Exemplos de estratégias de negociação automatizadas

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.

AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.

Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.

Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.

Os Destaques do Swing Trader.

Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os seguintes dados cobrem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-1 / 4/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de um ponto para o outro, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Monthly P / L.

As negociações que começam em outubro de 2015 são consideradas Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados testados novamente. O lucro / perda dado é baseado em uma conta de US $ 15.000 que vende uma unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de um ponto para o outro, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.

Noções básicas de negociação algorítmica.

Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar negociações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.

Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos consultores de negociação de commodities registrados e, portanto, não controlamos diretamente contas de clientes e ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.

Exemplo de negociação algorítmica.

Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.

Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do negociante de swing para ver os preços, as estatísticas de comércio, a lista de comércio completo e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas back-testados que nunca parecem funcionar quando comercializados ao vivo? Em caso afirmativo, considere este sistema comercial de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

Detalhes no Swing Trader System.

Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação na tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página do produto S & P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

Detalhes no triturador S & P.

Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.

Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.

Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de comércio completo, incluindo otimização de postagem, resultados avançados. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltipla trabalhando juntos.

Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.

Trades During Bear & amp; Bull Markets.

Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao assumir uma posição agnóstica de direção do mercado, estamos tentando superar em Bull e amp; Condições do mercado de urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de auto-execução (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova decisões emocionais baseadas em sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.

O Algorithmic Trading funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativos com o aplicativo intermediário OEC. Você também receberá declarações diárias da firma de compensação registrada da NFA. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Os exemplos completos de negociação algorítmica são publicados para todos verem. A lista de comércio completo pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica para o sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de declarações.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas Automatizados de Negociação colocam negociações swing, day trade, condors de ferro e amp; chamadas cobertas. Essas estratégias 100% Quant são baseadas puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizado ajuda a remover suas emoções da negociação.

Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.

Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida possui vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Down movendo mercados. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se sobressai nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada troco comercial são revisados ​​juntamente com os fracos daqueles.

Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.

Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. As negociações de opções são colocadas nas opções S & P 500 Weekly em futuros, geralmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração de sexta-feira.

Estratégias de negociação Swing.

As seguintes Estratégias de Negociação Swing colocam negociações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e no Ten Year Note (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.

Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.

A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Futures Swing Trading Strategy # 2: Algoritmo de dez anos de Tesouro.

A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY normalmente se move inverso para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um comércio de swing que é semelhante ao curto-circuito do S & amp; P 500. Este T-Note algo tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégias de Negociação Diária.

As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.

Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo de Negociação de Dia.

A Estratégia de Negociação de Curto Prazo coloca negociações diárias no Emini S & amp; P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.

A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Futures Day Trading Strategy # 3: Morning Gap Day Trading Algorithm.

A Estratégia de Negociação do Morning Gap Day coloca transações de dia curtas nos Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégias de negociação de opções.

As seguintes estratégias de negociação de opções coletam premium nas opções semanais S & amp; P 500 Emini (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; up moving market conditions. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.

Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.

A Estratégia de Negociação de Opções de Condor de Ferro é perfeita para o indivíduo que quer uma taxa de vitoria comercial mais vendida por devolução ou que simplesmente quer receber prémio no S & amp; P 500 Emini Futures vendendo Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Opções # 2: Algoritmo de Opções de Chamadas Cobertas.

A Estratégia de Negociação de Opções de Chamada Coberta se vende de chamadas cobertas de dinheiro contra os algoritmos de momentum Long ES swing trades, para coletar premium e ajudar a minimizar as perdas se o mercado se mover contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Momentum Swing Trading Algorithm - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, estão a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado de lado e para baixo. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada isoladamente, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.

Algoritmos de negociação que realmente funcionam?

Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página de imprensa para ver o que os outros estão falando sobre nós.

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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?

Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre as técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele toma suas Dicas de negociação, codifica e executa um teste de back-back simples para ver o quão eficaz eles realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo na negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como o Algorithmic Trading é diferente do comércio técnico tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como fazer vídeos?

Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia comercial fornecem exemplos de codificação de algoritmos de negociação e apresentamos a nossa abordagem de negociação de mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automática está decolando para incluir ajudar a remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de Vídeos de Comércio Educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizada hoje.

Não perca. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.

Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.

Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.

O FOX Group é uma empresa de corretagem independente que se encontra no icônico edifício da Câmara de Comércio de Chicago, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.

Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.

Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Oferece benefícios consideráveis ​​aos comerciantes e oferece vantagens significativas em relação às plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte a mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.

A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que oferece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.

MatlabTrading.

Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados ​​em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, negociação de pares, arbitragem estatística, etc.

Quarta-feira, 7 de dezembro de 2016.

Testes e Análises de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 4) & # 8211; Algorítmos genéticos.

Otimização de Algoritmos Genéticos.

Apesar do fato de que o princípio do algoritmo genético (evolutivo) é muito bem explicado nos webinars de MathWorks, nos exemplos, no entanto, ele é usado apenas para otimizar a escolha de um grupo de estratégia de um conjunto. Este é um bom exemplo do uso desses algoritmos, no entanto, acontece que há uma necessidade de estabelecer muitas variáveis ​​com intervalos significativos para uma estratégia, você não passa com uma iteração e a paralelização de processos # 8211; os cálculos podem demorar vários dias. Certamente, existem estratégias na fase final de otimização, quando quase certamente sabemos que a estratégia de negociação é bem sucedida, podemos aguardar vários dias também ou alugar todo o cluster - o resultado pode valer a pena. No entanto, se precisarmos "estimar" os resultados de uma estratégia "volumosa" e decidir se vale a pena gastar o tempo, então os algoritmos genéticos podem ser perfeitamente adequados.

Método linear & # 8211; é um modo usual de classificação em que você verá todos os resultados intermédios (sub-ótimos). Dá máxima precisão. Método paralelo & # 8211; Todos os kernels da sua CPU serão usados. Não permite ver resultados intermediários, mas acelera significativamente a operação. Ele fornece a máxima precisão durante o aumento da velocidade de computação. Método genético & # 8211; ele usa o algoritmo de otimização evolutiva. Permite ver valores sub-óptimos, mas dá o resultado próximo ao melhor. Não é um método muito preciso, mas é preciso o suficiente para a "execução" inicial da estratégia. Muito rápido.

Segunda-feira, 5 de dezembro de 2016.

Testes e Análises de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 3) & # 8211; Visualização do Processo.

Visualização do processo de teste.

Na minha experiência de trabalho, muitas vezes eu analisei outras plataformas populares para testes de estratégia de negociação, como a TradeStation, o MetaStock, Multicartas etc. e sempre me surpreendi com a pouca atenção que foi dada à visualização do processo de teste. A coisa é que, quando não vemos os resultados dos valores intermediários, sub-ótimos de parâmetros otimizados, muitas vezes jogamos fora o ouro junto com a sujeira. A questão é devido a uma amostragem muito ampla, a estratégia ajusta os parâmetros da maneira como queremos ver uma "estratégia perfeita" que falha na vida real ou veja uma ou duas promoções, que supostamente são as melhores porque foi selecionado esses dados de intervalo de tempo onde a melhor estratégia de negociação seria "comprar e manter", mas por que então são necessárias outras estratégias?

E se houver mais de 4 dimensões? Quando você vê quais sinais e em que freqüência eles aparecem na faixa de preço, você tem quase toda a representação visual necessária de sua estratégia: a freqüência das transações, sua rentabilidade (curva de renda), a precisão da abertura, a semelhança com outras valores sub-óptimos, etc .; Isso não pode ser dito sobre o desempenho no espaço N-dimensional, onde todas as informações úteis são, de fato, que o valor ótimo não é apenas um, mas existe uma gama inteira de valores sub-ótimos em uma ou mais áreas.

Ao otimizar uma estratégia no WFAToolbox & # 8211; Walk-Forward Analysis Toolbox para MATLAB & # 174 ;, como um novo valor ótimo é encontrado, os sinais de estratégia de negociação no período em amostra e fora da amostra imediatamente aparecem no gráfico, para que você sempre possa controlar o intervalo de opções você deve atribuir, e também pode pausar a otimização sem esperar o fim do teste, pois fica claro que algo deu errado ou tudo está bem.

Quarta-feira, 30 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmicas em MATLAB (Parte 2) & # 8211; GUI fácil de usar.

GUI fácil de usar.

Vamos começar com o fato de que não existe uma interface gráfica porque, se presumimos que quase todo o processo de teste e análise de estratégias de negociação é padronizado (é 99%), você gostaria de ter a interface que o ajuda a chamar os dados necessários e inicie o processo de teste com um clique.

Para usuários novos (e não apenas) do MATLAB é muito mais conveniente usar uma GUI com botões e campos de entrada do que procurar no código; portanto, há uma GUI mesmo nas caixas de ferramentas MathWorks na maioria dos casos porque é mais conveniente. Ele permite focar apenas o código da sua estratégia porque o uso de uma GUI não implica, de modo algum, que ela limite de alguma forma a sua capacidade de escrever uma estratégia.

Assim, na WFAToolbox, criamos a possibilidade de escrever qualquer código para sua estratégia, usando qualquer das caixas de ferramentas MATLAB e trabalhando com múltiplos ativos para as estratégias, tais como troca de pares, troca de cesta ou arbitragem de triplet, etc .; mas, ao mesmo tempo, esse código é facilmente integrado na GUI por meio do uso de padrões, que são simples o suficiente para aplicar no código e não limitam as oportunidades.

Terça-feira, 29 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 1) - Introdução.

Como tudo começou.

Foi 2008 (se não me enganei) quando foi lançado o primeiro webinar de negociação algorítmica em MATLAB com Ali Kazaam, abordando o tema da otimização de estratégias simples baseadas em indicadores técnicos, etc., apesar de um "caótico" e # 8221; código, as ferramentas eram interessantes o bastante para usar. Eles serviram como ponto de partida para pesquisa e aprimoramento de um modelo de teste e análise que permitiria usar todo o poder das caixas de ferramentas e a liberdade das ações MATLAB durante a criação das próprias estratégias comerciais, ao mesmo tempo em que permitiria controlar o processo de testes e os dados obtidos e suas análises subseqüentes escolheriam um portfólio efetivo de sistemas de negociação robustos.

Por que todo Algotrader deve reinventar a roda?

No entanto, a Mathworks não ofereceu uma solução completa para testar e analisar as estratégias # 8211; Esses códigos que você poderia obter dos webinars eram os únicos "elementos" de um teste completo do sistema, e era necessário modificá-los, personalizá-los e adicioná-los à GUI para facilitar o uso. Foi muito demorado, colocando uma questão: seja qual for a estratégia, deve passar pelo mesmo processo de análise e análise, o que permitiria classificar-se como estável e utilizável. então, por que cada algotrader deve reinventar a roda e escrever seu próprio código para estratégias de teste adequadas no MATLAB?

Decidimos chamar a solução WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox, cuja versão demo está disponível no wfatoolbox desde 2013.

Segunda-feira, 7 de novembro de 2016.

Uau?! O que aconteceu com o blog?

O que aconteceu com o blog?

1. Jev Kuznetsov já não é o dono.

2. Nós mudamos a marca.

O que acontecerá com o blog?

1. Mais postagens e artigos.

Esperamos trazer a vida a este blog postando conteúdos relevantes uma ou duas vezes por semana. Nos primeiros meses, publicaremos principalmente os artigos e vídeos que já temos para tornar mais fácil para os nossos queridos leitores pesquisar informações sobre um recurso e reticular-se sobre eles.

Negociação de pares de arbitragem estatística / estratégias de negociação de reversão / mercado neutro baseadas em cointegração / bollinger bands / kalman filter etc. para commodities, ações e Forex. Tendem as seguintes estratégias com Jurik Moving Average e outros filtros digitais sofisticados; Estratégias de previsão com aprendizado de máquina (Support Vector Machines) e outros métodos; Criando estratégias de negociação robustas usando o gerenciamento de dinheiro de teste visual para reinvestir seu capital (ciência sobre como obter $ 1M de US $ 10K em um ano com o máximo, mas o risco estimado e as recompensas de suor). Talvez depois de ler isso, você pensou que este seria um outro artigo burro para aqueles caras pobres que procuram como se tornar rico através do "trading on forex" e tudo isso. Bem, isso é totalmente falso! Estamos trabalhando no MATLAB, e a maioria de nós somos cientistas e especialistas nesse aspecto, então tudo é sério.

2. Mais interatividade.

Terça-feira, 1 de janeiro de 2013.

Intraday significa reversão.

As regras são simples e semelhantes à estratégia que testei na última publicação:

Se o retorno de barra do par exceder 1 no z-score, troque a barra seguinte.

O resultado parece muito bonito:

Se você acha que este gráfico é muito bom para ser verdade, isso infelizmente é o caso. Não foram considerados custos de transação ou spread de oferta e solicitação. Na verdade, eu duvidava que houvesse algum lucro depois de subtrair todos os custos de negociação.

Ainda assim, este tipo de gráficos é a cenoura pendurada na minha frente, mantendo-me em pé.

Domingo, 30 de dezembro de 2012.

Os pares são mortos?

A partir destes etfs 90 pares únicos podem ser feitos. Cada par é construído como um spread neutro de mercado.

Em cada dia, para cada par, calcule o z-score com base no desvio padrão de 25 dias.

Se z-score & gt; limiar, vá curto, fechar o próximo dia.

Se z-score & lt; O limite vai longo, fechado no próximo dia.

Aqui estão os resultados simulados para vários limiares:

Esta não é a primeira vez que encontrei essa mudança no comportamento de reversão média em etfs. Não importa o que tentei, não tive sorte em encontrar uma estratégia de negociação de pares que funcione em ETFs passados ​​em 2010. Minha conclusão é que esses tipos de modelos simples de stat-arb simplesmente não o cortaram.

WFAToolbox - Walk-Forward Analysis Toolbox.

MATLAB Add-on para o desenvolvimento de estratégias de negociação algorítmica no MATLAB, o caminho mais fácil.

Negociação automatizada.

Desenvolva sistemas de negociação automatizados com MATLAB.

Negociação automatizada é uma estratégia de negociação que usa computadores para gerar automaticamente decisões de negociação, geralmente em mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de buy-side e sell-side, a negociação automatizada é a base da negociação de alta freqüência, por exemplo, na negociação de ações, negociação forex ou negociação de commodities.

Construtores e usuários de aplicativos comerciais automatizados precisam desenvolver, testar e implantar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:

Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos não-lineares de séries temporais Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucros e perdas e realização de análise de risco Realização de análises pré-negociação e pós-negociação, incluindo modelos de impacto de mercado e análise de execução Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção, como o Bloomberg® EMSX.

Exemplos e como fazer.

Análise Walk-Forward: Usando o MATLAB para testar sua estratégia de negociação (35:15) - Estruturas de negociação de Backtesting de vídeo em apenas 8 linhas de código (4:13) - Aprendizagem de máquina de vídeo para negociação algorítmica (32:55) - Gerenciamento de execução de pedidos de vídeo com Bloomberg EMSX - Visão geral Análise de sentimento de notícias usando MATLAB e RavenPack (12:01) - Comercialização quantitativa de vídeo: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica, por Ernest P. Chan - Código de negociação automatizado de livros e outros recursos - MATLAB Central.

Referência de Software.

Funções de Trading Toolbox - Documentação movavg: Leading and Lagging Gráfico de médias móveis - Caixa de ferramentas financeiras Função Acesso Dados do mercado e enviar encomendas através de tecnologias de negociação ® X_TRADER ® - Funções da Trading Toolbox Criar e manter ordens, rotas e estratégias através do Bloomberg EMSX - Funções da Trading Toolbox Cointegration Teste - Econometria Funções da caixa de ferramentas de modelagem e predição com NARX e Time Delay Networks - Neural Network Toolbox Documentation.

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Prós e contras de sistemas de negociação automatizados.

Traders e investidores podem transformar regras precisas de entrada, saída e gerenciamento de dinheiro em sistemas de negociação automatizados que permitem que os computadores executem e monitorem os negócios. Uma das maiores atrações da automação estratégica é que ela pode tirar um pouco da emoção do comércio, já que as negociações são feitas automaticamente quando certos critérios são atendidos. Este artigo irá apresentar aos leitores e explicar algumas das vantagens e desvantagens, bem como as realidades, dos sistemas de negociação automatizados. (Para leitura relacionada, consulte O poder das operações do programa.)

O que é um sistema de negociação automatizado?

Sistemas automatizados de negociação, também conhecidos como sistemas mecânicos de negociação, negociação algorítmica, negociação automatizada ou negociação de sistema, permitem que os negociadores estabeleçam regras específicas para entradas e saídas comerciais que, uma vez programadas, podem ser executadas automaticamente através de um computador. As regras de entrada e saída comercial podem ser baseadas em condições simples, como um crossover de média móvel, ou podem ser estratégias complicadas que exigem uma compreensão abrangente da linguagem de programação específica da plataforma de negociação do usuário ou a experiência de um programador qualificado. Os sistemas de negociação automatizados normalmente exigem o uso de software vinculado a um corretor de acesso direto, e quaisquer regras específicas devem ser escritas no idioma de propriedade dessa plataforma. A plataforma TradeStation, por exemplo, usa a linguagem de programação EasyLanguage; A plataforma NinjaTrader, por outro lado, utiliza a linguagem de programação NinjaScript. A Figura 1 mostra um exemplo de uma estratégia automatizada que acionou três negociações durante uma sessão de negociação. (Para leitura relacionada, consulte Comércio global e o mercado de moeda.)

[Os sistemas de negociação automatizada podem usar muitos indicadores técnicos diferentes para definir pontos de entrada e saída. O Curso de Análise Técnica da Investopedia fornece uma visão geral detalhada desses indicadores técnicos e padrões de gráficos que os comerciantes podem usar ao criar sistemas de negociação automatizados.]

Algumas plataformas de negociação têm "wizards" de construção de estratégias que permitem aos usuários fazerem seleções de uma lista de indicadores técnicos comumente disponíveis para construir um conjunto de regras que podem ser automaticamente negociadas. O usuário poderia estabelecer, por exemplo, que um longo comércio será inserido uma vez que a média móvel de 50 dias cruza acima da média móvel de 200 dias em um gráfico de cinco minutos de um instrumento comercial específico. Os usuários também podem inserir o tipo de pedido (mercado ou limite, por exemplo) e quando a negociação será acionada (por exemplo, no fechamento da barra ou abertura da próxima barra) ou usar as entradas padrão da plataforma. Muitos comerciantes, no entanto, optam por programar seus próprios indicadores e estratégias personalizados, ou trabalhar em estreita colaboração com um programador para desenvolver o sistema. Embora isso geralmente requer mais esforço do que usar o assistente da plataforma, ele permite um grau de flexibilidade muito maior e os resultados podem ser mais gratificantes. (Infelizmente, não existe uma estratégia de investimento perfeita que garanta o sucesso. Para mais, consulte Uso de indicadores técnicos para desenvolver estratégias comerciais.)

Uma vez estabelecidas as regras, o computador pode monitorar os mercados para encontrar oportunidades de compra ou venda com base nas especificações da estratégia de negociação. Dependendo das regras específicas, assim que uma transação for efetuada, quaisquer ordens para perdas de parada de proteção, paradas finais e metas de lucro serão automaticamente geradas. Em mercados de rápido movimento, essa entrada instantânea de pedidos pode significar a diferença entre uma pequena perda e uma perda catastrófica no caso de a negociação se mover contra o comerciante.

Vantagens dos Sistemas de Negociação Automatizada.

Há uma longa lista de vantagens em ter um computador monitorando os mercados para oportunidades de negociação e executando as negociações, incluindo:

Minimize Emoções. Sistemas automatizados de negociação minimizam as emoções durante todo o processo de negociação. Ao manter as emoções sob controle, os comerciantes normalmente têm um tempo mais fácil de aderir ao plano. Uma vez que as ordens de negociação são executadas automaticamente uma vez cumpridas as regras de negociação, os comerciantes não poderão hesitar ou questionar o negócio. Além de ajudar os operadores que têm medo de "puxar o gatilho", a negociação automatizada pode refrear aqueles que estão aptos a fazer overtrade - comprar e vender em todas as oportunidades percebidas.

Capacidade de backtest. O backtesting aplica regras de negociação a dados históricos do mercado para determinar a viabilidade da ideia. Ao projetar um sistema de negociação automatizada, todas as regras precisam ser absolutas, sem espaço para interpretação (o computador não pode fazer suposições - é preciso dizer exatamente o que fazer). Os comerciantes podem tomar esses conjuntos precisos de regras e testá-los em dados históricos antes de arriscar dinheiro em negociação ao vivo. Um backtesting cuidadoso permite que os traders avaliem e ajustem uma ideia de negociação e determinem a expectativa do sistema - a quantia média que um trader pode esperar ganhar (ou perder) por unidade de risco. (Oferecemos algumas dicas sobre esse processo que podem ajudar a refazer suas estratégias de negociação atuais. Para mais, consulte Backtesting: Interpreting the Past.)

Preserve Discipline. Como as regras comerciais são estabelecidas e a execução comercial é executada automaticamente, a disciplina é preservada mesmo em mercados voláteis. A disciplina é muitas vezes perdida devido a fatores emocionais, como o medo de sofrer uma perda, ou o desejo de obter um pouco mais de lucro de um comércio. A negociação automatizada ajuda a garantir que a disciplina seja mantida porque o plano de negociação será seguido exatamente. Além disso, o erro do piloto é minimizado e uma ordem para comprar 100 ações não será inserida incorretamente como uma ordem para vender 1.000 ações.

Alcançar Consistência. Um dos maiores desafios na negociação é planejar o comércio e negociar o plano. Mesmo que um plano de negociação tenha o potencial de ser lucrativo, os operadores que ignoram as regras estão alterando qualquer expectativa que o sistema teria. Não existe um plano de negociação que ganhe 100% do tempo - as perdas fazem parte do jogo. Mas as perdas podem ser psicologicamente traumatizantes, de modo que um operador que tenha dois ou três negócios perdedores seguidos pode decidir pular a próxima negociação. Se esta próxima negociação tiver sido um vencedor, o trader já destruiu qualquer expectativa que o sistema tivesse. Os sistemas de negociação automatizados permitem que os negociadores alcancem consistência negociando o plano. (É impossível evitar um desastre sem regras de negociação. Para mais, veja 10 passos para construir um plano de negociação vencedor).

Velocidade de entrada de pedido aprimorada. Como os computadores respondem imediatamente às mudanças nas condições de mercado, os sistemas automatizados são capazes de gerar pedidos assim que os critérios de negociação são atendidos. Entrar ou sair de uma negociação alguns segundos antes pode fazer uma grande diferença no resultado da negociação. Assim que uma posição é inserida, todos os outros pedidos são gerados automaticamente, incluindo perdas de parada de proteção e metas de lucro. Os mercados podem se mover rapidamente, e é desmoralizante ter uma negociação atingindo a meta de lucro ou ultrapassar um nível de stop loss - antes que os pedidos possam ser inseridos. Um sistema de negociação automatizado impede que isso aconteça.

Desvantagens e Realidades dos Sistemas de Negociação Automatizada.

Os sistemas de negociação automatizados possuem muitas vantagens, mas existem algumas quedas e realidades às quais os investidores devem estar cientes.

Falhas mecânicas. A teoria por trás da negociação automatizada faz com que pareça simples: configurar o software, programar as regras e assisti-lo ao comércio. Na realidade, porém, a negociação automatizada é um método sofisticado de negociação, mas não infalível. Dependendo da plataforma de negociação, uma ordem de negociação pode residir em um computador - e não em um servidor. O que isso significa é que, se uma conexão com a Internet for perdida, um pedido pode não ser enviado ao mercado. Também pode haver uma discrepância entre os "negócios teóricos" gerados pela estratégia e o componente da plataforma de entrada de pedidos que os transforma em transações reais. A maioria dos traders deve esperar uma curva de aprendizado ao usar sistemas de negociação automatizados, e geralmente é uma boa ideia começar com pequenos tamanhos de negociação enquanto o processo é refinado.

Monitorização Embora seja ótimo ligar o computador e sair para o dia, os sistemas de negociação automatizados exigem monitoramento. Isso ocorre devido ao potencial de falhas mecânicas, como problemas de conectividade, perdas de energia ou falhas no computador, além de peculiaridades do sistema. É possível que um sistema de negociação automatizado enfrente anomalias que possam resultar em pedidos incorretos, pedidos ausentes ou pedidos duplicados. Se o sistema for monitorado, esses eventos podem ser identificados e resolvidos rapidamente.

Os comerciantes têm a opção de executar seus sistemas de negociação automatizados através de uma plataforma de negociação baseada em servidor, como o Strategy Runner. Essas plataformas freqüentemente oferecem estratégias comerciais para venda, um assistente para que os comerciantes possam projetar seus próprios sistemas ou a capacidade de hospedar sistemas existentes na plataforma baseada no servidor. Por uma taxa, o sistema de negociação automatizado pode pesquisar, executar e monitorar negócios - com todos os pedidos que residem em seu servidor, resultando em entradas de pedidos potencialmente mais rápidas e confiáveis.

Embora apelando para uma variedade de fatores, os sistemas de negociação automatizados não devem ser considerados substitutos para negociações executadas com cautela. Falhas mecânicas podem acontecer e, como tal, esses sistemas exigem monitoramento. As plataformas baseadas em servidor podem fornecer uma solução para os comerciantes que desejam minimizar os riscos de falhas mecânicas. (Para leitura relacionada, veja Day Trading Strategies For Beginners.)

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Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.

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

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)

Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:

Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias. Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.

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

[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]

Benefícios do comércio algorítmico.

Algo-trading fornece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)

O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. 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, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendência, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque 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 para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:

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. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio 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 estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)

Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.

Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.

A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.

A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera partes menores da ordem para o mercado, determinadas dinamicamente, usando perfis históricos específicos de estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.

A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre uma hora inicial e final. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.

Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida 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 déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado no lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência 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. Os seguintes são necessários:

Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar 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, seguida pelas duas bolsas negociadas simultaneamente pelas próximas horas e depois negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .

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

Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preço de LSE e AEX Um feed de taxa forex para taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca de teste de retorno em feeds de preços históricos.

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 tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.

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 garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)