Noções básicas de Algorithmic Trading conceitos e exemplos. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. Algorithmic trading trading automatizado, black-box comercial, ou simplesmente algo-trading é o processo de utilização de computadores programados para Seguir um conjunto definido de instruções para a colocação de um comércio, a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um comerciante humano Os conjuntos de regras definidas são baseadas em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático Além das oportunidades de lucro para a Comerciante, algo-negociação torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha um comerciante segue estes critérios comerciais simples. Compre 50 ações de uma ação quando a sua média móvel de 50 dias vai acima dos 200 Dia. Ações móveis do estoque quando sua média móvel de 50 dias vai abaixo da média móvel de 200 dias. Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil de wr Ite um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações e os indicadores de média móvel e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas são atendidas O comerciante já não precisa manter um relógio para os preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Para mais informações sobre médias móveis, veja Médias Móveis Simples Faça Trends Stand Out. Algo-trading fornece os seguintes benefícios. Trades executados com os melhores preços possíveis. Instant e precisas Trocar a colocação da ordem assim as possibilidades elevadas da execução em níveis desejados. Os tempos cronometrados corretamente e imediatamente, para evitar mudanças significativas do preço. Os custos de transação reduzidos vêem o exemplo da insuficiência da execução abaixo. Verificações automatizadas automáticas em condições de mercado múltiplas. Trades. Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis. Reduzida possibilidade De erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos. A maior parte do atual dia algo-trading é HFT de alta freqüência de negociação, que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplos parâmetros de decisão, Baseado em instruções pré-programadas Para mais informações sobre a negociação de alta freqüência, consulte Estratégias e segredos de negociação de alta freqüência HFT Firms. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo. Mid para investidores de longo prazo ou comprar empresas de direito Fundos, fundos mútuos, companhias de seguros que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com discreto, de grande volume de investimentos. Comerciantes de curto prazo e vender participantes laterais especuladores de mercado especuladores e arbitradores beneficiam de execução de comércio automatizado, Algo-trading ajudas na criação de liquidez suficiente para os vendedores no market. Systematic comerciantes tendência seguidores pares tra Ders hedge fundos etc encontrar muito mais eficiente para programar suas regras de negociação e deixar o comércio do programa trade. Algorithmic automaticamente oferece uma abordagem mais sistemática para a negociação ativa do que métodos baseados na intuição de um comerciante humano ou instinct. Algorithmic Trading Strategies. Any estratégia para Negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que é rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos As estratégias de negociação mais comuns usadas em algo-trading. The estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências em movimentação média breakouts nível de preços movimentos nível e relacionados com indicadores técnicos Estes São as estratégias mais simples e simples de implementar através de negociação algorítmica porque estas estratégias não envolvem fazer quaisquer previsões ou previsões de preços Trades são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva Sis O exemplo acima mencionado de 50 e 200 dias de média móvel é uma estratégia de tendência popular seguinte Para mais sobre as estratégias de negociação de tendência, consulte Estratégias simples para capitalizar sobre Trends. Buying um ações cotadas dual a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo em Um preço mais elevado em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro sem risco ou arbitragem A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos Implementando um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens Permite oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer suas participações ao mesmo nível dos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para comerciantes algorítmicos que capitalizam negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base dependendo do número Das ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo índice Essas operações São iniciados através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutra, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente, onde os comércios são colocados para compensar deltas positivos e negativos assim Que o delta da carteira é mantido em zero. A estratégia de reversão da média é baseada na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente Identificando e definindo um intervalo de preço e implementando algoritmo baseado que permite Negociações para ser colocado automaticamente quando o preço do ativo quebra dentro e fora de seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando estoque específico histórico volume perfis O objetivo é Executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume VWAP, beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderada rompe uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre um início e fim tempo O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim vezes , Minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua a enviar encomendas parciais, de acordo com o rácio de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados A estratégia de passos relacionados envia encomendas a uma percentagem de mercado definida pelo utilizador Volumes e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário. A estratégia de redução da implementação tem como objetivo minimizar o custo de execução de uma ordem negociando fora do mercado em tempo real, poupando assim o custo da ordem e beneficiando A partir do custo de oportunidade de execução atrasada A estratégia irá aumentar a taxa de participação alvo quando o preço da ação se move Estes algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de lado de venda têm a inteligência embutida para Identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma grande ordem Tal detecção através de algoritmos vai ajudar o fabricante de mercado identificar grandes oportunidades de ordem e permitir-lhe beneficiar por preencher as encomendas a um preço mais elevado Isso às vezes é identificado como de alta tecnologia front - Correndo Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. Technical Requisitos para Algorithmic Trading. Implementing o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting O desafio é Transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para a colocação de ordens. R conhecimento de programação para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou pre-made trading softwarework conectividade e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar ordens. Infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes que ele vai viver em mercados reais. Dados disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas em algorithm. Here é um exemplo abrangente Royal Dutch Shell RDS está listado na Amex Amsterdam Stock Exchange e Stock Exchange LSE Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem Aqui estão algumas observações interessantes. AEX negocia em euros, enquanto LSE comércios em Sterling Pounds. Due para a diferença de uma hora de tempo, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas Negociando simultaneamente para próximas horas e negociando então somente em LSE durante a última hora como AEX fecha. Podemos explorar t Ele possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes. Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Preço alimenta a partir de ambos LSE e AEX. A feed forex taxa para a taxa de câmbio GBP-EUR. Ordem que coloca a capacidade que pode encaminhar a ordem para o exchange. Back-testando capacidade em feeds de preços históricos. O programa de computador deve executar o seguinte. Leia o feed de preço de entrada de estoque RDS de ambas as câmeras. Usando as taxas de câmbio disponíveis converter o Preço de uma moeda para outro. Se existe uma discrepância de preço suficientemente grande descontando os custos de corretagem levando a uma oportunidade rentável, em seguida, coloque a ordem de compra em menor preço de câmbio e ordem de venda em maior preço exchange. If as ordens são executadas como desejado, O lucro de arbitragem seguirá. Simple e fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar Lembre-se, se você pode colocar um algo-g No caso acima, o que acontece se o seu comércio de compra é executado, mas vender o comércio doesn t como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o Existem riscos e desafios adicionais, por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, imperfeições Algoritmos Quanto mais complexo um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes que seja posto na ação. A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo joga um papel importante e deve ser examinada criticamente É excitante ir para a automatização ajudada por computadores com uma noção para Fazer o dinheiro sem esforço Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados Os comerciantes analíticos devem considerar o programa de aprendizagem Ming e sistemas de construção por conta própria, para estar confiante sobre a implementação das estratégias corretas em forma infalível uso cauteloso e testes minuciosos de algo-trading pode criar oportunidades rentáveis. Uma pesquisa feita pelo Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados dos empregadores. O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Medida da dispersão de retornos para um determinado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o congresso de ESTADOS UNIDOS passou em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu bancos comerciais de participar no investimento. Fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos. O Bureau de Trabalho dos EUA. Estratégias de Negociação Algoritmos com MATLAB Exame Por outro lado, técnicas lineares, inspiradas e restritas por conhecimento de domínio em profundidade, provaram ser valiosas. A apresentação descreve a aplicação de técnicas de aprendizagem não-lineares a estratégias de negociação algorítmicas. O filtro de Kalman, uma técnica quintessencialmente linear, de duas maneiras diferentes de negociação algorítmica. Produto Focus. Select seu país. Como identificar estratégias de negociação algorítmica. Neste artigo quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu mesmo identificar negociação algorítmica rentável Estratégias Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas Eu vou explicar como identificar estratégias é tanto sobre preferência pessoal quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo ea quantidade de dados históricos para testes, Como avaliar de forma desapaixonada uma estratégia de negociação e, finalmente, como proceder para o backt Esting fase e estratégia implementation. Identifying suas próprias preferências pessoais para Trading. In para ser um comerciante bem sucedido - ou discricionariamente ou algoritmicamente - é necessário perguntar-se algumas perguntas honestas Trading fornece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, Por isso é necessário conhecer thyself tanto quanto é necessário para entender a sua estratégia escolhida. Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade Trading, e negociação algorítmica em particular, exige um grau significativo de disciplina, Paciência e destacamento emocional Uma vez que você está deixando um algoritmo realizar a sua negociação para você, é necessário ser resolvido a não interferir com a estratégia quando está sendo executado Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de alongamento descontraído No entanto, muitas estratégias que Tem sido mostrado para ser altamente rentável em um backtest pode ser arruinado por simples interferência Entenda que se você wi Sh para entrar no mundo de negociação algorítmica você será testado emocionalmente e que, a fim de ser bem sucedido, é necessário trabalhar com estas dificuldades. A próxima consideração é um do tempo Você tem um emprego a tempo inteiro Você trabalha a tempo parcial Você trabalha em casa ou tem um longo trajeto diário Essas perguntas vão ajudar a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar Para aqueles de vocês em emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intraday pode não ser apropriado pelo menos até que seja totalmente automatizado As restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras, como um terminal Bloomberg você terá que ser claramente realista sobre a sua capacidade de executar com êxito este, enquanto no escritório Para aqueles de vocês com Um monte de tempo, ou as habilidades para automatizar a sua estratégia, você pode querer olhar para uma técnica de alta freqüência HFT estratégia de negociação. Minha crença é que é necessário para realizar Out investigação contínua em suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente rentável poucas estratégias permanecem sob o radar para sempre Por conseguinte, uma parte significativa do tempo alocado para negociação será na realização de pesquisa em curso Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, Ser a diferença entre a rentabilidade forte ou um declínio lento para loss. You também precisa considerar o seu capital comercial O montante mínimo ideal geralmente aceite para uma estratégia quantitativa é 50.000 USD aproximadamente 35.000 para nós no Reino Unido Se eu estava começando novamente, eu começaria Com uma quantidade maior, provavelmente perto de 100.000 USD aproximadamente 70.000 Isto é porque os custos de transação podem ser extremamente caros para as estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em momentos de redução Se você está considerando começar com menos Mais de 10.000 USD, então você precisará restringir-se a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois Ssets, como os custos de transação vai comer rapidamente em seus retornos Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigável para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínimo de 10.000 USD. Programação habilidade é um fator importante na criação de um Estratégia de negociação algorítmica automatizada Estar bem informado em uma linguagem de programação como C, Java, C, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, mecanismo de backtest e sistema de execução você mesmo Isto tem uma série de vantagens, Que é a capacidade de estar completamente consciente de todos os aspectos da infra-estrutura de negociação Ele também permite que você explore as estratégias de maior freqüência como você estará no controle total de sua pilha de tecnologia Enquanto isso significa que você pode testar seu próprio software e eliminar bugs, Também significa mais tempo gasto codificação de infra-estrutura e menos sobre a implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua negociação algo comercial Você pode achar que você está comfortabl E trading em Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que operam em alta freqüência. Você precisa perguntar a si mesmo o que você espera alcançar por negociação algorítmica Você está interessado em uma renda regular, Pelo que você espera tirar ganhos de sua conta de negociação Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode dar ao luxo de comércio sem a necessidade de fundos de levantamento dependência de renda irá ditar a freqüência de sua estratégia mais regular renda retiradas exigirá um maior Freqüência estratégia de negociação com menos volatilidade iea maior rácio de Sharpe Longo prazo os comerciantes podem pagar uma freqüência de negociação mais tranqüila. Finalmente, não se iluda pela noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo negociação Algo não é um get-rich - Esquema rápido - se alguma coisa pode ser um esquema de tornar-pobre-rápido Demora disciplina significativa, pesquisa, diligência e paciência para ser bem sucedido em negociação algorítmica Eu T pode levar meses, se não anos, para gerar rentabilidade consistente. Idéias Algorithmic Trading Trading. Apesar das percepções comuns ao contrário, é realmente bastante simples para localizar estratégias comerciais rentáveis no domínio público Nunca ter idéias comerciais foram mais facilmente disponíveis do que São hoje revistas acadêmicas de finanças, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas semanais de negociação e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias em cima. Nosso objetivo como pesquisadores de negociação quantitativa é estabelecer um pipeline de estratégia que irá Nos fornecer um fluxo de idéias de negociação em curso Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliar e implementar estratégias que encontramos Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos um quadro para Rejeitando a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional. Devemos ser extremamente carro Eful para não deixar viés cognitivos influenciam a nossa metodologia de tomada de decisão Isso poderia ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outro ouro e outros metais preciosos vêm à mente porque eles são percebidos como mais exóticos Nosso objetivo deve sempre ser encontrar consistentemente rentável Estratégias, com expectativa positiva A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, tais como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem. Se você está completamente familiarizado com o conceito de uma estratégia comercial, em seguida, o primeiro lugar para olhar é com estabelecido Textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples, mais simples, com o qual se familiarizar com o comércio quantitativo Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para o comércio quantitativo, que gradualmente se tornam mais sofisticados como você trabalha através da lista. Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart. Xt lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs comerciais No entanto, uma nota de cautela Muitos blogs de negociação dependem do conceito de análise técnica A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão em prices. Despite ativos. Sendo extremamente popular no espaço comercial global, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade financeira quantitativa Alguns têm sugerido que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo Na realidade, há indivíduos bem sucedidos fazendo uso No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias TA-based e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear o nosso em considerações emocionais ou preconceptions. Here é um Lista de blogs de negociação algorítmicos bem respeitados e para Uma vez que você tenha tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem altas assinaturas ou custos únicos Se você é um membro ou ex-aluno de um Caso contrário, você pode olhar para servidores de pré-impressão que são repositórios de internet de rascunhos tardios de artigos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão por pares Desde que estamos apenas interessados em estratégias que podemos A maior desvantagem de estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizados, exigir dados históricos obscuros e caros, o comércio de classes de ativos ilíquidos ou fazer Não factor de taxas, derrapagem ou spread Também pode não ser claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens de limite ou se ele contém parar Perdas, etc Assim, é absolutamente essencial para replicar a estratégia de si mesmo como melhor você pode, backtest-lo e adicionar em custos de transação realistas que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar in. Here é uma lista dos mais populares pré - print servidores e revistas financeiras que você pode obter ideias from. What sobre a formação de suas próprias estratégias quantitativas Isso geralmente requer, mas não se limita a experiência em uma ou mais das seguintes categorias. Materialização do mercado - Para as estratégias de maior freqüência em particular, pode-se Fazer uso da microestrutura do mercado ie compreensão da dinâmica do livro de pedidos para gerar rentabilidade Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes no mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo irão Têm dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui Fundos de investimento com fundos de investimento, tais como fundos de pensões, parcerias de investimento privado hedge funds, consultores de negociação de commodities e fundos mútuos são restritos tanto pela regulamentação pesada e suas grandes reservas de capital Assim, certos comportamentos consistentes Podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis Por exemplo, os grandes fundos estão sujeitos a limitações de capacidade devido à sua dimensão Assim, se eles precisam rapidamente offload vender uma quantidade de títulos, eles terão de cambaleá-lo, a fim de evitar mover o mercado Sofisticado Algoritmos de aprendizado de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros Classificadores como Naive-Bayes, et al não-não-algoritmos podem aproveitar isso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundo. Linear função combinadores redes neurais e rotinas de otimização algoritmo genético Ms foram todos usados para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação Se você tem um fundo nesta área, você pode ter algumas informações sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a determinados mercados. Existem, naturalmente, muitas outras áreas para quants para investigar Iremos discutir como obter estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior. Continuando a monitorar essas fontes em uma base semanal ou mesmo diária, você está se configurando para receber uma lista consistente de estratégias de diversas fontes O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar desperdiçar seu tempo e backtesting recursos em estratégias que são susceptíveis de ser rentáveis. Evaluating Trading Strategies. The primeiro, e provavelmente a mais óbvia consideração é se você realmente Entender a estratégia Você seria capaz de explicar a estratégia de forma concisa ou exige uma série de advertências e listas de parâmetros intermináveis Além disso, a estratégia Ter uma boa base sólida na realidade Por exemplo, você poderia apontar para alguma razão comportamental ou restrição estrutura do fundo que pode estar causando o padrão s que você está tentando explorar Esta restrição manter-se a uma mudança de regime, como um ambiente regulatório dramático Interrupção A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas Ela se aplica a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos que é reivindicado ser rentável Você deve constantemente pensar sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário Você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando backtest e otimizar estratégias rentáveis. Uma vez que você tenha determinado que você entenda os princípios básicos da estratégia que você precisa para decidir se se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionados Isto não é uma consideração tão vaga quanto As estratégias diferem substancialmente em suas características de desempenho. Tipos que podem lidar com períodos mais significativos de retirada ou estão dispostos a aceitar maior risco de maior retorno Apesar do fato de que nós, quants, tentamos e eliminamos tanto viés cognitivo possível e devemos ser capazes de avaliar uma estratégia de forma desapaixonada, Será sempre fluem em Assim, precisamos de um meio consistente, sem emoção através do qual para avaliar o desempenho das estratégias Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por. Metodologia - É a estratégia de impulso baseado, médio reverter, mercado neutro , Direcional A estratégia depende de sofisticadas ou complexas técnicas de aprendizagem estatística ou de máquina que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender Estas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a tendência de otimização É a estratégia susceptível de suportar Uma mudança de regime ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros. Relação de Sharpe - A relação de Sharpe caracteriza heuristicamente o risco de recompensa Ratio da estratégia Ele quantifica quanto retorno você pode alcançar para o nível de volatilidade suportado pela curva de equidade Naturalmente, precisamos determinar o período ea freqüência que esses retornos e volatilidade, ou seja, desvio padrão são medidos sobre uma estratégia de maior freqüência vai exigir maior Taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo global mais curto de medição, por exemplo. Leverage - A estratégia requer alavancagem significativa para ser rentável A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados futuros, opções, swaps para fazer Um retorno Estes contratos de alavancagem pode ter volatilidade pesada caracteriza e, portanto, pode facilmente levar a chamadas de margem Você tem o capital de negociação eo temperamento para tal volatilidade. Freqüência - A freqüência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia e, portanto, O rácio de Sharpe eo nível geral dos custos de transacção Todas as outras questões consideradas, As estratégias de maior freqüência exigem mais capital, são mais sofisticadas e mais difíceis de implementar No entanto, assumindo que o seu motor de backtesting é sofisticado e livre de bugs, eles muitas vezes têm rácios de Sharpe muito mais elevados. Volatilidade - Volatilidade está fortemente relacionado ao risco da estratégia O Sharpe Se que a volatilidade positiva é aproximadamente igual à volatilidade negativa Algumas estratégias podem ter maior desvantagem Volatilidade Você precisa estar ciente destes atributos. Perda de lucro, perda de lucro média - estratégias diferem em sua perda de ganhos e características de perda de lucro médio Pode-se ter uma estratégia muito rentável, mesmo se o número de negociações perdedoras exceder o número de negócios vencedores Estratégias Momentum tendem a ter este padrão como eles dependem de um pequeno número de grandes sucessos, a fim de ser p As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos comércios são vencedores, mas os comércios perdedores podem ser bastante severos. Drawdown máximo - O drawdown máximo é a maior queda global de pico-a-minucioso na curva de equidade da Estratégias Momentum são bem conhecidos por sofrer de períodos de retiradas prolongadas devido a uma seqüência de muitas negociações perdedoras incrementais Muitos comerciantes vão desistir em períodos de retirada estendida, mesmo se o teste histórico sugeriu que este é o negócio como de costume para a estratégia Você vai precisar Para determinar que percentagem de levantamento e sobre que período de tempo você pode aceitar antes de cessar a sua estratégia de negociação Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser cuidadosamente considerada. Capacidade Liquidez - No nível de varejo, a menos que você está negociando em um instrumento altamente ilíquido Como um estoque de pequena capitalização, você não terá que se preocupar muito com capacidade de estratégia Capacidade determina a escalabilidade do estratégico Alguns dos fundos de hedge maiores sofrem de problemas significativos de capacidade à medida que suas estratégias aumentam na alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias, especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizado de máquina requerem uma grande quantidade de parâmetros Cada parâmetro extra que uma estratégia exige deixa Mais vulnerável ao viés de otimização também conhecido como ajuste de curva Você deve tentar e direcionar estratégias com o menor número de parâmetros possível ou ter certeza de que você tem quantidades suficientes de dados com os quais testar suas estratégias on. Benchmark - Quase todas as estratégias a menos que caracterizada como retorno absoluto São medidos com base em algum benchmark de desempenho. O benchmark é normalmente um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacente que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações de grande capitalização nos EUA, então o S P500 seria um parâmetro natural para medir sua estratégia Contra Você ouvirá os termos alfa e beta, aplicados às estratégias deste Tipo Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores. Observe que nós não discutimos os retornos reais da estratégia Por que isso é isoladamente, os retornos realmente nos fornecer informações limitadas sobre a eficácia da estratégia Eles don t dar-lhe Uma visão sobre alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital Assim, estratégias raramente são julgados em seus retornos sozinho Sempre considerar os atributos de risco de uma estratégia antes de olhar para o returns. At esta fase muitas das estratégias encontradas a partir de seu pipeline será rejeitada fora de Porém, antes que isso seja possível, é necessário considerar um critério final de rejeição - o de um teste de rejeição Dados históricos disponíveis sobre os quais testar essas estratégias. Obter Dados Históricos. Hoje em dia, a amplitude da técnica r Para manter a competitividade, tanto os fundos buy-side quanto os bancos de investimento sell-side investem fortemente na sua infra-estrutura técnica É imperativo considerar a sua importância Em particular, estamos interessados em pontualidade, Precisão e requisitos de armazenamento Vou agora descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo Infelizmente este é um tópico muito profundo e técnico, então eu não vou ser capaz de dizer tudo neste artigo No entanto, vou estar escrevendo muito mais Sobre isso no futuro como a minha experiência anterior indústria no setor financeiro estava principalmente preocupado com a aquisição de dados financeiros, armazenamento e acesso. Na seção anterior, tínhamos criado um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias baseadas em nossa própria rejeição pessoal Critérios Nesta seção vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para a obtenção de dados históricos As principais considerações e Especialmente no nível de profissionais de varejo são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento e seu nível de especialização técnica Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados irá impor a nós. Vamos começar por Incluindo os dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, dividendos de ações corporativas, divisão de ações, registros na SEC, contas corporativas, ganhos Dados meteorológicos, etc. Estes dados são frequentemente utilizados para valorizar empresas ou outros activos de forma fundamental, ou seja, através de alguns meios de fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de acções Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente a partir de sites governamentais Outros Os dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. As exigências de armazenamento não são muitas vezes grandes, a menos que milhares de empresas S está sendo estudado de uma só vez. Dados da notícia - os dados da notícia são frequentemente qualitativos na natureza Consistem em artigos, bornes do blog, posts do microblog tweets e editoriais As técnicas de aprendizagem da máquina tais como classificadores são usadas frequentemente para interpretar o sentiment Estes dados são frequentemente livremente disponíveis ou Barato, via assinatura de meios de comunicação Os bancos de dados de armazenamento de documentos NoSQL mais recentes são projetados para armazenar este tipo de dados não estruturados, qualitativos. Dados de preço de configuração - Este é o domínio de dados tradicionais do quant Os dados históricos diários são muitas vezes simples de obter para classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão ea limpeza são incluídas e os desvios estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados de séries temporais muitas vezes possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando dados intradiários são considerados D. Financial Instruments - As acções, obrigações, futuros e as opções derivadas mais exóticas têm características e parâmetros muito diferentes Por conseguinte, não existe um único tamanho que se adapte a todas as estruturas de base de dados que podem acomodá-los. Vários instrumentos financeiros Vamos discutir a situação no comprimento quando chegarmos a construir um banco de dados de mestre de títulos em futuros articles. Frequency - Quanto maior a freqüência dos dados, maiores os custos e requisitos de armazenamento Para as estratégias de baixa freqüência, os dados diários são muitas vezes Suficiente Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de carrapatos e até mesmo cópias históricas de determinados dados do catálogo de ordens de trocas comerciais Implementar um mecanismo de armazenamento para este tipo de dados é muito tecnológico intensivo e somente adequado para aqueles com uma forte programação técnica As estratégias descritas acima serão frequentemente comparadas a Hmark Isto geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional Para as ações, este é muitas vezes um benchmark de ações nacionais, como o índice S P500 US ou FTSE100 UK Para um fundo de renda fixa, é útil comparar com um cesto de títulos ou fixo A taxa de risco, ou seja, a taxa de juros apropriada é também outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classes de ativos possuem um marco de referência favorecido, portanto, será necessário pesquisar isso com base na sua estratégia específica, se você deseja ganhar interesse em sua estratégia externamente Este artigo só pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Relational Database Management System RDBMS, como o MySQL , SQL Server, Oracle ou um Mecanismo de Armazenamento de Documentos ie NoSQL Isto é acessado via código de aplicativo de lógica de negócios que consulta o banco de dados e fornece acesso t O ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel Muitas vezes esta lógica de negócio é escrita em C, C, Java ou Python Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, em seu próprio computador pessoal ou remotamente via servidores de Internet Produtos como Os Serviços da Web da Amazon tornaram isso mais simples e mais barato nos últimos anos, mas ainda requerem conhecimentos técnicos significativos para serem alcançados de forma robusta. Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade , Os custos, a complexidade e detalhes de implementação de um conjunto particular de dados históricos Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada exclusivamente em considerações de dados históricos Esta é uma área grande e equipes de PhDs trabalhar em grandes fundos certificando-se de preços é preciso e oportuna Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para o seu backtesting purposes. I quero dizer, no entanto, que muitas plataformas backtesting pode fornecer esses dados para você autom Aticamente - a um custo Assim, vai demorar muito da dor de implementação longe de você, e você pode se concentrar puramente na implementação da estratégia e otimização Ferramentas como TradeStation possuem essa capacidade No entanto, a minha opinião pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização Partes da pilha para fornecedores de software Eu prefiro estratégias de maior freqüência devido a suas relações mais atraentes Sharpe, mas eles são muitas vezes fortemente acoplado à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica. Agora que discutimos as questões em torno de dados históricos é tempo Para começar a implementar nossas estratégias em um motor de backtesting Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área igualmente grande de discussão. Apenas Começando com Quantitative Trading.
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