Ranking de estratégia de negociação

Estratégias e Exemplos de Negociação Diária Gratuita.

Jogando The Midday Swings - Dia Trading Strategy.

Como você lida com os mercados do meio-dia? Esta é uma pergunta fácil para investidores tecnicamente preocupados que se concentram no preço de fechamento para tomar suas decisões. Mas é uma história diferente para os comerciantes de dia que procuram oportunidades durante a sessão. Sua compulsão ao overtrade entra em jogo nesse período e é capaz de arruinar um dia perfeitamente bom.

Eu tenho um amigo australiano que fez mais de um milhão de dólares no ano passado, escalpelando o mercado de futuros local. Ele criou a solução perfeita para lidar com o tempo perigoso entre a primeira e a última hora do dia de negociação: ele comprou uma casa perto da praia e surfa assim que a crise do meio-dia atinge a Australian Securities Exchange.

A solução mais excelente não está aberta para a maioria de nós, então precisamos abordar a questão de um ângulo diferente. Para o bem ou para o mal, não estou disposto a me afastar da tela de negociação durante esse tempo, porque as configurações que acontecem podem ser extraordinárias.

Eu também sou um daytrader obstinado que aprecia as oscilações agitadas que se traduzem em lucros do meio-dia.

Embora a atividade de varejo domine a primeira hora de negociação, o resto do dia pertence aos profissionais do mercado. A abertura geralmente gera um viés para cima, para baixo ou lateral que pode persistir durante todo o dia.

Seu primeiro trabalho quando a fita se acalma é medir a pressão de compra e venda com uma rápida olhada no intervalo da primeira hora. Realizo isso com os futuros de índices Nasdaq 100 (NDX) e S & P 500 (SPX), mas você pode usar seus proxies ETF como alternativa (consulte o SPDR Trust (SPY) e PowerShares QQQ Trust (QQQQ).

Principais altos e baixos da primeira hora:

Os altos e baixos da primeira hora estabelecem níveis de suporte / resistência de curto prazo que os profissionais observam para receber sinais iniciais de entrada e saída. Esses níveis podem quebrar no início do dia ou persistir até o sino de fechamento.

Em seguida, coloque esses níveis em contexto com suporte e resistência em larga escala. Sem a lembrança instantânea dos grandes pontos de pivô, você não pode dizer onde e quando os bons negócios intradiários se desenvolverão. Observe as linhas que eu marquei, bem como as Bollinger Bands de 20-bar e stochastics 5-3-3. Esses três elementos fornecem um roteiro para toda a sessão.

A grande maioria das ações seguirá oscilações nos mercados futuros, então agora você tem tudo que precisa para ler as ações do mercado entre as 10:30 e as 15:00. Hora do Leste. Durante a maior parte desse período, você acompanhará uma oscilação de compra e venda de 60 a 90 minutos que passa a liderança entre compradores e vendedores.

Alinhe seus negócios de ações ao padrão de onda que você vê nos stochastics, ou então você arriscará as consequências. Muitos cambistas de estoque mantêm um olho colado a essa oscilação em todos os momentos, procurando sinais de compra ou venda rápida. Além disso, algoritmos de computador complexos usam esse fluxo de ordem natural para executar uma ampla gama de estratégias de curto prazo.

A oscilação também ajuda os operadores de dia a localizar preços de entrada ou saída de baixo risco em padrões e configurações de maior escala. Considerar imersão (IMMR), que quebrou o apoio de sete semanas na sexta-feira [janeiro 4] e se transformou em um forte declínio. Observe como cada vale postado pelo estoque esta semana [Jan. 7-9] combinou um balanço baixo relacionado nos futuros do S & P 500.

Não, este não é um exemplo escolhido a dedo. Pelo contrário, é uma declaração clara sobre como os mercados do meio-dia funcionam no ano de 2008. Então, eu recomendo que você coloque esses osciladores em suas telas de negociação e comece a usá-los, ou escolha evitar completamente esse período e encontrar outra maneira de ocupar o seu dia. enquanto você espera a última hora chegar.

Na prática, esse processo de alinhamento nem sempre funciona. Por exemplo, os dias de tendência atrapalham o carrinho de maçã, porque ignoram completamente a oscilação. Por essa razão, os traders do meio-dia precisam reconhecer os dias de tendência em desenvolvimento à medida que se desenvolvem. Essas sessões direcionais aparecem apenas dois ou três dias por mês, em média.

Procure pelo menos um abalo da tendência de curto prazo durante o marasmo do meio-dia. Os cambistas ficam entediados à medida que o dia se arrasta e não conseguem resistir aos corretores fracos de posições perfeitamente boas iniciados por estratégias comuns de entrada. É por isso que vemos as vendas do horário do almoço durante fortes ralis e apertos curtos no final do dia durante as vendas desagradáveis.

Realisticamente, é difícil se posicionar através de um shake no meio do dia se você comprou ou vendeu a descoberto por um preço questionável e está contando com o acompanhamento final para salvá-lo. A "ciência" subjacente do jogo "stop-running" garante que você sentirá dor suficiente apenas pelo drawdown para fazer você capitular.

Por outro lado, os operadores de dia marginalizados podem encontrar excelentes entradas de segunda chance quando essas contratempos apertadas agarram a fita do meio-dia. Funciona assim. Revise a ação antecipada do preço, procurando por suporte ou resistência profunda. Em seguida, defina ordens com limites profundos, um pouco além desses preços, que serão acionados se a operação de parada levar um pouco além dos limites óbvios.

Você ficará surpreso com a frequência com que esses pedidos serão preenchidos e capturará a extensão final da tendência contrária. Isso significa que sua nova posição obtém um lucro imediato e marca um extremo que permite gerenciar o negócio em um ritmo calmo. Enquanto isso, todos aqueles que foram alvo do abalo estão de volta, humildemente lambendo suas feridas.

Um Breakdown ocorre quando os preços se movem através de um nível de suporte, que normalmente é seguido por um forte aumento no volume de negociações e quedas acentuadas de preços. Os comerciantes do dia venderão a ação subjacente quando o preço quebrar abaixo do nível de suporte. Essa é uma indicação clara de que a pressão adicional de venda provavelmente se seguirá.

Para mais estratégias de negociação do dia, faça o download do meu Ecourse Master Day Trader:

10 opções estratégias para saber.

10 opções estratégias para saber.

Com muita frequência, os investidores entram no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seu risco e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo de negociação. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos que encurte a curva de aprendizado e direcione você para a direção certa.

10 opções estratégias para saber.

Com muita frequência, os investidores entram no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seu risco e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo de negociação. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos que encurte a curva de aprendizado e direcione você para a direção certa.

1. Chamada Coberta.

Além de comprar uma opção de compra a descoberto, você também pode participar de uma estratégia básica de chamada coberta ou de compra e venda. Nessa estratégia, você compraria os ativos diretamente e, simultaneamente, escreveria (ou venderia) uma opção de compra nesses mesmos ativos. Seu volume de ativos deve ser equivalente ao número de ativos subjacentes à opção de compra. Os investidores freqüentemente usarão essa posição quando tiverem uma posição de curto prazo e uma opinião neutra sobre os ativos, e estiverem procurando gerar lucros adicionais (por meio do recebimento do prêmio de compra), ou proteger contra um potencial declínio no valor do ativo subjacente. (Para mais informações, leia Estratégias de chamadas cobertas para um mercado em queda.)

2. Casado Put.

Em uma estratégia de venda casada, um investidor que compra (ou atualmente possui) um ativo em particular (como ações), simultaneamente compra uma opção de venda para um número equivalente de ações. Os investidores usarão essa estratégia quando estiverem otimistas em relação ao preço do ativo e quiserem se proteger contra possíveis perdas de curto prazo. Essa estratégia funciona essencialmente como uma apólice de seguro e estabelece um piso caso o preço do ativo caia drasticamente. (Para mais informações sobre como usar essa estratégia, consulte Casamentos: um relacionamento protetor.)

3. Spread Call Broad.

Em uma estratégia de spread de call bull, um investidor irá simultaneamente comprar opções de compra a um preço de exercício específico e vender o mesmo número de chamadas a um preço de exercício mais alto. Ambas as opções de compra terão o mesmo mês de vencimento e ativo subjacente. Esse tipo de estratégia de spread vertical é frequentemente usado quando um investidor está otimista e espera um aumento moderado no preço do ativo subjacente. (Para saber mais, leia os Spreads de crédito Vertical Bull e Bear.)

4. Urso Coloque Spread.

O urso colocar estratégia de propagação é outra forma de propagação vertical como o spread de chamada de touro. Nessa estratégia, o investidor adquirirá simultaneamente opções de venda a um preço de exercício específico e venderá o mesmo número de opções a um preço de exercício mais baixo. Ambas as opções seriam para o mesmo ativo subjacente e têm a mesma data de vencimento. Este método é usado quando o negociador está em baixa e espera que o preço do ativo subjacente caia. Oferece ganhos limitados e perdas limitadas. (Para mais informações sobre essa estratégia, leia Bear Put Spreads: uma alternativa ruiva para a venda a descoberto.)

Academia de Investopedia "Opções para Iniciantes"

Agora que você aprendeu algumas estratégias de opções diferentes, se estiver pronto para dar o próximo passo e aprender:

Melhore a flexibilidade em seu portfólio adicionando opções Abordar chamadas como adiantamentos e Coloca como seguro Interpretar as datas de vencimento e diferenciar o valor intrínseco do valor de tempo Calcular os breakevens e o gerenciamento de riscos Explorar conceitos avançados, como spreads, straddles e strangles.

5. Colar Protetor.

Uma estratégia de colar de proteção é executada através da compra de uma opção de venda fora do dinheiro e da emissão de uma opção de compra fora do dinheiro ao mesmo tempo, para o mesmo ativo subjacente (como ações). Esta estratégia é frequentemente utilizada pelos investidores depois de uma posição longa em uma ação ter experimentado ganhos substanciais. Desta forma, os investidores podem bloquear os lucros sem vender suas ações. (Para obter mais informações sobre esses tipos de estratégias, consulte Não se esqueça do colar protetor e como funciona um colar protetor.)

6. Long Straddle.

Uma estratégia de opções de longo prazo é quando um investidor compra uma opção de compra e venda com o mesmo preço de exercício, ativo subjacente e data de vencimento simultaneamente. Um investidor geralmente usa essa estratégia quando acredita que o preço do ativo subjacente irá se mover significativamente, mas não tem certeza de qual direção o movimento tomará. Essa estratégia permite que o investidor mantenha ganhos ilimitados, enquanto a perda é limitada ao custo de ambos os contratos de opções. (Para mais, leia Estratégia Straddle Uma Abordagem Simples Para Neutralizar o Mercado.)

7. Long Strang.

Em uma longa estratégia de opções de estrangulamento, o investidor compra uma opção de compra e venda com o mesmo vencimento e ativo subjacente, mas com preços de exercício diferentes. O preço de exercício da opção de compra normalmente estará abaixo do preço de exercício da opção de compra e as duas opções estarão fora do dinheiro. Um investidor que usa essa estratégia acredita que o preço do ativo subjacente experimentará um grande movimento, mas não tem certeza de qual direção o movimento tomará. As perdas são limitadas aos custos de ambas as opções; estrangulamentos normalmente serão menos caros do que os straddles porque as opções são compradas fora do dinheiro. (Para mais, veja Obter uma forte vantagem no lucro com estrangulamentos.)

8. Spread Borboleta.

Todas as estratégias até este ponto exigiram uma combinação de duas posições ou contratos diferentes. Em uma estratégia de opções de propagação de borboleta, um investidor combinará uma estratégia de dispersão e uma estratégia de disseminação de urso e usará três preços de exercício diferentes. Por exemplo, um tipo de spread borboleta envolve a compra de uma opção de compra (put) com o preço de exercício mais baixo (mais alto), vendendo duas opções de compra com um preço de exercício mais baixo e uma última ligação opção a um preço de exercício ainda maior (menor). (Para mais informações sobre esta estratégia, leia Configuração de armadilhas de lucro com propagações de borboleta.)

9. Condor de Ferro.

Uma estratégia ainda mais interessante é o condor de ferro. Nesta estratégia, o investidor detém simultaneamente uma posição longa e curta em duas estratégias estrangeiras diferentes. O condor de ferro é uma estratégia bastante complexa que definitivamente requer tempo para aprender e praticar para dominar. (Recomendamos ler mais sobre essa estratégia em Take Flight com um condor de ferro, você deve se concentrar em condores de ferro? E tentar a estratégia para si mesmo (sem riscos!) Usando o Simulador de Investopédia.)

10. Borboleta de Ferro.

A estratégia de opções finais que demonstraremos aqui é a borboleta de ferro. Nessa estratégia, um investidor combinará um straddle longo ou curto com a compra ou venda simultânea de um estrangulador. Embora semelhante a uma propagação de borboletas, essa estratégia difere porque usa tanto chamadas quanto puts, em oposição a uma ou outra. Os lucros e perdas são limitados dentro de um intervalo específico, dependendo dos preços de exercício das opções utilizadas. Os investidores costumam usar opções fora do dinheiro em um esforço para cortar custos e, ao mesmo tempo, limitar o risco. (Para saber mais, leia O que é uma estratégia da Iron Butterfly Option?)

Soluções verticais.

Sistemas de Negociação e Estratégias.

Ferramenta de classificação do sistema.

A ferramenta de classificação do sistema gera uma classificação relativa para um sistema de negociação com base no histórico de negociação anterior. O ranking pode ser usado para comparar a força relativa dos sistemas e, como ferramenta de previsão, os rankings podem ser usados ​​para prever o desempenho futuro.

& nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp Pior & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp Melhor.

Digite as sete estatísticas necessárias para gerar o Ranking e, em seguida, pressione "Classificação Universal do Sistema".

Total de negociações realizadas pelo sistema: & nbsp.

Resultado médio de negociação (em $ ou outra moeda): & nbsp.

Desvio padrão de negociações: & nbsp.

Retorno mensal médio (porcentagem de retorno como decimal 2% = .02): & nbsp.

Desvio padrão dos retornos mensais (como decimal): & nbsp.

Rácio Ganhos / Perdas dos negócios médios vencedores e perdedores: & nbsp.

Probabilidade de uma negociação vencedora (como decimal): & nbsp.

HÁ UM RISCO DE PERDA NA NEGOCIAÇÃO DE FUTUROS. ADICIONALMENTE, OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS S & P TÊM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DOS QUAIS SÃO DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA DA NEGOCIAÇÃO PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS; De fato, há diferenças frequentes entre os resultados de desempenho hipotético e os resultados reais subsequentemente alcançados por qualquer programa de negociação de capital específico. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ELES SÃO GERALMENTE PREPARADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ALÉM DISSO, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO ENVOLVE O RISCO FINANCEIRO, E NENHUM REGISTRO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PREVER E RESPEITAR PERDAS FINANCEIRAS OU ADERIR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO EM PARTICULAR DENTRO DA NEGOCIAÇÃO DE PERDAS SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM TAMBÉM AFETAM DEFEITOS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO. EXISTEM NUMEROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO AUTOMATIZADO ESPECÍFICO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE RESPONSABILIZADO QUANTITAMENTE NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEM AFETAREM ADEUSAMENTE OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO.

Website de Negociação Diária da S & P Equity Trend Última atualização: quinta-feira, 20 de outubro de 2011 Índice do site Seattle SEO.

Estratégia de Capital de Curto-Longo usando o Ranking:: Simple Trading Strategies Part 4.

No último post, abordamos a estratégia de negociação do Pairs e demonstramos como alavancar dados e análises matemáticas para criar e automatizar uma estratégia de negociação.

Estratégia de Capital de Curto-Longo é uma extensão natural do Pairs Trading aplicado a uma cesta de ações.

Princípio Subjacente.

A estratégia de equidade Long-Short é simultaneamente acções de curto e longo prazo no mercado. Assim como a negociação em pares identifica qual ação é barata e qual é cara em um par, uma estratégia Long-Short classificará todas as ações em uma cesta para identificar quais ações são relativamente baratas e caras. Em seguida, ele comprará as primeiras n ações com base no ranking e short (venderá) o bottom n para quantias iguais de dinheiro (valor total de long position = valor total de short position).

Lembra como dissemos que o Pairs Trading é uma estratégia neutra de mercado? Assim é uma estratégia Long-Short, já que as posições compradas e curtas de volume igual em dólar garantem que a estratégia permanecerá neutra em relação ao mercado (imune a movimentos de mercado). A estratégia também é estatisticamente robusta - ao classificar ações e entrar em múltiplas posições, você está fazendo muitas apostas no seu modelo de ranking, em vez de apenas algumas apostas arriscadas. Você também está apostando puramente na qualidade do seu esquema de classificação.

O que é um esquema de classificação?

Um esquema de classificação é qualquer modelo que possa atribuir a cada ação um número baseado em como eles devem ser executados, onde maior é melhor ou pior. Exemplos podem ser fatores de valor, indicadores técnicos, modelos de preços ou uma combinação de todos os itens acima. Por exemplo, você poderia usar um indicador de momentum para dar uma classificação a uma cesta de ações seguintes: os estoques com o maior impulso devem continuar a se sair bem e obter os postos mais altos; os estoques com menor momento irão realizar o pior e obter os menores rans.

O sucesso dessa estratégia está quase inteiramente no esquema de classificação usado - quanto melhor o seu esquema de classificação pode separar ações de alto desempenho de ações de baixo desempenho, melhor os retornos de uma estratégia de ações de curto prazo. Segue-se automaticamente que desenvolver um esquema de classificação não é trivial.

O que acontece quando você tem um esquema de classificação?

Uma vez que tenhamos determinado um esquema de classificação, gostaríamos obviamente de poder lucrar com isso. Fazemos isso investindo uma quantidade igual de dinheiro na compra de ações no topo do ranking e vendendo ações na parte inferior. Isso garante que a estratégia ganhará dinheiro proporcionalmente apenas à qualidade do ranking e será neutra no mercado.

Digamos que você esteja classificando suas ações, tenha n dólares para investir e queira manter um total de 2p posições (onde m & gt; 2p). Se espera-se que o estoque na classificação 1 execute o pior, espera-se que o estoque na classificação m tenha o melhor desempenho:

Você pega as ações na posição 1,…, p no ranking, vende n / 2p em dólares de cada ação Para cada ação na posição m-p,…, m no ranking, compre n / 2p em dólares de cada ação.

Nota: Fricção por causa dos preços Como os preços das ações nem sempre dividem o n / 2p uniformemente, e os estoques devem ser comprados em quantidades inteiras, haverá alguma imprecisão e o algoritmo deve chegar o mais próximo possível desse número. Para uma estratégia com n = 100000 e p = 500, vemos isso.

Isso causará grandes problemas para as ações com preços & gt; 100, já que você não pode comprar ações fracionárias. Isso é aliviado pela negociação de menos ações ou pelo aumento do capital.

Vamos analisar um exemplo hipotético.

Nós geramos nomes aleatórios de ações e um fator aleatório para classificá-los. Vamos supor também que nossos retornos futuros sejam realmente dependentes desses valores de fator.

Agora que temos valores de fator e retornos, podemos ver o que aconteceria se classificássemos nossas ações com base em valores de fatores e, em seguida, inseríssemos as posições longas e curtas.

Nossa estratégia é vender a cesta na classificação 1 e comprar a cesta na classificação 10. Os retornos dessa estratégia são:

Para o restante deste post, falaremos sobre como avaliar um esquema de classificação. O bom de ganhar dinheiro com base na disseminação do ranking é que ele não é afetado pelo que o mercado faz.

Vamos considerar um exemplo do mundo real.

Carregamos dados de 32 ações de diferentes setores no S & amp; P500 e tentamos classificá-los.

Vamos começar usando um momento normalizado de um mês como um indicador de classificação.

Agora vamos analisar nosso comportamento de ações e ver como nosso universo de ações funciona sem nosso fator de classificação escolhido.

Analisando dados.

Comportamento de estoque.

Observamos como nossa cesta de ações escolhida se comporta sem nosso modelo de classificação. Para fazer isso, vamos calcular o retorno de uma semana para todas as ações. Então, podemos analisar a correlação de 1 semana de retorno com o impulso anterior de 30 dias para cada ação. Os estoques que exibem correlação positiva estão seguindo a tendência e os estoques que exibem correlação negativa são reversão à média.

Todos os nossos estoques são médios revertendo em algum grau! (Obviamente, nós escolhemos o universo para ser assim :)) Isso nos diz que se uma ação está em alta na pontuação do momento, devemos esperar que ela tenha um desempenho ruim na próxima semana.

Correlação entre o Ranking devido a Momentum Score e Returns.

Em seguida, precisamos olhar para a correlação entre o nosso escore de classificação e os retornos futuros do nosso universo, ou seja, como a previsão dos retornos futuros é nosso fator de classificação? Uma classificação relativa alta prediz retornos relativos ruins ou vice-versa?

Para fazer isso, calculamos a correlação diária entre o impulso de 30 dias e os retornos de 1 semana de todos os estoques.

Correlação diária é muito barulhenta, mas muito ligeiramente negativa (Isso é esperado, já que dissemos que todos os estoques estão revertendo). Vejamos também a correlação mensal média das pontuações com retornos futuros de 1 mês.

Podemos ver que a correlação média é ligeiramente negativa novamente, mas varia muito diariamente também de mês para mês.

Retorno médio da cesta.

Agora calculamos os retornos de cestas retiradas de nossa classificação. Se classificarmos todas as ações e depois as dividirmos em grupos nn, qual seria o retorno médio de cada grupo?

O primeiro passo é criar uma função que nos dará o retorno médio em cada cesta em um dado mês e um fator de classificação.

Calculamos o retorno médio de cada cesta quando as ações são classificadas com base nessa pontuação. Isso deve nos dar uma ideia do relacionamento por um longo período de tempo.

Parece que somos capazes de separar os de alto desempenho dos de baixo desempenho com muito pouco sucesso.

Espalhar Consistência.

Claro, isso é apenas o relacionamento médio. Para ter uma noção de quão consistente isso é, e se queremos ou não negociar nisso, devemos olhar para ele ao longo do tempo. Aqui, veremos os spreads mensais dos primeiros dois anos. Podemos ver muita variação, e mais análises devem ser feitas para determinar se essa pontuação de momentum é negociável.

Finalmente, vamos dar uma olhada nos retornos se tivéssemos comprado a última cesta e vendido a primeira cesta a cada mês (assumindo alocação de capital igual para cada título)

Retornos Anuais: 5,03%

Vemos que temos um esquema de classificação muito fraco que separa apenas ligeiramente ações de alto desempenho de ações de baixo desempenho. Além disso, este esquema de classificação não tem consistência e varia muito mês a mês.

Encontrar o esquema de classificação correto.

Para executar um patrimônio a muito curto, você efetivamente só precisa determinar o esquema de classificação. Tudo depois disso é mecânico. Uma vez que você tenha uma estratégia de equidade longa e curta, você pode trocar em diferentes esquemas de classificação e deixar todo o resto no lugar. É uma maneira muito conveniente de iterar rapidamente as ideias que você tem, sem ter que se preocupar em ajustar o código todas as vezes.

Os esquemas de classificação podem vir de praticamente qualquer modelo também. Ele não precisa ser um modelo de fator baseado em valor, pode ser uma técnica de aprendizado de máquina que previa retornos de um mês à frente e classificados com base nisso.

Escolha e avaliação de um esquema de classificação.

Um bom ponto de partida é escolher as técnicas conhecidas existentes e ver se você pode modificá-las levemente para obter maiores retornos. Vamos discutir alguns pontos de partida aqui:

Clone and Tweak: Escolha um que seja comumente discutido e veja se você pode modificá-lo um pouco para recuperar uma vantagem. Frequentemente, os fatores que são públicos não terão nenhum sinal, pois foram completamente arbitrados fora do mercado. No entanto, às vezes eles levam você na direção certa de onde ir. Modelos de precificação: qualquer modelo que prevê retornos futuros pode ser um fator. O futuro retorno previsto é agora esse fator e pode ser usado para classificar seu universo. Você pode pegar qualquer modelo de preço complicado e transformá-lo em um ranking. Fatores Baseados em Preços (Indicadores Técnicos): Fatores baseados em preços, como discutimos hoje, levam informações sobre o preço histórico de cada patrimônio e o utilizam para gerar o valor do fator. Exemplos podem ser medidas de média móvel, fitas de momentum ou medidas de volatilidade. Reversão vs. Momentum: é importante notar que alguns fatores apostam que os preços, uma vez que se movam em uma direção, continuarão a fazê-lo. Alguns fatores apostam o contrário. Ambos são modelos válidos em diferentes horizontes temporais e ativos, e é importante investigar se o comportamento subjacente é baseado no momento ou na reversão. Fatores Fundamentais (Baseados em Valor): Utiliza combinações de valores fundamentais como proporção P. E, dividendo etc. Os valores fundamentais contêm informações que estão ligadas a fatos reais sobre uma empresa, portanto, em muitos aspectos, podem ser mais robustos do que os preços.

Em última análise, o desenvolvimento de fatores preditivos é uma corrida armamentista em que você está tentando ficar um passo à frente. Os fatores são arbitrados fora dos mercados e têm uma vida útil, por isso é importante que você esteja constantemente trabalhando para determinar o quanto os fatores estão deteriorando e quais novos fatores podem ser usados ​​para substituí-los.

Considerações adicionais.

Freqüência de Reequilíbrio.

Todo sistema de classificação será preditivo de retornos em um período ligeiramente diferente. Uma reversão à média baseada em preço pode ser preditiva em alguns dias, enquanto um modelo de fator baseado em valor pode ser preditivo por muitos meses. É importante determinar o prazo durante o qual seu modelo deve ser preditivo e verificar estatisticamente isso antes de executar sua estratégia. Você não quer improvisar tentando otimizar a frequência de rebalanceamento - você inevitavelmente encontrará um que seja aleatoriamente melhor do que outros, mas não necessário por causa de qualquer coisa em seu modelo. Depois de determinar o prazo em que seu esquema de classificação é preditivo, tente rebalancear a essa frequência para aproveitar todos os seus modelos.

Toda estratégia tem uma quantidade mínima e máxima de capital que pode negociar antes de deixar de ser lucrativa. O limite mínimo geralmente é definido pelos custos de transação.

Negociar muitas ações resultará em altos custos de transação. Digamos que você quer comprar 1000 ações, você vai incorrer em alguns milhares de dólares em custos por rebalanceamento. Sua base de capital deve ser alta o suficiente para que os custos de transação sejam uma pequena porcentagem dos retornos gerados por sua estratégia. Por exemplo, se o seu capital for 100.000 $ e a sua estratégia gerar 1% por mês (1000 $), todos esses retornos serão absorvidos pelos custos de transação. Você precisaria estar executando a estratégia em milhões de dólares. ser lucrativo em mais de 1000 ações.

A capacidade mínima é bastante alta como tal e depende em grande parte do número de ações negociadas. No entanto, a capacidade máxima também é incrivelmente alta, com estratégias de ações de curto prazo capazes de negociar centenas de milhões de dólares sem perder sua vantagem. Isso é verdade porque a estratégia se reequilibra com pouca freqüência, e o volume total do dólar é dividido pelo número de ações negociadas. Portanto, o volume em dólares por capital é bastante baixo e você não precisa se preocupar em impactar o mercado por seus negócios. Digamos que você esteja negociando 1000 ações com 100.000.000 $. Se você rebalancear todo o seu portfólio todos os meses, estará negociando apenas 100.000 dólares por mês para cada ação, o que não é suficiente para ser uma participação de mercado significativa para a maioria dos títulos.

Ao aplaudir mais ou menos, você pode nos indicar quais histórias realmente se destacam.

Equipe Auquan.

A Auquan tem como objetivo engajar pessoas de diversas origens para aplicar as habilidades de seus respectivos campos para desenvolver estratégias de negociação de alta qualidade. Acreditamos que pessoas extremamente talentosas, equipadas com conhecimento e atitude corretos, podem projetar algoritmos de negociação de sucesso.

Melhores gerentes de estratégia de classificação.

Abaixo você pode encontrar uma lista de todos os gerentes de estratégia disponíveis no FXTM Invest. Decida qual deles atende às suas necessidades financeiras e tolerância ao risco e selecione-o como seu Gerente de Estratégia. Depois de escolher um gerente de estratégia para investir, você pode começar a monitorar seu desempenho e o progresso geral de seu investimento.

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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 20 dias SMA Tomar 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 está planejando 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 de compra e venda, 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 lucrar com a lei dos 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 apresentar 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 negociadas dentro de 10% de suas 52 semanas de alta ou olhe para 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 em grande detalhe no Executive Program da 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 criar 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, ou seja, gera 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.

O uso de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, alterar a segurança que causa a mudança na outra e que leva a outra. 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.