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Por Michael Halls-Moore em 7 de junho de 2018.
O comércio algorítmico geralmente é percebido como uma área complexa para iniciantes para enfrentar. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desprezível para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são simples de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.
A beleza do comércio algorítmico é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras fornecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam algumas advertências associadas a tais sistemas, eles fornecem um ambiente para promover um nível profundo de compreensão, sem absolutamente nenhum risco de capital.
Uma pergunta comum que recebo dos leitores do QuantStart é "Como faço para começar a negociação quantitativa?". Já escrevi um guia de iniciantes para negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar para cobrir a diversidade do assunto. Assim, eu decidi recomendar meus livros de comércio de quantum de nível de entrada favoritos neste artigo.
A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Descobriu que seria muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que os conceitos básicos sejam cobertos e compreendidos. Os melhores livros que encontrei para este fim são os seguintes:
1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros de finanças favoritos. O Dr. Chan fornece uma ótima visão geral do processo de criação de um sistema de comércio quantitativo "varejista", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora existam muitos detalhes que são ignorados (principalmente por brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona a negociação algorítmica. Ele discute a geração alfa ("o modelo de negociação"), gerenciamento de riscos, sistemas de execução automatizada e certas estratégias (particularmente o impulso e reversão média). Este livro é o lugar para começar. 2) Dentro da Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, o Dr. Narang explica detalhadamente como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está considerando investir em uma "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante varejista, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um sistema comercial "adequado" deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de riscos é delineada, com idéias sobre onde procurar informações adicionais. Muitos comerciantes de videojogos de varejo poderiam fazer bem para escolher isso e ver como os "profissionais" realizam suas negociações. 3) Algorithmic Trading & amp; DMA de Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução utilizados pelos bancos e corretores para executar negócios eficientes. Estou usando o termo para cobrir não só os aspectos da negociação, mas também o comércio quantitativo ou sistemático. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que é inútil para o quantum de varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como os intercâmbios funcionam e a "microestrutura do mercado" pode ajudar imensamente a rentabilidade das estratégias de varejo. Apesar de ser um grande volume, vale a pena pegar.
Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia comercial. Isso geralmente é conhecido como o componente do modelo alfa de um sistema comercial. As estratégias são diretas para encontrar esses dias, no entanto, o valor verdadeiro vem na determinação de seus próprios parâmetros de negociação através de pesquisa extensiva e backtesting. Os seguintes livros abordam certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:
4) Negociação algorítmica por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele evitou o impulso, a reversão média e certas estratégias de alta freqüência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes de implementação significativos, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, Filtros Kalman, Stationarity / Cointegration, CADF etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o mais recente comportamento do mercado, já que o primeiro livro foi escrito alguns anos atrás. 5) Negociação e Intercâmbios de Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente sinto é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação quantitativa. A microestrutura do mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem no livro de encomendas. Está intimamente relacionado com a forma como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas sobre coisas a serem conscientes ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais no espaço financeiro de quant consideram isso como um excelente livro e eu também recomendo isso.
Nesta etapa, como comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e sua relação profunda com os custos de transação), bem como o gerenciamento de riscos e portfólio. Vou discutir livros para esses tópicos em artigos posteriores.
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Revisão do livro: Construindo sistemas de negociação algorítmica vencedora.
Brenda Jubin | 22 de setembro de 2018 05:15 AM ET.
Fiquei especialmente ocupado com os métodos da Davey para avaliar o desempenho de seus sistemas. Um & ldquo; simples, & rdquo; O método de curto prazo pressupõe que os resultados do comércio têm uma distribuição normal, o que é certo que raramente acontece. & ldquo; Para aliviar essa preocupação, podemos simplesmente tirar os resultados de Monte Carlo de inúmeras corridas e usar percentis com base nelas. Isso proporcionará uma representação mais precisa dos limites esperados do sistema de negociação. & Rdquo; (Pág. 214) Mas, qualquer abordagem e quaisquer parâmetros que o comerciante use (o autor prefere a versão de Monte Carlo), o gráfico parecerá grossoamente como um cone de probabilidade. Com a versão de Monte Carlo, um comerciante pode incluir & ldquo; condição de limite & rdquo; Efeitos, & ldquo; como parar de fumar após uma certa porcentagem de redução. & rdquo; (p. 216) & ldquo; Por exemplo, se o desempenho em tempo real de sua estratégia cai abaixo da linha inferior de 10%, isso pode significar que seu sistema não está mais funcionando. Afinal, as chances foram 90 por cento que sua estratégia deveria estar funcionando melhor do que isso. & Rdquo; (pág. 215)
Escrito por: Brenda Jubin.
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Construindo sistemas de negociação algorítmica vencedora: a viagem de um comerciante da mineração de dados para a simulação de Monte Carlo para negociação ao vivo (Wiley Trading)
por Kevin Davey.
Na construção de sistemas de negociação algorítmica: a viagem de um comerciante da mineração de dados para Monte Carlo Simulation to Live Training, o comerciante premiado Kevin Davey compartilha seus segredos.
. Mais Desenvolva seu próprio sistema comercial com orientação prática e assessoria especializada.
Na construção de sistemas de negociação algorítmica: a jornada de um comerciante da mineração de dados para Monte Carlo Simulation to Live Training, o comerciante premiado Kevin Davey compartilha seus segredos para o desenvolvimento de sistemas de negociação que geram retornos de três dígitos. Com explicação e demonstração, Davey o orienta passo a passo em todo o processo de geração e validação de uma ideia, estabelecendo pontos de entrada e saída, testando sistemas e implementando-os em negociação ao vivo. Você encontrará regras concretas para aumentar ou diminuir a alocação de um sistema, e regras para quando abandonar um. O site complementar inclui o simulador Monte Carlo de Davey e outras ferramentas que lhe permitirão automatizar e testar suas próprias idéias comerciais.
Uma abordagem puramente discricionária para negociação geralmente se decompõe a longo prazo. Com dados de mercado e estatísticas facilmente disponíveis, os comerciantes optam cada vez mais por empregar um sistema de negociação automatizado ou algorítmico - o suficiente para que os negócios algorítmicos agora representam a maior parte do volume de ações. Construir sistemas de negociação algorítmica ensina como desenvolver seus próprios sistemas visando as flutuações do mercado e a impermanência do mesmo algoritmo mais efetivo.
Aprenda os sistemas que geraram retornos de três dígitos no campeonato de negociação da Copa do Mundo Desenvolva uma abordagem algorítmica para qualquer idéia de negociação usando software ou plataformas populares Teste seu novo sistema usando dados de mercado históricos e atuais Dados do mercado de minas para tendências estatísticas que pode formar a base de um novo sistema.
Os padrões de mercado mudam, e também os resultados do sistema. O desempenho passado não é uma garantia de sucesso futuro, por isso a chave é desenvolver continuamente novos sistemas e ajustar os sistemas estabelecidos em resposta a tendências estatísticas em constante evolução. Para os comerciantes individuais que procuram o próximo salto em frente, o Building Algorithmic Trading Systems fornece orientação especializada e conselhos práticos.
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Revisões da comunidade.
Tadas Talaikis avaliou que não gostou.
Peter avaliou que realmente gostou.
Mesmo se você não gosta de negociação automatizada, você deve ler isso para entender o que você enfrenta; Este é um livro introdutório básico para. Leia a revisão completa.
George Pruitt.
Backtesting com [Trade Station, Python, AmiBroker, Excel]
Construindo sistemas de negociação vencedora com TS & # 8211; Atualização do sistema.
Estes são números hipotéticos e não há garantia de que o desempenho histórico seja repetido no futuro. Aqui está uma atualização para o desempenho do sistema comercial Russell Day descrito no livro. Parece bom!
RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES.
UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO NO NEGOCIÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER COMPLETAMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO.
Pós-navegação.
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Recentemente eu comprei Building Winning Trading Systems da Amazon, no entanto, nunca veio com nenhum arquivo. Como alguém adquire isso? Também estaria disposto a lhe dar uma prova de compra.
College Kids são agora alta freqüência de troca de dormitórios.
O estudante universitário Spencer Singleton está entre uma crescente banda de amadores voltando-se para a negociação automatizada de ações automatizadas por computador - até agora a reserva de hedge funds e mega corretores - e diz que está batendo o mercado.
Singleton, com sede em Texas, venceu um concurso em julho passado por um site de investimento algorítmico para escrever programas de negociação. O site, Quantopian, deu-lhe US $ 100.000 para colocar seu modelo em ação por seis meses e disse-lhe para manter lucros.
O jogador de 21 anos diz que seu portfólio cresceu cerca de 1,5% neste ano, contra uma queda de 8% no índice de ações S & amp; P 500. Da mesma forma, ele fez cerca de 2,5% desde meados de setembro, enquanto o índice dos EUA perdeu mais de 7% no período.
Outros amadores tentaram o mesmo jogo de seus quartos da frente ou galpões de jardim e acabaram ficando queimados, concluindo que isso é uma caçada ao "ouro & # 8217; s # 8221; melhor para os grandes jogadores, a menos que você seja um ex-profissional ou um puto de computador.
Singleton não é - ele é um estudante de terceiro ano de gerenciamento da cadeia de suprimentos -, mas diz que a competição deu sua grande chance. Como estudante universitário, não teria conseguido US $ 100.000 em um milhão de anos para negociar, e # 8221; ele disse à Reuters. & # 8220; Teria facilmente levado 10 anos para eu desenvolver uma plataforma de algo complicada como a oferecida por Quantopian. & # 8221;
As plataformas de negociação on-line orientadas por programas, como a Quantpian e a QuantConnect e a base britânica Cloud9trader, com sede nos Estados Unidos, que têm clientes em todo o mundo, não existiram no auge da crise financeira de 2008.
No entanto, Singleton disse que testou seu modelo contra dados históricos do ano de crise, obtendo um retorno de 16% contra uma queda de 38% no índice S & amp; P.
Um grande número de amadores agora está tentando atingi-lo rico nos mercados globais, com o mercado global de comércio no varejo no valor de US $ 3 trilhões nos Estados Unidos.
Mas enquanto a negociação automatizada representa cerca de 75 por cento de todo o volume de mercado financeiro, apenas uma pequena fração de comerciantes independentes ou amadores os usam devido à tecnologia complexa, necessidade de dados históricos maciços e altos custos.
No entanto, as empresas que fornecem plataformas para o aluguel de casas & # 8220; algues & # 8221; Dizem que a popularidade está crescendo entre todos, desde executivos de publicidade e engenheiros de telecomunicações para empreiteiros de defesa.
O fundador e executivo-chefe da Aspian, John Fawcett, disse que a sua adesão aumentou para 60 000 desde 35 mil menos do que um ano atrás, enquanto o fundador e CEO da QuantConnect, Jared Broad, viu um salto em sua participação em 17 mil em comparação com 6.000 no ano anterior .
Broad disse que as estratégias automatizadas tendem a fazer bem quando os mercados são voláteis ou diminuindo acentuadamente, acrescentando que os volumes de negociação em uma de suas corretoras cresceram 300% em apenas três semanas em 2018.
O seu rápido crescimento aumenta o risco de manipulação de mercado ou fraude, mas a Aspian disse que criou muitas salvaguardas, incluindo limites no número de negócios que os clientes podem fazer.
Navinder Singh Sarao, com sede em Londres, foi preso no ano passado, com as autoridades dos EUA ligando seus negócios de computador automáticos para o flash crash do & # 8220; # 8221; em 2018, que secou brevemente US $ 1 trilhão dos mercados de ações dos EUA.
Sarao, que trocou de seus pais & # 8217; perto do aeroporto de Heathrow, em um subúrbio de Londres, está lutando contra os EUA tentando extraditá-lo. Um tribunal britânico deve ouvir o caso em 4 de fevereiro.
Essencialmente, as plataformas de negociação on-line baseadas em regras fornecem ferramentas e tutoriais para as pessoas escreverem algoritmos em navegadores da Web e testar seus modelos com anos de dados históricos. Eles também ajudam as pessoas a abrir contas com corretores aprovados.
É difícil verificar de forma independente as reivindicações de comerciantes de varejo que dizem ter feito muito dinheiro este ano, quando as preocupações com uma economia chinesa em desaceleração e o preço do petróleo em queda acabaram com US $ 8 trilhões dos mercados de ações mundiais apenas em janeiro.
Algumas pessoas como Jason Roberts perderam e saíram. Ele passou cerca de seis anos, de aproximadamente 1999 a 2004 e novamente em 2008, construindo software de negociação automatizado antes de sair para ajudar projetos de inicialização na web e celular.
Roberts disse que cada vez que ele se juntou com comerciantes em um empreendimento comercial automatizado, suas estratégias e idéias perderam a marca, mesmo que anteriormente tenham sido bem-sucedidas como profissionais do mercado.
Como as corretoras, esses sites de negociação ganham dinheiro quando as pessoas usam suas plataformas, por isso está interessado em convencê-lo de que você pode vencer o mercado, e # 8221; disse Roberts, que agora é consultor do serviço de viagem Uber.
Não estou totalmente convencido de que é possível vencer o mercado de forma consistente, quer você seja negociado manualmente, guiado por experiência e intuição ou algorítmica, o que equivale a seguir um conjunto codificado de regras & # 8230; É fácil perder dinheiro com negociação algorítmica, assim como com qualquer investimento. & # 8221;
Julien Turc, chefe da estratégia quantitativa de ativos cruzados da Societe Generale, disse que a construção de uma estratégia de negociação sistemática é muito difícil. É fácil encontrar estratégias que teriam feito bem no passado, mas mais difícil ganhar dinheiro com elas no futuro.
& # 8220; No entanto, o comércio de algoritmos está ficando mais popular agora, pois você obteve melhores tecnologias, os reguladores empurram para negociações transparentes e eletrônicas e cada vez mais se torna difícil ganhar dinheiro usando ferramentas de negociação tradicionais. # 8221;
Singleton e Michael Van Kleeck, outro vencedor do concurso mensal de escrita de código da Quespian & # 8217; em junho passado, estão entre milhares de entusiastas que, desconsiderados pelas críticas, acreditam que têm uma vantagem sobre os métodos comerciais tradicionais.
& # 8220; Os seres humanos são consistentemente menos performantes porque têm interferência emocional. O comércio de Algo formaliza a sua estratégia por conta própria e define limites claros na sua exposição ao risco, & # 8221; disse Jon Kafton, fundador da Cloud9Trader, um site de negociação online automatizado sendo julgado.
Para Kleeck, os sites de algo e as plataformas de negociação atraem aqueles que, como ele, têm um apetite voraz por ler qualquer coisa relacionada a ganhar dinheiro nos mercados financeiros.
Não é uma ciência do foguete, embora possa haver alguns cientistas de foguete no fórum. Isso é parte da disseminação geral da tecnologia em vidas cotidianas. & # 8221; (Reportagem de Atul Prakash, edição de Sudip Kar-Gupta e David Stamp)
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