jackson Blvd, Chicago, IL 60604.

Direitos autorais © 2017. Online Finance Academy. Todos os direitos reservados.

20 Sistemas Quantitativos de Negociação.

Compartilhe este post:

O termo & # 8216; quant & # 8217; ou & # 8216; sistema de negociação quantitativo & # 8217; evoca a imagem de um graduado em matemática inteligente na mesa de um banco de investimento que gasta seu tempo criando sofisticados algoritmos de curto prazo. Tais algoritmos que tiram milhões de dólares do mercado em um piscar de olhos.

No entanto, e embora existam muitos desses tipos de quants, qualquer um que use uma abordagem matemática e objetiva também pode ser chamado de quant.

Então, quais são os sistemas de negociação quantitativos?

Um sistema de negociação quantitativo pode ser definido como qualquer sistema que usa cálculos matemáticos para tomar decisões comerciais. Em finanças, isso é extremamente benéfico por vários motivos. Em primeiro lugar, o uso de um sistema de negociação quantitativo significa que você pode testar suas idéias de forma objetiva sobre dados passados ​​e, portanto, chegar a conclusões sobre como essas idéias se sairão em dados reais e futuros. Alguns dos fundos de hedge de maior sucesso utilizam métodos quantitativos em algum grau. Para um bom exemplo, basta dar uma olhada em Jim Simons, cujo fundo Medallion obteve uma média de 35% de retorno desde 1989.

Em segundo lugar, os sistemas de negociação quantitativos podem ser estatisticamente verificados e testados. Eles também podem ser usados ​​para fazer cálculos complexos e instantâneos que um operador humano pode não conseguir.

Outra vantagem de usar um sistema de negociação quantitativo é que você pode eliminar parte da emoção humana envolvida na negociação.

No entanto, há um ponto importante a ser feito aqui, porque um sistema de negociação nunca pode eliminar totalmente toda a emoção envolvida.

De fato, em alguns casos, as emoções meramente são transferidas para o próprio sistema, tornando-o inútil.

Isso pode acontecer de várias maneiras; saltando dentro e fora do sistema, criando um sistema que não é robusto, ajustando a curva do sistema a dados passados, ignorando o sistema ou questionando os sinais do sistema;

A psicologia é, portanto, extremamente importante, mesmo para os comerciantes quantitativos.

Um bom livro sobre o assunto de sistemas de negociação quantitativos é a negociação quantitativa de Ernie Chan: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. É particularmente bom porque contém algumas das ideias originais de Chan. Alguns deles são difíceis de implementar e requerem tecnologia sofisticada, mas alguns são simples, como o sistema de Chan, que busca tirar proveito do desvio de receita.

Outro bom livro sobre o assunto é Quantitative Trading Systems pelo Dr. Howard Bandy. Este é um bom livro sobre como projetar um sistema de negociação, e dá muitos exemplos, embora seja caro e principalmente voltado para os usuários da Amibroker.

E, em seguida, há o meu livro que contém 20 sistemas, todos os quais são testados em 10 anos de dados do mercado de ações e fornecidos com uma série de métricas de desempenho. Eles são uma mistura de sistemas de acompanhamento de tendências e de reversão à média e são baseados principalmente em períodos de tempo semanais.

20 sistemas de negociação quantitativos:

Sistema 1: Mover o cruzamento médio.

Sistema 2: Quatro semanas seguidas.

Sistema 3: Negociando o ruído.

Sistema 4: Negociando o ruído mais calções.

Sistema 5: gradientes de negociação.

Sistema 6: média do custo do dólar.

Sistema 7: fuga do estilo Donchian.

Sistema 8: Breakout com confirmação EMA.

Sistema 9: Tendência seguinte com o TEMA.

Sistema 10: medo de Bull / Bear.

Sistema 11: RSI simples com filtro de curva de capital.

Sistema 12: O indicador de faixa (TRI)

Sistema 13: Breakout de volatilidade com Bollinger Bands.

Sistema 14: Negociando a lacuna.

Sistema 15: RSI com o VIX.

Sistema 16: Negociação do TED.

Sistema 17: MACD simples com filtro EMA.

Sistema 18: Estoques de moeda de um centavo da colheita da cereja com passagem de EMA.

Sistema 19: Utilizando o relatório Commitment of Traders (COT).

Sistema 20: Encontrar estoques baratos com regressão linear e intervalo médio real.

Veja mais postagens como essa.

Compartilhe este post:

2 opiniões.

13 de janeiro de 2015.

Oi, acabei de comprar um livro da Amazon. Como faço para baixar os códigos de amostra sobre o livro?

13 de janeiro de 2015.

ou envie-me seu número de pedido da Amazon.

Deixe uma resposta Cancelar resposta.

Recursos Educacionais Recomendados:

Lembre-se de negociação financeira é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como aconselhamento de investimento personalizado. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Erros de dados e erros ocorrem. Por favor, veja o aviso completo.

Pesquisa.

JB Marwood.

Negociante, analista e escritor independente.

JB Marwood é um trader e escritor independente especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele iniciou sua carreira comercializando o FTSE 100 e o Bund alemão para uma trading em Londres e agora trabalha em sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+

Por favor, lembre-se que a negociação financeira é arriscada e você pode incorrer em perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um aconselhamento de investimento personalizado. Por favor, veja o aviso completo.