Plataforma de geração alfa.
Uma plataforma de geração alfa é uma solução de tecnologia usada em comércio algorítmico para desenvolver modelos financeiros quantitativos, ou estratégias de negociação, que geram retornos alfa ou absolutos consistentes. O processo de geração alfa refere-se a gerar retornos em excesso. [1] As plataformas de geração Alpha são ferramentas utilizadas por fundos de hedge, bancos, CTAs e outras instituições financeiras para ajudar a desenvolver e testar estratégias quantitativas de negociação. As plataformas de geração Alpha oferecem suporte a quants na criação de estratégias de negociação quantitativas eficientes e produtivas. [2]
Tradicionalmente, os quants usaram ferramentas como MATLAB, R, C ++ e outras linguagens de programação de computadores para criar estratégias de negociação complexas que as ajudem a realizar negociações de alta frequência. No entanto, conforme os volumes de dados de mercado aumentam e mais traders criam modelos financeiros que lidam com dados de classe de ativos múltiplos, dados de sentimento de notícias e muito mais, eles precisam gastar uma grande quantidade de tempo programando modelos, depurando códigos e integrando múltiplas fontes de dados de mercado. É por isso que algumas empresas começaram a adicionar plataformas de geração alfa às suas infraestruturas de quantificação.
Essas plataformas costumam ser vistas como um complemento às ferramentas quantitativas tradicionais, pois podem ajudar os analistas quantitativos a processar grandes volumes de dados de mercado. Com muitas dessas plataformas, os usuários podem escrever modelos em inglês, programar modelos usando as linguagens de computador suportadas pela plataforma ou importar estratégias escritas em MATLAB, C ++, R e outros idiomas. As plataformas de geração Alpha também incluem recursos de integração e armazenamento de dados por meio de soluções integradas de banco de dados que capturam, padronizam e armazenam grandes volumes de dados financeiros.
Metodologia Edit.
As plataformas de geração Alpha são usadas para localizar o excesso de retorno no mercado de capitais. [1] Eles permitem o desenvolvimento de modelos matemáticos e estatísticos que ajudam a determinar se um investimento específico pode ou não ser lucrativo. Em alguns fundos, esses modelos tomam a decisão final sobre comprar ou vender um investimento. [3]
Estes sistemas não podem ser totalmente confiáveis [4] e requerem analistas quantitativos qualificados para tentar evitar quedas maciças. Os perigos de confiar em uma plataforma, conforme ilustrado no artigo de Andrew Lo. [5]
A estratégia quantitativa média pode levar de 10 semanas a sete meses para desenvolver, codificar, testar e lançar. [6] É importante notar que as plataformas de geração alfa diferem dos sistemas de negociação algorítmica de baixa latência. As plataformas de geração alfa se concentram apenas na pesquisa de investimento quantitativo, em vez de no rápido comércio de investimentos. Embora algumas dessas plataformas permitam que os analistas levem suas estratégias ao mercado, outras se concentram apenas na pesquisa e no desenvolvimento desses modelos matemáticos e estatísticos altamente complexos.
Robustez dos sistemas de negociação algorítmica (que funcionam)
Este é o primeiro de uma série de artigos que discutirão em profundidade o tópico de sistemas de negociação algorítmica para investidores de varejo com atenção especial para: otimização e ajuste de curva, seleção de mercado, backtesting, teste de walk-forward, criação de portfólio, negociação intraday algorítmica, e assim por diante.
Neste primeiro artigo, discutiremos como verificar se um determinado sistema comercial é robusto ou não.
Conforme definido na Wikipedia & # 8220; [& # 8230;], a robustez define a capacidade de um sistema de negociação financeira permanecer efetivo em diferentes mercados e diferentes condições de mercado, ou a capacidade de um modelo econômico permanecer válido sob diferentes pressupostos, parâmetros e condições iniciais. & # 8221;
Existem quatro testes principais para avaliar a robustez de um sistema de negociação intradiário:
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros? O sistema funciona em vários prazos? O sistema funciona em vários instrumentos? O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Vamos usar um sistema intraday de volatilidade simples para criar um exemplo no ES (S & P 500 Mini). Este é um sistema simples com apenas dois parâmetros principais que podem ser otimizados: Períodos (o período de lookback em barras de um indicador lento) e PeriodF (o período de lookback em barras de um indicador rápido). O sistema tem as seguintes características:
Intraday Entrada: movimento rápido com aumento da volatilidade Sair: perda de parada, mudança de tendência, fim de dia Gerenciamento de riscos: perda de parada baseada em volatilidade, perda de paragem final, filtro de contração de alcance, limitação no número máximo de negócios por dia Dimensionamento da posição: 1 contrato.
O sistema funciona em uma variedade de combinações de parâmetros?
A fim de verificar a robustez da variedade de combinações de parâmetros, otimizamos Períodos de 100 bar a 500 bar com degraus de 25 e PeríodoF de 10 bar a 40 bar com degraus de 10.
Podemos ver que a média da SQN é 4,4, a mínima de 1,9 e a máxima de 5,8.
O Número de Qualidade do Sistema (SQN) é um indicador de qualidade do sistema baseado no t-score estatístico popularizado por Van Tharpe e definido como:
SQN = Squareroot (N) Média (do N Lucro e Perda) / Std Dev (da N Lucro e Perda).
Basicamente é o comércio médio, dividido pelo desvio padrão do comércio médio e multiplicado pela raiz quadrada do número de negócios. Assim: muitas negociações, o alto comércio médio e baixa volatilidade do comércio médio fornecerão um SQN mais elevado.
Você pode encontrar mais informações abaixo. Valores acima de 2.5 normalmente indicam um bom sistema:
O código para NinjaTrader está disponível gratuitamente para download em nosso site: vbosystems. info/download. html.
A análise acima mostra que este sistema é robusto em uma variedade de combinações de parâmetros.
O sistema funciona em vários prazos?
O segundo teste refere-se a prazos. Um sistema robusto manterá bons resultados em vários períodos de tempo. Para verificar a robustez em vários intervalos de tempo, mantemos os dois parâmetros fixados em 300 (PeriodS) e 30 (PeriodF) e otimizamos o período de 10 a 50 barras com as etapas de 5.
Podemos ver que o valor SQN mais baixo é 3,6 com um cronograma de 25. Os gráficos indicam que este sistema é mais eficaz em intervalos de tempo cada vez mais altos, no entanto, ele mantém um bom valor SQN ao longo do tempo.
O sistema funciona em vários instrumentos?
Um sistema robusto manterá bons resultados em diversos instrumentos. Os sistemas mais robustos terão bons resultados com os mesmos parâmetros exatos em vários instrumentos. No mínimo, deve-se focar em sistemas que possam realmente funcionar em diferentes instrumentos, mesmo que os melhores parâmetros possam ser diferentes.
Para verificar a robustez em relação a diferentes instrumentos, otimizamos em bares de 27 minutos Períodos de 100 bares a 600 bar com etapas de 25 e Periodo de 5 a 50 bares com etapas de 5 em uma cesta de 12 contratos de futuros diversificados em índices, forex , energia e taxas de juros: 6B, 6E, CL, EMD, ES, FDAX, FGBL, IBEX35, NG, RT, TF, ZB. A otimização fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima, de janeiro de 2006 a abril de 2013, mostram que este sistema em particular pode ser rentável & # 8211; com parâmetros diferentes & # 8211; em vários mercados futuros. No entanto, os sistemas mais robustos manterão bons resultados em diferentes tradables, mantendo os mesmos parâmetros. Se analisarmos o mapa de calor do NQS médio em todos os bens comercializáveis, veremos os seguintes resultados:
A tabela acima mostra que o SQN médio em todos os tradables, em todos os parâmetros, é relativamente estável, com um valor mínimo de 2. Para encontrar os parâmetros mais estáveis, a melhor opção é dividir o SQN médio por seu desvio padrão, como em o seguinte mapa de calor:
A combinação de parâmetros mais estáveis em todos os 12 futuros é PeriodF = 15 e PeriodS = 425 que fornece os seguintes resultados:
Os resultados acima indicam que este sistema possui resultados robustos em 12 contratos de futuros diversificados em índices, divisas, energia e taxas de juros.
O sistema funciona em pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência?
Um sistema robusto manterá bons resultados em vários anos sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência. Vamos considerar os parâmetros do primeiro teste que forneceu o melhor SQN: PeriodS = 150 e PeriodF = 30. Os resultados nas barras ES de 15 minutos são os seguintes:
O número de negócios é bastante consistente a cada ano (exceto 2013, pois os dados são apenas até meados de abril), bem como o% de ganhos.
Em conclusão, ao avaliar a robustez de um sistema de negociação, existem quatro testes principais para executar. Somente se um sistema funcionar bem em uma variedade de combinações de parâmetros, uma variedade de intervalos de tempo, uma variedade de instrumentos e ao longo de pelo menos 6 anos de dados passados sem a necessidade de ser re-otimizado com freqüência, pode ser considerado totalmente robusto.
Todas as otimizações descritas neste artigo foram feitas usando os dados de 1 minuto do NinjaTrader e do Kinetick. Para obter mais informações sobre sistemas de negociação, visite nosso site: vbosystems. info.
& # 8212; Por Amon Licini, da VbO Systems. A VbO Systems é uma desenvolvedora de sistemas de negociação 100% automatizados, codificados no NinjaTrader, que podem ser negociados automaticamente em quase todas as classes de ativos. Amon Licini, o fundador da Vbo Systems, é operador privado há 15 anos e gerente sênior de várias empresas na Itália. Os principais interesses comerciais da Amon residem na área de volatilidade e de breakouts abertos para sistemas intraday. Vive em Milão com sua esposa e 2 filhos e adora viajar quando ele não está desenvolvendo novos sistemas. Amon é formado em engenharia mecânica pela Universidade Politécnica de Milão.
Sobre o autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Eu não concordo com algumas coisas ditas aqui.
Primeiro, se um sistema funcionar em um e apenas um ticker, este post sugere que ele não é robusto e não deve ser negociado. Eu posso imaginar um ticker cuja negociação é dominada por um punhado de instituições bem capitalizadas. Suponha que a maioria dos traders institucionais use um determinado indicador. Um sistema que usa esse indicador provavelmente será lucrativo e continuará a ser rentável, contanto que os traders institucionais continuem negociando dessa forma. Independentemente de outros traders institucionais que direcionam a negociação de outros tickers usarem esse indicador ou não (ou seja, o sistema é lucrativo em outros tickers), ele continuará a funcionar.
Minha segunda discordância é sobre "re-otimização frequente". # 8221; Eu aceito que a otimização menos freqüente é preferida, mais simples, aparentemente menos curva, etc. No entanto, não é bem concebível ter um sistema rentável usando uma rotina de caminhada que usa dois anos IS e seis meses ( escolha qualquer intervalo de tempo & # 8220; frequente & # 822 ;; OOS?
Eu tenho um problema maior com WFO em geral, porque algumas combinações de intervalos de tempo IS / OOS podem funcionar, enquanto outros não podem. Se você escolher aqueles que trabalham e negociam ao vivo, então você está ajustando a curva lá?
Artigo muito interessante, você lê sobre simulações de monte carlos e van tharp theorie? talvez isso também seja interessante para você. muito bem, obrigado.
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Negociação algorítmica.
O comércio algorítmico, também chamado de negociação automatizada, negociação de caixa preta ou negociação de algoritmos, é o uso de plataformas eletrônicas para entrar ordens de negociação com um algoritmo que executa instruções de negociação pré-programadas cujas variáveis podem incluir tempo, preço ou quantidade do pedido ou, em muitos casos, iniciando a ordem por um "robô", sem intervenção humana. O comércio algorítmico é amplamente utilizado por bancos de investimento, fundos de pensão, fundos mútuos e outros operadores institucionais do lado da compra (investidor-driven), para dividir grandes negociações em vários negócios menores para gerenciar o impacto e o risco do mercado. [1] [2] Vender operadores secundários, como formadores de mercado e alguns fundos de hedge, fornecem liquidez ao mercado, gerando e executando ordens automaticamente.
Uma classe especial de negociação algorítmica é "negociação de alta frequência" (HFT). Muitos tipos de atividades de negociação algorítmicas ou automatizadas podem ser descritas como HFT. Como resultado, em fevereiro de 2012, a Commodity Futures Trading Commission (CFTC) formou um grupo de trabalho especial que incluiu acadêmicos e especialistas do setor para aconselhar a CFTC sobre a melhor forma de definir a HFT. [3] [4] As estratégias de HFT utilizam computadores que tomam decisões elaboradas para iniciar pedidos com base em informações recebidas eletronicamente, antes que os operadores humanos possam processar as informações que observam. O comércio algorítmico e o HFT resultaram em uma mudança dramática na microestrutura do mercado, particularmente na forma como a liquidez é fornecida. [5] O comércio algorítmico pode ser utilizado em qualquer estratégia de investimento, incluindo a criação de mercado, a divulgação entre mercados, a arbitragem ou pura especulação (incluindo a tendência a seguir). A decisão e a implementação do investimento podem ser aumentadas em qualquer etapa com suporte algorítmico ou podem funcionar de forma totalmente automática. Uma das principais questões sobre HFT é a dificuldade em determinar o quão lucrativo é. Um relatório divulgado em agosto de 2009 pelo TABB Group, uma empresa de pesquisa do setor de serviços financeiros, estimou que as 300 empresas de valores mobiliários e hedge funds especializados nesse tipo de negociação tiveram um lucro máximo de US $ 21 bilhões em 2008, [6] que os autores chamaram de "relativamente pequenos" e "surpreendentemente modestos" quando comparados ao volume total de negociação do mercado.
Um terço de todas as negociações de ações da União Européia e dos Estados Unidos em 2006 foram conduzidas por programas automáticos ou algoritmos, segundo a empresa de consultoria e consultoria do setor de serviços financeiros da Boston, Aite Group. [7] A partir de 2009, estudos sugeriram que as empresas de HFT respondiam por 60-73% de todo o volume negociado nos EUA, com esse número caindo para aproximadamente 50% em 2012. [8] [9] Em 2006, na London Stock Exchange, mais de 40% de todos os pedidos foram inseridos por traders algorítmicos, com 60% previstos para 2007. Os mercados americanos e europeus geralmente têm uma proporção maior de negociações algorítmicas do que outros mercados, e as estimativas para 2008 chegam a 80% em alguns mercados. Os mercados de câmbio também têm negociação algorítmica ativa (cerca de 25% dos pedidos em 2006). [10] Os mercados de futuros são considerados relativamente fáceis de integrar em negociação algorítmica, [11] com cerca de 20% do volume de opções esperado para ser gerado por computador em 2010. Script error Script error & # 91; informações datadas & # 93; [12] Os mercados de títulos estão se movendo em direção a mais acesso a traders algorítmicos. [13]
Algoritmo e HFT têm sido objeto de muito debate público desde que a Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos ea Commodity Futures Trading Commission disseram em relatórios que um comércio algorítmico introduzido por uma empresa de fundos mútuos desencadeou uma onda de vendas que levou ao Flash Crash de 2010. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] Os mesmos relatórios descobriram que as estratégias de HFT podem ter contribuído para a volatilidade subsequente. Como resultado desses eventos, o Dow Jones Industrial Average sofreu sua segunda maior oscilação no ponto intradiário até aquela data, embora os preços tenham se recuperado rapidamente. (Veja a lista das maiores mudanças diárias na Média Industrial Dow Jones.) Um relatório de julho de 2011 da Organização Internacional de Comissões de Valores Mobiliários (IOSCO), um órgão internacional de reguladores de valores mobiliários, concluiu que "algoritmos e tecnologia HFT foram usados por participantes do mercado para gerenciar suas negociações e riscos, seu uso também foi claramente um fator contribuinte no evento flash crash de 6 de maio de 2010. " [22] [23] Algum comércio algorítmico antes do rebalanceamento de fundos de índice transfere lucros de investidores. [24] [25] [26]
História Editar.
A informatização do fluxo de pedidos nos mercados financeiros começou no início dos anos 70, com alguns pontos de referência sendo a introdução do sistema de "entrega de ordens designada" da Bolsa de Valores de Nova York (DOT e posterior SuperDOT), que encaminhava ordens eletronicamente para o posto de negociação adequado. que os executou manualmente. O "sistema de abertura de relatórios automatizados" (OARS) ajudou o especialista a determinar o preço de abertura do mercado (SOR; Smart Order Routing).
O programa de negociação é definido pela Bolsa de Nova York como uma ordem para comprar ou vender 15 ou mais ações avaliadas em um total de mais de US $ 1 milhão. Na prática, isso significa que todas as negociações do programa são inseridas com o auxílio de um computador. Na década de 1980, o comércio de programas tornou-se amplamente utilizado na negociação entre os mercados de ações e futuros S & amp; P500.
Na arbitragem do índice de ações, um comerciante compra (ou vende) um contrato futuro de índice de ações, como o S & amp; P 500 futuros e vende (ou compra) uma carteira de até 500 ações (pode ser um subconjunto representativo muito menor) na NYSE contra o comércio de futuros. O comércio de programas na NYSE seria pré-programado em um computador para entrar automaticamente no sistema de roteamento de ordens eletrônicas da NYSE, no momento em que o preço futuro e o índice de ações estivessem longe o suficiente para gerar lucro.
Mais ou menos na mesma época, o portfólio de seguros foi projetado para criar uma opção de venda sintética em uma carteira de ações negociando dinamicamente futuros sobre índices de ações, de acordo com um modelo computacional baseado no modelo de precificação de opções Black-Scholes.
Ambas as estratégias, muitas vezes simplesmente agrupadas como "negociação de programa", foram responsabilizadas por muitas pessoas (por exemplo, pelo relatório Brady) por exacerbar ou mesmo iniciar o crash do mercado de ações de 1987. No entanto, o impacto do comércio acionado por computador nas quedas do mercado de ações não é claro e amplamente discutido na comunidade acadêmica. [27]
Os mercados financeiros com execução totalmente eletrônica e redes similares de comunicação eletrônica se desenvolveram no final dos anos 80 e 90. Nos EUA, a decimalização, que alterou o tamanho mínimo do tick de 1/16 de um dólar (US $ 0,0625) para US $ 0,01 por ação, pode ter incentivado a negociação algorítmica à medida que alterou a microestrutura de mercado ao permitir diferenças menores entre os preços de oferta e oferta , diminuindo a vantagem comercial dos market makers, aumentando assim a liquidez do mercado.
Esse aumento da liquidez do mercado levou os traders institucionais a dividir os pedidos de acordo com algoritmos de computador, para que eles pudessem executar pedidos com um preço médio melhor. Esses benchmarks de preços médios são medidos e calculados por computadores, aplicando o preço médio ponderado pelo tempo ou, mais usualmente, pelo preço médio ponderado pelo volume.
Um outro incentivo para a adoção do comércio algorítmico nos mercados financeiros veio em 2001, quando uma equipe de pesquisadores da IBM publicou um artigo na Conferência Internacional Conjunta sobre Inteligência Artificial, onde mostraram que em versões experimentais de laboratório dos leilões eletrônicos usados em Nos mercados financeiros, duas estratégias algorítmicas (a própria MGD da IBM e a ZIP da Hewlett-Packard) poderiam consistentemente superar os traders humanos. MGD foi uma versão modificada do algoritmo "GD" inventado por Steven Gjerstad & amp; John Dickhaut em 1996/7; [29] o algoritmo ZIP foi inventado na HP por Dave Cliff (professor) em 1996. [30] Em seu artigo, a equipe da IBM escreveu que o impacto financeiro de seus resultados mostrando MGD e ZIP superando os comerciantes humanos ". Pode ser medido em bilhões de dólares anualmente "; o papel da IBM gerou cobertura da mídia internacional.
À medida que mais mercados eletrônicos se abriram, outras estratégias de negociação algorítmica foram introduzidas. Essas estratégias são mais facilmente implementadas por computadores, porque as máquinas podem reagir mais rapidamente a preços errôneos temporários e examinar os preços de vários mercados simultaneamente. Por exemplo, Stealth (desenvolvido pelo Deutsche Bank), Sniper e Guerilla (desenvolvido pelo Credit Suisse [31]), arbitragem, arbitragem estatística, tendência seguinte e reversão à média.
Esse tipo de negociação é o que está impulsionando a nova demanda por Hospedagem de Proximidade de Baixa Latência e Conectividade Global de Intercâmbio. É imperativo entender o que é a latência ao montar uma estratégia para negociação eletrônica. A latência refere-se ao atraso entre a transmissão de informações de uma fonte e a recepção das informações em um destino. A latência tem como limite inferior a velocidade da luz; isso corresponde a cerca de 3,3 milissegundos por mil quilômetros de fibra óptica. Qualquer equipamento de regeneração ou roteamento de sinal introduz uma latência maior que essa linha de base de velocidade da luz.
Estratégias Editar.
Negociação antes do rebalanceamento do fundo do índice.
A maioria das economias de aposentadoria, como fundos de pensão privados ou 401 (k) e contas individuais de aposentadoria nos EUA, são investidas em fundos mútuos, sendo os mais populares fundos de índices que precisam periodicamente "reequilibrar" ou ajustar sua carteira para se adequar à nova carteira. preços e capitalização de mercado dos títulos subjacentes no estoque ou outro índice que eles rastreiam. [32] [33] Isso permite que os traders algorítmicos (80% dos negócios que envolvem os 20% dos títulos mais populares [32]) antecipem e negociem à frente dos movimentos dos preços das ações causados pelo reequilíbrio do fundo mútuo, obtendo lucro antecipadamente. conhecimento das grandes ordens de bloqueio institucional. [24] [34] Isso resulta em lucros transferidos de investidores a traders algorítmicos, estimados em pelo menos 21 a 28 pontos base anuais para fundos de índice S & P 500, e pelo menos 38 a 77 pontos base anuais para fundos Russell 2000. . [25] John Montgomery da Bridgeway Capital Management diz que o "retorno do investidor pobre" resultante do comércio antes dos fundos mútuos é "o elefante na sala" que "chocante, as pessoas não estão falando." [26] A "arbitragem de fuso horário" relacionada a fundos mútuos e seus títulos subjacentes negociados em mercados estrangeiros provavelmente "danifica a integração financeira entre os Estados Unidos, a Ásia e a Europa". [35]
Tendência seguinte Editar.
Seguimento de tendência é uma estratégia de investimento que tenta aproveitar movimentos de longo prazo, médio prazo e curto prazo que às vezes ocorrem em vários mercados. A estratégia visa aproveitar uma tendência de mercado em ambos os lados, indo comprando ou vendendo em um mercado, na tentativa de lucrar com os altos e baixos dos mercados de ações ou futuros. Os operadores que usam essa abordagem podem usar o cálculo atual do preço de mercado, médias móveis e desvios de canal para determinar a direção geral do mercado e gerar sinais de negociação. Os operadores que aderem a uma estratégia de acompanhamento de tendências não pretendem prever ou prever níveis de preços específicos; eles iniciam uma negociação quando uma tendência parece ter começado e saem da negociação quando a tendência parece ter terminado. [36]
Negociação de pares Editar.
A negociação em pares ou a negociação em pares é uma estratégia de prazo muito curto, idealmente neutra de mercado, que permite aos operadores lucrar com discrepâncias transitórias no valor relativo de substitutos próximos. Ao contrário do caso da arbitragem clássica, no caso da negociação por pares, a lei do preço único não pode garantir a convergência de preços. Isso é especialmente verdadeiro quando a estratégia é aplicada a ações individuais - esses substitutos imperfeitos podem, na verdade, divergir indefinidamente. Em teoria, a natureza de curto prazo da estratégia deve fazê-lo, independentemente da direção do mercado de ações. Na prática, o risco de execução, divergências persistentes e grandes, bem como um declínio na volatilidade, podem tornar essa estratégia não rentável por longos períodos de tempo (por exemplo, 2004-7). Pertence a categorias mais amplas de arbitragem estatística, negociação de convergência e estratégias de valor relativo. [37]
Estratégias Delta-neutras Editar.
Em finanças, delta-neutral descreve uma carteira de títulos financeiros relacionados, na qual o valor da carteira permanece inalterado devido a pequenas alterações no valor do título subjacente. Tal carteira tipicamente contém opções e seus correspondentes títulos subjacentes, tais que componentes delta positivos e negativos compensam, resultando no valor da carteira sendo relativamente insensível a mudanças no valor do título subjacente.
Arbitragem Editar.
Em economia e finanças, a arbitragem é a prática de tirar proveito de uma diferença de preço entre dois ou mais mercados: encontrar uma combinação de negócios correspondentes que capitalizam o desequilíbrio, sendo o lucro a diferença entre os dois. preços de mercado. Quando usada por acadêmicos, uma arbitragem é uma transação que não envolve nenhum fluxo de caixa negativo em qualquer estado probabilístico ou temporal e um fluxo de caixa positivo em pelo menos um estado; em termos simples, é a possibilidade de um lucro livre de risco a custo zero.
Condições para arbitragem.
Arbitragem é possível quando uma das três condições é satisfeita:
O mesmo ativo não é negociado ao mesmo preço em todos os mercados (a "lei do preço único" é temporariamente violada). Dois ativos com fluxos de caixa idênticos não são negociados ao mesmo preço. Um ativo com um preço conhecido no futuro não negocia atualmente com seu preço futuro descontado à taxa de juros livre de risco (ou, o ativo não tem custos insignificantes de armazenamento; como tal, por exemplo, essa condição vale para o grão, mas não para valores mobiliários).
Arbitragem não é simplesmente o ato de comprar um produto em um mercado e vendê-lo em outro por um preço maior em algum momento posterior. As transações longas e curtas devem idealmente ocorrer simultaneamente para minimizar a exposição ao risco de mercado, ou o risco de que os preços possam mudar em um mercado antes que ambas as transações sejam concluídas. Em termos práticos, isso geralmente só é possível com títulos e produtos financeiros que podem ser negociados eletronicamente, e mesmo assim, quando a (s) primeira (s) rodada (s) do negócio é executada, os preços nas outras pernas podem ter piorado, garantindo perda. A falta de uma das pernas do negócio (e, posteriormente, ter que abri-lo a um preço pior) é chamado de 'risco de execução' ou, mais especificamente, 'risco de entrada e saída'. [nota 1]
No exemplo mais simples, qualquer bem vendido em um mercado deve ser vendido pelo mesmo preço em outro. Os comerciantes podem, por exemplo, achar que o preço do trigo é menor nas regiões agrícolas do que nas cidades, comprar o bem e transportá-lo para outra região para vender a um preço mais alto. Esse tipo de arbitragem de preços é o mais comum, mas esse exemplo simples ignora o custo de transporte, armazenamento, risco e outros fatores. A arbitragem "verdadeira" exige que não haja risco de mercado envolvido. Onde os valores mobiliários são negociados em mais de uma troca, a arbitragem ocorre ao comprar simultaneamente uma e vender pela outra. Tal execução simultânea, se substitutos perfeitos estiverem envolvidos, minimiza as exigências de capital, mas na prática nunca cria uma posição de "autofinanciamento" (livre), como muitas fontes assumem incorretamente seguindo a teoria. Enquanto houver alguma diferença no valor de mercado e no grau de risco das duas pernas, o capital teria de ser aumentado para poder assumir a posição de arbitragem por prazos muito curtos.
Reversão à média Editar.
A reversão à média é uma metodologia matemática usada às vezes para investimento em ações, mas pode ser aplicada a outros processos. Em termos gerais, a idéia é que os preços altos e baixos de uma ação são temporários e que o preço de uma ação tende a ter um preço médio ao longo do tempo.
A reversão à média envolve primeiro identificar o intervalo de negociação de uma ação e depois calcular o preço médio usando técnicas analíticas relacionadas a ativos, lucros, etc.
Quando o preço de mercado atual é menor que o preço médio, a ação é considerada atrativa para compra, com a expectativa de que o preço suba. Quando o preço de mercado atual está acima do preço médio, espera-se que o preço de mercado caia. Em outras palavras, os desvios do preço médio devem reverter para a média.
O desvio padrão dos preços mais recentes (por exemplo, os últimos 20) costuma ser usado como um indicador de compra ou venda.
Serviços de relatórios de ações (como Yahoo! Finanças, MS Investor, Morningstar, etc.), geralmente oferecem médias móveis por períodos como 50 e 100 dias. Embora os serviços de relatórios forneçam as médias, ainda é necessário identificar os preços altos e baixos para o período de estudo.
Escalpelamento Editar.
Escalpelamento (trading) é um método de arbitragem de pequenos desvios de preço criados pelo spread bid-ask. Scalpers tenta atuar como fabricantes de mercado tradicionais ou especialistas. Fazer o spread significa comprar ao preço de compra e vender ao preço de venda, para ganhar a diferença de compra / venda. Este procedimento permite lucros mesmo quando a oferta e a oferta não se movem, desde que existam comerciantes dispostos a aceitar os preços de mercado. Normalmente, envolve estabelecer e liquidar uma posição rapidamente, geralmente em minutos ou até segundos.
O papel de um scalper é, na verdade, o papel de fabricantes de mercado ou especialistas que devem manter a liquidez e o fluxo de pedidos de um produto de um mercado. Um criador de mercado é basicamente um escalador especializado. O volume negociado por um criador de mercado é muitas vezes maior do que a média dos cambistas individuais. Um formador de mercado possui um sofisticado sistema de negociação para monitorar a atividade de negociação. No entanto, um criador de mercado está vinculado por regras rígidas de câmbio, enquanto o operador individual não é. Por exemplo, a NASDAQ exige que cada formador de mercado publique pelo menos uma oferta e uma peça em algum nível de preço, de modo a manter um mercado bilateral para cada ação representada.
Redução de custos de transação
A maioria das estratégias referidas como negociação algorítmica (assim como busca de liquidez algorítmica) se enquadra na categoria de redução de custos. A ideia básica é dividir uma grande encomenda em pequenas encomendas e colocá-las no mercado ao longo do tempo. A escolha do algoritmo depende de vários fatores, sendo os mais importantes a volatilidade e a liquidez do estoque. Por exemplo, para um estoque de alta liquidez, combinar uma certa porcentagem das ordens gerais de estoque (chamados algoritmos inline de volume) geralmente é uma boa estratégia, mas para um estoque altamente ilíquido, os algoritmos tentam corresponder a cada pedido que tenha um preço favorável ( chamados algoritmos de busca de liquidez).
O sucesso dessas estratégias geralmente é medido pela comparação do preço médio no qual o pedido inteiro foi executado com o preço médio obtido por meio de uma execução de referência para a mesma duração. Normalmente, o preço médio ponderado pelo volume é usado como referência. Às vezes, o preço de execução também é comparado com o preço do instrumento no momento da colocação do pedido.
Uma classe especial desses algoritmos tenta detectar pedidos algorítmicos ou iceberg no outro lado (ou seja, se você estiver tentando comprar, o algoritmo tentará detectar pedidos para o lado da venda). Esses algoritmos são chamados de algoritmos de farejamento. Um exemplo típico é "Stealth".
Alguns exemplos de algoritmos são TWAP, VWAP, déficit de implementação, POV, tamanho de exibição, buscador de liquidez e Stealth.
Estratégias que pertencem apenas a dark pools Edit.
Recentemente, a HFT, que compreende um amplo conjunto de compradores, bem como vendedores que vendem no mercado, tornou-se mais proeminente e controversa. [38] Esses algoritmos ou técnicas recebem nomes como "Stealth" (desenvolvido pelo Deutsche Bank), "Iceberg", "Dagger", "Guerrilheiro", "Sniper", "BASOR" (desenvolvido pela Quod Financial) e "Farejador". [39] Piscinas escuras são bolsas de valores eletrônicas alternativas, onde as negociações ocorrem anonimamente, com a maioria das ordens escondidas ou "em iceberg". [40] Gamers ou "tubarões" farejam grandes encomendas "fazendo ping" em pequenas ordens de mercado para comprar e vender. Quando vários pedidos pequenos são preenchidos, os tubarões podem ter descoberto a presença de uma grande encomenda de icebergs.
"Agora é uma corrida armamentista", disse Andrew Lo, diretor do Laboratório de Engenharia Financeira do Massachusetts Institute of Technology. “Todo mundo está construindo algoritmos mais sofisticados, e quanto mais competição existe, menores são os lucros.” [41]
Negociação de alta frequência
Nos EUA, as empresas de negociação de alta frequência (HFT) representam 2% das aproximadamente 20.000 empresas que operam hoje, mas representam 73% de todo o volume de negociação de ações. [42] A partir do primeiro trimestre de 2009, o total de ativos sob gestão de hedge funds com estratégias de HFT foi de US $ 141 bilhões, uma queda de cerca de 21% em relação à alta. [43] A estratégia HFT foi pela primeira vez bem sucedida pela Renaissance Technologies. [44] Os fundos de alta frequência começaram a se tornar especialmente populares em 2007 e 2008. [43] Muitas empresas de HFT são criadoras de mercado e fornecem liquidez ao mercado, o que reduziu a volatilidade e ajudou a reduzir os spreads de ofertas Bid, tornando as negociações e os investimentos mais baratos. outros participantes do mercado. [43] [45] [46] A HFT tem sido alvo de intenso foco público desde que a Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos ea Comissão de Comércio de Futuros de Commodities afirmaram que algoritmos e HFT contribuíram para a volatilidade no Flash Crash de 2010. Entre os principais players da HFT estão a GETCO LLC, a Jump Trading LLC, a Tower Research Capital, a Hudson River Trading, bem como a Citadel Investment Group, a Goldman Sachs, a DE Shaw e a Renaissance Technologies. [14] [15] [16] [17]
Existem quatro categorias principais de estratégias de HFT: criação de mercado com base no fluxo de pedidos, criação de mercado com base em informações de dados de ticks, arbitragem de eventos e arbitragem estatística. Todas as decisões de alocação de portfólio são feitas por modelos quantitativos computadorizados. O sucesso das estratégias de HFT é amplamente impulsionado por sua capacidade de processar simultaneamente volumes de informação, algo que os comerciantes humanos comuns não podem fazer.
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Produção de mercado
A criação de mercado é um conjunto de estratégias de HFT que envolve a colocação de uma ordem de limite para vender (ou oferecer) acima do preço de mercado atual ou uma ordem de compra limitada abaixo do preço atual para se beneficiar do spread bid-ask. A Mesa de Operações Automatizada, que foi comprada pelo Citigroup em julho de 2007, tem sido uma forma ativa de mercado, respondendo por cerca de 6% do volume total na NASDAQ e na Bolsa de Valores de Nova York. [47]
Arbitragem estatística.
Outro conjunto de estratégias de HFT é a estratégia de arbitragem clássica que pode envolver vários títulos, como a paridade de taxa de juros coberta no mercado de câmbio, que fornece uma relação entre os preços de um bônus doméstico, um título em moeda estrangeira e o preço à vista da moeda. e o preço de um contrato a prazo sobre a moeda. Se os preços de mercado forem suficientemente diferentes daqueles implícitos no modelo para cobrir o custo de transação, então quatro transações podem ser feitas para garantir um lucro livre de risco. O HFT permite arbitragens semelhantes usando modelos de maior complexidade envolvendo muitos mais de 4 títulos. O Grupo TABB estima que os lucros agregados anuais das estratégias de arbitragem de baixa latência atualmente excedem US $ 21 bilhões. [8]
Uma ampla gama de estratégias de arbitragem estatística foi desenvolvida, por meio das quais as decisões de negociação são tomadas com base em desvios de relações estatisticamente significativas. Como as estratégias de criação de mercado, a arbitragem estatística pode ser aplicada em todas as classes de ativos.
Arbitragem de Eventos Editar.
Um subconjunto de arbitragem de títulos de risco, fusão, conversível ou em dificuldades que conta com um evento específico, como assinatura de contrato, aprovação regulatória, decisão judicial, etc., para alterar o preço ou relação de taxa de dois ou mais instrumentos financeiros e permitir o arbitrador para obter lucro. [48]
A arbitragem de fusão também chamada de arbitragem de risco seria um exemplo disso. A arbitragem de fusões geralmente consiste na compra de ações de uma empresa que é alvo de uma aquisição, enquanto reduz o estoque da empresa compradora. Normalmente, o preço de mercado da empresa-alvo é menor que o preço oferecido pela empresa compradora. O spread entre esses dois preços depende principalmente da probabilidade e do momento em que a aquisição está sendo concluída, bem como do nível prevalente das taxas de juros. A aposta em uma arbitragem de fusão é que tal spread acabará sendo zero, se e quando a aquisição for concluída. O risco é que o negócio "se rompa" e o spread se amplie enormemente.
Negociação de baixa latência
A HFT é frequentemente confundida com negociações de baixa latência que usam computadores que executam negociações dentro de microssegundos, ou "com latência extremamente baixa" no jargão da negociação. Comerciantes de baixa latência dependem de redes de latência ultra baixa. Eles lucram fornecendo informações, como ofertas e ofertas concorrentes, para seus algoritmos em microssegundos mais rapidamente que seus concorrentes. [8] O avanço revolucionário na velocidade levou à necessidade de as empresas terem uma plataforma de negociação colocalizada em tempo real para se beneficiar da implementação de estratégias de alta frequência. [8] As estratégias são constantemente alteradas para refletir as mudanças sutis no mercado, bem como para combater a ameaça da estratégia de engenharia reversa pelos concorrentes. Há também uma pressão muito forte para adicionar continuamente recursos ou aprimoramentos a um algoritmo específico, como modificações específicas do cliente e várias mudanças de aprimoramento de desempenho (em relação ao desempenho de negociação de benchmark, redução de custo para a empresa comercial ou uma série de outras implementações). Isso se deve à natureza evolucionária das estratégias de negociação algorítmica - elas devem ser capazes de se adaptar e negociar de maneira inteligente, independentemente das condições de mercado, o que envolve ser flexível o suficiente para suportar uma vasta gama de cenários de mercado. Como resultado, uma proporção significativa da receita líquida das empresas é gasta no P & D desses sistemas de negociação autônomos. [8]
Implementação da estratégia Edit.
A maioria das estratégias algorítmicas é implementada usando linguagens de programação modernas, embora algumas ainda implementem estratégias projetadas em planilhas. Cada vez mais, os algoritmos usados por grandes corretoras e gerentes de ativos são gravados na Linguagem de definição de negociação algorítmica do Protocolo FIX (FIXatdl), que permite que as empresas que recebem pedidos especifiquem exatamente como suas ordens eletrônicas devem ser expressas. As ordens criadas usando FIXatdl podem então ser transmitidas dos sistemas dos operadores através do protocolo FIX. [49] Os modelos básicos podem confiar apenas em uma regressão linear, enquanto modelos mais práticos e de reconhecimento de padrões de jogos [50] ou de modelos de previsão também podem ser usados para iniciar negociações. Redes neurais e programação genética têm sido usadas para criar esses modelos.
Edições e desenvolvimentos
A negociação algorítmica mostrou melhorar substancialmente a liquidez do mercado [51] entre outros benefícios. No entanto, melhorias na produtividade trazidas pelo comércio algorítmico têm sido combatidas por corretores e comerciantes humanos que enfrentam forte concorrência dos computadores.
Preocupações Editar.
"O lado negativo desses sistemas é a caixa-preta", disse Williams. “Os comerciantes têm sentidos intuitivos de como o mundo funciona. Mas com esses sistemas você despeja um monte de números, e algo sai do outro lado, e nem sempre é intuitivo ou claro por que a caixa preta se prende a certos dados ou relacionamentos. ”[41]
“The Financial Services Authority has been keeping a watchful eye on the development of black box trading. In its annual report the regulator remarked on the great benefits of efficiency that new technology is bringing to the market. But it also pointed out that ‘greater reliance on sophisticated technology and modelling brings with it a greater risk that systems failure can result in business interruption’.” [52]
UK Treasury minister Lord Myners has warned that companies could become the "playthings" of speculators because of automatic high-frequency trading. Lord Myners said the process risked destroying the relationship between an investor and a company. [53]
Other issues include the technical problem of latency or the delay in getting quotes to traders, [54] security and the possibility of a complete system breakdown leading to a market crash. [55]
"Goldman spends tens of millions of dollars on this stuff. They have more people working in their technology area than people on the trading desk. The nature of the markets has changed dramatically." [56]
On 1 August 2012 Knight Capital Group experienced a technology issue in their automated trading system, [57] causing a loss of $440 million.
This issue was related to Knight's installation of trading software and resulted in Knight sending numerous erroneous orders in NYSE-listed securities into the market. This software has been removed from the company's systems. [..] Clients were not negatively affected by the erroneous orders, and the software issue was limited to the routing of certain listed stocks to NYSE. Knight has traded out of its entire erroneous trade position, which has resulted in a realized pre-tax loss of approximately $440 million.
Algorithmic and HFT were shown to have contributed to volatility during the May 6, 2010 Flash Crash, [14] [16] when the Dow Jones Industrial Average plunged about 600 points only to recover those losses within minutes. At the time, it was the second largest point swing, 1,010.14 points, and the biggest one-day point decline, 998.5 points, on an intraday basis in Dow Jones Industrial Average history. [58]
Recent developments Edit.
Financial market news is now being formatted by firms such as Need To Know News, Thomson Reuters, Dow Jones, and Bloomberg, to be read and traded on via algorithms.
"Computers are now being used to generate news stories about company earnings results or economic statistics as they are released. And this almost instantaneous information forms a direct feed into other computers which trade on the news." [59]
The algorithms do not simply trade on simple news stories but also interpret more difficult to understand news. Some firms are also attempting to automatically assign sentiment (deciding if the news is good or bad) to news stories so that automated trading can work directly on the news story. [60] "Increasingly, people are looking at all forms of news and building their own indicators around it in a semi-structured way," as they constantly seek out new trading advantages said Rob Passarella, global director of strategy at Dow Jones Enterprise Media Group. His firm provides both a low latency news feed and news analytics for traders. Passarella also pointed to new academic research being conducted on the degree to which frequent Google searches on various stocks can serve as trading indicators, the potential impact of various phrases and words that may appear in Securities and Exchange Commission statements and the latest wave of online communities devoted to stock trading topics. [60]
"Markets are by their very nature conversations, having grown out of coffee houses and taverns", he said. So the way conversations get created in a digital society will be used to convert news into trades, as well, Passarella said. [60]
“There is a real interest in moving the process of interpreting news from the humans to the machines” says Kirsti Suutari, global business manager of algorithmic trading at Reuters. "More of our customers are finding ways to use news content to make money." [59]
An example of the importance of news reporting speed to algorithmic traders was an advertising campaign by Dow Jones (appearances included page W15 of the Wall Street Journal, on March 1, 2008) claiming that their service had beaten other news services by 2 seconds in reporting an interest rate cut by the Bank of England.
In July 2007, Citigroup, which had already developed its own trading algorithms, paid $680 million for Automated Trading Desk, a 19-year-old firm that trades about 200 million shares a day. [61] Citigroup had previously bought Lava Trading and OnTrade Inc.
In late 2010, The UK Government Office for Science initiated a Foresight project investigating the future of computer trading in the financial markets, [62] led by Dame Clara Furse, ex-CEO of the London Stock Exchange and in September 2011 the project published its initial findings in the form of a three-chapter working paper available in three languages, along with 16 additional papers that provide supporting evidence. [63] All of these findings are authored or co-authored by leading academics and practitioners, and were subjected to anonymous peer-review. The Foresight project is set to conclude in late 2012.
In September 2011, RYBN has launched "ADM8", [64] an open source Trading Bot prototype, already active on the financial markets.
Technical design Edit.
The technical designs of such systems are not standardized. Conceptually, the design can be divided into logical units:
The data stream unit (the part of the systems that receives data (e. g. quotes, news) from external sources) The decision or strategy unit The execution unit.
With the wide use of social networks, some systems implement scanning or screening technologies to read posts of users extracting human sentiment and influence the trading strategies. [65]
Effects Edit.
Though its development may have been prompted by decreasing trade sizes caused by decimalization, algorithmic trading has reduced trade sizes further. Jobs once done by human traders are being switched to computers. The speeds of computer connections, measured in milliseconds and even microseconds, have become very important. [66] [67]
More fully automated markets such as NASDAQ, Direct Edge and BATS, in the US, have gained market share from less automated markets such as the NYSE. Economies of scale in electronic trading have contributed to lowering commissions and trade processing fees, and contributed to international mergers and consolidation of financial exchanges.
Competition is developing among exchanges for the fastest processing times for completing trades. For example, in June 2007, the London Stock Exchange launched a new system called TradElect that promises an average 10 millisecond turnaround time from placing an order to final confirmation and can process 3,000 orders per second. [68] Since then, competitive exchanges have continued to reduce latency with turnaround times of 3 milliseconds available. This is of great importance to high-frequency traders, because they have to attempt to pinpoint the consistent and probable performance ranges of given financial instruments. These professionals are often dealing in versions of stock index funds like the E-mini S&Ps, because they seek consistency and risk-mitigation along with top performance. They must filter market data to work into their software programming so that there is the lowest latency and highest liquidity at the time for placing stop-losses and/or taking profits. With high volatility in these markets, this becomes a complex and potentially nerve-wracking endeavor, where a small mistake can lead to a large loss. Absolute frequency data play into the development of the trader's pre-programmed instructions. [69]
Spending on computers and software in the financial industry increased to $26.4 billion in 2005. [1]
Communication standards Edit.
Algorithmic trades require communicating considerably more parameters than traditional market and limit orders. A trader on one end (the "buy side") must enable their trading system (often called an "order management system" or "execution management system") to understand a constantly proliferating flow of new algorithmic order types. The R&D and other costs to construct complex new algorithmic orders types, along with the execution infrastructure, and marketing costs to distribute them, are fairly substantial. What was needed was a way that marketers (the "sell side") could express algo orders electronically such that buy-side traders could just drop the new order types into their system and be ready to trade them without constant coding custom new order entry screens each time.
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Os depoimentos exibidos são verbais, exceto para a correção de erros gramaticais ou tipográficos. Alguns foram encurtados, o que significa; não é exibida toda a mensagem recebida pelo escritor de testemunho, quando parecia longa ou o testemunho na sua totalidade parecia irrelevante para o público em geral.
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Alpha generation platform.
An alpha generation platform is a technology solution used in algorithmic trading to develop quantitative financial models, or trading strategies, that generate consistent alpha, or absolute returns. The process of alpha generation refers to generating excess returns. [1] Alpha generation platforms are tools used by hedge funds, banks, CTAs and other financial institutions to help develop and test quantitative trading strategies. Alpha generation platforms support quants in the creation of efficient and productive quantitative trading strategies. [2]
Traditionally, quants have used tools such as MATLAB, R, C++ and other computer programming languages to create complex trading strategies that help them perform high-frequency trading. However, as market data volumes increase and more traders create financial models that deal with multi-asset class data, news sentiment data and more, quants must spend a large amount of time programming models, debugging code, and integrating multiple market data sources. This is why some firms have begun adding alpha generation platforms to their quant infrastructures.
These platforms are often seen as a complement to traditional quantitative tools as they can help quantitative analysts process huge volumes of market data. With many of these platforms, users can write out models in English, program models using the platform's supported computer languages, or import strategies written in MATLAB, C++, R and other languages. Alpha generation platforms also often include data integration and storage capabilities through built-in database solutions that capture, standardize and store massive volumes of financial tick data.
Methodology Edit.
Alpha generation platforms are used to locate excess return in the capital market. [1] They enable the development of mathematical and statistical models that help determine whether or not a specific investment may be profitable. In some quant-driven funds, these models make the final decision on whether to buy or sell an investment. [3]
These systems cannot be fully trusted [4] and require qualified quantitative analysts to try to prevent massive drawdowns. The dangers of relying upon a platform as illustrated in the paper by Andrew Lo. [5]
The average quantitative strategy may take from 10 weeks to seven months to develop, code, test and launch. [6] It is important to note that alpha generation platforms differ from low latency algorithmic trading systems. Alpha generation platforms focus solely on quantitative investment research rather than the rapid trading of investments. While some of these platforms do allow analysts to take their strategies to market, others focus solely on the research and development of these highly complex mathematical and statistical models.
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