Estratégias de negociação financeira

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Python for Finance, Parte 2: Introdução às Estratégias Quantitativas de Negociação.
Python for Finance, Parte 2: Introdução às Estratégias Quantitativas de Negociação.
Idioma: Bibliotecas do Python 3.5: pandas, numpy e matplotlib iPython notebook: disponível no GitHub.
Em Python for Finance, Parte I, nos concentramos em usar Python e Pandas para.
recuperar séries temporais financeiras de fontes on-line gratuitas (Yahoo), formatar os dados preenchendo observações ausentes e alinhá-las, calcular alguns indicadores simples, como calcular médias móveis e visualizar as séries temporais finais.
Como um lembrete, o dataframe contendo os três & # 8220; limpos & # 8221; preço timeeries tem o seguinte formato:
Também calculamos as médias móveis contínuas dessas três séries temporais da seguinte maneira. Observe que, ao calcular a média móvel de $ M $ dias, os primeiros $ M-1 $ não são válidos, pois os preços $ M $ são necessários para o primeiro ponto de dados da média móvel.
Com base nesses resultados, nosso objetivo final será criar uma estratégia comercial simples, porém realista. No entanto, primeiro precisamos passar por alguns dos conceitos básicos relacionados a estratégias quantitativas de negociação, bem como as ferramentas e técnicas no processo.
Considerações gerais sobre estratégias de negociação.
Existem várias maneiras de se fazer uma estratégia de negociação a ser desenvolvida. Uma abordagem seria usar as séries temporais de preços diretamente e trabalhar com números que correspondem a algum valor monetário. Por exemplo, um pesquisador poderia estar trabalhando com séries temporais expressando o preço de um determinado estoque, como as séries temporais usadas no artigo anterior. Da mesma forma, se estiver trabalhando com instrumentos de renda fixa, por exemplo títulos, pode-se usar uma série temporal expressando o preço do título como uma porcentagem de um determinado valor de referência, neste caso, o valor nominal do título. Trabalhar com esse tipo de série temporal pode ser mais intuitivo, já que as pessoas estão acostumadas a pensar em termos de preços. Contudo, as séries temporais dos preços apresentam algumas desvantagens. Os preços geralmente são positivos, o que dificulta o uso de modelos e abordagens que exigem ou produzem números negativos. Além disso, as séries temporais de preços são geralmente não estacionárias, ou seja, suas propriedades estatísticas são menos estáveis ​​ao longo do tempo.
Uma abordagem alternativa é usar séries temporais que correspondam não a valores reais, mas a alterações no valor monetário do ativo. Estas séries temporais podem e assumem valores negativos e também, suas propriedades estatísticas são geralmente mais estáveis ​​do que as de séries temporais de preços. Os formulários usados ​​com mais frequência são retornos relativos definidos como.
e retornos de log definidos como.
onde $ p \ left (t \ right) $ é o preço do ativo no momento $ t $. Por exemplo, se $ p \ left (t \ right) = 101 $ e $ p \ left (t-1 \ right) = 100 $ então $ r_> \ left (t \ right) = \ frac = 1 \% $ .
Existem várias razões pelas quais os retornos de registros estão sendo usados ​​na indústria e alguns deles estão relacionados a hipóteses de longa data sobre o comportamento dos retornos de ativos e estão fora do nosso escopo. No entanto, o que precisamos salientar são duas propriedades bastante interessantes. Log-retornos são aditivos e isso facilita o tratamento de nossas séries temporais, retornos relativos não são. Podemos ver a aditividade de log-retornos na seguinte equação.
que é simplesmente o log-retorno de $ t_0 $ a $ t_2 $. Em segundo lugar, os retornos de log são aproximadamente iguais aos retornos relativos para valores de $ \ frac $ suficientemente próximos de $ 1 $. Ao tomar a expansão Taylor de 1ª ordem de $ \ log \ left (\ frac \ right) $ em torno de US $ 1 $, obtemos.
Ambos são calculados trivialmente usando Pandas como:
Como os log-returns são aditivos, podemos criar as séries temporais de retornos de log cumulativos definidos como.
c \ left (t \ right) = \ sum_ ^ t r \ left (t \ right)
Os log-retornos cumulativos e os retornos relativos totais de 2000/01/01 para as três séries temporais podem ser vistos abaixo. Observe que, embora os retornos de registros sejam fáceis de manipular, os investidores estão acostumados a usar retornos relativos. Por exemplo, um log-retorno de US $ 1 não significa que um investidor dobrou o valor de sua carteira. Um retorno relativo de $ 1 = 100 \% $ faz! A conversão entre o log-return cumulativo $ c \ left (t \ right) $ e o retorno relativo total $ c_> \ left (t \ right) = \ frac $ é simples.
Para aqueles que estão se perguntando se isso está correto, sim, é. Se alguém tivesse comprado ações no valor de $ \ $ 1000 em ações da AAPL em janeiro de 2000, sua carteira agora valeria mais de $ \ $ 30.000 $. Se ao menos tivéssemos uma máquina do tempo & # 8230;
O que é uma estratégia de negociação quantitativa?
Nosso objetivo é desenvolver uma estratégia de negociação de brinquedos, mas o que faz o termo "estratégia de negociação quantitativa" & # 8221; realmente quer dizer? Nesta seção, daremos uma definição que nos guiará em nosso objetivo de longo prazo.
Suponha que temos à nossa disposição uma certa quantia de dólares, $ N $, que estamos interessados ​​em investir. Temos à nossa disposição um conjunto de ativos de $ K $, dos quais podemos comprar e vender livremente qualquer quantia arbitrária. Nosso objetivo é derivar pesos $ w_i \ left (t \ right), i = 1, \ ldots, K $ tal que.
$$ w_i \ left (t \ right) \ em \ mathbb \ \ text \ \ sum_ ^ Kw_i \ left (t \ right) \ leq 1 $$
de modo que uma quantia de dólares igual a $ w_i \ left (t \ right) N $ é investida no momento $ t $ no ativo $ i $.
A condição de desigualdade significa $ \ sum_ ^ Kw_i \ left (t \ right) \ leq 1 $ que o valor máximo que podemos investir é igual à quantidade de dólares que temos, ou seja, $ N $.
Por exemplo, suponha que podemos investir apenas em instrumentos de $ 2 $ e que $ N = \ $ 1000 $. O objetivo é derivar dois pesos $ w_1 \ left (t \ right) $ e $ w_2 \ left (t \ right) $.
Se em algum momento $ w_1 \ left (t \ right) = 0,4 $ e $ w_2 \ left (t \ right) = 0,6 $, significa que investimos $ w_1 \ left (t \ right) N = \ $ 400 $ no ativo $ 1 $ e $ w_2 \ left (t \ right) N = \ $ 600 $ no recurso $ 2 $. Como só temos $ \ $ 1000 $, só podemos investir até esse valor, o que significa isso.
$$ w_1 \ left (t \ right) N + w_2 \ left (t \ right) N \ leq N \ Rightarrow w_1 \ left (t \ right) + w_2 \ left (t \ right)
Georgios Efstathopoulos.
Georgios tem mais de 7 anos de experiência como analista quantitativo no setor financeiro e trabalhou extensivamente em modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para negociação quantitativa, gestão de risco de mercado e crédito e modelagem comportamental. Georgios é PhD em Matemática Aplicada e Estatística no Imperial College London e é fundador e CEO da QuAnalytics Limited, uma consultoria focada em soluções quantitativas e analíticas de dados para indivíduos e organizações que desejam colher o potencial de seus próprios dados para expandir seus negócios. .
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Python for Finance, Parte I: Yahoo Finance API, pandas e matplotlib.
Em detalhes, no primeiro de nossos tutoriais, mostraremos como é fácil usar o Python para baixar dados financeiros de bancos de dados on-line gratuitos, manipular os dados baixados e, em seguida, criar alguns indicadores técnicos básicos que serão utilizados como base nossa estratégia quantitativa.
Python for Finance, Parte 3: Uma estratégia de negociação média móvel.
Neste artigo, começaremos a conceber uma estratégia de negociação mais complexa, que terá pesos não constantes wi (t) wi (t), e assim se adaptará de algum modo ao comportamento recente do preço de nossos ativos.
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Obrigado por compartilhar Georgios. A utilização de uma simulação de Monte Carlo para obter os pesos ideais divididos para maximizar o retorno seria uma melhoria para essa estratégia, em vez de dividir 1/3 de maneira uniforme? : weights_vector = pd. DataFrame (1/3, index = r_t. index, colunas = r_t. columns)
Você está correto, o MC seria uma das maneiras possíveis de otimizar os pesos para essa estratégia. Observe, no entanto, que há várias perguntas abertas sobre essa otimização. Primeiro de tudo, para o que estamos otimizando? Retorno total, volatilidade da carteira, retração? Em segundo lugar, a otimização corre o risco de sobrepor os pesos ao intervalo histórico que estamos usando para a otimização. Estas e outras questões serão abordadas nos seguintes artigos desta série.
Quando podemos esperar o próximo post?
Obrigado pelo artigo. Existem várias instâncias acima nas quais você divide 1/3 e 1/7. Python supõe que o resultado seja um número inteiro, portanto, a resposta é 0 em ambos os casos. Você deve usar 1.0 / 3 e 1.0 / 7 para evitar esse problema.
Obrigado pelo aviso. Esta série de artigos pressupõe que o Python 3 seja usado. No Python 3, 1/3 produzirá 1,3333, em vez da divisão inteira, que foi o caso no Python 2.
No entanto, para tornar isso compatível com os usuários do Python 2, a seguir, assegurarei que, em tais casos, seja tomado um cuidado especial para garantir que as divisões sejam tratadas adequadamente.
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Negociação 101: Movendo Médias e Movendo Média Estratégias.
28 de setembro de 2017.
O que são médias móveis?
As Médias Móveis estão entre os indicadores de tendência mais populares em Análise Técnica. Eles fornecem uma visualização simples, mas poderosa, das tendências em andamento em um ativo. Eles são usados ​​por uma ampla variedade de razões, principalmente para as estratégias de acompanhamento e reversão de tendências.
Basta colocar médias móveis são pontos conectados calculados para cada dia (ou seja qual for o período de tempo). O cálculo em si é simples; você pega um determinado número de dias anteriores e calcula a média deles. Claro, você não precisa fazer os cálculos por conta própria. Todos os softwares de gráficos básicos e plataformas de negociação fazem as contas para você e traçam a média móvel (ou até dezenas de médias para essa matéria) no gráfico do ativo.
Como interpretar médias móveis?
Se você quiser saber o que significa uma média móvel, pense apenas que não é mais do que uma maneira suave de descrever o próprio movimento de preços. Então, se o MA está subindo, isso significa que o preço sobe para cima no tempo determinado. É tão simples assim. Além disso, se o preço atual estiver acima de um determinado MA, isso geralmente significa que a tendência nesse período ainda está intacta.
Agora, a parte interessante é quando você usa os MAs para comparações. Você pode comparar dois MAs com diferentes intervalos de tempo ou simplesmente comparar o valor do MA com o preço em si. Isso pode ser útil por vários motivos, mas a conclusão mais importante que você pode fazer é o alinhamento de uma tendência de curto prazo e de prazo mais longo. Assim, você pode detectar reversões de tendência, pull-backs e pontos exatos de entrada e saída. Como? Vamos ver alguns exemplos.
Como usá-lo Trading?
As médias móveis podem ser usadas de maneiras virtualmente ilimitadas, mas, como sempre, é aconselhável manter suas estratégias simples. Então, vamos ver os aplicativos básicos, mas mais robustos:
1. Determine a tendência em curso, comparando o preço e um determinado MA, e sua direção.
Isso é tão simples quanto parece; Primeiro, você toma a direção do MA, então você dá uma olhada no preço e vê se ele está acima ou abaixo do MA. Se o MA está subindo e o preço está acima, então é confirmado tendência ascendente. De acordo com isso, você deve negociar apenas no lado positivo desse período de tempo específico, já que negociar contra a tendência geralmente não é uma coisa sensata a se fazer. Então, para dar um exemplo, você pode ver uma clara tendência de alta no gráfico abaixo, com o MA de 200 dias aumentando o tempo todo.
A estratégia mais simples é ir muito quando o preço cruza acima da média móvel crescente, e vender a posição quando ela cruza abaixo dela (isso funciona naturalmente com um MA decrescente e uma posição vendida, mas com o cruzamento de preço abaixo do MA).
Estratégia Média Móvel 1.
2. Compare dois MAs diferentes para determinar a tendência e as reversões.
A segunda, e provavelmente a estratégia mais popular para médias móveis é o chamado & # 8220; cross-over & # 8221; estratégia. As etapas são semelhantes à primeira estratégia; apenas em vez do preço, você usa um MA de curto prazo como o gatilho & # 8220; & # 8221; para os negócios, como você pode ver no gráfico abaixo. Muitos comerciantes usam a condição adicional de que a média de longo prazo deve estar avançando nessa estratégia.
Estratégia Média Móvel 2.
3. Identifique os recuos para inserir tendências com mais precisão.
Essa abordagem é a mais avançada dessas estratégias simples e pode ser útil para capturar uma porção maior de "oscilações" de mercado do que as duas estruturas anteriores. A idéia é pegar as condições da primeira ou da segunda estratégia, mas esperar por um recuo antes de realmente entrar na negociação.
Mas o que significa um pullback? Bem, isso depende da interpretação, mas a definição básica é que o preço toque o MA fornecido no caso da primeira estratégia. Quanto à segunda estratégia, uma maneira útil de definir um recuo é aguardar o retorno do preço entre o MA curto e o MA de longo prazo, assim como você pode vê-lo no gráfico abaixo. Dessa forma, você entrará em uma tendência já estabelecida com o benefício adicional de não obter uma posição de sobrecompra de curto prazo.
Estratégia Média Móvel 3.
Quando isso funciona?
Como é o caso de todos os indicadores, as médias móveis têm seus pontos fortes e fracos. Ao saber quando usar esses indicadores muito úteis, você pode evitar os erros comuns cometidos pelos operadores. O mais importante é que os MAs funcionem melhor em mercados de tendência.
Pelo contrário, em ações de preços laterais, essas médias podem dar entradas falsas ou causar supertrading por meio de sinais muito frequentes. Aplicar a direção de um MA de longo prazo como uma condição (por exemplo, ter um AM de longo prazo em ascensão como um requisito para posições longas) pode ser útil para evitar esses problemas.
Além disso, é melhor esperar pela confirmação antes de entrar em uma negociação. Por exemplo, se você está entrando em uma negociação usando a primeira estratégia, aguarde o segundo fechamento acima (ou abaixo para uma posição curta) da MA antes de “puxar o gatilho”. Desta forma, você pode evitar os "picos de preços", que são parte integrante dos mercados de forex e criptomoeda.
Imagem destacada da Shutterstock.
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Negociação 101: Introdução ao Forex Trading.
Como várias classes de ativos foram realizadas durante as guerras anteriores.
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Recomendação Comercial: Bitcoin.
Um guia para iniciantes do TRON (TRX) Cryptocurrency.
Atualização do mercado asiático - segunda-feira: ações asiáticas atingem alta de todos os tempos; declínio das criptomoedas.
28 de setembro de 2017 às 17h06.
Obrigado. Eu gostaria de ver mais artigos (MACD, RSI & # 8230;) como este.
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Negociação 101.
Como encontrar bons Swing Trading Set-Ups.
4 de fevereiro de 2018.
Swing trading é muitas vezes o ponto de partida para aqueles que estão olhando para se aventurar em negociação, e talvez fazer a mudança de ser um investidor para se tornar um profissional ativo. As razões para isso são simples; envolve negociação em um período de tempo médio, o que significa que é possível fazê-lo enquanto você ainda tem um emprego diário e pode complementar outros estilos de negociação, como day trading, trend trading ou scalping.
De acordo com a Investopdia, o tempo de espera típico para um comerciante de swing é de 1 a 4 dias. No Forex, normalmente manteríamos nossa negociação por no máximo 5 dias, a fim de eliminar o risco de manter uma posição enquanto os mercados estão fechados durante o final de semana. No entanto, para as criptomoedas, que são negociadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, podemos adaptar nossas regras e não precisamos mais ser tão rigorosos quanto ao período de espera. Em criptografia, enquanto as condições para manter o comércio ainda são válidas, devemos segurá-lo.
O que é um swing em um mercado?
O preço de mercado de uma criptocorrência pode ser definido como o equilíbrio entre oferta e demanda em qualquer momento. É o preço em que um comprador e um vendedor concordam em fazer uma negociação. Ao longo do tempo, esses preços de equilíbrio podem se mover em tendências de alta ou de baixa ou mesmo de lado em um intervalo.
Um padrão típico de mercado é que os preços mudem de faixas de contratação para faixas de expansão. A mudança entre esses dois é chamada de “break-out”, e é aí que vemos movimentos fortes e rápidos de preços para uma nova área no gráfico.
Uma maneira de ver isso é comparar a contração de alcance a uma mola que está sendo compactada. O break-out ocorre quando toda a energia da mola é liberada, o que pode acontecer tanto para o lado positivo quanto para o lado negativo. Agora temos o começo de um “swing” no mercado.
Se este break-out for seguido por uma série de tops mais altos e fundos mais altos em “movimentos de onda”, o mercado formou uma tendência de alta. Se o inverso for verdadeiro, temos uma tendência de baixa. Cada onda é considerada seu próprio swing no mercado.
Como comerciantes de swing, nosso trabalho é pegar a parte mais violenta desse movimento - o break-out. Alguns traders escolhem manter o comércio através de várias variações e, assim, seguem a tendência, enquanto outros preferem vender uma vez que uma meta de preço pré-determinada tenha sido atingida.
Como identificar boas oscilações de potencial?
Na maior parte do tempo, os preços de qualquer instrumento negociável se movimentam dentro de um determinado intervalo. No mercado de ações, costuma-se dizer que o mercado está chegando a 80% do tempo.
Para verificar possíveis oportunidades de negociação, uma abordagem é primeiro analisar seus gráficos em um dos períodos de tempo mais altos, por exemplo, o período de tempo diário ou de quatro horas. Depois de identificar uma configuração promissora, mude para um período de tempo menor, como a de 1 hora, para procurar oportunidades de entrada específicas.
De um modo geral, existem três fatores importantes que você precisa levar em consideração ao procurar uma entrada como um comerciante de swing:
As oscilações devem acontecer na mesma direção geral da tendência que está ocorrendo nos prazos mais altos. Se estiver negociando criptografia, procure por momentos em moedas que compartilham características semelhantes àquelas que você está negociando. Por exemplo, se você está pensando em trocar uma moeda voltada para a privacidade como Dash, como estão as outras moedas de privacidade como Monero ou Zcash? No mercado de ações, procure ações no mesmo setor. Avalie cuidadosamente a tendência. Está ficando mais forte ou mais fraco? Uma tendência de enfraquecimento pode significar que está prestes a mudar de direção, enquanto uma tendência de fortalecimento pode significar o oposto. O volume de negociações está apoiando a tendência? Uptrends com volume gradualmente crescente são considerados os mais robustos.
Tempo e taxa de ganho.
O melhor instrumento para negociar é aquele que está exibindo o comportamento mais forte de sua classe. Então, para usar as moedas de privacidade como um exemplo novamente, escolha aquela que está tendendo da maneira mais forte entre elas. Esta é a moeda onde você quer colocar o seu comércio.
Além disso, não se esqueça de ajustar e ajustar sua estratégia às condições de mercado vigentes. Lembre-se de que a taxa de ganho de qualquer estratégia de negociação pode mudar drasticamente em condições de mercado variáveis ​​e fazer com que você deixe de ser um operador lucrativo para um operador perdedora.
Como comerciantes de swing, precisamos ser agressivos quando detectamos boas oportunidades. Você não pode se dar ao luxo de passar boas oportunidades de negociação. Certifique-se de ganhar o suficiente em seus bons ofícios para compensar as perdas inevitáveis ​​que virão.
Da mesma forma, um comerciante de swing também precisa saber quando ficar longe do mercado completamente. É igualmente importante reconhecer as condições das quais você deve se afastar, pois é ser agressivo sob as condições certas.
Por fim, lembre-se das palavras do lendário comerciante Jesse Livermore: "Há um tempo para ir muito tempo, um tempo para ser curto e um tempo para ir pescar." Estas são palavras sábias que todos nós devemos lembrar de tempos em tempos .
Boa sorte na sua jornada de negociação.
Imagem em destaque da Pixabay.
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Fredrik Vold.
Jonas Borchgrevink.
Uma nova estratégia de negociação? Usando RSI e Stoch para encontrar pontos de entrada.
28 de janeiro de 2018.
Comecei minha jornada CFD na quinta-feira usando algumas regras que eu criei para mim. Estou interessado em tentar ver se consigo usar o RSI e o Stoch em combinação para criar uma estratégia de negociação ainda melhor para mim. Minhas regras anteriores eram:
Apenas arriscar no máximo 2% do meu bankroll por negociação. Tem 0 posições ativas durante a noite (em primeiro lugar, eu perco o sono, segundo; cobra-se uma taxa de juros para deixar um produto alavancado durante a noite.) Negocie sempre a tendência do último mês, incluindo o (s) dia (s) anterior (es). Se eles não se correlacionarem, não negociei. Se uma posição for perdida, duplicarei o valor (martingale) e realizarei uma segunda negociação. Eu só vou parar de dobrar depois de 3 derrotas consecutivas. Não pense em oportunidades de comércio perdidas. Mercados para negociar: Dax & amp; Dow (spread mínimo). Fique atualizado sobre liberações econômicas antes de entrar em uma negociação. Não tenha laços emocionais com o dinheiro. Eu gosto de chamá-los de "pontos".
Tendência seguinte provou (historicamente) para ser a maneira mais sólida para negociar qualquer ativo. É indiscutível. No entanto, para negociação de CFDs eu nunca quero deixar um comércio durante a noite devido a taxas de juros e sono. Pode ser difícil seguir a tendência quando você precisa entrar e sair rapidamente de uma transação. Eu tive uma ideia hoje para tentar usar RSI e Stoch em combinação para encontrar os melhores pontos de entrada para a minha negociação de CFDs. E minha estratégia final seria incluí-lo com minha regra número 3:
Negocie sempre a tendência do último mês, incluindo o (s) dia (s) anterior (es). Se eles não se correlacionarem, não negociei.
Em combinação com minha nova regra RSI e Stoch:
Somente insira uma posição quando um ativo está sobrecomprado ou sobrevendido exibido tanto pelo RSI & amp; Stoch ao mesmo tempo.
O que é RSI e Stoch?
O índice de força relativa (RSI) é um indicador de dinâmica desenvolvido pelo notável analista técnico Welles Wilder, que compara a magnitude dos ganhos e perdas recentes em um período de tempo especificado para medir a velocidade e a variação dos movimentos de preço de um título. É usado principalmente para tentar identificar condições de sobrecompra ou sobrevenda na negociação de um ativo.
Muitos dizem que um ativo com um RSI acima de 70 está sobrecomprado (e deve ser vendido) ou se o RSI está abaixo de 30 é oversold (e deve ser comprado).
O oscilador estocástico é um indicador de momentum que compara o preço de fechamento de um título com o intervalo de seus preços durante um certo período de tempo. A sensibilidade do oscilador aos movimentos do mercado é redutível ajustando esse período de tempo ou tomando uma média móvel do resultado.
O ativo com stoch acima de 80 é considerado sobrecomprado e, se o ativo estiver mostrando menos de 20, ele é considerado sobrevendido.
Meu mini experimento com o Dax 30 Minute Timeframe.
Abaixo está o primeiro crossover que encontrei onde RSI e Stoch está correlacionando alguns dias atrás no índice Dax. Ambos emitem um sinal de compra quando os indicadores cruzam suas linhas horizontais mais baixas. Então eu descobri que se eu fosse vender quando qualquer um dos indicadores cruzasse o território de sobre-compra, eu seria capaz de obter lucro.
Olhando para o índice Dax de volta a 17 de janeiro, eu teria ganho seis negócios e perdido dois comércios baseados apenas nessa estratégia (RSI e Stoch com um prazo de 30 min). Se eu fosse implementá-lo com minha regra de negociação, eu teria iniciado 0 negociações durante esse período (onde a tendência intraday e a tendência mensal estão correlacionadas). Eu não tenho certeza se estou indo para Siga estas regras pelo livro, mas eu definitivamente vou experimentar com eles na semana seguinte e dar uma atualização nas minhas postagens.
Você já tentou isso antes? Envie um comentário abaixo e deixe-me saber como funcionou para você.
Minhas regras de negociação agora são atualizadas para:
Apenas arriscar no máximo 2% do meu bankroll por negociação. Tem 0 posições ativas durante a noite (em primeiro lugar, eu perco o sono, segundo; cobra-se uma taxa de juros para deixar um produto alavancado durante a noite.) Negocie sempre a tendência do último mês, incluindo o (s) dia (s) anterior (es). Se eles não se correlacionarem, não negociei. Se uma posição for perdida, duplicarei o valor (martingale) e realizarei uma segunda negociação. Eu só vou parar de dobrar depois de 3 derrotas consecutivas. Não pense em oportunidades de comércio perdidas. Mercados para negociar: Dax & amp; Dow (spread mínimo). Fique atualizado sobre liberações econômicas antes de entrar em uma negociação. Não tenha laços emocionais com o dinheiro. Eu gosto de chamá-los de "pontos". Somente insira uma posição quando um ativo está sobrecomprado ou sobrevendido exibido tanto pelo RSI & amp; Stoch ao mesmo tempo.
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Jonas Borchgrevink.
Negociação 101: Qual é o melhor software de negociação?
15 de janeiro de 2018.
Como todos sabemos, qualquer tipo de atividade profissional requer seu próprio conjunto de ferramentas e equipamentos. A negociação não é uma exceção a isso. Também é verdade que quanto mais exigente é o seu uso, mais caro o equipamento requerido tende a obter. Ainda assim, quando comparado a outros trabalhos que você poderia assumir, o equipamento necessário para o comércio, seja em criptografia, ações ou forex, é bastante barato.
Você tem amplas opções disponíveis quando se trata de escolher uma plataforma para negociar. Os operadores de criptomoeda costumam usar uma troca com sua própria interface de negociação decente baseada na Web, reduzindo assim a necessidade de outras plataformas que os traders de ações e forex usaram tradicionalmente.
Muitos comerciantes de criptomoeda optam por fazer seus gráficos em uma plataforma separada e, em seguida, fazem seus pedidos diretamente na troca. Na verdade, separar negociação e gráficos é uma boa prática que eu geralmente recomendo porque impede que você faça negócios por impulso quando estiver fazendo sua análise. Se você fizer sua análise em uma plataforma separada, e depois precisar fazer o login no seu corretor para colocar o negócio, é provável que tenha tempo para refletir sobre o que está fazendo e, assim, reduzir a probabilidade de cometer erros.
Os pacotes de software de negociação também variam muito de preço, desde pacotes básicos gratuitos até opções extremamente caras projetadas para instituições. Neste artigo, vou cobrir duas das plataformas mais populares para os comerciantes de varejo que estão disponíveis por um custo relativamente baixo.
TradingView.
Talvez o software de gráficos mais popular para análise técnica agora seja o TradingView. Esta plataforma conquistou o primeiro lugar nos últimos anos por uma boa razão, sendo a principal a sua experiência social.
O TradingView permite que os usuários publiquem suas próprias ideias comerciais para o resto da comunidade ver e avaliar. As idéias geralmente são baseadas em análises técnicas e são desenhadas diretamente nos gráficos usando as ferramentas internas para análise técnica.
Enquanto TradingView costumava ser uma comunidade composta principalmente de comerciantes forex, um grande número de operadores de criptomoeda também chegou à plataforma no ano passado. A ferramenta de gráficos agora suporta uma grande seleção de pares de troca de criptomoedas, e seu bate-papo “Criptocurrências” tornou-se um dos bate-papos mais populares na plataforma.
Muitos entusiastas da análise técnica afirmam que o TradingView é simplesmente a melhor plataforma disponível hoje. É simples o suficiente para os iniciantes entenderem, enquanto ao mesmo tempo oferece todos os recursos que um profissional experiente poderia pedir.
Você pode começar a usar o TradingView gratuitamente hoje e optar por fazer upgrade para um dos planos pagos mais tarde, assim que se familiarizar com a plataforma. Embora seus preços tenham aumentado nos últimos anos, o TradingView ainda está com preços razoáveis, considerando o quão poderosa é a plataforma.
O TradingView possui os seguintes planos de assinatura (assinaturas mensais):
Todos os planos oferecem preços melhores se você optar por um período de assinatura de 2 anos. Pessoalmente, sinto que o plano PRO + oferece o maior retorno possível.
MetaTrader.
Enquanto o TradingView é uma plataforma baseada na web que roda diretamente no seu navegador, o MetaTrader é um tipo mais tradicional de software de negociação que você precisa baixar no seu computador. Originalmente construído pela empresa russa MetaQuotes Software, o MetaTrader é, de longe, o software de negociação mais popular para os comerciantes forex e CFD de varejo no mundo.
Nós já falamos sobre como você pode lucrar com a troca de robôs por você, e é provavelmente isso que a plataforma MetaTrader se tornou mais conhecida. Você tem a opção de rastrear os negócios de um robô livre ou pagar pelo acesso a um (presumivelmente) melhor. Você também pode acompanhar os negócios feitos por outros operadores humanos da mesma maneira, também conhecidos como copy-trading.
Os usuários do MetaTrader também podem colocar suas habilidades de codificação para trabalhar e desenvolver seus próprios robôs comerciais ou indicadores técnicos personalizados. O resultado final do seu trabalho pode ser usado por você ou vendido para outros usuários no mercado interno.
Como um novo operador, é realmente importante que você não compre cegamente as promessas de robôs de negociação que você encontra e que você esteja ciente de suas limitações. Como Jonas explicou em seu recente artigo, muitas vezes esses robôs se apresentam fantásticos por um curto período de tempo antes de eventualmente falharem miseravelmente, fazendo com que você perca todo o dinheiro inicialmente ganho. Os robôs comerciais às vezes são otimizados para funcionar perfeitamente em condições de mercado anteriores, mas isso não significa necessariamente que eles terão um desempenho tão bom quanto no futuro. Essa é uma das grandes armadilhas do comércio algorítmico, frequentemente referido pelos traders como “ajuste de curvas” ou “otimização excessiva”.
Por fim, não há dúvida de que o MetaTrader tem uma sensação mais avançada do que o TradingView, e também é mais complicado aprender como usá-lo. Só isso, no entanto, não significa que seja uma plataforma melhor para usar.
MetaTrader ou TradingView - qual você deve escolher?
Talvez a melhor maneira de abordar isso seja pensar no MetaTrader e no TradingView como complementos um do outro. Você poderia, por exemplo, usar o TradingView apenas como uma ferramenta de análise técnica e uma rede social para manter contato com outros traders, enquanto coloca seus negócios no MetaTrader (se o seu corretor suportar essa plataforma).
Muitos traders que costumavam ser simpatizantes do MetaTrader mudaram para o TradingView, pelo menos para o seu trabalho de mapeamento. A razão mais óbvia para fazer isso é provavelmente que o TradingView seja executado na nuvem e, portanto, faça o backup automático de tudo que você faz na plataforma. Se o seu computador quebrar durante o uso do TradingView, você pode simplesmente pegar um novo e continuar de onde parou. Com o MetaTrader, no entanto, tudo é salvo localmente no seu disco rígido, o que significa que tudo que você fez será perdido quando o computador travar.
Para aqueles que atuam no mercado forex, a maioria dos corretores oferecerá sua própria plataforma de negociação baseada na web, além da plataforma MetaTrader. Eu recomendaria começar com a solução baseada na web para aprender o jogo em primeiro lugar. O MetaTrader pode parecer avassalador para começar, e não há necessidade de tornar as coisas mais difíceis do que já são.
Uma vez que você tenha ganhado mais confiança nos mercados, você pode experimentar o MetaTrader se sentir necessidade de funcionalidades mais avançadas ou quiser testar robôs de negociação. Se você preferir fazer sua própria análise técnica, o TradingView o cobrirá com praticamente tudo que você precisará. Ao fazer isso dessa maneira e levar as coisas um passo de cada vez, sua curva de aprendizado se tornará mais gerenciável e suas chances de sucesso serão muito melhores.
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Estratégias de negociação financeira
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REVISÃO DE MERCADO EM 23 DE Fev 2018 01:20 GMT.
O dólar cai amplamente na obtenção de lucros e na redução dos rendimentos norte-americanos.
NOTÍCIAS EM MOVIMENTO DO MERCADO.
- Quer aumentar o imposto sobre vendas em todo o país, como previsto em outubro de 2019.
- Muitas maneiras de fazer a economia crescer.
- espera que o salário suba.
- As políticas da administração Trump elevarão os salários dos EUA sem causar inflação mais ampla.
INDICADORES ECONÔMICOS PARA 23/02/2018.
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Estratégias de Negociação Algorítmica, Paradigmas e Idéias de Modelagem.
"As aparências enganam", disse uma pessoa sábia. A frase vale para as estratégias de negociação algorítmica. O termo estratégias de negociação algorítmica pode soar muito chique ou muito complicado. No entanto, o conceito é muito simples de entender, uma vez que o básico é claro. Neste artigo, vou falar sobre estratégias de negociação algorítmica com alguns exemplos interessantes.
Se você olhar de fora, um algoritmo é apenas um conjunto de instruções ou regras. Esse conjunto de regras é usado em uma bolsa de valores para automatizar a execução de ordens sem intervenção humana. Este conceito é chamado Algorithmic Trading.
Deixe-me começar com uma estratégia de negociação muito simples. Aqueles que já estão negociando saberão sobre S. M.A e para aqueles que não o fazem; S. M.A é média móvel simples. O S. M.A pode ser calculado usando qualquer número predefinido e fixo de dias. Uma estratégia de negociação algorítmica baseada em S. M.A pode ser simplificada nestes quatro passos simples:
Calcular 5 dias SMA Calcular 20 dias SMA Tomar uma posição longa quando o SMA de 5 dias for maior ou igual a SMA de 20 dias Ter uma posição curta quando o SMA de 5 dias for menor que SMA de 20 dias.
Referimo-nos a esta estratégia de negociação algorítmica como Moving Average Crossover Strategy. Este foi apenas um exemplo simples. Agora, não pense que tudo vai ser uma cama de rosas. Mesmo que fosse, então esteja preparado para os espinhos. Na negociação cotidiana, algoritmos de negociação muito mais complexos são usados ​​para gerar estratégias de negociação algorítmica.
Todas as estratégias de negociação algorítmica que estão sendo usadas hoje podem ser classificadas amplamente nas seguintes categorias:
Momento / Tendência Após Arbitragem Tomada de Mercado de Arbitragem Estatística.
Deixe-me entrar em alguns detalhes.
Estratégias baseadas no momento.
Supondo que haja uma tendência específica no mercado. Como um comerciante de algo, você está seguindo essa tendência. Além de nossa suposição, os mercados caem dentro da semana. Agora, você pode usar estatísticas para determinar se essa tendência continuará. Ou se vai mudar nas próximas semanas. Assim, você fará o seu próximo passo. Você baseou sua estratégia de negociação algorítmica nas tendências de mercado que você determinou usando estatísticas.
Este método de seguir as tendências é chamado de estratégia baseada em dinâmica.
Existem inúmeras maneiras de implementar essa estratégia de negociação algorítmica e discuti isso em detalhes em um de nossos artigos anteriores, chamado “Metodologia de Quantificação de Notícias para o Comércio Automático”.
Se assumirmos que um pharma-corp deve ser comprado por outra empresa, então o preço das ações de nosso corp pode subir. Isso é acionado pela aquisição, que é um evento corporativo. Se você planeja investir com base nas ineficiências de preços que podem acontecer durante um evento corporativo (antes ou depois), então você está usando uma estratégia orientada a eventos. Falência, aquisição, fusão, spin-offs, etc. podem ser o evento que conduz esse tipo de estratégia de investimento.
Essas estratégias podem ser neutras em termos de mercado e usadas amplamente por corretores de hedge funds e proprietários.
Arbitragem Estatística.
Quando surge uma oportunidade de arbitragem por causa de citação incorreta nos preços, pode ser muito vantajoso para a estratégia de negociação de algo. Embora tais oportunidades existam por um período muito curto, os preços no mercado são ajustados rapidamente. E é por isso que esse é o melhor uso de estratégias de negociação algorítmica, já que uma máquina automatizada pode acompanhar essas alterações instantaneamente.
Por exemplo, se o preço da Apple cair para menos de US $ 1, a Microsoft cairá US $ 0,5, mas a Microsoft não caiu, então você vai vender a Microsoft para obter lucro. Você pode ler sobre os equívocos comuns que as pessoas têm sobre Arbitragem Estatística aqui.
Fabricação de mercado.
Para entender o mercado, deixe-me falar primeiro sobre os criadores de mercado.
Segundo a Wikipedia:
Um criador de mercado ou provedor de liquidez é uma empresa, ou um indivíduo, que cita tanto um preço de compra quanto um preço de venda em um instrumento financeiro ou mercadoria mantida em estoque, esperando lucrar com o spread de oferta ou oferta.
A criação de mercado fornece liquidez a títulos que não são frequentemente negociados na bolsa de valores. O formador de mercado pode melhorar a equação demanda-oferta de títulos. Deixe-me lhe dar um exemplo:
Vamos supor que você tenha Martin, um criador de mercado, que compra por Rs. 500 do mercado e vendê-lo em 505. Ele lhe dará uma cotação bid-ask de Rs. 505-500. O lucro de Rs. 5 não pode ser vendido ou trocado por dinheiro sem perda substancial de valor. Quando Martin assume um risco maior, o lucro também é maior.
Eu achei o livro de Michael Lewis "Flash Boys" no Indian Bull Market bastante interessante e ele fala sobre liquidez, criação de mercado e HFT em grande detalhe. Confira depois de terminar de ler este artigo.
Desde que você precisará ser analítico & amp; Embora seja quantitativo ao entrar ou atualizar para a negociação algorítmica, é imperativo aprender programação (alguns, se não todos) e construir sistemas infalíveis e executar a estratégia de negociação algorítmica correta. Lendo este artigo sobre negociação automatizada com Interactive Brokers usando Python será muito benéfico para você. Você pode ler o artigo aqui.
Paradigmas & amp; Idéias de Modelagem.
Agora que eu apresentei estratégias de negociação algorítmica, estarei lançando alguma luz sobre os paradigmas de estratégia e as idéias de modelagem pertencentes a cada estratégia.
Tomada De Mercado Estatística Arbitragem Momentum Machine Learning Based.
Fabricação de mercado.
Como mencionei anteriormente, o objetivo primordial da criação de mercado é infundir liquidez em títulos que não são negociados em bolsas de valores. Para medir a liquidez, levamos em consideração o spread de compra e venda e os volumes de negociação.
Os algoritmos de negociação tendem a lucrar com o spread bid-ask. Vou me referir ao nosso amigo, Martin, novamente nesta seção. Martin sendo um criador de mercado é um provedor de liquidez que pode cotar tanto no lado de compra quanto de venda em um instrumento financeiro que espera lucrar com o spread de oferta de oferta. Martin aceitará o risco de manter os títulos para os quais citou o preço e, uma vez recebido o pedido, muitas vezes ele venderá imediatamente de seu próprio inventário. Ele pode procurar uma oferta de compensação em segundos e vice-versa.
Quando se trata de títulos ilíquidos, os spreads são geralmente mais altos e os lucros também. Martin assumirá um risco maior nesse caso. Vários segmentos do mercado não têm interesse dos investidores devido à falta de liquidez, já que não conseguem sair de várias ações de pequena e média capitalização em um dado momento.
Fabricantes de mercado como Martin são úteis, pois estão sempre prontos para comprar e vender ao preço cotado por eles. De fato, grande parte da negociação de alta frequência (HFT) é uma atividade de mercado passiva. As estratégias estão presentes nos dois lados do mercado (muitas vezes simultaneamente) competindo entre si para fornecer liquidez àqueles que precisam.
Então, quando essa estratégia é mais lucrativa?
Essa estratégia é lucrativa desde que o modelo preveja com precisão as variações futuras de preço.
Modelando idéias baseadas neste paradigma.
O spread bid-ask e o volume de transações podem ser modelados em conjunto para obter a curva de custo de liquidez, que é a taxa paga pelo tomador de liquidez. Se o tomador de liquidez só executar ordens com o melhor lance e pedir, a taxa será igual ao lance pedir spread vezes o volume. Quando os negociadores vão além do melhor lance e pedem mais volume, a taxa também se torna uma função do volume.
O volume de negociação é difícil de modelar, pois depende da estratégia de execução dos tomadores de liquidez. O objetivo deve ser encontrar um modelo para volumes de comércio que seja consistente com a dinâmica de preços. Modelos de criação de mercado são geralmente baseados em um dos dois:
O primeiro se concentra no risco de estoque. O modelo é baseado na posição de estoque preferencial e nos preços com base no apetite de risco. O segundo é baseado na seleção adversa que distingue entre negociações informadas e de ruído. Negociações de ruído não possuem qualquer visão sobre o mercado, enquanto que as transações informadas fazem. Quando a visão do tomador de liquidez é de curto prazo, seu objetivo é obter lucro a curto prazo, utilizando a margem estatística. No caso de visão de longo prazo, o objetivo é minimizar o custo da transação. As estratégias de longo prazo e as restrições de liquidez podem ser modeladas como ruído em torno das estratégias de execução de curto prazo.
Para saber mais sobre o Market Makers, você pode conferir este interessante artigo no blog da QuantInsti.
Arbitragem Estatística.
Se a criação de mercado for a estratégia que faz uso do spread bid-ask, a Arbitragem Estatística busca lucrar com a precificação estatística de um ou mais ativos com base no valor esperado desses ativos.
Uma maneira mais acadêmica de explicar a arbitragem estatística é espalhar o risco entre mil a milhões de negociações em um período de detenção muito curto, esperando obter lucro da lei de grandes números. Algoritmos de Arbitragem Estatística são baseados na hipótese de reversão da média, principalmente como um par.
O comércio de pares é uma das várias estratégias coletivamente referidas como Estratégias de Arbitragem Estatística. Em pares estratégia comercial, as ações que exibem co-movimento histórico nos preços são emparelhadas usando semelhanças fundamentais ou baseadas no mercado. A estratégia baseia-se na noção de que os preços relativos em um mercado estão em equilíbrio e que os desvios desse equilíbrio serão eventualmente corrigidos.
Quando um estoque supera o outro, o outperformer é vendido a descoberto e o outro é comprado com a expectativa de que o desvio de curto prazo termine em convergência. Isto frequentemente protege o risco de mercado de movimentos adversos do mercado, isto é, torna a estratégia beta neutra. No entanto, o risco total de mercado de uma posição depende do montante de capital investido em cada ação e da sensibilidade das ações a esse risco.
A Momentum Strategies busca lucrar com a continuidade da tendência existente, aproveitando as oscilações do mercado.
“Em palavras simples, compre alto e venda mais alto e vice-versa.”
E como conseguimos isso?
Nesta estratégia de negociação de algoritmos em particular, teremos posições de curto prazo em ações que estão subindo ou descendo até que apresentem sinais de reversão. É contra-intuitivo para quase todas as outras estratégias bem conhecidas. O investimento em valor é geralmente baseado em reversão de longo prazo para significar, enquanto o investimento em momentum é baseado na lacuna no tempo antes da reversão da média ocorrer.
O momentum está perseguindo o desempenho, mas de uma maneira sistemática, tirando vantagem de outros caçadores de desempenho que estão tomando decisões emocionais. Normalmente, há duas explicações dadas para qualquer estratégia que tenha funcionado historicamente, ou a estratégia é compensada pelo risco extra que ela assume ou por fatores comportamentais, devido a qual prêmio existe.
Há uma longa lista de preconceitos comportamentais e erros emocionais que os investidores exibem devido a que o momento funciona. No entanto, é mais fácil falar do que fazer, pois as tendências não duram para sempre e podem exibir reversões rápidas quando atingem o pico e chegam ao fim. O momento de negociação carrega um grau mais alto de volatilidade do que a maioria das outras estratégias e tenta capitalizar a volatilidade do mercado. É importante ter tempo para comprar e vender corretamente para evitar perdas, usando técnicas adequadas de gerenciamento de risco e interrompendo as perdas. O investimento em momento requer monitoramento adequado e diversificação apropriada para salvaguardar contra esses acidentes graves.
Em primeiro lugar, você deve saber como detectar o momentum do preço ou as tendências. Como você já está negociando, sabe que as tendências podem ser detectadas seguindo ações e ETFs que estão continuamente subindo por dias, semanas ou até vários meses seguidos. Por exemplo, identifique as ações negociando dentro de 10% de suas 52 semanas de alta ou observe a variação do preço percentual nas últimas 12 ou 24 semanas. Da mesma forma para detectar uma tendência mais curta, inclua uma mudança de preço a curto prazo.
Se você se lembra, em 2008, o setor de petróleo e energia foi continuamente classificado como um dos principais setores, mesmo quando estava em colapso. Também podemos analisar os ganhos para entender os movimentos nos preços das ações. Estratégias baseadas em retornos passados ​​(“estratégias de momentum de preço”) ou em surpresa de ganhos (conhecidas como “estratégias de momentum de ganhos”) exploram a reação do mercado a diferentes informações. Uma estratégia de ganho de lucros pode lucrar com a reação negativa a informações relacionadas a ganhos de curto prazo. Da mesma forma, uma estratégia de momentum de preço pode lucrar com a resposta lenta do mercado a um conjunto mais amplo de informações, incluindo a lucratividade de longo prazo.
Aprendizado de Máquina baseado.
Na negociação baseada em Aprendizado de Máquina, os algoritmos são usados ​​para prever o intervalo para movimentos de preço de curtíssimo prazo em um determinado intervalo de confiança. A vantagem de usar a Inteligência Artificial (IA) é que os humanos desenvolvem o software inicial e a própria IA desenvolve o modelo e o aprimora com o tempo. Um grande número de fundos depende de modelos computacionais construídos por cientistas de dados e quants, mas eles geralmente são estáticos, ou seja, não mudam com o mercado. Modelos baseados em ML, por outro lado, podem analisar grandes quantidades de dados em alta velocidade e melhorar-se através de tais análises.
Uma forma de inclinação da máquina chamada “redes Bayesianas” pode ser usada para prever tendências de mercado enquanto utiliza algumas máquinas. Uma IA que inclua técnicas como a computação evolucionária (que é inspirada pela genética) e o aprendizado profundo pode ser executada em centenas ou mesmo milhares de máquinas. Ele pode criar uma coleção grande e aleatória de operadores de ações digitais e testar seu desempenho em dados históricos. Em seguida, ele escolhe os melhores artistas e usa seu estilo / padrões para criar um novo tipo de trader evoluído. Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
Este processo é repetido várias vezes e é criado um comerciante digital que pode funcionar totalmente por conta própria.
Estes foram alguns importantes paradigmas de estratégia e idéias de modelagem. Em seguida, vamos passar pelo procedimento passo a passo para construir uma estratégia de negociação.
Você pode aprender esses paradigmas detalhadamente no Programa Executivo QuantInsti em Algorithmic Trading (EPAT), um dos mais extensivos cursos de negociação algorítmica disponíveis on-line com gravações de palestras e acesso e suporte vitalícios.
Construindo uma estratégia de negociação algorítmica.
De estratégias de negociação de algoritmos a paradigmas e idéias de modelagem, chego a essa seção do artigo onde vou dizer como construir uma estratégia de negociação algorítmica básica.
Como você começa com a implementação de estratégias de negociação de algo?
Essa é a primeira pergunta que deve ter vindo à sua mente, eu presumo. A questão é que você já começou conhecendo os fundamentos e os paradigmas das estratégias de negociação algorítmica ao ler este artigo. Agora, que o nosso vagão tem o motor ligado, é hora de pressionar o acelerador.
E como exatamente isso é feito?
Vou explicar como uma estratégia de negociação algorítmica é construída, passo a passo. A descrição concisa lhe dará uma idéia sobre todo o processo.
O primeiro passo é decidir o paradigma da estratégia. Pode ser Market Making, Arbitrage based, Alpha, Hedging ou Execution based strategy. Para este exemplo em particular, escolherei negociação em pares, que é uma estratégia de arbitragem estatística que é neutra em termos de mercado (beta neutro) e gera alfa, isto é, faz dinheiro independentemente do movimento do mercado.
Você pode decidir sobre os títulos reais que deseja negociar com base na visão de mercado ou através de correlação visual (no caso de estratégia de negociação de pares). Estabelecer se a estratégia é estatisticamente significativa para os títulos selecionados. Por exemplo, no caso de troca de pares, verifique a cointegração dos pares selecionados.
Agora, codifique a lógica com base na qual você deseja gerar sinais de compra / venda na sua estratégia. Para a troca de pares, verifique a “reversão à média”; calcule o escore z para o spread do par e gere os sinais de compra / venda quando você espera que ele reverta para o significado. Decida sobre as condições de “Stop Loss” e “Profit Taking”.
Stop Loss & # 8211; Uma ordem de stop-loss limita a perda de um investidor em uma posição em um título. Ele dispara uma ordem para eliminar a posição longa ou curta existente para evitar mais perdas e ajuda a tirar a emoção das decisões de negociação. Take Profit & # 8211; ordens take-profit são usadas para fechar automaticamente as posições existentes, a fim de garantir lucros quando há um movimento em uma direção favorável. Citando ou batendo estratégia.
É muito importante decidir se a estratégia será “citando” ou “batendo”. A estratégia de execução, em grande medida, decide o quão agressiva ou passiva sua estratégia será.
Citando & # 8211; Na negociação em pares, você cita uma garantia e, dependendo se essa posição é preenchida ou não, você envia a ordem para a outra. Nesse caso, a probabilidade de obter um preenchimento é menor, mas você salva bid-ask em um lado. Batendo - Neste caso, você envia ordens de mercado simultâneas para ambos os títulos. A probabilidade de obter um preenchimento é maior, mas, ao mesmo tempo, a derrapagem é maior e você paga bid-ask em ambos os lados.
A escolha entre a probabilidade de preenchimento e execução otimizada em termos de derrapagem e executivo cronometrado é o que é isso se eu tiver que colocar dessa maneira. Se você optar por citar, então você precisa decidir para o que está citando, é assim que funciona o par de operações. Se você decidir fazer uma cotação para o título menos líquido, o escorregamento será menor, mas os volumes de negociação cairão em títulos líquidos, por outro lado, aumentarão o risco de derrapagem, mas os volumes de negociação serão altos.
A utilização de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, alterar em que segurança provoca alterações no outro e qual delas leva. O teste de causalidade determinará o par de "lead-lag"; citar para o líder e cobrir a segurança de atraso.
Como você decide se a estratégia escolhida foi boa ou ruim?
Como você julga sua hipótese?
É aí que o back-testing da estratégia surge como uma ferramenta essencial para a estimativa do desempenho da hipótese projetada com base em dados históricos. Uma estratégia pode ser considerada boa se os resultados do backtest e as estatísticas de desempenho apoiarem a hipótese.
Por isso, é importante escolher dados históricos com um número suficiente de pontos de dados. Isso é para criar um número suficiente de negociações de amostra (pelo menos 100 negociações) cobrindo vários cenários de mercado (alta, baixa, etc.). Certifique-se de fazer provisão para custos de corretagem e derrapagem também. Isso vai te dar resultados mais realistas, mas você ainda pode ter que fazer algumas aproximações durante o backtesting. Por exemplo, enquanto backtesting citando estratégias é difícil descobrir quando você obtém um preenchimento. Assim, a prática comum é assumir que as posições são preenchidas com o último preço negociado.
Para que tipo de ferramentas você deve ir, enquanto faz o backtesting?
Desde backtesting para estratégias de negociação algorítmica envolve uma enorme quantidade de dados, especialmente se você for usar dados tick by tick. Então, você deve ir para ferramentas que podem lidar com essa enorme quantidade de dados.
R ou MATLAB?
R é excelente para lidar com grandes quantidades de dados e também possui um alto poder de computação. Assim, tornando-se uma das melhores ferramentas para backtesting. Além disso, R é open source e livre de custos. Também podemos usar o MATLAB, mas ele vem com um custo de licenciamento.
Tudo bem, eu acabei de tirar a famosa citação de Ben Parker do filme Homem-Aranha (não do Incrível). Mas confie em mim, é 100% verdade. Não importa o quão confiante você pareça com a sua estratégia ou quão bem sucedido ela possa ser, você deve ir e avaliar cada um e tudo em detalhes. Existem vários parâmetros que você precisa monitorar ao analisar o desempenho e o risco de uma estratégia. Algumas métricas / proporções importantes são mencionadas abaixo:
Retorno Total (CAGR) - Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR). É a taxa de crescimento média anual de um investimento durante um período de tempo especificado superior a um ano. Taxa de acerto - ordem de negociação. Lucro Médio por Lucro Total do Comércio dividido pelo número total de negócios Perda Média por Comércio - Perda Total dividida pelo número total de negócios Retirada Máxima & # 8211; Perda máxima em qualquer negociação Volatilidade de devoluções - Desvio padrão dos “retornos” Sharpe Ratio - Retornos ajustados pelo risco, ou seja, retornos excedentes (sobre a taxa livre de risco) por unidade de volatilidade ou risco total.
Todo o processo de estratégias de negociação algorítmica não termina aqui. O que eu forneci neste artigo é apenas o pé de um Everest sem fim. Para conquistar isso, você deve estar equipado com o conhecimento correto e orientado pelo guia certo. É aí que entra o QuantInsti, para guiá-lo nessa jornada. QuantInsti irá ajudá-lo a conquistar o Everest no final. Se você quiser saber mais sobre estratégias de negociação algorítmica, clique aqui.

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