Estratégias Comuns De Negociação Algorítmica

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos baseiam-se em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue estes critérios comerciais simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias ultrapassa a média móvel de 200 dias Vender ações da ação quando sua média móvel de 50 dias fica abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever 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 forem atendidas. O comerciante já não precisa de manter um relógio para preços e gráficos vivos, ou põr nas ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados nos melhores preços possíveis Instant e exata colocação da ordem de comércio (assim altas chances de execução nos níveis desejados) Trades Temporizado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças significativas de preços Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automáticas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real reduzidos Reduzido A possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do atual dia algo-negociação é de alta freqüência de negociação (HFT), que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra de lado (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução automatizada do comércio além, de algo-negociar ajudas em criar liquidez suficiente para vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, fundos de hedge, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias Algorítmicas de Negociação Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e mais simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente a um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o 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. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis ​​de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Um monte de modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutro, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos de modo que o delta da carteira seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do 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 os perfis de volume histórico específico do estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e uma de fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a proporção de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de passos relacionados envia ordens a uma percentagem definida pelo utilizador dos volumes de mercado e aumenta ou diminui esta taxa de participação quando o preço da acção atinge níveis definidos pelo utilizador. A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia vai aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos no outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de sell side têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado de compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. São necessários os seguintes: Conhecimento de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede 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 A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de hora de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas 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 Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converter o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra em câmbio de menor preço e venda na ordem de câmbio mais alta Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer 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 a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e de liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. As OPIs são freqüentemente emitidas por empresas menores e mais jovens que procuram o mercado.4 Estratégias de negociação ativas comuns A negociação ativa é o ato de comprar e vender títulos com base em movimentos de curto prazo para lucrar com os movimentos de preços em um gráfico de ações de curto prazo. A mentalidade associada a uma estratégia de negociação ativa difere da estratégia de compra e retenção de longo prazo. A estratégia de compra e retenção emprega uma mentalidade que sugere que os movimentos de preços a longo prazo compensarão os movimentos de preços no curto prazo e, como tal, movimentos de curto prazo devem ser ignorados. Traders ativos, por outro lado, acreditam que os movimentos de curto prazo e capturando a tendência do mercado são onde os lucros são feitos. Existem vários métodos utilizados para realizar uma estratégia de negociação ativa, cada um com ambientes de mercado apropriados e riscos inerentes à estratégia. Aqui estão quatro dos tipos mais comuns de negociação ativa e os custos internos de cada estratégia. (Negociação ativa é uma estratégia popular para aqueles que tentam bater a média do mercado. Para saber mais, confira Como superar o mercado.) 1. Day Trading Day negociação é talvez o mais conhecido estilo de negociação ativa. É muitas vezes considerado um pseudônimo de negociação ativa em si. Day trading, como seu nome indica, é o método de compra e venda de títulos dentro do mesmo dia. As posições são fechadas dentro do mesmo dia em que são tomadas, e nenhuma posição é realizada durante a noite. Tradicionalmente, day trading é feito por comerciantes profissionais, como especialistas ou criadores de mercado. No entanto, o comércio eletrônico abriu esta prática para os comerciantes novatos. (Para leitura relacionada, ver também Day Trading Estratégias Para Iniciantes.) Alguns realmente consideram posição negociação para ser uma estratégia de compra e retenção e negociação não ativa. No entanto, posição de negociação, quando feito por um comerciante avançado, pode ser uma forma de negociação ativa. Posição de negociação usa gráficos de longo prazo - em qualquer lugar do diário para mensal - em combinação com outros métodos para determinar a tendência da direção atual do mercado. Este tipo de comércio pode durar vários dias a várias semanas e às vezes mais, dependendo da tendência. Os comerciantes da tendência procuram sucessivos altos mais elevados ou mais baixos elevados para determinar a tendência de uma segurança. Ao saltar sobre e montando a onda, tendência comerciantes objectivo para beneficiar tanto a subir ea desvantagem dos movimentos do mercado. Tendência comerciantes olhar para determinar a direção do mercado, mas eles não tentam prever qualquer nível de preços. Tipicamente, os comerciantes da tendência saltam na tendência depois que se estabeleceu, e quando a tendência quebra, saem geralmente a posição. Isso significa que em períodos de alta volatilidade do mercado, a negociação de tendências é mais difícil e suas posições são geralmente reduzidas. Quando uma tendência quebra, swing comerciantes normalmente entrar no jogo. No final de uma tendência, geralmente há alguma volatilidade de preços como a nova tendência tenta estabelecer-se. Swing comerciantes comprar ou vender como que a volatilidade de preços define pol Swing negociações são normalmente realizadas por mais de um dia, mas por um tempo mais curto do que trades tendência. Swing comerciantes muitas vezes criam um conjunto de regras de negociação com base em análise técnica ou fundamental estas regras de negociação ou algoritmos são projetados para identificar quando comprar e vender uma segurança. Enquanto um swing-trading algoritmo não tem que ser exato e prever o pico ou vale de um movimento de preços, ele precisa de um mercado que se move em uma direção ou outra. Um mercado limitado ou lateral é um risco para os comerciantes de swing. (Para mais informações sobre a negociação swing, consulte a nossa Introdução Swing Trading.) 4. Scalping Scalping é uma das estratégias mais rápidas empregadas por comerciantes ativos. Inclui a exploração de várias diferenças de preços causadas pelos spreads de bidask e fluxos de pedidos. A estratégia geralmente funciona através da difusão ou compra ao preço de oferta e venda ao preço de venda para receber a diferença entre os dois pontos de preço. Scalpers tentar manter suas posições por um curto período, diminuindo assim o risco associado com a estratégia. Além disso, um scalper não tenta explorar grandes movimentos ou mover grandes volumes, em vez disso, eles tentam tirar proveito de pequenos movimentos que ocorrem com freqüência e mover volumes menores com mais freqüência. Uma vez que o nível de lucros por comércio é pequeno, os scalpers procuram mercados mais líquidos para aumentar a freqüência de seus negócios. E ao contrário dos comerciantes do balanço, os scalpers gostam de mercados quietos que arent propensos aos movimentos súbitos do preço assim que podem potencial fazer a propagação repetidamente nos mesmos preços de bidask. (Para saber mais sobre esta estratégia de negociação ativa, leia Scalping: pequenos lucros rápidos podem adicionar.) Custos inerentes às estratégias de negociação Há uma razão estratégias de negociação ativa foram uma vez utilizados apenas por comerciantes profissionais. Não só ter uma casa de correção interna reduzir os custos associados com a alta freqüência de negociação. Mas também garante uma melhor execução comercial. Comissões mais baixas e melhor execução são dois elementos que melhoram o potencial de lucro das estratégias. Compras significativas de hardware e software são necessárias para implementar com sucesso essas estratégias, além de dados de mercado em tempo real. Estes custos tornam a implementação bem sucedida e lucrar com o comércio ativo um tanto proibitivo para o comerciante individual, embora não todos juntos irrealizável. Os comerciantes ativos podem empregar uma ou muitas das estratégias acima mencionadas. No entanto, antes de decidir sobre o envolvimento nessas estratégias, os riscos e custos associados a cada um precisam ser explorados e considerados. O artigo 50 é uma cláusula de negociação e liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores e mais jovens que procuram o primeiro. Tenha cuidado para não confundir o que convencionalmente consideramos ser sistemática de negociação quantitativa e negociação algorítmica. No jargão da indústria, a negociação algorítmica refere-se mais frequentemente ao uso de algoritmos de execução que dividem uma ordem pai pontual em um conjunto de ordens infantis espalhadas ao longo de um intervalo e tentam atingir algum ponto de referência, p. VWAP ou minimização de deslizamento. Com razão, é agora bastante comum incorporar previsões alfa em um algo de execução, e da mesma forma, pode-se empregar algoritmos genéricos (por exemplo Bellman-Ford) ou algoritmos de execução em estratégias de negociação quantitativa. Então, talvez ser específico sobre as diferenças entre os dois é limitado a uma busca de emprego: As responsabilidades são muito diferentes entre uma equipe de negociação quantitativa em um fundo de hedge e uma mesa de negociação algorítmica em um corretor. No entanto, com o propósito de maior clareza à minha resposta, vou distinguir os dois. Uma estratégia de negociação algorítmica simples para entender é uma estratégia ingênua de TWAP, que simplesmente divide uma grande ordem de pai em ordens infantis menores e de tamanho igual distribuídas uniformemente ao longo do intervalo de tempo, o que é empiricamente (e teoricamente sob certas suposições do processo de formação de preços) Reduzir o impacto no mercado. Quanto às estratégias quantitas sistemáticas, em um horizonte mais longo, muitas delas ainda são motivadas por modelos de fatores ou otimização de variância média. No primeiro, uma estratégia básica expressa os retornos futuros de um ativo como uma combinação linear de fatores históricos e ruído normalmente distribuído. Os fatores de patrimônio comuns são os retornos de mercado, a capitalização de mercado, a relação preço / mercado ea dinâmica. Para renda fixa, os fatores de risco de prazo e de inadimplência são freqüentemente usados. As cargas fatoriais ou coeficientes constantes dos fatores são resolvidos com mínimos quadrados sobre alguma janela de dados históricos - esta parte é quase sempre realizada por um computador, portanto algorítmica. Como uma nota secundária: Este modelo também antecede a idéia popular de uma estratégia neutra de mercado, praticada por muitos hedge funds, com a crença em um forte comportamento de reversão de média na série de tempo residual. Na forma geral de otimização da variância média, expressa-se o retorno esperado de sua carteira, variância e restrições como funções dos tamanhos de posição em cada título em sua carteira. Este é um problema arquetípico para o método dos multiplicadores de Lagrange, e existem bibliotecas numéricas maduras que o resolvem muito rapidamente em uma CPU. Esta é uma formulação elegante e flexível: na verdade, você pode expressar uma variedade de restrições interessantes nos pesos, sejam long-only, leverage, gamma-weighted ou neutralidade beta, custos de transação quadráticos - esses casos especiais motivam suas implementações algorítmicas em Um fundo de ações de curto prazo, fundo beta neutro, fundo 13030, e assim por diante. Como outro exemplo, as estratégias de arbitragem de volatilidade visam captar a diferença entre a volatilidade implícita ea volatilidade prevista prevista. No nível inferior, essas estratégias podem empregar modelos de rede e simulações de Monte Carlo que precisam ser resolvidas numericamente, limitando, assim, essencialmente a prática dessas estratégias a um certo grau de implementação algorítmica. Os avanços no processamento de GPGPU e quadros de computação paralela permitem atividades interessantes de negociação sistemática neste espaço. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos baseiam-se em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue estes critérios comerciais simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Vender ações da ação quando sua média móvel de 50 dias estiver abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever 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 forem atendidas. O comerciante já não precisa de manter um relógio para preços e gráficos vivos, ou põr nas ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados nos melhores preços possíveis Instant e exata colocação da ordem de comércio (assim altas chances de execução em níveis desejados) Negociações Temporizado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças significativas de preços Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automáticas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real reduzidos Reduzido A possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do atual dia algo-negociação é de alta freqüência de negociação (HFT), que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens a velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra de lado (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução automatizada do comércio além, de algo-negociar ajudas em criar liquidez suficiente para vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, fundos de hedge, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano. Estratégias Algorítmicas de Negociação Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e mais simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente a um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o 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. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis ​​de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Estratégias Baseadas em Modelos Matemáticos: Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutra, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos para que o delta da carteira seja mantido no zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do seu intervalo definido. Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP): A estratégia de preço médio ponderado por volume rompe uma grande ordem e libera quantidades menores dinamicamente determinadas da ordem para o mercado usando perfis de volume históricos específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. Preço médio ponderado no tempo (TWAP): A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores dinamicamente determinados da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre um horário inicial e um horário final. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a proporção de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia relacionada quotsteps envia encomendas a uma percentagem definida pelo utilizador dos volumes de mercado e aumenta ou diminui esta taxa de participação quando o preço da acção atinge níveis definidos pelo utilizador. A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia vai aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Além dos algoritmos usuais de negociação: Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Estes algoritmos quotsniffing, quot usado, por exemplo, por um fabricante de mercado vender lado têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. São necessários os seguintes: Conhecimento de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede 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 A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de hora de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a 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 Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis , Converter o preço de uma moeda para outra Se existir uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma profi Tabela de oportunidade, em seguida, colocar a ordem de compra em menor preço de câmbio e ordem de venda em maior preço de câmbio Se as ordens são executadas como desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar . Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. O Bottom Line Análise quantitativa de um desempenho de algoritmos desempenha um papel importante e deve ser examinado criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer 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 a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas.