O que é negociação sistemática

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:

As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.

Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.

A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.

A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.

Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:

Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

QuantStart.

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Por Frank Smietana em 2 de maio de 2017.

Este é o primeiro de uma emocionante série de postagens escritas por Frank Smietana, um novo colaborador convidado especial para a QuantStart. Neste novo artigo perspicaz, Frank aborda as diferentes funções de carreira que estão disponíveis no espaço de negociação sistemático.

A mudança do papel dos humanos nos mercados de capitais.

Um leitor casual de blogs e sites de notícias comerciais pode concluir que nossa indústria é maníaca depressiva, balançando entre a triste realidade dos trabalhos bem remunerados desaparecendo durante a noite e a panacéia da descoberta alfa baseada em AI, transformando cada quantum com Python em um bilionário .

A realidade é muito mais matizada do que as manchetes sensacionais são capazes de se articular. Os mercados de capitais ainda empregam milhares de seres humanos talentosos e talentosos em todo o mundo, em empregos principalmente envolventes e bem remunerados. A chave para entender a nuance é uma visão flexível de onde a interseção da inteligência humana e artificial é liderada.

Enquanto os algos e a negociação eletrônica eliminaram milhares de empregos, um número significativo de novos cargos foram criados para desenvolvedores de sistemas, analistas de risco, quads e especialistas em conformidade. Parallels abundam em muitas indústrias. Os trabalhos da fábrica não qualificados não estão voltando, mas os operadores de CNC, técnicos de reparação de robôs e analistas da cadeia de suprimentos são bem pagos e em alta demanda.

Os dois lados dos mercados de capitais.

Antes de aprofundar papéis de trabalho específicos, é útil definir o lado da compra e venda. Esses termos são enganosos para novatos, uma vez que ambos os lados se envolvem em comprar e vender títulos. Uma definição mais precisa, embora acadêmica, de "buy-side" seria "buscador de liquidez", enquanto o sell-side seria "provedor de liquidez".

Mais praticamente, as empresas compradoras tentam adquirir ativos em nome de contas de varejo, instituições ou casas, mantendo-os por um período de tempo variando de milissegundos a anos, e depois liquidam esses ativos, esperançosamente com lucro, permanecendo dentro de parâmetros de risco prescritos durante todo o período de detenção.

O sell-side é um provedor de serviços, organizando a venda ou a compra de títulos para seus clientes compradores, agindo como intermediário ou comprando / vendendo títulos detidos pela empresa. As empresas da Buy-side ganham dinheiro cobrando taxas de gerenciamento e fazendo investimentos inteligentes, enquanto as empresas de sell-side lucram com as comissões de negociação e embolsam a diferença entre a oferta e perguntam em todas as negociações que elas facilitam.

Tradutor de compras ou Gerenciador de portfólio.

As empresas de compra controlam o espectro de grandes gestores de fundos institucionais (BlackRock), seguradoras (Prudential) e pensões (CalPERS), a uma grande quantidade de fundos de hedge (Bridgewater sendo o maior do mundo) até um fundo inicial com alguns milhões em ativos sob gestão. Cada um desses segmentos do buy-side opera sob diferentes objetivos de investimento, horizonte de tempo e mandatos regulatórios. No entanto, podemos generalizar papéis de trabalho e caminhos de carreira em todos esses segmentos.

O pessoal de grandes empresas institucionais de compra pode ser pensado como uma pirâmide, construída sobre uma grande base de analistas financeiros e quantitativos. A próxima camada é composta por comerciantes, com cada balcão comercial liderado por um comerciante principal. O gerente de portfólio fica no topo da pirâmide. Isso também descreve o típico caminho da carreira de comprador. Anos de trabalho árduo e longas horas nos níveis mais baixos, muitas redes, grandes habilidades das pessoas, conhecimento político e uma boa quantidade de sorte podem eventualmente levar a um cargo de gerente de portfólio. Explore os perfis do gerenciador de portfólio no LinkedIn e quase todos têm MBA, CFA e até mesmo Ph. D. credenciais. A recente notícia de que a BlackRock estava ativa 5 dos 53 gestores de portfólio fundamentais em seu grupo de ações ativas é esclarecedora. Não só a posição do gerente de portfólio é difícil de alcançar, mas parece estar cada vez mais ameaçada.

Embora a estrutura de pessoal nos fundos de hedge seja em grande parte idêntica e não seja menos difícil de ascender para o cargo de gerente de portfólio, existem fundos de hedge muito mais pequenos que os gerentes de ativos institucionais USD100B + AUM. Então, se você estiver estabelecido em uma carreira de buy-side que culmine em uma posição principal de comerciante ou gerente de portfólio, perseguir esse caminho através de um fundo de hedge coloca as chances a seu favor.

Tradutor do lado da venda.

A definição de comerciante do lado da venda é um pouco mais ambígua do que suas contrapartes do lado do buy-side. Os comerciantes do lado da venda têm tradicionalmente abrangido dois papéis diferentes: negociação proprietária e atuando como criadores de mercado para instrumentos existentes e ofertas públicas iniciais (IPOs).

Além de introduzir IPOs no mercado, ambos os papéis estão morrendo uma morte lenta e dolorosa, graças à automação e à regulação. O comerciante de propósitos do lado da venda era uma encarnação inicial das lojas HFT de hoje, embora em um prazo muito mais longo. A motivação era manter posições por curtos períodos de tempo, ao mesmo tempo em que forneceu liquidez aos participantes do mercado. Os comerciantes de suporte do lado da venda desapareceram em grande parte graças à Volker Rule, um componente do Dodd Frank Act, que busca minimizar a tomada de riscos por grandes bancos.

Antes de consignar o mercado de venda do lado da venda para o caixote do lixo da história dos mercados de capitais, vale a pena notar que os regimes regulatórios compartilham atributos comuns com os regimes de mercado. Eles são em grande parte imprevisíveis e sujeitos a grandes e às vezes repentinas mudanças no sentimento. Embora quase todos tenham cancelado a comercialização de sell-side, a protuberância de Dodd-Frank pela administração do Trump poderia trazê-los de volta.

Desenvolvedor do sistema.

Até muito recentemente, o "desenvolvedor do sistema" era sinônimo de "desenvolvedor de software". Embora isso tenha mudado com o crescente número de ferramentas que não exigem programação por si, é necessário um bom conhecimento em programação e matemática de computador para ter sucesso nessa função. No lado da compra, um desenvolvedor de sistemas trabalha em estreita colaboração com comerciantes, quentes e gerentes de portfólio para formular idéias comerciais potencialmente rentáveis, codifique a "idéia" em um sistema testável, seja por meio de software de escrita ou especificando a lógica subjacente em uma plataforma de desenvolvimento de sistema, e depois testando rigorosamente o sistema para determinar seu perfil de risco / recompensa, comportamento sob vários regimes de mercado e correlação com outros sistemas. Uma habilidade "suave" necessária neste papel é uma tolerância de frustração bastante alta. Poucas idéias realmente se transformam em sistemas de produção, e daqueles que fazem, um número surpreendente tem uma curta vida útil, antes que sua vantagem seja arbitrada ou mudanças na estrutura do mercado diminuam sua rentabilidade.

No lado da venda, um desenvolvedor do sistema funciona em uma capacidade similar, mas o objetivo é desenvolver algoritmos (algos) que melhorem a eficiência de execução e minimizem o deslizamento ao liquidar ou adquirir posições em várias classes de ativos. As origens dos algos do lado da venda começaram na negociação de ações, mas agora estão vendo a absorção no FX e os mercados de renda fixa mais líquidos e eletronicamente negociados, como os futuros do Tesouro dos EUA.

Uma habilidade particularmente importante para os desenvolvedores do sistema dominar é gerenciar de forma eficiente grandes volumes de dados. Embora fontes de dados tradicionais, como dados de referência e de preços, já existam em bancos de dados SQL, dados não estruturados como Tweets, imagens de satélite e relatórios de notícias são muito mais desafiadores para se transformarem em conteúdo utilizável.

Analista Quantitativo.

O título "quant" serve como um catchall para uma série de papéis diferentes, principalmente dentro de empresas de buy-side. Quants trabalha principalmente na geração alfa, formulando novas ideias para os desenvolvedores de sistemas para codificar e avaliar.

Em segundo lugar, os quants desenvolvem modelos de avaliação de ativos para detectar oportunidades de arbitragem quando os instrumentos divergem do seu "valor justo". As empresas com a potência quantitativa para detectar ativos grosseiramente mispriced, e a paciência e o capital para manter esses investimentos até o consenso do mercado se alinhar, muitas vezes são espetacularmente recompensados. Isso funciona melhor quando aplicado a instrumentos ilíquidos e mercados angustiados ou emergentes.

Em terceiro lugar, os quants desempenham um papel fundamental na concepção de novos produtos de investimento. Para gerentes de investimentos institucionais, estes podem incluir novos ETFs, produtos inteligentes beta e fatores baseados em fator. O conceito de modelagem das restrições de capacidade do produto está intimamente relacionado com o desenvolvimento do produto. Muitos produtos, fundos e estratégias promissores gozaram de um período de lua de mel de desempenho estelar, marcado pela brilhante cobertura da imprensa e pelo influxo maciço dos investidores; até a iliquidez, os requisitos colaterais e os limites regulatórios tornaram a estratégia inviável.

Analistas de risco.

Enquanto um analista quantitativo trabalha na geração de alfa, um analista de risco está preocupado com o objetivo sem dúvida menos emocionante de preservação do capital. Embora a análise de risco exija a habilidade matemática mais avançada em qualquer empresa compradora, conceitualmente este campo pode ser dividido em três estruturas facilmente compreendidas.

O risco ex post é retroativo, envolvendo a mensuração e análise da volatilidade do mercado passado e os fatores que contribuíram para esse risco, com o objetivo de determinar se as decisões de negociação e gerenciamento de portfólio foram adequadamente recompensadas, dado o valor do risco incorrido. Os analistas de risco também usam técnicas de risco ex post para entender como o mercado e o risco do portfólio mudam ao longo do tempo e como as correlações da classe de ativos se comportam em condições de mercado normais e voláteis.

O risco antecipado é prospectivo e tenta prever a futura volatilidade do mercado. Dado que o futuro é incognoscível, esse lado da estrutura de risco é muito mais difícil, mas também uma das áreas de pesquisa mais emocionantes e informações potencialmente disruptivas. Conseguir uma previsão de risco correto, mesmo ocasionalmente, pode obter grandes benefícios para as empresas, alertando o gerente de carteira para liquidar posições ou estabelecer hedges antes da volatilidade do mercado.

Análise de cenários (SA) é uma terceira estrutura utilizada pelos analistas de risco que supera a diferença entre as previsões de risco ex ante e a mensuração de risco ex post. Ao submeter uma carteira a eventos de estresse como desvalorizações de moeda, aumentos de taxas de juros ou baixas de rating de crédito, a SA ajuda os analistas de risco a identificar vulnerabilidades no portfólio. Os analistas de risco podem criar cenários hipotéticos ou usar eventos de estresse ex post, como a desvalorização de yuan em 2018, o "birra cônico" de 2018 ou a falência de Lehman em 2008 como base de um cenário.

Principais habilidades e novas oportunidades.

Embora os caminhos de carreira no comércio sistemático parecem diferentes, algumas habilidades essenciais se aplicam a todos os papéis. As habilidades de matemática e programação são obrigatórias, juntamente com uma compreensão da estrutura do mercado e uma familiaridade com as classes de ativos e seus instrumentos negociáveis.

As habilidades suaves são igualmente importantes. A capacidade de colaborar entre equipes, apresentar idéias com confiança de forma coerente e articulada, fazer perguntas relevantes de colegas de trabalho e defender idéias com dados sólidos são habilidades importantes de carreira que vale a pena cultivar.

Algos e AI certamente continuarão a deslocar empregos, mas também criarão novas oportunidades. Manter uma visão flexível de onde a tecnologia é liderada e a adaptação do seu conjunto de habilidades em conformidade será diferenciadores-chave para funcionários e empresários nos próximos anos.

Em futuras postagens, exploraremos as estratégias de negociação sistemáticas mais proeminentes atualmente implantadas e diferentes estruturas para estabelecer uma empresa comercial.

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34 comentários:

Olá Rob, seus sistemas estão disponíveis para compra, assinatura? Obrigado, Robin.

Não nunca. Há material suficiente no meu livro e neste site para reproduzir o sistema de negociação que uso, gratuitamente.

Como sua estrutura lida com a inevitável perda de energia ou conexão à internet?

E. g, talvez a sua estrutura detecta uma condição que exige que uma ordem seja colocada, mas a energia se apague ou sua conexão com a internet caia.

Oi Robert, ótima pergunta. Sim, eu corro minhas coisas em casa.

O FC escreveu este comentário, que eu exclui acidentalmente:

A vantagem fiscal vale o problema de desenvolvimento, risco de crédito e pior spread de oferta e pedido? & quot;

Eu não tenho um problema com as apostas espalhadas, mas é verdade que, se um futuro estava disponível nos mesmos termos (mesmo tamanho de tiquetaque) eu troquei o futuro.

Excelente - já ordenei seu livro. Aguardando a entrega do editor.

Oi Rob, eu li realmente excelentes críticas sobre o seu livro e foi recomendado por um amigo para dar uma olhada nisso, no entanto, eu sou novato para negociar e investir, você pode me avisar o que ler e aprender antes de começar a ler seu livro?

Essa é uma pergunta difícil, pois depende de qual nível você e em que direção você deseja entrar. Se você quer negociar futuros, lendo os livros de Jack Schwagers seria um bom começo.

Grande livro. Queria deixar você saber que nos especializamos na execução de estratégias de negociação sistemática para clientes nos mercados de futuros e commodities. Nós apoiamos várias plataformas diferentes, incluindo TradeStation, TradingBlox, Mechanica, e fornecemos acesso a quase todos os produtos aprovados pela CFTC em todo o mundo. Se você conhece alguém que precisa de ajuda para colocar suas estratégias no mercado, podemos ajudar na execução e reconciliação e fazer um excelente trabalho (há mais de 20 anos).

Em primeiro lugar, obrigado por escrever o livro, achei muito detalhado e útil.

No seu livro, você menciona o quão difícil é superar os custos nas apostas espalhadas. Para a maioria dos cidadãos da UE, os ganhos no spread de apostas são isentos de impostos. Essa é parte desse cálculo? Felicidades.

Não, eu não incluí imposto no cálculo. Mas a propagação de apostas é cerca de 10 vezes mais dispendiosa do que dizer futuros de negociação. O imposto deveria ser incrivelmente alto em futuros para tornar as apostas espalhadas mais competitivas.

Ok, sim, está bastante doente. Quando o novo livro está chegando?

Você fez alguma escrita de chamada coberta? Parece um bom ajuste para um sistema de comércio sistemático. Felicidades.

Não tenho, mas sim, estratégias de baixa volatilidade como esta são uma coisa boa.

Encontrei seu site enquanto procurava alguém que usasse o Python para negociação. Felizmente eu encontrei você. Gostaria de agradecer as informações que você compartilhou conosco.

Estou totalmente interessado em seu livro. No entanto, tenho uma pergunta sobre o conteúdo. Você explica uma estratégia que você usa para negociar futuros ou estratégias que podem ser empregados? Porque eu nunca troco futuros e gostaria de começar a trocar aprendendo passo a passo das diretrizes do seu livro, se esse for o caso. O que devo esperar do seu livro?

Desde já, obrigado.

Oi. Sim, eu explico algumas estratégias básicas para negociar futuros (também ETF e aposte as apostas). Mas eles já assumem alguma familiaridade com os futuros. Leia algo como https: // amazon / Trading-Commodities-Financial-Futures-Step - / dp / 0134087186 / (primeiros quatro capítulos)

Depende do seu período de espera. Atualmente eu provavelmente atualizo demais (por hora), dado um período de espera de algumas semanas ou mais. Eu poderia facilmente atualizar tudo diariamente, e mesmo na próxima iteração do meu código, o que eu planejo fazer.

Obrigado. Como minhas regras de negociação serão lentas, espero períodos de espera semelhantes. Uma taxa de atualização diária provavelmente será suficientemente rápida. No entanto, com várias trocas em múltiplos fusos horários envolvidos, isso leva à questão: "o que é o fim do dia?" Talvez eu decida tomar medidas no final do dia de negociação de cada troca envolvida.

Oi Rob, acho que notei um erro na sua nova planilha de cálculo de Carry (https://docs. google/spreadsheets/d/1ipugeBCk_W-K4_9wnQmU6RfVvZoIRzFfKrw3ly-h8QA/edit? usp=sharing). A célula G22 tem: "= IF (AND (C22 & lt; & gt; 0, F22 & lt; & gt; & gt; 0, C22-F22), C22-F22, G21)". Eu acho que você deve excluir o terceiro elemento no & quot; E & quot; função.

Fixo. Muito obrigado.

Fico feliz em ajudar, obrigado por todos os seus conselhos em resposta a todas as minhas postagens. Eu tenho escrito o seu "Capítulo 15" sistema por alguns dias agora. Você pode confirmar o seguinte no que diz respeito à sua estratégia de transporte: no dia 4 de novembro, o preço de fechamento de Eurodólar de dezembro de 2018 foi de 99.075 e o preço de fechamento de janeiro de 2017 Eurodollar foi de 99.070. Portanto, o sinal de negociação seria longo. Então, eu deveria ser longo o contrato de janeiro de 2017, correto? E se o spread fosse significativamente maior no contrato de janeiro de 2017. Será bom começar o contrato de dezembro de 2018? Haveria algum motivo para olhar para o contrato Jan vs Feb 2017, ou devemos sempre estar olhando os dois contratos mais próximos na determinação da previsão? Obrigado.

Qual contrato você deve negociar eu discuto mais aqui: qoppac. blogspot. co. uk/2018/05/systems-building-futures-rolling. html. Como medir carry, discuto mais nos apêndices do meu livro.

Oi Rob, no seu livro, você menciona que é preferível medir os futuros do capital próprio utilizando o preço à vista. No entanto, no seu sistema python, para o EUROSTX, você usa o contrato adicional (que não é mantido) versus o contrato mais próximo (o qual, por necessidade, deve ser mantido). Uma segunda pergunta, se eu posso: você menciona em seu livro que você segmenta a volatilidade anual de 37,5% em seu próprio sistema de futuros, mas o fundo obtém sua volatilidade anual em cerca de 8%. Você sabe por quê? Obrigado.

a) É preferível usar o local, mas eu não o faço pessoalmente por causa do incômodo de obter dados sincronizados.

Acabei de começar a comercializar o seu sistema do capítulo 15 usando você o código terrisivo do sistema Pysystemtrade. Por enquanto, tudo bem. Enquanto isso, eu estava interessado em um artigo recente que descrevia um sistema muito lucrativo e simples: se o preço do sp500 estiver acima de 200 sma, investir na alavancagem de 3x; Caso contrário, investir em Tbills. Eles obtiveram um CAGR de 27%, mas com uma redução máxima de 92%, em um backtest muito longo. Isso me fez pensar em adicionar um recurso de bloqueio. Então, eu testei um sistema similar com alavancagem de 4x, mas um stoploss de 4% que é reiniciado diariamente. Eu devo estar fazendo algo errado no meu backtest, já que estou vendo cerca de 50% de CAGR com apenas cerca de 50% de redução máxima. Isso foi testado nos eminos de volta ao início em 1997. Em seguida, coloquei a alavanca para 10X, com um checagem de 1%, e estou vendo alguns retornos loucos, com descontos não razoáveis. Estou assumindo um custo de negociação de US $ 17 por contrato. Alguma idéia de onde um novato como eu está indo errado? Obrigado.

b) seu backtest agora contém mais & # 39; implícito & # 39; (tentando diferentes variações de folga), o que provavelmente significa que sua relação de sharpe é exagerada devido à sobreposição.

c) como um sistema longo apenas, seus retornos são exagerados porque os retornos patrimoniais passados ​​e os retornos dos títulos de títulos provavelmente serão muito menores no futuro (principalmente devido à menor inflação)

d) porque o SR efetivo é provavelmente muito menor do que você pensa, executá-lo com alta alavancagem é extremamente perigoso.

e) esses tipos de sistemas (estoques ou T-bills) são tóxicos com alavancagem porque têm baixo risco médio, mas alto risco de pico. Um choque de mercado quando você é 100% em ações e 10 vezes alavancagem irá matá-lo antes que você possa sair da sua posição.

f) Com um chedest de 1%, você estará negociando quase todos os dias com um período de retenção muito curto. Você precisa de dados intradiários e você precisa testar o efeito de atrasar suas enchimentações por uma hora. até um dia ou mesmo vários dias (pense em 87 de outubro ou setembro de 2001). Você também precisa ter certeza de que seus custos comerciais estão localizados. Qual% da sua conta você paga em custos anualmente?

Obrigado pela sua resposta abrangente, Rob. Eu acho que o meu principal erro foi assumir que meus stoplosses seriam preenchidos bastante rápido com uma quantidade aceitável de derrapagem. Não percebi que poderiam atrasar-se várias horas ou dias.

É mais seguro assumir que você foi preenchido no mínimo para o dia - em torno de 22%.

Nove coisas que você precisa saber sobre o trabalho de fundos de hedge macro sistemáticos.

Quer trabalhar para um fundo de hedge baseado em computador? Um novo documento da Winton Capital Management explica exatamente o que eles fazem.

Não diga que você é um economista.

Winton Capital Management, o fundo de hedge que se originou no Reino Unido Oxford e agora tem escritórios em Londres, Zurique, Tóquio, Sydney, Xangai, Hong Kong, Nova York e São Francisco, tem várias coisas para ele como empregador .

Em primeiro lugar, ele paga bem # 8211; A remuneração média por cabeça foi de US $ 455k no último ano em que os números de pagamento estão disponíveis (2018), e o fundador David Harding provavelmente ganhou US $ 150 milhões no ano passado. Em segundo lugar, ele administra um programa de analistas para treinar juniores (para o qual agora está aceitando aplicativos). Em terceiro lugar, possui um ambiente de escritório que descreve como # 8216; mais como um campus universitário, ou uma agência criativa & # 8217 ;, do que uma empresa de gerenciamento de investimentos. E em quarto lugar, está crescendo. Depois de superar o mercado de forma consistente desde 2001, Winton diz que está contratando & # 8220; em todas as áreas do negócio; # 8221 ;.

Winton tem uma reputação de contratação de cientistas de nível de doutoramento com dados e fundos de pesquisa. No entanto, não é contrário à contratação de funcionários anteriores do banco. Os recrutas recentes no Reino Unido incluem Bhavik Shah, ex-chefe de soluções quantitativas na Europa na Nomura, que se juntou em dezembro de 2018, e Benjamin Lamping, ex-diretor de estruturação dos fundos estruturados da J. P. Morgan, que se juntou em junho passado.

Se você quiser trabalhar para Winton & # 8211; ou estão entrevistando em outro fundo sistemático, você pode querer se familiarizar com um novo guia altamente simplificado patrocinado pela Winton (e produzido pela Pension and Lifetime Savings Association) sobre como um fundo de hedge macro sistemático funciona e por que a estratégia é um sucesso. Estas são as principais coisas que você precisa saber.

1. Os fundos macroeconômicos sistemáticos usam um processo simples de investimento em três estágios, que pode ser usado para comercializar as 24 horas do mundo.

É assim que esse processo se parece:

2. Os fundos de hedge macro sistemáticos não estão limitados a negociar um produto ou mercado específico.

Enquanto alguns fundos de hedge se restringem a produtos específicos (ações ou renda fixa), Winton ressalta que os hedge funds macro sistemáticos são & # 8220; verdadeiramente multi-ativos & # 8221; e procure padrões de movimentos de preços em vários produtos. Testemunhe o quadro abaixo (clique para ampliar).

3. Os fundos de hedge macro sistemáticos são principalmente sobre a identificação e as tendências seguintes.

A estratégia mais comummente realizada por fundos de hedge macro sistemáticos é a tendência # 8201 ;. Os dados históricos de negociação são analisados ​​para identificar tendências passadas. Essas tendências são usadas para prever as tendências futuras e os algoritmos que colocam trades em antecipação a um aumento ou queda do mercado.

Na sua mais super-básica, a seguinte tendência é a seguinte:

No entanto, graças às maravilhas da venda a descoberto, fundos de hedge como Winton também podem ganhar dinheiro na queda dos mercados & # 8211; enquanto os mercados caírem de forma previsível.

4. Eles também procuram "contra-tendências" # 8217; & # 8230;

Não é apenas sobre jogar tendências, no entanto. É também sobre procurar tendências que ganhassem e continuem e apostem contra eles. Estes são conhecidos como & # 8216; contra-tendência & # 8217; estratégias e são baseadas na expectativa de que uma tendência ultrapassará uma vez que ela passou um ponto médio.

5. E para "tendências de valor relativo", & # 8217; e para "tendências sazonais" # 8217;

Pesquisa sistemática de tendências de valor relativo & # 8216; & # 8217; também. Estes se aplicam a valores mobiliários de renda fixa e envolvem, por exemplo, a análise das diferenças de rendimento de moedas diferentes e a previsão da forma como eles provavelmente convergirão no futuro.

As tendências sazonais aplicam-se aos padrões sazonais de preços, volumes de negociação e volatilidade, e se aplicam especialmente aos mercados agrícola, energético e patrimonial.

6. Os fundos hedge sistemáticos geram retornos superiores aos fundos focados em ações ou títulos.

7. Mas eles têm lutado em períodos em que não há tendência real a seguir & # 8230;

8. Os retornos a fundos macro sistemáticos não são semelhantes às ações e títulos no longo prazo, tornando a macro sistemática um elemento valioso de um portfólio diversificado e # 8230;

9. Trabalhar para um fundo macro sistemático deve apelar para o seu, se você for um empirista difícil, em vez de um teórico fofo.

Por fim, há uma razão pela qual Winton gosta de cientistas e matemáticos sobre os economistas: não está interessado na teoria, mas no fato histórico. Em vez de usar o raciocínio dedutivo das "verdades" econômicas, os macrofinanças sistemáticas buscam evidências empíricas a partir das quais eles podem fazer inferências estatísticas, & # 8217; diz o novo folheto da Winton & # 8217; Nunca diga que você está interessado na teoria econômica quando estiver participando de uma entrevista comercial sistemática.

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Não há muito tempo, os gestores de hedge funds eram os estrangeiros incondicionais do mundo dos serviços financeiros. Cheio de ex-comerciantes ambiciosos de bancos de investimento e alimentado por dinheiro de investidores privados,

Costumava ser o caso de os fundos de hedge não contratarem graduados: gostavam de contratar comerciantes experientes de bancos de investimento. & # 8220; Um caminho de carreira freqüentemente seguido é começar.

Se você quiser trabalhar para um fundo de hedge, você provavelmente se considera como um comerciante & # 8217; ou & # 8216; gerente de portfólio. & # 8217; Isso pode ser possível, mas há muitos empregos.

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